鄱阳湖湿地景观遥感系列制图

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多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究

多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究1. 本文概述本文聚焦于多源遥感数据在鄱阳湖水环境研究中的创新应用与深入探索。

随着遥感技术的快速发展和大数据时代的来临，多源遥感数据因其时空覆盖广、观测信息丰富而成为监测和评估复杂水环境系统的有力工具。

本研究通过整合运用Landsat系列、Sentinel卫星、Radarsat合成孔径雷达（SAR）以及其他新型遥感平台提供的光学与微波遥感数据，针对鄱阳湖这一中国最大淡水湖的水环境特性，开展了一系列高精度、动态化的监测研究。

研究的核心内容涵盖鄱阳湖水体面积变化、水质参数反演、水位波动监测、湿地生态响应等多个层面。

我们不仅详尽探讨了如何选取合适的数据源并进行预处理，还开发了一套适用于鄱阳湖水环境特征的遥感数据分析模型与算法，旨在实现对湖泊水体透明度、富营养化程度、水面蒸发量等关键水环境指标的有效估算与动态追踪。

研究结合实地采样验证和历史统计资料，构建了鄱阳湖水环境演变的时空格局模型，以期为湖泊水资源管理、湿地保护、生态系统健康维护及区域可持续发展规划提供科学依据与决策支持。

2. 鄱阳湖概况在撰写关于《多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究》的文章中，“鄱阳湖概况”段落可以这样构建：鄱阳湖，位于中华人民共和国江西省北部，地理位置处于东经11549至11646，北纬2824至2946之间，横跨九江、南昌、上饶三市行政区域，是长江中下游地区一颗璀璨的明珠。

作为中国第一大淡水湖，鄱阳湖以其庞大的水体面积和平原湖泊的独特性质，在国内乃至全球湖泊体系中占有极其重要的地位。

其水域面积随季节和水位波动显著，平水位时湖面约为3150平方公里，而在高水位时可扩大至超过4125平方公里，而低水位时则缩减至不足500平方公里，显示出典型的吞吐型湖泊特征。

鄱阳湖接纳了赣江、抚河、信江、饶河、修河五大河流以及博阳河、漳田河、潼津河等区间来水，这些河流汇入湖中，经过湖区的有效调蓄，最终通过湖口流入长江主干流，对于维持长江中下游水位稳定、减轻洪水压力具有战略意义。

基于LUCC的鄱阳湖湿地生态效应分析

均有较大的影响，致使研究区生态环境脆弱性增强。２．２．２不同景观类型变化研究期间各个景观类
指数（ＳＨＥＩ）和离散度指数（ＳＰＬＩＴ）共计５个景观类型发生了较大的变化，计算结果如表３所示。型指标，分析鄱阳湖湿地的景观空间格局变化特征。
表２２０００－２０１３年鄱阳湖湿地总体景观格局指数
表１２０００－２０１３年鄱阳湖湿地土地利用动态度
２．２．１总体景观水平格局变化借助Ｆｒａｇｓｔａｔｓ３．４
Ｔａｂ．１ＬａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｄｙｎａｍｉｃｓｏｆＰｏｙａｎｇＬａｋｅＷｅｔｌａｎｄ（２０００－２０１３）
年份
不同湿地的土地利用动态度／％水体耕地林地建设用地沙地滩地
第３８卷第３期２０１７年５月
ＤＯＩ：１０．１５９２８／ｊ．１６７４－３０７５．２０１７．０３．００２
水生态学杂志ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｅｃｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．３Ｍａｙ２０１７
基于ＬＵＣＣ的鄱阳湖湿地生态效应分析
祝明霞１，喻光明２，赵军凯１
（１．九江学院旅游与国土资源学院，鄱阳湖生态经济研究中心，江西九江３３２００５；２．华中师范大学城市与环境科学学院，湖北武汉４３００７９）
内陆湿地受人类活动的强烈干扰，并以不同的方式响应这种干扰（Ｄｅｔｅｎｂｅｃｋ，ｅｔａｌ，１９９９）。土地利用／土地覆盖变化（ＬＵＣＣ）是人类活动对湿地演变的重要干扰方式之一，将导致湿地在景观尺度上发生明显变化，改变湿地水文状态，对湿地生态环境有深刻影响（Ｔｏｒｂｉｃｋｅｔａｌ，２００６）。在不同尺度湿地调查、制图、监测与评估及湿地演变的模型建立等方面，ＲＳ和ＧＩＳ技术为深入研究湿地提供了多种可行的解决方案（Ｚｈａｎｇｅｔａｌ，２０１１；Ｋａｙａｓｔｈａｅｔａｌ，２０１２；马倩，２０１２；杨俊等，２０１４；袁莉蓉等，２０１４）。

基于MODIS的鄱阳湖湖面面积遥感监测研究

基于MODIS 的鄱阳湖湖面面积遥感监测研究许小华，张维奇，胡强（南昌大学建筑工程学院，江西南昌330031）摘要：利用MODIS 遥感数据，通过提取湖面水体信息，对鄱阳湖湖面面积进行动态监测分析，研究了不同季节水域面积变化特点，有利于掌握鄱阳湖洪水灾情的发展和趋势，从而更好的为政府管理提供科学依据．关键词：MODIS ；鄱阳湖；遥感；湖面监测中图分类号：P237，TP79文献标识码：A 文章编号：1004-4701（2008）04-0256-030前言鄱阳湖位于北纬28°22′至29°45′，东经115°47′至116°45′，地处江西省的北部，长江中下游南岸，是中国最大的淡水湖泊，总面积为224km 2。

鄱阳湖水位随水量变化升降幅度较大，具有天然调蓄洪的功能。

由于水位变幅大，所以湖泊面积变化也大。

汛期水位上升，湖面陡增，水面辽阔；枯期水位下降，洲滩裸露，水流归槽，湖面仅剩几条蜿蜒曲折的水道。

具有“洪水一片，枯水一线”的自然景观。

水面积是洪水灾害监测中的重要参数之一，由于卫星遥感技术迅猛发展，其具有宏观、快速和同步等优点，已逐渐在大面积水体识别、洪水监测等方面得到广泛应用，成为洪涝灾害评估预测的一种有效的技术手段。

MODIS 是当今世界新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，它具有中等空间分辨率、高时间分辨率、可免费接收等独特优势，在实时地球观测和灾害监测中有较大的实用价值，为利用遥感影像实时监测鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法手段。

