近十年鄱陽湖枯季濕地信息提取及變化監(jiān)測分析

李成梁， 況潤元， 吳倩雯

（江西理工大學(xué)建筑與測繪工程學(xué)院，江西 贛州341000）

0 引 言

濕地是介于水陸生態(tài)系統(tǒng)之間的過渡帶，具有調(diào)蓄洪水、調(diào)節(jié)區(qū)域氣候及維護(hù)生態(tài)平衡等不可替代的作用，有“地球之腎”之稱[1].鄱陽湖是中國第二大湖，也是最大的淡水湖，被譽(yù)為我國的“最后一盆清水”.鄱陽湖濕地作為我國東部地區(qū)最典型的湖泊濕地，在糧食安全、調(diào)蓄洪水、調(diào)節(jié)氣候、生物多樣性的保護(hù)及改善長江中下游生態(tài)環(huán)境等方面具有重要作用.枯水期大面積湖底露出，為濕地植被的生長提供了廣闊的洲灘及特定的水文、土壤條件，是大多數(shù)遷徙鳥類的棲息地，如從塞爾維亞遷徙來的鶴與鸛等，這使得鄱陽湖成為國際著名濕地之一.但是在人口增多、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化快速發(fā)展等背景下，人為的干預(yù)活動加劇了水環(huán)境污染，削弱了生物多樣性，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境衰退[2].中國自1992年加入《濕地公約》以來，政府及相關(guān)科研部門日益重視濕地保護(hù)工作，濕地景觀分類工作是濕地研究的前提和基礎(chǔ)，對區(qū)域內(nèi)濕地保護(hù)具有重要參考價(jià)值[3].

遙感技術(shù)日益發(fā)展，圖像提取技術(shù)逐漸成熟，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)越來越豐富多元化，利用影像數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理平臺進(jìn)行濕地分類與監(jiān)測研究對濕地資源信息進(jìn)行科學(xué)的獲取和管理成為提出保護(hù)濕地的針對性對策的重要途徑.許多專家學(xué)者在研究中對比分析了不同的濕地信息提取方法應(yīng)用于鄱陽湖及其它濕地研究區(qū)提取中的優(yōu)劣勢，如余建杰[4]將鄱陽湖TM影像進(jìn)行主成分分析，利用不同形式的波段組合，實(shí)現(xiàn)了鄱陽湖濕地的監(jiān)督和非監(jiān)督分類，并分別對其分類精度進(jìn)行對比分析，表明利用TM7,5,3波段組合的影像進(jìn)行非監(jiān)督分類后再進(jìn)行監(jiān)督分類，可以獲得較高的分類精度；董金芳等[5]在陜西合陽黃河濕地研究中比較了支持向量機(jī)和最小距離法、最大似然法的分類結(jié)果，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)法分類圖斑與原始圖斑具有更高的一致性，錯(cuò)分現(xiàn)象較少；張策等[6]采用支持向量機(jī)分類法探討了特征維度和樣本數(shù)量在扎龍濕地遙感分類中的影響，指出在小樣本、高維度條件下，支持向量機(jī)相比于最大似然法具有更高的精度.濕地的長時(shí)序監(jiān)測研究在客觀認(rèn)識濕地的時(shí)空演變及其規(guī)律，更好地了解濕地結(jié)構(gòu)及功能的變化，及時(shí)地掌握濕地資源的分布狀況、變化特征，為濕地資源的保護(hù)提供依據(jù)方面意義重大，如劉吉平等[7]以TM影像為基礎(chǔ)，對三江平原1954—2010年6期遙感影像進(jìn)行濕地信息提取，然后利用GIS技術(shù)和景觀指數(shù)法對60年三江平原的景觀格局動態(tài)進(jìn)行了研究，并簡要分析了引起景觀格局變化的自然和人為驅(qū)動因素；余莉等[8]利用分層分類法探討了鄱陽湖區(qū)蚌湖和贛江中支口三角洲1991年至2008年的濕地動態(tài)變化特征，指出植被面積有所增加，其分布受水情影響顯著；Tang等[9]利用1995年、2005年和2014年三期Landsat影像分析了鄱陽湖的土地利用變化對棲息地的影響；Han等[10]從QuickBird高分影像上采集樣本，利用支持向量機(jī)分類方法，對鄱陽湖1973—2013年的Landsat影像進(jìn)行了濕地信息提取，揭示了鄱陽湖主要濕地覆蓋類型的顯著變化；Chan等[11]總結(jié)了遙感影像在濕地監(jiān)測中應(yīng)用的意義，闡明了鄱陽湖濕地監(jiān)測的意義及挑戰(zhàn)所在，同時(shí)指出了監(jiān)測過程中遙感影像的局限性.

