摘要：面對(duì)全球氣候變化，要加強(qiáng)濕地保護(hù)，認(rèn)識(shí)濕地重要性，合理利用濕地資源，研究分析濕地變化及其驅(qū)動(dòng)力，促進(jìn)濕地保護(hù)和人類可持續(xù)發(fā)展。文章使用 Landsat OLI 和 OLI-2 系列影像，采用監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類中5種典型的分類方法進(jìn)行浙江省濕地信息的提取，得到2013—2023年浙江省濕地分布及變化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析，發(fā)現(xiàn)浙江省濕地空間格局的變化受社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與自然因素的共同影響。研究結(jié)果為浙江省濕地發(fā)展、濕地保護(hù)和土地利用規(guī)劃提供了一定的科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：遙感；濕地；變化檢測(cè)；浙江??；驅(qū)動(dòng)力分析

中圖分類號(hào)：X87；P962" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

基金項(xiàng)目：江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃自然科學(xué)基金-碳達(dá)峰碳中和科技創(chuàng)新專項(xiàng)；項(xiàng)目編號(hào)：BK20220021。國(guó)家自然科學(xué)基金；項(xiàng)目編號(hào)：42107004。

作者簡(jiǎn)介：王永青（2001— ），女，學(xué)士；研究方向：濕地變化檢測(cè)。

*通信作者：張小偉（1985— ），男，高級(jí)工程師，碩士；研究方向：森林與濕地監(jiān)測(cè)。

0" 引言

在自然界中，濕地生態(tài)系統(tǒng)是生物多樣性最豐富的生態(tài)系統(tǒng)之一，其不僅在平衡水資源、水文調(diào)節(jié)、防旱儲(chǔ)水、補(bǔ)充地下水等方面發(fā)揮重要作用，對(duì)于調(diào)節(jié)氣候、維持生物多樣性方面也至關(guān)重要。濕地對(duì)氣候變化的響應(yīng)非常敏感，是研究全球氣候變化的一個(gè)重要參照［1］。濕地作為全球三大自然生態(tài)系統(tǒng)，不僅對(duì)改善水質(zhì)、儲(chǔ)水防洪等水文方面有巨大作用，其在生物多樣性保護(hù)、固碳和社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面同樣有重要的影響和作用。濕地在我國(guó)的生態(tài)環(huán)境中有著舉足輕重的作用，而濕地的可持續(xù)開發(fā)又將為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展提供可持續(xù)的動(dòng)力［2］。浙江省濕地是一種非常珍貴的資源，其形成、分布具有獨(dú)特的類型、特征，地區(qū)性很強(qiáng)，對(duì)維持世界范圍內(nèi)的濕地生態(tài)平衡及生物多樣性的保育均有重大意義［3］。

濕地遙感數(shù)據(jù)源主要包括 MSS、Landsat TM/ETM+/OLI、SPOT 等多光譜影像數(shù)據(jù)和MODIS、Sentinel-2 等高光譜影像以及 SAR、L 波段與 C 波段等雷達(dá)影像數(shù)據(jù)［4-7］。本文利用Landsat系列數(shù)據(jù)對(duì)浙江省地區(qū)濕地進(jìn)行變化檢測(cè)及驅(qū)動(dòng)力分析，在此基礎(chǔ)上，對(duì)浙江省的濕地演變特征進(jìn)行了深入研究，得到了在研究時(shí)間段內(nèi)浙江省濕地的分布狀況，并以濕地的變化為依據(jù)，提出了一些改進(jìn)措施和保護(hù)區(qū)域整體生態(tài)環(huán)境的建議，作為浙江省可持續(xù)發(fā)展的依據(jù)和參考。要開展浙江省濕地演化過(guò)程的研究，提升浙江省的生態(tài)環(huán)境，維持區(qū)域生態(tài)平衡，促進(jìn)浙江地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步，從而達(dá)到持續(xù)性、快速性、健康性和協(xié)調(diào)性增長(zhǎng)的目的。

