摘要:本文以罗源湾北岸铁路支线生态环境影响评价为例,探讨了CBERS-02B CCD数据在植被类型分布图制图中的应用,通过非监督分类和目视解疑相结合的方法,本文对研究区2008年7月24日CBERS-02B CCD多光谱遥感影像进行了判读,并对判读效果和制图精度进行了评价,为CBERS 02B CCD数据在环境影响评价生态制图领域的应用提供了技术指导。
关键词:CBERS-02B星 CCD多光谱影像数据 生态制图 环境影响评价 植被类型分布图
自HJ/T19.1997《环境影响评价技术导则非污染生态影响》(以下称《导则》)实施以来,“3S”(GIS、GPS和RS)技术在生态环境影响评价工作中的应用日趋成熟,按照《导则》的要求,生态影响评价一级评价“应利用卫星遥感照片、工程地形图绘制相应的生态环境影响分析图件”,二级评价“对重要敏感区域宜采用卫星遥感技术进行生态制图”。
以往生态制图工作中采用的卫星遥感影像(RS)主要是LandsatTM、ETM+或者SPOT HRV数据,而利用中巴地球资源卫星CCD数据开展相关工作的较少。2007年9月19日,我国成功地发射了中巴地球资源卫星02B星(CBERS-02B),除CCD相机和WFI相机外,还配置了高分辨率HR相机,可满足不同空间尺度、开展周期性、连续性的资源环境调查、评价与监测的应用,保持了中巴资源卫星数据的继承性,实现了资源卫星连续、稳定、可靠的长期运行,影像质量较CBERS-01星和CBERS-02星有较大提高,在国土资源、农业、环境、城市规划、测绘等方面发挥了重要作用。
本次研究利用中国资源卫星应用中心提供的2009年7月24日CBERS-02B~CCD数据,以其在罗源湾北岸铁路支线生态环境影响评价中的应用为例,对植被类型分布图的制图工作开展研究,对中巴卫星数据的推广应用具有一定的意义。
1.研究材料和方法
1.1研究区概况
罗源湾北岸铁路支线位于福建省罗源县东北部罗源湾北岸,工程所在区域主要为沿海丘陵及沿海滩地滨海相沉积地貌,滩地地段内地形平坦,多数被围垦为养殖鱼塘或开发为工业用地,沿海丘陵区高程一般在20~400m,山体地形坡度多在20~40度,冲沟较发育,丘顶呈浑圆状和平顶状,植被较发育。本区域植物区系属泛北极植物区向古热带植物区的过渡地带,种类较为丰富,以亚热带区系成分为主,原生植被为常绿阔叶林,受人类开发建设活动的影响,原生植被消失殆尽,现以人工次生林、经济林和农作物为主。
本次研究的范围确定为:罗源湾北岸铁路支线工程设计外侧轨道用地界向外300m以内区域,生态敏感区域根据地形地貌做适当扩大,总面积2458.36 hm2。
1.2研究材料
本次研究采用的影像数据为中国资源卫星应用中心提供的CBERS.02B星CCDⅡ级产品数据,做过辐射校正和系统的几何校正,图像采集日期为2009年7月24日,图像分幅号为Path 366/Row70。
1.3研究方法
对原始遥感影像进行格式转换、多波段组合、几何精校正等预处理,采用423波段模拟假彩色合成卫星影像图,切出研究区,以遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术为基础,在GPS支持下,根据实地考察和收集到的有关文字与图形资料,建立起地物原型与卫星影像之间的直接解译标志,通过非监督分类和人工目视解译相结合的方法,对研究区植被类型进行判读,得到表示植被类型分布的专题图,并应用CroelDRAW、Photoshop等图像处理软件,添加地图要素,最终完成植被类型分布图制作。采用的遥感图像处理软件为ERDAS IMAGINE 8.7;数据统计通过Aer view 3.2软件进行,主要工作流程如图1,成果图见图2。
2.结果分析
2.1信息提取
在野外实地踏勘和卫片解译的基础上,结合生态评价区地表植被覆盖现状和植被立地情况,根据植物群落的特征,参照吴征镒教授《中国植被》对植被类型的分类系统,将研究区植被划分为针叶林、阔叶林(含针阔混交林、杂木林)、灌丛和灌草丛、经济林、农作物等六种主要类型,同时考虑水域水生藻类所具有的实际生产能力,具体见表1。
2.2精度分析
按照专题图中植被类型面积的级别进行分级,与分类结果进行比较,检查错分和漏分情况。根据制图规范,在纸质地图上的最小图斑为2mm×2mm,所以在1:5万、1:1037、1:25万地图中最小图斑代表的面积分别为1hm2、4hm2、25 hm2。
本次研究对植被类型面积分级按照小于1hm2,1~4hm2,4~25hm2,大于25hm2等4个级别,以检验对不同比例尺地图中的植被类型专题信息提取的精度各级别的分类结果精度,并根据各级别的面积比例确定整体分类精度。具体见表2。