當(dāng)前，傳統(tǒng)基于像元光譜特征進(jìn)行圖像分類的監(jiān)督與非監(jiān)督方法已經(jīng)相對成熟，其中最大似然法基于訓(xùn)練樣本均值和方差來評價(jià)其他像元和訓(xùn)練類別之間的相似性，將相似性最大的像元?dú)w為同一類，應(yīng)用最為廣泛，但“椒鹽現(xiàn)象”是傳統(tǒng)監(jiān)督分類法中的一大弊端.支持向量機(jī)法對樣本要求不高，分類過程復(fù)雜，基于紋理特征的面向?qū)ο蠓ū苊饬朔诸惤Y(jié)果的“椒鹽現(xiàn)象”，但對影像空間分辨率要求較高，決策樹法則是以節(jié)點(diǎn)處的分類規(guī)則對像元光譜屬性進(jìn)行取舍.濕地的監(jiān)測研究不僅需要選取最適合的提取方法，也需要有合適分辨率的遙感影像，環(huán)境衛(wèi)星影像具有幅寬大、空間分辨率適中、時(shí)間分辨率高等優(yōu)勢，在鄱陽湖濕地監(jiān)測研究方面國產(chǎn)環(huán)境衛(wèi)星影像應(yīng)用依然比較少.基于此，文中將2008年至2017年近十年鄱陽湖枯水期的環(huán)境衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)作為研究區(qū)變化監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分析比 較 最 大 似 然 法 （Maximum Likelihood Classification）、 支 持 向 量 機(jī) 法 （Support Vector Machine Classification，SVM）、 決策樹法（Decision Tree）在研究區(qū)影像中的分類精度后選用精度相對較高的分類方法對十期影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并依據(jù)分類結(jié)果對鄱陽湖枯季十年間的動態(tài)變化進(jìn)行分析.

1 研究區(qū)概述

鄱陽湖位于江西省北部、長江中下游南岸，地理坐標(biāo)在北緯 28°22′～29°45′，東經(jīng) 115°47′～116°45′之間，跨九江市市轄區(qū)、湖口縣、廬山市、都昌縣、永修縣、鄱陽縣、新建縣、南昌縣、進(jìn)賢縣、余干縣等地區(qū)，匯集贛江、修水、饒河、信江、撫河等江水，經(jīng)湖口向北注入長江.鄱陽湖主湖區(qū)整體呈葫蘆形，以松門山島為界限，分為南北兩部分.北部為入江水道，江面狹窄，水深較深，南部為主湖區(qū)，江面寬闊，水深較淺.南北跨度大于170 km，東西寬度最大達(dá)74 km，平均寬度16.9 km.主湖區(qū)四周有眾多圩堤湖，如進(jìn)賢縣轄區(qū)內(nèi)的青嵐湖、軍山湖，鄱陽縣轄區(qū)內(nèi)的珠湖等，水位常年基本保持不變.入湖河流沖積扇地區(qū)則隨枯水季的到來逐漸顯現(xiàn)出許多面積大小不一、形狀各異的天然湖區(qū)，如金溪湖、大湖池、蚌湖及南磯鄉(xiāng)區(qū)域內(nèi)大小湖泊等.湖底總體呈由南向北，由東向西傾斜趨勢，高程差達(dá)11 m，除中部較深的航道區(qū)外，湖底相對平坦.

由于地處亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，鄱陽湖地區(qū)氣候溫暖，光熱條件良好，四季分明，雨量充沛，年均氣溫在16.5℃至17.8℃之間，1月份氣溫最低年降水量在1370 mm至1630 mm之間，但季節(jié)性降水變化大，水位與水域面積的顯著變化，造成鄱陽湖各濕地類型處于不斷地動態(tài)變化之中.鄱陽湖區(qū)4月至9月為豐水期，最高水位出現(xiàn)在7月至9月，整個(gè)湖區(qū)連成一片，秋季水位回落，水位明顯下降，10月至次年3月為枯水期，具有獨(dú)特的“洪水一片，枯水一線”的地理景觀，每年隨著枯水季的來臨，淹沒于水下的洲灘逐漸顯露出來，濕地植被大片生長，眾多遷徙鳥類在此休憩.本文研究區(qū)如圖1所示.