1" 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1" 數(shù)據(jù)來(lái)源

Landsat 衛(wèi)星是美國(guó)國(guó)家航天航空局（NASA）發(fā)射的一種遙感平臺(tái)，可以獲取地球表面圖像，以觀察陸地環(huán)境和資源為主要職責(zé)［8］。遙感影像數(shù)據(jù)獲取選用了空間分辨率設(shè)定為30 m×30 m的Landsat-8 OLI及Landsat-9 OLI-2遙感圖像作為核心數(shù)據(jù)來(lái)源。這些高分辨率影像數(shù)據(jù)均取自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（USGS）的官方網(wǎng)站（https：//www.usgs.gov/），以確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性和準(zhǔn)確性。以117°E中央子午線為基準(zhǔn)，以WGS-84坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，以高斯-克呂格投影為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)坐標(biāo)系。為保證研究結(jié)果的可信度與準(zhǔn)確性，本文選擇了高精度、低云量、分辨率較高的遙感圖像?？偣策x取了以2013年為基準(zhǔn)年的遙感影像數(shù)據(jù)8景和以2023年為基準(zhǔn)年的遙感影像數(shù)據(jù)8景，共16景，如表1所示。圖像的行列號(hào)分別為118/39、118/40、118/41、 119/39、119/40、119/41、120/39、120/40。

人口、GDP等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自浙江省統(tǒng)計(jì)局（http：//tjj.zj.gov.cn/col）、《2023年浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》、《2018年浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》、《2013年浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》等。輔助數(shù)據(jù)“2012濕地浙江省類型數(shù)據(jù)”和“2022濕地浙江省類型數(shù)據(jù)”來(lái)自南京工業(yè)大學(xué)浙江省濕地調(diào)查項(xiàng)目，該矢量數(shù)據(jù)經(jīng)反復(fù)實(shí)地校驗(yàn)，確保了其高度的可靠性和參考價(jià)值。其內(nèi)容涉及行政邊界、水系分布以及道路交通網(wǎng)絡(luò)，這些數(shù)據(jù)均源自國(guó)土資源局的1∶50000比例尺基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)的精確性和實(shí)用性。

1.2" 研究方法

土地利用遙感信息提取方法上，利用2013—2023年各自選取的8景Landsat衛(wèi)星遙感影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本研究在ENVI遙感圖像處理軟件平臺(tái)上展開了預(yù)處理工作，并確立了解譯標(biāo)識(shí)體系。隨后，選取無(wú)監(jiān)督分類的K均值算法與ISODATA算法以及監(jiān)督分類中的最小距離法、最大似然比法和支持向量機(jī)分類方法，通過(guò)這5種方法來(lái)執(zhí)行自動(dòng)分類［9-10］。用精度最高的方法獲得2013年和2023年兩個(gè)時(shí)期的浙江省濕地信息。

本文在不同時(shí)空的土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力分析上，分析近10年研究區(qū)內(nèi)濕地面積結(jié)構(gòu)變化和空間分布的變動(dòng)，還深度融合了浙江省的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料，旨在深入解析推動(dòng)土地利用變化的根本動(dòng)因。定性分析層面，細(xì)致比對(duì)了不同年份及各行政區(qū)域間的異同，了解由于驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)數(shù)值差異所導(dǎo)致的濕地變化特性區(qū)別。在此深入的定性理解根基上，進(jìn)一步推進(jìn)到定量分析環(huán)節(jié)，力求通過(guò)數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)測(cè)試，量化各類驅(qū)動(dòng)因素對(duì)濕地變化的具體影響力大小，從而提供更為精準(zhǔn)和全面的分析視角研究浙江省濕地變化的主要驅(qū)動(dòng)因素。

2" 結(jié)果

2.1" 不同分類方法比較

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最大似然分類方法在面積較小的濕地提取方面存在一定誤差，最小距離分類方法在形狀差異較大的濕地提取方面存在一定誤差；IOSDATA分類和K均值分類較不合理，許多地塊存在漏分現(xiàn)象；而支持向量機(jī)分類提取完整，小面積濕地如運(yùn)河濕地的提取也滿足精準(zhǔn)度要求，較少出現(xiàn)漏分和混淆情況。整體看來(lái)，支持向量機(jī)分類方法對(duì)浙江省濕地提取較為適用，分類效果好，符合精度要求，可以進(jìn)行濕地提取及分類對(duì)比。

分別將這5種分類方法的分類精度進(jìn)行比較，見(jiàn)表2。最終選用分類精度最高的SVM方法對(duì)浙江省進(jìn)行濕地提取。

2.2" 濕地分布變化情況

根據(jù)濕地分類體系將浙江省濕地類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，選擇水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)、運(yùn)河、岸塘、永久性淡水湖、河流和近海與海岸濕地6種濕地為研究對(duì)象，基于ArcGIS10.2 軟件，對(duì)2013年和2023年的6類濕地類型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

