遥感学报

【技术前沿】湿地受损遥感识别方法及其在天津 

来源:遥感学报 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2020-11-04

来源:环境工程技术学报 作者:吕金霞 等

摘 要

编者按:为及时报道京津冀城市群生态安全保障技术的研究与实践成果,本刊组织策划了“湿地与关键生物栖息地生态修复技术专题”,并邀请生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心王文杰研究员和北京师范大学地理科学学部蒋卫国教授作为本专题的执行主编,对京津冀城市群典型湿地景观变化及湿地生态修复技术进行梳理和总结。本专题由5篇文章组成,重点介绍了基于诊断京津冀湿地演变特征和湿地受损情况,评估湿地演变对区域生态安全的影响及受损湿地可修复潜力,重构鸟类等关键生物栖息地的景观空间和生态要素等方面,研发的京津冀地区湿地景观空间优化配置与生态重构、廊道连通、生境修复等技术。

王文杰,研究员,硕士生导师。曾任中国环境科学研究院环境信息研究所、土壤与固体废物环境研究所所长,现为生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心综合业务部负责人。主要从事区域生态评价与规划、土壤环境监管技术等研究。目前,主持国家重点研发计划课题1项,国家自然科学重点基金子课题1项,中国工程院平台项目1项。发表中英文论文近百篇,出版专著、图集10余部,获国家科技进步奖2项,省部级奖项10项。

蒋卫国,北京师范大学地理科学学部教授,博士生导师。主要从事遥感时空大数据挖掘与生态水文遥感应用研究。主持国家自然科学基金项目3项,参加国家重点研发计划、科技支撑计划、863计划等课题20多项。发表SCI论文50多篇,主编《遥感卫星导论》,参加编写《环境遥感监测与应用》《长江流域生态系统评估》等8部专著,获得省部级科技进步特等奖1项、二等奖5项和三等奖3项,获得计算机软件著作权6项,申请国家发明专利4项,提交咨询报告10余项。

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材料与方法

1.1 研究区概况

天津滨海新区位于天津市东部沿海地区、环渤海经济圈的中心地带,地处华北平原北部(117°20'E~118°00'E,38°40'N~ 39°00'N),属于暖温带季风型大陆气候,一年之中四季分明[12]。

天津滨海新区面积为2 270 km2,其2015年土地利用类型如图1所示。该地区湿地资源丰富,包括北大港湿地自然保护区、天津市海洋牧场示范区、蓟运河营城段芦苇湿地、天然淤泥滩涂湿地,以及黄港一库、黄港二库、北塘水库等湿地[13]。滨海新区是天津国家级综合配套改革试验区和国家级新区,是国务院批准的第一个国家综合改革创新区,自成立以来,城市化进程加快,经济快速发展,区域内湿地迅速被城镇建设用地侵占,同时湿地生态景观发生了很大的转变。研究该区域湿地受损的定量变化情况,对滨海新区湿地生态系统安全和天津市可持续发展具有重要意义。

图1 天津滨海新区土地利用类型(2015年)

1.2 数据来源与研究技术路线

基于中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远团队的土地利用数据,获取了天津滨海新区1980s、1995、2000、2005、2007、2009和2015年7期的土地利用空间分布图(空间分辨率为30 m),对该数据利用Landsat影像数据进行解译判读和野外验证,分类精度达91.2%,符合制图要求[14];基于美国地质勘探局(USGS)Landsat数据(包括Landsat 5和Landsat 8 OLI数据),获取了天津滨海新区1984-2015年植被生长季6-9月且云含量小于10%的影像,影像经过辐射校正,得到大气层顶反射率数据(TOA)。基于土地利用数据,通过马尔科夫转移矩阵和GIS空间分析法分析湿地类型受损状况;利用趋势分析法分析长时间序列和不同阶段湿地要素的受损状况;对湿地类型受损和湿地要素受损进行定量评价,综合其评价结果分析滨海新区湿地受损模式(图2)。

图2 研究技术路线

选取马尔科夫转移矩阵法定量揭示湿地类型在不同时期的动态变化特征。马尔科夫转移矩阵由俄国数学家马尔科夫提出,该矩阵可以描述土地利用变化的结构和特征,可以反映研究阶段的初始和结束时期的土地利用结构,还可以反映研究阶段内土地利用的来源、组成和动态转移情况[14]。其数学表达式为:

式中:k、l分别为研究期初与研究期末的湿地利用类型数;Pkl为第l类湿地转化为第k类湿地的转移概率。

1.3.2 湿地要素趋势分析法

将Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验方法结合,用作判断长时间序列数据趋势[15]。利用该方法可以分析湿地要素中NDVI[16]、归一化水体指数(NDWI)[17]和土壤湿度指数(SMMI)[18]在长时间序列上的变化趋势。作为一种统计学常用的方法,其优点在于数据分布不需要服从特定的分布规律,可以抵抗数据误差,显著性检验的结果具有可信度。其中,Theil-Sen Median趋势分析是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法,可以减少数据异常值的影响。该趋势计算n(n-1)∕2个数据组合的斜率的中位数,计算公式为:

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