本文利用MODIS 遥感数据来估算鄱阳湖的水域形态和面积大小，对于不同季节性的湖面面积变化作了分析研究。

为鄱阳湖的防洪和调度管理提供辅助决策功能。

1MODIS 数据与预处理1．1MODIS 数据介绍中等分辨率成像光谱仪（MODIS）是美国NASA 对地观测系统（EOS ）系列遥感卫星平台上的主要传感器。

具有36个光谱通道，分布在从可见光、近红外到热红外的电磁波谱范围内（0．4～14μm ）。

基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图1

J. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(5): 720-724. E-mail: jlakes@©2009 by Journal of Lake Sciences基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图*齐述华1, 舒晓波1, Daniel Brown2, 姜鲁光3(1: 江西师范大学地理与环境学院, 南昌330022)(2:School of Natural Resources and Environment, University of Michigan, Ann Arbor, USA, 48109)(3: 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京100101)摘要: 提出了一种利用多时相遥感影像和历史水位观测资料, 利用ArcGIS空间分析功能实现冲积平原区洪水风险制图的方法. 首先利用9幅鄱阳湖区不同时相的Landsat TM/ETM+遥感影像, 通过非监督分类的方法提取水体淹没范围. 根据都昌水文站资料1955-2001年间水位记录, 分别计算鄱阳湖洪水多发期(6, 7, 8月份)和全年各水位的超频率(EP). 假设在相同水位条件下具有相同的淹没范围, 将遥感获取的水体边界作为EP的等值线, 在ArcGIS的支持下, 利用等值线插值实现鄱阳湖区洪水多发期和全年的水体淹没风险制图.关键词: 鄱阳湖; 淹没风险制图; 遥感; 超频率Flooding hazard mapping for Poyang Lake Region with remote sensing and water level recordsQI Shuhua1, SHU Xiaobo1, Daniel Brown2 & JIANG Luguang3(1: School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, P.R.China)(2: School of Natural Resources and Environment, University of Michigan, Ann Arbor, USA, 48109)(3: Institute of Geographic Science and Natural Resources Research, Chinese Academic of Science, Beijing 100101, P.R.China)Abstract: Flooding is a natural calamity that can caused great loss. Flooding hazard mapping is an effective tool for managing flooding to reduce the destructivity. In this paper, we suggested a new method to map the flooding hazard for alluvial plain with multi-temporal remote sensing images and lake level records. 9 images gained at different date for Poyang Lake Region were used to pickup the inundation extent with different lake level, and the annual and monthly exceedance probability of lake level for Poyang was estimated by sorting all lake level records. The boundary of inundation extent from remote sensing images was regarded as isolines valued as exceedance probability for the lake level happened on the image taken time. With the interpolation process provided by ArcGIS software, the flooding hazard were mapped for Poyang Lake Region.Keywords: Lake Poyang; flooding hazard mapping; remote sensing; exceedance probability湖泊生态系统是重要的湿地生态系统, 水是湖泊生态系统状态的最主要控制因子. 湖泊的水文过程往往控制着湖泊周边冲积平原的洲滩植被空间分布特征, 从而影响湖泊生态系统的野生动物空间分布特征. 受季风气候影响, 年际间季风的不稳定性造成了我国水旱灾害频繁发生. 长江流域中游地区, 洪水发生频率显著增加, 在汉朝-明朝(200BC-1644AD)洪水发生频率为9-11年一次, 而20世纪最后的几十年间, 洪水发生频率差不多是每2-3年发生一次[1]. 洪水风险图可以广泛用于洪泛区管理、洪水保险、土地利用规划、洪水避难、灾害预警、灾情评估、洪水影响评价、提高公众的洪水风险意识等重要作用.*国家自然科学基金项目(40801169)、江西省科技厅项目“鄱阳湖湿地生态系统动态监测”和国家科技支撑项目(2007BAC23B05)联合资助. 2008-11-11收稿; 2009-02-19收修改稿. 齐述华, 男, 1973年生, 博士, 副教授; E-mail: qishuhua11@.齐述华等: 基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图721早在20世纪五、六十年代, 美国和日本等发达国家就开展了洪灾风险制图研究, 我国从20世纪80年代中期开始开展洪灾风险研究[2]. 随着空间技术在经济建设中应用的深入, 地理信息系统(Geography Information System, GIS)和遥感技术成为洪水管理的重要工具, 比如许有鹏等[3]在GIS 技术支持下, 借助历史洪水数据库和社会经济数据库, 探讨了流域洪水风险图快速编制的方法和途径; 苏布达等[4]结合遥感和GIS 建立洪水淹没风险的模拟模型; 陈鹏霄[5]应用GIS 工具研究了ASAR 遥感影像数据和DEM 数据进行东洞庭湖的水深制图和洪水频率制图的基础上制作东洞庭湖的洪水风险图; 唐川与朱静[6]在GIS 的支持下对影响山洪形成与泛滥的地形坡度、暴雨天数、河网缓冲区、标准面积洪峰流量、泥石流分布密度和洪灾历史统计六项因子进行了分析和叠合评价, 并结合社会经济的易损性分析, 完成了红河流域的山洪灾害风险区划图.本文拟利用不同时相的9幅Landsat TM/ETM+遥感影像, 以非监督分类的方法提取的水体淹没范围, 并结合鄱阳湖中都昌水文站资料1955-2001年间水位记录计算不同水位发生的超频率, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 实现鄱阳湖区洪水淹没风险制图.1 研究区概况鄱阳湖位于长江中游, 承纳赣、抚、信、修、饶“五河”来水, 通过调蓄后经湖口流入长江. 受季风气候影响, 水旱灾害频繁发生, 造成鄱阳湖水位变化明显, 根据都昌水文站水位记录, 1955-2001年间最高水位和最低水位分别是20.60m 和6.28m(全文采用1985年国家标准高程基准), 湖泊水位差异悬殊导致湖泊形态差异悬殊, 呈现“高水为湖、低水似河”和“洪水一片、枯水一线”的景观, 湖泊水面面积变化在<1000km 2至>4000km 2之间[7]. 从11-19世纪, 鄱阳湖区共发生洪灾69次, 平均13年一次, 进入20世纪初至90年代, 发生洪涝灾害37次, 平均2.7年一次, 表明洪涝灾害发生的频率已显著增加[8], 并且洪水的强度也不断增加, 1998年洪水水位达到历史的最高记录. 在1955-2001年间, 分别于1973, 1977, 1980, 1983, 1992, 1995, 1996, 1998和1999年发生了9次大洪水(洪水位>18.9m, 都昌水文站水位), 其中历史最高水位发生在1998年的大洪水期间, 都昌水位达到20.6m, 超过发生在1995年的历史最高水位0.64m [7]. 都昌水文站1955-2001年各月份的平均水位, 鄱阳湖洪水主要发生在6, 7, 8和9月份(图1).2 数据与方法2.1 遥感数据文中主要采用了美国Landsat 卫星所获取的晴空条件下1987-12-17、1989-07-15、1993-01-31、1993-07-10、1999-04-06、1999-12-10、2000-07-05、2000-08-22和2001-01-29等9幅TM/ETM+遥感影像. 首先通过选择控制点将所有影像进行几何纠正, 纠正的精度控制在1个像素点以内. 由于遥感影像的数据来源不同, 影像的投影参数不一致, 因此文中结合DEM, 将所有影像的投影转换为横轴墨卡托投影的正射影像. 对每幅遥感影像进行非监督分类提取水体范围, 由于鄱阳湖水面范围大, 水体中悬浮物质和污染物浓度、水体深度差异较大, 导致水体的光谱特征有所差异, 进行非监督分类时, 同是水体会被划分为不同的类别, 所以需要结合目视判读, 提取出水体范围. 并在ArcGIS 软件支持下, 将栅格数据格式下的水体淹没范围转换为淹没范围矢量, 得到水体淹没范围边界. 2.2 圩堤数据鄱阳湖区围湖造田历史悠久[9], 目前圩堤纵横6400km [10](图2), 根据圩堤的保护面积大小, 鄱阳湖区圩堤划分为重点圩堤、重要圩堤和小圩堤, 1998年大洪水后, 鄱阳湖区实行退田还湖, 把部分小圩堤挖开,图1 鄱阳湖都昌观测水位的月相变化特征Fig.1 The lake level monthly dynamic for Lake PoyangJ. Lake Sci .(湖泊科学), 2009, 21(5)722这部分圩堤又分为单退圩堤和双退圩堤. 除了圩堤倒塌的情况, 通常圩堤内与鄱阳湖水体的联系是在人为控制下, 不受湖泊水文地形条件的控制. 圩堤内部水体与湖泊水文站观测水位不存在水力上的联系, 圩堤内区域不作为水体淹没频率计算的范围. 2.3 都昌水文站观测水位和淹水风险制图超频率(Exceedance Probability, EP)是建立在多年历史观测资料统计基础上的, 为所有观测值中大于某值的频率, 可以表达为:()=100%nEP x N(1) 其中, x 为观测值, n 为所有观测样本中大于x 的样本数, N 为总的观测样本数. 以超频率为纵坐标、观测参数为横坐标形成的超频率曲线表现为递减函数, 被广泛应用于自然灾害事件(如气候异常事件、水文灾害[11-12]等)的发生频率预报中. 水位的超频率是根据多年历史水位记录, 大于某水位的频率. 由于鄱阳湖区洪水主要发生在6-8月份, 所以在这里着重分析6-8月份各水位发生的超频率, 同时也考虑了全年各水位的超频率.假设水体的淹没范围只受水位的控制, 那么水体淹没边界的淹没频率与该淹没边界对应水位的超频率是相同的. 利用1955-2001年间每天的都昌水文站水位, 利用(1)式计算遥感影像获取日期的都昌水位的超频率, 并将遥感提取的水体淹没范围边界线作为都昌水位的EP 等值线; 同时, 结合鄱阳湖区的DEM, 提取出鄱阳湖区高程小于历史最高水位的范围作为鄱阳湖历史最大淹没范围, 并将提取的最大淹没范围转化为矢量, 作为EP =0的等值线. 此外, 凡是高程大于1998年最高洪水位的地区, 淹没风险为0, 另外, 由于圩堤内的区域淹没风险主要依赖于圩堤的结构和强度等, 在不考虑圩堤内涝和溃堤的前提下, 认为淹没风险为0. 最后, 通过最近邻内插方法, 实现鄱阳湖区圩堤外的年度、6月份、7月份和8月份的水体淹没风险制图.3 结果与讨论3.1 水位的超频率根据水位超频率的定义, 最高水位的超频率等于1/N , 其中N 为总的水位观测样本数,而最低水位的超频率为图3 鄱阳湖年、6月、7月和8月份水位的超频率Fig.3 The Exceedance Probability for every lake levelbased on lake level records from Douchang hydrological station during 1955-2001图2鄱阳湖区DEM 和环湖圩堤分布 Fig.2 DEM for Poyang Lake Region and the leveesdistribution around Lake Poyang齐述华等: 基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图723100%. 各遥感影像获取日期的都昌水位及该水位所对应的超频率见表1. 从超频率-水位曲线(图3)可以看出, 超频率-水位曲线是递减曲线, 超频率随着水位的增加而减少; 相同水位下, 7月份水位超频率最大, 表明7月份高水位的发生频率最大, 这与都昌水文站历年7月份的平均水位最大的结果(图1)是一致的.表1 影像获取时间所对应的都昌水位及相应水位的超频率Tab.1 The lake levels and the corresponding Exceedance Probability happened in these daysthat landsat images were taken图4 全年的和洪水多发月份的鄱阳湖区洪水淹没频率空间分布 Fig.4 The annual and monthly flooding probability for Poyang Lake RegionLandsat 影像获取日期都昌水位(m) 年EP 6月份EP 7月份EP 8月份EP 1993-01-31 8.32 0.919 1 1 1 1999-12-10 9.29 0.816 1 1 1 1987-12-17 9.73 0.774 1 1 1 2001-01-29 11.03 0.623 0.988 1 0.9721999-04-06 11.48 0.562 0.966 0.998 0.962 2000-08-22 13.72 0.294 0.585 0.890 0.702 2000-07-05 15.54 0.137 0.260 0.605 0.398 1989-07-15 17.35 0.045 0.054 0.274 0.121 1993-07-10 18.360.0210.020 0.144 0.054J. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(5) 7243.2 鄱阳湖区水体淹没风险制图利用ArcGIS空间分析模块的内插功能, 采用最近邻内插方法, 得到鄱阳湖区淹水发生频率空间分布图(图4), 说明(1)年淹没频率空间分布图能够清楚地反映出常年淹水的范围, 与低水一线的景观吻合;(2)6月、7月和8月的淹没频率分布图能够反映鄱阳湖区基本处于高水位, 特别是7月份, 湖泊草洲基本都处于淹没状态.4 结论与展望本文提出了一种利用历史水位观测数据和多时相的遥感数据, 在GIS的支持下实现湖泊洪水淹没风险制图的新方法, 并成功应用于我国洪水多发的长江中下游鄱阳湖区, 实现了鄱阳湖区洪水季节6、7、8月份和全年的洪水淹没风险制图.由于鄱阳湖平原耕种历史悠久, 平原上广布着保护耕地和居民点的圩堤, 圩堤包围的区域的洪水淹没风险很大程度上依赖于圩堤的结构、强度, 使该方法不能合理的评价圩堤内的洪水淹没风险, 而事实上洪水造成的损失主要来自于圩堤内的农业损失和居民点的财产、人员损失等. 对圩堤内部的洪水淹没风险的研究还有待进一步收集圩堤的建筑参数资料和历史事件的发生等资料, 实现这些区域范围的洪水风险评估.5 参考文献[1]Yin H, Li C. Human impact of floods and flood disasters on the Yangtze River. Geomorphology, 2001, 41: 105-109.[2]黄大鹏, 刘闯, 彭顺风. 洪灾风险评价与区划研究进展. 地理科学进展. 2007, 26(4): 11-22.[3]许有鹏, 李立国, 蔡国民等. GIS支持下中小流域洪水风险图系统研究. 地理科学, 2004, 24(4): 452-457.[4]苏布达, 姜彤, 郭业友等. 基于GIS栅格数据的洪水风险动态模拟模型及其应用. 河海大学学报(自然科学版), 2005,33(4): 370-374.[5]陈鹏霄. 基于GIS和遥感数据的洪水风险分析. 水利水电快报, 2008, 29(8).[6]唐川, 朱静. 基于GIS的山洪灾害风险区划. 地理学报, 2005, 60(1): 87-94.[7]Shankman David, Liang Qiaoli. Landscape changes and increasing flood frequency in China’s Lake Poyang Region.Professional Geographer, 2003, 55(4): 434-445.[8]《鄱阳湖研究》编辑委员会. 鄱阳湖研究. 上海: 上海科技出版社, 1988: 218-230.[9]吴金娣. 唐宋时期鄱阳湖区经济状况研究. 上海师范大学学报, 1997, (1): 43-50.[10]姜鲁光. 鄱阳湖退田还湖地区洪水风险与土地利用变化研究[博士论文]. 北京: 中国科学院地理科学与资源研究所,2006.[11]Robert E Swain1, David Bowles, Dean Ostenaa. A framework for characterization of extreme floods for dam safety riskassessments. Proceedings of the 1998 USCOLD Annual Lecture, Buffalo, New York, 1998.[12]Christopher M Smemoe. Floodplain risk analysis using flood probability and annual exceedance probability maps. BrighamYoung Univerisity, 2004.。