圖1 研究區(qū)位置

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理

文中所用數(shù)據(jù)分為兩部分：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分是2008年至2017年近十年鄱陽湖枯水期的環(huán)境衛(wèi)星（HJ-1A/B）CCD影像數(shù)據(jù)，以該部分?jǐn)?shù)據(jù)形成鄱陽湖濕地枯季的時(shí)間序列，實(shí)現(xiàn)近十年的濕地類型監(jiān)測，其中，利用2017年12月18日環(huán)境影像分析比較分類方法在研究區(qū)影像上的分類精度.輔助數(shù)據(jù)部分是以已校正的2014年10月24日研究區(qū)Landsat-8影像為幾何校正的基準(zhǔn)影像，高分1號（GF1-WFV3）衛(wèi)星影像和Google地球在線數(shù)據(jù)為驗(yàn)證樣本選擇及建立解譯標(biāo)志時(shí)的參考數(shù)據(jù).具體影像數(shù)據(jù)介紹如表1所示.

表1 影像數(shù)據(jù)介紹

實(shí)驗(yàn)中利用ENVI5.3軟件對十景HJ影像和GF1-WFV3進(jìn)行輻射定標(biāo)，并將存儲格式由BSQ格式轉(zhuǎn)換為BIL格式.為減少預(yù)處理過程中的數(shù)據(jù)量，將十期衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行工程裁剪，保留研究區(qū)及其一定緩沖范圍的影像，以2014年10月24日L8影像為基準(zhǔn)，利用二次多項(xiàng)式（Polynomial,Degree：2）模型分別對影像進(jìn)行幾何校正，重采樣方法采用三次卷積法.理論上采用多項(xiàng)式數(shù)學(xué)模型時(shí)，控制點(diǎn)數(shù)目應(yīng)在（n+1）2（其中n為階次）以上，所以采用二次項(xiàng)時(shí)控制點(diǎn)數(shù)不少于9個(gè)，文中每景影像均勻選擇不少于15個(gè)控制點(diǎn)，精度保證在一個(gè)像元之內(nèi)，然后對所有影像進(jìn)行FLAASH大氣校正，校正參數(shù)從影像元文件中獲取，并以研究區(qū)矢量邊界裁剪校正后的影像.

2.2 方法及過程

2.2.1 鄱陽湖濕地分類系統(tǒng)及其解譯標(biāo)志

建立濕地分類系統(tǒng)是進(jìn)行濕地研究的關(guān)鍵一步，制約著濕地分類的精度，關(guān)系著圖像處理、解譯以及濕地制圖工作[12].參考已有的研究資料和國內(nèi)外普遍采用的濕地分類體系[13]，結(jié)合實(shí)際研究區(qū)遙感影像濕地景觀類型特點(diǎn)，將研究區(qū)分為水域、裸灘、沙地、草洲4種濕地類型.由于HJ影像僅有4個(gè)波段（B1-0.475 μm，B2-0.56 μm，B3-0.66 μm，B4-0.83 μm），所有影像以432波段組合顯示地物標(biāo)準(zhǔn)假彩色，為增強(qiáng)目視效果，對影像進(jìn)行直方圖均衡化拉伸，結(jié)合高分衛(wèi)星及Google地球，建立4種濕地類型解譯標(biāo)志（表2）.

表2 濕地解譯標(biāo)志

2.2.2 濕地提取方法

支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其核心思想是利用內(nèi)積核函數(shù)k（xi,xj）將原始分類空間變換到高維空間，并在高維空間內(nèi)尋求最優(yōu)分類面，在小樣本、高維度、非線性遙感影像提取中具有優(yōu)勢[5]，ENVI5.3軟件中該方法的核函數(shù)包含以下4種常用類型：

1）線性核函數(shù)（Linear）：k（xi,xj）=xiTxj；

2）多項(xiàng)式核函數(shù)（Polynormial）：k（xi,xj）=（ γxiTxj+r）d,γ＞0；

3）徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function）：k（xi,xj）=exp（-γ‖xi-xj‖2）,γ＞0；

4）S形核函數(shù)（Sigmoid）：k（xi，xj）=tanh（γxiTxj+r）.

本研究以Radial Basis Function核函數(shù)進(jìn)行影像分類.同時(shí)利用最大似然法、決策樹法提取研究區(qū)影像，并對分類結(jié)果進(jìn)行精度比較.

