1、探討CBERS-02BCCD數(shù)據(jù)在植被類型分布圖制圖中的應(yīng)用            自HJT19.1997環(huán)境影響評價(jià)技術(shù)導(dǎo)則非污染生態(tài)影響(以下稱導(dǎo)則)實(shí)施以來，“3S”(GIS、GPS和RS)技術(shù)在生態(tài)環(huán)境影響評價(jià)工作中的應(yīng)用日趨成熟，按照導(dǎo)則的要求，生態(tài)影響評價(jià)一級評價(jià)“應(yīng)利用衛(wèi)星遙感照片、工程地形圖繪制相應(yīng)的生態(tài)環(huán)境影響分析圖件”，二級評價(jià)“對重要敏感區(qū)域宜采用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行生態(tài)制圖”。 以往生態(tài)制圖工作中采用的衛(wèi)星遙感影像(RS)主要是LandsatTM、ETM+

2、或者SPOT HRV數(shù)據(jù)，而利用中巴地球資源衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)開展相關(guān)工作的較少。2007年9月19日，我國成功地發(fā)射了中巴地球資源衛(wèi)星02B星(CBERS-02B)，除CCD相機(jī)和WFI相機(jī)外，還配置了高分辨率HR相機(jī)，可滿足不同空間尺度、開展周期性、連續(xù)性的資源環(huán)境調(diào)查、評價(jià)與監(jiān)測的應(yīng)用，保持了中巴資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)的繼承性，實(shí)現(xiàn)了資源衛(wèi)星連續(xù)、穩(wěn)定、可靠的長期運(yùn)行，影像質(zhì)量較CBERS-01星和CBERS-02星有較大提高，在國土資源、農(nóng)業(yè)、環(huán)境、城市規(guī)劃、測繪等方面發(fā)揮了重要作用。 本次研究利用中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的2009年7月24日CBERS-02BCCD數(shù)據(jù)，以其在羅源灣北岸鐵路支線生

3、態(tài)環(huán)境影響評價(jià)中的應(yīng)用為例，對植被類型分布圖的制圖工作開展研究，對中巴衛(wèi)星數(shù)據(jù)的推廣應(yīng)用具有一定的意義。 1.研究材料和方法 1.1研究區(qū)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(qū)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(nèi)地形平坦，多數(shù)被圍墾為養(yǎng)殖魚塘或開發(fā)為工業(yè)用地，沿海丘陵區(qū)高程一般在20400m，山體地形坡度多在2040度，沖溝較發(fā)育，丘頂呈渾圓狀和平頂狀，植被較發(fā)育。本區(qū)域植物區(qū)系屬泛北極植物區(qū)向古熱帶植物區(qū)的過渡地帶，種類較為豐富，以亞熱帶區(qū)系成分為主，原生植被為常綠闊葉林，受人類開發(fā)建設(shè)活動的影響，原生植被消失殆盡，現(xiàn)以人工次生林、經(jīng)濟(jì)林和農(nóng)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(shè)計(jì)外側(cè)軌道用地界向外300m以內(nèi)區(qū)域，生態(tài)敏感區(qū)域根據(jù)地形地貌做適當(dāng)擴(kuò)大，總面積2458.36 hm2。 1.2研究材料 本次研究采用的影像數(shù)據(jù)為中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的CBERS.02B星CCD級產(chǎn)品數(shù)據(jù)，做過輻射校正和系統(tǒng)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(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、多波段組合、幾何精校正等預(yù)處理，采用423波段模擬假彩色合成衛(wèi)星影像圖，切出研究區(qū)，以遙感(RS)與地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)為基礎(chǔ)，在GPS支持下，根據(jù)實(shí)地考察和收集到的有關(guān)文字與圖

