2020, Vol. 44
文章信息
- 邵亚婷, 卢霞, 叶慧, 张森, 孙敏, 林雅丽, 赵倩. 2020.
- SHAO Ya-ting, LU Xia, YE Hui, ZHANG Sen, SUN Min, LIN Ya-li, ZHAO Qian. 2020.
- 滨海湿地土地覆盖面向对象分类及变化监测
- Object-oriented classification and change monitoring of coastal wetland land covers
- 海洋科学, 44(1): 52-66
- Marine Sciences, 44(1): 52-66.
- http://dx.doi.org/10.11759/hykx20190704001
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文章历史
- 收稿日期：2019-07-04
- 修回日期：2019-08-12
滨海湿地是介于陆地和海洋生态系统之间复杂的过渡性区域[1-2], 具有稳定环境、保护物种基因等功能, 在全球和区域生态过程中发挥着极为重要的作用[3]。盐城滨海湿地属于典型的近海及海岸湿地, 是太平洋西海岸、亚洲大陆边缘最大的海岸型湿地, 拥有独特的淤泥质海岸带及丰富多样的滩涂湿地生态系统, 已列入世界重点湿地名录[4]。江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区(简称盐城保护区)是盐城滨海湿地中保护最完整的部分, 是我国最大的沿海湿地自然保护区, 是全球重要的湿地之一。保护区内河流众多, 沼泽湿地众多, 蕴藏着丰富的生物资源, 为鸟类的栖息和其他动物的生存提供了得天独厚的自然条件, 是各种动物的繁殖地与鸟类的重要越冬地[5]。同时, 盐城保护区作为生产力最高的天然生态系统, 还为其周边居民提供着各种宝贵资源。然而, 在人口和经济的压力之下, 保护区内的实验区已经大部分被开垦为鱼塘或农田, 缓冲区也很大程度上受到人为干扰, 目前只有核心区仍然保留着大片原生湿地; 同时, 过热的经济开发活动也在不断导致滩涂湿地的资源遭到破坏。
土地覆盖是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体, 包括地表植被、土壤、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物(如道路等), 具有特定的时间和空间属性, 其形态和状态可在多种时空尺度上变化[6]。几十年来, 盐城保护区的土地覆盖发生了巨大的变化[7], 土地覆盖变化能够体现人与自然的相互作用, 人类对地表景观的开发、利用而引起土地覆盖发生变化。因此, 及时有效地研究盐城保护区土地覆盖的变化对保护江苏盐城滨海湿地生态系统的安全与稳定, 维持人与自然的和谐共存非常重要。利用遥感技术对盐城滨海湿地土地覆盖变化的研究已经成为国内外研究的热点[7-18]。左平等[7]基于1976年的地形测绘数据和1987、1992、1997、2002、2007年的遥感数据提取土地利用和景观的时空变化, 并分析了江苏盐城滨海湿地的景观变化和驱动力。贺秋华[8]以江苏滨海地区为研究对象, 以1987年利用现状图、1997年和2006年TM遥感影像为数据源, 运用3S技术, 采用定性与定量相结合的手段, 系统分析了该区域土地利用时空变化特征。张华兵等[9]将盐城国家级自然保护区核心区划分为人工管理区和自然湿地区, 根据1987、1997、2007年3个时相的景观资料, 运用遥感(RS)、地理信息系统(GIS)技术和景观生态学方法, 分析不同驱动力下湿地景观格局的变化差异。王凯等[10]以盐城国家级珍禽自然保护区核心区为例, 基于3期(2002、2010、2013年)遥感影像数据, 通过监督分类方法研究了近10年来核心区湿地土地利用类型的变化情况, 为保护区核心区进一步加强管理与保护提供科学依据。郝敬锋等[11]基于RS和GIS技术, 利用1987—2007年期间3个时相的遥感图像提取了江苏省滨海湿地信息, 定量分析了研究区湿地资源的演变趋势和驱动机制。杜培军等[12]基于景观生态学原理、RS和GIS技术, 分析了1992—2009年江苏滨海湿地景观格局动态变化。丁晶晶等[15]选用1992年、2002年和2006年的TM影像, 分析了江苏省盐城海岸带湿地的景观格局特征及其景观动态变化。尽管以上学者利用RS和GIS相结合的方法开展了盐城滨海湿地土地覆盖变化研究, 但在盐城保护区土地利用及景观格局变化监测方面的研究稍显集中, 而对盐城保护区土地覆盖分类算法及其长时间序列的变化监测研究偏少。为深入探讨盐城保护区核心区的土地覆盖分类算法及其变化监测, 本文选用1973—2018年期间6期遥感影像, 通过构建土地覆盖分类规则集, 应用面向对象的分类方法提取研究区土地覆盖分类信息; 基于土地利用转移矩阵分析土地覆盖变化特征。通过该研究可为人类活动、盐城保护区的保护和建设提供有利的依据和建设性意见。
