基于Landsat 8 影像的民權濕地時空動態(tài)變化研究

馬清迪，張大磊，劉靜靜

（鄭州師范學院地理與旅游學院，河南 鄭州 450053）

0 引言

民權黃河故道國家濕地公園是河南省唯一一家“國際重要濕地”，是保護黃河故道濕地生物多樣性及水生態(tài)安全的重要基地之一。目前，濕地遙感研究多采用室內(nèi)判讀和野外驗證相結合的方法，對濕地信息的提取主要是自動提取和人工判讀相結合[1]。整體上，我國基于“3S”技術開展的濕地相關研究均較好地與研究區(qū)實際特點相結合，并進行相應的需求分析，也在不同程度上為研究區(qū)域濕地的保護工作提供理論與技術支持。當前，對黃河流域濕地研究的重點是黃河三角洲、銀川平原與若爾蓋等區(qū)域，針對黃河中游地區(qū)、特別是該地區(qū)的國家濕地公園的研究較少[2]。本研究基于層次分類法，分類提取民權黃河故道國家濕地公園2013-2020 年5 期遙感影像，獲得各個時相的土地利用信息；并利用動態(tài)度模型與馬爾可夫模型，結合驅(qū)動因子，分析研究區(qū)時空動態(tài)變化特征，期望檢驗研究區(qū)濕地公園建設成果，為濕地的治理與恢復提供一定依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

民權黃河故道國家濕地公園是河南省唯一一家“國際重要濕地”，是保護黃河故道濕地生物多樣性及水生態(tài)安全的重要基地之一。公園地處河南省東部，主要由民權黃河段改道遺留下的舊河槽和鯤鵬湖、秋水湖、龍澤湖三個相連的階梯水庫組成。規(guī)劃范圍南臨王莊、東至吳屯大壩、北達西張莊、西至馬莊，呈西北- 東南走向，規(guī)劃總面積23.035 km2。研究區(qū)是典型的河流濕地，主要包括沙洲、灘涂、灌叢以及草甸等濕地類型，擁有豐富的動植物資源，尤其是鳥類資源豐富。研究區(qū)內(nèi)共有鳥類149 種，濕地植物共42 科，132種，是崖沙燕等鳥類良好的棲息繁殖地。目前，公園已通過分類管理促進濕地保護，劃分濕地保育區(qū)、濕地恢復區(qū)以及合理利用區(qū)、管理服務區(qū)、宣教展示區(qū)[3]，見圖1。

圖1 研究區(qū)域示意圖

1.2 數(shù)據(jù)獲取

本研究根據(jù)云量最小原則，選取2013-2020 年時段內(nèi)Landsat 8 OLI_TIRS 衛(wèi)星30 m 分辨率的5 期遙感影像數(shù)據(jù)。影像日期分別為2013 年9 月1 日、2015 年9 月7 日、2017 年9 月12 日、2018 年10 月1 日以及2020 年10 月22 日；對應影像云量分別為0.65%、0.07%、0.03%、0.13%、1.68%。

1.3 數(shù)據(jù)預處理

本研究使用的Landsat 8 影像數(shù)據(jù)已進行基本的幾何與地形校正[4]。因此，僅對獲取的影像進行大氣校正及圖像裁剪等預處理。

2 研究方法

2.1 濕地遙感圖像分類

2.1.1 分類系統(tǒng)

依據(jù)《拉姆薩爾公約》[5]與我國濕地分類標準（2009 年），并結合民權黃河故道國家濕地公園的土地利用類型分布情況，考慮影像可判讀性原則，民權縣的濕地分類系統(tǒng)見表1。

表1 民權黃河故道國家濕地公園濕地分類系統(tǒng)

2.1.2 分類方法

采用多種分類方法結合的自上而下的層次分類法[6]，根據(jù)不同波段組合下地類的解譯標志，每提取一類地物，就將其從原始影像中去除，逐層剔除，減少后續(xù)分類的像元，進而提高分類精度，層次分類法流程見圖2。

圖2 層次分類法流程圖

其中，改進的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI,Modified Normalized Difference Water Index）[7]。該指數(shù)主要用于水體的提取，且在多數(shù)環(huán)境下優(yōu)于NDWI 的效果。計算公式為：

式中，GREEN 代表Landsat OLI 第3 波段；MIR 代表Landsat OLI 第6 波段。

2.1.3 分類結果

基于濕地分類系統(tǒng)，利用層次分類法，對研究區(qū)進行濕地信息提取，并在目視解譯的基礎上，參考天地圖2.4 m 高分辨率影像，對比研究區(qū)同年份其他月份的影像，修正研究區(qū)分類結果，進行分類后處理。最終得到不同年份的研究區(qū)濕地分類結果圖（圖3）。

