遙感技術在濕地資源調查中的應用研究.pdf

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1、第1期礦山測量NO．12012年2月MINESURVEYINGFeb．2O12doi：10．3969／j．issn．1001—358X．2012．01．008遙感技術在濕地資源調查中的應用研究顧東，趙勝。張甫(1．無錫水文工程地質勘察院，江蘇無錫214063；2．常州市市政工程設計研究院有限公司，江蘇常州213003；3．江蘇省地質局第六大隊，江蘇連云港222023)摘要：山東省濕地資源遙感調查在我省屬于首次，通過本次調查將山東濕地資源劃分為4大類17種亞類，基本查明了山東省各類濕地分布范圍、面積和開發(fā)利用現(xiàn)狀。同時利用多時相遙感

2、信息數(shù)據(jù)(RS)，結合地理信息(GIS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)的技術優(yōu)勢，采取多源信息相互印證及3S結合的工作方法，分析了濕地資源的動態(tài)變化規(guī)律及影響濕地的因素，提出了對濕地資源的保護對策及建議。關鍵詞：遙感；山東??；濕地資源；調查中圖分類號：TP7文獻標識碼：B文章編號：1001—358X(2012)01—0025—04地資源的類型、分布范圍、面積和開發(fā)利用情況，研1濕地資源調查的意義和目的究分析濕地的動態(tài)變化規(guī)律及影響因素，提出濕地1．1濕地資源調查的意義資源保護對策與可持續(xù)開發(fā)利用建議，為山東生態(tài)濕地是地球上生物多樣、生產(chǎn)

3、力較高和分布廣省建設提供依據(jù)。泛的一種獨特的生態(tài)系統(tǒng)。按照國際上《濕地公約》2主要技術路線及工作方法的定義：“濕地系指不問其為天然或人工、長久或暫時之沼澤地、濕原、泥炭地或水域地帶，帶有或靜止山東省濕地資源遙感調查，以遙感信息為主，利或流動、或為淡水、半咸水或咸水水體者，包括低潮用遙感技術(RS)波段多、視域廣、信息豐富、現(xiàn)勢性時水深不超過6m的水域”。濕地在抵御洪水、調節(jié)強等優(yōu)勢，結合山東省已有的地質、水文、土地、湖徑流、控制污染、調節(jié)氣候、美化環(huán)境等方面，具有不泊、河流、海洋及環(huán)保等與濕地有關的地理信息可替代的作用，是人類擁有

4、的寶貴資源，因此濕地被(GIS)資料，采用全球定位系統(tǒng)(GPS)野外定點方稱為“生命的搖籃”、“地球之腎”和“鳥類的樂園”。便、精確度高的特點，并采取多源信息相互印證及3s山東省濕地資源十分豐富，從沿海到內陸，從山相結合的工作方法，室內解譯與野外實地調查相結區(qū)到平原，均有濕地分布。近年來隨著國民經(jīng)濟的合，解譯資料與已知成果相結合，提高了遙感解譯的發(fā)展，人工濕地不斷增加，減少了向自然濕地的徑流效果和質量。量；而自然濕地資源面臨圍墾、污染、過度利用等重首先，收集遙感數(shù)據(jù)和其他專題資料，對遙感數(shù)用輕養(yǎng)的嚴重威脅，從而使?jié)竦孛娣e不斷減少，

5、泥沙據(jù)進行幾何糾正、融合、鑲嵌和分幅等處理，得到具淤積，使?jié)竦仡愋徒Y構發(fā)生變化，水質惡化，帶來一有統(tǒng)一地理坐標、相互配準的多元基礎數(shù)據(jù)庫，通過系列生態(tài)問題。在人與自然和諧發(fā)展的今天，濕地數(shù)據(jù)分析，得到各時相濕地信息的初步解譯結果；然資源的生態(tài)環(huán)境問題，已引起了各級領導的重視，保后，結合野外勘查，建立詳細解譯標志，驗證各期濕護濕地資源和合理的開發(fā)利用濕地資源已成為社會地初步解譯結果，經(jīng)室內再解譯、分析判斷、修改補關注的焦點。充和整理，獲得各期濕地信息提取結果，利用GIS軟1．2濕地資源調查的目的件的空間分析技術提取濕地的變化信息，并

6、對變化山東省濕地資源歷史上沒有進行過系統(tǒng)的調進行統(tǒng)計分析；最后，對導致濕地變化的原因進行研查，為了摸清濕地資源的家底，本次利用RS、GPS和究探索。數(shù)據(jù)處理與分析基于ENVI4．3和blapGISGIS的技術優(yōu)勢，采取3s相結合的調查手段，開展山6．7軟件平臺。濕地數(shù)據(jù)處理包括遙感圖像幾何糾東省濕地資源調查工作。主要目的是：基本查明濕正、圖像增強、圖像鑲嵌等，其主要技術流程包括多25第1期礦山測量2012年2月時相遙感影像以及其他GIS數(shù)據(jù)源的坐標配準、濕依據(jù)國際《濕地公約》定義和《全國濕地資源調地信息分類提取、統(tǒng)計分析及空間分析

7、等]。查與監(jiān)測技術規(guī)程》中的分類原則，結合山東省濕地2．1遙感圖像資料及圖像處理資源的實際情況，將山東省濕地資源劃分為4大類全省濕地資源現(xiàn)狀調查遙感解譯工作以2002l7個亞類。年成像的ETM資料為主，山東省共涉及14景。圖2．2．2分類方法像處理采用美國ENVI遙感圖像處理軟件，對圖像進利用支持向量機方法對遙感影像進行分類，支行了增強、濾波、拉伸等方法處理，制作了衛(wèi)星影像持向量機(SVM)是新型機器學習方法，具有完備的圖。經(jīng)檢查，圖面合理、幾何精度高、色彩豐富、反差統(tǒng)計學習理論基礎，它采用結構風險最小化原則代適中，圖像質量和精度

8、完全能滿足本次工作的需要。替?zhèn)鹘y(tǒng)統(tǒng)計學中的基于大樣本的經(jīng)驗風險最小化原處理過程運用了如下專題信息提取方法¨】：則，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡受到網(wǎng)絡結構復雜性和樣本容(1)人機交互解譯法。根據(jù)地物光譜反射特性量的影響大，容易出現(xiàn)過學習或低泛化能力的不足。與遙感