第六章，遥感图像处理
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图像融合-实践应用案例
14人文1第四组
1.湿地生态系统状态分析
基于蒸散发量信息的湿地生态系统监测：
像素级的图像融合操特征级遥感图像融合的应用实例,就 是将基于遥感图像特征融合的蒸散 发特征信息量化分析方法用于对湿地生态系统 的研究之中,以地表水分蒸发和植被蒸腾为切入 点,对湿地生态系统状态的发展变化情况进行分 析和监测。
图4.13（a）是火灾破坏造成的蒸散发量降低的差值变化图像。图 中的红色区域表示蒸散发量下降最多的区域,即受灾程度最严重的 区域。由图可以清楚看出,扎龙湿地核心区域的芦苇地是最主要的 受灾区,周边农作物生长区域受到火灾的影响则不太明显。 图4.13(b)表示了湿地生态系统恢复过程伴随的蒸散发量的上升。 表示为深绿色的芦苇生长区蒸散发量的增长最为剧烈,与4.13（a） 图所示火灾的重灾区有很大程度的重合。这再次说明火灾主要破坏 了芦苇湿地,同时也表明到2002年年底时,遭到破坏的芦苇湿地生态 系统己经得到了很好的恢复。
对于扎龙湿地长时序图像的量化分析,则是作为 特征级遥感图像融合在水文生态学研究中的一 个典型应用实例进行介绍。
将该特征级融合方法应用于对扎龙湿地生态系 统的研究：
扎龙湿地位于黑龙江省齐齐哈尔市东南,面积2100km^2“, 是丹顶鹤等多种濒危鸟类的栖息地。2001年8月至10月湿 地内发生火灾,植被大面积被烧毁,湿地生态系统受到严重 破坏。为评价火灾对湿地生态系统的破坏及湿地生态系统 在灾后的恢复情况,本文利用2001年前后的遥感图像对扎 龙湿地蒸散发特征信息进行量化分析。
特征级的图像融合,是由图像提取特征信息,然后对特 征信息进行综合以得到新的特征信息的过程。与像 素级图像融合的方法相比,特征级图像融合的方法针 对性更强。蒸散发信息的量化过程涉及到众多中间 特征参数,通过多步复合的特征融合来实现,而融合过 程中的融合规则,则以地表各特征参数间的物理关系 和地表结构模型为基础来构造。
受到火灾最直接影响的是湿地植被的规模,火灾对植被整体 生长速度的影响则是间接的。不同种类植被的生长速度存 在自然的区别,而火灾则会对湿地内不同植被生长区造成不 均匀的破坏,从而改变整个湿地生态系统的植被组成,因此 能间接影响到区域植被的整体生长速度。另一方面,火灾之 后湿地进行了补水等补救措施,湿地植被在水量充足的条件 下恢复良好,长势也好于灾前干旱缺水的年份,这一情况也 可以由比值变化图像得到印证。
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扎龙湿地的构成以芦苇生长区为主,周边区域主 要为农田和草地。图4.9是根据2002年7月4日 的卫星遥感图像绘制的全区域的地物类型分布 图。与遥感图像日期对应的地面气象数据如表 4.3所示。
对扎龙湿地的地表蒸散发特征信息进行量化分析,得到如表 4.4所示的结果。 其中,ET表示遥感图像对应日期的日间蒸散发总量的区域 单位面积平均值,T则表示蒸腾量的单位面积平均值。植被 指数NDVI对应着绿色植被的总体规模,因此,比值T/NDVI表 示了单位植被指数产生蒸腾量的大小,可以作为分析植被生 命活动强度的依据。表中比值T/NDVI主要是根据为NDVI 正值的区域进行计算得到结果的平均值。
为对湿地生态系统遭受火灾破坏在区域内不同位置上的程度差别进 行具体评价,将图像变化检测的方法引入对地表蒸散发量的计算结 果的分析过程。利用最基本的图像变化检测算法一差值法,对1999 年10月8日、2001年10月5日以及2002年10月8日的蒸散发量特征 图像进行处理,提取火灾前后湿地蒸散发量的两张变化图像,如图 4.13所示。1999年10月8日的图像代表火灾之前的情况,2001年10 月5日的图像代表火灾刚结束时的情况,2002年10月8日的图像则是 灾后一年的情况。因此,两张变化图像分别描述火灾的破坏作用,以 及灾后的恢复过程。