圖3 各年濕地分類圖

2.1.4 精度評價

參照Esri’s Wayback Living Atlas 以及天地圖2.4m 高分辨率的遙感影像，以研究區(qū)邊界作為約束要素，選取300 個采樣點，使其均勻分布在各個地類上，每個地類至少分布60 個采樣點（如圖4）；再利用采樣點生成的感興趣區(qū)進行分類；最后利用混淆矩陣檢驗分類結果，得到分類精度（表2）。

表2 2013-2020 年不同時期總體分類精度

圖4 研究區(qū)驗證采樣點分布（2015）

結果表明，5 個時相的影像總體分類精度均高于90%，Kappa 系數(shù)均大于最低允許判別精度0.7[8]，分類精度滿足研究需要。

續(xù)圖3 各年濕地分類圖

2.2 動態(tài)度變化模型

動態(tài)度主要描述研究區(qū)內(nèi)地類變化速度，并有助于預測地類變化趨勢。

2.2.1 單一動態(tài)度

單一動態(tài)度[9]表達的是某一區(qū)域內(nèi)一定時間范圍內(nèi)某種土地利用類型的數(shù)量變化速度，公式為：

式中，K為某一地類的單一動態(tài)度；U1、U2為地類初期與末期的面積；T為研究時長。

2.2.2 綜合動態(tài)度

綜合動態(tài)度[5]公式為：

式中，LUa為地類期初面積；△LUa-b為地類轉(zhuǎn)移面積絕對值。

2.3 馬爾可夫模型

在一定研究時段內(nèi)，以年為單位，研究相同間隔年份之間的地類轉(zhuǎn)移變化。其中，某一時刻的地類僅與其前一時刻的地類相關，而與這之前時刻的地類無關。這種離散的隨機數(shù)學模型稱為馬爾可夫模型（Markov Model）[10]。

公式為：

式中，Ci-j為地類轉(zhuǎn)移面積；LUi為研究時段初期地類i的面積；為地類i經(jīng)一步轉(zhuǎn)移為地類j的轉(zhuǎn)移概率。其中且矩陣每一列指數(shù)和均為100%。

3 濕地資源時空動態(tài)變化分析

3.1 濕地與非濕地變化特征分析

統(tǒng)計不同年份各種地類的面積變化（見表3）以及2013-2020 年濕地與非濕地面積變化圖（見圖5）可以看出：5 個時期內(nèi)，濕地的面積整體呈增長趨勢且濕地始終占主導地位，呈現(xiàn)出自然濕地面積占比整體增加，人工濕地與非濕地面積占比整體減少，濕地總面積占比變化不大的趨勢。

表3 不同土地覆蓋類型的面積變化（單位：km2）

其中，自然濕地主要為灘涂，增長幅度較大，在研究區(qū)總面積中的占比由2013 年的36.23%增加到2020年的42.75%，面積由8.340 km2增加到了9.843 km2。

人工濕地中，養(yǎng)殖池溏與水庫坑塘面積變化相反。以2015 年為界，養(yǎng)殖池溏呈先增長后減少趨勢，面積由2013 年的2.320 km2增加到2015 年的2.665 km2，再減少到2020 年0.763 km2，面積變化較大。而水庫坑塘則以2017 年為界，面積由2013 年的10.997 km2減少到2017 年的10.699 km2，再增加到2020 年的11.564 km2，面積變化較小。

此外，對于非濕地類型，由于民權黃河故道國家濕地公園濕地修復工作的開展，農(nóng)田面積整體呈減少趨勢，面積占比由2013 年的2.83%減少到2020 年的1.23%；城鎮(zhèn)建設用地面積占比由2013 年的3.10%減少到2020 年的2.47%。

3.2 地類變化動態(tài)度分析

民權縣地類變化動態(tài)度見表4。分析可知，在2018-2020 年期間，土地利用的綜合動態(tài)度達4.05，變化速度最快。2015-2017 年間，土地利用的綜合動態(tài)度僅0.88，變化速度最慢。

表4 研究區(qū)地類變化動態(tài)度（單位：%）

在土地類型中，2013-2020 年，農(nóng)田的動態(tài)度始終為負，說明農(nóng)田的變化速度是負增長。以2017 年為界，水庫坑塘動態(tài)度先負后正，說明水庫坑塘面積的變化速度從負增長變?yōu)榱苏鲩L。其中，城鎮(zhèn)建設用地在2015-2017 年的面積增加速度最快，動態(tài)度高達37.10；而水庫坑塘在2013-2015 年的變化速度最慢，僅為-0.43。

