Monitoring method of invasive vegetation Spartina alterniflora in modern Yellow River delta based on gf remote sensing data
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摘要:
本文以国产高分一号和高分二号影像为数据源,辅以现场调查数据,发展了一种结合空间位置与决策树分类的互花米草信息提取方法。首先基于互花米草适宜生长于高潮带下部至中潮带下部区域的特点,利用高潮时获取的Landsat 5遥感图像缨帽变换的湿度分量,通过二值化处理和矢量后处理提取现代黄河三角洲互花米草生长的向陆边界,进而对高分图像的互花米草生长区域进行掩膜;基于掩膜后的高分图像,利用决策树分类方法对互花米草分布范围进行提取。通过对现代黄河三角洲互花米草信息提取实验,表明提出的分类方法能够较为精确地识别和提取互花米草信息,总体分类精度达到97.05%。通过对提取的互花米草分布情况的统计和分析,发现整个现代黄河三角洲地区的互花米草总面积约有3278.1100 hm2,主要分布于黄河故道西侧、五号桩、孤东油田东南侧和黄河现行入海口两侧等四个区域,其中黄河现行入海口两侧是2002年之后出现的新生互花米草区域,互花米草面积最广,占现代黄河三角洲互花米草总面积的91.39%;其次为孤东油田东南侧及五号桩,自首次引种互花米草至今都有互花米草分布,所占比例分别为6.22%和1.59%;本文首次在黄河故道西侧发现互花米草,在此前的研究工作中均未报道,互花米草面积最小,约为26.1527 hm2。
Abstract:In this paper, the data source are GF-1 and GF-2 images covering the modern Yellow River delta, we developed a Spartina alterniflora information extraction method which combined the spatial position with decision tree classification.Firstly, based on the characteristics of Spartina alterniflora suitable for growing in the climax with the lower part to middle tidal with the lower region, using humidity component of tasseled cap transform of Landsat 5 remote sensing image acquired in climax, through binarization processing and vector post-processing to extract modern Yellow River delta Spartina alterniflora growth landward boundary, and then mask the Spartina alterniflora growth area of the GF images; Finally, using decision tree classification method to extract growth area of Spartina alterniflora.The experiment shows that the proposed method can more accurately identify and extract Spartina alterniflora information, the overall classification accuracy of 97.05%.By statistics and analysis of the distribution of Spartina alterniflora, we found the whole modern Yellow River delta total area of Spartina alterniflora about 3278.1100 hm2, mainly distributed in the west of previous flow path of the Yellow River, Wuhaozhuang, the southeast side of Gudong oilfield and both sides of the Yellow River current estuary four regions, of which the Spartina alterniflora area of both sides of the current Yellow River estuary is widest, accounting for modern Yellow River delta Spartina alterniflora total area of 91.39%; followed by Gudong oilfield southeast and Wuhaozhuang, the proportion is 6.22% and 1.59%;the area of Spartina alterniflora in the west of previous flow path of the Yellow River is smallest, approximately 26.1527 hm2.
