基于SPOT5影像的紅樹林種類圖譜特征分析和制圖

劉俊霞，任廣波，高 寧，吳培強

(1.國家海洋局第一海洋研究所， 山東 青島 266061； 2.國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心， 遼寧 大連 116023)

紅樹林是生長在熱帶、亞熱帶海岸潮間帶區(qū)域的木本植物群落，有“海上森林”的美稱。由于其生長區(qū)域的特殊性，紅樹林生態(tài)系統(tǒng)十分獨特，具有物種資源豐富、生產力高、生態(tài)效益顯著等特點，在凈化水質、防浪護堤、維持生物多樣性等方面具有重要作用。目前，全世界己發(fā)現紅樹林24科30屬83種，我國有16科20屬32種[1]。

由于經濟的快速發(fā)展、人口的增加和城市的擴張，紅樹林資源不斷遭受破壞。在我國，20世紀50年代初紅樹林面積約為5×104hm2，至2000年時僅為2.26×104hm2[2]。由此可以看出紅樹林保護已迫在眉睫。對于紅樹林的保護和管理，首先需要清楚紅樹林的分布區(qū)域和范圍。遙感具有大面積同步、可對同一區(qū)域進行重復監(jiān)測、時間序列長、現勢性強和多時空分辨率等突出優(yōu)勢，是開展紅樹林監(jiān)測和管理的重要手段。應用遙感技術監(jiān)測紅樹林，關鍵是建立紅樹林的解譯標志，該環(huán)節(jié)將直接關系到圖像解譯結果的準確性。

在不同區(qū)域、不同季節(jié)、不同種類、不同波段組合的遙感影像上，紅樹林圖譜特征各有特點，因而其解譯標志的建立，必須具有針對性。本文以英羅港紅樹林為研究區(qū)，利用SPOT5假彩色合成影像，結合現場調查，提取研究區(qū)內分布面積較廣且相對集中的4種紅樹林種類(白骨壤、桐花、秋茄、紅海欖)的圖譜特征，并在此基礎上建立遙感解譯標志，進而應用SVM方法開展分類制圖。

1 研究區(qū)與數據

1.1 研究區(qū)

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

本文的研究區(qū)域位于廣東和廣西交界處的英羅港，該區(qū)域內包含廣東湛江紅樹林國家級自然保護區(qū)和廣西山口國家級紅樹林生態(tài)自然保護區(qū)(圖1)。該區(qū)域地跨兩個氣候帶，屬北熱帶和南亞熱帶季風氣候區(qū)。其中廣東湛江紅樹林國家級自然保護區(qū)內有真紅樹林15種[3]；廣西山口國家級紅樹林生態(tài)自然保護區(qū)共有紅樹植物15種，其中真紅樹10種；兩保護區(qū)的紅樹林植被類型主要以白骨壤、桐花、秋茄和紅海欖為主。研究區(qū)是西伯利亞至澳大利亞候鳥遷徙必經路徑之一，大量鳥類在此停留、棲息和覓食。

1.2 數據與處理

1.2.1 遙感數據

本文采用的遙感數據為SPOT5遙感影像。SPOT地球衛(wèi)星系統(tǒng)由法國國家空間研究中心(CNES)設計制造并于2002年5月4日發(fā)射的，空間分辨率最高可達2.5 m，采用太陽同步軌道，軌道高822 公里，圖像幅寬60 公里。由于SPOT 5衛(wèi)星具有傾斜觀測能力，衛(wèi)星實際重復觀測周期可為1-4 天(表1)。

本文所使用的SPOT 5遙感影像獲取自2004年10月15日，影像清晰無云，成像質量較好。首先，對SPOT5 影像進行假彩色合成，其波段合成順序為是band4(近紅外波段)、band3(紅波段)、band2(綠波段)。同時利用現場采集的控制點對遙感影像進行了幾何精校正、圖像融合和圖像增強處理。

1.2.2 現場調查數據

在2007年3月和2008年3月，對英羅港區(qū)域開展了2次現場調查，獲取了用于校正遙感影像的地面控制點和用于建立紅樹林種類解譯標志的樣本點，其中控制點30個，類型樣本點30個。紅樹林采樣點的點位見圖2。

圖2 紅樹林采樣點分布圖Fig.2 The mangrove species sample stations distribution

2 圖譜特征

圖譜特征是指在遙感圖像上能具體反映和判別地物或現象的影像特征。本文通過綜合考慮紅樹林在遙感影像上的色調或顏色、陰影、大小、形狀、紋理、位置、組合等要素，再結合遙感數據的成像時間、類型、空間分辨率和地理位置等，歸納總結出紅樹林類型在SPOT-5影像上的圖譜特征。

