基于ENVISATASAR数据的东洞庭湖湿地植被遥感监测研究

摘 要: 针对湿地资源监测的需要, 以东洞庭湖湿地为研究对象, 开展基于ENVISAT ASAR 数据的湿地植被遥感监测研究。湿地遥感影像分类是湿地遥感研究的一大难题, 通过分析雷达影像的后向散射系数发现, 由多时相的同极化、交叉极化波段合成的雷达影像对湿地地物的区分能力最强。研究表明: 将基于原图像的灰度级共生矩阵所提取的Contrast 纹理特征与滤波后图像的灰度特征组合用于分类, 以此实现相干斑噪声的抑制, 同时减少地物固有结构信息的损失, 实验结果证明该方法可以提高湿地分类精度, 其总体精度达到871 59%, Kappa 值为01 822 8, 将东洞庭湖湿地划分为水体、芦苇( 荻) 滩地、草滩地( 苔草、虉草等) 、森林滩地( 杨树、柳树等) 、优势种不明显的植物滩地和沉水植物、裸露泥滩地。

    中国湿地面积约占全球湿地的10% , 近年来湿地逐渐萎缩造成了严重的生态恶果, 因此迫切需要加强湿地监测, 准确而高效地掌握湿地的空间分布状况和类型, 实现湿地资源的可持续发展。遥感技术监测范围广、信息更新快、信息量大、成本低和人为因素干扰少的优点使其在湿地监测中得到广泛的应用, 尤其在湿地遥感影像解译方面, 彩红外影像被认为是最适宜的影像类型, 其应用范围也最为广泛。即使其他的多波段影像( 如多光谱扫描仪、超光谱扫描仪) 用于湿地影像解译时, 也至少要使用一个可见光波段和一个近红外波段, 这使得目前湿地遥感研究的数据源相对单一, 且由于光学遥感数据质量受外界因素影响较大, 在一定程度上限制了湿地遥感研究的发展。相比光学遥感数据, 雷达遥感具有多极化、可变观测角度、宽幅成像, 全天时、全天候、穿透性等特性, 其对探测目标的几何特征( 粗糙度、表面效应、朝向、多次反射等) 和物理特征( 温度、湿度等) 非常敏感, Le T oan 等[ 1] 认为合成孔径雷达数据对于生物量以及被洪水淹没的植被结构研究具有相当的价值, 证明其在湿地监测, 特别是湿地植被监测方面具有良好的研究和应用前景。
    Laur a L Hess 等[ 2] 使用多时相JERS-1 SAR 单极化数据对中亚马逊流域湿地洪水和植被状况进行制图, 而Jean-Michel Mar tinez 等[ 3] 也基于雷达数据对亚马逊泛滥平原洪水动态变化和植被空间分布情况进行监测, 此外, 谭衢霖[ 4] 利用SAR 和T M 数据复合完成了对鄱阳湖湿地动态变化的研究。2002年发射的ENV ISAT-1 环境卫星所载的先进合成孔径雷达( Advanced Sy nthet ic A pertur e Radar) 和当今大部分雷达传感器一样具有多极化、可变观测角度、宽幅成像等特性, 并且可以生成高质量遥感影像。通过分析雷达影像的后向散射系数选取合适的极化组合方式, 将基于原图像灰度级共生矩阵提取的纹理特征与滤波后图像的灰度特征组合用于湿地分类, 进而划分东洞庭湖湿地为水体、芦苇( 荻) 滩地、草滩地( 苔草、虉草等) 、森林滩地( 杨树、柳树等) 、优势种不明显的植物滩地和沉水植物、裸露泥滩地。