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现行黄河口保护区典型湿地植被时空动态遥感监测

张晨宇 陈沈良 李鹏 刘清兰

张晨宇,陈沈良,李鹏,等. 现行黄河口保护区典型湿地植被时空动态遥感监测[J]. 海洋学报,2022,44(1):125–136 doi: 10.12284/hyxb2022014
引用本文: 张晨宇,陈沈良,李鹏,等. 现行黄河口保护区典型湿地植被时空动态遥感监测[J]. 海洋学报,2022,44(1):125–136 doi: 10.12284/hyxb2022014
Zhang Chenyu,Chen Shenliang,Li Peng, et al. Spatiotemporal dynamic remote sensing monitoring of typical wetland vegetation in the Current Huanghe River Estuary Reserve[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(1):125–136 doi: 10.12284/hyxb2022014
Citation: Zhang Chenyu,Chen Shenliang,Li Peng, et al. Spatiotemporal dynamic remote sensing monitoring of typical wetland vegetation in the Current Huanghe River Estuary Reserve[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(1):125–136 doi: 10.12284/hyxb2022014

现行黄河口保护区典型湿地植被时空动态遥感监测

doi: 10.12284/hyxb2022014
基金项目: 国家自然科学基金(U1706214);国家重点研发计划(2017YFC0405503)
详细信息
    作者简介:

    张晨宇(1996-),女,江苏省徐州市人,主要从事河口海岸遥感及应用研究。E-mail:51193904010@stu.ecnu.edu.cn

    通讯作者:

    陈沈良(1964-),男,浙江省海盐县人,教授,主要从事河口海岸学及其应用研究。E-mail:slchen@sklec.ecnu.edu.cn

  • 中图分类号: TP75

Spatiotemporal dynamic remote sensing monitoring of typical wetland vegetation in the Current Huanghe River Estuary Reserve

  • 摘要: 滩涂植被是滨海湿地的重要组成部分,其动态变化影响着湿地生态系统的结构和功能。利用遥感技术监测和评估湿地植被的长期变化对于海岸带资源管理和生态保护具有重要意义。本文以多时相Landsat卫星影像为数据源,结合面向对象和随机森林算法实现现行黄河口保护区内典型湿地植被的精准分类,揭示了2000−2020年研究区内芦苇、盐地碱蓬和互花米草的时空变化特征。经验证,湿地植被制图的总体精度为84.74%~92.39%,Kappa系数为0.81~0.91。长时序的分类结果表明,芦苇是现行黄河口保护区内的优势物种,分布面积占比维持在6%以上且总体保持平稳增长;盐地碱蓬面积自2006年开始呈减少趋势,优势度不断减小且破碎化程度严重。互花米草由2002年的221.85 hm2增加到2020年的5267.79 hm2,其扩张过程可分为3个阶段:2008年以前为扩张初期,互花米草生长不稳定;2008−2014年为快速扩张阶段,年平均扩展率为54%,空间上表现为向海扩张侵占光滩和向陆扩张侵占碱蓬生境;2014年至今为缓慢增长阶段,进入生长的稳定期,年平均扩展率仅为9%。
  • 图  1  研究区位置

    Fig.  1  Location of the study area

    图  2  2000−2020年现行黄河口保护区典型湿地植被分布

    Fig.  2  Distribution of typical wetland vegetation in the Current Huanghe River Estuary Reserve from 2000 to 2020

    图  3  2000−2020年3种典型湿地植被的景观格局指数变化趋势

    Fig.  3  Change trend of landscape pattern index of three typical wetland vegetations from 2000 to 2020

    图  4  2002−2020年不同入侵年份互花米草分布格局及DSAS 计算2014−2020年互花米草扩张速率所用基线和断面分布

    Fig.  4  Distribution pattern of Spartina alterniflora in different invasive years from 2002 to 2020 and the distributions of baseline and transects used by DSAS to calculate the expansion rate of S. alterniflora from 2014 to 2020