根據(jù)建立的濕地分類系統(tǒng)及各類型的解譯標(biāo)志，在2017年12月18日環(huán)境衛(wèi)星影像上依次選擇各類型的分類樣本，為之后評價(jià)分類結(jié)果，在GF-1-WFV3影像上選擇一定數(shù)量的地表真實(shí)感興趣區(qū)作為驗(yàn)證樣本，由于研究區(qū)內(nèi)沙地分布面積較小，所選樣本像元數(shù)目不足1000個(gè)，其它各類分類樣本像元數(shù)不少于2000個(gè)，驗(yàn)證樣本像元數(shù)不少于1000個(gè)，兩部分樣本均盡可能選擇純凈像元.分別計(jì)算分類樣本與驗(yàn)證樣本中各類的分離度，保證各類型之間分離度大于1.8.

為構(gòu)建決策樹模型，首先基于研究區(qū)影像各濕地類型的光譜特征計(jì)算影像植被指數(shù)（NDVI）和水體指數(shù) （NDWI），并統(tǒng)計(jì)分類樣本在植被指數(shù)（NDVI）、水體指數(shù)（NDWI）及各單波段之間最大最小值，根據(jù)對分類樣本的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果并通過多次嘗試得出：B1閾值不大于0為背景，植被指數(shù)大于0.32可以將所有植被包含在內(nèi)，以此閾值首先將草洲與其他類型分離；其次根據(jù)影像的NDWI值大于-0.15再將水域分離出來；沙地在影像上高亮顯示，而裸灘則較灰暗，嘗試以B3波段的反射率閾值大于0.16為沙地，其余像元分為裸灘.

2.2.3 精度驗(yàn)證方法

影像分類之后需要對分類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，ENVI軟件提供了分類結(jié)果疊加、混淆矩陣（Confusion Matrices）和 ROC 曲線（ROC Curves）等評價(jià)方法，本文采用混淆矩陣對影像提取結(jié)果進(jìn)行評價(jià).精度評定是依據(jù)精度指標(biāo)來衡量的，混淆矩陣中包含總體分類精度 （Overall Accuracy）、Kappa系數(shù)、 制圖（Prod.Acc） 及 用 戶 精 度 （User Acc） 和 錯(cuò) 分（Commission）及漏分（Omission）誤差等精度指標(biāo)：

總體分類精度（POA）是被正確分類的的像元總和（Xii）與總像元數(shù)（N）的比值：

用戶精度（PUA）指A類感興趣區(qū)總數(shù)的準(zhǔn)確分類數(shù)（Xii）與被確定為A類的總數(shù)的比值：

錯(cuò)分誤差為100%減去用戶精度；

制圖精度（PPA）指正確分為A類的感興趣區(qū)總數(shù)（Xii）與 A 類地表真實(shí)感興趣區(qū)的總數(shù)（∑ik＝1Xki）的比值：

漏分誤差為100%減去制圖精度；

Kappa系數(shù)用來表示分類的結(jié)果與選取的真是感興趣區(qū)接近程度，可用公式表示為：

3 結(jié)果與分析

3.1 提取結(jié)果及精度比較

利用上述三種分類方法分別提取2017年12月18日研究區(qū)影像濕地信息，利用驗(yàn)證樣本評價(jià)提取效果，并輸出混淆矩陣，得出各類型的分類精度和Kappa系數(shù)（表3），結(jié)合大湖池以東局部區(qū)域提取結(jié)果圖（圖2）分析比較三種方法分類效果.

表3 濕地信息提取精度及Kappa系數(shù)

圖2 局部區(qū)域提取結(jié)果

從表3中的精度數(shù)據(jù)可以看出，支持向量機(jī)法總體分類精度和Kappa系數(shù)最高，分別為97.52%和0.9633，最大似然法精度略低于支持向量機(jī)法，決策樹法最低.最大似然法對草洲和水域的提取效果較好，精度很高，但提取的沙地用戶精度較低，僅為86.95%，從圖2的提取結(jié)果可以看出，該方法將較多淺洼水域周邊的裸灘錯(cuò)分為了沙地；支持向量機(jī)法有近10%的沙地漏分，沒有將河漫灘和位置較高的洲灘上的高亮區(qū)域充分提取出來，但沒有錯(cuò)分沙地，水域、裸灘和草洲也無過多錯(cuò)分漏分現(xiàn)象，提取精度均在96%以上；決策樹法總體分類精度比以上兩種方法低了2%以上，漏分了較多裸灘和草洲，與原始圖像相比可以看出，該方法將較多與水域接壤的裸灘劃分為了水域，導(dǎo)致裸灘的制圖精度僅為91.21%，水域的用戶精度為93.86%.綜合考慮三種提取方法對各濕地類型的提取精度和提取結(jié)果，支持向量機(jī)法是相對較好的，所以后面的研究采用支持向量機(jī)法提取鄱陽湖時(shí)間序列影像，以實(shí)現(xiàn)濕地類型動態(tài)監(jiān)測的研究目標(biāo).

