基于多源遥感的黄河三角洲湿地动态监测_樊彦国.pdf
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1、2023 年第 6 期樊彦国,等:基于多源遥感的黄河三角洲湿地动态监测引文格式:樊彦国,王杰,樊博文,等 基于多源遥感的黄河三角洲湿地动态监测J 测绘通报,2023(6):27-35 DOI:10 13474/j cnki 11-22462023 0164基于多源遥感的黄河三角洲湿地动态监测樊彦国1,王杰1,樊博文2,徐梓耀1(1 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580;2 哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001)摘要:城乡建设的逐步推进与自然生态环境保护之间的矛盾愈发激烈,我国对黄河三角洲湿地区域的发展高度重视,迫切需要对黄河三角洲近年来的动态变化
2、信息进行监测、提取与分析。本文利用 20002021 年 8 景 Landsat 光学影像与 20152021 年 34 景Sentinel-1 降轨 VV 极化 SAR 影像,对黄河三角洲湿地区域的宏观(土地利用)、微观(地表形变)信息进行提取,并结合社会经济、自然环境数据进行驱动因素分析。结果表明:20002021 年黄河三角洲湿地区域土地利用格局未发生显著变化,但土地利用程度逐步提高;20152021 年黄河三角洲湿地区域的地表形变程度空间分布极不均匀,最大沉降速率达43.643 mm/a,最大抬升速率为 0.136 mm/a;人类活动和社会经济是引起该区域地表信息变化的主导驱动因素。关
3、键词:黄河三角洲;多源数据协同;动态监测;土地利用;地表形变中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:0494-0911(2023)06-0027-09Dynamic monitoring of wetlands in the Yellow River delta based onmulti-source remote sensingFAN Yanguo1,WANG Jie1,FAN Bowen2,XU Ziyao1(1 College of Oceangraphy and Space Information,China University of Petroleum(East),Qingd
4、ao 266580,China;2 School of Underwater Acoustic Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China)Abstract:The contradiction between the gradual urban and rural construction and natural ecological environmental protection isbecoming more and more intense,and the state and government atta
5、ch great importance to the development of the Yellow River deltawetland area Therefore,it is urgent to monitor,extract and analyze the dynamic change information of the Yellow River delta in recentyears In this paper,macroscopic(land use)and microscopic(surface deformation)information of the Yellow
6、River delta wetlandregion is extracted and analyzed by using 8-view Landsat optical images from 2000 to 2021 and 34-view Sentinel-1 downscaled VVpolarized SAR images from 2015 to 2021,combined with socio-economic and natural environment data for driving factor analysis Theresults show that the land