1 数据和方法 1.1 研究区概况江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区位于江苏省盐城市境内的沿海地带(119°53′45″E~121°18′12″E, 32°48′47″N~34°29′28″N), 地跨响水县、滨海县、射阳县、亭湖区、大丰区、东台市的沿海滩涂, 其海岸线长达约500 km, 区域面积为247 260 hm2。盐城保护区属于北亚热带向南暖温带过渡的气候类型, 具有季风盛行、四季分明、日照充足、无霜期、降水丰富、雨热同期的特征。主要受海洋性和大陆性气候影响, 年平均气温为13.7~14.6, ℃光照充足, 无霜期210~224 d, 雨水丰沛, 年平均降水量980~1 070 mm。
盐城保护区内的滩涂主要是1128—1855年, 黄河从黄土高原携带大量的泥沙以及来自海底的部分泥沙在潮流等海洋动力作用下淤积而成的粉沙淤泥质滨海平原。1855年黄河北迁, 泥沙来源骤减, 导致射阳河以北开始侵蚀, 射阳河以南仍然淤积, 盐城保护区海岸线总体上呈现南於北蚀的状态。
盐城保护区成立于1983年, 成立时面积为453 300 hm2, 核心区面积为17 400 hm2。1992年11月, 江苏盐城沿海湿地珍禽省级保护区经国务院批准升级为江苏盐城国家级珍禽自然保护区。2006年国务院对保护区进行了调整, 调整后保护区总面积和核心区面积分别为284 179 hm2、21 889 hm2, 保护区主要保护对象为丹顶鹤等珍稀野生动物及其赖以生存的滩涂湿地生态系统。2012年, 保护区范围再次进行了调整, 调整后保护区总面积247 260 hm2, 其中核心区面积22 596 hm2, 缓冲区56 742 hm2, 实验区167 922 hm2, 核心区、缓冲区和实验区等五块区域组成保护区。
选取1992年保护区的核心区(120°29′2″E~ 120°42′44″E, 33°28′40″N~33°39′6″N)范围作为研究区域, 核心区位于新洋港和斗龙港之间的滩涂湿地, 以西至陈李线(盐城市响水县陈家港镇至南通市海安县李堡镇的省级公路), 以东至黄河水深3 m的区域。核心区所在的滩涂不断向海域淤积延伸, 目前拥有江苏最大的原生滩涂湿地, 研究区位置如图 1所示。
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| 图 1 江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区及保护区核心区位置 Fig. 1 Map of the core area of the Rare Bird National Nature Reserve in Yancheng Wetland, Jiangsu Province |
为开展盐城保护区核心区土地覆盖分类, 利用地理空间数据云平台选取1973年、1985年、2001年、2008年、2013年和2018年等6期美国Landsat卫星影像, 数据信息如表 1所示。对遥感影像, 主要进行波段组合、图像配准、图像裁剪等预处理, 图像配准精度控制在0.5个像素之内。图像裁剪的矢量边界主要依据1992年11月经国务院批准的盐城保护区核心区的空间范围。
| 影像获取时间/(年-月-日） | 卫星 | 传感器 | 空间分辨率/m | 波段数/个 | 卫星轨道号 |
| 1973-11-16 | Landsat1 | MSS | 78 | 4 | 128-37 |
| 1985-01-11 | Landsat5 | TM | 30 | 7 | 119-37 |
| 2001-04-13 | Landsat5 | TM | 30 | 7 | 119-37 |
| 2008-02-28 | Landsat5 | TM | 30 | 7 | 119-37 |
| 2013-12-10 | Landsat8 | OLI-TIRS | 30 | 11 | 119-37 |
| 2018-04-28 | Landsat8 | OLI-TIRS | 30 | 11 | 119-37 |
根据第三次全国土地调查土地分类体系和中国滨海湿地分类系统[19], 结合盐城保护区土地利用覆盖现状和开发利用特点, 同时依据前人的研究成果[20-21], 通过分析盐城保护区核心区遥感影像, 对核心区土地覆盖的空间分布进行了研究, 确立了盐城保护区核心区土地覆盖分类系统(表 2)。从表中可以看出:研究区土地覆盖方式分为自然湿地和人工湿地两个一级类, 其中每个一级类又包含不同的二级类别, 最终将研究区划分为8个类型, 分别是海水、光滩、河流、米草群落、碱蓬群落、芦苇群落、茅草群落、养殖区。
| 一级分类 | 二级分类 |
| 米草群落 | |
| 碱蓬群落 | |
| 芦苇群落 | |
| 自然湿地 | 茅草群落 |
| 海水 | |
| 河流 | |
| 光滩 | |
| 人工湿地 | 养殖区 |