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Keywords:
- modern Yellow River Delta /
- GF-1 /
- GF-2 /
- invasive vegetation /
- Spartina alterniflora /
- remote sensing monitoring
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互花米草(Spartina alterniflora Loisel)隶属禾本科、米草属,是一种多年生草本植物,它原生于美洲大西洋沿岸和墨西哥湾[1],适宜生活在潮间带。由于互花米草秸秆密集粗壮、地下根茎发达,能促进泥沙的快速沉降和淤积,因此,自20世纪初,许多国家出于保护堤坝、促淤造陆的目的,纷纷加以引进。虽然互花米草在海岸带生态系统中有着重要的维持和保护功能,但其超强的繁殖能力和对环境适应能力,正威胁着全球滨海湿地的土著物种,很多沿岸国家正陆续将其列入入侵物种名录,并加以监测和控制。2003年初,国家环保总局公布了首批入侵我国的16种外来入侵物种名单[2],互花米草作为唯一的海岸盐沼植物名列其中。
现代黄河三角洲自1990年前后开始在孤东采油区北侧五号桩附近引种互花米草[3],随后其迅速生长蔓延,至今已遍布现代黄河三角洲特别是山东黄河三角洲国家级自然保护区潮间带区域。山东黄河三角洲国家级自然保护区是以保护珍稀水禽丹顶鹤和黑嘴鸥等为主的国家级自然保护区,而上述珍禽常以芦苇、碱蓬和柽柳为主要栖息地,若互花米草继续扩张将影响到该区域的生态平衡,则势必威胁到保护区的生态安全[4]。且已有研究表明互花米草的生长已对滨海湿地保护区内保护鸟类的种群数量造成了影响[5-10]。为了有效地管理防治及合理地开发利用外来入侵物种,需要对其种群的空间分布和动态变化进行监测。
基于遥感手段的入侵物种互花米草监测,已有相关工作开展。从所使用的遥感图像数据来看,以Landsat等中低空间分辨率图像为主,其中,刘永学、李贺鹏、刘海华、左平和任广波等[11-15]利用Landsat影像分别对江苏、上海、温州沿海、中国海岸带和现代黄河三角洲的互花米草分布现状和变化进行遥感监测。李加林等[16]基于MODIS数据利用植被NDVI/EVI的季节变化来提取互花米草信息。Artigas和Yang[17]用MODIS高光谱影像和地面采集的反射光谱相结合,分析并检验了互花米草和芦苇的活力梯度。对于互花米草的提取方法,归一化差分植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)等波段指数的运用在很大程度上提高了遥感影像分类精度。Budd、Gross等[18-19]使用NDVI和主成分分析的组合增强了滨海湿地植被光谱特征的可区分性。孙飒梅、沈芳、黄华梅和潘卫华[20-23]采用NDVI和缨帽变换处理方法分别调查三都湾、上海九段沙湿地和福建罗源湾互花米草的分布。潘卫华等[24]结合计算机监督分类法和专家决策树法对福建省沿海水域的互花米草进行解译提取。以上研究的数据普遍空间分辨率较低,难以获得更为准确的监测结果,而利用国产高分系列卫星影像进行互花米草信息提取的方法研究还未见诸报道。
本文拟利用具有较高空间分辨率的国产高分一号和高分二号卫星影像数据,以现代黄河三角洲为研究区,发展一种结合空间地理位置与决策树分类的互花米草信息提取方法;同时,配合现场调查数据,开展现代黄河三角洲互花米草分布现状监测和分析。
1 材料与方法
1.1 数据来源
1.1.1 遥感数据
现代黄河三角洲(118°20′E~ 119°20′E,37°16′N~ 38°16′N)指1934年黄河分流点由垦利县宁海下移至渔洼开始形成的以鱼洼为顶点,北起挑河湾南至宋春荣沟的扇形区域[15, 25-26](图 1)。现代黄河三角洲属于暖温带半湿润大陆性季风气候,四季分明,地势平坦,高程4 m以下的沿海地区地下水位高,高潮期间海水可淹浸,土壤盐渍化强,对非盐沼植物生长有强烈的抑制作用,满足互花米草等喜盐植物对土壤环境盐度的要求。
本文采用的遥感数据主要是国产的高分系列卫星遥感影像数据和Landsat卫星影像数据,其中高分一号数据2景、高分二号数据8景,主要用于对互花米草分布范围的监测;Landsat 5 TM卫星影像1景,主要用于对高分卫星影像互花米草分布区域掩膜。高分卫星影像数据和相应传感器指标如表 1所示。