通过对专题图提供的信息和目视判读结果进行比较发现,当植被拼块的面积小于4000m2时,遥感图像上就很难将它与其背景区分开,很容易导致错分和漏分。而且,对于面积较小的植被拼块,由于图像的栅格相对较大,反映的地物不精细,边界很难确定,与其周围地物形成的混合像元与纯像元的差异较大,所以分类结果精度较低。经分析,错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元,漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。
3.论与讨论
(1)借助CBERS-02B星CCD多光谱影像,采用非监督分类和目视解疑相结合的方法,操作比较简单、应用比较方便。没有必要像监督分类那样选择训练样本,能够对研究区植被类型分布情况进行比较准确的判读,借助gis分析软件,可定量计算相关数据,从而为建设项目生态环评提供技术支撑。
(2)利用CBERS-02B CCD图像提取地表植被信息,对面积大于1hm2的拼块分类效果较好,当面积小于1hm2时,受图像的分辨率限制,其边界很难精细地反映出来,所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说,小于1hm2的图斑达不到上图的最小面积。所以获取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4%和77.9%,因此,对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图,要求获取植被信息的精度较高时才能能够满足制图要求。
(3)CBERS-02B星CCD二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正,但是其坐标信息不准确,须重新加以几何精校正;此外,CBRES-02B星的Band 5与其他4个波段存在比较大的偏移量,要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声、条纹现象和一定的不稳定性,在一定程度上影响了图像的分辨率和清晰度及判读结果。
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2.1信息提取
在野外实地踏勘和卫片解译的基础上,结合生态评价区地表植被覆盖现状和植被立地情况,根据植物群落的特征,参照吴征镒教授《中国植被》对植被类型的分类系统,将研究区植被划分为针叶林、阔叶林(含针阔混交林、杂木林)、灌丛和灌草丛、经济林、农作物等六种主要类型,同时考虑水域水生藻类所具有的实际生产能力,具体见表1。
2.2精度分析
按照专题图中植被类型面积的级别进行分级,与分类结果进行比较,检查错分和漏分情况。根据制图规范,在纸质地图上的最小图斑为2mm×2mm,所以在1:5万、1:1037、1:25万地图中最小图斑代表的面积分别为1hm2、4hm2、25 hm2。
本次研究对植被类型面积分级按照小于1hm2,1~4hm2,4~25hm2,大于25hm2等4个级别,以检验对不同比例尺地图中的植被类型专题信息提取的精度各级别的分类结果精度,并根据各级别的面积比例确定整体分类精度。具体见表2。
通过对专题图提供的信息和目视判读结果进行比较发现,当植被拼块的面积小于4000m2时,遥感图像上就很难将它与其背景区分开,很容易导致错分和漏分。而且,对于面积较小的植被拼块,由于图像的栅格相对较大,反映的地物不精细,边界很难确定,与其周围地物形成的混合像元与纯像元的差异较大,所以分类结果精度较低。经分析,错分的部分主要是相互间光谱特征相近的经济林和阔叶林、农作物和灌草丛等与其他地物相互混合像元,漏分的部分主要是滩涂和新近开发区域。
3.论与讨论
(1)借助CBERS-02B星CCD多光谱影像,采用非监督分类和目视解疑相结合的方法,操作比较简单、应用比较方便。没有必要像监督分类那样选择训练样本,能够对研究区植被类型分布情况进行比较准确的判读,借助gis分析软件,可定量计算相关数据,从而为建设项目生态环评提供技术支撑。
(2)利用CBERS-02B CCD图像提取地表植被信息,对面积大于1hm2的拼块分类效果较好,当面积小于1hm2时,受图像的分辨率限制,其边界很难精细地反映出来,所以分类效果较差。而对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图制图来说,小于1hm2的图斑达不到上图的最小面积。所以获取地表植被信息的用户精度和制图精度要分别高于81.4%和77.9%,因此,对1:5万及小于1:5万比例尺的专题图,要求获取植被信息的精度较高时才能能够满足制图要求。
(3)CBERS-02B星CCD二级产品数据虽经过辐射校正和系统的几何校正,但是其坐标信息不准确,须重新加以几何精校正;此外,CBRES-02B星的Band 5与其他4个波段存在比较大的偏移量,要与其他波段进行配准后才能使用。中巴资源卫星数据还存在噪声、条纹现象和一定的不稳定性,在一定程度上影响了图像的分辨率和清晰度及判读结果。
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