利用遙感技術(shù)識(shí)別濕地研究的進(jìn)展

高菊玲

（山東省萊州市林業(yè)局，山東 萊州 261400）

1 引言

濕地是具有多樣功能的一種獨(dú)特陸地生態(tài)系統(tǒng)，是各國(guó)重要的國(guó)土資源和自然資源[1]。衛(wèi)星遙感技術(shù)憑借其低成本、快速和時(shí)空全覆蓋的優(yōu)勢(shì)，在濕地識(shí)別研究中有廣闊的應(yīng)用前景。本文系統(tǒng)地整理了近年來(lái)相關(guān)研究文獻(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)基于衛(wèi)星遙感的濕地識(shí)別提取研究的最新進(jìn)展進(jìn)行綜述，以期為國(guó)內(nèi)剛剛起步的相關(guān)研究提供有益的背景資料。

2 濕地及其分類

對(duì)濕地的定義在學(xué)術(shù)界目前并無(wú)定論，最具代表性的包括1971年《濕地公約》和1979年《美國(guó)的濕地和深水生境分類》中給出的定義。其中《濕地公約》對(duì)濕地的定義是:“濕地系指不論其為天然或人工、長(zhǎng)久或暫時(shí)之沼澤地、泥炭地或水域地帶,帶有或靜止或流動(dòng)、或?yàn)榈?、半咸水或咸水水體者,包括低潮時(shí)水深不超過(guò)6 m的水域?！?/p>

科學(xué)合理的濕地分類體系是進(jìn)行濕地研究的期初。目前濕地分類標(biāo)準(zhǔn)大致可歸納為成因分類法和特征分類法兩類，其中前者被廣泛使用[2]。為方便濕地定量研究和濕地模型的應(yīng)用，綜合分類方法隨后被提出，并產(chǎn)生較大影響[3]。各個(gè)國(guó)家和組織都有不同的濕地分類標(biāo)準(zhǔn)。迄今，尚無(wú)世界公認(rèn)的濕地分類標(biāo)準(zhǔn)。美國(guó)把濕地分為海岸濕地和內(nèi)陸濕地2類，而濕地公約則將濕地分為海洋/海岸濕地、內(nèi)陸濕地和人工濕地3類[4]。就我國(guó)而言，國(guó)家林業(yè)局在1995-2001年第一次全國(guó)濕地資源調(diào)查時(shí)將我國(guó)濕地分為濱海濕地、河流濕地、湖泊濕地、沼澤濕地和庫(kù)塘濕地5大類28型[5]；唐小平等（2003）總結(jié)過(guò)去濕地分類系統(tǒng)，并結(jié)合中國(guó)獨(dú)特的國(guó)情，提出了濕地分級(jí)式分類系統(tǒng)[5]；楊愛(ài)民等（2006）根據(jù)《濕地公約》和相關(guān)研究成果，將中國(guó)濕地分為 5大類26小類[6]。趙惠和牛振國(guó)（2009）對(duì)濕地區(qū)劃的指標(biāo)體系、原則、方法以及等級(jí)體系等進(jìn)行了系統(tǒng)討論[7]。由于不同地區(qū)不同的自然及人文地理特征差異，其濕地類型各不相同，因此濕地分類體系也各具特點(diǎn)，如三江平原[8,9]、東北地區(qū)[10]、大興安嶺[11]、遼河三角洲[12]、湖南[13]、浙江[14,15]、江蘇[16]等。

