付波霖

桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，廣西 桂林 541004

濕地邊界的界定研究是濕地科學(xué)的基礎(chǔ)研究。濕地水文特征是界定濕地邊界的唯一可靠標(biāo)準(zhǔn)。論文以洪河自然保護(hù)區(qū)為試驗(yàn)區(qū)，圍繞濕地水文特征指標(biāo)，構(gòu)建了沼澤濕地的“淹埋深-歷時(shí)-頻率”閾值研究的理論和方法，并利用沼澤植被邊界處的長時(shí)間序列的“水位-歷時(shí)”過程線反演了濕地的“淹埋深-歷時(shí)-頻率閾值”，并利用該閾值界定了濕地水文邊界，主要研究結(jié)論如下：

(1) McNemar’s統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明，與單一極化SAR數(shù)據(jù)集和不同波長極化SAR整合數(shù)據(jù)集相比，ZY-3多光譜和極化SAR整合數(shù)據(jù)集顯著提高了濕地植被的分類精度和識(shí)別能力，總體分類精度達(dá)到了94.15%，從用戶精度上來看：淺水沼澤植被在單一的極化SAR數(shù)據(jù)集中分類精度高于灌草植被和深水沼澤植被，Radarsat-2和PALSAR的整合數(shù)據(jù)集提高了灌草植被和深水沼澤植被的識(shí)別精度。從生產(chǎn)者精度上來看，淺水沼澤植被和深水沼澤濕在單一極化SAR影像中的識(shí)別精度均高于灌草植被，ZY-3和Radarsat-2的整合數(shù)據(jù)集使灌草植被的精度提高了14.7%，達(dá)到了89.41%。整合多光譜數(shù)據(jù)和極化SAR數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)?；诿嫦?qū)ο蟮碾S機(jī)森林算法構(gòu)建了高精度的沼澤植被遙感識(shí)別模型?；谔卣魇噶康哪繕?biāo)極化分解方法提取的參數(shù)對(duì)濕地植被的區(qū)分能力更好。

(2) 對(duì)于同一波長SAR數(shù)據(jù)，植被類型干涉相干性存在明顯差異，淺水沼澤植被和灌草植被的相干性均高于島狀林和深水沼澤植被。在一植被類型中，波長越長，干涉相干性越好。濕地植被在PALSAR和Sentinel-1A中的干涉相干性高于TerraSAR。濕地植被類型在不同的生長階段，干涉相干性存在明顯變化，9—10月相干系數(shù)達(dá)到最大。PALSAR比Sentinel-1A和TerraSAR更適合利用InSAR技術(shù)提取沼澤濕地DEM。DInSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)的6—11月濕地水位變化量與研究區(qū)實(shí)測(cè)年內(nèi)水文情勢(shì)變化一致，驗(yàn)證測(cè)量精度可達(dá)厘米級(jí)。

(3) 基于構(gòu)建的沼澤濕地水文邊界界定模型，在滿足多年淹水頻率(F)≥50%條件下，多年濕地“淹埋深(S))-歷時(shí)(D)“曲線反演確定洪河自然保護(hù)區(qū)(S，D)的閾值分別是：緩沖區(qū)，S應(yīng)取1150～1200 mm，D為連續(xù)淹水21 d；核心區(qū)，S應(yīng)取800～850 mm，D為連續(xù)淹水28 d。濕地水文邊界對(duì)應(yīng)的地面高程為：緩沖區(qū)為52.65～52.7 m，核心區(qū)為52.0～52.05 m。濕地水文邊界劃設(shè)的濕地范圍與丹頂鶴巢址在空間分布上是吻合的，濕地水文邊界處波動(dòng)的水文情勢(shì)與調(diào)查樣方中形成的濕地植被和土壤類型所需要的水文環(huán)境是一致。

(4) 濕地水文邊界界定的濕地范圍比濕地植被邊界界定的濕地范圍小，主要原因是濕地植被對(duì)于水文情勢(shì)的響應(yīng)特征存在滯后性，同時(shí)基于濕地水文邊界界定模型空間化表達(dá)的濕地范圍需要高精度DEM作為本底數(shù)據(jù)，會(huì)受到DEM精度的影響。地面植被樣帶(島狀林-沼澤濕地)樣方調(diào)查驗(yàn)證了濕地水文邊界的空間位置主要在由季節(jié)或年際淹水或土壤水飽和條件下發(fā)育的草甸土和小葉章植被群落，論證了濕地水文邊界與濕地植被邊界在空間上是耦合的。