2012-不同水位条件下鄱阳湖湿地越冬候鸟生境景观结构的遥感研究

分类号：密级:学校代码：10414 学号：2009010194硕士研究生学位论文不同水位条件下鄱阳湖湿地越冬候鸟生境景观结构的遥感研究Study on the Habitat and wetland landscape of Wintering Migratory Birds around Poyang Lakewith Remote Sensing张起明院所：地里与环境学院导师姓名：齐述华教授学科专业：人文地理学研究方向：遥感与GIS应用二○一二年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要鄱阳湖是国际重要湿地，在长江流域中发挥着调蓄洪水和保护生物多样性等特殊生态功能，每年来此越冬的候鸟数以万计，是白鹤、东方白鹳等珍稀候鸟不可替代的越冬栖息地，被誉为“白鹤世界”、“珍禽王国”。

但是鄱阳湖正面临着自然因素（水旱灾害）、人为因素（围湖造田、水利工程）以及自身水文特征等方面的影响，越冬候鸟生境处于剧烈变化的水文环境之中。

本文主要采用不同水位下的秋冬季Landsat TM/ETM+遥感影像，通过景观分类，对湿地景观格局随水位变化的规律和不同水位下的越冬候鸟的生境变化展开研究：（1）鄱阳湖湿地景观格局随水位变化分析：鄱阳湖湿地景观构成中，大斑块分布集中，数量较少，小斑块布局分散，数量众多；大斑块形状复杂，边缘效应显著，中小斑块形状规则，景观类型多样。