利用衛(wèi)星遙感技術(shù)識(shí)別濕地時(shí)，濕地分類體系的制定需重視針對(duì)性、實(shí)用性以及可操作性。此外，由于分類層次與研究尺度相對(duì)應(yīng)，且分類系統(tǒng)直接影響分類精度，因此，不同研究有不同的分類體系。在目前濕地研究中，分類體系大致可以歸納為四種模式。第一種模式目前應(yīng)用最為廣泛，它結(jié)合中國(guó)濕地實(shí)際情況，《濕地公約》以及已有濕地分類系統(tǒng)，提出滿足研究需求的濕地分類系統(tǒng)。基本上，濕地分類系統(tǒng)可以分為兩級(jí)。盧善龍等（2011）基于中國(guó)濕地調(diào)查的分類成果和《濕地公約》，提出了海河流域濕地分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)將濕地分為內(nèi)陸濕地、近海和海岸濕地以及人工濕地3大類，其中每一大類又細(xì)分為不同亞類，并詳細(xì)界定了每一亞類的基本涵義[17]。溫慶可等（2011）根據(jù)國(guó)家海洋局908專項(xiàng)規(guī)程，并結(jié)合《濕地公約》提出了環(huán)渤海濱濕地分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括天然濕地和人工濕地兩大類。其中天然濕地同時(shí)包括6亞類，而人工濕地包括3亞類[18]。雖然這種濕地分類體系的模式較為全面和規(guī)范，但是有些類別無(wú)法被遙感識(shí)別，需要人工目視解譯的輔助。第2種模式基于不同的研究目的制定濕地分類體系。為突出閩江河口濕地的綜合性、本質(zhì)特征以及濕地的人為影響，余明等（2006）制定了三級(jí)濕地分類系統(tǒng)[19]；為提取上海崇明島自然保護(hù)區(qū)的灘涂植被信息，管玉娟等（2008）制定了水體和多種濕地植被分類體系[20]；為提取典型內(nèi)陸淡水濕地水體，于歡等（2008）制定了多種水體和保護(hù)區(qū)分類體系[21]。第3種模式是基于植被的濕地分類系統(tǒng)。研究表明，利用遙感影像進(jìn)行濕地類型識(shí)別和勾繪的關(guān)鍵是植被影紋,這不僅因?yàn)橹脖皇峭寥琅潘畻l件的良好指示器,更重要的是因?yàn)闈竦刂参锓N群有特定的反射光譜,尤其在近紅外波段,不同植物的反射率差異程度較大,這一特性有利于濕地結(jié)構(gòu)識(shí)別[22]。Wataru等（2002）將濕地分為地衣區(qū)和灌叢區(qū)，并分析了兩區(qū)的地理特征[23]；Sai-Ming Lee等（2009）研究了紅樹(shù)林濕地，并根據(jù)不同紅樹(shù)林品種劃分濕地分類體系[24]。第四種模式基于當(dāng)?shù)貪竦靥攸c(diǎn)、變化機(jī)制和遙感技術(shù)應(yīng)用原理，制定易于衛(wèi)星遙感識(shí)別且適合當(dāng)?shù)氐姆诸愺w系。陳定貴等（2007）根據(jù)研究地實(shí)際情況，提出了三江平原洪河濕地分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為兩級(jí)，第1級(jí)是生態(tài)系統(tǒng)類型，第2級(jí)在第1級(jí)基礎(chǔ)上根據(jù)植物群落類型進(jìn)行劃分[25]。江輝等（2008）根據(jù)濕地公約并結(jié)合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)，提出了鄱陽(yáng)湖濕地2級(jí)分類系統(tǒng)，其中1級(jí)類別為濕地與非濕地[26]。Robert C.Frohn等（2009）制定了研究區(qū)孤立濕地分類體系[27]。余莉等（2010）根據(jù)鄱陽(yáng)湖實(shí)地狀況，制定了水體、泥灘、裸地、蘆葦、苔草1級(jí)分類系統(tǒng)[28]。Neal D.等（2010）將濕地分成季節(jié)淹沒(méi)區(qū)、周期淹沒(méi)區(qū)和常駐水體等[29]；Xi Zhao等（2011）將濕地分成植被、過(guò)渡區(qū)域和開(kāi)放水體[30]。

3 利用遙感手段識(shí)別濕地

3.1 使用數(shù)據(jù)

