基于CA—Markov模型的扎龍自然保護區(qū)濕地景觀預(yù)測研究

孫妍

【摘 要】 以扎龍1995年Landsat TM影像、2016年OLI影像為數(shù)據(jù)源，目視解譯提取了兩個年份的濕地信息，分析了20年間的濕地景觀格局變化，利用CA-Markov模型模擬了2025年濕地分布。

【關(guān)鍵詞】 扎龍；CA-Markov

扎龍濕地位于黑龍江省西部，由于農(nóng)業(yè)和工業(yè)的發(fā)展使得濕地大面積減少，生態(tài)系統(tǒng)及其功能嚴重退化。RS數(shù)據(jù)具有大范圍，長時間序列的優(yōu)勢；GIS為濕地景觀格局的研究提供了手段，二者結(jié)合廣泛應(yīng)用于濕地研究[1-3]。

一、研究方法

研究區(qū)Landsat衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)來自遙感集市，空間分辨率為30m，為了保證時間的一致性，選擇1995年，2016年植被生長茂盛的8月15日至8月31日之間的少云數(shù)據(jù)。

利用ENVI對影像數(shù)據(jù)進行波段疊合，鑲嵌，裁剪，投影轉(zhuǎn)換等處理；在ArcMap支持下對影像數(shù)據(jù)進行目視解譯（圖1-2）；以轉(zhuǎn)移矩陣為基礎(chǔ)利用IDRISI對研究區(qū)進行CA-Markov預(yù)測。

二、解譯結(jié)果分析

1.解譯成果

利用1995年的實地采樣數(shù)據(jù)和2016年谷歌高空間分辨率目視數(shù)據(jù)對解譯結(jié)果進行精度檢驗，Kappa系數(shù)分別75.8%和78.35%，分類精度可以滿足研究的需要。

2.景觀變化分析

利用Arctoolbox的疊加分析工具獲得景觀變化轉(zhuǎn)移矩陣（表1）。

保護區(qū)總體呈現(xiàn)以沼澤地為基質(zhì)，草地、耕地和未利用地等交錯景觀格局，各景觀類型面積在不同年份間有波動。

三、CA-Markov預(yù)測分析

CA-Markov模型是元細胞自動機模型和馬爾科夫模型兩者的耦合，以景觀變化的轉(zhuǎn)移矩陣為依據(jù)構(gòu)建CA規(guī)則[4-5]，完成預(yù)測（圖3）。

從景觀類型來看，未來至2025年沼澤地依然占據(jù)主體地位。草地退化，而耕地和林地為增加的趨勢。水域，城市用地與未利用地變化不明顯。

【參考文獻】

[1]余明，李慧.基于SPOT影像的水體信息提取以及在濕地分類中的應(yīng)用研究[J].應(yīng)用技術(shù)，2006，3：44-47.

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[3]賈永紅，李芳芳.一種新的濕地信息遙感提取方法研究[J].華中師范大學學報（自然科學版），2007，41（4）.641-644.

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