【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 和國家重點(diǎn)保護(hù)物種的種群，又是水禽遷徙的重要停歇地，在保護(hù)生物多樣性方面居于重要地位，但是近年來該濕地由于受到人類活動(dòng)的干擾，生態(tài)環(huán)境破壞加劇，物種多樣性不斷減少，主要表現(xiàn)在以下幾方面：（1）工業(yè)及生活污染源不合理的排放，研究區(qū)河流、水庫的水質(zhì)變壞，污染程度不斷加重，植被破壞，水土流失加劇，泥沙造成下游河道淤積。（2）由于修建水庫后減少了河流水量以及入海流量，水體的自凈能力降低。（3）部分土壤堿化度大于２０％，出現(xiàn)一定程度的堿化現(xiàn)象。（4）新的植物群落替代被環(huán)境所淘汰的原有的植物群落，由于人類活動(dòng)頻繁，鳥類種群密度減少，某些動(dòng)物絕跡，對(duì)水生生物的不利影響主要體現(xiàn)在天然河道魚類及蟹類的減少，而野鼠類數(shù)量增加。遙感數(shù)據(jù)源的選擇主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量的選擇、數(shù)據(jù)時(shí)相的選擇。遙感影像應(yīng)該選擇云量盡量少且符合研究需要的影像數(shù)據(jù)，不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)對(duì)信息提取會(huì)有很大影響，選擇符合信息提取需要的時(shí)相是分類一個(gè)關(guān)鍵步驟，一般遙感數(shù)據(jù)時(shí)相的選擇應(yīng)根據(jù)研究對(duì)象來確定，應(yīng)選取反映地表覆蓋類型最為豐富的時(shí)段過境數(shù)據(jù)。本研究區(qū)濕地在遙感圖像上的較好反映時(shí)間是7月份和10月份，根據(jù)野外調(diào)查結(jié)果，以及對(duì)雙臺(tái)子河口濕地的氣候、水文，以及土壤、植被的分析，7兩個(gè)月降水充足，光照、溫度都比較適合濕地植被類型的生長(zhǎng)，而且大多數(shù)濕地植被類型都正處于花期或者果期，生長(zhǎng)比較旺盛，如果選用這兩個(gè)月份的遙感影像，則濕地植被類型的光譜信息比較豐富，光譜反射較強(qiáng)，有利于面向?qū)ο蟮臐竦刂脖活愋偷淖R(shí)別和信息提取。根據(jù)研究區(qū)以及本論文的現(xiàn)實(shí)情況，本文選取四景美國陸地衛(wèi)星Landsat TM影像，其中研究區(qū)2010年所用的分類影像為：2009年7月15日、2009年7月15日、2010年6月25日、2010年6月25日四景影像的組合。而研究區(qū)2000年所用的分類影像分別為2000年6月15日、2000年6月15日、2001年6月15日、2001年6月15日，軌道行列號(hào)分別為：120/3120/3119/3119/32，這八景影像的質(zhì)量良好，無云，各種濕地類型在圖像上區(qū)分明顯，完全能滿足研究需要。 光譜特征分析及波段的選擇 TM影像數(shù)據(jù)光譜特征分析Landsat TM有7個(gè)地表反射能量響應(yīng)波段，各個(gè)波段都有不同的針對(duì)性，對(duì)不同地物有著不同的靈敏度，可用來鑒別地表不同土地利用類型。對(duì)于一種目標(biāo)地物，隨著波長(zhǎng)的變化其反射能量也隨著變化，這種變化規(guī)律是建立不同地物解譯標(biāo)志的依據(jù)。通過針對(duì)TM影像各個(gè)波段的光譜特征分析，為更好更準(zhǔn)確的提取研究區(qū)濕地植被類型信息做好準(zhǔn)備工作，并針對(duì)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目對(duì)濕地物種多樣性進(jìn)行重點(diǎn)考察，選擇最能反映植被信息，并且能夠較好反映分類效果的波段組合，是遙感影像分類的基礎(chǔ)。Landsat TM各個(gè)波段的光譜特征如表21所示：表21 Landsat TM各個(gè)波段光譜特征表波段序號(hào)波段名稱波段范圍/μm空間分辨率/m應(yīng)用領(lǐng)域TM1藍(lán)色30對(duì)水體有穿透作用，獲得更多水下信息，用于判斷水深，淺海水下地形，水體渾濁度，沿岸水，地表水等，可以反映土壤和植被信息。