扎龍濕地水文情勢提取

高 鈺 田旸

（哈爾濱師范大學，黑龍江 哈爾濱150000）

濕地生態(tài)系統(tǒng)是天然的水陸生態(tài)過渡帶，在調節(jié)水資源、穩(wěn)定生境，為人類提供生活空間和生產資料等方面都有著重要價值[1-2]。近年來，由于受到氣候變化和人類干擾的影響，扎龍濕地大面積退化，水資源減少，生境破碎化加劇。而濕地水文情勢是保證生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定的重要影響因子，所以提取和監(jiān)測濕地水文情勢是保護和恢復濕地生態(tài)功能的重要手段。

濕地水文情勢分析在傳統(tǒng)上通常依據站點數據和野外實測數據。但站點數據往往只能分析固定區(qū)域的情況，不能對濕地水文動態(tài)的全局性進行表征，而由于受到部分研究區(qū)地勢地形的影響，野外測量也較為困難。考慮到濕地水流運動在時空上具有不均勻性和復雜性，所以定量反映濕地的水文情勢具有一定的難度[3]。相對于傳統(tǒng)的測量和分析方法，遙感技術可以更精確、及時地識別濕地水文特征，效率更高，反映的時空尺度更大。而光學影像更容易受到天氣狀況的影響，與之相比，雷達影像穿透力強，能更好的識別水文信息[4-5]。

本文利用Radarsat-2 雷達影像對提取并監(jiān)測扎龍濕地的水文情勢，探究濕地淹水面積和淹水頻率的動態(tài)變化情況。這可為有關部門對濕地資源的管理和保護等提供豐富、科學的研究數據，在濕地生境的恢復和維持上具有重要意義。

1 數據和方法

1.1 數據介紹

本文數據為松嫩平原西北部的扎龍濕地（123°47′-124°37′E，46°23′-47°32′N）的Radarsat-2 合成孔徑雷達數據，極化方式為HH 和HV，像元分辨率為8m，入射角為20°-49°。Radarsat-2 是世界上最先進的一顆搭載C 波段傳感器的合成孔徑雷達衛(wèi)星，是標準SGX 影像產品[6]。本文選取了時間在2015 年4 月到11 月份的8 景影像，影像獲取自中國科學院數字地球與遙感研究所。采用HOBOU20-001-01 水位計對水位進行監(jiān)測，采用手持高精度GPS 與紐扣式溫度記錄儀（iButtons，DS1921G）記錄的溫度值和水深關系來反映地表溫度和淹水狀況的變化規(guī)律，對濕地淹水頻率進行驗證。

1.2 數據預處理

通過對Radarsat-2 影像進行輻射定標，將Radarsat-2 影像由幅度圖像轉為能量圖像，得到后向散射系數圖像。再進行正射校正，設置投影和坐標為橫軸墨卡托投影和WGS-1984 坐標系，最然進行幾何校正。最后通過7×7Lee 濾波降低影像噪聲[7]。

1.3 面向對象分類方法

面向對象分類方法首先需要對影像進行多尺度分割，基于任意像素自下而上的根據均質性閾值的上限標準進行多次合并，將較小的對象逐級別合成較大的對象。平均值CL為由某一影像數據中n 個像素的不同圖層值CLi獲得，表達式如下：

標準偏差σL是由平均值CL和圖層值CLi計算得到的，表達式如下：

本文采用分類算法為eCognition8.0 中的K- 最近鄰分類法（KNN，K-NearestNeighbor）對多尺度分割后的影像中的有限的相鄰樣本進行分類進而獲取淹水范圍。我們選取的是原理類似于傳統(tǒng)的監(jiān)督分類的KNN 方法進行淹水范圍提取，計算過程需要依靠分類和訓練樣本進行處理。影像數據n 與樣本點數據m之間的距離計算公式如下：

2 水文情勢提取

2.1 淹水范圍提取

通過對遙感影像的目視解譯與分析，對Radarsat-2 影像數建立了四類分類體系。分別為明水面，淹水植被，非淹水植被和裸土進行K- 最近鄰分類法分類。其中，選取70%的數據作為訓練數據，剩余數據作為驗證樣本，獲得的分類精度如表1。從表1可以看出，其中2015 年9 月10 日獲得的淹水范圍總體精度最高，為98.24%，同期kappa 系數也是最高，為0.97。2015 年4 月29 日的淹水范圍總體精度最低，是82.86%，kappa 系數也為最低，即0.48。

表1 淹水范圍分類精度

研究選擇淹水區(qū)域有明水面和淹水植被，非淹水區(qū)域包含非淹水植被和裸土。為了減少干擾因素的影響，利用ArcGis10.1的掩膜提取功能刪除耕地，建設用地和裸地，并生成只包含淹水區(qū)與非淹水區(qū)的二值圖（圖1）。圖中可以看到由于氣溫、降水的影響，不同時期的淹水面積分布不同。研究結果與圖2 的水文站水位監(jiān)測結果對比，研究獲取的淹水面積結果精度較高，與水位擬合效果較好。其中，2015 年6 月30 日水位最高，淹水范圍面積最大。

圖1 扎龍濕地淹水范圍分類結果

圖2 水位與淹水面積曲線

2.2 淹水頻率提取

將八期濕地的動態(tài)淹水范圍結果處理分析，獲得了淹水頻率（圖3）。淹水頻率P（n,m）定義為：

N 表示8 期淹水范圍結果；dk表示在P 的區(qū)域內是否有淹水現象存在（0/1）。

深色部分表示淹水狀況多發(fā)的區(qū)域，淺色部分為少有或幾乎不發(fā)生淹水的區(qū)域。扎龍濕地核心區(qū)與其他功能區(qū)相比，淹水頻率比重明顯偏高，也反映了扎龍濕地的水資源由上游很好的過度到了下游地區(qū)。而扎龍核心區(qū)也是扎龍濕地的重點保區(qū)，也說明了當前對該地居民進行搬遷工作和保護當地生態(tài)的必要性，獲得的淹水頻率可以更好的幫助理解當地水文動態(tài)變化和社會安排等相關工作。

3 結論

本章通過采用面向對象的K- 最鄰近方法對扎龍濕地2015年4 月到2015 年11 月共8 期Radarsat-2 雷達影像進行分類，獲得了扎龍濕地淹水范圍結果，總體精度均達到82%以上。同時，淹水范圍結果與依安水文站的水位變化趨勢總體擬合程度也較高，將多期濕地的動態(tài)淹水范圍結果處理后，獲得了淹水頻率，扎龍濕地核心區(qū)呈現了較高的淹水頻率。

圖3 淹水頻率結果