    图  5  不同区域互花米草斑块面积变化

    Fig.  5  Variation of Spartina alterniflora plaque area in different regions

    图  6  区域A−E互花米草向海和向陆的扩张速率

    Fig.  6  Seaward and landward expansion rates of Spartina alterniflora in A−E areas

    表  1  卫星数据信息

    Tab.  1  Satellite data information

    影像类型成像时间影像类型成像时间影像类型成像时间
    Landsat-7 ETM+2000年5月2日Landsat-7 ETM+2006年10月26日Landsat-8 OLI2014年7月20日
    Landsat-5 TM2000年9月15日Landsat-5 TM2008年6月1日Landsat-8 OLI2014年10月24日
    Landsat-5 TM2000年10月17日Landsat-5 TM2008年9月5日Landsat-7 ETM+2016年5月30日
    Landsat-7 ETM+2002年5月24日Landsat-7 ETM+2008年10月31日Landsat-8 OLI2016年8月26日
    Landsat-7 ETM+2002年9月29日Landsat-5 TM2010年6月7日Landsat-8 OLI2016年11月14日
    Landsat-5 TM2002年10月23日Landsat-5 TM2010年9月11日Landsat-8 OLI2018年5月28日
    Landsat-7 ETM+2004年5月13日Landsat-5 TM2010年10月13日Landsat-8 OLI2018年9月17日
    Landsat-7 ETM+2004年9月18日Landsat-7 ETM+2012年5月19日Landsat-8 OLI2018年10月19日
    Landsat-7 ETM+2004年10月20日Landsat-7 ETM+2012年8月23日Landsat-8 OLI2020年5月17日
    Landsat-7 ETM+2006年6月4日Landsat-7 ETM+2012年10月26日Landsat-7 ETM+2020年9月30日
    Landsat-7 ETM+2006年9月24日Landsat-8 OLI2014年5月1日Landsat-8 OLI2020年10月24日
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    表  2  2000−2020年不同地物类型的样本信息

    Tab.  2  Sample information of different feature types from 2000 to 2020

    类型训练样本个数(对象)/验证样本个数(个)
    2000年2002年2004年2006年2008年2010年2012年2014年2016年2018年2020年
    芦苇42/10445/10544/11247/13160/16074/18776/21683/21592/20398/232102/236
    碱蓬30/9238/11545/13530/11530/10232/13633/11839/11341/12044/12443/160
    互花米草6/255/212/105/3212/4638/11248/13880/22092/24095/262
    光滩37/11838/12131/10836/10542/11038/12531/11446/12945/10251/12745/132
    水体21/6826/8229/8425/8730/9642/11434/10238/11744/10345/11347/125
    其他15/3816/3217/3015/3216/3031/3232/4830/4830/5236/6438/85
      注:−代表该年份研究区内无此地物类型分布。
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    表  3  初始特征空间

    Tab.  3  The initial feature space

    特征名称
    光谱特征蓝波段均值、绿波段均值、红波段均值、近红外波段均值、短波红外1波段均值、短波红外2波段均值、蓝波段标准差、绿波段标准差、红波段标准差、近红外波段标准差、短波红外1波段标准差、短波红外2波段标准差、亮度、最大化差异
    几何特征宽度、长度、长宽比、不对称性、边界指数、紧凑性、密度、形状指数
    纹理特征基于灰度共生矩阵的第一主成分的平均值、方差、同质性、对比度、非相似性、熵、角二矩阵和相关性
    其他特征归一化植被指数、差值植被指数、比值植被指数、归一化水体指数、改进归一化水体指数
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    表  4  优选特征分布

