珠江源自然保护区湿地遥感监测与动态变化研究

温 礼 王 锦 张所林 李建刚 刘伦燕

(1.中国土地勘测规划院，北京 100032；2.昆明市国土规划勘察测绘研究院，云南 昆明 650041)

湿地介于水生生态系统和陆生生态系统之间,是地球表层独特的生态系统和过渡性景观。湿地包括沼泽、湿草甸、湖泊、河流以及泛洪平原、河口三角洲、滩涂等，在全球生态平衡中扮演着极其重要的角色，有着 “地球之肾” 的美名[1-2]。珠江源省级自然保护区地处中国第三大江珠江的发源地，位于北亚热带与南暖温带之间的过渡地带，是世界生物多样性热点地区之一，拥有良好的生态环境和自然资源，同时又是生态环境比较脆弱区域。深入研究并加强该区域的湿地保护，对水源的涵养与生物多样性保护都具有非常重要的意义[3]。对湿地生态系统进行科学的管理和保护，需要借助以遥感和地理信息系统为代表的先进空间科学技术[4-5]。遥感技术具有探测范围广、信息量大、信息更新快等特点。近年来随着大量高空间、高光谱、高时间分辨率卫星数据的出现以及新型计算机影像分析方法的提出[6]，更高精度的湿地信息提取成为可能。因此，利用遥感技术对大面积湿地资源及其生态环境进行动态监测和分析具有显著的优势[7-8]。传统的基于像元光谱信息的遥感图像分析和处理的方法不能反映像元邻域间的上下文信息[9]，为了克服传统单一利用光谱提取信息的局限性，近年来基于面向对象的分类方法已成为研究热点[10]。面向对象的方法更注重的是影像对象之间的语义信息、纹理信息和拓扑关系。因此，利用面向对象的方法，对高空间分辨率的遥感影像进行分类则能够充分利用遥感影像的纹理等信息[11-12]。

本研究以珠江源自然保护区湿地为研究对象，对2010、2012、2014和2015年4期高分辨率遥感影像，采用面向对象的方法进行了自动解译，并在整理土地利用和变更数据、气象数据等资料等基础上，对解译结果进行完善。研究探讨了面向对象分析技术在湿地信息提取中的可行性，并对湿地变化规律和影响因素进行了深入的分析。

1 研究区概况

珠江源自然保护区位于云南省曲靖市沾益区和宣威市行政区域内，是中国第三大江珠江的发源地，地处东经103°45′～104°23′，北纬25°30′～26°26′，东西宽62 km，南北长104 km。保护区处于滇东高原典型的喀斯特地貌上，地表起伏缓和，以沉积岩为主，分布着面积大小不等的溶蚀洼地和陷落小盆地，其下部分布着碎屑岩或玄武岩等隔水层，形成常年积水或季节性积水的喀斯特湿地。由于喀斯特地貌发育，石质山地的表土层较薄，且较容易流失，导致土地 “石漠化” 严重。气候属亚热带季风气候，受昆明准静止锋活动的影响较大，具有干湿季分明，冬春干旱多风，干冷同期，夏秋雨量集中，雨热同季的气候特点[3]。珠江源地区水资源南多北少,地带性分布明显。流域内降水是径流形成的基础，是地表水资源的直接补给来源。降水量具有湿季 (5—10月) 多，干季 (11月至翌年4月) 少的特点；径流的年际变化大，丰枯悬殊[13]。植被类型属我国西部半湿润常绿阔叶林区中的亚热带常绿阔叶林带。

2 研究材料与方法

2.1 数据来源

根据湿地景观的物候特征，结合珠江源流域特征及水文特征，选取研究区2010年、2012年空间分辨率为5 m的RapidEye影像及2013—2015年空间分辨率为2 m的相近时相 (干季) 的高分一号/二号 (GF-1/GF-2) 影像产品作为数据源，影像云量均小于10%。

以第二次全国土地调查成果数据及2010—2015年土地变更调查成果数据，结合实地勘测后获得的典型地类和湿地类型的Google卫星影像为参考。

2.2 分类方法

2.2.1分类系统

根据 《全国湿地资源调查技术规程 (试行)》 的分类系统和 《土地利用现状分类》 (GB/T 21010—2007) 将研究区土地利用类型分为人工湿地、天然湿地、建设用地、农用地和其他用地5个一级类。其中，水田、水库、河流水面、坑塘水面及内陆滩涂5个土地利用二级类别，由建设用地、农用地、其他用地等一级土地利用类中单独抽出，归为人工或自然湿地；建设用地、农用地、其他用地的其余二级类别仍沿用 《土地利用现状分类》 (GB/T 21010—2007) 标准。这5个湿地类别与3个土地利用一级类，共同组成了本研究中各时相影像的分类系统。

