不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法--以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算。针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3—4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型。针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化。精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行。研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711。这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度。

基于中分辨率TM数据的湿地水生植被提取

利用湿地水生植被生长旺盛、光谱反射较强、光谱信息比较丰富的8月份中分辨率Landsat TM和ETM+多光谱遥感影像,采用面向对象的分类方法,进行野鸭湖湿地水生植被的提取。研究表明:在提取过程中,通过对原始影像进行主成分变换和穗帽变换,将主要信息与噪声分离,不仅减小了数据冗余和波段间的相关性,而且增大了影像上湿地水生植被与其他地物类型光谱和空间信息的差异性,并结合野外水生植被光谱特征分析,选择归一化植被指数NDVI与归一化水体指数NDWI辅助分类,构建特征波段或波段组合,然后,确定适当的隶属度函数和阈值范围,构建分类决策树,完成湿地水生植被的自动分类,提高了影像分割与面向对象分类的精度,取得了较为理想的湿地水生植被提取结果。2002年和2008年两景影像的总体分类精度分别达到86.5%和85.44%,表明中分辨率TM影像可以满足湿地水生植被提取的需要,又因为其具有较高的波谱分辨率、极为丰富的信息量、相对较低的价格、长时间序列,可以作为近20a湿地水生植被提取和动态变化监测的主要数据源。

叶冠尺度野鸭湖湿地植物群落含水量的高光谱估算模型

利用高光谱遥感技术定量估测野鸭湖湿地植被含水量,对于监测和诊断野鸭湖湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义,也能够为高光谱遥感影像在野鸭湖湿地植被含水量诊断中的实际应用提供理论依据和技术支持。采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植被冠层和叶片的光谱,并测定了对应的含水量。以上述实测数据为基础,首先以芦苇为例初步探明了不同含水量水平下典型湿地植被冠层和叶片光谱反射率的响应模式,然后采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,从冠层和叶片两种层次,对不同尺度下的含水量与"三边"参数及高光谱植被指数进行了分析拟合,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行了测试和检验,确立了不同尺度下野鸭湖湿地植被含水量的定量监测模型。结果表明:(1)随着含水量水平的增加,芦苇冠层与叶片光谱在可见光波段(350—760 nm)和红外波段(760—2500 nm)的反射率均呈逐渐降低趋势。(2)不同尺度含水量与选取的光谱特征参数整体上相关性较强,与"三边"参数基本上都呈极显著相关,相关系数最大达到0.906;与高光谱指数全部呈极显著相关,相关系数最小为0.455,最大达到0.919,并通过选取不同尺度上相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和高光谱植被指数构建了不同尺度下的含水量估算模型。其中,冠层尺度下,黄边面积(SDy)与SRWI(Simple Ratio Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=-9.462x2-2.671x+0.608和y=0.219e1.010x;叶片尺度下,红边面积(SDr)与WI(Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=0.562x+0.376和y=2.028x2-0.476x-1.009。通过3K-CV的交叉验证,不同尺度下的含水量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的最小值为94.92%,最大值为97.06%,表明估测模型具有较高的可靠性与普适性。(3)高光谱植被指数与含水量拟合方程的拟合度相对高于"三边"参数与之建立方程的拟合度,说明多波段组合的光谱特征参数更适合含水量的判别。

水分环境梯度下野鸭湖湿地典型植物光谱特征分析

湿地植物在生态水分、物质能量循环中起到重要作用,能够综合反映湿地的生境特征。分别选取典型沉水植物、浮水植物、挺水植物、湿生植物和中生植物,采用导数法和包络线去除法,分析不同水分环境梯度下植物的光谱特征和变化趋势。挺水植物、湿生植物和中生的反射率值最高,其次为浮水植物类型,沉水植物受到水体的强烈影响,反射率值最低。导数法能够将原始光谱曲线的变化趋势放大,呈现出更多的特征波段。光谱曲线在520和710nm附近达到增长最快点,并可作为区别沉水植物与其他植物类型的特征波段。挺水植物香蒲和湿生植物三叶鬼针草的绿峰值最高。依照水分环境由高到低变化,沉水植物、浮水植物和挺水植物的红边值逐渐上升,湿生植物和中生植物的红边值略低。包络线去除法将原始的光谱曲线转化成吸收曲线,吸收深度变化表现为沉水植物<浮水植物<挺水植物<湿生植物,而中生植物值要略低于湿生植物。除中生植物外,植物在500和675nm附近的吸收面积随着水分环境梯度的降低而升高。