TM2綠色30主要反映健康植被信息和評(píng)估作物長(zhǎng)勢(shì)，區(qū)分人造土地利用類型，對(duì)水體有一定穿透能力，反映水下特征，水體渾濁度等。TM3紅色30判斷植物的健康狀況，也可以區(qū)分植被的種類和覆蓋度；還可以用以判定地貌巖性、土壤、水中泥沙流等。TM4近紅外30集中地反映植物近紅外波段的強(qiáng)反射，可用于植被、生物量、作物長(zhǎng)勢(shì)的調(diào)查；處于水體強(qiáng)吸收區(qū)，水體輪廓清晰，用于勾勒水體，繪制水體邊界、探測(cè)水中生物。TM5短波紅外30波長(zhǎng)處于水的吸收帶內(nèi)，對(duì)含水量反映敏感?？捎糜谕寥罎穸?、植物含水量調(diào)查、水分狀況研究、作物長(zhǎng)勢(shì)分析等，從而提高了區(qū)分不同作物類型的能力；對(duì)巖性、土壤類型的判定也有一定的作用。TM6熱紅外120對(duì)熱異常敏感?？捎糜趨^(qū)分農(nóng)、林覆蓋類型；辨別地表溫度差異，用于低熱制圖和熱慣量制圖；檢測(cè)與人類有關(guān)的熱特征；進(jìn)行水體溫度變化制圖；對(duì)于植物分類和估算收成也很有用。TM7短波紅外30可用于區(qū)分主要巖石類型、巖石的水熱蝕變、探測(cè)與交代巖石有關(guān)的黏土礦物等；對(duì)植物水分敏感，可用于識(shí)別植物的長(zhǎng)勢(shì)。 最優(yōu)波段的選擇結(jié)合研究區(qū)的具體情況和TM影像的特點(diǎn)，確定本次研究中所要提取的土地利用類型為天然水域、裸灘、赤堿蓬灘涂、葦田、稻田、水庫坑塘、城鎮(zhèn)建設(shè)用地等土地覆被類型，為了較清晰的識(shí)別這些土地利用類型，增加他們的非相關(guān)性，必須有針對(duì)性的選擇若干個(gè)波段進(jìn)行組合，使不同要素在圖像上的反映有明顯區(qū)別，從而增強(qiáng)視覺判讀效果，這樣就需要進(jìn)行遙感影像的波段處理。影像波段處理的基礎(chǔ)性工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的單元和多元統(tǒng)計(jì)分析通常會(huì)為顯示和分析遙感數(shù)據(jù)提供許多必要的有用信息。這些統(tǒng)計(jì)包括計(jì)算遙感圖像各波段的平均值、方差、間值、最大值、最小值、亮度范圍以及波段間的方差、相關(guān)系數(shù)矩陣和各波段的直方圖。這些基礎(chǔ)性的統(tǒng)計(jì)信息可以為后面的最佳波段選擇提供科學(xué)的依據(jù)。單波段的基礎(chǔ)信息統(tǒng)計(jì)單波段基礎(chǔ)信息統(tǒng)計(jì)主要包括計(jì)算各波段的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、灰度值、灰度最大值、最小值等。平均值反映亮度值的總體水平，方差、標(biāo)準(zhǔn)差反映的是亮度值作為隨機(jī)變量取值的離散程度，即變量與平均值的偏差程度，最大值和最小值反映了波段灰度的范圍，其計(jì)算公式如下：平均值： (1)其中n為像元個(gè)數(shù)，為各個(gè)象元灰度值 方差： = = (2)標(biāo)準(zhǔn)差： = (3)TM影像各波段統(tǒng)計(jì)值如表22所示。表22 Landsat TM影像單波段基礎(chǔ)信息統(tǒng)計(jì)表波段號(hào)特征值灰度最小值灰度最大值灰度平均值標(biāo)準(zhǔn)差Band 10255Band 20230Band 30255Band 40181Band 50255Band 60196Band 70255表22計(jì)算了各個(gè)波段的灰度統(tǒng)計(jì)值。由于TM6的空間分辨率為120m，而且TM6屬于熱紅外區(qū)段，主要用于溫度、水體的識(shí)別，對(duì)植被的區(qū)分意義不大，在本研究中不作考慮?？梢钥闯雠懦说?波段后其余的6個(gè)波段中標(biāo)準(zhǔn)差大小的排列為：TM5波段標(biāo)準(zhǔn)差最大，，然后依次為TM7，TM1，TM3，TM2，標(biāo)準(zhǔn)差越大，所含的信息量越豐富，波段的信息量越大可使圖像的顏色越豐富，層次宜分辨，有利于圖像分類。單從波段所含信息量的大小來看:6個(gè)波段中選擇的先后順序應(yīng)為TM5TM4TM7TM1TM3TM2。