鄱阳湖湿地植被秋冬季变化多源遥感监测分析

鄱阳湖湿地植被秋冬季变化多源遥感监测分析
雷声;张秀平;许小华
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2011(042)011
【摘要】近年来,鄱阳湖枯水期水位连创新低,湖区湿地环境有退化的趋势.为了分析鄱阳湖湿地不同类型土地在不同季节的变化情况,通过收集2003-2009年间60多幅景湖区MODIS、Landsat TM清晰无云遥感图片,对湿地植被变化情况进行了监测分析,提出了湿地植被地类的识别和分类计算方法,计算出2009年各月鄱阳湖区植被面积,首次重点分析了2003～2009年汛期过后的秋冬季(10～12月份)湖区湿地植被多年变化规律,并对湖区11月份植被群落进行了分类和初步识别,分析出各群落的变化趋势及其与水位的关系.
【总页数】5页(P60-63,106)
【作者】雷声;张秀平;许小华
【作者单位】江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029
【正文语种】中文
【中图分类】X171.1
【相关文献】
1.基于Landsat-TM数据鄱阳湖湿地植被生物量遥感监测模型的建立 [J], 李健;舒晓波;陈水森
2.基于时间序列谐波分析的鄱阳湖湿地植被分布与水位变化响应 [J], 刘旭颖;关燕宁;郭杉;张春燕;王蕾
3.鄱阳湖湿地生态变化遥感监测分析研究 [J], 王永财;侯鹏;万华伟;翟俊;杨旻;闻瑞红;陈妍
4.近20年鄱阳湖水体面积变化遥感监测与分析 [J], 戴志健;夏玲君;孔萍;占明锦
5.鄱阳湖典型湿地植被景观格局的时空变化分析 [J], 查东平;冯明雷;陈宏文;刘足根;廖兵;申展
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鄱阳湖典型湿地植被景观格局的时空变化分析

第３６卷第５期２０１５年　１１月水生态学杂志ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｅｃｏｌｏｇｙＶｏｌ．３６，Ｎｏ．５Ｎｏｖ．　２０１５ＤＯＩ：１０．１５９２８／ｊ．１６７４－３０７５．２０１５．０５．００１收稿日期：２０１４－１１－１９基金项目：环境保护部全国生态环境十年变化（２０００－２０１０年）遥感调查与评估项目（ＳＴＳＮ０５１４）；江西省科技重大专项－鄱阳湖科学考察（２０１１４ＡＢＧ０１１００３１３）。

作者简介：查东平，１９８５年生，男，助理工程师，主要从事环境遥感和环境规划方面的研究。

Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｄｏｎｇｐｉｎｇ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ通信作者：陈宏文。

Ｅｍａｉｌ：ｃｈｗ１９９９＠ｔｏｍ．ｃｏｍ鄱阳湖典型湿地植被景观格局的时空变化分析查东平１，冯明雷１，陈宏文１，刘足根１，廖　兵１，申　展２（１．江西省环境保护科学研究院，南昌　３３００３９；２．北京林业大学林学院，北京　１０００８３）摘要：鄱阳湖是我国重要的湿地，伴随着水位年际变化和季节性剧变，鄱阳湖湿地类型发生了显著变化，研究其景观格局变化对于正确认识鄱阳湖湿地生态系统演变，为湿地景观规划、湿地生态系统健康恢复具有重要参考意义。

考虑到鄱阳湖湖相季节性变化巨大以及２００３年前后三峡水利枢纽工程运行后水文情势发生重大变化，选取２００３年前后平均水平年对应枯水期和丰水期遥感影像，采用遥感技术（ＲＳ）、地理信息技术（ＧＩＳ）和景观生态学方法进行分析。

结果表明，江湖关系发生重大变化后，鄱阳湖年平均水位由２００２年之前的１３．４２ｍ（星子站吴淞高程）降至１２．３５ｍ，平均水位较前一阶段偏低０．４５～２．２５ｍ，枯水现象使得鄱阳湖水域面积明显缩小，湿地类型变化较大。

平均水位下降，适合植被生长的洲滩面积大幅增加，丰水期面积增加了３３０．８０ｋｍ２，枯水期洲滩面积增加了１１９２．４３ｋｍ２，变化最大区域位于赣江支口与饶河交汇处的三角洲和赣江南支口的洲滩，消失的水面大多转换为湿生植物、挺水植物和泥滩等湿地类型。

鄱阳湖湿地遥感分类研究及应用

也可定量验证因为混合像元而引起的错分。这种分
类方法不但简单易行 ,而且其类型特征对陆地生态
系统非常重要 ,并可以在野外测定验证 ,也可以利用
植被覆盖率[7] 来验证土地的分类模型。 3. 3 利用季相差异进行湿地遥感分类
“季节性土地覆被单元”概念[8] ,即利用卫星在生长季内获得的多时相数据 ,将图像元划分为不同的土地覆被单元 ,从而强调了地表覆盖物的动态变化过程。
代码及类型
空间分布位置
形状
色调
林地
主要在山地
不规则的条带状或片状 ,面积较大
面及土壤中的水分状况。其中 band5 在 7 个波段中
具有丰富的光谱信息 ,土壤在这个波段的反差都很显
著 ,因此 band5 作为组合波段最为理想。经分析认
为 : TM 影像 3 、4 、5 波段假彩色合成图像是土地利用
分类的最佳波段。而 TM 5 、6 、7 波段假彩色合成图
像中 ,植被信息丰富、差异显著、轮廓清楚。所以我们
3 研究方法
目前 ,遥感分类应用中 ,用得较多、较成熟的是传统的模式识别分类方法 ,有最小距离分类、最大似然分类、查表法分类等监督分类 ;有系统聚类法、等混合距离、分级集群法、动态聚类等非监督分类法。由于遥感影像本身的空间分辨率以及“同物异谱”、“异物同谱”现象的存在 ,往往会存在错分、漏分情况 ,导致部分分类结果不理想。本论文提出由较为单一像元的地物先解译 ,到地物混合像元逐步解译 ,并结合特征参数定量分析的方法 ,把复杂的分类问题变得简单化。以下是几种有效提取湿地类型的图像处理方法。 3. 1 利用地表覆盖物光谱特征进行湿地遥感分类
土地覆被的本质特征。利用遥感资料所表达的地表

基于MODIS的鄱阳湖区水体水灾遥感影像图制作

基于MODIS的鄱阳湖区水体水灾遥感影像图制作
丁莉东;余文华;覃志豪;吴昊
【期刊名称】《国土资源遥感》
【年(卷),期】2007(000)001
【摘要】提出了利用空间分辨率为250 m的MODIS影像第1、2波段数据制作水体遥感影像图、水体变化遥感影像图和水灾遥感影像图的方法.对鄱阳湖区的遥感影像图制作实例表明,该方法不仅具有快速、简便和易于操作等优点,还能有效保留MODIS的空间分辨率,较清晰地识别水体和洪水,可用于水灾的遥感动态监测与制图.
【总页数】5页(P82-85,中插4)
【作者】丁莉东;余文华;覃志豪;吴昊
【作者单位】南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093;南京工程高等职业学校,南京,211135;南京工程高等职业学校,南京,211135;河海大学法律系,南京,210098;南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093;农业部资源遥感与数字农业重点实验室,北京,100081;江苏省武进市国土资源局,武进,213161
【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.基于MODIS的鄱阳湖区水位遥感估算研究 [J], 丁莉东
2.基于MODIS遥感数据源的内陆水体叶绿素a浓度反演算法综述 [J], 吴煜晨
3.基于MODIS陆地波段的近岸水体浊度遥感方法 [J], 王建国;陈树果;张亭禄;
4.基于随机森林的MODIS遥感影像水体分类研究 [J], 赵书慧;段会川;高帅;万华伟
5.基于MERSI和MODIS资料的鄱阳湖水体面积遥感监测及其变化特征 [J], 黄淑娥;聂志强;陈兴鹃;辜晓青
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基于TM遥感影像的鄱阳湖湿地分类研究

ｔｈｅｎｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｉｔｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎ
ｏｆＰｏｙａｎｇＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｅｍｅａｎｓ．Ｉｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｗ硒ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ、＾，ｉｔｌｌ
ｐｒｅｍｉｓｅｏｆａｓｓｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｈａｓｍｏｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｎｈａｓ
ｔｈｅｂｅｓｔｒｅｓｅｔｏｆｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ，ｂｕｔｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｍｏｒｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｅｄａｔａ。Ｆｏｕｒｔｈｌｙ，ｔｈｅｄｉｆｅｒｅｎｃｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｉｎｇｈａｓａｆｆｅｃｔｅｄ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｃａｒｒｉｅｄｏｎＴＭｉｍａｇｅｏｆｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｖｅｂａｎｄｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ，ｍｕｌｔｌｓｐｅｃｔｒａｌｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇｉｍａｇｅ，ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇｉｍａｇｅａｆｔｅｒＫａｒｈｕｎｅｎ－－Ｌｏｅｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ．ＷｅＣＯｕｌｄｈａｖｅｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓａｓｆｏｌｌｏｗ：
ｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．
Ｉｌｌ
Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｈｅｅａｃｈｗａｖｅｂａｎｄｏｆｔｈｅｉｍａｇｅａｆｔｅｒｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｃｏｕｌｄｂｅｌａｒｇｅｒｌｙｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｎｅｗｉｍａｇｅ，ｍａｄｅｔｈｅｎｅｗｉｍａｇｅｔｏｂｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｄｍｏｒｅｅａｓｉｌｙ，ｃｏｕｌｄｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎｔｈｅ

鄱阳湖国家湿地公园景观生态格局及过程分析

鄱阳湖国家湿地公园景观生态格局及过程分析目录：一、鄱阳湖国家湿地公园概况二、鄱阳湖国家湿地公园景观生态结构分析1、景观生态学2、格局分析2.1斑块、2.2廊道2.3基质3、生态学过程分析3.1 格局功能分析3.2能流作用分析三、管理四、总结鄱阳湖国家湿地公园景观生态格局及过程分析一、鄱阳湖国家湿地公园概况鄱阳湖国家湿地公园位于江西省北部，上饶市西部。

饶河、漳田河的交汇处。

它西接庐山、北望黄山、东依三清山、南靠龙虎山，是亚洲湿地面积最大、湿地物种最丰富、湿地景观最美丽、湿地文化最厚重的国家湿地公园。

鄱阳拥有湖泊1087个，各种独具风格的湖遍布全县，到处湖光潋滟，有“中国湖城”、“东方威尼斯”之美誉。

世界上98%的湿地候鸟种群皆汇于此，飞时不见云和日，落时不见湖边草。

世界上现存的白鹤有4000多只，一到冬天98%的白鹤与数十万的天鹅会选择到鄱阳湖越冬，堪称“天下奇观”，因此还被称为“白鹤的天堂，天鹅的故乡”。

二、鄱阳湖国家湿地公园景观生态结构分析1、景观生态学景观生态学 (landscape ecology)是在1939 年由德国地理学家C. 特洛尔提出的。

它是以整个景观为对象，通过物质流、能量流、信息流与价值流在地球表层的传输和交换，通过生物与非生物以及与人类之间的相互作用与转化，运用生态系统原理和系统方法研究景观结构和功能、景观动态变化以及相互作用机理、研究景观的美化格局、优化结构、合理利用和保护的学科。

是一门新兴的多学科之间交叉学科，主体是生态学和地理学。

2、格局分析构成景观的基本单元或要素为：斑块、廊道、基质。

2.1斑块斑块指在外貌上与周围环境明显不同的块状地域单元。

鄱阳湖国家湿地公园总面积为365平方公里，是目前国内规划面积最大的湿地公园。

在湿地公园内，分别有湖泊、草洲、泥滩、岛屿、泛滥地、池塘等为主体景观。

在内湖里，又有著名的斗笠山；外湖有香油洲——鄱阳湖草海。

2.2廊道廊道指在外貌上与两侧环境明显不同的线性地域单元。

鄱阳湖湿地生态环境遥感变化监测研究

鄱阳湖湿地生态环境遥感变化监测研究一、本文概述《鄱阳湖湿地生态环境遥感变化监测研究》是一篇专注于利用遥感技术监测鄱阳湖湿地生态环境变化的研究文章。

鄱阳湖，作为中国最大的淡水湖，其湿地生态环境的变化不仅直接关系到湖泊自身的生态平衡，更对整个长江流域乃至全国的气候、水资源和生物多样性产生深远影响。

因此，对其进行持续、高效的生态环境监测具有极其重要的科学价值和实践意义。

本文首先介绍了鄱阳湖湿地的重要性，包括其在生物多样性保护、水资源涵养、气候调节等方面的关键作用。

接着，文章概述了遥感技术在生态环境监测中的应用优势，如覆盖范围广、信息获取速度快、监测成本低等。

然后，文章详细阐述了遥感技术在鄱阳湖湿地生态环境变化监测中的具体应用，包括遥感数据源的选择、处理和分析方法，以及生态环境变化的具体表现。

通过对鄱阳湖湿地生态环境的遥感监测研究，本文旨在揭示湿地生态环境的变化趋势，分析导致这些变化的主要驱动因素，提出针对性的生态环境保护和恢复建议。

文章期望通过这一研究，为鄱阳湖湿地的生态保护和可持续利用提供科学依据，同时也为其他类似湿地生态系统的遥感监测研究提供参考和借鉴。

二、研究区域与数据源研究区域：本研究主要聚焦于中国的鄱阳湖湿地，这是中国最大的淡水湖之一，也是全球重要的湿地生态系统。

鄱阳湖湿地生态系统具有丰富的生物多样性，为众多珍稀濒危物种提供了重要的栖息地。

然而，近年来，由于人类活动的影响，如城市化、农业扩张和过度开发等，鄱阳湖湿地的生态环境面临严重威胁。

因此，对鄱阳湖湿地生态环境的遥感变化监测研究具有重要的理论和实践意义。

数据源：本研究采用了多源遥感数据，包括多时相的高分辨率卫星影像、雷达数据和地面观测数据。

其中，卫星影像主要来自于中国资源卫星、高分系列卫星等，具有覆盖范围广、时间分辨率高等特点，为湿地生态环境的变化监测提供了重要依据。

雷达数据则能够穿透云层，获取地表真实信息，对于湿地水体的监测具有重要意义。

利用遥感技术动态监测分析鄱阳湖水体面积及容积

为分析鄱阳湖水体面积与水位的关系，我们收集了１９９３
—
１遥感技术对湖体面积的监测
对于计算湖泊水体面积这一特定要求而言，卫星影像具有
收稿日期：２１００—１ — ４１２
２２
２０年鄱阳湖区各站的水文资料，包括星子、湖口、康０８
斗
利用遥感技术动态监测分析鄱阳湖水体面积及容积
雷声，张秀平，许新发
（西省水利科学研究院，江西南昌３０２）江３０９
摘要：该文通过收集１８９３年以来１０多景无云卫星遥感影像，以及１９３９３年以来的湖区水文站点的水位数据，对鄱阳湖区水体面积进行了计算分析，论证了鄱阳湖面积随星子站水位升高而
面面积约４００ｋ２７ｍ。最低水位为５９（口站，１６．０ｉ湖ｎ９３年
丈量结果精度更高。若收集历年来不同水位的遥感图像资料
及同步实测的湖水水位资料，分析历史的水位与面积的关
系，做出水位～面积关系曲线，并推算出湖？自水位一容积曲
等部分（１图、图２，上述单元分别统计面积，但分析水位）
～
面积、容积关系时，只考虑大湖池、南湖、蚌湖等天然湖
为实际所见，可以克服这些缺点。只要分辨率高和成像时天气好，计算的数据精度能满足湖体面积计算要求。

