紅樹林遙感信息提取與空間演變機(jī)理研究

謝亮亮

摘 要：本文以廣西北部灣的丹兜海和沙井海灣為例，研究紅樹林遙感信息提取方式，包括面向?qū)ο筮M(jìn)行數(shù)據(jù)提取，運(yùn)用精度檢驗(yàn)方法，利用植被指數(shù)提取信息，運(yùn)用監(jiān)督方式獲取信息，運(yùn)用非監(jiān)督分類方式，在紅樹林空間演變研究中運(yùn)用效果較為良好。

關(guān)鍵詞：紅樹林;遙感信息;空間演變;精度檢驗(yàn)

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識：A

1.紅樹林概述

紅樹林是重要樹種之一，紅樹林包括半紅樹林與真紅樹林兩種形式，為耐鹽常綠森林，在木材提供、酒精、食品、藥物等多種產(chǎn)品生產(chǎn)過程中均有著較為廣泛的運(yùn)用。能夠?yàn)楫?dāng)?shù)鼐用裉峁﹥?yōu)質(zhì)木材，具有多種功能，目前紅樹林在全國范圍內(nèi)出現(xiàn)了種植面積減少的現(xiàn)象，通過紅樹林遙感技術(shù)的運(yùn)用能夠 有效分析紅樹林的空間布局演進(jìn)過程，以此促進(jìn)對紅樹林的保護(hù)。

紅樹林在燃料、建筑材料、紡織與皮革、漁業(yè)等領(lǐng)域中均有較為廣泛的運(yùn)用，具有良好的生態(tài)價(jià)值，能夠維系喬木、蕨類植物、灌木等多種物種的生態(tài)平衡，具有良好的環(huán)境保護(hù)價(jià)值，在降低颶風(fēng)的侵蝕、緩解風(fēng)暴潮影響等層面發(fā)揮著重要功用。

2.紅樹林遙感信息提取方法

本次調(diào)查研究過程中，選取廣西北部灣的丹兜海和沙井海灣作為研究對象，分析當(dāng)?shù)丶t樹林?jǐn)?shù)據(jù)采集方法。

對紅樹林研究試點(diǎn)區(qū)域建立0.1m航空像片像元大小重采樣參考值，運(yùn)用 ENVI 遙感分析軟件 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析，獲取研究區(qū)域內(nèi)多種影響數(shù)值，對采集到的數(shù)據(jù)建立遙感分析方式。綜合運(yùn)用面向?qū)ο髷?shù)據(jù)提取、精度檢驗(yàn)方法、利用植被指數(shù)提取信息、監(jiān)督方式獲取信息、非監(jiān)督分類方法。

2.1面向?qū)ο筮M(jìn)行數(shù)據(jù)提取

可以對沙井海灣的紅樹林建立包括sj_merge + pca融合圖像與其第一主成分、sj_merge融合圖像、sj_xs+ pan全色波段圖像三種信息提取方式。在對丹兜海海灣的紅樹林信息提取中，運(yùn)用eCognition Definiens Developer 分析方式提取相應(yīng)信息，并進(jìn)行圖像分割。運(yùn)用不同研究方式，均得出于0.3緊致度參數(shù)、0.1形狀參數(shù)[1]。

研究紅樹林?jǐn)?shù)據(jù)采集樣品中標(biāo)準(zhǔn)差、反差、角二階矩、灰度平均值、GLCM灰度共生矩陣同質(zhì)性、異質(zhì)性等光譜與紋理特征。對提取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對象特征篩選，并進(jìn)行中心化處理，其中運(yùn)用的研究方法包括偏相關(guān)系數(shù)、、類間類內(nèi)離散度、協(xié)方差矩陣、方差擴(kuò)大因子分析等多種研究方法。

2.2運(yùn)用精度檢驗(yàn)方法

運(yùn)用Hawthorne Analysis Tools軟件對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)，將紅樹林樣品數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為ArcGIS shp精度檢驗(yàn)樣地文件格式，并將采集到的信息與地面進(jìn)行重疊核對，以此判斷紅樹林樣品研究地的實(shí)際情況[2]。

