基于對地觀測數(shù)據(jù)的三江源地區(qū)植被解譯模型.pdf

1、位于長江、黃河、瀾滄江源頭的三江源地區(qū)被譽為高寒生物自然種質(zhì)資源庫，孕育著世界上獨一無二大面積的高寒濕地、高寒荒漠、高寒干草原等獨特的生態(tài)系統(tǒng)，是世界上高海拔地區(qū)生物多樣性最集中的地區(qū)。由于該地區(qū)過度放牧，掠奪性地利用草場資源；過量采伐森林；盜獵珍稀瀕危野生動物等，從而導致了植被退化、水源涵養(yǎng)能力下降等一系列生態(tài)問題。近年來，國家實施了生態(tài)建設(shè)工程，建立了三江源自然保護區(qū)，以保護和恢復源頭生態(tài)環(huán)境，維持和增強源區(qū)水源涵養(yǎng)能力，保護生物多

2、樣性。而保護區(qū)的規(guī)劃與設(shè)計、保護對策與管理計劃的制定，都需要詳實、可靠的生態(tài)環(huán)境本底空間數(shù)據(jù)。 利用現(xiàn)代遙感技術(shù)手段獲取生態(tài)環(huán)境本底數(shù)據(jù)是一種高效、可靠的方法，植物群落的空間分布數(shù)據(jù)是生態(tài)環(huán)境本底的核心。由于研究區(qū)地處青藏高原腹地，地勢高亢，山川相間，溝谷密布，交通極為不便，在人力、物力、時間等限制下，以地面調(diào)查為主的傳統(tǒng)植被調(diào)查方法是難以進行的。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，大大拓寬了人們的視野，增強了人類對地觀測能力。利用遙感技術(shù)

3、提供的不同分辨率的影像數(shù)據(jù)，進行快捷、宏觀的大面積地表資源的監(jiān)測與調(diào)查，減少了野外調(diào)查工作量，實現(xiàn)短時間內(nèi)對研究資源調(diào)查。本研究利用TM遙感衛(wèi)星影像，依據(jù)2003年云南省重點基金項目《對地觀測數(shù)據(jù)的計算機自動識別及應用》的技術(shù)方法，對遙感數(shù)字圖像進行幾何精糾正、光譜復原等處理，從中提取定量遙感因子，自動識別出圖斑并勾繪矢量，即多邊形元，同時根據(jù)數(shù)字高程模型集成矢量多邊形屬性數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，建立以多邊形元的屬性植被語義解譯方法。為更好

4、描述各植物群落在不同環(huán)境梯度的分布的獨立性及差異性，在解譯前對研究區(qū)進行了植被生態(tài)區(qū)的空間劃分。同時根據(jù)《中國植被》等區(qū)劃出植被的分類系統(tǒng)，劃分到群系組。此外，收集了相關(guān)資料，總結(jié)出各植被生態(tài)區(qū)中各群系組分布的環(huán)境梯度知識。本研究中提出了兩種植被語義解譯的方法，一種是將各植物群落分布的領(lǐng)域知識，結(jié)合GPS樣點數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成用多邊形元屬性庫中的定量因子進行描述，即用簡單的分段模型進行描述，利用該模型通過人機交互批解譯過程完成了整個研究區(qū)的植

5、被調(diào)查工作。通過解譯結(jié)果與樣點數(shù)據(jù)作混淆矩陣，得到人機交互解譯的精度達到了77％。另一種語義解譯的方法是以與植被分布相關(guān)的多邊形元中的定量指標，利用概率模型，計算每一斑塊的嵩草高寒草甸出現(xiàn)的概率值。由于地面樣點數(shù)據(jù)較少，在建模之前進行了室內(nèi)樣點的補采，共計補采了1300個樣點作為建模數(shù)據(jù)。利用廣義線性模型中的二值Logistic方法進行回歸，建立了嵩草高寒草甸的概率分布模型。在回歸分析中選取了坡度、坡向、RVI、NDVI、海拔、匯水、近

6、紅外、短波紅外、紅光、地形及坡位指數(shù)¨個變量，采用了向后逐步剔除變量的回歸方法，得到以地形、坡位指數(shù)、短波紅外、坡度、近紅外、RVI及坡向7個典型變量為自變量的Logistic模型：P=e3.182-0.010x1+0.016x2+0.024x3-0.032x4+0.119x5+0.063x6-0.255x7/1+e3.182-0.010x1+0.016x2+0.024x3-0.032x4+0.119x5+0.063x6-0.255x7

7、該模型通過擬合優(yōu)度、R2及調(diào)整的R2檢驗和似然比檢驗，回歸方程具有較好的顯著效果，將模型應用于建模數(shù)據(jù)，確定了某斑塊上嵩草高寒草甸出現(xiàn)與不出現(xiàn)的概率臨界值為0．4。利用地面146個樣點數(shù)據(jù)作為樣本應用于模型中，得出各斑塊上嵩草高寒草甸的出現(xiàn)概率，根據(jù)設(shè)定的0．4的臨界值，將各概率歸一到O和l，得出有109個樣點與地面調(diào)查一致，得出模型精度檢驗值，精度達到74．66％。 通過簡單分段模型進行的人機交互解譯方法與概率分布模型用于推斷

8、嵩草高寒草甸的分布時，得出的分布圖效果不盡相同，人機交互解譯結(jié)果中嵩草高寒草甸的分布與概率分布模型結(jié)果相比具有更廣、更集中的特點，但總體上還是具有較好的一致性。 利用遙感、非遙感、領(lǐng)域知識等多源信息，自動勾繪出矢量圖斑，集成圖斑定量屬性庫，并根據(jù)庫中定量因子，建立起植被分布的簡單分段解譯模型與概率回歸模型來自動解譯植被類型，其試驗結(jié)果表明可滿足一般的植被制圖的應用需要，這對遙感數(shù)據(jù)的計算機解譯與分析有重要意義。該方法的研究與應用