面向对象分类方法(object-oriented classification method), 是指将分割得到的同质影像对象作为最小单元, 以实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取[22]。基于像元的分类方法无法充分利用影像中存在的形状和纹理等特征, 可能会造成分类精度不高。而面向对象分类方法可以充分利用目标地物的光谱、形状和纹理信息, 提高了分类精度和分类效率。面向对象影像分类方法包括影像的分割和分类。
1.4.1 影像分割影像分割是面向对象分类方法的核心, 影像分割首先将单个像素合并为较小的影像对象, 再将较小的影像对象合并成较大的多边形对象, 是从下到上、逐级合并的过程[22]。多尺度分割后, 影像的最小单元不再是单个的像素, 而是具有相同光谱特征和共同属性的一个个对象, 后续的影像分析和处理也都是根据这些对象进行的[23-25]。分割参数的选择直接影响分割效果, 多尺度分割参数包含各波段权重、分割尺度、光谱因子和形状因子(紧密度和光滑度)。
1.4.2 影像分类影像分割后进行分类, 分类方法包括基于样本的影像分类和基于规则集的影像分类。其中基于样本的分类与常规的光谱监督分类有显著不同, 其样本的对比参数更多, 不仅仅是光谱信息, 还包括空间、纹理等信息; 基于规则集的分类也是根据影像对象的不同特征建立规则集进行分类[26]。选取合适的影像对象分类特征是分类最重要的一部分, 分别统计计算分割后影像对象的光谱特征、纹理特征以及形状几何特征, 并通过建立规则集对分割后的影像进行分类。表 3列出了本文选取的影像对象的分类特征。其中, 比值植被指数(RVI)强化了植被在近红外和红光波段反射率的差异, 在植被覆盖浓密的情况下对植被十分敏感, 非常适合高覆盖度的植被监测。
| 特征类别 | 特征名称 | 特征描述及公式 |
| 光谱均值 | 各影像对象组成的像元在各个波段上光谱值的平均值 | |
| 亮度指数(Brightness) | 影像对象光谱信息的影像层平均值总和除以层数 | |
| 波段组合 | TS=NGreen+NRed-NNIR-NSWIR | |
| 光谱特征 | 归一化植被指数(NDVI) | NDVI=(RNIR-RRed)/(RNIR+RRed) |
| 归一化湿度指数(NDMI) | NDMI=(RNIR-RSWIR)/(RNIR+RSWIR) | |
| 比值植被指数(RVI) | RVI =RNIR/RRed | |
| 最大差异(Max(Diff)) | Max(Diff)=Max(Ri, j)–Min(Ri, j) | |
| 纹理特征 | 灰度共生矩阵 | 灰度共生矩阵是从灰度为x的像素点出发，离开某个固定位置(相隔距离为d、方位为θ)的点上灰度值为y的概率，所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式 |
| 形状特征 | 长宽比 | 长/宽 |
| 形状指数(IShape) | |
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| 注: NGreen、NRed、NNIR、NSWIR分别为绿光波段、红光波段、近红外波段、短波红外波段的像元值; RNIR、RRed、RSWIR分别为近红外波段、红光波段、短波红外波段的反射率; i为波段序列号, j为对象序列号, Ri, j为i波段j对象对应像元值的值; L为对象边长, S为对象面积。 | ||
利用eCognition软件对Landsat卫星影像进行基于规则集的面向对象分类, 首先对影像数据进行多尺度分割, 其次构建规则集进行分类。
2.1.1 确定最优多尺度分割参数根据各时相遥感影像邻近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割。通过反复试验和对比, 对每一时期的遥感影像进行多尺度分割, 最终得到各时相遥感影像的最优多尺度分割参数如表 4所示。
| 遥感影像年份 | 分割尺度 | 权重因子 | ||||
| 光谱因子 | 形状因子 | 光滑度 | 紧密度 | 波段权重 | ||
| 1973年 | 15 | 0.8 | 0.2 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1 |
| 1985年 | 20 | 0.9 | 0.1 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1，1，0, 1 |
| 2001年 | 15 | 0.9 | 0.1 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1，1，0, 1 |
| 2008年 | 25 | 0.9 | 0.1 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1，1，0, 1 |
| 2013年 | 100 | 0.8 | 0.2 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，0 |