基于GIS、RS的野鸭湖及周边湿地资源动态变化分形研究

介绍了分形几何学理论及其特点。首先,基于GIS、RS技术,利用多源遥感影像融合技术和GIS叠置对比分析功能、人机交互解译,得出北京市野鸭湖湿地自然保护区及周边区域在1998年、2000年和2002年湿地资源现状;再利用方正智慧软件统计出各类型湿地图斑的周长和面积,并求出面积、周长的对数,根据二维欧氏空间分形维计算模型,计算出各类型湿地资源的分形维数值和稳定性指数;最后,根据分行维数和稳定性指数的物理意义,揭示了野鸭湖地区湿地资源的动态变化情况。研究表明,沼泽和湖泊是该区域湿地环境的主体,也是最脆弱的湿地要素;湿地资源分形维数(D)和稳定性指数(SK)可以为湿地环境评价、湿地资源的合理利用与可持续发展提供决策依据。

游憩机会谱在城市湿地公园中的应用:以野鸭湖湿地公园为例

游憩机会谱(ROS)是一种有效规划和管理游憩资源的方法,它以游憩需求为导向,依据不同的环境因素对游憩区域进行分类管理。基于游憩机会谱理论,以野鸭湖湿地公园为例,从等相环境质量、游憩活动质量、科普宣教功能和管理质量4个方面构建城市湿地公园游憩机会评价指标体系,并对各环境因子进行重要性分析。建立城市湿地公园游憩机会谱,划分为4种不同类型的游憩机会谱系,以期为城市湿地公园功能分区的科学规划提供参考,为发挥城市湿地公园的综合效能提供科学依据。

哈素海雁鸭类生态习性研究

调查了哈素海雁鸭类的生态习性.结果表明,哈素海雁鸭类共计8属20种,其中旅鸟17种,夏候鸟3种;春季迁来和秋季迁离时间集中在3月中下旬和11月中旬,春季迁来和秋季迁离持续时间较长;春季路过但秋季不路过哈素海的物种有针尾鸭等5种,春季和秋季均路过的物种有赤膀鸭等14种,秋季路过的只有大天鹅1种;春季种群数量明显多于秋季的物种有罗纹鸭等5种,但绿头鸭等9种的种群数量变动不明显,基本保持稳定.

湿地公园的生态旅游及科普宣教——以野鸭湖、邛海为例

利用问卷调查、随机采访及专人访谈等方法,对四川邛海和北京野鸭湖二个湿地公园展开了实地调研。结果表明:游客生态意识较薄弱,同时公园管理方未能较好开展生态知识宣传,湿地公园科普宣教设施和能力与游客生态旅游需求存在"断层"现象,生态科普宣教效果不佳。建议应强化针对不同年龄群体的宣教系统设计,完善解说体系和宣传体系,设立生态体验设施等改进措施。

基于3S技术的野鸭湖湿地系统景观格局演变研究

野鸭湖湿地自然保护区是北京最大的湿地自然保护区,也是唯一的湿地鸟类自然保护区,因此,选择野鸭湖研究城市湿地景观格局演变特征具有典型意义。以野鸭湖自然保护区为研究对象,分析了1999年、2004年、2009年和2014年4个时期野鸭湖湿地系统景观格局演变过程,并根据景观指数分析其动态变化趋势。研究结果表明:①野鸭湖湿地面积在1999~2004年间逐渐减少,之后逐年恢复,至2014年湿地面积总数已恢复到1999年的水平,但水体的面积仍缩减一半,主要恢复的是草甸湿地和疏林湿地。②野鸭湖湿地景观格局的变化特征主要表现为:景观破碎度增加,景观形状更加复杂,景观多样性和异质性增加而优势度降低。③野鸭湖湿地斑块类型呈现如下特征:耕地连片分布,耕地开垦力度减缓;草甸湿地成片增长且优势度逐渐明显,形状复杂;水体分布聚集,2014年出现恢复现象;疏林湿地面积不断增长,呈现破碎化现象;建筑用地面积也略微增长,但分布分散;滩涂湿地面积最小,形状简单。

北京野鸭湖湿地观测站大气颗粒物变化特征

利用北京延庆野鸭湖湿地生态气象观测站2013年PM_(2.5)和PM_(10)连续观测资料,统计分析野鸭湖地区大气颗粒物的变化特征及气象影响因素。研究结果表明:野鸭湖观测站PM_(2.5)和PM_(10)年平均浓度分别为45.7μg/m3和80.2μg/m^3,超标率分别为17.8%和11.4%,以《环境空气质量标准》二级标准统计。PM_(2.5)和PM_(10)均在1月达到峰值,7月出现最低值。各季PM_(2.5)/PM_(10)值在37.8%～69.9%之间,春季以PM_(10)污染为主,冬季以PM_(2.5)为主。各季节PM_(2.5)和PM_(10)日变化中夏季出峰最早,冬季最晚,冬春季PM_(2.5)浓度为双峰型,夏秋季为单峰型;PM_(10)的日变化仅春季与PM_(2.5)略有不同,晚上峰值强度远大于早上。野鸭湖地区颗粒物污染受本地源和外来源的共同影响,东北气流易造成颗粒物积累,而西南气流有利于颗粒物稀释扩散。典型污染过程显示,持续的东北风控制、风速2.0 m/s左右、平均相对湿度在80.0%左右利于颗粒物浓度的增加;而偏西气流和较高温度、较低湿度能共同起到缓解污染的作用。