    Tab.  4  Preferred feature distribution

    月份优选特征
    5月蓝波段均值、绿波段标准差、比值植被指数
    9月蓝波段标准差、短波红外1波段标准差、短波红外2波段均值、亮度、归一化植被指数、差值植被指数、改进归一化水体指数、
    不对称性、长宽比、紧凑性、基于灰度共生矩阵的方差、对比度、熵
    10月红波段标准差、短波红外2波段均值、短波红外2波段标准差、亮度、归一化植被指数、改进归一化水体指数、紧凑性、密度、
    基于灰度共生矩阵的对比度、方差
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    表  5  景观格局指数及其生态意义

    Tab.  5  Landscape pattern index and its ecological significance

    指数公式描述生态意义
    斑块面积(Class Area,CA)${{\rm{CA} }=\sum\limits_{j=1}^{n}{a}_{ij} }$表征某一类型所有斑块的总面积,可度量景观的组分
    斑块所占景观面积比例
    (Percent of Landscape,PLAND)
    ${ {\rm{PLAND} }=\dfrac{\sum\limits_{j=1}^{n}{a}_{ij} }{A}\times 100\text{%}}$表征某一斑块类型的面积占景观总面积的百分比,是确定景观中优势物种的重要依据
    最大斑块指数
    (Largest Patch Index,LPI)
    ${{\rm{LPI} } = \max\limits_ {j = 1}^n \left( { {a_{ij} } } \right)/A}$表征某一类型中的最大斑块面积占整个景观的比例,有助于确定景观的优势类型
    平均斑块面积(AREA_Mean)${{\rm{AREA} }\_{\rm{Mean} }=\mathrm{C}\mathrm{A}/NP}$表征景观的破碎程度,值越小,斑块类型越破碎
    斑块形状指数
    (Landscape Shape Index,LSI)
    ${ {\rm{LSI} }=0.25E/\sqrt{A} }$反映景观类型的形状变化,值越大,斑块形状越复杂
    聚合指数(Aggregation Index,AI)$ {{\rm{AI} }=\dfrac{ {g}_{ij} }{ {\max}{g}_{ij} }\times 100 }$反映景观类型中斑块之间的聚散程度,值越大,斑块内部的连接度越高,而破碎度越低
      注:aij表示斑块ij的面积;A表示所有景观总面积;E表示所有斑块边界的总长度;gij表示相应景观类型的相似邻接斑块数量;NP表示斑块个数。
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    表  6  精度验证结果

    Tab.  6  Results of accuracy verification

    类别2000年2002年2004年2006年2008年2010年2012年2014年2016年2018年2020年平均值
    芦苇96.15a95.24a93.75a90.84a92.50a87.70a93.52a88.84a98.03a91.81a93.64a92.91a
    92.59b99.01b96.33b88.81b94.27b96.47b91.82b83.77b93.87b90.64b94.44b92.90b
    碱蓬81.52a82.61a82.22a86.09a89.22a84.56a88.14a84.07a88.33a83.87a87.41a85.28a
    84.27b87.16b86.72b81.15b81.25b86.47b87.39b83.33b80.92b85.95b84.29b84.44b
    互花米草84.00a95.24a90.00a84.380a82.61a84.82a86.96a90.91a92.50a96.18a88.57a
    100.00b90.91b90.00b100.00b84.44b89.62b81.63b97.56b94.07b93.33b92.16b
    总体精度/%88.5789.5888.5786.8889.8191.0990.7084.7491.7590.2292.3989.48
    Kappa系数0.850.870.860.830.870.890.880.810.890.880.910.87
      注:a为制图精度(%);b为用户精度(%);−代表该年份研究区内无此地物类型分布。
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    表  7  研究区互花米草的新增面积增速及年扩展率

    Tab.  7  Area increasing rate and annual expansion rate of Spartina alterniflora in the study area

    项目2008−2010年2010−2012年2012−2014年2014−2016年2016−2018年2018−2020年
    面积增速/(hm2·a−197.56799.88434.25322.81240.68605.84
    年扩展率/%31.53111.4219.1610.453.1013.97
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-04-12
  • 修回日期:  2021-08-26
  • 网络出版日期:  2021-09-14
  • 刊出日期:  2022-01-14

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