基于遙感影像的自然保護區主要地物類型分布空間變化分析與研究

陳昉霖，宋康明

（廣州市城市規劃勘測設計研究院有限公司，廣東廣州 510060）

0 引言

濕地是位于陸生生態系統和水生生態系統之間的過渡性地帶。濕地廣泛分布于世界各地，擁有眾多野生動植物資源，是重要的生態系統，有強大的生態凈化作用，因而又有“地球之腎”的美名［1］。近年來，人們開墾濕地為耕地，破壞濕地生態系統的平衡，嚴重制約環境的可持續性發展。為改善環境，防止濕地環境的人為破壞行為，需對濕地的動態變化進行實時監測［2］。

利用傳統實地調查的方式受人為因素制約嚴重。遙感影像具有不受地形特征制約、獲取信息及時且能在大尺度區域實施等優勢，因此利用遙感技術可作為監測濕地變化的有效手段［3］。同時，對于區域的歷史變化情況的追溯，遙感影像可作為重要的基礎數據和技術手段。

1 研究區和數據來源

1.1 研究區概況

本文選取某自然保護區為研究區，其區域內重點監測地塊為主要監測對象。研究區由沼澤地和湖泊組成，濕地周圍是農田和人工魚塘等，地域遼闊、生態原始、鳥類資源豐富。選取保護區范圍內3個地塊進行監測，每個地塊的具體面積分別為：1 號地塊為115.61 hm2、2 號地塊為23.08 hm2、3 號地塊為36.89 hm2。其地理空間分布情況如圖1 所示。

圖1 保護區地塊分布圖

1.2 數據源

本文以2002 為時間基點，對保護區監測地塊內的變化情況進行追溯，明確人為開墾的具體變化時間，可獲取到最早的影像為1997 年的航攝影像，選取1997 年航攝影像和2002 年的SPOT5 高空間分辨率遙感影像，具體數據情況如表1 所示。

表1 數據源情況統計表單位：m

1.2.1 航攝影像

1997 年航攝影像，為黑白航攝像片，空間分辨率為1 m。影像為黑白影像，沒有地物顏色信息，但是空間分辨率較高，地物紋理信息清晰，因此通過影像也可清晰對地物進行判讀。

1.2.2 SPOT5影像

SPOT5 衛星于2002 年5 月4 日發射，是法國SPOT 系列衛星的第5 顆衛星。影像為黑白2.5 m、彩色10 m 分辨率。SPOT 衛星上載有2 臺高分辨率幾何成像裝置（HRG）、1 臺高分辨率立體成像裝置（HRS）、1 臺寬視域植被探測儀（VGT）等，空間分辨率最高可達2.5 m。本文對多光譜和全色波段進行融合處理，獲取保護區范圍內2.5 m 的多光譜數據。

2 研究方法

根據2 期遙感衛星影像，對1997 年黑白航攝影像采用人工目視解譯方式進行地表類型提取，對2002 年SPOT5 影像采用自動解譯分類方法。根據2 期影像的提取結果，判斷監測區范圍內1997 年和2002 年的地表覆蓋類型變化情況，并統計各地表覆蓋類型面積、變化類型及面積。

2.1 SPOT5自動解譯分類方法

對SPOT5 遙感影像采用非監督方法進行影像的地物分類。非監督分類也稱聚類分析，是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，而僅憑數據（遙感影像地物的光譜特征的分布規律），即運用自然聚類的特性讓機器進行自學習并進行分類。它以集群為理論基礎，通過計算機對圖像進行集聚統計分析，是模式識別的一種方法［4-5］。非監督分類在遙感影像領域的主要算法為ISODATA、K-means。