遙感數(shù)據(jù)最大優(yōu)勢(shì)是其時(shí)空全覆蓋，由于不同數(shù)據(jù)有不同的時(shí)間分辨率、空間分辨率和光譜分辨率，且存在云污染以及其他噪聲污染等問(wèn)題，因此選擇合適的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行濕地識(shí)別十分重要。TM遙感影像具有較高的空間分辨率、波譜分辨率、極為豐富的信息量和較高的定位精度，目前已經(jīng)成為世界各國(guó)廣泛應(yīng)用的重要環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源?；赥M遙感影像的濕地識(shí)別研究，國(guó)內(nèi)外已開(kāi)展了許多相關(guān)工作。張樹(shù)清（1999）利用TM影像有效提取了三江平原的濕地類型。加拿大利用TM遙感資料，進(jìn)行了全國(guó)濕地調(diào)查。于歡等（2008）基于TM影像在三江國(guó)家級(jí)濕地進(jìn)行了水體信息提取實(shí)驗(yàn)，得出了適合于當(dāng)?shù)氐膹腡M遙感影像獲取濕地水體信息的有效方法。 此外，spot數(shù)據(jù)[29]、Quickbird 數(shù)據(jù)[31]、中巴資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)[18]以及航拍相片等也被應(yīng)用于濕地識(shí)別中。目前，高光譜數(shù)據(jù)開(kāi)始逐步被使用[32,33]。但是單一時(shí)相遙感數(shù)據(jù)能夠提供的信息量十分有限，有時(shí)不能完全滿足濕地識(shí)別的要求，多時(shí)相數(shù)據(jù)可以更好的區(qū)分濕地植被類型，同時(shí)可以幫助評(píng)估植被物候以及物種組成的季節(jié)和年際變化[22]。Xi Zhao（2011）等利用多時(shí)相TM、ETM+數(shù)據(jù)研究了濕地動(dòng)態(tài)變化機(jī)制[30]。Ofer Beeri等（2007）利用多時(shí)相TM數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)研究了農(nóng)業(yè)濕地景觀水面季節(jié)及年紀(jì)變化[34]。此外，對(duì)不同遙感數(shù)據(jù)源進(jìn)行信息融合，可以豐富遙感信息從而有效改善濕地識(shí)別精度。Philip A.Townsend等（2001）利用多光譜和多時(shí)間衛(wèi)星數(shù)據(jù)識(shí)別了森林濕地的物種組成和結(jié)構(gòu)。Wataru等（2003）融合了SPORT HRV和NOAA AVHRR兩種不同空間分辨率的遙感影像估算了濕地沼氣散發(fā)量[23]。

目前影像源是利用影像數(shù)據(jù)進(jìn)行濕地分類精度難以提高的主要原因，其中不同濕地類型光譜特性之間的混淆是制約反演精度的直接原因。此外，還存在著物候景觀及其地域生境等因素的影響[26]。融合遙感影像數(shù)據(jù)與其它數(shù)據(jù)源是獲取更加充足信息的有效方法，目前被廣泛應(yīng)用。Martha S.Gilmore等（2008）融合LiDAR冠層高度數(shù)據(jù)與多時(shí)相QuickBird數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別康涅狄格河的潮汐沼澤[31]。Shengli Huang等（2011）利用遙感數(shù)據(jù)與 Palmer干旱指數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)濕地水體表面面積[35]。李天宏等（2002）利用六個(gè)時(shí)相TM數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)潮位數(shù)據(jù)，探究了深圳河口紅樹(shù)林變化情況[36]。Jessika等（2002）研究表明光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)與雷達(dá)數(shù)據(jù)的結(jié)合可以有效提高濕地分類精度[37]。黎夏等（2006）利用TM影像和雷達(dá)數(shù)據(jù)，估算了珠江三角洲紅樹(shù)林濕地植被生物量[38]。此外可以利用的還包括地形地貌圖、野外考察等數(shù)據(jù)[39]以及環(huán)境數(shù)據(jù)[40]。目前使用最多的是數(shù)字高程模型(DEM數(shù)據(jù))，DEM數(shù)據(jù)描述了區(qū)域高程的空間分布，其派生的坡度和坡向是進(jìn)行地形特征分析和可視化處理的基本因子，可以輔助處理不同高程地物的分類，還可以幫助去除陰影對(duì)提取水體的影響。江輝等（2008）利用土地利用現(xiàn)狀圖、TM數(shù)據(jù)并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)對(duì)鄱陽(yáng)湖濕地進(jìn)行遙感分類[26]。鄭利娟等（2009）利用 spot5遙感影像、地形圖、濕地調(diào)查資料以及DEM數(shù)據(jù)，提取洪河沼澤濕地信息[41]。王遜等（2009）將TM與DEM數(shù)據(jù)結(jié)合，提取了瑪曲濕地[42]。