由分類結(jié)果可得，水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)和近海與海岸濕地在研究區(qū)濕地類型中占據(jù)主要地位，面積占比較大，在研究區(qū)各部分均有一定分布，空間上較為分散。浙江省河流濕地主要為經(jīng)過(guò)浙江的各個(gè)河流水系本體和豐富的支流，涵蓋錢塘江、甌江和飛云江等。其中，錢塘江河流位于研究區(qū)北部，河流呈東北向西南走向，河流寬度和面積較大；研究區(qū)域的東南部被甌江與飛云江這兩條大型河流貫穿，相對(duì)面積較大。水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)濕地在浙江省分布分散，在重要水體附近分布多，面積大，較為密集；較小的水體附近也存在零星分布；其次是岸塘?？偲饋?lái)看，浙江省屬于濕地較多的省份。

從圖1可以看出，與10年前相比較，各類濕地面積有較大變化，河流、岸塘濕地的面積有所下降，水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)的面積大大減少；近海與海岸濕地也有所下降?？偟膩?lái)說(shuō)，浙江省的濕地變化中，增長(zhǎng)的濕地面積大部分歸因于人為建造的濕地（如水田）擴(kuò)展，而縮減的部分則主要是自然濕地的退化。

2.3" 驅(qū)動(dòng)力定性分析

本文的地理范圍全面覆蓋了浙江省的廣闊區(qū)域。浙江省2013—2023年間土地利用面積結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2。由于浙江省有11個(gè)市級(jí)區(qū)域，所以本文分別收集了具有代表性的3個(gè)市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，著重研究各市之間差異，從市級(jí)層面定性分析社會(huì)因素對(duì)土地利用變化的影響（見(jiàn)圖3）。

2.3.1" 人口因素

土地是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)資源，人類在積極開發(fā)利用土地的同時(shí)，也扮演著消耗土地資源的角色。隨著人口數(shù)量的增長(zhǎng)、生活與生產(chǎn)活動(dòng)空間的拓展以及食物需求的攀升，耕地與建筑用地的需求隨之增加，導(dǎo)致這些土地類型的面積擴(kuò)張。如圖4所示，杭州市2013年、2018年、2023年3個(gè)時(shí)期人口總數(shù)分別為700.52萬(wàn)人、774.1016萬(wàn)人、846.7474萬(wàn)人;寧波市2013年、2018年、2023年3個(gè)時(shí)期人口總數(shù)分別為577.71萬(wàn)人、602.9568萬(wàn)人、621.0691萬(wàn)人; 嘉興市2013年、2018年、2023年3個(gè)時(shí)期人口總數(shù)分別為344.52萬(wàn)人、360.437萬(wàn)人、374.8457萬(wàn)人。人口密集的城市，其耕地面積占比相對(duì)較高。

2.3.2" 經(jīng)濟(jì)因素

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是土地利用變化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力之一。經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，居民生活水平的不斷提升，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，這些都會(huì)影響土地資源的配置。作為評(píng)估經(jīng)濟(jì)規(guī)模的核心指標(biāo)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的增長(zhǎng)動(dòng)力引領(lǐng)著土地利用結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化、發(fā)展方向的調(diào)整以及規(guī)劃準(zhǔn)則的更新，加速了非城市區(qū)域向城市建設(shè)用地的轉(zhuǎn)變進(jìn)程。

以杭州市、寧波市、嘉興市為例，三地在2013—2023年間經(jīng)歷了顯著的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這一時(shí)期的GDP變化趨勢(shì)見(jiàn)圖5。由圖5可知，GDP水平更高的區(qū)市，其城市建設(shè)用地所占比例也相應(yīng)增加，進(jìn)一步證明了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)土地利用格局變動(dòng)的顯著影響。

2.4" 驅(qū)動(dòng)力定量分析

基于浙江省 DEM 數(shù)據(jù)，對(duì)高程信息、坡度情況等相關(guān)信息進(jìn)行提取研究，發(fā)現(xiàn)地形起伏不大，主要由平原和山地構(gòu)成。本文結(jié)合浙江省區(qū)域的實(shí)際情況，以浙江省的地貌特征為基礎(chǔ)，以高程、坡度信息為驅(qū)動(dòng)因子，開展?jié)竦刈兓尿?qū)動(dòng)機(jī)制研究。