北京野鸭湖湿地观测站O_3变化特征及影响因素

利用2013年8月22日-12月31日北京野鸭湖湿地生态气象观测站监测数据,分析O3浓度变化特征及其影响因素。结果表明,研究时段野鸭湖站O3浓度小时均值为48.3μg/m3,超过一级标准率为3.7%,超过二级标准率为1.3%。O3浓度显午后单峰型,高浓度阶段出峰时间(17:00)比低浓度阶段晚2 h,O3浓度最大值与最小值比值较低。O3浓度变化与气温、风速显正相关,与相对湿度显负相关;受局地上游污染源影响,当低层风向在22.5°~180.0°之间时易造成高O3浓度,西南气流反之。持续的偏东风控制和适中的温度、风速、相对湿度是产生光化学污染的重要气象条件,且一天中超标时段多发生在13:00-17:00。

土壤退化对湿地植被布局的影响建模研究——以野鸭湖公园为例

以往土壤退化对湿地植被布局的影响建模分析通常只针对一种人为干扰模式,对于多重干扰模式下的建模分析效果较差,针对该问题,设计多重干扰模式下的影响模型构建。以野鸭湖公园为例研究土壤退化特征,并在不同人为干扰下分析湿地植被布局情况。采用FieldSpec3背式野外高光谱辐射仪,对土壤退化造成的湿地植被布局影响光谱特征量进行采集。通过光谱平滑去燥、剔除水汽吸收波段以及光谱曲线均值处理等步骤,完成数据预处理。依据湿地植被生长危害破坏趋势,构建土壤退化特征下的湿地植被布局被影响模型,并进行修订。通过实例分析结果可知,该模型分析效果较好,为湿地植被保护提供技术支持。

生态修复视角下城市湿地公园景观设计研究——以野鸭湖湿地公园为例

在快速城镇化发展,导致自然生境破碎、生态空间承载力降低、生态系统服务能力降低等问题背景下,城市湿地对人居生态环境具有重要作用,也是城市生态基础设施的重要组成部分。文章从生态修复视角出发,分析野鸭湖湿地公园,探讨城市湿地景观设计方法与策略。以期从自然生境系统重构、景观体验与设施完善等方面丰富城市湿地公园景观设计方法,为城市湿地生态景观建设提出参考性意见。

鄱阳湖六种野鸭越冬行为及觅食策略

2019年10月—2020年1月和2020年10月—2021年1月,采用瞬时扫描法和焦点动物法对鄱阳湖区6种野鸭越冬行为和觅食策略进行了观察。结果表明,6种野鸭最多的4种行为均为取食、休息、修整和运动。绿头鸭(Anas platyrhynchos)、赤麻鸭(Tadorna ferruginea)和针尾鸭(Anas acuta)的取食行为比例均极显著高于休息行为(P<0.01),采用多取食少休息的行为模式。绿翅鸭(Anas crecca)和赤颈鸭(Mareca penelope)的休息行为比例均显著高于取食行为(P<0.01),采用多休息少取食的行为模式;斑嘴鸭(Anas zonorhyncha)取食和休息行为比例无显著差异(P>0.05),采用取食和休息并重的行为模式。6种野鸭的体型大小与取食(P>0.05)和休息行为比例(P>0.05)均无显著相关性,时间分配主要由野鸭采用的行为模式决定。取食策略上,赤麻鸭以头部和头颈浸入水中这两种方式为主,其余5种野鸭均以头颈浸入水中的取食方式为主,表明它们的主要食物资源均在水下。不同头颈长度的野鸭取食深度差异较大,产生空间生态位分化,减少种间竞争。6种野鸭取食多样性指数与运动行为比例呈显著负相关(r=-0.609,P<0.05),与取食行为比例呈显著正相关(r=0.936,P<0.01),表明取食方式多样化的野鸭不需要频繁更换觅食地,从而减少运动行为来节省能量。绿翅鸭、斑嘴鸭、绿头鸭和针尾鸭的体重与头颈取食持续时间(r=0.999,P<0.01)呈显著正相关,与取食频次呈显著负相关(r=-1.000,P<0.01)。上述结果表明,鄱阳湖区野鸭的行为模式差异较大,体型较大的野鸭采用增加取食持续时间的策略,体型较小的野鸭采用增加取食频次的策略。

北京市重要湿地生态系统健康评价

通过遥感信息提取、实地采样、数据统计和问卷调查等方式,构建了湿地生态系统健康评价指标体系,该体系包括水环境、土壤、生物、景观和社会5方面共13个指标。对北京市3处重要湿地——野鸭湖湿地、汉石桥湿地和密云水库开展了湿地健康评价。结果表明,野鸭湖湿地自然保护区、汉石桥湿地自然保护区和密云水库的综合健康指数为7.08、3.33和5.95,健康等级分别为"好"、"中"和"中",健康状况差异显著。