2.2.2面向对象法

面向对象法首先将影像分割成具有一定意义的均质影像对象,然后用一组特征来描述对象,最后通过建立对象与类结构之间的关系和判别规则,将对象识别为相应的地类[14]。

2.3 分析方法

研究中利用eCognition 9.2软件提取各年份各类型的湿地，制作专题图。利用ArcMap软件对各年份各类型湿地进行叠加分析，提取各类湿地的变化信息。

3 结果与分析

3.1 分类精度评价

样区自动提取方法精度采用目视判读结合混淆矩阵定量判读结合的方法评价。选取研究区2010年、2012年的RapidEye影像及2013—2015年的高分一号/二号影像采用面向对象的解译方法，该方法不仅考虑像元的光谱值，还利用了周围像元的空间关系，能够保证分类结果的完整性，有效避免 “椒盐现象” 的发生。分类精度的衡量指标采用总体分类精度 (正确分类的像元数与总像元数的比值)，各湿地类型初始分类结果见图1，初始分类精度分别达到了80.73%，80.51%，83.32%，81.56%和82.71%。此后，选用近红外、红和绿波段合成标准假彩色影像，结合大量的野外验证信息和参考高空间分辨率遥感影像，对提取出的湿地分类结果进行完善，使其精度进一步提高，为后续湿地变化信息提取打下了良好的基础。

图1不同年份分类结果
Fig.1 Classification result in different years

3.2 湿地时空分布特征

各年份湿地总面积及各湿地类型占当年湿地面积的比例见表1。

表1 各年份各湿地类型面积占比Table 1 Proportion of various wetland types in different years

年份人工湿地占地/%水田水库河流水面自然湿地占地/%坑塘水面内陆滩涂总面积/hm2201019.4367.194.907.850.632395.69201221.92 63.73 3.59 5.61 5.15 3091.39201419.9969.543.286.001.193389.84201516.0169.393.828.732.052909.88

由表1可知， 2015年湿地面积为2 909.88 hm2，占研究区总面积的2.23%，湿地在研究区面积占比偏小。其中，人工湿地和自然湿地面积分别为2 485.00 hm2和424.88 hm2。人工湿地占湿地面积比重较大，表明人类活动是影响湿地的主要因素。水田、水库、河流水面、坑塘水面和内陆滩涂各湿地类型占湿地总面积的比例分别为16.01%、69.39%、3.82%、8.73%和2.05%。人工湿地中，水库面积比重最大。自然湿地中，坑塘水面面积比重最大，内陆滩涂次之。研究区内主要有白浪水库、偏桥水库、花山水库，马房水库和窑上海子等中小型水库；河流湿地主要分布在南、北盘江干流及支流的沿岸区域内；水田主要沿发乐河等水系支干流沿线和水库及拦水坝周边分布；坑塘水面湿地型面积较小，星罗棋布于整个研究区范围。

综合来看，从2010年开始，各年份湿地面积占研究区总面积比重均有不同程度增加；各年份，人工湿地面积占比均显著高于自然湿地；水库、水田和坑塘是各年份面积占比排名前三的湿地类型，合计均超过90%。河流与滩涂面积占比偏小，除自然降水的因素外，河流多穿插于深山密林，河面狭窄，河滩少而分散且与周围地物无明显边界，也是导致2类湿地面积和比例偏小的原因。湿地在空间分布上整体呈不平衡状态，自然湿地破碎化程度较高。

3.3 湿地空间变化分析

以2010年为基准， 2010—2012年、2010—2014年和2010—2015年湿地变化，及相邻时相2012—2014年和2014—2015年的湿地的空间变化信息见图2。

由图2可知，与2010年相比，2012年，2014年及2015年湿地整体表现出面积增长，但不同湿地类型空间上表现出扩张和萎缩共存的情况。扩张区主要分布在白浪水库周边、滴水湖湿地和窑上海子附近，以及小面积的坑塘的广泛出现。其中，窑上海子附近湿地面积的增加得益于2011年栏水堤坝的的修建。萎缩区则多分布在零星的小面积坑塘周边。对比相邻年份， 2015年比2014年湿地面积有所萎缩。湿地萎缩区主要分布在偏桥水库的西侧与北侧区域，白浪水库的东侧与北侧区域以及窑上海子周边地区，大户卡村的周边区域也有一些湿地的减少。其中，大户卡村周边地区湿地减少主要是水田变为旱地或水浇地，而窑上海子周边地区湿地的萎缩主要是降水减少所致。研究区内各湿地型的稳定型较低,尤其是小的坑塘随年份变化较大，表明了自然湿地内部空间结构的脆弱。

3.4 湿地类型转移分析

2010年、2012年、2014年和2015年4期湿地与建设用地、农用地、其他土地的相互转移情况见表2。由表2可知，湿地类型主要与农用地、其他用地相互转换。 以2010年为基准，各后续年份均存在农用地和其他用地换为湿地的情况，主要表现为旱地、水浇地、其他草地和其他林地转化为水田和水库水面。如2012年有375.80 hm2农用地和376.36 hm2其他用地转换为湿地，湿地有43.38 hm2变成农用地。2012年部分农用地类型和其他土地转变为湿地，主要得益于充沛的降水。其中，在窑上村附近栏水堤坝的修建，将周边的旱地和水浇地转变为水库和滩涂，进而部分被开发为水田；白浪水库附近的旱地或水浇地变为水田；花山水库周边的有林地变为水库水面。湿地变成农用地则反映出农民填埋湿地开垦的诉求。