5、形資料，建立起地物原型與衛(wèi)星影像之間的直接解譯標(biāo)志，通過非監(jiān)督分類和人工目視解譯相結(jié)合的方法，對研究區(qū)植被類型進(jìn)行判讀，得到表示植被類型分布的專題圖，并應(yīng)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(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)通過Aer view 3.2軟件進(jìn)行，主要工作流程如圖1，成果圖見圖2。    2.結(jié)果分析 2.1信息提取 在野外實(shí)地踏勘和衛(wèi)片解譯的基礎(chǔ)上，結(jié)合生態(tài)評價(jià)區(qū)地表植被覆蓋現(xiàn)狀和植被立地情況，根據(jù)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(tǒng)，將研究區(qū)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(jīng)濟(jì)林、農(nóng)作物等六種主要類型，同時(shí)考慮水域水生藻類所具有的實(shí)際生產(chǎn)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(jìn)行分級，與分類結(jié)果進(jìn)行比較，檢查錯分和漏分情況。根據(jù)制圖規(guī)范，在紙質(zhì)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(gè)級別，以檢驗(yàn)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(jié)果精度，并根據(jù)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(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，當(dāng)植被拼塊的面積小于4000m2時(shí)，遙感圖像上就很難將它與其背景區(qū)分開，很容易導(dǎo)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(xì)，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(jié)果精度較低。經(jīng)分析，錯分的部分主要是相互間光譜特征相近的經(jīng)濟(jì)林和闊葉林、農(nóng)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(fā)區(qū)域。 3.論與討論 (1)借助CBERS-02B星CCD多光譜影像，采用非監(jiān)督分類和目視解疑相結(jié)合的方法，操作比較簡單、應(yīng)用比較方便。沒有必要像監(jiān)督分類那樣選擇訓(xùn)練樣本，能夠?qū)ρ芯繀^(qū)植被類型分布情況進(jìn)行比較準(zhǔn)確的判讀，借助gis分析軟件，可定量計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)，從而為建設(shè)項(xiàng)目生態(tài)環(huán)評提供技術(shù)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(dāng)面積小于1hm2時(shí)，受圖像的分辨率限制，其邊界很難精細(xì)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(dá)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(shí)才能能夠滿足制圖要求。 (3)CBERS-02B星CCD二級產(chǎn)品數(shù)據(jù)雖經(jīng)過輻射校正和系統(tǒng)的幾何校正，但是其坐標(biāo)信息不準(zhǔn)確，須重新加以幾何精校正；此外，CBRES-02B星的Band 5與其他4個(gè)波段存在比較大的偏移量，要與其他波段進(jìn)行配準(zhǔn)后才能使用。中巴資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)還存在噪聲、條紋現(xiàn)象和一定的不穩(wěn)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(jié)果。 2.結(jié)果分析 2.1信息提取 在野外實(shí)地踏勘和衛(wèi)片解譯的基礎(chǔ)上，結(jié)合生態(tài)評價(jià)區(qū)地表植被覆蓋現(xiàn)狀和植被立地情

10、況，根據(jù)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(tǒng)，將研究區(qū)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(jīng)濟(jì)林、農(nóng)作物等六種主要類型，同時(shí)考慮水域水生藻類所具有的實(shí)際生產(chǎn)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(jìn)行分級，與分類結(jié)果進(jìn)行比較，檢查錯分和漏分情況。根據(jù)制圖規(guī)范，在紙質(zhì)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(gè)級別，

11、以檢驗(yàn)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(jié)果精度，并根據(jù)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(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，當(dāng)植被拼塊的面積小于4000m2時(shí)，遙感圖像上就很難將它與其背景區(qū)分開，很容易導(dǎo)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(xì)，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(jié)果精度較低。經(jīng)分析，錯分的部分主要是相互間光譜特征相近的經(jīng)濟(jì)林和闊葉林、農(nóng)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(fā)區(qū)域。 3.論與討論 (1)借助CBERS-02B星CCD多光譜影像，采用非監(jiān)督分類和目視解疑相結(jié)合的方法，操作比較簡單、應(yīng)用比較方便。沒有必要像監(jiān)督分類那樣選擇訓(xùn)練樣本，能夠?qū)ρ芯繀^(qū)植被類型分布情況進(jìn)行比較準(zhǔn)確的判讀，借助gis分析軟件，可定量計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)，從而為建設(shè)項(xiàng)目生態(tài)環(huán)評提供技術(shù)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(dāng)面積小于1hm2時(shí)，受圖像的分辨率限制，其邊界很難精細(xì)地反映出來，所以分類效果