鄱阳湖湿地植被秋冬季变化多源遥感监测分析

为：Ｐ＝１ｄ／Ｅｃｓ）Ｔ（ｏｏ０（）１
近年来，受人类活动和气候变化等因素影响，阳鄱湖区枯水位降低、枯水期提前并延长，致湖面缩小，导
湖区枯水期生态功能不断衰退。遥感技术在湿地
１２湿地植被地类的识别．
湿地分类是所有湿地研究的基础，文参考有关本湿地的定义、关研究及鄱阳湖现状，相建立鄱阳湖湿地
分类系统Ｉ。不同的地类都有其自身的光谱特性，４在影像中表现为反射率的差异，分类前需要对每类地物在影像上的波谱特征进行分析。反射率Ｐ计算公式
高２０ｍ）但具有很好的时间分辨率，天均可获得２５，每
次过境数据，适合长时间连续监测。根据上述特点，本文以ＭＤＳ和Ｌｎｓｔ据为数据源，ＤＳ数据主ＯＩａｄａ数ＭＯＩ要用来宏观分析湖区湿地植被面积变化，ａｄａ数据Ｌｎｓｔ则用于湿地植被的分类研究。
鄱阳湖湿地植被秋冬季变化多源遥感监测分析
雷声，秀平，小华张许
（西省水利科学研究院，西南昌３０２）江江３０９
摘要：年来，阳湖枯水期水位连创新低，区湿地环境有退化的趋势。为了分析鄱阳湖湿地不同类型土地近鄱湖
调查、态监测及湿地保护中应用广泛，文利用遥感动本技术开展鄱阳湖湿地植被的多年连续监测，点分析重

中国湿地初步遥感制图及相关地理特征分析

未来展望
4、生态环境保护：随着人们对生态环境的重视，未来可以加强土地利用变化对生态环境影响的研究，提出合理的土地利用方案，促进生态环境保护。
参考内容二
内容摘要
随着中国城市化进程的加速，城市扩张成为了一个显著的现象。为了更好地了解和监测城市扩张情况，中国城市扩张卫星遥感制图成为一个重要的研究领域。本次演示将介绍中国城市扩张卫星遥感制图的相关概念、方法、结果及未来发展前景，旨在强调其研究价值和成果。
中国湿地有机碳库初步估计
中国湿地有机碳库初步估计
根据上述湿地碳计量方法，我们对中国湿地有机碳库进行了初步估计。首先，通过土壤取样和实验室分析，测定了不同类型湿地的有机碳含量。然后，利用遥感技术获取了湿地范围的数据，结合GIS和相关模型，估算出中国湿地有机碳库的总体规模。结果显示，中国湿地有机碳库储量约为1.5×10^10 t C。其中，沼泽湿地和沿海滩涂的有机碳储量较高，而河流湿地的有机碳储量较低。
研究展望
研究展望
本次演示介绍了湿地碳计量的方法和技术，并初步估计了中国湿地有机碳库的规模。然而，仍有许多问题需要进一步探讨。未来研究可以以下几个方面：
研究展望
1、不同类型湿地的有机碳库特征：不同类型的湿地具有不同的生态环境和植被类型，其有机碳储量和分布特征也有所不同。因此，需要进一步研究不同类型湿地的有机碳库特征，为准确估算中国湿地有机碳库的整体规模提供更详细的基础数据。
湿地碳计量方法
传统方法
传统方法
湿地碳计量的传统方法主要包括土壤取样、实验室分析和模型估算。其中，土壤取样是基础环节，需要选取具有代表性的样品进行实验室分析，测定土壤有机碳的含量。常用的实验室分析方法包括重铬酸盐法、外加热法等。模型估算则是根据实测数据和相关参数，建立数学模型，对湿地有机碳储量进行估算。

基于遥感技术的鄱阳湖湿地蒸散发估算研究

基于遥感技术的鄱阳湖湿地蒸散发估算研究张秀平;许小华;雷声;章重;李伊林【摘要】目前,鄱阳湖湿地蒸散发量的监测主要以周边的蒸发站监测为主.受地表类型、土壤湿度等要素空间分布的非均匀性影响,陆地站的观测值难以代表整个鄱阳湖湿地的蒸散发量.基于卫星遥感数据和实测水文气象资料,利用SEBAL模型对鄱阳湖湿地及环湖区蒸散发量进行了估算,分析了鄱阳湖湿地蒸散发量分布及年内变化情况.遥感反演获得的湿地蒸散发量与棠荫站实测资料基本吻合,相关系数达0.8,证明通过遥感技术估算湿地蒸散发量是可行的.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2014(045)001【总页数】5页(P28-31,76)【关键词】蒸散发计算;遥感影像;SEBAL模型;MODIS;鄱阳湖湿地【作者】张秀平;许小华;雷声;章重;李伊林【作者单位】江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029;江西省水利科学研究院,江西南昌330029【正文语种】中文【中图分类】X171.1目前，鄱阳湖湿地蒸散发监测主要限于鄱阳湖周边几个水文站点的监测，再通过监测值计算可得到鄱阳湖日蒸散发量和年蒸散发量。

该方法只能对站点所在的小区域进行监测，受地类分布不均匀及下垫面结构和物理特性差异等因素的影响，蒸散发量拟合结果无法正确反映整个鄱阳湖湿地的蒸散发情况。

本文结合MODIS遥感数据及实测水文气象资料，运用陆面能量平衡模型(SEBAL)分析鄱阳湖湿地蒸散发量。

该模型的大部分关键参数可利用遥感技术获得，包括地表反照率、植被指数及地表温度等，使监测结果具有区域性、时空连续性等优点，在估算鄱阳湖湿地及日蒸散发量和累积年蒸散发量，分析蒸散发量分布特征及时间变化特征方面更直观方便。

1 模型与方法地表能量平衡算法(Surface Energy Balance Algorithm for Land，SEBAL)模型是一种基于遥感影像并通过计算陆表能量平衡来计算蒸散发量的方法，由荷兰的Wim Bastiaanssen博士开发。

鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算

收稿日期:2005-12-31作者简介:刘瑶(1980-),女,江西九江人,助教.文章编号:1006-4869(2006)01-0052-05鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算刘瑶1,江辉1,吴春波2(1.南昌工程学院土木工程系,江西南昌330099;2.武警水电八支队,福建厦门361009)摘要:植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,其对于全球环境变化和监测研究具有重要意义.为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,在像元二分模型两个重要参数推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立了用归一化植被指数(NDV I)估算植被覆盖度的模型.运用该模型对鄱阳湖区2003年的植被覆盖度进行了估算,通过鄱阳湖部分地区的实地考察,对2003年的植被覆盖度估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是有效可行的.关键词:鄱阳湖区;遥感;植被覆盖度;NDV I中图分类号:P 237文献标识码: AR e m ote Sensi ng E sti m ation of the V egetati onFracti on A round the Poyang Lake A reaLI U Y ao 1,JI A NG Hu i 1,WU Chun bo 2(1.Depare m ent of the C i v ilEng i n eeri n g ,N anchang I nstitute o fTechno logy ,Nanchang 330099,Chi n a ;2.Ar m ed Policy H ydraulic Po w er No .8B ranch,X ia m en 361009,China)Abst ract :Vegetation fracti o n is a very i m portant eco l o gy para m eter ,and plays an i m portan t r o le i n thechange and observation o f g lobal entironm en.t E sti m ation o f vegetation fracti o n fro m re mo te sensi n g datam ay be a very efficient appr oach .Based on t w o i m portan t para m eters of discursion o f di m idiate pi x e l m ode ,the currentm ode l is i m proved .The m ode l of der i v i n g vegetation fracti o n fro m nor m a lized d ifferencevegetation i n dex (NDV I)is estab li s hed .The vegetati o n fracti o n of the Poyang Lake Area i n 2003is estim ated accord i n g to thism ode.l The resu lt of the on the spo t i n vestigation confir m s t h at it is feasi b le to useth is i m proved m odel i n esti m ati o n of vegetation coverage fro m re m ote sensing data .K ey w ords :Poyang Lake A rea ;re m o te sensi n g ;vegetation fracti o n ;NDV I0 引言植被,包括森林、灌丛、草地以及农田和果园等,既是生态环境的重要构成部分,又是维持生态环境,发挥有效生态效能的功能体,是衡量自然生态环境和性质的主要指示物.植被覆盖度是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,其是评估生态环境的一个重要参数.植被覆盖度作为水文学与生态学的重要参数,被用在许多水文模型和气候模型中.对于植被覆盖度的监测也被广泛用于多领域的研究,如蒸散量研究、植被覆盖变化研究、生态环境调查和水土保持研究等领域[1].监测植被覆盖度的传统方法只能进行小区域的植被覆盖度监测,不可能给出大尺度地区的宏观植被信息.近二十年来,随着对地观测系统技术的不断成熟,遥感技术为监测大面积区域的植被覆盖度,甚至全球的第25卷第1期2006年3月南昌工程学院学报Journa l o f N anchang Insti tute o f T echno l ogy V o.l 25 N o .1M ar .2006植被覆盖度,提供了可能.由此涌现出的各种遥感测量植被覆盖度的方法,其中应用最广的方法还是植被属性与简单光谱指数的相关分析法及其回归模型法[2].由于这种方法的局限性,与改进的观测仪器的出现,产生了一些基于影像反射物理模型的新方法.遥感测量植被覆盖度的方法分为:回归模型法、植被指数法与像元分解模型法.本文在像元二分模型两个重要参数推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立了用NDV I 估算植被覆盖度的模型.运用该模型对鄱阳湖区2003年的植被覆盖度进行了估算,并作了实地验证.1 研究区的概况鄱阳湖是我国最大淡水湖泊,位于长江中游、江西省北部,地理坐标E115 49 -116 46 ,N28 114 -29 5l .它汇聚赣江、抚河、信江、修水和饶河五大水系(以下简称!五河∀),经湖盆调蓄后由湖口注入长江,形成完整的鄱阳湖水系.鄱阳湖区属亚热带湿润季风型气候,热量丰富,雨量充沛,无霜期长,四季分明.保护区年均气温为17.1#,七月份气温最高,平均为29.1#,极端最高气温40.2#.鄱阳湖是一个季节性涨水湖泊,具有!高水是湖,低水似河∀的独特自然地理景观.每年汛期,五河洪水入湖,湖水漫滩,洪水一片;冬春季节,湖水落槽,滩地显露,水面缩小,洪、枯水位面积相差10多倍.该区域土壤资源丰富,类型繁多,为农、牧、副业的综合发展提供了极为有利的条件,主要土壤类型有绿洲土、黄棕壤、红壤等.土地利用类型主要为耕地、林地、草地等[3].2 植被覆盖度估算的遥感模型2.1 像元二分模型根据像元二分模型的原理,假设一个像元是由土壤与植被两部分组成的信息.通过遥感传感器所观测到的信息S,就可以表达为由绿色植被成分所贡献的信息S v ,与由土壤成分所贡献的信息S s 这两部分组成.将S 线性分解,为S s 与S v 两部分:S =S v +S s .(1)对于一个由土壤与植被两部分组成的混合像元,像元中有植被覆盖的面积比例即为该像元的植被覆盖度f g ,而土壤覆盖的面积比例为1-f g .设全由植被所覆盖的纯像元,所得的遥感信息为S g .混合像元的植被成分所贡献的信息S v 可以表示为S g 与f g 的乘积:S v =f g ∃S g .(2) 同理,设全由土壤所覆盖的纯像元,所得的遥感信息为S o .混合像元的土壤成分所贡献的信息S s 可以表示为S o 与1-f g 的乘积:S s =(1-f g )∃S o .(3) 将公式(2)与(3)代入公式(1),可得:S =f g ∃S g +(1-f g )S o .(4)公式(4)可以理解为将S 的线性分解为S g 与S o 两部分,这两部分的权重分别为它们在像元中所占的面积比例,即f g 与1-f g .对于超过两种组成成分以上的像元,公式(4)需要被修正.这种分析假定一个像元只包含植被或土地两种成分.对公式(4)进行变换,可得以下计算植被覆盖度的公式:f g =(S -S o )/(S g -S o ).(5)其中S o 与S g 都是参数,因而可以根据公式(5)来利用遥感信息来估算植被覆盖度.2.2 利用NDV I 估算植被覆盖度[4]归一化植被指数(NDV I),又称标准化植被指数,定义为近红外波段N I R(0.7~1.1 m )与可见光红波段RED(0.4~0.7 m )数值之差和这两个波段数值之和的比值,即NDV I =(N I R -RED )/(N I R +RED).(6)根据像元二分模型,图像中每个像元的NDV I 值可以看成是有植被覆盖部分的NDV I g 与无植被覆盖部53第1期刘瑶,等:鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算分的NDV I o的加权平均,由公式(4)变换可得下面的利用NDV I计算植被覆盖度的公式:f g=(NDV I-NDV I o)/(NDV I g-NDV I o).(7) 其中,NDV I o为裸土或无植被覆盖区域的NDV I值,即无植被像元的NDV I值;而NDV I g则代表完全被植被所覆盖的像元的NDV I值,即纯植被像元的NDV I值[5].2.3 参数的取值NDV I o应该是不随时间改变的,对于大多数类型的裸地表面,理论上应该接近零.然而由于大气影响地表湿度条件的改变,地表湿度、粗糙度、土壤类型、土壤颜色等条件的不同,NDV I o会随着空间而变化,NDV I o 的变化范围一般在-0.1至0.2之间[6];NDV I g代表着全植被覆盖像元的最大值,由于植被类型的不同等因素,NDV I g值也会随着时间和空间而改变.