高 鈺 田旸

（哈爾濱師范大學(xué)，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(guò)渡帶，在調(diào)節(jié)水資源、穩(wěn)定生境，為人類提供生活空間和生產(chǎn)資料等方面都有著重要價(jià)值[1-2]。近年來(lái)，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(shì)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(cè)濕地水文情勢(shì)是保護(hù)和恢復(fù)濕地生態(tài)功能的重要手段。

濕地水文情勢(shì)分析在傳統(tǒng)上通常依據(jù)站點(diǎn)數(shù)據(jù)和野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。但站點(diǎn)數(shù)據(jù)往往只能分析固定區(qū)域的情況，不能對(duì)濕地水文動(dòng)態(tài)的全局性進(jìn)行表征，而由于受到部分研究區(qū)地勢(shì)地形的影響，野外測(cè)量也較為困難?？紤]到濕地水流運(yùn)動(dòng)在時(shí)空上具有不均勻性和復(fù)雜性，所以定量反映濕地的水文情勢(shì)具有一定的難度[3]。相對(duì)于傳統(tǒng)的測(cè)量和分析方法，遙感技術(shù)可以更精確、及時(shí)地識(shí)別濕地水文特征，效率更高，反映的時(shí)空尺度更大。而光學(xué)影像更容易受到天氣狀況的影響，與之相比，雷達(dá)影像穿透力強(qiáng)，能更好的識(shí)別水文信息[4-5]。

本文利用Radarsat-2 雷達(dá)影像對(duì)提取并監(jiān)測(cè)扎龍濕地的水文情勢(shì)，探究濕地淹水面積和淹水頻率的動(dòng)態(tài)變化情況。這可為有關(guān)部門對(duì)濕地資源的管理和保護(hù)等提供豐富、科學(xué)的研究數(shù)據(jù)，在濕地生境的恢復(fù)和維持上具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)介紹

本文數(shù)據(jù)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(dá)數(shù)據(jù)，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(jìn)的一顆搭載C 波段傳感器的合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星，是標(biāo)準(zhǔn)SGX 影像產(chǎn)品[6]。本文選取了時(shí)間在2015 年4 月到11 月份的8 景影像，影像獲取自中國(guó)科學(xué)院數(shù)字地球與遙感研究所。采用HOBOU20-001-01 水位計(jì)對(duì)水位進(jìn)行監(jiān)測(cè)，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(guān)系來(lái)反映地表溫度和淹水狀況的變化規(guī)律，對(duì)濕地淹水頻率進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過(guò)對(duì)Radarsat-2 影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，將Radarsat-2 影像由幅度圖像轉(zhuǎn)為能量圖像，得到后向散射系數(shù)圖像。再進(jìn)行正射校正，設(shè)置投影和坐標(biāo)為橫軸墨卡托投影和WGS-1984 坐標(biāo)系，最然進(jìn)行幾何校正。最后通過(guò)7×7Lee 濾波降低影像噪聲[7]。

1.3 面向?qū)ο蠓诸惙椒?/h3>

面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄊ紫刃枰獙?duì)影像進(jìn)行多尺度分割，基于任意像素自下而上的根據(jù)均質(zhì)性閾值的上限標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行多次合并，將較小的對(duì)象逐級(jí)別合成較大的對(duì)象。平均值CL為由某一影像數(shù)據(jù)中n 個(gè)像素的不同圖層值CLi獲得，表達(dá)式如下：

標(biāo)準(zhǔn)偏差σL是由平均值CL和圖層值CLi計(jì)算得到的，表達(dá)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(duì)多尺度分割后的影像中的有限的相鄰樣本進(jìn)行分類進(jìn)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(jìn)行淹水范圍提取，計(jì)算過(guò)程需要依靠分類和訓(xùn)練樣本進(jìn)行處理。影像數(shù)據(jù)n 與樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)m之間的距離計(jì)算公式如下：

2 水文情勢(shì)提取

2.1 淹水范圍提取

通過(guò)對(duì)遙感影像的目視解譯與分析，對(duì)Radarsat-2 影像數(shù)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(jìn)行K- 最近鄰分類法分類。其中，選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余數(shù)據(jù)作為驗(yàn)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(shù)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(shù)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(shè)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(shí)期的淹水面積分布不同。研究結(jié)果與圖2 的水文站水位監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比，研究獲取的淹水面積結(jié)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(jié)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(dòng)態(tài)淹水范圍結(jié)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(jié)果；dk表示在P 的區(qū)域內(nèi)是否有淹水現(xiàn)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(guò)度到了下游地區(qū)。而扎龍核心區(qū)也是扎龍濕地的重點(diǎn)保區(qū)，也說(shuō)明了當(dāng)前對(duì)該地居民進(jìn)行搬遷工作和保護(hù)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)的必要性，獲得的淹水頻率可以更好的幫助理解當(dāng)?shù)厮膭?dòng)態(tài)變化和社會(huì)安排等相關(guān)工作。

3 結(jié)論

本章通過(guò)采用面向?qū)ο蟮腒- 最鄰近方法對(duì)扎龍濕地2015年4 月到2015 年11 月共8 期Radarsat-2 雷達(dá)影像進(jìn)行分類，獲得了扎龍濕地淹水范圍結(jié)果，總體精度均達(dá)到82%以上。同時(shí)，淹水范圍結(jié)果與依安水文站的水位變化趨勢(shì)總體擬合程度也較高，將多期濕地的動(dòng)態(tài)淹水范圍結(jié)果處理后，獲得了淹水頻率，扎龍濕地核心區(qū)呈現(xiàn)了較高的淹水頻率。

圖3 淹水頻率結(jié)果