2.4.1" 高程分析

對(duì)高程數(shù)據(jù)和濕地增減變化數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加統(tǒng)計(jì)，得到不同高程范圍內(nèi)濕地的分布及變化情況。研究區(qū)大部分區(qū)域地形較為平坦，北部區(qū)域平原較多，海拔較低。此外，研究區(qū)西南邊界分布較多丘陵，有較高的海拔。由高程與濕地變化情況疊加結(jié)果可知，浙江省濕地穩(wěn)定不變面積主要集中在地形較起伏的西南部和西北部等丘陵山地區(qū)域。由于低海拔區(qū)域更適宜人們居住生活，人口分布多且較為集中，這也直接影響著濕地變化情況，所以東北部平原地區(qū)濕地變化較大，且多分布于河流兩側(cè)。研究區(qū)內(nèi)海拔較高的西南部山地區(qū)域的濕地分布較少，且?guī)缀跷闯霈F(xiàn)濕地增減情況，說(shuō)明高程是影響濕地分布和變化的關(guān)鍵因素，隨著海拔升高，濕地的分布呈現(xiàn)出減少的趨勢(shì)。

2.4.2" 坡度分析

坡度對(duì)濕地的形成、維持與變化具有顯著影響［11］。平緩的地勢(shì)易于城市擴(kuò)張和農(nóng)田開發(fā)，而陡峭的地形則更適宜林木生長(zhǎng)，這些自然地形特征直接作用于濕地的分布格局和動(dòng)態(tài)變化。通過(guò)整合濕地隨時(shí)間和空間變化的數(shù)據(jù)，可以揭示出坡度因素具體影響濕地的變化模式。浙江省坡度起伏較大，濕地變化區(qū)域主要為東北部平原地區(qū)。雖然坡度較陡的區(qū)域濕地減少面積不明顯，但是坡度較大的區(qū)域不利于濕地水土保持，易出現(xiàn)濕地流失。因此，坡度較為平坦的地區(qū)對(duì)濕地面積增加有正向作用，坡度較大的區(qū)域濕地流失量可能較大。綜上可得，無(wú)論從時(shí)間尺度還是研究區(qū)域來(lái)看，浙江省的地形、坡度都是影響濕地變化的主要因素，且在海拔較高的區(qū)域，其分布與變異幅度較小；地表坡度越小，地形越趨于平坦，濕地覆蓋面積越廣，這些區(qū)域則容易濕地退化。高程和坡度是決定濕地分布格局及變化動(dòng)態(tài)的兩個(gè)關(guān)鍵自然驅(qū)動(dòng)力。

隨著浙江省城市化進(jìn)程的加速推進(jìn)以及土地資源利用方式的深刻變革，土地利用的擴(kuò)張占用了較多的濕地面積，也對(duì)濕地分布造成了影響。人工濕地的轉(zhuǎn)換主要體現(xiàn)在水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的變化上。同時(shí)，浙江省的高程和坡度是影響濕地演變的兩大自然因素，尤其在海拔較高的地帶，濕地的分布與變化幅度相對(duì)較小。坡度較小、相對(duì)平坦的地區(qū)濕地增加更為明顯，而坡度大的地區(qū)較容易出現(xiàn)濕地流失。

3" 結(jié)論

本文使用 Landsat 系列影像，結(jié)合高程等輔助數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，使用6種分類方法進(jìn)行濕地提取對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVM分類算法的準(zhǔn)確度超越了其他5種分類方法，因此，在浙江省濕地分類上SVM方法更為有效和適宜。使用 SVM分類對(duì)浙江省地區(qū)濕地信息進(jìn)行提取，獲得浙江省2013—2023年濕地變化數(shù)據(jù)，分析浙江省濕地演變特征，探究其驅(qū)動(dòng)力。

浙江省濕地景觀類型在10年發(fā)生了較大變化，通過(guò)濕地變化增減圖可知，10年來(lái)浙江省地區(qū)的濕地類型總體變化趨勢(shì)為減少，主要表現(xiàn)為近海與海岸濕地、湖泊和河流濕地減少，其中水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)面積和運(yùn)河有部分增加。