| 2018年 | 200 | 0.8 | 0.2 | 0.5 | 0.5 | 1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，0 |
规则集构建和分类的主要步骤是:
1) 区分水体与非水体
根据盐城保护区核心区土地覆盖分类体系先将初始层定义为水体(海水、河流)与非水体(光滩、米草、碱蓬、芦苇、茅草、养殖区), 水体在可见光波段处的光谱特征比较明显, 不断试验确定水体的特征阈值, 构建水体的分类规则, 通过TS将海水提取出来, 河流的形状是细长的, 因此利用IShape将河流提取出来。
2) 区分植被与非植被
根据分类体系将未分类的非水体分为植被(米草、碱蓬、芦苇、茅草)和非植被(光滩、养殖区), 根据光滩和养殖区的光谱特征和影像信息构建分类规则。利用NDVI和Brightness提取光滩, 养殖区中含水量大, 形状比较规则, 利用NIR、Blue和长/宽将养殖区提取出来。
3) 区分植被类型
研究区中植被主要包括米草、碱蓬、芦苇和茅草。在eCognition中创建NDVI、NDMI、RVI等可以区分植被的光谱特征, 根据不同植被在不同波段的光谱特征差异, 经过反复比较并通过多次试验确定了米草、碱蓬、芦苇、茅草的分类阈值。1973、1985、2001、2008、2013和2018年盐城保护区核心区的土地覆盖分类规则集如图 2—图 7所示。
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| 图 2 1973年遥感影像分类规则集 Fig. 2 Classification rules set of remote sensing images in 1973 注: NIR1、Green、Red分别是Landsat1-MSS影像中的第4波段、第1波段、第2波段的光谱均值; NDVI1=(RNIR1–RRed)/(RNIR1+RRed), 其中RNIR1、RRed分别为Landsat1-MSS影像中的第4波段和第1波段的反射率。 |
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| 图 3 1985年遥感影像分类规则集 Fig. 3 Classification rules set of remote sensing images in 1985 注: Red、Blue分别是Landsat5-TM影像中的第3波段、第1波段的光谱均值。 |
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| 图 4 2001年遥感影像分类规则集 Fig. 4 Classification rules set of remote sensing images in 2001 注: Blue、NIR、SWIR1分别是Landsat5-TM影像中的第1波段、第4波段和第7波段的光谱均值。 |
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| 图 5 2008年遥感影像分类规则集 Fig. 5 Classification rules set of remote sensing images in 2008 注: Blue、Red、NIR、TIRS分别是Landsat5-TM影像中的第1波段、第3波段、第4波段和第6波段的光谱均值; TS= NGreen+NRed–NNIR– NSWIR, 其中NGreen、NRed、NNIR、NSWIR分别为Landsat5-TM影像中的第2、3、4和第5波段的像元值。 |
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| 图 6 2013年遥感影像分类规则集 Fig. 6 Classification rules set of remote sensing images in 2013 注: Blue、NIR分别是Landsat8 OLI-TIRS影像中的第2和第5波段的光谱均值; TS= NGreen+NRed–NNIR–NSWIR, 其中NGreen、NRed、NNIR、NSWIR分别为Landsat8 OLI-TIRS影像中的第3、4、5和第6波段的像元值。 |
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| 图 7 2018年遥感影像分类规则集 Fig. 7 Classification rules set of remote sensing images in 2013 注: Blue、Red、NIR分别是Landsat8 OLI-TIRS影像中的第2、4和第5波段的光谱均值; TS= NGreen+NRed–NNIR–NSWIR, 其中NGreen、NRed、NNIR、NSWIR分别为Landsat8 OLI-TIRS影像中的第3、4、5和第6波段的像元值。 |
4) 分类及后处理
基于规则集进行土地覆盖分类, 并进行合并地类、去除小图斑、平滑等一系列后处理, 利用eCognition软件随机产生500个分布随机且均匀的样本点, 并根据Google Earth地图对样本进行分类, 建立混淆矩阵, 得到最终分类精度评价结果如表 5所示, 盐城保护区核心区土地覆盖分类结果(图 8)。