波段相關(guān)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)在遙感影像的多波段之間每個(gè)像元點(diǎn)各波段的圖像灰度值所構(gòu)成的向量是一個(gè)多維向量，它是一個(gè)多維隨機(jī)變量所取的值，波段之間的多元統(tǒng)計(jì)信息如協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)等反映波段之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)矩陣R是反映多維隨機(jī)變量各分量?jī)烧咧g相關(guān)密切程度的又一種方式。它的主對(duì)角線元素是1，其他元素表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)——反映兩個(gè)具有線性關(guān)系的隨機(jī)變量之間的密切程度[20]。 相關(guān)矩陣R=其中表示分量的方差，表示和的協(xié)方差。根據(jù)此式求得波段間相關(guān)系數(shù)矩陣如表23所示。表23 Landsat TM 波段相關(guān)系數(shù)矩陣波段號(hào)12345671234567根據(jù)表23分析各波段之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，TM1與TM3的相關(guān)性很高，說明這兩個(gè)波段的信息有相當(dāng)?shù)闹貜?fù)，很明顯看出TM4近紅外波段和其余波段的相關(guān)系數(shù)最小，為首選波段；在可見光的三個(gè)波段中，TM1和各波段的相關(guān)系數(shù)都不小，應(yīng)放棄；TM2和TM4相關(guān)性最小，，而TM1和TM4相關(guān)系數(shù)比TM3和TM4的相關(guān)系數(shù)大，所以初步確定可見光波段選TM3；兩個(gè)短波紅外波段TM5和TM7，，還需進(jìn)一步討論。 最佳波段組合的選擇波段組合的選擇一般遵循以下兩個(gè)原則：（一）組合的各個(gè)波段之間的相關(guān)性要小，因?yàn)榈匚镌诟鞑ǘ蔚妮椛涮匦灾g存在相關(guān)性，當(dāng)三者之間相關(guān)性很強(qiáng)時(shí)，各波段所包含的信息之間有可能出現(xiàn)大量的重復(fù)和冗余，給解譯分類帶來困難。（二）波段輻射量的方差應(yīng)盡可能大，由于方差的大小體現(xiàn)了所含信息的多少，方差越大波段所包含的信息量越大，但是用三個(gè)方差最大的波段合成的結(jié)果并不一定能獲得最多的信息，因?yàn)楦鞑ǘ蔚男畔⒂锌赡軙?huì)產(chǎn)生重復(fù)和冗余，所以在考慮波段組合的時(shí)候，這兩個(gè)原則都要兼顧，不僅要挑選方差最大的，還要考慮這三個(gè)波段的相關(guān)性大小。本研究通過目前最廣泛使用的最佳指數(shù)法，進(jìn)行波段組合的選擇。最佳指數(shù)(OIF)法理論基礎(chǔ)是：圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差越大，所包含的信息量也越多，波段的相關(guān)系數(shù)越小，表明各波段的圖像數(shù)據(jù)獨(dú)立性也就越高，信息的冗余度也就越小[21]。 = (4)式中表示第波段的標(biāo)準(zhǔn)差，為，兩波段的相關(guān)系數(shù)。值越大表示波段組合所包含的信息量越大，兩個(gè)波段間的相關(guān)性也越小。如表24所示。表24 各個(gè)波段組合的OIF值波段組合指數(shù)順序1239124812531277134513541371714561471915722341323515237182451124712257134516347203571045714從OIF指數(shù)順序來看，排在前5位的分別是34142313345波段組合。根據(jù)前面的分析初步判斷，TM3和TM4為必選，為了反映電磁波各波段的特征，再增加一個(gè)短波紅外波段，由前面的分析可知，TM5波段標(biāo)準(zhǔn)差最大，信息量最豐富，所以本論文選擇7個(gè)波段中光譜信息量最豐富的5波段、主要反映植被信息的4波段以及包含植物葉綠素信息的波段3進(jìn)行彩色合成。