基于3S的湿地景观格局动态变化研究——以银川平原为例

文章应用1991年的TM图像和2006年的ETM图像,将研究区湿地类型分为自然湿地(包括河流湿地、湖泊湿地、灌丛湿地)和人工湿地(包括水塘、输水渠、水产池塘),提取研究区两个时期的湿地景观,并应用斑块数量、斑块面积、破碎度指数、多样性指数、优势度指数和分维数指数分析了研究区的湿地景观变化情况。结果表明:从1991年到2006年,银川平原的湿地斑块数量和面积减小幅度很大,在研究时段内银川平原自然湿地的面积均大于人工湿地,但是自然湿地占有比例下降,人工湿地比例上升。从景观格局来看,1991年到2006年间,银川平原湿地景观的破碎度和优势度指数降低,多样性指数和分维数指数略有增加。     

淮河流域中游湿地景观动态变化研究

采用空间测算模型,首先对基于土地利用一级分类的淮河流域中游湿地景观动态变化进行总体分析,然后对各二级湿地类型进行了详细的动态变化分析。结果表明,从各湿地景观类型变化速率来看,1950¹980年期间,淮河中游湿地景观格局变化明显,各湿地景观之间的转换量较大,天然湿地湖泊、河流、滩地、沼泽地萎缩,人工湿地水田和水库坑塘面积大幅度增长;19801980年期间,淮河中游湿地景观格局变化明显,各湿地景观之间的转换量较大,天然湿地湖泊、河流、滩地、沼泽地萎缩,人工湿地水田和水库坑塘面积大幅度增长;1980²000年期间,土地利用的基本格局变化很小。     

江苏盐城湿地遥感动态监测及景观变化分析

利用CBERS、ETM、TM及MSS遥感数据,结合非遥感资料,提取了江苏盐城湿地资源信息,并采用景观类型转移矩阵、动态变化率、景观破碎化分析等方法和马尔可夫预测模型对江苏盐城湿地景观进行了分析.调查表明,近30 a研究区域总湿地面积变化不大,但天然湿地在减少,人工湿地在逐年增加,湿地人工化程度不断加重;整个研究区域生态环境遭到破坏,目前仍有待改善;造成研究区域景观格局变化的主要因素是人为因素.     

西北内陆干旱区河流绿色走廊湿地景观格局变化及其生态效应研究——以车尔臣河下游为例

应用"3S"技术,通过选取景观的多样性、优势度、破碎度和斑块形状等空间格局指数对车尔臣河下游绿色走廊1975~2007年近32 a间湿地景观格局变化进行研究,并对景观格局变化产生的生态效应进行了分析.结果表明:1975~2000年,湿地面积与斑块数量小幅度增大;2000~2007年,湿地面积与斑块数量大幅度减小,斑块平均面积与斑块密度持续减小,斑块形状趋于复杂,景观格局的多样性减小,优势度与破碎化程度增大.在各湿地类型中,河流湿地面积变化幅度较小,湖泊湿地面积大幅度增大,沼泽湿地面积大幅度减小.     

1975年—2018年白洋淀湿地变化分析

白洋淀湿地生态功能重要、战略地位特殊，研究其时空变化规律具有重要意义。本文基于1975年—2018年间10期Landsat卫星遥感影像，辅以2017年—2018年高分二号（GF-2）卫星遥感影像，在野外考察湿地类型及其覆被特征基础上，人机交互解译获取各期土地利用/覆被分类图，从面积变化、类型转化、景观格局变化方面分析了近43年白洋淀湿地变化时空特征，讨论了影响分析结果的不确定性因素以及湿地变化成因。结果表明：1975年—2018年白洋淀湿地面积总体呈减少趋势，净变化-68.20 km²（-24.83%）。其中，1975年—1990年湿地面积波动性小、基本稳定，1990年—2011年湿地面积持续性减少，2011年—2018年湿地面积呈现增加趋势。湿地与非湿地类型相互转换区域主要分布于淀区南部、西部、北部的水体—水生植物—耕地—建设用地过渡区域。近43年白洋淀湿地景观趋于破碎、复杂和异质。遥感影像选取月份、年份，以及土地利用/覆被分类体系、分类方法，是影响分析结果的主要不确定性因素。气候、水文等自然因素变化，叠加工农业及城镇生活用水、上游水利工程蓄水、地下水开采等人为因素变化，是白洋淀湿地面积减少、趋于干化的成因。     