| 年份 | 分类精度/% | Kappa系数 |
| 1973 | 90.76 | 0.895 4 |
| 1985 | 90.95 | 0.902 3 |
| 2001 | 91.87 | 0.901 2 |
| 2008 | 93.37 | 0.920 1 |
| 2013 | 92.56 | 0.910 2 |
| 2018 | 93.23 | 0.915 5 |
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| 图 8 1973—2018年盐城保护区核心区土地覆盖分类结果 Fig. 8 Classification of land covers in the core areas of the Yancheng Nature Reserve from 1973 to 2018 |
由图 8和表 6可知:核心区在2001年之前基本为自然湿地, 基本未受人为干扰。1973年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、碱蓬、茅草、芦苇; 其中光滩覆盖面积最大, 占总面积的47.90%。1985年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、米草、碱蓬、茅草、芦苇; 其中碱蓬覆盖面积最大, 占总面积的26.97%, 新出现的米草群落面积为455.99 hm2, 占总面积的2.04%。2001年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、米草、碱蓬、芦苇、茅草、养殖区; 其中碱蓬覆盖面积最大, 占总面积的23.26%。2008年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、米草、碱蓬、芦苇、养殖区; 其中芦苇的覆盖面积最大, 占总面积的19.65%。2013年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、米草、碱蓬、芦苇、养殖区; 其中米草群落的覆盖面积最大, 占总面积的17.84%。2018年, 盐城保护区核心区土地覆盖由海到陆依次是海水、光滩、河流、米草、碱蓬、芦苇、养殖区; 其中米草群落覆盖面积最大, 占总面积的20.00%;养殖区面积为4 425.32 hm2, 占总面积的19.84%。
| 土地覆盖类型 | 面积/hm2 | |||||
| 1973年 | 1985年 | 2001年 | 2008年 | 2013年 | 2018年 | |
| 光滩 | 10 681.09 | 6 243.64 | 3 928.47 | 3 672.59 | 2 524.10 | 3 855.13 |
| 海水 | 2 869.74 | 4 003.34 | 3 764.47 | 3 387.33 | 4 332.93 | 3 137.09 |
| 河流 | 838.56 | 883.28 | 686.21 | 577.42 | 652.71 | 612.73 |
| 碱蓬 | 4 433.88 | 5 974.14 | 5 187.42 | 3 396.96 | 3 830.94 | 2 658.24 |
| 芦苇 | 1 047.73 | 1 532.71 | 2 660.03 | 4 381.81 | 3 799.13 | 3 152.55 |
| 茅草 | 2 429.77 | 3 207.68 | 1 249.47 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 米草 | 0.00 | 455.99 | 2 428.84 | 3 580.22 | 3 978.90 | 4 459.71 |
| 养殖区 | 0.00 | 0.00 | 2 395.87 | 3 304.43 | 3 182.07 | 4 425.32 |
| 总计 | 22 300.77 | 22 300.77 | 22 300.77 | 2 2300.77 | 22 300.77 | 22 300.77 |
1973—2018年期间, 盐城保护区核心区土地覆盖变化趋势:海水呈现先增长、后下降、再增长、再下降的趋势; 光滩呈现先下降后增长的趋势; 河流呈现平缓的趋势; 米草于20世纪60年代引入中国[4], 从遥感影像上看出, 1973年以后开始出现米草, 呈现从无到有, 持续增长的趋势; 碱蓬呈现增长、下降、再增长、再下降的趋势; 芦苇呈现先增长后下降的趋势; 茅草呈现先增长后下降的趋势; 养殖区从1985年以后开始出现, 呈现从无到有, 先增长、后平缓下降、再增长的趋势。
2.2 研究区土地覆盖变化监测 2.2.1 土地转移矩阵土地利用转移矩阵是马尔科夫模型在土地利用变化方面的应用, 土地利用转移矩阵可以定量地表明不同土地利用类型之间的转化情况。土地利用转移矩阵来源于系统分析中对系统状态与状态转移的定量描述。