濕地分布和變化受多種因素共同影響，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然環(huán)境變化都會(huì)對(duì)濕地類型變化產(chǎn)生相應(yīng)的影響。城市擴(kuò)展、人口數(shù)量上升及土地使用的轉(zhuǎn)變是推動(dòng)濕地面積縮減的關(guān)鍵要素。從社會(huì)經(jīng)濟(jì)層面分析，浙江省的土地資源主要由耕地構(gòu)成，且在過(guò)去10年間（2013—2023年），非濕地領(lǐng)域顯著擴(kuò)張，大幅度擠占了原有濕地空間，清晰顯示了土地用途轉(zhuǎn)變與濕地動(dòng)態(tài)變化間的緊密聯(lián)系。隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，浙江省的社會(huì)結(jié)構(gòu)趨于多元化，但這種發(fā)展態(tài)勢(shì)也可能加劇非濕地區(qū)域的擴(kuò)張，進(jìn)一步壓縮濕地生存空間，對(duì)濕地保護(hù)構(gòu)成挑戰(zhàn)。

考慮到自然條件，浙江省的地形起伏，包括海拔和地面坡度，是決定濕地分布模式及動(dòng)態(tài)變化的關(guān)鍵自然因素。隨著海拔的升高，濕地的分布范圍及變化程度顯著減小。坡度較小、相對(duì)平坦的地區(qū)濕地增加更為明顯，而坡度大的地區(qū)較容易出現(xiàn)濕地流失。海拔和地形傾斜度是塑造濕地分布特征及促使其變化的核心自然影響要素。

因此，增強(qiáng)環(huán)境保護(hù)意識(shí)至關(guān)重要，必須致力于濕地生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)，加強(qiáng)其維護(hù)與管理，以確保濕地安全。平衡生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，推動(dòng)浙江省向可持續(xù)發(fā)展模式邁進(jìn)，尋求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)保護(hù)之間的和諧共生，實(shí)現(xiàn)雙贏局面。

由于時(shí)間限制與所學(xué)知識(shí)的不足，研究還存在一些問(wèn)題：

（1）在開展基于多源遙感數(shù)據(jù)的濕地特征提取研究中，僅選取兩種遙感圖像作為研究對(duì)象，缺乏可比性，需要通過(guò)添加多種遙感圖像綜合比較研究，獲取更為廣泛、深入的研究?jī)?nèi)涵。

（2）在對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行土地利用分類時(shí)，由于部分地域數(shù)據(jù)不完整導(dǎo)致圖像分辨率不足，進(jìn)而影響了分類結(jié)果的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率不高，因此，針對(duì)研究區(qū)域的具體狀況，可考慮運(yùn)用更高清晰度的影像資料，以增強(qiáng)分類的精確性。

（3）鑒于現(xiàn)有知識(shí)范疇的局限，除了傳統(tǒng)的監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類技術(shù)，可探索應(yīng)用更多先進(jìn)方法，比如決策樹算法或深度學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化影像信息提取過(guò)程，增強(qiáng)圖像的辨識(shí)度與信息含量。

（4）本文只選取了2013年12月和2023年1月的影像進(jìn)行信息提取，選擇年份雖然跨度為10年，但可能不具有普遍性，可以選擇中間年份2018年做進(jìn)一步對(duì)比分析。

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［11］熊明剛，高建國(guó)，蒲松盛，等.基于RS與GIS的宜賓市翠屏區(qū)城市擴(kuò)張研究［J］.江蘇科技信息，2018（4）：75-77.

（編輯" 李春燕編輯）

Detection of changes in various types of wetlands in Zhejiang province and

analysis of their driving forces

WANG Yongqing1，2， ZENG Yuan2， LIANG" Licheng1， ZHANG" Xiaowei3*

（1.Zhejiang Forestry Survey， Planning and Design Co.， Ltd.， Hangzhou 310020， China; 2.School of

Surveying and Mapping， Nanjing Tech University， Nanjing 211800， China; 3.Zhejiang Forest

Resources Monitoring Center， Hangzhou 310020， China）

Abstract： In the face of global climate change， we should strengthen wetland protection， understand the importance of wetlands， make rational use of wetland resources， study and analyze wetland change and its driving forces， and promote wetland protection and sustainable human development. This paper using Landsat OLI and OLI-2 series image， using the supervised classification and unsupervised classification method of five typical of wetland information extraction in Zhejiang province， 2013-2023 Zhejiang province wetland distribution and change data， and the driving force analysis， found that the change of wetland spatial pattern in Zhejiang province by the influence of social and economic factors and natural factors. The findings of this study provide a certain scientific basis for wetland development， wetland protection and land use planning in Zhejiang province.

Key words： remote sensing; wetlands; change detection; Zhejiang province; driving force analysis