7、use pattern of the Yellow River delta wetland region did not change significantly between 2000 and 2021,butthe land use degree gradually increased;the spatial distribution of the surface deformation degree of the Yellow River delta wetlandregion is extremely uneven between 2015 and 2021,with the max
8、imum sedimentation rate reaching 43.643 mm/a and the maximumuplift rate of 0.136 mm/a;human activities and socio human activities and social economy are the dominant drivers of surfaceinformation changes in the regionKey words:the Yellow River delta;multi-source data collaboration;dynamic monitoring
9、;land use;surface deformation近年来,我国对黄河三角洲的高质量发展做出了大量的指导意见和规划方案1-4。当前黄河三角洲地区的发展正处于机遇与挑战并存的状态。目前,该地区已经具备了高效生态经济发展的基础条件,具有在更高的起点上进一步实现可持续高质量、高效率发展和建设文明生态环境的优势条件;但是人口增长、经济发展、技术进步等因素使得人类对土地的使用范围扩大、程度加剧。因此对黄河三角洲及其周边地区的地表动态变化进行提取、监测和分析显得尤为重要,不仅方便于该地区的土地管理工作,还能够为城市的发展规划提供科学依据。卫星遥感是目前大面积区域动态变化监测分析最常用的技术手段之一。
10、已有大量学者分别利用光学遥感、雷达遥感数据对黄河三角洲及其周边72收稿日期:2022-08-08;修回日期:2023-04-19基金项目:自主创新项目-战略专项(22CX01004A-3);国家自然科学基金青年基金(42106215)作者简介:樊彦国(1965),男,博士,教授,主要研究方向为遥感信息智能提取。E-mail:ygfan upc edu cn通信作者:王杰。E-mail:2394834585 qq com测绘通报2023 年第 6 期地区的土地利用及其驱动因素5-8、地表形变及其诱发因素进行相关研究9-13。本文首先利用改进的监督分类对黄河三角洲及其周边地区进行土地利用分类;然后
11、利用统计年鉴中的数据对黄河三角洲土地利用变化进行驱动力分析;最后利用 SBAS-InSAR 技术获取研究区域的地表形变信息,并探讨其诱发因素。1研究区域与数据来源1.1研究区域概况现代黄河三角洲以宁海为起点,北起套尔河口,南至支沟口,占地面积约 5400 km2。本文对涵盖黄河三角洲及其周边的河口区、垦利区、东营区等地区展开研究。1.2数据来源本文利用了 20002021 年 8 景 Landsat 系列光学遥感影像和 20152021 年 34 景 Sentinel-1SAR 遥感影像;所使用的统计数据均源自东营市统计年鉴 202114;使 用 分 辨 率 为 30 m 的ASTER GDE
12、M V3 版 DEM 数据作为 SAR 影像处理参考。2光学遥感用于黄河三角洲湿地动态监测首先对光学遥感影像进行预处理,其次将最大似然法分类结果与 NDVI、NDBI 及 NDWI 指数进行协同判断以提高分类精度,算法流程如图 1 所示,其中,T1、T2、T3分别为不同年份植被、水体、建筑提取阈值。图 1本文监督分类算法流程2.1黄河三角洲土地利用变化特征分析监督分类与各地类空间分布中心计算结果如图 2 所示;各时期地类面积时间序列如图 3 所示;土地利用转移矩阵可视化结果如图 4 所示。由图 2 可知,20002009 年研究区植被和裸地覆盖区域分布极不均匀,在研究区域内呈现南北两端分布;2
13、0122021 年植被和裸地覆盖区域的分布逐渐转向均匀分布。滩涂的分布具有显著空间规律性,主要部分位于海陆交界处,呈现弯曲条带状。20002015 年 建 筑 区 域 分 布 较 为 离 散,20182021 年建筑区域面积明显增加,且集中分布在研究区域的中部和南部地区。水体的空间分布特征和面积无明显变化。20002021 年黄河三角洲滨海地带海岸线也发生了一定的变化,有由陆地缓慢向822023 年第 6 期樊彦国,等:基于多源遥感的黄河三角洲湿地动态监测海域扩张的趋势。图 28 个时期遥感影像监督分类及各地类空间分布重心图 3不同地类面积时间序列各地类的空间分布中心除水体外均位于陆地区域。水