3.2 鄱陽湖近十年濕地分類結(jié)果及變化分析

3.2.1 面積統(tǒng)計(jì)及分類結(jié)果

利用支持向量機(jī)法分別提取2008年至2017年研究區(qū)影像，分類之后進(jìn)行Majorit/Minority分析，利用Arcgis10.1軟件統(tǒng)計(jì)各年份各濕地類型的面積（表4），并輸出各期影像分類結(jié)果的專題圖（圖3）.

表4 濕地面積統(tǒng)計(jì)/km2

圖3 鄱陽湖2008—2017年濕地分類結(jié)果

3.2.2 變化分析

總體來說，鄱陽湖枯季濕地受到氣候、地形地勢及人類活動的干預(yù)，四種濕地類型在十年間處于動態(tài)變化之中.十年間水域面積平均為1209.45 km2，多數(shù)年份變化幅度不大；沙地分布面積最小，最大面積不足50 km2，并且從分類結(jié)果上可以看出，沙地僅在松門山島上有大面積分布，北部河道兩側(cè)泥沙淤積處隨水位下降有部分沙地露出；草洲和裸灘受水域影響較為顯著，裸灘在2013年達(dá)到最高水平，面積超過1500 km2，歷年平均面積略低于水域，與水域呈負(fù)相關(guān)性，草洲平均面積比水域高出近300 km2，可見鄱陽湖枯水期以草洲為主，這為鳥類的生存提供了有利條件.

鄱陽湖天然水面面積及空間分布在不同水位條件下變化極為明顯[14]，水位變化造就了鄱陽湖濕地多樣性的特點(diǎn).每年自10月份開始，降雨量減少，五河入湖水量減少，且三峽水庫蓄水減泄，長江來水減少[15-16]，鄱陽湖湖水持續(xù)流出，水域面積縮減，裸灘、草洲等類型增加.2009年11月份水域面積較少與這一年枯水季提前有關(guān)[17]，2011年12月下旬湖區(qū)河道狹小，水域面積不足900 km2，松門山島東南部湖水幾乎全部退去，湖底露出，草洲遍布，南磯鄉(xiāng)地區(qū)天然較大湖泊僅有一處，湖區(qū)草洲總面積達(dá)1740.73 km2，處歷年最高水平，而2012年11月中旬水域面積超過2000 km2，湖口處河道、河流入湖河道以及湖區(qū)中心均有大面積水域，裸灘僅在修水入湖河道西北部和信江入湖河道南部有大面積分布，湖區(qū)中心及北部被水域占據(jù)，面積較小.蚌湖、大湖池等鄱陽湖天然子湖區(qū)持有較少水量，在枯水期環(huán)狀裸灘和草洲大面積出現(xiàn)，蚌湖在2006年2月曾一度干涸，相比較水域面積在1200km2左右的年份的分類結(jié)果，金溪湖有逐漸縮減的趨勢，2014年和2017年最為顯著.

鄱陽湖湖底南高北低，天然湖區(qū)一旦沒有持續(xù)大量補(bǔ)給，則湖水逐漸減少，河流沖積形成的沖積扇逐漸暴露，受高程的影響，露出水面較高的洲灘上植被獲得較好的生長條件，較低的洲灘則由湖底灘地逐漸演化草洲.南磯鄉(xiāng)贛江入湖三角洲地區(qū)自2008年至2012年都是草洲大面積分布的地區(qū)，少量裸灘被草洲包圍，自2013年該地區(qū)裸灘面積有所增加，都昌縣南部河道右側(cè)地勢較高，水位下降后，草洲從東向西持續(xù)擴(kuò)大，2008年至2011年間最為明顯.湖泊地形因素影響水流方向，這對泥沙淤積及洲灘的形成至關(guān)重要.永修縣轄區(qū)內(nèi)松門山島東南部在2008年是平緩的洲灘，從2009年開始逐漸出現(xiàn)草洲，2011年該地區(qū)有較多草洲形成，經(jīng)過水流沖擊及泥沙淤積，2012年至2013年裸灘和草洲形成兩部分，近幾年則逐漸向東部靠攏.

