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文檔簡介
1、探討CBERS-02BCCD數據在植被類型分布圖制圖中的應用 自HJT19.1997環境影響評價技術導則非污染生態影響(以下稱導則)實施以來,“3S”(GIS、GPS和RS)技術在生態環境影響評價工作中的應用日趨成熟,按照導則的要求,生態影響評價一級評價“應利用衛星遙感照片、工程地形圖繪制相應的生態環境影響分析圖件”,二級評價“對重要敏感區域宜采用衛星遙感技術進行生態制圖”。 以往生態制圖工作中采用的衛星遙感影像(RS)主要是LandsatTM、ETM+
2、或者SPOT HRV數據,而利用中巴地球資源衛星CCD數據開展相關工作的較少。2007年9月19日,我國成功地發射了中巴地球資源衛星02B星(CBERS-02B),除CCD相機和WFI相機外,還配置了高分辨率HR相機,可滿足不同空間尺度、開展周期性、連續性的資源環境調查、評價與監測的應用,保持了中巴資源衛星數據的繼承性,實現了資源衛星連續、穩定、可靠的長期運行,影像質量較CBERS-01星和CBERS-02星有較大提高,在國土資源、農業、環境、城市規劃、測繪等方面發揮了重要作用。 本次研究利用中國資源衛星應用中心提供的2009年7月24日CBERS-02BCCD數據,以其在羅源灣北岸鐵路支線生
3、態環境影響評價中的應用為例,對植被類型分布圖的制圖工作開展研究,對中巴衛星數據的推廣應用具有一定的意義。 1.研究材料和方法 1.1研究區概況 羅源灣北岸鐵路支線位于福建省羅源縣東北部羅源灣北岸,工程所在區域主要為沿海丘陵及沿海灘地濱海相沉積地貌,灘地地段內地形平坦,多數被圍墾為養殖魚塘或開發為工業用地,沿海丘陵區高程一般在20400m,山體地形坡度多在2040度,沖溝較發育,丘頂呈渾圓狀和平頂狀,植被較發育。本區域植物區系屬泛北極植物區向古熱帶植物區的過渡地帶,種類較為豐富,以亞熱帶區系成分為主,原生植被為常綠闊葉林,受人類開發建設活動的影響,原生植被消失殆盡,現以人工次生林、經濟林和農作物
4、為主。 本次研究的范圍確定為:羅源灣北岸鐵路支線工程設計外側軌道用地界向外300m以內區域,生態敏感區域根據地形地貌做適當擴大,總面積2458.36 hm2。 1.2研究材料 本次研究采用的影像數據為中國資源衛星應用中心提供的CBERS.02B星CCD級產品數據,做過輻射校正和系統的幾何校正,圖像采集日期為2009年7月24日,圖像分幅號為Path 366Row70。 1.3研究方法 對原始遙感影像進行格式轉換、多波段組合、幾何精校正等預處理,采用423波段模擬假彩色合成衛星影像圖,切出研究區,以遙感(RS)與地理信息系統(GIS)技術為基礎,在GPS支持下,根據實地考察和收集到的有關文字與圖
5、形資料,建立起地物原型與衛星影像之間的直接解譯標志,通過非監督分類和人工目視解譯相結合的方法,對研究區植被類型進行判讀,得到表示植被類型分布的專題圖,并應用CroelDRAW、Photoshop等圖像處理軟件,添加地圖要素,最終完成植被類型分布圖制作。采用的遙感圖像處理軟件為ERDAS IMAGINE 8.7;數據統計通過Aer view 3.2軟件進行,主要工作流程如圖1,成果圖見圖2。 2.結果分析 2.1信息提取 在野外實地踏勘和衛片解譯的基礎上,結合生態評價區地表植被覆蓋現狀和植被立地情況,根據植物群落的特征,參照吳征鎰教授中國植被對植被類型的分類系
6、統,將研究區植被劃分為針葉林、闊葉林(含針闊混交林、雜木林)、灌叢和灌草叢、經濟林、農作物等六種主要類型,同時考慮水域水生藻類所具有的實際生產能力,具體見表1。 1 2 下一頁 2.2精度分析 按照專題圖中植被類型面積的級別進行分級,與分類結果進行比較,檢查錯分和漏分情況。根據制圖規范,在紙質地圖上的最小圖斑為2mm×2mm,所以在1:5萬、1:1037、1:25萬地圖中最小圖斑代表的面積分別為1hm2、4hm2、25 hm2。 本次研究對植被類型面積分級按