2.3利用植被指數(shù)提取信息

對紅樹林信息提取過程中可以運(yùn)用NDVI、DVI、RVI、SAVI等研究方法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間剖面曲線分析，得出閾值范圍，并得出最終分類結(jié)果圖像。見表1。

2.4運(yùn)用監(jiān)督方式獲取信息

對沙井海灣、丹兜海海灣建立良好的監(jiān)督方式，通過精度測驗(yàn)，丹兜海海灣達(dá)到96.0%總體分類精度，具有0.943 9Kappa系數(shù)。沙井海灣地區(qū)則達(dá)到92.7%總體分類精度，具有0.878 4Kappa系數(shù)。

2.5運(yùn)用非監(jiān)督分類方式

丹兜海海灣紅樹林研究過程中，運(yùn)用的研究方法精度均大于94%，20群組和40群組的研究精度明顯高于監(jiān)督分類。對大于20群組數(shù)進(jìn)行研究過程中，能夠得到較為穩(wěn)定的分類精度[3]。

沙井海灣紅樹林研究過程中，多光譜圖像40群組能夠得到85.7%非監(jiān)督分類精度，與監(jiān)督分類精度相比明顯比較低。在非監(jiān)督分類精度方面，丹兜海海灣地物比監(jiān)督分類明顯要高，沙井海灣地物研究過程中，監(jiān)督分類具有更高的精度。這主要是由于丹兜海海灣的地形差異表現(xiàn)較為明顯，其中的互花米草灘涂、水體、紅樹林、光灘等之間具有差異較大的光譜特征，由此能夠得到相對較為良好的非監(jiān)督分類結(jié)果[4]。沙井海灣紅樹林研究過程中，部分紅樹林分布情況較為低矮、稀疏，容易沒在海水之中，因此導(dǎo)致地面物種逐漸出現(xiàn)相對差異較大的光譜，并且光譜之間存在著重疊現(xiàn)象。監(jiān)督分類中能夠達(dá)到較高的精度。

3.紅樹林空間演變機(jī)理研究

利用遙感技術(shù)能夠有效獲取紅樹林的相關(guān)數(shù)據(jù)，并據(jù)此進(jìn)行紅樹林空間演變機(jī)理分析。本次研究利用廣西珍珠港海灣QuickBird收集的圖像信息，判斷當(dāng)?shù)丶t樹林的演變情況，誤差值僅為-2.5%，斑塊重疊率95.6%，有效分析了當(dāng)?shù)丶t樹林的分布情況[5]。

4.結(jié)束語

本文在對紅樹林信息提取與研究過程中，重點(diǎn)研究了廣西北部灣的丹兜海和沙井海灣地區(qū)，綜合運(yùn)用了面向?qū)ο髷?shù)據(jù)提取、精度檢驗(yàn)方法、利用植被指數(shù)提取信息、監(jiān)督方式獲取信息、非監(jiān)督分類方式，較為準(zhǔn)確地判斷了當(dāng)?shù)丶t樹林的分布情況，研究運(yùn)用效果較為良好。

參考文獻(xiàn)

[1]劉凱， 彭力恒， 李想， et al. 基于Google Earth Engine的紅樹林年際變化監(jiān)測研究[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)， 21（05）：105-113.

[2]王鑫磊. 基于遙感信息提取的烏梁素海水生植被演化及驅(qū)動機(jī)制研究[D]. 內(nèi)蒙古大學(xué)， 2012.

[3]周梅， 李春干， 代華兵. 紅樹林幼林空間分布信息遙感提取——以廣西茅尾海為例%Mapping of Young Mangrove Forest by Using Remote Sensing——A Case Study in the Maoweihai Bay in Guangxi[J]. 林業(yè)資源管理（6）：26-30，共5頁.

[4]李姍姍. 北部灣紅樹林空間分布信息提取與種類識別遙感研究[D]. 南京大學(xué)， 2012.