基于遙感影像的濕地解譯方法研究

徐菲　張培新

摘 要 濕地是水陸相互作用而形成的自然綜合體，處于陸地生態(tài)系統(tǒng)和水生生態(tài)系統(tǒng)之間的過渡帶，是自然界最富生物多樣性的生態(tài)景觀和人類最重要的生存環(huán)境之一，遙感和地理信息系統(tǒng)的發(fā)展極大地推動了濕地的研究和發(fā)展。

關(guān)鍵詞 濕地 遙感技術(shù) 解譯方法

中圖分類號：TP79 文獻標識碼：A

濕地與森林、海洋一起并稱為全球三大生態(tài)系統(tǒng)，是地球上生產(chǎn)能力最高、生物多樣性最豐富的系統(tǒng)之一，被譽為“地球之腎”、“生命的搖籃”、“文明的發(fā)源地”和“物種的基因庫”。近年來濕地的特殊性和重要性已受到全世界的關(guān)注，濕地研究成為當前研究的熱點課題，特別是基于遙感技術(shù)的濕地研究。

1遙感技術(shù)

遙感是通過人造地球衛(wèi)星上的遙測儀器把對地球表面實施感應(yīng)遙測和資源管理的監(jiān)視結(jié)合起來的一種新技術(shù)，通過遙感器這類對電磁波敏感的儀器，在遠離目標和非接觸目標物體條件下探測目標地物，獲取其反射、輻射或散射的電磁波信息（如電場、磁場、電磁波、地震波等信息），并進行提取、判定、加工處理、分析與應(yīng)用。

遙感技術(shù)的特點：

（1）數(shù)據(jù)源豐富多樣，利于進行多尺度、多目標的綜合調(diào)查研究；

（2）重復(fù)周期短，利于快速調(diào)查及動態(tài)監(jiān)測；

（3）處理技術(shù)完善，能有效降低人為因素的干擾，客觀反映實際情況；

（4）受地形、地貌、海拔高度及氣候等自然因素的限制較小，從而最大限度地節(jié)省人力物力。

遙感技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域較多，主要有以下幾個方面：城市規(guī)劃、市政管理、公共交通、環(huán)境保護、土地管理、水資源管理、資源調(diào)查、區(qū)域開發(fā)規(guī)劃、災(zāi)害預(yù)測與防治、軍事、公安、消防、勘測以及住宅小區(qū)綜合管理等。

濕地監(jiān)測對于分析濕地資源變化的原因，及其對自然因素和人類活動的響應(yīng)就顯得尤為重要，也為濕地資源的管理和未來規(guī)劃制定決策提供幫助和服務(wù)。在濕地資源調(diào)查領(lǐng)域，傳統(tǒng)的濕地調(diào)查方法耗時費力，某些濕地區(qū)域難以接近進行實地考察，并且調(diào)查過程會對濕地造成破壞，而衛(wèi)星遙感技術(shù)完全可以實時的從宏觀方面對濕地信息進行獲取和動態(tài)監(jiān)測，正好補足了傳統(tǒng)濕地調(diào)查方法的不足，從而把利用遙感圖像獲取和分析濕地信息拓展成濕地研究的一個重要方向，簡化了濕地資源清查和動態(tài)變化監(jiān)測過程，更有利于對濕地進行合理利用。衛(wèi)星遙感技術(shù)是當前在區(qū)域尺度上大范圍、多分辨率、多時相、動態(tài)監(jiān)測濕地變化的唯一可行手段。

2濕地解譯方法

2.1目視解譯法

首先應(yīng)建立解譯判讀標志，選擇理想的衛(wèi)星影像（少云霧、少陰影、高質(zhì)量清晰的遙感影像）、合理利用輔助資料（地形圖、規(guī)劃圖、土地利用現(xiàn)狀圖）、借助先進的技術(shù)手段（GPS、GIS）、積累經(jīng)驗提高判讀能力（積累以往的判讀經(jīng)驗，不斷地學(xué)習(xí)新的判讀方法，借鑒前人的判讀理論），只有這樣才能準確地建立解譯標志，不斷的提高解譯的精度。