3.3 馬爾可夫模型分析

基于ArcGIS 等軟件，利用馬爾可夫模型，統(tǒng)計研究區(qū)2013-2015 年，2015-2017 年，2017-2018 年，2018-2020 年以及2013-2020 年的地類轉(zhuǎn)移概率矩陣（見表5）。以2013-2015 年轉(zhuǎn)移矩陣為例，各列表示2013年不同地類轉(zhuǎn)變?yōu)?015 年地類的轉(zhuǎn)變率。

表5 研究區(qū)地類轉(zhuǎn)移概率矩陣（單位：%）

在5 個時段內(nèi)，城鎮(zhèn)建設用地、農(nóng)田以及養(yǎng)殖池塘的轉(zhuǎn)變較為明顯；而水庫坑塘的轉(zhuǎn)變最不明顯，分別為28.83%、11.78%、12.46%、5.25%以及11.49%。其中，除部分時段水庫坑塘未與農(nóng)田發(fā)生相互轉(zhuǎn)變，其他地類均互相轉(zhuǎn)變。在2013-2020 年，城鎮(zhèn)建設用地的轉(zhuǎn)變最為明顯，轉(zhuǎn)變率共78.72%；而水庫坑塘的轉(zhuǎn)變最不明顯，轉(zhuǎn)變率共為11.49%。其中，各個地類均相互轉(zhuǎn)變。水庫坑塘與城鎮(zhèn)建設用地主要轉(zhuǎn)變?yōu)闉┩浚D(zhuǎn)變率分別為7.33%與56.23%；灘涂主要轉(zhuǎn)變?yōu)轲B(yǎng)殖池塘，轉(zhuǎn)變率為7.48%；養(yǎng)殖池塘主要轉(zhuǎn)變?yōu)樗畮炜犹梁蜑┩?，轉(zhuǎn)變率分別為26.82%和37.30%；農(nóng)田主要轉(zhuǎn)變?yōu)闉┩亢统擎?zhèn)建設用地，轉(zhuǎn)變率分別為52.22%及11.86%。

整體來看，土地利用類型處在不斷變化中，主要呈濕地內(nèi)部相互轉(zhuǎn)化與濕地與非濕地相互轉(zhuǎn)化相結合的特征。其中，在濕地和非濕地類型轉(zhuǎn)換的過程中，非濕地類型向灘涂轉(zhuǎn)化更為顯著。另外，城鎮(zhèn)建設用地與農(nóng)田向灘涂轉(zhuǎn)變的概率最大；水庫坑塘與其他地類相互轉(zhuǎn)變的概率最小。

3.4 驅(qū)動因子分析

研究區(qū)濕地類型的變化受相關驅(qū)動因子的影響，主要分為自然驅(qū)動因子與人為驅(qū)動因子[11]。自然驅(qū)動因子一般作用于較大的空間尺度上，可能引起大范圍的空間格局變化，如水文與土壤等自然因素。而人為驅(qū)動因子是濕地變化的直接驅(qū)動力[12]。民權黃河故道國家濕地公園開展的濕地修復工作，促使研究區(qū)濕地總面積呈增長趨勢，2013-2020 年，濕地總面積由21.657 km2增加到22.171 km2，其中，自然濕地面積由8.340 km2增加到9.843 km2。濕地與非濕地轉(zhuǎn)移概率的變化，主要受濕地資源開發(fā)保護程度的影響。隨著研究區(qū)水庫擴容、濕地修復工作的開展以及大閘蟹等水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展，更多的非濕地向濕地轉(zhuǎn)化；同時，部分養(yǎng)殖池塘的廢棄，也促使人工濕地向自然濕地與非濕地轉(zhuǎn)化。

3.4.1 灘涂、農(nóng)田與水庫坑塘

2013-2020 年，由于研究區(qū)內(nèi)退耕還濕、生態(tài)搬遷等工程的開展[13]，研究區(qū)植被覆蓋度持續(xù)增加，灌本層、草本層、地表層自然植被恢復良好，水土流失率在降低，濕地生態(tài)系統(tǒng)逐漸恢復[14]。灘涂面積由8.340 km2增加到9.843 km2，而農(nóng)田面積由0.652 km2減少到0.283 km2。同時，根據(jù)《河南統(tǒng)計年鑒》[15]得到商丘市2013-2020 年年均降水量圖（見圖6），將其與研究區(qū)地類變化進行對比分析，發(fā)現(xiàn)隨著降水量的增加，水庫坑塘面積呈增加趨勢，由11 km2增加到11.564 km2。這是由于降水量的增加，使水庫庫容量增加，水位上升，淹沒部分灘涂與農(nóng)田，使農(nóng)田面積進一步減少。而由于其他地類向灘涂的較高轉(zhuǎn)化率，灘涂面積仍呈增長趨勢。

