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    基于1987-2017年Landsat數(shù)據(jù)的海南島紅樹林變化數(shù)據(jù)集

    2019-11-18 08:10:22廖靜娟甄佳寧
    關(guān)鍵詞:海南島紅樹林分類

    廖靜娟,甄佳寧

    1.海南省地球觀測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,海南三亞 572029

    2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094

    3.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

    數(shù)據(jù)庫(集)基本信息簡介

    數(shù)據(jù)庫(集)名稱 基于1987-2017年Landsat數(shù)據(jù)的海南島紅樹林變化數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)作者 廖靜娟,甄佳寧數(shù)據(jù)通信作者 廖靜娟(liaojj@radi.ac.cn)數(shù)據(jù)時(shí)間范圍 1987-2017年地理區(qū)域 海南島空間分辨率 30 m數(shù)據(jù)量 4.12 MB數(shù)據(jù)格式 *.dbf, *.prj, *.shp, *.shx數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/677基金項(xiàng)目 海南省重大科技計(jì)劃項(xiàng)目(ZDKJ2016021);國家發(fā)展和改革委員會(huì)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展重大工程(2016-999999-65-01-000696-01)。數(shù)據(jù)庫(集)組成本數(shù)據(jù)集由7個(gè)海南島不同紅樹林分布地點(diǎn)子數(shù)據(jù)集組成,分別命名為東寨港、清瀾港、馬裊港、花場灣、新盈港、洋浦港和東方。每個(gè)地點(diǎn)子數(shù)據(jù)集包括7期由Landsat影像提取的紅樹林分布面積組成。每期數(shù)據(jù)包括*.dbf, *.prj, *.shp, *.shx 4個(gè)文件,示例如下:dongzhaigang1987_mangrove.dbf為東寨港1987年矢量數(shù)據(jù)dBASE表文件;dongzhaigang1 987_mangrove.prj為東寨港1987年矢量數(shù)據(jù)坐標(biāo)投影文件;dongzhaigan g1987_mangrove.shp為東寨港1987年矢量數(shù)據(jù)主文件;dongzhaigang19 87_mangrove.shx為東寨港1987年矢量數(shù)據(jù)索引文件。

    引 言

    紅樹林(Mangrove)是分布在熱帶和亞熱帶地區(qū)海岸潮間帶,以紅樹植物為主的常綠灌木或喬木組成的潮灘濕地木本植被群落,具有獨(dú)特的海陸過渡特性,是海岸帶具有重要的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、景觀價(jià)值的濕地生態(tài)系統(tǒng)[1-3]。紅樹林對全球環(huán)境及氣候變化具有重要的指示作用,在維持海岸生物多樣性、保護(hù)海岸帶環(huán)境、防風(fēng)固堤、護(hù)灘促淤、凈化海岸水環(huán)境、保護(hù)農(nóng)田村莊等方面發(fā)揮著不可替代的作用[4-9]。同時(shí),紅樹林也是比較敏感和脆弱的生態(tài)系統(tǒng),容易受自然和人類活動(dòng)的影響。近半個(gè)世紀(jì)以來,由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)的開發(fā),人類不斷侵占和砍伐紅樹林。水文條件的改變、氣候變化和水域污染等原因致使紅樹林資源急劇減少,全球36%的紅樹林在1995-2005年期間消失,其破壞和消失的速率大于熱帶雨林和其他內(nèi)陸森林[10-14]。

    在中國,紅樹林主要分布在大陸南部和東南部海岸帶,以及海南島和臺(tái)灣西部海岸帶,岸線長度約為14 000 km。其中,海南島的紅樹林濕地資源豐富,分布廣泛。在海南島東北部、南部、西部和東部均有分布,且擁有中國絕大部分紅樹林品種,群系結(jié)構(gòu)復(fù)雜,屬典型的東方群系。