海河流域湿地格局变化分析

利用遥感和GIS技术,制作了海河流域1980年、1990年、2000年和2007年4期湿地分布图,分析了湿地格局变化过程与区域气候变化以及人类活动的影响.结果表明:(1)流域内天然湿地面积萎缩趋势明显,由1980年的5360 km2降至2007年的4331 km2;人工湿地面积先增加后减小,由1980年的3492 km...     

青藏高原湿地遥感监测与变化分析

青藏高原是中国湿地分布较为集中的地区之一,也是全球变化的敏感区。了解青藏高原湿地分布与变化对湿地保护和全球变化研究具有重要意义。基于Landsat 8 OLI(operation land imager)数据,使用面向对象分类方法和人工解译相结合的方式得到2016年青藏高原湿地分布数据,结合2008年湿地分类数据以及高程、流域界线等辅助数据,分析了青藏高原的湿地分布现状和2008—2016年的湿地变化情况。结果表明:①2016年青藏高原研究区湿地总面积为115584 km2。其中,湖泊湿地面积为48737 km2,沼泽湿地面积为34698 km2,河流湿地面积为15927 km2,洪泛湿地面积为15035 km2,人工湿地面积为1188 km2。②2008—2016年,青藏高原湿地总面积增加3867 km2,主要表现为湖泊、河流和洪泛湿地的增加,但同时沼泽湿地减少5799 km2。③青藏高原的湿地分布与变化表现出显著的区域差异性。自然湿地的分布及面积变化集中在4~5km高程范围内,而人工湿地的变化则集中在2~4 km高程范围内;湖泊和洪泛湿地的增加集中在内流区,河流的增加及沼泽的减少集中在外流区。④青藏高原的气温和降水均呈上升趋势,与湿地总体变化呈正相关;各流域冰川面积的变化与湿地变化也具有相关性;人为因素对青藏高原的湿地变化以消极作用为主。该研究为青藏高原环境变化研究与湿地保护提供了有益支持。     

珠海市湿地景观格局演变及其驱动力分析

湿地生态系统是全球三大生态系统之一,为地球上20％的已知物种提供了生存环境,享有"地球之肾"的美誉.然而,在城市快速发展的时代背景下,湿地生态系统遭遇了重大威胁.以珠海市生态系统为研究对象,基于2016-2019年10 m分辨率的Sentinel-2遥感影像,解译得到珠海市湿地景观空间分布格局;再利用ArcGIS空间分析方法和Fragstats计算其景观格局指数,并分析了珠海市湿地景观格局变化及其驱动因素.结果表明:①水库、坑塘是珠海市湿地景观中的优势景观地类,其中坑塘、湖泊、沼泽湿地的破碎度在加剧,空间连通性较差,河流、红树林地的聚集度相对较好;②2016-2019年珠海市湿地面积逐年减少,减少总量达到1656.66 hm2,其中面积减少最多的为坑塘水面和沼泽湿地,面积增加最多的为红树林地湿地;③坑塘、沼泽湿地的减少主要转移为非湿地,而非湿地转移为湿地的现象相对较少;④导致珠海市湿地景观减少的主要因素是经济的飞速发展,人口扩张和渔业发展也给湿地带来了威胁.     

小兴安岭湿地景观格局模拟及动态演变分析

针对小兴安岭湿地生态功能退化,急须对其景观格局动态演变特征进行分析,该文提出 了耦合人工神经网络、元胞自动机和马尔科夫链构建模型来预测小兴安岭湿地未来景观格局的方法;通过转移矩阵、景观格局指数分析小兴安岭湿地1995-2025年景观格局动态演变特征.结果表明:所构建模型耦合了马尔科夫链数量预测与元胞自动机空间预测的优势,能够较大限度地克服元胞自动机模型主观赋权的影响,有效地提高了预测模型的精度;1995-2025年,小兴安岭地区湿地面积呈波动式变化,1995-2005年湿地面积急剧减少,2005年后缓慢增加,至2025年趋于平稳;小兴安岭湿地景观格局总体趋于破碎化,景观异质性增加,2005年达到最大值,2015年后各景观类型比例基本稳定.研究结果为小兴安岭湿地生态功能修复提供有力的技术支撑.     