人工攔截形成的圩堤湖對鄱陽湖枯水期保持一定水量具有重要作用，在這種水利樞紐條件下，一定程度上可以人工控制湖泊水位，保證湖區(qū)保持一定范圍的水域覆蓋[18]，進(jìn)而影響其它濕地類型的形成.十年間，青嵐湖、軍山湖、珠湖以及湖區(qū)周邊其他大型圩堤湖，水域面積幾乎沒有變化.城鎮(zhèn)建設(shè)、圍墾種植養(yǎng)殖、挖沙采砂、捕撈、排污等[19]人類活動強(qiáng)制性地干預(yù)了鄱陽湖濕地的自然狀態(tài).受影像分辨率限制，本研究未對湖區(qū)內(nèi)建設(shè)用地進(jìn)行提取，并將撫河入湖口南部小部分圍墾區(qū)劃分為了裸灘，從分類結(jié)果可以看出，該地區(qū)常年保持效果對單一的類型，從2014年開始草洲面積有所回升.在珠湖西北部，2008年和2009年有大量泥沙自西向東淤積，在枯水期形成大片草洲，自2010年該地區(qū)泥沙被清除，水域面積向東擴(kuò)大.

4 結(jié)論及不足

濕地在調(diào)節(jié)氣候、維護(hù)生態(tài)平衡、保護(hù)生物多樣性方面具有重要作用，為濕地生物的生長提供了有利條件，其社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)價(jià)值無可估量，本文選取了2008—2017年十年鄱陽湖枯水期遙感影像，結(jié)合輔助數(shù)據(jù)將研究區(qū)濕地類型劃分為水域、裸灘、沙地和草洲四種，分別建立其解譯標(biāo)志，分析比較了最大似然法、支持向量機(jī)法、決策樹法在環(huán)境衛(wèi)星影像上的提取精度，進(jìn)而利用精度最高的方法提取十年影像，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)面積和分類結(jié)果分析影響濕地類型變化的驅(qū)動因素，得出結(jié)論如下：

1）支持向量機(jī)法在環(huán)境衛(wèi)星上提取鄱陽湖濕地信息效果較好，總體分類精度達(dá)97.52%，比最大似然法和決策樹法分別高出0.06%和2.13%，除沙地存在近10%的漏分現(xiàn)象外，其他類型精度均在96%以上.

2）十年間水域面積平均為1209.45 km2，相同月份下多年變化幅度不大，天然水域主要分布于湖區(qū)東部和北部，青嵐湖、軍山湖、珠湖等圩堤湖水域面積幾乎保持不變；枯季的鄱陽湖以草洲為主，十年平均面積超過1500 km2，分布廣泛，以南磯鄉(xiāng)地區(qū)和河流入湖河道兩側(cè)洲灘為主，2010年湖區(qū)東部有明顯清淤現(xiàn)象；裸灘在2013年達(dá)到最大面積，超過1500 km2，十年平均面積略少于水域，主要分布于湖區(qū)中心河流沖積扇地區(qū)和北部入江水道兩側(cè)；沙地面積較少，最大面積不足50 km2，主要分布在松門山島北部和北部入江水道兩側(cè)裸灘南側(cè).

3）氣候、地形地勢及城鎮(zhèn)建設(shè)、水利設(shè)施、圍墾種植養(yǎng)殖、挖沙采砂、捕撈、排污等人類干預(yù)活動均在不同程度上影響鄱陽湖濕地類型的演變.水位是最直接的驅(qū)動因素，枯水期水量少，水域面積縮減，灘地、草洲等類型隨之變動，地形影響水流，從而影響泥沙淤積.

本研究是基于目視判斷選擇樣本，不可避免地具有一定的主觀性，缺乏實(shí)測數(shù)據(jù)作為分類及驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn).受環(huán)境衛(wèi)星影像自身分辨率的限制，研究區(qū)范圍內(nèi)的小區(qū)域非濕地未能區(qū)分剔除，分類結(jié)果不夠精確.另外，本文研究區(qū)為狹義上的鄱陽湖范圍，隨著湖區(qū)周邊人工濕地越來越多，鄱陽湖濕地的影響范圍也不僅僅局限于主湖區(qū)，所以對鄱陽湖的濕地研究應(yīng)著眼于整個(gè)鄱陽湖分水嶺界線內(nèi)的范圍，后續(xù)需進(jìn)一步擴(kuò)大研究區(qū)范圍，實(shí)現(xiàn)鄱陽湖濕地的全局監(jiān)測.