    紅樹林由于生長在高鹽、高溫、極潮和泥沙淤積的極端環(huán)境,開展人工野外調(diào)查極其不易。因此,利用遙感方法是較為有利的手段。許多研究表明,遙感方法能夠快速、準(zhǔn)確地獲取紅樹林的分布和動(dòng)態(tài)變化信息[15-20],這些研究主要從全球或國家尺度進(jìn)行紅樹林的制圖研究,獲取的數(shù)據(jù)集多數(shù)為某一年度或某個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù),如Spalding等和Giri等生成的全球2000年的紅樹林?jǐn)?shù)據(jù)集[21-22],以及Hamilton和Casey生成的2000-2012年全球紅樹林?jǐn)?shù)據(jù)集[23]。最近,Chen等人也利用時(shí)間序列的陸地衛(wèi)星和哨兵數(shù)據(jù)進(jìn)行了中國區(qū)域紅樹林制圖,生成了2015年中國紅樹林?jǐn)?shù)據(jù)集[24]。海南島近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,人類活動(dòng)和自然等因素對海岸帶的影響較大,從而引起紅樹林發(fā)生較大變化。但目前該地區(qū)尚缺乏長時(shí)間系列的紅樹林動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù),為此,我們利用多時(shí)相 Landsat數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)分類方法,并結(jié)合野外調(diào)查,獲取了1987-2017年間海南島紅樹林變化數(shù)據(jù)集,為海南省紅樹林濕地生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)、保護(hù)和管理提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。

    1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

    1.1 數(shù)據(jù)采集

    1987-2017年間海南島紅樹林變化數(shù)據(jù)集主要是基于多時(shí)相的Landsat影像生成。使用的Landsat影像共 39景,全部從美國地質(zhì)調(diào)查局的地球資源觀測與科學(xué)(USGS/EROS)中心網(wǎng)站(http://www.usgs.gov)下載獲取,其中包括1987年、1993年、1998年、2003年和2007年的Landsat TM影像共29景,2013年和2017年的Landsat OLI影像10景。表1列出了這些遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)信息。

    表1 研究中使用的Landsat影像信息

    傳感器 條帶號/行號 成像日期 成像時(shí)間TM5 124/47 1987.12.22 10:34:19 TM5 125/47 1988.06.06 10:42:22 TM5 123/46 1993.04.03 10:21:19 TM5 124/46 1993.06.13 10:27:47 TM5 123/47 1993.04.03 10:21:43 TM5 124/47 1993.01.04 10:27:10 TM5 125/47 1993.10.10 10:34:04 TM5 123/46 1998.08.23 10:37:38 TM5 123/46 1998.10.26 10:37:38 TM5 124/46 1998.04.24 10:42:22 TM5 123/47 1998.08.23 10:38:03 TM5 124/47 1998.10.17 10:44:29 TM5 125/47 1998.10.24 10:50:42 TM5 123/46 2003.06.02 10:34:37 TM5 123/46 2003.09.10 10:34:37 TM7 124/46 2003.05.16 10:53:58 TM5 123/47 2003.06.02 10:35:01 TM5 124/47 2004.12.20 10:51:27 TM5 125/47 2003.04.13 10:46:23 TM5 123/46 2007.07.15 10:52:45 TM5 124/46 2007.04.01 11:00:08 TM5 123/47 2007.07.15 10:53:09 TM5 124/47 2007.07.06 10:59:24 TM5 125/47 2007.04.24 11:06:34 OLI 123/46 2013.12.06 11:00:42 OLI 124/46 2013.05.19 11:07:17 OLI 123/47 2013.12.06 11:01:06 OLI 124/47 2013.10.26 11:07:25 OLI 125/47 2013.08.30 11:13:54 OLI 123/46 2017.04.21 10:58:29 OLI 124/46 2017.08.02 11:05:14 OLI 123/47 2017.04.21 10:58:53 OLI 123/47 2018.04.08 10:58:53 OLI 124/47 2016.03.08 11:05:32 OLI 125/47 2017.09.10 11:11:57