本文選取K-means 分類方法。K-means 算法是由MacQueen 于1967 年提出來的。該算法事先給定需要劃分的類別數N，然后從數據集中找出k個樣本作為聚類的核心（初始種子），把其余的樣本按照某種方法（例如歐式距離法）分到各個類別中，每調整一個樣本，就重新計算此樣本所屬類別的均值，并且以此均值作為此類的新代表點，重復上述過程直至每類中心不再發生變化［6］。該算法屬于無監督學習，無需準備訓練集，原理簡單，實現起來較為容易，結果可解釋性較好，被廣泛應用于遙感影像分類和分割研究及應用中。

利用ENVI 軟件對分類結果進行小圖斑去除，采用Majority/Minority、類成團（Clump）和類別篩選（Sieve）分析工具對影像分類結果中的小圖斑和噪聲等結果進行消除。在此基礎上進行適當的人工邊界修測，保證地物面積的準確性。

2.2 變化圖斑提取

基于2 期影像地表類型的分類結果，提取2 期同一位置地表類型不相同的圖斑。本文利用ArcMap 軟件，采用疊加分析工具，獲得1997 年至2002 年期間地表覆蓋類型的分布情況。

3 結果與分析

3.1 1997年監測區內提取結果

利用人工目視解譯方法對保護區監測地塊內進行地表類型提取，提取結果如圖2 所示，每種地物的面積情況如表2 所示。由結果可知：各地塊內地物類型分別為草地、水稻田、旱地和水渠，其中，每個地塊中草地占地面積最大；地塊1 和地塊2 均有人工修建水渠，占地面積分別為5.30 hm2和1.14 hm2；地塊1 和地塊3 都種植大面積水稻，種植面積為18.29 hm2和15.7 hm2；地塊3 種植部分旱地面積為1.34 hm2。

表2 1997 年各地塊內地物類型及面積統計表單位：hm2

圖2 1997 年地塊內地物分布圖

3.2 2002年監測區內提取結果

根據自動分類方法對2002 年影像進行地物提取，其地物的空間分布情況如圖3 所示，詳細面積情況如表3 所示。由結果可知：2002 年各地塊內地物類型分別為草地、水稻田和水渠，監測地塊內主要分布為草地；地塊1 和地塊2 保留部分人工水渠，面積分別為5.29 hm2和0.99 hm2；地塊3 中種植水稻，面積為1.84 hm2。

表3 2002 年各地塊內地物類型及面積統計情況單位：hm2

圖3 2002 年地塊內地物分布圖

圖4 1997—2002 年地表類型變化分布圖

3.3 1997年到2002年監測區內地物變化情況

基于2 期影像的地表類型的提取結果，對比分析監測區范圍內1997 年和2002 年的地物類型，得出地物變化類型的空間分布，如圖6 所示，并統計地物類型的變化面積和每種變化類型的占地面積，如表4 和表5 所示。由結果可知：1997 年到2002年，整體上草地面積增加，增加面積為33.65 hm2，旱地、水稻和水渠的面積在減少，減少面積分別為1.34 hm2、32.15 hm2和0.16 hm2。其中旱地、水稻和水渠都恢復為濕地，總體變化圖斑面積為33.65 hm2。由此可知，1997 年到2002 年期間，保護區內耕地和人工修建水渠還原為濕地，保護區采取退耕還濕，在此期間內，保護區的濕地為恢復狀態。

表4 1997—2002 年各地類面積變化情況單位：hm2

表5 1997—2002 年各地塊變化類型面積統計單位：hm2

4 結語

本文以高分辨率遙感影像為數據源，對保護區內重點監測地塊進行變化提取，并對變化類型和變化面積進行統計，結果表明：

1）對區域性地物類型變化進行歷史追溯時，遙感影像可作為一種有效的技術手段，對歷史上的地物類型和變化情況完成進行有效識別和分析。

2）1997 年航攝影像為黑白影像，基于影像紋理信息可對地物類型進行識別。

3）在1997 年至2002 年期間，監測地塊內旱地、水稻和水渠面積有所減少，主要變化為草地，保護區的濕地為恢復狀態。