2.2.2 土地覆盖类型变化及转移特征分析利用ArcGIS软件对eCognition导出的土地覆盖分类矢量数据进行融合和叠置分析, 得到1973— 1985、1985—2001、2001—2008、2008—2013、2013— 2018年的土地覆盖变化(图 9), 并计算得到转移矩阵(表 7—表 11), 以定量分析盐城保护区核心区土地覆盖动态变化特征。
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| 图 9 1973—2018年核心区土地覆盖变化图 Fig. 9 Maps of land cover changes of the core areas from 1973 to 2018 |
| 1973年土地覆盖类型 | 1973—1985年土地覆盖类型面积转移量/hm2 | 总计1/hm2 | ||||||
| 光滩 | 海水 | 河流 | 碱蓬 | 芦苇 | 茅草 | 米草 | ||
| 光滩 | 5 558.50 | 1 194.77 | 487.65 | 1 982.64 | 128.85 | 880.96 | 447.73 | 10 681.09 |
| 海水 | 102.38 | 2 760.01 | 7.35 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 2 869.74 |
| 河流 | 582.77 | 48.56 | 120.89 | 3.00 | 75.10 | 0.00 | 8.26 | 838.56 |
| 碱蓬 | 0.00 | 0.00 | 109.48 | 3 501.67 | 31.07 | 791.67 | 0.00 | 4 433.88 |
| 芦苇 | 0.00 | 0.00 | 42.33 | 36.42 | 929.23 | 39.74 | 0.00 | 1047.73 |
| 茅草 | 0.00 | 0.00 | 115.58 | 450.41 | 368.46 | 1 495.31 | 0.00 | 2 429.77 |
| 总计2/hm2 | 6 243.64 | 4 003.34 | 883.28 | 5 974.14 | 1 532.71 | 3 207.68 | 455.99 | 22 300.77 |
| 注:土地覆盖类型面积转移是指, 从1973年地物类型到1985年土地覆盖类型面积转移量。总计1: 1973年土地覆盖类型面积总和; 总计2: 1985年土地覆盖类型面积总和。 | ||||||||
| 1985年土地覆盖类型 | 1985—2001年土地覆盖类型面积转移量/hm2 | 总计1/hm2 | |||||||
| 光滩 | 海水 | 河流 | 碱蓬 | 芦苇 | 茅草 | 米草 | 养殖区 | ||
| 光滩 | 2 969.85 | 331.20 | 335.87 | 396.81 | 70.94 | 0.00 | 2 138.99 | 0.00 | 6 243.64 |
| 海水 | 559.23 | 3 420.00 | 24.11 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 4 003.34 |
| 河流 | 330.19 | 13.28 | 115.73 | 63.53 | 141.52 | 28.60 | 119.27 | 71.17 | 883.28 |
| 碱蓬 | 0.00 | 0.00 | 83.29 | 3 835.62 | 842.09 | 807.77 | 74.04 | 331.32 | 5 974.14 |
| 芦苇 | 1.42 | 0.00 | 127.21 | 2.06 | 805.49 | 0.00 | 0.04 | 596.49 | 1 532.71 |
| 茅草 | 67.46 | 0.00 | 0.00 | 521.96 | 799.99 | 413.10 | 8.27 | 1 396.89 | 3 207.68 |
| 米草 | 0.32 | 0.00 | 0.00 | 367.44 | 0.00 | 0.00 | 88.23 | 0.00 | 455.99 |
| 总计2/hm2 | 3 928.47 | 3 764.47 | 686.21 | 5 187.42 | 2 660.03 | 1 249.47 | 2 428.84 | 2 395.87 | 2 2300.77 |
| 注:土地覆盖类型面积转移是指, 从1985年地物类型到2001年土地覆盖类型面积转移量。总计1: 1985年土地覆盖类型面积总和; 总计2: 2001年土地覆盖类型面积总和。 | |||||||||
| 2001年土地覆盖类型 | 2001—2008年土地覆盖类型面积转移量/hm2 | 总计1/hm2 | ||||||
| 光滩 | 海水 | 河流 | 碱蓬 | 芦苇 | 米草 | 养殖区 | ||