3.2 影像增強(qiáng)處理

原始的遙感影像所包含的光譜信息，不足以反映不同濕地類型之間的差異，因此需要經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)處理，目的是為了使類間差異大于類內(nèi)差異，獲得濕地類型間的界限。

遙感信息增強(qiáng)方法主要包括:①反差增強(qiáng)。包括線性擴(kuò)展、代數(shù)增強(qiáng)、非線性擴(kuò)展以及直方圖調(diào)整。通過(guò)TM 3、4、5通道的比值、差值、乘積運(yùn)算后的圖像,可用作某些類型的濕地分類。TM 4/TM 3可表征為植物的綠度指標(biāo),TM 4/TM 3的乘積圖像夸大了不同土壤和水分(濕度)的濕地差異[43]。②彩色增強(qiáng)。單波段圖像的偽彩色增強(qiáng),多波段圖像的彩色合成(利用OIF值選擇波段或分)。TM影像第一波段為藍(lán)光波段，對(duì)水體的穿透力最大，可用于判別水深，研究淺海區(qū)域水下地形、水體渾濁度等；第二波段 為綠光波段，該波段位于綠色植物的反射峰附近，對(duì)植被生長(zhǎng)敏感，可以識(shí)別植物類別和評(píng)價(jià)植物生產(chǎn)力，同時(shí)對(duì)水體具有一定的穿透力，可反映水下地形、沙洲、沿岸沙壩等特征，增加水下信息；第三波段為紅光波段，用于區(qū)分植被類型、覆蓋度，判斷植物生長(zhǎng)狀況等；第四波段為近紅外波段，該波段位于植物高反射區(qū)，反映了大量的植物信息，多用于植物的識(shí)別、分類，同時(shí)它也位于水體強(qiáng)吸收區(qū)，可用于用于勾繪水體邊界；第五及第七波段為短波紅外波段，反映土壤植物水分含量[44]。不同波段的合成圖像目視效果不同，圖像所表現(xiàn)的特征也不同。若進(jìn)行目視解譯，需要根據(jù)研究所提出的濕地分類體系，建立合成圖像的目視解譯判別標(biāo)志。目前大部分研究中假色彩合成所采用5、4、3波段[25,28]，7、5、3 波段[45]，5、6、7 波段[43]和 7、4、3 波段[46]。 ③基于圖像統(tǒng)計(jì)特征的多維正交線性變換，如 KL變換(主成分分析)、KT變換(“纓帽變換”)[45,47]等。杜紅艷等（2004）研究表明經(jīng)輻射增強(qiáng)降噪處理后的遙感影像，其濕地邊界更加明晰；對(duì)于生長(zhǎng)期的濕地影像，經(jīng)過(guò)光譜增強(qiáng)纓帽處理后，區(qū)分濕地亞類的精度明顯提高[45]。