2.1 白骨壤圖譜特征

白骨壤為我國紅樹植物中分布較廣、抗風浪性較強的先鋒樹種之一，具有很強的耐鹽和耐淹浸能力。多分布在受潮浪影響較強的低潮帶附近，可經常浸在海水里，在向海一側分布較多。白骨壤樹間距較大，郁閉度不高，高潮時海水充斥樹林間，在SPOT5影像上表現為淺紅色，紋理密度較低，常略帶海水的藍色，且現場調查時發(fā)現白骨壤樹葉較其余樹種樹葉葉綠素含量較低(見圖3)。

圖3 白骨壤SPOT-5影像截圖和現場照片Fig.3 The remote sensing image and field work photo of Avicennia marina

2.2 桐花圖譜特征

桐花通常生長在紅樹林區(qū)外緣或距岸較近的潮灘處，在我國分布面積僅次于白骨壤，有很強的適鹽性，可長期被海水浸沒，在研究區(qū)內一般為低矮較稠密的灌叢林。在SPOT-5影像上表現為暗紅色，顏色較深，多成片分布，紋理密度一般(見圖4)。

圖4 桐花SPOT-5影像截圖及現場照片Fig.4 The remote sensing image and field work photo of Aegiceras corniculatum

2.3 秋茄圖譜特征

秋茄在湛江紅樹林保護區(qū)內多為人工種植，其植株高度較白骨壤和桐花高，一般分布于潮灘內緣，接近高潮線的邊緣，其外側常與桐花樹相連，是最耐寒的紅樹種類，在我國浙江也有分布。在SPOT-5影像中表現為深紅色，多成片分布，紋理密度較高(見圖5)。

圖5 秋茄SPOT-5影像截圖及現場照片Fig.5 The remote sensing image and field work photo of Kandelia candel

2.4 紅海欖圖譜特征

紅海欖在研究區(qū)內僅存有一處較為密集，分布于廣東湛江國家級紅樹林保護區(qū)，靠岸邊較近；其它地方多散生于木欖、秋茄之中，由于其有較長的支柱根，在現場調查中很容易識別。在SPOT-5影像中表現為深紅色，紋理密度較高，成片分布(見圖6)。

圖6 紅海欖SPOT-5影像截圖及現場照片Fig.6 the remote sensing image and field work photo of Rhizophora stylosa

3 分類制圖與精度評價

基于SPOT5假彩色合成影像，依據圖譜特征分析建立的4種典型紅樹林的遙感解譯標志，應用SVM分類方法，完成了研究區(qū)內紅樹林的分類制圖，結果見圖7。從圖7中可以看出紅樹林沿潮間帶向海延伸呈層次分布。在高橋核心區(qū)靠近陸地大多為桐花，向海方向分布有大量的秋茄，其間有少量的紅海欖，白骨壤生長在最靠近海的區(qū)域，這與現場調查的情況相吻合。在山口紅樹林保護區(qū)內(圖7左下側)亦呈上述階梯分布。

結合現場踏勘的紅樹林類型樣本點，采用目視解譯方法對研究區(qū)紅樹林開展信息提取，利用提取結果對自動分類結果進行驗證。得到紅樹林種類信息提取精度驗證結果(表2)。從表2中可以看出，紅海欖生產者精度最低，為81.48%，出現大量漏分；秋茄使用者精度最低，為84%，發(fā)生錯分現象較多； 通過現場調查數據結合影像對應地物光譜特征分析，發(fā)現秋茄和紅海欖兩者光譜特征相近，由此造成一定偏差。但總體來說，各個種類的紅樹識別分類精度都達到了80%以上，總體分類精度為86.67%，Kappa為0.82[5]。

圖7 紅樹林分類結果圖Fig.7 Mangrove classification result

表2 紅樹林分類精度表Tab.2 Accuracy Totals

4 結論與討論

本文基于SPOT-5影像，結合現場調查，分析了英羅港區(qū)域內4種紅樹林在遙感影像上的色調或顏色、大小、形狀、紋理、位置等圖譜特征，進而建立了相應的遙感解譯標志；在此基礎上，利用SVM方法對研究區(qū)的紅樹林開展信息提取，獲得了4種紅樹林的分布范圍圖；最后，結合隨機樣點對分類結果進行了精度驗證，每個種類的紅樹識別分類精度都達到了80%以上，總體分類精度為86.67%，Kappa系數為0.82。

需要指出的是，雖然遙感可作為紅樹林監(jiān)測的重要手段，但遙感影像存在同譜異物的現象，如本文中的紅海欖和秋茄兩種紅樹樹種，再有不同時間段紅樹林生長狀況也不盡相同，導致其遙感影像上表現的特征也存在差異，因此解譯標志的建立需要較強的針對性。

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[5] 高寧. 紅樹林高分辨率遙感監(jiān)測技術研究——以英羅港附近紅樹林自然保護區(qū)為例 [D]. 青島:山東科技大學， 2008.

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