湿地景观格局与生态安全遥感监测分析——以江苏滨海湿地为例

基于景观生态学原理及遥感、地理信息系统技术,分析了1992—2009年江苏滨海湿地景观格局动态变化。结合"压力-状态-响应"模型、层次分析法及Delphi法,评价了湿地生态安全及其变化趋势。结果表明,1992—2009年间,研究区自然景观总面积显著减少,人工景观面积持续增加,大量湿地自然景观转为人工景观;景观破碎化程度逐渐加强,景观平均分维数呈递减趋势,受人类干扰程度不断加剧;Shannon多样性指数逐步增加,表明随着自然景观向人工景观转移,湿地景观类型丰富度在增加。湿地生态系统在3个时相均处于临界安全状态,病态和不安全等级的总比例逐年增加。     

杭州湾滨海湿地时空格局变化遥感调查研究

采用TM、SPOT-5卫星遥感数据,通过建立杭州湾滨海湿地分类体系和解译标志并进行人机交互解译,完成了杭州湾1987、1995、2003和2009年滨海湿地提取和分类。研究了4期杭州湾滨海湿地的利用状况、面积,以及时空格局变化情况,研究显示:1987~2009年期间,杭州湾滨海湿地主要表现为滩涂湿地的逐年减少和库塘湿地的逐年增加;1995年之前湿地变化以自然驱动力为主,之后人类活动影响明显,对近海域、滩涂不断开发,尤以南岸为主;以杭州湾湿地公园为典型的沼泽草甸湿地得到了较好的保护。     

中国湿地变化的驱动力分析

在全球气候变化及中国社会经济迅速发展的背景下,为了解中国湿地分布的时空动态特征及演化规律,以4期(1978年、1990年、2000年、2008年)中国湿地遥感制图数据和3期(1990年、2000年、2005年)土地利用数据为基础,同时考虑到对湿地变化的影响程度和数据的可获取性,选取12个影响因子(平均温度、平均湿度、累计降水量、人口数量、地区生产总值、农林牧渔产值、耕地面积、粮食产量、有效灌溉面积、水库库容量、除涝面积、治碱面积)研究1978年—2008年这30年间中国湿地变化的驱动机制。考虑到地理现象的空间非平稳性,本文采用地理加权回归的方法分析驱动因子对湿地变化的影响作用。地理加权回归作为一种局部线性回归方法,能够直观地反映湿地驱动因子对湿地作用的地域差异。结果表明:不同类型的湿地变化的主要影响因素不同,内陆湿地与温度、降水以及农业耕作灌溉等密切相关;人工湿地与经济发展水平和水利设施兴建密切相关;滨海湿地与农林牧渔产业和人口等密切相关。同一类型湿地变化的主要影响因素随着时间推移也有所变化,并且影响程度在地域上也存在较为明显的南北和东西差异。本次研究结果基本反映了1978年—2008年中国湿地变化的特征规律。     

环渤海湾-莱州湾地区湿地现状遥感调查

应用Landsat-7 遥感数据和GIS技术对环渤海湾-莱州湾地区湿地现状进行了调查，调查该区湿地类型、面积和分布现状，并对湿地现状遥感调查结果进行了分析。     

胶州湾湿地时空演化遥感分析与质量评价

胶州湾湿地是山东半岛面积最大的河口海湾型湿地,对于完善青岛城市生态功能具有重要意义。通过对胶州湾区域2003,2007和2011年3个时相SPOT-5卫星遥感数据的解译,得到相应年份的分类后影像,在此基础上计算各个地物类型的面积,得到胶州湾湿地核心区、实验区和缓冲区的面积变化图表以及相应区域地物类型的组成架构和质量评价系数。分析结果表明:胶州湾湿地的面积变化与质量变化并不一致,其湿地面积呈下降趋势,湿地质量在2003~2007年呈现下降趋势,而在2007~2011年却有所回升,这是由人为因素和自然因素共同影响导致的,其中人为因素占主导。     