根據(jù)所建立的目視判讀標志，綜合運用其它各種信息和影像特征，在衛(wèi)星影像圖上判讀各種地類小班，總的來說，遙感影像的判讀，應(yīng)遵循“先圖外、后圖內(nèi)，先整體、后局部，勤對比，多分析”的原則來進行判讀。

2.2非監(jiān)督分類——ISODATA法

ISODATA法，即迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)算法是一種最常用的非監(jiān)督分類算法，這種方法的實質(zhì)是個迭代循環(huán)過程，最開始只是在圖像的特征空間中隨機的選出最大分類數(shù)和數(shù)量中心，接著按照最小距離規(guī)則將像素分到相應(yīng)的類別中，計算每一類別中的均值，依據(jù)相關(guān)參數(shù)對類別進行合并或者分離，然后再重復(fù)上面的過程，不斷循環(huán)往復(fù)，直到逐步逼近一個正確的分類。

2.3監(jiān)督分類法

監(jiān)督分類法中最常用的是最大似然法（Maximum Likelihood Classifier，MLC），它是基于各種判決距離函數(shù)的多種分類方法，采用一個有效的決策規(guī)則來決定待定像元的類別。按貝葉斯準則建立起來的準則，稱作貝葉斯分類器，其構(gòu)建原理如下：地物影像可以以其光譜特征向量作為量度，在光譜特征空間中找到一個相應(yīng)的特征點，而同類地物的特征點在特征空間中將形成一個從屬于某種概率分布的集群，判別某一特征點類屬的合理途徑是對其落進不同類別集群中的條件概率進行比較，條件概率大的那個類別將是該特征點的歸宿。最大似然分類法有著嚴密的理論基礎(chǔ)，對于呈正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，判別函數(shù)易于建立，而且有很好的統(tǒng)計性。

2.4支持向量機法

支持向量機（Support Vector Machines，SVM）是20世紀90年代發(fā)展起來的一種建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上的新的也是較為有效的機器學(xué)習(xí)方法，逐漸成為模式識別和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個研究熱點。憑著小樣本學(xué)習(xí)、抗噪聲性能、學(xué)習(xí)效率高與推廣性好的優(yōu)點，SVM可以自動尋找那些對分類有較大區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出分類器，可以將類與類之間的間隔最大化，因而有較好的推廣性和較高的分類準確率，能有效用于解決空間信息技術(shù)處理分析領(lǐng)域的遙感影像處理，已經(jīng)成為遙感圖像分析與處理領(lǐng)域中熱門的研究方向。

2.5決策樹法

決策樹是通過對訓(xùn)練樣本進行歸納學(xué)習(xí)，生成決策樹或決策規(guī)則，然后使用決策樹或決策規(guī)則對新數(shù)據(jù)進行分類的一種數(shù)學(xué)方法，在形態(tài)上是一個樹型結(jié)構(gòu)，由一個根節(jié)點、一系列內(nèi)部節(jié)點及葉節(jié)點組成，每一個節(jié)點有一個父節(jié)點和兩個或者多個子節(jié)點，節(jié)點間通過分支相連。決策樹中，每條由根到葉的路徑對應(yīng)著一條規(guī)則，規(guī)則的條件是這條路徑上所有節(jié)點屬性值的取舍，規(guī)則的結(jié)論是這條路徑上葉節(jié)點的類別屬性。與決策屬性比，規(guī)則更簡潔，也便于人們理解、使用和修改，可以構(gòu)成專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，因此在實際應(yīng)用中更多地使用規(guī)則。

基于遙感影像提取濕地的方法各種各樣，新的方法也在不斷產(chǎn)生，根據(jù)研究的具體情況選擇合適的解譯方法能達到事半功倍的效果。

參考文獻

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