    同時(shí),為了驗(yàn)證多時(shí)相Landsat影像提取的數(shù)據(jù)集,還收集了15景2015年的高分2號(GF-2)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)從中國高分辨對地觀測系統(tǒng)海南數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心下載獲取,空間分辨率分別為1 m和4 m的全色和多光譜數(shù)據(jù)。此外,分別于2016年12月、2017年3月和2018年1月前往海南島對紅樹林濕地種類、物種分布、生長狀況和環(huán)境要素進(jìn)行野外調(diào)查,共獲取野外調(diào)查樣點(diǎn)386個(gè),其中紅樹林濕地樣點(diǎn)152個(gè),其他土地利用覆蓋樣點(diǎn)234個(gè)。每個(gè)樣點(diǎn)包括了GPS獲取的經(jīng)緯度坐標(biāo)、植被類型及土地利用狀況等信息。這些樣點(diǎn)將用于 Landsat影像提取的紅樹林范圍和地表類型分類的驗(yàn)證。

    1.2 數(shù)據(jù)處理

    下載的Landsat影像已經(jīng)過幾何糾正,故我們使用ENVI5.3軟件對Landsat影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。利用ENVI軟件中的FLAASH大氣校正模塊對Landsat影像進(jìn)行大氣校正。為了保證多時(shí)相數(shù)據(jù)分析在空間參考上的一致性,利用2017年的Landsat OLI影像的短波紅外、近紅外和紅光波段進(jìn)行波段組合得到的假彩色合成影像,以該假彩色合成影像為基準(zhǔn),對其他6個(gè)時(shí)相的圖像進(jìn)行配準(zhǔn),配準(zhǔn)后的圖像之間的平均均方誤差小于0.5個(gè)像元。同時(shí),對GF-2影像進(jìn)行正射校正、輻射定標(biāo)、幾何糾正、多光譜與全色波段融合處理,其中采用ERDAS IMAGE 2014軟件提供的刪減法(Subtractive Resolution Merge)進(jìn)行圖像融合,并在融合之前先利用銳化濾波器對全色圖像先進(jìn)行銳化處理,然后以4∶1比例對GF-2的多光譜和全色圖像進(jìn)行融合,生成空間分辨率為1 m的GF-2融合影像。

    根據(jù)海南紅樹林保護(hù)區(qū)的邊界對GF-2融合影像進(jìn)行裁剪,利用ENVI軟件提供的支持向量機(jī)分類方法對裁剪后的影像進(jìn)行分類,得到紅樹林和其他地表覆蓋類型的分類結(jié)果。然后根據(jù)海南紅樹林分布特點(diǎn)、野外調(diào)查數(shù)據(jù)和Google Earth影像,人工修正紅樹林提取有誤差的斑塊邊界,得到2015年海南紅樹林的最終分類結(jié)果。同樣利用支持向量機(jī)分類器對圖像質(zhì)量較好的2017年Landsat OLI影像進(jìn)行分類,并利用2015年GF-2影像的分類結(jié)果和Google Earth影像對分類后結(jié)果進(jìn)行人工修正,得到分類精度較高的2017年分類結(jié)果數(shù)據(jù)。然后以這期分類結(jié)果,逐期提取其他時(shí)相的紅樹林和其他土地利用覆蓋信息,最后得到1987年、1993年、1998年、2003年、2007年、2013年和2017年的7期分類結(jié)果,依據(jù)這7期分類結(jié)果,生成7期紅樹林變化數(shù)據(jù)集。

    2 數(shù)據(jù)樣本描述

    2.1 數(shù)據(jù)集信息

    利用1987年、1993年、1998年、2003年、2007年、2013年和2017年7期Landsat影像分類提取得到的7期海南島主要地區(qū)紅樹林變化數(shù)據(jù)集包括了海南島東寨港國家級自然保護(hù)區(qū)、清瀾港省級自然保護(hù)區(qū)、花場灣、馬裊港、新盈港、洋浦港和東方7個(gè)地區(qū)的紅樹林變化,各地區(qū)分布如圖1所示。整個(gè)數(shù)據(jù)集有7個(gè)文件夾構(gòu)成,每個(gè)文件夾以上述7個(gè)地區(qū)命名,除清瀾港由會(huì)文、鋪前和冠南3個(gè)片區(qū)組成,包括3個(gè)下一級文件夾外,其余6個(gè)地區(qū)均由一個(gè)文件夾組成,每個(gè)文件夾下分別為7期紅樹林提取的結(jié)果組成,文件格式為shp,命名規(guī)則為“地名+年_mangrove.shp”。數(shù)據(jù)集詳細(xì)信息如下表2。