3.3 濕地提取

3.3.1 目視解譯

目視解譯是提取濕地信息的基本方式。該方法首先需要根據(jù)假色彩合成圖像建立主要地物的空間解譯標(biāo)志，之后根據(jù)解譯標(biāo)志從遙感影像中提取濕地。盧善龍等（2011）采用人機(jī)結(jié)合與指數(shù)閾值的分類方法提取海河流域水體，對(duì)于非水體部分采用人工數(shù)字化提取[17]。溫慶可等（2011）采用實(shí)地樣點(diǎn)采集和目視解譯相互輔助的方法提取環(huán)渤海濱海濕地[18]。由于目視解譯很大程度上依賴對(duì)研究地區(qū)的熟悉程度以及遙感目視解譯的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，因此其應(yīng)用和推廣受到一定限制，此外，若應(yīng)用目視解譯的方法提取大范圍的濕地信息，不僅耗費(fèi)人力物力，而且耗費(fèi)時(shí)間，無(wú)法滿足快速的濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)要求。因此，開(kāi)發(fā)基于計(jì)算機(jī)的高精度自動(dòng)分類算法是十分必要的。

3.3.2 基于像元的分類算法

濕地具有類型多、水環(huán)境年際變化大、生物多樣性顯著等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)使得濕地光譜特征相對(duì)復(fù)雜，易與其它地物混淆，因此突出濕地特征信息是分類算法中的重點(diǎn)步驟。通過(guò)篩選參與分類的特征指標(biāo)，采取適當(dāng)?shù)姆诸愃惴?，可以使?jié)竦嘏c其它地物或者濕地亞類之間的區(qū)分度提高。這些特征指標(biāo)的選取標(biāo)準(zhǔn)使得其能夠包含濕地特征的主要信息，且彼此之間信息不冗余。目前特征指標(biāo)的選取大多利用主成分變化、紋理分析、各種指數(shù)以及輔助數(shù)據(jù)等。盛輝等（2006）在原始影像六個(gè)波段的基礎(chǔ)上結(jié)合KL變換和KT變換的六個(gè)波段（亮度、濕度、綠度等）以及NDVI等，根據(jù)前人的研究選取了其中6個(gè)變量，組成6維信息，并對(duì)其進(jìn)行合成。研究表明，重新組合后的地物信息量明顯要比原始影像的信息量集中，且更加容易辨別地物[47]。

特征值確認(rèn)之后，采用不同分類方法也會(huì)使?jié)竦刈R(shí)別產(chǎn)生不同效果。那曉東等（2008）將六個(gè)波段、八個(gè)紋理特征值、三個(gè)主成分以及地形圖信息進(jìn)行融合，利用分類回歸樹(shù)算法從訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中挖掘分類規(guī)則，并與監(jiān)督分類的效果做比較，結(jié)果表明分類回歸樹(shù)算法反演精度更高[39]。王迅等（2009）利用主成分分析、歸一化指數(shù)、DEM和TM數(shù)據(jù)構(gòu)建濕地信息提取決策樹(shù)模型。通過(guò)對(duì)比表明，基于多特征決策樹(shù)分類法能夠用于濕地專題信息的提取[42]。分類樹(shù)算法雖然在識(shí)別濕地方面能夠取得較好效果，但利用該方法需要進(jìn)行信息簡(jiǎn)化，即在進(jìn)行分類之前要先簡(jiǎn)約屬性。綜合監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類也能夠有效提高濕地識(shí)別精度。阮仁宗等（2005）利用聚類算法進(jìn)行濕地非監(jiān)督分類，并對(duì)混淆類進(jìn)行多次聚類以達(dá)到更高精度。之后再以非監(jiān)督分類的結(jié)果為模版進(jìn)行最終的最大似然分類。研究結(jié)果表明，該方法使得濕地提取精度有了很大提高[48]。

針對(duì)濕地水體提取，于歡等（2008）對(duì)各種方法在提取的準(zhǔn)確度、面積準(zhǔn)確性以及視覺(jué)效果三方面做了比較，結(jié)果表明光譜分類法最好，其次是單波段閾值法與植被指數(shù)法，多波段普間關(guān)系法與水體指數(shù)法則表現(xiàn)較差[49]。

