扎龙湿地水文情势提取

高 钰 田旸

（哈尔滨师范大学，黑龙江 哈尔滨150000）

湿地生态系统是天然的水陆生态过渡带，在调节水资源、稳定生境，为人类提供生活空间和生产资料等方面都有着重要价值[1-2]。近年来，由于受到气候变化和人类干扰的影响，扎龙湿地大面积退化，水资源减少，生境破碎化加剧。而湿地水文情势是保证生态环境稳定的重要影响因子，所以提取和监测湿地水文情势是保护和恢复湿地生态功能的重要手段。

湿地水文情势分析在传统上通常依据站点数据和野外实测数据。但站点数据往往只能分析固定区域的情况，不能对湿地水文动态的全局性进行表征，而由于受到部分研究区地势地形的影响，野外测量也较为困难。考虑到湿地水流运动在时空上具有不均匀性和复杂性，所以定量反映湿地的水文情势具有一定的难度[3]。相对于传统的测量和分析方法，遥感技术可以更精确、及时地识别湿地水文特征，效率更高，反映的时空尺度更大。而光学影像更容易受到天气状况的影响，与之相比，雷达影像穿透力强，能更好的识别水文信息[4-5]。

本文利用Radarsat-2 雷达影像对提取并监测扎龙湿地的水文情势，探究湿地淹水面积和淹水频率的动态变化情况。这可为有关部门对湿地资源的管理和保护等提供丰富、科学的研究数据，在湿地生境的恢复和维持上具有重要意义。

1 数据和方法

1.1 数据介绍

本文数据为松嫩平原西北部的扎龙湿地（123°47′-124°37′E，46°23′-47°32′N）的Radarsat-2 合成孔径雷达数据，极化方式为HH 和HV，像元分辨率为8m，入射角为20°-49°。Radarsat-2 是世界上最先进的一颗搭载C 波段传感器的合成孔径雷达卫星，是标准SGX 影像产品[6]。本文选取了时间在2015 年4 月到11 月份的8 景影像，影像获取自中国科学院数字地球与遥感研究所。采用HOBOU20-001-01 水位计对水位进行监测，采用手持高精度GPS 与纽扣式温度记录仪（iButtons，DS1921G）记录的温度值和水深关系来反映地表温度和淹水状况的变化规律，对湿地淹水频率进行验证。

1.2 数据预处理

通过对Radarsat-2 影像进行辐射定标，将Radarsat-2 影像由幅度图像转为能量图像，得到后向散射系数图像。再进行正射校正，设置投影和坐标为横轴墨卡托投影和WGS-1984 坐标系，最然进行几何校正。最后通过7×7Lee 滤波降低影像噪声[7]。

1.3 面向对象分类方法

面向对象分类方法首先需要对影像进行多尺度分割，基于任意像素自下而上的根据均质性阈值的上限标准进行多次合并，将较小的对象逐级别合成较大的对象。平均值CL为由某一影像数据中n 个像素的不同图层值CLi获得，表达式如下：

标准偏差σL是由平均值CL和图层值CLi计算得到的，表达式如下：

本文采用分类算法为eCognition8.0 中的K- 最近邻分类法（KNN，K-NearestNeighbor）对多尺度分割后的影像中的有限的相邻样本进行分类进而获取淹水范围。我们选取的是原理类似于传统的监督分类的KNN 方法进行淹水范围提取，计算过程需要依靠分类和训练样本进行处理。影像数据n 与样本点数据m之间的距离计算公式如下：

2 水文情势提取

2.1 淹水范围提取

通过对遥感影像的目视解译与分析，对Radarsat-2 影像数建立了四类分类体系。分别为明水面，淹水植被，非淹水植被和裸土进行K- 最近邻分类法分类。其中，选取70%的数据作为训练数据，剩余数据作为验证样本，获得的分类精度如表1。从表1可以看出，其中2015 年9 月10 日获得的淹水范围总体精度最高，为98.24%，同期kappa 系数也是最高，为0.97。2015 年4 月29 日的淹水范围总体精度最低，是82.86%，kappa 系数也为最低，即0.48。

表1 淹水范围分类精度

研究选择淹水区域有明水面和淹水植被，非淹水区域包含非淹水植被和裸土。为了减少干扰因素的影响，利用ArcGis10.1的掩膜提取功能删除耕地，建设用地和裸地，并生成只包含淹水区与非淹水区的二值图（图1）。图中可以看到由于气温、降水的影响，不同时期的淹水面积分布不同。研究结果与图2 的水文站水位监测结果对比，研究获取的淹水面积结果精度较高，与水位拟合效果较好。其中，2015 年6 月30 日水位最高，淹水范围面积最大。

图1 扎龙湿地淹水范围分类结果

图2 水位与淹水面积曲线

2.2 淹水频率提取

将八期湿地的动态淹水范围结果处理分析，获得了淹水频率（图3）。淹水频率P（n,m）定义为：

N 表示8 期淹水范围结果；dk表示在P 的区域内是否有淹水现象存在（0/1）。

深色部分表示淹水状况多发的区域，浅色部分为少有或几乎不发生淹水的区域。扎龙湿地核心区与其他功能区相比，淹水频率比重明显偏高，也反映了扎龙湿地的水资源由上游很好的过度到了下游地区。而扎龙核心区也是扎龙湿地的重点保区，也说明了当前对该地居民进行搬迁工作和保护当地生态的必要性，获得的淹水频率可以更好的帮助理解当地水文动态变化和社会安排等相关工作。

3 结论

本章通过采用面向对象的K- 最邻近方法对扎龙湿地2015年4 月到2015 年11 月共8 期Radarsat-2 雷达影像进行分类，获得了扎龙湿地淹水范围结果，总体精度均达到82%以上。同时，淹水范围结果与依安水文站的水位变化趋势总体拟合程度也较高，将多期湿地的动态淹水范围结果处理后，获得了淹水频率，扎龙湿地核心区呈现了较高的淹水频率。

图3 淹水频率结果