苏锡常地区1:10万湿地分布专题图的设计与生产开题报告

 2022-04-12 19:54:05

1. 研究目的与意义

湿地生态系统位于水陆过渡地带,具有十分复杂的生态环境,是自然界最具生产力的生态系统和人类文明的发祥地之一。在联合国环境规划署UNEP (United NationsEnvironment Programme)委托世界自然保护联盟IUCN(International Union for Conservation of Nature))编发的《世界自然资源保护大纲》中,湿地生态系统与森林生态系统、农田生态系统并称为全球三大生态系统。湿地是自然界极具生物多样性的生态景观和生态系统,是人类生存环境的重要组成部分,具有重要的调节水文、降解污染、调节气候、防止侵蚀、维持地球化学循环、提供重要物种栖息地等环境功能和效益。其中,沿海湿地是维持水质的重要养分循环能力来源。泥炭地在碳循环中发挥着关键作用,因为它们可以大量吸收将大气中的二氧化碳(CO2)并进行封存;然而,当环境破坏它们也会排放大量的温室气体。红树林是许多鱼类和甲壳类动物的重要栖息地,在沿海保护和水质方面发挥着重要作用,因此,湿地被誉为“地球之肾”和“生命的摇篮”。美国、英国、澳大利亚等发达国家,在上世纪70年开始制定湿地保护方面的法规,至今已形成比较完善的湿地保护法律、法规,并且根据各地的实际情况创设针对性制度。国外湿地资源保护与管理涉及的部门众多,并且有些湿地资源属私人所有,政府会设立具有领导与协调性的机构,负责全国性湿地计划实施及地方政府间的合作事宜。

随着我国城市建设快速发展,水资源短缺,人口增多,自然湿地减少或转化为人工湿地,使得湿地资源面临巨大压力。20世纪80~90年代以来,我国陆续制定了湿地保护与管理相关的法律与战略规划。首次全国湿地资源调查后不断完善法律法规,于2009年进行第二次全国湿地资源调查。十八大提出了生态文明建设,到十九大提出解决生态文明问题的总指导思想及具体措施,加强湿地保护与管理成为重中之重。截止到2021年,我国各个省(区、市)均出台了湿地保护条例、办法或修复制度实施方案。

湿地是由潮湿或浅积水地带发育而成的水生生物群和水成土壤的地理综合体。作为一种特殊的自然资源,其相应研究日益成为国际环保界的热点。客观了解湿地资源的数量及分布,建立完整、持续的湿地科学数据集,是湿地保护和恢复工作的重大行业需求。

湿地生态系统环境复杂、内部可达性较差,传统湿地调查周期长、难以满足湿地动态监测需求,并且调查过程会对湿地造成破坏,而卫星遥感技术具有覆盖范围广、信息量大、更新快、成本低等特点,完全可以实时的从宏观方面对湿地信息进行获取和动态监测,正好补足了传统湿地调查方法的不足,从而把利用遥感图像获取和分析湿地信息拓展成湿地研究的一个重要方向,简化了湿地资源清查和动态变化监测过程,更有利于对湿地进行合理利用。并且随着各类资源卫星相继发射,如美国资源卫星Landsat系列,法国地球实验观测卫星SPOT 系列以及中国的高分系列卫星,在湿地资源监测中的重要性也越来越明显。TOyra等(2010)使用RADARSAT、SPOT影像组合分类,对阿萨巴斯卡达三角洲的湿地面积进行提取,精度提高至92%。MuiA等(2015)针对无干扰的公园和农场使用GeoEye-1影像、城市地区使用WorldView-2影像,利用最邻近方法对湿地进行分类,精度超过80%。Pereira等(2017)将Sentinel-2多光谱影像与CBERS-4卫星的全色波段进行融合,进而得到潘塔纳尔湿地的分布图。

本研究的结果可优化基于哨兵2号遥感影像的湿地提取方法,探索适合该数据在湿地提取分类领域的有效途径,深度学习在各种湿地提取方法的优势和不足,为湿地信息提取工作的发展贡献自己的一份力量。

2. 研究内容和预期目标

早期利用遥感影像进行湿地提取多采用目视解译的方法,这种方法虽然提取精度较高,但是其效率较低,而且要求解译人员具有一定的专业技术水平。而针对较大范围的湿地动态监测,目视解译很难满足快速监测的要求。随着计算机技术的发展,国内外学者提出了许多计算机自动分类方法,如非监督分类与监督分类、面向对象自动分类、支持向量机、决策树等。其中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,因其运算速度快、分类精度高、算法稳定,被广泛应用于遥感图像的分类研究中。课题研究内容为与预期目标为从生产实际需求出发,选取合适的遥感数据,进行一系列的数据加工和处理,提取所需的湿地信息,进行专题图的设计,最后使用ENVI和ArcGIS软件对提取的湿地信息进行制图。

3. 研究的方法与步骤

本课题选择哨兵 2 号( sentinel2) 的产品作为基础数据,用随机森林分类器进行湿地信息提取。

湿地信息提取前先进行数据预处理(几何校正、大气修正),然后确定数据内的主要植被类型,包括目标植被类型-湿地、草地、林地等。

随后运用随机森林分类器,基于光谱特征区分各类地物类型,通过相关文献得知随机森林分类很难区分光谱特征相近的地物,而林地的光谱特征与湿地高度相似,难以辨别,但两者在高程上有很大差异,因此可以用高程数据对随机森林分类器的计算结果进行二次提取,即用地形数字特征和多边形形状特征将同谱异物剔除。

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4. 参考文献

[1]陈光,卜坤.sentinel-2和aw3d30相结合的湿地提取[j].测绘通报,2020(11):19-22.

[2]董迪,魏征,王刚,刘胜文.广东、广西和海南滨海湿地遥感制图与分析[j].海洋开发与管理,2020,37(06):95-99.

[3]李娜娜,高飞,魏圣钊,黄从德,杜美霖,兰素芯.四川省湿地类型变化的自然-社会经济驱动力分析[j].生态学报,2020,40(16):5502-5512.

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5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段(2022.3.1——2022.3.28):

2022.3.1——2022.3.14为准备工作阶段,包括查阅资料、实验数据收集等;

2022.3.15——2022.3.28为开题阶段,主要工作是撰写开题报告等。

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