7、照小于1hm2,14hm2,425hm2,大于25hm2等4個級別,以檢驗對不同比例尺地圖中的植被類型專題信息提取的精度各級別的分類結果精度,并根據各級別的面積比例確定整體分類精度。具體見表2。 通過對專題圖提供的信息和目視判讀結果進行比較發現,當植被拼塊的面積小于4000m2時,遙感圖像上就很難將它與其背景區分開,很容易導致錯分和漏分。而且,對于面積較小的植被拼塊,由于圖像的柵格相對較大,反映的地物不精細,邊界很難確定,與其周圍地物形成的混合像元與純像元的差異較大,所以分類結果精度較低。經分析,錯分的部分主要是相互間光譜特征相近的經濟林和闊葉林、農作物和灌草叢等與其他地物相互混合像元,漏分的
8、部分主要是灘涂和新近開發區域。 3.論與討論 (1)借助CBERS-02B星CCD多光譜影像,采用非監督分類和目視解疑相結合的方法,操作比較簡單、應用比較方便。沒有必要像監督分類那樣選擇訓練樣本,能夠對研究區植被類型分布情況進行比較準確的判讀,借助gis分析軟件,可定量計算相關數據,從而為建設項目生態環評提供技術支撐。 (2)利用CBERS-02B CCD圖像提取地表植被信息,對面積大于1hm2的拼塊分類效果較好,當面積小于1hm2時,受圖像的分辨率限制,其邊界很難精細地反映出來,所以分類效果較差。而對1:5萬及小于1:5萬比例尺的專題圖制圖來說,小于1hm2的圖斑達不到上圖的最小面積。所以獲
9、取地表植被信息的用戶精度和制圖精度要分別高于81.4和77.9,因此,對1:5萬及小于1:5萬比例尺的專題圖,要求獲取植被信息的精度較高時才能能夠滿足制圖要求。 (3)CBERS-02B星CCD二級產品數據雖經過輻射校正和系統的幾何校正,但是其坐標信息不準確,須重新加以幾何精校正;此外,CBRES-02B星的Band 5與其他4個波段存在比較大的偏移量,要與其他波段進行配準后才能使用。中巴資源衛星數據還存在噪聲、條紋現象和一定的不穩定性,在一定程度上影響了圖像的分辨率和清晰度及判讀結果。 2.結果分析 2.1信息提取 在野外實地踏勘和衛片解譯的基礎上,結合生態評價區地表植被覆蓋現狀和植被立地情
10、況,根據植物群落的特征,參照吳征鎰教授中國植被對植被類型的分類系統,將研究區植被劃分為針葉林、闊葉林(含針闊混交林、雜木林)、灌叢和灌草叢、經濟林、農作物等六種主要類型,同時考慮水域水生藻類所具有的實際生產能力,具體見表1。 2.2精度分析 按照專題圖中植被類型面積的級別進行分級,與分類結果進行比較,檢查錯分和漏分情況。根據制圖規范,在紙質地圖上的最小圖斑為2mm×2mm,所以在1:5萬、1:1037、1:25萬地圖中最小圖斑代表的面積分別為1hm2、4hm2、25 hm2。 本次研究對植被類型面積分級按照小于1hm2,14hm2,425hm2,大于25hm2等4個級別,
11、以檢驗對不同比例尺地圖中的植被類型專題信息提取的精度各級別的分類結果精度,并根據各級別的面積比例確定整體分類精度。具體見表2。 通過對專題圖提供的信息和目視判讀結果進行比較發現,當植被拼塊的面積小于4000m2時,遙感圖像上就很難將它與其背景區分開,很容易導致錯分和漏分。而且,對于面積較小的植被拼塊,由于圖像的柵格相對較大,反映的地物不精細,邊界很難確定,與其周圍地物形成的混合像元與純像元的差異較大,所以分類結果精度較低。經分析,錯分的部分主要是相互間光譜特征相近的經濟林和闊葉林、農作物和灌草叢等與其他地物相互混合像元,漏分的部分主要是灘涂和新近開發區域。 3.論與討論 (1)借助CBERS-02B星CCD多光譜影像,采用非監督分類和目視解疑相結合的方法,操作比較簡單、應用比較方便。沒有必要像監督分類那樣選擇訓練樣本,能夠對研究區植被類型分布情況進行比較準確的判讀,借助gis分析軟件,可定量計算相關數據,從而為建設項目生態環評提供技術支撐。 (2)利用CBERS-02B CCD圖像提取地表植被信息,對面積大于1hm2的拼塊分類效果較好,當面積小于1hm2時,受圖像的分辨率限制,其邊界很難精細地反映出來,所以分類效果
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