這個(gè)組合的合成圖像類似于自然色較為符合人們的視覺習(xí)慣，并且由于信息量豐富，對(duì)于各種地物影像特征的差別可以得到充分顯示，能幫助人們對(duì)圖像的認(rèn)識(shí)，為后期的計(jì)算機(jī)解譯分類打下了基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)的處理最佳波段組合確定以后，在遙感影像的應(yīng)用之前，通常還要做一些預(yù)處理工作。對(duì)遙感影像進(jìn)行一些應(yīng)用前的處理是遙感影像分類的重要前提，諸如不同格式的遙感數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、多波段彩色合成、遙感影像的輻射校正、幾何校正、影像的拼接裁剪等。由于本次論文數(shù)據(jù)是來自美國國家航空與航天局（NASA）和美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）網(wǎng)站，其已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行了系統(tǒng)的輻射校正和地面控制點(diǎn)幾何校正，并且通過DEM高程模型做了地形校正，根據(jù)研究精度的需要，本次研究所做的預(yù)處理主要包括幾何精校正、研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)拼接裁剪、背景剔除及波段的組合。 幾何精校正遙感成像的時(shí)候，由于飛行器的高度、姿態(tài)、速度、地球自轉(zhuǎn)等因素的影響，造成圖像相對(duì)于地面目標(biāo)發(fā)生幾何畸變，這種畸變表現(xiàn)為像元相對(duì)于地面目標(biāo)的實(shí)際位置發(fā)生偏移、拉伸、扭曲和擠壓等。當(dāng)遙感圖像在幾何位置上發(fā)生了變化，產(chǎn)生了諸如像元大小，行列不均勻與地面大小對(duì)應(yīng)不準(zhǔn)確，地物形狀不規(guī)則變化等畸變時(shí)，需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行幾何校正。針對(duì)幾何畸變進(jìn)行的誤差校正就叫幾何校正。通過幾何精校正，要使不同數(shù)據(jù)的像素之間嚴(yán)格配準(zhǔn)，具有一致的坐標(biāo)系統(tǒng)和同樣大小的像元空間分辨率。本論文采用1:5000地形圖結(jié)合GPS野外實(shí)地控制點(diǎn)采集和野外實(shí)地驗(yàn)證的方式進(jìn)行幾何精校正處理。通常是在地形圖上選取控制點(diǎn)，包括道路明顯交叉點(diǎn)、井位、建筑物等明顯標(biāo)志點(diǎn)作為控制點(diǎn)位置，用多項(xiàng)式擬合方法對(duì)遙感影像進(jìn)行配準(zhǔn)。研究區(qū)所用數(shù)據(jù)采用1954北京坐標(biāo)系、通用橫軸墨卡托投影。 遙感影像的拼接剪切經(jīng)過幾何精校正后的影像，便可以進(jìn)行研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)的拼接裁剪處理。先對(duì)研究區(qū)跨幅的影像進(jìn)行影像拼接，拼接的影像選擇7月份季節(jié)相近的四幅影像，可以使影像光譜值盡量相近，在拼接的過程選擇直方圖配準(zhǔn)，保持拼接后的影像色調(diào)一致。若影像不同時(shí)節(jié)則不能進(jìn)行直方圖匹配，否則會(huì)引起影像色調(diào)失真，信息丟失。將shape矢量格式的研究區(qū)邊界轉(zhuǎn)為覆蓋（Coverage），再將遙感影像每個(gè)波段進(jìn)行剪切，即可完成研究區(qū)遙感影像的剪切。經(jīng)過拼接裁剪后的研究區(qū)遙感影像。如圖22所示。 圖22 2010年研究區(qū)TM遙感影像 KT變換KT變換也稱纓帽(Tasseled Cap)變換，Kauth 。和Thomas 。在總結(jié)Landsat MSS圖像數(shù)據(jù)特征基礎(chǔ)上，提出了一種適用于MSS圖像數(shù)據(jù)的線性變換，使其波譜空間變換到幾個(gè)有物理意義的方向上，即 (5)式中，X為MSS圖像4個(gè)波段數(shù)據(jù)組成的矩陣，每一個(gè)波段像元組成的向量；Ｙ為纓帽變換后的數(shù)據(jù)矩陣；R為纓帽變換的正交變換矩陣；r為補(bǔ)償向量，意在