对比相邻2期的数据，2014—2015年呈现出与其他年份不一致的规律，即大面积湿地转变为农用地和其他用地。受降水的影响，窑上海子附近水面在2015年大幅萎缩，水库水面变为其他草地，滩涂被开垦成耕地 (水浇地)。类似的情况还存在于白浪水库和大户卡周边坑塘区域。2012—2014年有16.29 hm2建设用地转化为湿地，主要也出现在窑上海子附近。由于2014年水位较高，淹没了部分堤坝 (水工建筑用地)，导致湿地面积增加。类似的原因，2014—2015年有3.25 hm2湿地转化为水工建筑用地。

图2研究区湿地空间分布变化示意图
Fig.2 Sketch map of spatial distribution of wetlands in study area

表2 各年份湿地土地利用类型转移情况Table 2 Land use type transfer of wetlands in each years hm2

4 结论与讨论

受自然因素和人类活动的共同影响，研究区湿地土地利用类型存在着较大的年际变化。因此本研究从自然和人为两个方面具体分析导致湿地变化的原因。

1) 充沛的降水是2010年随后年份 (尤其是2012年和2014年) 湿地面积增加的主要自然因素。珠江源地区流域内降水是径流形成的基础，是地表水资源的主要直接补给来源[8]。国内外研究也显示，气候是控制湿地消长的最根本动力因素，气候变化对湿地的物质循环、能量流动、水文过程、湿地动植物以及湿地生态功能都具有重要影响[4,15-16]。2009—2010年，云南遭遇百年不遇的大旱，湿地极度萎缩。据云南省水资源公报数据，2010年珠江源地区降水较往年偏少20%以上，加之云南湿地中的湖泊、坑塘、水田等具有类别数量多，面积小，分布不均匀的特点，导致2010年坑塘、水田等各湿地型面积较往年同期明显偏小。因此，随后年份的充沛的降水是农用地 (旱地) 转化水田，水库蓄水增加，河流水量充沛，出现大量零星分布坑塘的自然原因。另外，河流水面变化较小的自然原因是研究区地形地貌的特殊性。珠江源水系基本位于山区，河床狭窄，河道比降大，两岸陡峭，河流湿地很难形成大的河滩地。由于影像分辨率较低，树木遮挡等原因，也导致部分河流水面难以识别。

2) 人为因素的影响又导致各湿地类型变化度不一。首先，农业种植的需求是导致水田与河流面积变化的重要人为因素。解译结果中，水田主要沿河流、坑塘周边密集分布。研究区所在的滇中地区属开发历史非常长，人口比较密集的区域，在经济利益的驱动下，当地农民具有强烈的农业开发冲动。保护区的中部，以马雄山为核心的周围地带，地处高原面顶部，地面起伏和缓，分布着面积大小不一的湿地。以往当地农民将珠江源给水源的天然湿地人工引流，排湖造田，围湖造田，导致部分自然湿消失或转变为人工湿地。因处于喀斯特地貌区，排水造田的行为随之引起当地干旱缺水，不恰当的人为措施急剧也改变了湿地的覆盖特点，对湿地生态系统产生严重的破坏。同时，湿地周边有农药、化肥的大量使用和排放，还会导致留存的湿地水质污染，逐渐失去生态功能。其次，水利工程的开发，如建设拦水堤坝和修建引水沟渠，也改变了湿地的覆盖特点。窑上村附近2011年修建的拦水坝，造成了随后年份人工湿地面积的增加，同时也导致东北侧河流湿地的消失。人类的围垦还减少了部分滩涂和河流水面的面积，减少了鱼类产卵和鸟类的栖息地。湿地系统遭到破坏势必因反馈机制的作用而导致本区自然地理环境结构及其功能的恶化。

3) 政策因素对湿地空间格局的改变也具有巨大的影响。研究区既包括核心区珠江源国家森林公园，又包含土地使用权分散在农户手中的区域。研究区受到近似自然因素的影响，但不同区域湿地变化却表现出很大的差异性。森林公园内部经过了较好的规划和管理，杜绝了围垦和烧荒等不合理的人类活动，湿地尚能较好的发挥其生态功能。而对于森林公园外的区域，由于历史原因，湿地及周边林地、耕地使用权属复杂，农民对湿地的重要性、生态价值和功能认识还不到位，将湿地当作 “荒滩”、“荒水”，作为耕地占用，盲目围垦，扩大种植面积和改造湿地，不合理的利用湿地，制约了湿地的有效保护和恢复。

珠江源地区作为典型的社会-经济-自然复合生态系统，存在人类社会与自然环境的固有矛盾。珠江源地区人口密度大，土地垦殖率高，农林交错的特点面临着人口对森林、水源、土地等自然资源的巨大压力。长期以来，由于历史的原因，导致许多洪泛沼泽湿地和滩涂都被开垦和改造为耕地，造成自然湿地面积减少，经济发展与生态敏感的矛盾日益突出。如不尽快对这里加强保护和治理，其生态过程一旦超过环境承载力的限度，将难以逆转。