因此,采用一个确定的NDV I o值和NDV I g值是不可取的,即使对于同一景图像值也会有所变化.为了使用理想的调整方法,并不需要知道的具体值,因为它们应该是从图像中计算出来的.假设集合A中有两个像元a1与a2,它们的植被覆盖度已知为f g1与f g2,分别对这两个像元使用公式(7)得到:f g1=(NDV I1-NDV I o)/(NDV I g-NDV I o) (8)f g2=(NDV I2-NDV I o)/(NDV I g-NDV I o). (9) 对此方程组中的NDV I o与NDV I g求解得:NDV I o=(f g2∃NDV I1-f g1∃NDV I2)/(f g2-f g1) (10) NDV I g=[(1-f g2)NDV I2-(1-f g1)NDV I1]/(f g2-f g1).(11)其实,可以不必去寻找这样的像元,在对像元集合A进行植被覆盖度估算时,取NDV I1为集合中像元NDV I的最小值,NDV I2为集合中像元NDV I的最大值,由于NDV I与f g关系,此时,它们所对应的f g1与f g2也应当是集合中像元植被覆盖度的最小值与最大值.把公式改写为NDV I o=(f gmax∃NDV I m in-f gm i n∃NDV I m ax)/(f gmax-f gm i n) (12) NDV I g=[(1-f gm in)NDV I m ax-(1-f gmax)NDV I m in]/(f gmax-f gm in).(13)根据植被覆盖度的最大值与最小值的不同取值,分两种情况讨论: 1)当f gm ax可以近似得取100%,且f gmin可以近似得取0%时:将参数f gmax与f gmin代入公式(12)与(13)得NDV I o=NDV I m in(14) NDV I g=NDV I m ax.(15)由于图像中不可避免的存在着噪声的影响,它可能产生过低或过高的NDV I值,取给定置信度的置信区间内的最大值与最小值.置信度的取值主要由图像大小、图像清晰度等依实际情况来决定.2)当f gm ax与f gm in不能近似得取100%与0%时:使用遥感技术监测植被覆盖度,都需要进行实测数据的检验.如果有一定量的实测数据,那么只需取一组实测数据中的植被覆盖度的最大值与最小值,作为f gmax与f gm in,并在图像中找到这两个实测数据所对应像元的NDV I值,分别作为NDV I max与NDV I min.其余实测数据作为检验值.如果没有实测数据,就只能取NDV I m ax与NDV I m i n为图像中给定置信度的置信区间内的最大值与最小值,而f gmax与f gm i n根据经验估计,只是这样的结果可能会降低准确度.3 鄱阳湖区植被覆盖度的估算3.1 数据准备本文采集了鄱阳湖区2003年10月10日的LandsatTM遥感数字图像各1景(1~7波段);全国行政省、市(县)边界图;全国km土地利用数据库;1%400万全国土壤分类图.54南昌工程学院学报2006年1)土地利用数据准备土地利用数据主要来自LUCC 组织全球1km 土地利用数据库,从中提取鄱阳湖区土地利用图.依据全国土地利用现状分类技术规范的标准,本文将研究区土地利用分为针叶常绿林、宽叶林、矮林、草地、农田、水域等六类,并且进行重编码.本文数据均采用A lbers 投影体系.2)土壤数据准备从中国1%400万土壤数据库中提取研究区9个县土壤分类图.土壤数据库的基本制图单元为一级类,共分出57个土类,148个亚类.该数据库有2部分组成,土壤空间数据&&&中国1%400万数据化土壤图、土壤属性数据.根据鄱阳湖区土壤情况共分为红壤、黄棕壤、棕壤、绿洲土、红壤性土、水域等六类,并且进行了重编码.3.2 数据处理1)影像的辐射纠正不同影像时的大气条件、太阳条件(高度角和方位角)等都存在很大差异,要进行诸如植被变化等的准确的多时相动态分析,必须对不同时相的影像进行归一化性质的辐射校正;另外,在植被监测中为保证精度,计算多数植被指数都要求用反射率数值,而影像上直接读到的实际是高度值(DN ),任何尝试将传感器的复杂路径上影响太阳辐射的众多因子,剔除与地物反射无关的干扰.外大气层阳照度、太阳入射角、地物光谱反射、大气散射和大气衰减是模拟传感器太阳辐射需要了解的最重要参数.本研究应用Pens 等(1994年)创立的一种简便的辐射校正模型进行T M 影像的辐射校正,该模型仅需要输入数字高程模型(DE M )和大气层外太阳辐照、大气光学厚度和传感器校准等几个标准参数,这些参数的估算过程较简单,较容易计算.2)影像的几何校正对Landsat TM 遥感影像的几何纠正,使用ERDAS 遥感图像处理软件,利用1%5万地形图为参考图像,选择二次多项式进行了精校正,考虑到鄱阳湖区地面控制点(GCP)较难确定,GCP 控制点数据也应用了部分用GPS 采集的野外实测点位置数据.为避免不同的影像如选择完全不同的GCP 控制点都显得几何纠正,可能会造成控制点稍稀疏的局部区域不同影像的错位,因此,除个别在某景影像上难定的点外,每景影像校正先用的大部分GCP 都一样,这样就保证不同影像校正的结果基本一致.校正精度控制在0.5个像元以内,地面分辨率控制在30m ∋30m,用最小邻近法重采样纠正全图,并建立起我国大比例尺地图常用的G auss-K rug 坐标投影系统.一般控制点GCP 选择桥梁、水库大坝、十字路口、水渠、建筑等不变的标致,每景影像大致选择三十个左右的控制点,均匀分布于图像.图1 鄱阳湖区9个县边界图3)去除云覆盖区域由于TM 影像中存在云覆盖部分,为消除云区域对图像的影响,避免在计算时造成错误数据,一定要在计算前就标出图像中的云区域,并从图像中将此区域删去.通过对LandsatTM 影像进行非监督分类,结合目视解译,将云及其云阴影提取出.TM 影像采用红、绿、蓝波段组合为7%4%2的标准假彩色,云在图像中显白色,因为卫星图像不是在正中午拍摄的,存在着云阴影,在图像中显深蓝色,与水的颜色相近.鄱阳湖区2003年TM 影像的西北部有较大范围的云区域.3.3 研究区的确定鄱阳湖区包括沿湖的南昌、新建、进贤、余干、鄱阳、都昌、湖口、星子、德安、永修及九江等11个县市.局限于所提供的每景遥感图像范围,湖口、德安两县未列入研究区域,如图1所示.3.4 实现模型的技术路线根据建立的植被覆盖度估算模型,设计了一套实现模型的技术路线(图2),按照此技术路线对鄱阳湖区1989年和2003年的植被覆盖度进行了估算,得到2003年的鄱阳湖区植被覆盖度图像(图3).55第1期刘瑶,等:鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算4 植被覆盖度结果验证为了对本次研究结果进行精度检验,作者对鄱阳湖区部分地区进行了实地考察,考虑到本次研究的影像是2003年10月10日,为了使考察时间与研究时间在同一时期,所以把考察时间定在2004年10月8日-18日,考察地点主要是南昌、新建、九江、鄱阳四个县.采用照相法与目估法相结合.实际操作时,用数码相机和摄像机结合,拍摄采样点的整体景观,再以平行与地面的角度,拍摄局部信息,并且沿途进行了部分摄像.主要是对样点的植被覆盖度进行目估,最后取平均值.使用GPS 定位,获得采样点的经纬度坐标.对不同土地覆盖类型下土地进行了现场拍摄.模型对鄱阳湖区植被覆盖率估算的总体精度均可达到79%以上,证明了植被覆盖度估算的准确性,使用本文所用模型的估算植被覆盖度是可行的,适用于宏观植被覆盖率的估算.参考文献:[1]胡良军,邵明安.论水土流失研究中的植被覆盖度量指标[J].西北林学院学报,2001,16,(1):40-43.[2]A srar G F ,M ynen iR B,Choudhury B J.Spati a lH eterog ene it y i n V ege tati on Canopies and R emo te Sensi ng of Abso rbed Photosyn t hetical A cti ve R ad i ation :a M ode li ng Study [J].R emo te Sensi ng of Env iron m ent ,1992,(41):85-103.[3]邹秀清.鄱阳湖区农业自然资源利用演变机制研究[J].华中农业大学,2001,5:33-40.[4]Brad ley C Rundqu i st .T he In fluence o f Canopy G reen V ege tati on F racti on on SpectralM easure m ents over N a ti ve T all g rass P ra i r ie[J].R e m o te Sens i ng o f Env i ron m ent ,2002,81,(1):129-135.[5]Gut m an G,Ignatov A.T he D er i va ti on o f t he G reen V ege tati on F raction from NOAA /AVHRR D ata for U se i n N u m er i ca lW eatherP rediction M ode ls [J].In ternati onal Journa l of R e m o te Sens i ng ,1998,19,(8):1533-1543.[6]Car l son T N,R i p l ey D A.On the R e lati on Bet ween NDV I ,F racti ona lV egetation Cover ,and L ea fA rea Index [J].R e m ote Sensing o f Env iron m ent ,1997,62,(3):241-252.56南昌工程学院学报2006年。