基于CA—Markov模型的扎龙自然保护区湿地景观预测研究

孙妍

【摘 要】 以扎龙1995年Landsat TM影像、2016年OLI影像为数据源，目视解译提取了两个年份的湿地信息，分析了20年间的湿地景观格局变化，利用CA-Markov模型模拟了2025年湿地分布。

【关键词】 扎龙；CA-Markov

扎龙湿地位于黑龙江省西部，由于农业和工业的发展使得湿地大面积减少，生态系统及其功能严重退化。RS数据具有大范围，长时间序列的优势；GIS为湿地景观格局的研究提供了手段，二者结合广泛应用于湿地研究[1-3]。

一、研究方法

研究区Landsat卫星影像数据来自遥感集市，空间分辨率为30m，为了保证时间的一致性，选择1995年，2016年植被生长茂盛的8月15日至8月31日之间的少云数据。

利用ENVI对影像数据进行波段叠合，镶嵌，裁剪，投影转换等处理；在ArcMap支持下对影像数据进行目视解译（图1-2）；以转移矩阵为基础利用IDRISI对研究区进行CA-Markov预测。

二、解译结果分析

1.解译成果

利用1995年的实地采样数据和2016年谷歌高空间分辨率目视数据对解译结果进行精度检验，Kappa系数分别75.8%和78.35%，分类精度可以满足研究的需要。

2.景观变化分析

利用Arctoolbox的叠加分析工具获得景观变化转移矩阵（表1）。

保护区总体呈现以沼泽地为基质，草地、耕地和未利用地等交错景观格局，各景观类型面积在不同年份间有波动。

三、CA-Markov预测分析

CA-Markov模型是元细胞自动机模型和马尔科夫模型两者的耦合，以景观变化的转移矩阵为依据构建CA规则[4-5]，完成预测（图3）。

从景观类型来看，未来至2025年沼泽地依然占据主体地位。草地退化，而耕地和林地为增加的趋势。水域，城市用地与未利用地变化不明显。

【参考文献】

[1]余明，李慧.基于SPOT影像的水体信息提取以及在湿地分类中的应用研究[J].应用技术，2006，3：44-47.

[2] 罗彩莲，谭芳林，陈杰.基于分类方法的泉州湾湿地信息提取[J].福建林业科技，2007，34（3）：122-126.

[3]贾永红，李芳芳.一种新的湿地信息遥感提取方法研究[J].华中师范大学学报（自然科学版），2007，41（4）.641-644.

[4]郑燕凤.基于CA-Markov模型的土地利用景观格局变化研究—以芜湖市三山区为例[D].应用技术，2013.4：2-4.

[5]郑玲.基于CA-Markov模型巫溪县土地利用/覆被变化及驱动因素分析[D].應用技术，2015.6：1-5.