對(duì)于濕地水體周邊的過(guò)渡地帶（灘涂區(qū)域），由于其特殊的土壤、植被、水文狀況，其光譜特征在特征空間中并不集中，因此很難找到清晰的界限，傳統(tǒng)硬分類方法可能造成灘涂區(qū)域的誤分。目前對(duì)于提取過(guò)渡區(qū)域的方法主要基于不確定性模型和不確定性理論，比如隨機(jī)集、模糊集理論和概率理論等[30]。Shanmugam等（2006）將線性光譜解混模型和傳統(tǒng)的硬分類模型在濕地分類中的效果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，基于線性光譜解混模型的軟分類方法更符合濕地實(shí)際情況，從而能提高分類精度[50]。Xi Zhao等（2011）利用多時(shí)相數(shù)據(jù)和隨機(jī)集理論研究濕地動(dòng)態(tài)變化機(jī)制，結(jié)果表明其更能滿足動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的要求[30]。

此外，高光譜遙感是目前遙感研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，其中成象光譜技術(shù)以其高光譜分辨率已成為研究地表植被地學(xué)過(guò)程對(duì)地觀測(cè)的強(qiáng)有力的工具。童慶禧等（1997）利用光譜波形匹配進(jìn)行濕地植被分類識(shí)別，研究表明成象光譜技術(shù)在濕地植被研究方面存在潛力巨大，但是仍需要發(fā)展有效的模型和算法來(lái)分析處理成象光譜數(shù)據(jù)[32]。

3.3.3 基于對(duì)象的分類算法

面向?qū)ο蟮姆椒ㄅc一般的基于像素的方法有本質(zhì)的不同，這種不同在于它不是對(duì)單個(gè)像素而是對(duì)影像進(jìn)行分類的。影像是在考慮不同的特征屬性的情況下，通過(guò)影像分割獲得的，實(shí)際上它就是一組像素的集合，因此原始圖像會(huì)變?yōu)楦橄蟾o湊的一種形式，有利于我們進(jìn)行更高層圖像的分析。鄭利娟等（2009）將遙感影像與DEM數(shù)據(jù)疊加，采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛〕龊楹诱訚蓾竦?，并將此結(jié)果與監(jiān)督分類之后的結(jié)果進(jìn)行比較，研究結(jié)果表明基于影像對(duì)象以及輔助數(shù)據(jù)DEM的目標(biāo)信息提取，可以非常有效的改善遙感圖像的分類精度[41]。Frohn等（2009）使用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛×斯铝竦?，也獲得了較高的精度[27]。

3.3.4 多級(jí)分類思想

多級(jí)分類的思想是根據(jù)各類地物特殊的信息特征,將其按照一定的規(guī)則進(jìn)行一步步的分解。分層分類方法著重強(qiáng)調(diào)將分類過(guò)程逐層的進(jìn)行,而在每一層的分解過(guò)程中,使用者可以根據(jù)該層不同的特征及經(jīng)驗(yàn)知識(shí),選擇合適的波段或者波段組合來(lái)進(jìn)行分類。余莉等（2010）采用分層信息提取方法,利用遙感圖像對(duì)研究區(qū)進(jìn)行分類解析。文章首先利用TM圖像第7波段將水體和洲灘區(qū)分開(kāi)來(lái),然后用NDVI值(歸一化植被指數(shù))進(jìn)一步提取出植被覆蓋地區(qū)，對(duì)于植被覆蓋地區(qū),主要是利用NDVI指數(shù)結(jié)合時(shí)間序列進(jìn)行區(qū)分，提取結(jié)果表明這種分層分類的效果很好[28]。

