基于Radarsat-2時(shí)間序列的濕地水文情勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)與濕地分類.pdf

1、近年來，氣候變化與人類對(duì)水土資源不合理的開發(fā)利用（如河流中上游工農(nóng)業(yè)用水增多以及蓄水、引水工程的修建），引發(fā)了下游濕地水文過程的顯著變化，水資源短缺日益突出，已嚴(yán)重影響并破壞到濕地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，危及到區(qū)域生態(tài)安全、水安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，給濕地的保護(hù)與功能修復(fù)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。同時(shí)由于發(fā)展中國(guó)家缺乏對(duì)濕地管理的經(jīng)驗(yàn)，使得濕地的破壞日益嚴(yán)重，而且由于缺乏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，更加重了這一情況的發(fā)展，為了更好的保護(hù)濕地資源，減少濕地的破壞和制定

2、科學(xué)的管理措施，準(zhǔn)確的獲取濕地水文情勢(shì)尤其重要。水文情勢(shì)的遙感監(jiān)測(cè)不僅可以為區(qū)域水文模型的建立提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)而且對(duì)提高濕地分類精度具有重要意義。
　　本文選取濕地水文情勢(shì)中的淹水范圍和淹水頻率兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行提取分析。但傳統(tǒng)的光學(xué)影像由于其成像原理不能對(duì)濕地植被下的淹水情況進(jìn)行很好的區(qū)分，而雷達(dá)影像能夠通過微波穿透植被，進(jìn)而探測(cè)到植被下的淹水情況。所以本文采用2015年8期時(shí)間序列的Radarsat-2影像對(duì)扎龍濕地的淹水范圍進(jìn)行提取。

3、由于Radarsat-2影像具有較多的噪聲存在，選用監(jiān)督分類，分類樹等傳統(tǒng)的分類算法，會(huì)產(chǎn)生明顯的椒鹽現(xiàn)象，本文采用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)，對(duì)濕地的淹水區(qū)域進(jìn)行提取，得到8期淹水范圍，進(jìn)而可以得到淹水頻率。將水文情勢(shì)（淹水范圍和淹水頻率）同Landsat的1-7波段光譜反射率、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、7個(gè)紋理特征、HH和HV極化波段的后向散射系數(shù)作為分類的特征變量，并采用隨機(jī)森林分類算法對(duì)扎龍濕地進(jìn)行分類，并分析淹水頻率對(duì)分類精度的影響。

4、
　　結(jié)果表明:
　　1.通過對(duì)比Radarsat-2影像的后向散射系數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，可以看出淹水區(qū)域的后向散射系數(shù)與非淹水區(qū)域的后向散射系數(shù)有著明顯的差異，可以較為容易的對(duì)淹水區(qū)域進(jìn)行提取，并且Radarsat-2的HV極化影像對(duì)蘆葦濕地的淹水與非淹水區(qū)域的區(qū)分相比于HH的極化影像效果更加明顯。
　　2.通過對(duì)8期Radarsat-2影像進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸?，用三分之二的?xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得到的8期淹水范圍分類結(jié)果，

5、用三分之一的訓(xùn)練樣本進(jìn)行精度驗(yàn)證，得出的精度均達(dá)到80％以上。其中9月10日的淹水面積分類精度和Kappa系數(shù)最高，分別為98.24％和0.97。4月29日的淹水面積分類精度和Kappa系數(shù)最低，分別為82.86％和0.48。通過8期淹水范圍疊加得出淹水頻率，并用溫度記錄儀所記錄的溫度變化次數(shù)來驗(yàn)證淹水頻率，淹水頻率的精度達(dá)到84.62％，淹水頻率高的區(qū)域集中在扎龍濕地核心區(qū)內(nèi)。
　　3.通過比較最終濕地分類精度，采用隨機(jī)森林算法

6、的分類結(jié)果精度相較于決策樹和最大似然算法要更高，在草地和沼澤濕地的過渡區(qū)中，最大似然和決策樹算法將沼澤濕地區(qū)域誤分為了非沼澤濕地區(qū)域。對(duì)比引入淹水頻率和非淹水頻率的兩種分類結(jié)果，加入淹水頻率的分類精度達(dá)到91.73％，未加入淹水頻率的分類結(jié)果76.49％,通過重要性指數(shù)可以看出，淹水頻率在分類過程中重要性指數(shù)為98.69，排在第二位，兩者主要誤差產(chǎn)生于對(duì)草地的錯(cuò)分和濕地的漏分，進(jìn)而說明淹水頻率作為濕地重要的物理變量，在進(jìn)行濕地分類的過程