14、 体、滩 涂 区 域 重 心 位 置 较 为 固 定,但20002021 年滩涂区域重心有缓慢向东移动、靠近水体重心的趋势。20002009 年植被区域和裸地区域的重心呈南北两端分布,且两者位置有较大位移交替;20122021 年植被区域重心逐渐向研究区域的几何中心靠近,而裸地区域的重心逐渐向东南方向移动,两者之间的距离也越来越大,表明随着时间的推移,研究区域的植被分布面积不断扩大,生态环境得到明显改善。而建筑区域重心位置变化与植被、裸地重心位置相关,20002009 年建筑区域重心位置靠近植被区域重心位置,而 20092021 年建筑区域中心位置则靠近裸地区域重心位置,表明早期城镇向植被区域
15、扩张,而在 2012 年后城镇化的扩张地区逐渐转为裸地。由图 3 可知,20002021 年研究区域水体区域面积基本保持在 9000 km2左右,面积波动幅度较小;建筑区域面积持续增加,其增长速率逐渐加快,但 2006 年建筑物面积陡增,主要是因为 2006 年选取的 Landsat 影像成像时间为 3 月 16 日,研究区域处于早春季节,裸地覆盖居多,且该影像中裸地与建筑物的区分度较小,故导致该年建筑区域的面积出现陡增现象;裸地面积呈现下降趋势,而植被面积呈现增长趋势,但 2006 和 2018 年影像成像时间分别为 3 月 16 日和 11 月 12 日,此时研究区域分别处于早春、晚秋季节
16、,根据当地自然环境气候特征,导致植被区域在光学遥感影像中呈现出与裸地相似的特征,故这两个时相监督分类结果中出现植被减少,裸地骤增的异常现象;滩涂面积以平稳缓慢的速度较少。裸地、植被、建筑这 3 种地类的分类较易受到季节气候环境的干扰。由图 4 可知,20002018 年(2006 和 2018 年除外,因有季节影像),建筑区域转为裸地区域的面积均小于裸地区域转为建筑区域的面积,在不考虑误差的情况下,可总体认为裸地区域向建筑区域转化,且转化速率逐渐变慢;但 20182021 年建筑区域与裸地区域的相互转换近似相等,可知此时的建筑区域面积近似达到饱和状态。裸地区域的转化起伏较大,主要向植被区域和建
17、筑区域转换。此外,滩涂区域除了自身转换外,大部分转化为植被区域,也有少量植被区域转为建筑区域。综上所述,20002021 年各地类均有不同程度的转变,其中裸地区域转为建筑、植被区域较多,少量滩涂区域转为建筑和水体区域,水体区域在转换过程中则表现出较为稳定特征,由水体转换成其他地类的面积较少。92测绘通报2023 年第 6 期图 4土地利用面积转移矩阵由于所用的光学遥感影像分辨率为 30 m,此外,2006 与 2012 年的遥感影像是在 Landsat 7 出现故障之后拍摄的,影像上存在很多缺失的条纹,虽然使用了一定的方法对其进行修补,但还会存在一部分损失的信息。加之建筑区域与裸地的光谱特征较
18、为相似,导致选择的训练样本无法保证完全正确,再考虑所使用的监督分类方法具有一定的局限性,因此对建筑、裸地区域的提取较为困难,导致监督分类结果中存在一定的误差,从而土地利用转移矩阵中出现部分类似于水体转建筑、建筑转植被、植被转水体等一系列不合理的土地利用转型现象。2.2黄河三角洲土地利用驱动力分析土地利用变化会受到自然环境、社会经济、人类活动等多种因素影响。为对该地区的高效生态经济发展提供决策依据,从定量角度分析该区域的土地利用结构特征和驱动因子。在参考文献 1517 的基础之上,结合实际分析,从东营市 2021 统计年鉴中选取人口数量、年均气温、生产总值等20 个驱动因子指标,并将其划分为人类
19、活动、自然环境和社会经济 3 大类。通过相关性分析(结果如图 5 所示)选取出 15 个强相关因子,进行建模分析。水体、滩涂区域面积变化不明显,建筑和植被区域面积具有相似的特征,且两者面积与裸地面积互补。由于植被区域面积变化是黄河三角洲土地利用变化的关键,因此以植被区域面积作为因变量组 Y,以代替研究区域的土地利用变化特征。考虑到各驱动因子内部之间也可能存在相关性,为了能够在土地利用驱动模型中引入较少的自变量,需要在上述工作的基础之上,对 15 个驱动因子进行主成分分析,分析结果见表 1。然后选取前两个主成分,计算出这 15 个因子在这两个新的主成分中的载荷系数(见表 2),并以此评价各驱动因
20、子之间的相对重要性,从而选取主导驱动因子。图 5各驱动因子与地类之间的相关系数计算由表 1 可看出,第一主成分、第二主成分、第三主成分的方差贡献占比分别为 91.299%、6.189%、1.512%,其累计贡献为 99.000%。由表 2 可看出,在第一主成分中,这 15 个驱动因子中除了公路里程、废水排放、进出口总值之外,其余驱动因子的载荷系数均较大,尤其是社会经济类驱动因子;在第二主成分中则与人类活动相关的驱动因子,如人口数量、城镇人均居住面积、农业机械总动力及废水排放等的载荷系数较高。因此,东营市的社会经济发展和人类活动是影响黄河三角洲土地利用的主要驱动因素。032023 年第 6 期樊
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