    表2 海南島1987-2017年紅樹林變化數(shù)據(jù)集信息

    圖1 海南島紅樹林自然保護(hù)區(qū)位置和分布圖

    2.2 數(shù)據(jù)樣本

    將數(shù)據(jù)集在ArcGIS軟件中打開,可以得到各個(gè)時(shí)期的紅樹林分布面積圖,也可用不同時(shí)期的數(shù)據(jù)制作紅樹林面積變化圖。圖2和圖3分別展示了東寨港1987年的紅樹林面積分布圖和1987-2017年紅樹林面積變化圖。

    圖2 東寨港1987年紅樹林分布圖

    圖3 東寨港1987-2017年紅樹林面積變化

    3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

    在本文研究中,利用Kappa系數(shù)和混淆矩陣來評價(jià)圖像分類精度。首先,利用ArcGIS軟件的生態(tài)地理采樣設(shè)計(jì)工具(Biogeography Branch’s Sampling Design Tool)在8個(gè)重點(diǎn)紅樹林分布區(qū)域隨機(jī)生成采樣點(diǎn),然后以這些采樣點(diǎn)為中心,建立半徑為9 m的圓形緩沖區(qū)。以圓形緩沖區(qū)為基礎(chǔ),采用ArcGIS軟件建立圓形緩沖區(qū)的外接方形多邊形。然后,參照Google Earth影像和野外驗(yàn)證點(diǎn)修改這些多邊形屬性,將其分為紅樹林和非紅樹林,并在比較稀疏的區(qū)域增加適量多邊形,最后利用這些多邊形驗(yàn)證點(diǎn)評價(jià)紅樹林的提取精度。分別評價(jià)了GF-2和2017年Landsat影像分類結(jié)果。其中用于評價(jià)GF-2分類結(jié)果的驗(yàn)證點(diǎn)數(shù)量為607個(gè),包括紅樹林驗(yàn)證點(diǎn)354個(gè),非紅樹林研制點(diǎn)253個(gè)。得到GF-2分類總精度為99.0%,Kappa系數(shù)為0.98。

    以GF-2分類結(jié)果為基礎(chǔ),采用上述方法隨機(jī)生成300個(gè)紅樹林驗(yàn)證多邊形,然后再以保護(hù)區(qū)(除去紅樹林范圍)為基礎(chǔ)隨機(jī)生成350個(gè)非紅樹林驗(yàn)證多邊形,對2017年Landsat分類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。得到2017年Landsat影像分類總精度為98.8%,Kappa系數(shù)為0.98。具體評價(jià)結(jié)果見表3。

    表3 GF-2和2017年Landsat影像分類結(jié)果精度評價(jià)

    4 數(shù)據(jù)使用方法和建議

    本數(shù)據(jù)集是一套比較完整的海南島近30 a紅樹林變化數(shù)據(jù)產(chǎn)品,集中顯示了海南島主要紅樹林保護(hù)區(qū)的紅樹林信息。數(shù)據(jù)可以在常用的地理信息系統(tǒng)軟件(如ArcGIS、MapGIS、MapInfo等)中直接打開使用,也可通過這些軟件平臺(tái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成其他交換格式后使用。通過對不同時(shí)期數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),可以得到各個(gè)區(qū)域在1987-2017年間紅樹林面積變化的信息;也可通過空間疊加分析方式,得到不同時(shí)期各區(qū)域紅樹林變化的空間分布特征。本數(shù)據(jù)集可服務(wù)于海南省生態(tài)環(huán)境監(jiān)管業(yè)務(wù),也可作為關(guān)鍵基礎(chǔ)數(shù)據(jù)用于科學(xué)研究,包括分析海南島紅樹林動(dòng)態(tài)變化規(guī)律、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估和紅樹林濕地保護(hù)、恢復(fù)和管理等。

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