表 1 高分卫星载荷参数Tab. 1 Sensor parameters of GF satellite高分一号卫星是我国“高分辨率对地观测系统”的第一颗卫星,可同时获取高空间分辨率、多光谱与宽覆盖的遥感图像;高分二号卫星是我国自主研制的首颗亚米级空间分辨率的民用光学遥感卫星,具有高定位精度和快速姿态机动能力等特点,星下点空间分辨率可达0.8 m。
1.1.2 现场调查数据
分别于2014年5月、9月和2015年的5月、9月赴现代黄河三角洲区域开展了4次现场调查,采用多种手段实地获取了包括互花米草在内的多种地物类型的现场数据:应用ASD便携式地物光谱仪HandHeld 2获取了互花米草等主要植物类型的现场光谱,通过光谱分析得到的不同地物类型的特征光谱可作为互花米草信息提取的依据;应用无人机技术于2014年5月份获取了黄河入海口北侧部分区域的互花米草分布位置等信息,用于对互花米草遥感信息提取结果进行验证。现场调查站点分布如图 1所示。
1.2 数据预处理
需要对高分系列卫星遥感影像进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理。
辐射定标是利用定标系数将卫星图像DN值转换为辐亮度图像,公式如(1) 所示:
(1) 式中:Le(λe)为转换后辐亮度;DN为卫星载荷观测值;Gain为定标斜率;Offset为绝对定标系数偏移量。该处理结果将作为大气校正的输入值。
大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,从而获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实的物理模型参数,也包括消除大气分子和气溶胶散射的影响。本文中采用ENVI 5.1软件中的FLAASH大气校正模块对高分图像进行大气校正,FLAASH模块中所使用的MODTRAN 4+辐射传输模型能够精确补偿大气影响,其适用的波长范围包括可见光至近红外及短波红外。正射校正是利用DEM数据(表 2)对图像因高程起伏而导致的图像空间畸变进行校正,生成多中心投影平面正射校正图像的处理过程。
表 2 DEM数据Tab. 2 DEM data1.3 互花米草提取方法
1.3.1 提取方法流程
本文综合应用图像处理技术、决策树分类和矢量化后处理等方法,发展了基于高分遥感影像的互花米草自动提取方法,并在现代黄河三角洲进行了分类和提取实验,方法流程如图 2所示。
1.3.2 基于湿度信息的互花米草生长的向陆边界提取
根据互花米草具有耐盐、耐淹、耐掩埋的特点,可生长于海岸带潮间带的高潮带下部至中潮带下部[27-28],故互花米草生长区域多湿度较大,且会有存在海水中或被海水淹没的情况。基于此,选取于高潮时获取的2010年9月的一景Landsat 5 TM影像进行互花米草生长的向陆边界提取,此时,向海一侧的大部分互花米草已处于被海水淹没或半淹没的状态。首先对影像进行缨帽变换,生成亮度、绿度和土壤湿度三个分量;然后对湿度分量作二值化处理,即设定0为阈值,大于等于0的像元为水体,反之则为陆地;之后采用拉普拉斯算子进行边缘检测,在ArcGIS 10.1软件中进行矢量化和相应的碎斑剔除等后处理,得到现代黄河三角洲互花米草生长的向陆边界。经过现场调查数据验证,该方法得到的互花米草向陆一侧边界是合理的,能保证所有互花米草都处于该边界的向海一侧。
1.3.3 结合空间地理位置与决策树分类的互花米草提取
以提取的互花米草生长的向陆边界为基线,通过实验,确定以向海方向5000 m作缓冲区,该缓冲区可覆盖所有现代黄河三角洲互花米草生长的区域。根据缓冲区对10景高分影像分别进行掩膜,然后使用CART算法创建分类规则并进行优化,采用基于专家知识的决策树分类方法进行互花米草提取;最后通过分类后处理及精度评价得到互花米草的分布信息。构建的决策树如图 3所示。其中NDWI是归一化水指数(normalized difference water index),R/NIR/G分别为高分图像经过ENVI 5.1软件中的FLAASH大气校正模块大气校正后的红/近红/绿波段值。
2 结果与讨论
2.1 互花米草分类结果与精度验证
基于空间地理位置与决策树分类相结合的方法得到现代黄河三角洲的互花米草分布范围监测结果(图 4)。图中的绿色区域即为互花米草生长区域。从图 5中可以看到,现代黄河三角洲互花米草主要分布于A、B、C和D 4个子区域中,其中区域A位于黄河故道西侧,本文首次在此区域发现互花米草,此前的研究中均未报道;区域B位于五号桩,是最先引种互花米草的区域;区域C位于孤东油田东南侧;区域D位于黄河现行流路入海口两侧,互花米草已占据整个黄河入海口两侧的潮间带区域。