| 光滩 | 2 973.18 | 42.87 | 101.13 | 0.00 | 2.27 | 809.02 | 0.00 | 3 928.47 |
| 海水 | 423.05 | 3 340.86 | 0.56 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 3 764.47 |
| 河流 | 273.65 | 3.60 | 181.35 | 13.18 | 97.84 | 51.07 | 65.51 | 686.21 |
| 碱蓬 | 0.00 | 0.00 | 117.07 | 3 082.16 | 1 548.65 | 302.51 | 137.03 | 5 187.42 |
| 芦苇 | 1.59 | 0.00 | 96.15 | 183.36 | 1 447.57 | 99.85 | 831.51 | 2 660.03 |
| 茅草 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.48 | 1 070.38 | 0.00 | 178.61 | 1 249.47 |
| 米草 | 1.11 | 0.00 | 21.76 | 114.08 | 2.55 | 2 289.02 | 0.32 | 2 428.84 |
| 养殖区 | 0.00 | 0.00 | 59.41 | 3.70 | 212.55 | 28.76 | 2 091.45 | 2 395.87 |
| 总计2/hm2 | 3 672.59 | 3 387.33 | 577.42 | 3 396.96 | 4 381.81 | 3 580.22 | 3 304.43 | 22 300.77 |
| 注:土地覆盖类型面积转移是指, 从2001年地物类型到2008年土地覆盖类型面积转移量。总计1: 2001年土地覆盖类型面积总和; 总计2: 2008年土地覆盖类型面积总和。 | ||||||||
| 2008年土地覆盖类型 | 2008—2013年土地覆盖类型面积转移量/hm2 | 总计1/hm2 | ||||||
| 光滩 | 海水 | 河流 | 碱蓬 | 芦苇 | 米草 | 养殖区 | ||
| 光滩 | 2 358.87 | 984.03 | 21.16 | 0.00 | 0.00 | 308.54 | 0.00 | 3 672.59 |
| 海水 | 105.58 | 3 281.76 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 3 387.33 |
| 河流 | 57.74 | 34.45 | 203.15 | 55.75 | 121.93 | 30.25 | 74.15 | 577.42 |
| 碱蓬 | 0.00 | 0.00 | 75.30 | 2 626.02 | 376.81 | 311.73 | 7.10 | 3 396.96 |
| 芦苇 | 0.00 | 0.00 | 54.48 | 796.71 | 2 713.43 | 180.92 | 636.27 | 4 381.81 |
| 米草 | 1.92 | 32.70 | 39.22 | 309.03 | 50.50 | 3 146.85 | 0.00 | 3 580.22 |
| 养殖区 | 0.00 | 0.00 | 259.40 | 43.43 | 536.45 | 0.60 | 2 464.55 | 3 304.43 |
| 总计2/hm2 | 2 524.10 | 4 332.93 | 652.71 | 3 830.94 | 3 799.13 | 3 978.90 | 3 182.07 | 22 300.77 |
| 注:土地覆盖类型面积转移是指, 从2008年地物类型到2013年土地覆盖类型面积转移量。总计1: 2008年土地覆盖类型面积总和; 总计2: 2013年土地覆盖类型面积总和。 | ||||||||
| 2013年土地覆盖类型 | 2013—2018年土地覆盖类型面积转移量/hm2 | 总计1/hm2 | ||||||
| 光滩 | 海水 | 河流 | 碱蓬 | 芦苇 | 米草 | 养殖区 | ||
| 光滩 | 2 397.11 | 126.84 | 0.16 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 2 524.10 |
| 海水 | 1 274.56 | 3 010.25 | 31.31 | 0.00 | 0.00 | 16.81 | 0.00 | 4 332.93 |
| 河流 | 3.95 | 0.00 | 342.27 | 35.36 | 37.34 | 58.71 | 175.07 | 652.71 |
| 碱蓬 | 0.00 | 0.00 | 42.69 | 2 055.04 | 853.64 | 775.62 | 103.95 | 3 830.94 |
| 芦苇 | 0.00 | 0.00 | 50.88 | 446.73 | 1 911.75 | 23.80 | 1 365.97 | 3 799.13 |