3.3.5 多種方法的結(jié)合

不同的目標(biāo)地物有著各自不同的特征，使用不同的分類方法也許會(huì)獲得不同的精度，為達(dá)到整體精度最高，很多研究對(duì)擁有不同特征的目標(biāo)地物采用有針對(duì)性的分類方法。余明等（2010）利用單波段紅外閾值法以及GIS數(shù)據(jù)的輔助提取出水體區(qū)域，對(duì)水體的分類采用的方式是形狀指數(shù)和經(jīng)驗(yàn)閾值法，而對(duì)其它地物采用的分類方法則是目視解譯提取[51]。孫波等（2010）利用人機(jī)交互與計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取的分類方法提取出黃淮海流域濕地的有關(guān)信息，并采用面向?qū)ο蠓诸惖姆椒ㄌ崛〕稣訚蓾竦貐^(qū)域，然而，對(duì)于河流濕地的提取則采用的是基于邊緣的方法[52]。江輝等（2008）系統(tǒng)提出了遙感綜合分類方法，即單一地物先進(jìn)行分類，混合地物逐步解譯并結(jié)合特征參數(shù)進(jìn)行定量分析。濕地邊界提取所用到的方法是假彩色合成方法，在混合地物分類方面，可以綜合NDVI等植被指數(shù)進(jìn)行濕地遙感的分類，也可利用季相差異進(jìn)行分類，還可利用濕地空間結(jié)構(gòu)差異特征進(jìn)行分類，最后再基于對(duì)象解譯[26]。此方法不僅減輕了人工解譯工作的重?fù)?dān)，而且還能夠很好的提高分類精度。但是，還是會(huì)不可避免的遇到定義復(fù)合類型的難題，因此目前急需建立濕地遙感專家分類決策模型庫(kù)。

4 總結(jié)與展望

濕地是處于陸地、水生生態(tài)系統(tǒng)之間的過(guò)渡地帶，其在生態(tài)系統(tǒng)中的水文和生態(tài)功能非常重要。然而目前濕地資源卻面臨著巨大的壓力，遙感技術(shù)對(duì)于實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)濕地特征變化方面具有重要的作用。在濕地遙感提取研究中，研究者們對(duì)遙感濕地分類、使用的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的增強(qiáng)、提取的方法等方面做了大量的工作，綜上所述，應(yīng)用遙感影像進(jìn)行濕地的研究前景非常樂(lè)觀，但是不可忽視的是，目前仍然有許多限制的因素,未來(lái)發(fā)展需要注重以下兩方面:

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升

雖然目前對(duì)遙感數(shù)據(jù)的處理手段多樣，但是所獲得的信息仍然不能很好的滿足濕地提取的要求。首先，一些濕地類型從光譜上還是無(wú)法區(qū)分或者識(shí)別精度比較低。目前主要使用GIS人工矢量化后掩膜處理的方法，例如利用不同時(shí)相的數(shù)據(jù)做掩膜處理，然后根據(jù)空間分布對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正（比如說(shuō)某些植被應(yīng)該是沿河道生長(zhǎng)的）。對(duì)于這種情況，則需要大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大數(shù)據(jù)中提取出所需要的目標(biāo)。此外，不同遙感數(shù)據(jù)源具有高空間分辨率、低時(shí)間分辯率，或者高時(shí)間分辨率、低空間分辨率等特點(diǎn)，如何融合多元遙感數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量也成為當(dāng)下重要的課題。最后，由于遙感影像的分辨率限制以及實(shí)際地物的復(fù)雜性，混合像元的問(wèn)題是不可避免的，對(duì)于破碎度較大的地區(qū)，濕地提取精度會(huì)因此大打折扣，因此需要對(duì)混合像元分解技術(shù)進(jìn)行研究。

4.2 提取方法的改進(jìn)

一塊完整濕地的組成基本分為開(kāi)放水體、過(guò)渡區(qū)域和陸上植被，其中水體的光譜特征在特征空間中較為集中，易于進(jìn)行區(qū)分；陸上植被的提取方法也已經(jīng)有了較為深入的研究。但是，過(guò)渡區(qū)域的光譜特征非常的復(fù)雜，地理環(huán)境也復(fù)雜多樣，特別是受物候變化影響較大，目前人們對(duì)其形成的機(jī)理和變化機(jī)制也尚未清楚，因此對(duì)過(guò)渡區(qū)域的提取方法并不成熟，提取結(jié)果不夠完全，有待提高，特別是灘涂類型，受到潮汐變化影響大，所以下一步應(yīng)著重提高過(guò)渡區(qū)域提取的精度。

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