圖6 2013-2020 年商丘市年降水量變化折線圖

3.4.2 養(yǎng)殖池塘

民權縣被稱為“中國河蟹之鄉(xiāng)”，大閘蟹養(yǎng)殖是當?shù)貎?yōu)勢產(chǎn)業(yè)，每年四月至次年中秋時節(jié)為一養(yǎng)殖周期。因此，在2013-2020 年，養(yǎng)殖池溏面積變化速度較小，僅為-9.59；但隨著研究區(qū)退耕還濕、生態(tài)搬遷以及原有魚塘收回等濕地修復工作的開展，養(yǎng)殖池塘面積呈逐漸減少的趨勢，由2.320 km2減少到0.763 km2。

3.4.3 城鎮(zhèn)建設用地

在研究區(qū)內(nèi)，城鎮(zhèn)建設用地整體面積占比較小。2015-2017 年，研究區(qū)道路、水壩等的建設使城鎮(zhèn)建設用地面積增加；但由于研究區(qū)在2013-2020 年間開展的濕地保護工作，使城鎮(zhèn)建設用地整體面積呈減少趨勢，由0.714 km2減少到0.57 km2。

結合驅(qū)動因子分析，對研究區(qū)濕地管理提出建議：應合理管理研究區(qū)大閘蟹漁業(yè)養(yǎng)殖、捕撈產(chǎn)業(yè)，控制養(yǎng)殖池塘總量，在保持優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的同時，堅持生態(tài)養(yǎng)殖，降低對生態(tài)環(huán)境的影響；繼續(xù)推進研究區(qū)濕地修復工作，注重對濕地生態(tài)環(huán)境的保護，開展退耕還湖、退耕還沼等工程，推動廢棄坑塘灘涂化；合理規(guī)劃運行五個功能分區(qū)，加強對濕地保育區(qū)與濕地恢復區(qū)的修復工作，逐步減少濕地恢復區(qū)的養(yǎng)殖池溏數(shù)量，并做好廢棄坑塘的后期保護管理；在宣教展示區(qū)與管理服務區(qū)加強基礎設施建設，如增設宣傳欄、垃圾桶等；在合理利用區(qū)，開展大閘蟹養(yǎng)殖等經(jīng)濟活動。

4 討論

本研究基于5 期Landsat 8 遙感影像，利用層次分類法，對濕地資源分布信息進行提??；并根據(jù)動態(tài)度模型、馬爾可夫模型以及驅(qū)動因子進行時空動態(tài)變化分析。結果表明，（1）利用層次分類法對研究區(qū)地類進行分類，并分別對5 景影像的分類結果進行精度評價，評價結果表明，影像分類精度較高，提取效果較好。（2）通過動態(tài)度模型分析，2013-2020 年，研究區(qū)土地利用類型中，除農(nóng)田與水庫坑塘外，所有地類均呈雙向變化，且變化速度較慢。在濕地類型中，自然濕地整體呈增長趨勢，而人工濕地呈減少趨勢。其中，人工濕地以養(yǎng)殖池溏的較大幅度減少為主，而水庫坑塘面積變化較小。（3）利用馬爾可夫模型分析可知，2013-2020 年，地類轉(zhuǎn)化較為明顯，主要呈現(xiàn)出濕地內(nèi)部相互轉(zhuǎn)化、濕地與非濕地相互轉(zhuǎn)換并存的特點。其中，最為顯著的是非濕地類型向濕地類型轉(zhuǎn)化、人工濕地向自然濕地與非濕地轉(zhuǎn)化。（4）研究區(qū)地類變化主要受人為驅(qū)動因素影響，如大閘蟹養(yǎng)殖、水庫擴容以及退耕還濕、生態(tài)搬遷等濕地修復工作的開展等等，促進研究區(qū)濕地面積的變化。應合理管理研究區(qū)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，降低對生態(tài)環(huán)境的影響；推進濕地修復工作的開展，加快廢棄坑塘灘涂化；合理規(guī)劃運行五個功能分區(qū)。