为验证所发展互花米草信息提取方法的精度,根据实地调查数据及专家解译获取得互花米草的地表真实区域,建立混淆矩阵,采用4项指标进行精度评价:总体分类精度、Kappa系数、制图精度和用户精度。分类精度如表 3所示。
表 3 分类精度Tab. 3 Classification accuracy从表 3中可以看出,采用本文发展方法的高分遥感影像总体分类精度达到97.05%,Kappa系数为0.8575,表明评价者之间具有很好的一致性,分类结果较好,反映了所发展的分类方法能够有效地将互花米草从周围地物中提取出来,但是受客观因素的限制,本文使用的影像不是在最低潮时获取,存在部分被海水完全淹没的互花米草没有全部提取出来,体现在分类精度评价结果上,即是其分类精度稍低于其他地物类型。
2.2 讨论
基于互花米草分类结果,经过GIS分析和统计,得到现代黄河三角洲互花米草分布面积现状,见表 4。
表 4 互花米草分布面积统计Tab. 4 Statistics of Spartina alterniflora distribution areas由表 4可知,整个现代黄河三角洲地区的互花米草总面积约有3278.1100 hm2,主要分布于黄河故道西侧、五号桩、孤东油田东南侧和黄河现行入海口两侧等4个区域,其中黄河现行入海口两侧互花米草面积最广,占现代黄河三角洲互花米草总面积的91.39%,入海口北侧有1589.5462 hm2,占互花米草总面积的45.48%,而南侧也达到了1406.5691 hm2,占互花米草总面积的42.91%;其次为孤东油田东南侧及五号桩,所占比例分别为6.22%和1.59%;黄河故道西侧互花米草面积最小,约为26.1527 hm2。本文所监测到的4个互花米草分布区域中,区域A为首次发现,在此前的研究工作中均未报道。区域B和区域C自首次引种互花米草至今都有互花米草分布[29]。据任广波等[15]的工作,区域D为2002年之后出现的新生互花米草区域,同时,该区域的互花米草的分布面积也是最大的。
由于现代黄河三角洲的潮汐属于不规则半日潮,而绝大部分光学遥感卫星对星下点的数据获取时刻又是相对固定的,故难以保证能获取到最低潮时的卫星遥感影像,不可避免的会存在部分被海水完全淹没的互花米草没有全部提取出来的情况。解决办法是在遥感图像获取时应更多的关注图像的成像时刻的潮汐情况,尽量选取于低潮时获取的影像对互花米草进行遥感监测研究。
3 结论
(1) 利用国产高分一号和高分二号影像,配合现场调查数据,发展了一种结合空间地理位置与决策树分类的互花米草信息提取方法,并对现代黄河三角洲互花米草分布情况进行了遥感监测。该方法能够较为精确地把互花米草从周围各种地物中区分出来,总体分类精度达到97.05%,可有效地对互花米草进行监测。
(2) 通过对互花米草的分布情况遥感监测结果的分析,发现整个现代黄河三角洲地区的互花米草总面积约有3278.1100 hm2,主要分布于黄河故道西侧、五号桩、孤东油田东南侧和黄河入海口附近四个区域,其中黄河现行入海口两侧是2002年之后出现的新生互花米草区域,互花米草面积最广,占现代黄河三角洲互花米草总面积的91.39%;其次为孤东油田东南侧及五号桩,自首次引种互花米草至今都有互花米草分布,所占比例分别为6.22%和1.59%;本文首次在黄河故道西侧发现互花米草,在此前的研究工作中均未报道,互花米草面积最小,约为26.1527 hm2。这表明互花米草目前已经在现代黄河三角洲大面积蔓延,侵占了大量沿海土地,对山东省沿海滩涂和海洋渔业产生严重的后果,若不加以控制将会严重危害到本地生态平衡,引发生态危机。
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表 1 高分卫星载荷参数
Tab. 1 Sensor parameters of GF satellite
表 2 DEM数据
Tab. 2 DEM data
表 3 分类精度
Tab. 3 Classification accuracy
表 4 互花米草分布面积统计
Tab. 4 Statistics of Spartina alterniflora distribution areas
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