Deep neural network for complex open-water wetland mapping using high-resolution WorldView-3 and airborne LiDAR data

Wetland inventory maps are essential information for the conservation and management of natural wetland areas. The classification framework is crucial for successful mapping of complex wetlands, including the model selection, input variables and training procedures. In this context, deep neural network (DNN) is a powerful technique for remote sensing image classification, but this model application for wetland mapping has not been discussed in the previous literature, especially using commercial WorldView-3 data. This study developed a new framework for wetland mapping using DNN algorithm and WorldView-3 image in the Millrace Flats Wildlife Management Area, Iowa, USA. The study area has several wetlands with a variety of shapes and sizes, and the minimum mapping unit was defined as 20 m² (0.002 ha). A set of potential variables was derived from WorldView-3 and auxiliary LiDAR data, and a feature selection procedure using principal components analysis (PCA) was used to identify the most important variables for wetland classification. Furthermore, traditional machine learning methods (support vector machine, random forest and k-nearest neighbor) were also implemented for the comparison of results. In general, the results show that DNN achieved satisfactory results in the study area (overall accuracy = 93.33 %), and we observed a high spatial overlap between reference and classified wetland polygons (Jaccard index ∼0.8). Our results confirm that PCA-based feature selection was effective in the optimization of DNN performance, and vegetation and textural indices were the most informative variables. In addition, the comparison of results indicated that DNN classification achieved relatively similar accuracies to other methods. The total classification errors vary from 0.104 to 0.111 among the methods, and the overlapped areas between reference and classified polygons range between 87.93 and 93.33 %. Finally, the findings of this study have three main implications. First, the integration of DNN model and WorldView-3 image is useful for wetland mapping at 1.2-m, but DNN results did not outperform other methods in this study area. Second, the feature selection was important for model performance, and the combination of most relevant input parameters contributes to the success of all tested models. Third, the spatial resolution of WorldView-3 is appropriate to preserve the shape and extent of small wetlands, while the application of medium resolution image (30-m) has a negative impact on the accurate delineation of these areas. Since commercial satellite data are becoming more affordable for remote sensing users, this study provides a framework that can be utilized to integrate very high-resolution imagery and deep learning in the classification of complex wetland areas.     

一种基于TM影像的湿地信息提取方法及其变化检测

近年来,有着"地球之肾"之称的湿地,其对于生态环境的特殊性和重要性受到全世界的极大关注,湿地研究己成为当前国际上的热门领域。本文结合缨帽变换及决策树分类法提出了一种新的湿地提取方法。首先对原始影像进行缨帽变换,提取其湿度分量,利用湿度分量进行分级提取,区分湿地与陆地。接下来在深入分析研究区影像光谱特征规律的基础上,建立了湿地信息提取决策树模型,用于区分不同类型湿地。最后,对两个时相的湿地分布影像进行了变化检测,提取出了湿地的变化范围。     

Wetland Monitoring,Serving as an Index of Land Use Change-A Study in Samaspur Wetlands,Uttar Pradesh,India

Wetlands are among the most productive ecosystems in the world and any alterations might lead to changes in their bio-physical, socio-economic and climatic conditions. Wetland dynamics as an index of land use change were studied. Satellite remote sensing was utilized to understand the periodic and seasonal dynamics of Samaspur wetlands using Landsat and RESOURCESAT-1 temporal data. Index-based (i.e., Normalized Difference Water Index (NDWI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) classification resulted in meaningful discrimination of wetland classes. Results indicate (i) effective water spread areas have increased to optimum capacity at 1990 due to the influence of Sharda canal, (ii) expansion of the agricultural area has led to reduction of the wetland buffer area, and (iii) increase in vegetation biomass due to pesticide-fertilizer runoff and sedimentation load. We also reiterate (i) free availability of the Landsat satellite data in public domain facilitating such monitoring studies and (ii) availability and utility of SWIR band information in wetland classification exercise. The study concludes that policy-driven measures have both long and short term impacts on land use and its natural wetland ecosystems; and the characterizing the later serves as indictor of the former and perhaps vice versa.