| 米草 | 179.51 | 0.00 | 45.09 | 120.98 | 1.26 | 3 584.74 | 47.33 | 3 978.90 |
| 养殖区 | 0.00 | 0.00 | 100.32 | 0.13 | 348.56 | 0.04 | 2 733.01 | 3 182.07 |
| 总计2/hm2 | 3 855.13 | 3 137.09 | 612.73 | 2 658.24 | 3 152.55 | 4 459.71 | 4 425.32 | 2 2300.77 |
| 注:土地覆盖类型面积转移是指, 从2013年地物类型到2018年土地覆盖类型面积转移量。总计1: 2013年土地覆盖类型面积总和; 总计2: 2018年土地覆盖类型面积总和。 | ||||||||
在1973—1985年期间, 土地覆盖转变方式主要为光滩向海水、碱蓬、茅草的转变, 碱蓬向茅草的转变, 茅草向芦苇的转变。其中光滩向海水、碱蓬、茅草的转变主要分布在东部、中部、北部区域; 碱蓬向茅草的转变主要分布在西南部区域; 茅草向芦苇的转变主要分布在西北部区域。海水覆盖面积增加了1 133.59 hm2光滩覆盖面积减少了4 437.45 hm2, 河流覆盖面积增加了44.71 hm2, 碱蓬覆盖面积增加了1 540.27 hm2, 茅草覆盖面积增加了777.91 hm2, 芦苇覆盖面积增加了484.98 hm2, 米草覆盖面积增加了455.98 hm2。其中, 光滩转变了5 122.59 hm2, 转变率为47.96%, 有1 194.77 hm2 (11.18%)转变为海水, 487.65 hm2 (4.57%)转变为河流, 1 982.64 hm2 (18.56%)转变为碱蓬, 128.85 hm2(1.21%)转变为芦苇, 880.96 hm2 (8.25%)转变为茅草, 447.73 hm2 (4.19%)转变为米草。
在1985—2001年期间, 土地覆盖转变方式主要为光滩向米草的转变, 碱蓬向芦苇、茅草的转变, 茅草向芦苇、养殖区的转变。其中, 光滩向米草的转变主要分布在中东部区域; 碱蓬向芦苇、茅草的转变主要分布在西部区域; 茅草向芦苇、养殖区的转变主要分布在北部、西南部区域。海水覆盖面积减少了238.87 hm2, 光滩覆盖面积减少了2 315.18 hm2, 河流覆盖面积减少了197.07 hm2, 米草覆盖面积增加了1 972.85 hm2, 增加了4.33倍, 碱蓬覆盖面积减少了786.72 hm2, 茅草覆盖面积减少了1 985.21 hm2, 芦苇覆盖面积增加了1 127.31 hm2, 养殖区覆盖面积增加了2 395.87 hm2。其中, 碱蓬转变了2 138.52 hm2, 转变率为35.80%, 有83.29 hm2 (1.39%)转变为河流, 842.09 hm2(14.10%)转变为芦苇, 807.77 hm2 (13.52%)转变为茅草, 74.04 hm2 (1.24%)转变为米草, 331.32 hm2 (5.55%)转变为养殖区。
在2001—2008年期间, 土地覆盖转变方式主要为光滩向米草的转变, 碱蓬向芦苇、米草的转变, 芦苇向养殖区的转变, 茅草向芦苇、养殖区的转变。其中, 光滩向米草的转变主要分布在东部靠海区域; 碱蓬向芦苇、米草的转变主要分布在中西部、中东部区域; 芦苇向养殖区的转变主要分布在西南、西北部区域; 茅草向芦苇、养殖区的转变主要分布在西北部和西部区域。海水覆盖面积减少了377.14 hm2, 光滩覆盖面积减少了255.88 hm2, 河流覆盖面积减少了108.79 hm2, 米草覆盖面积增加了1 151.39 hm2, 碱蓬覆盖面积减少了1 790.46 hm2, 茅草覆盖面积减少了1 249.47 hm2, 芦苇覆盖面积增加了1 721.78 hm2, 养殖区覆盖面积增加了908.56 hm2。其中, 碱蓬转变了2 105.26 hm2, 转变率为40.58%, 有117.07 hm2 (2.26%)转变为河流, 1 548.65 hm2(29.85%)转变为芦苇, 302.51 hm2 (5.83%)转变为米草, 137.03 hm2 (2.64%)转变为养殖区。
在2008—2013年期间, 土地覆盖转变方式主要为光滩向海水、米草的转变, 米草向碱蓬的转变, 碱蓬向芦苇、米草的转变, 芦苇向碱蓬、养殖区、米草的转变。其中光滩向海水、米草的转变主要分布在东部靠海区域; 米草向碱蓬的转变主要分布在东部区域; 碱蓬向芦苇、米草的转变主要分布在中部、东北部区域; 芦苇向碱蓬、养殖区、米草的转变主要分布在中部、西北部、东北部区域。海水覆盖面积增加了945.59 hm2, 光滩覆盖面积减少了1 148.49 hm2, 河流覆盖面积增加了75.29 hm2, 米草覆盖面积增加了398.68 hm2, 碱蓬覆盖面积增加了433.98 hm2, 芦苇覆盖面积减少了582.68 hm2, 养殖区覆盖面积减少了122.37 hm2。其中, 芦苇转变了1 668.38 hm2, 转变率为38.08%, 有54.48 hm2 (1.24%)转变为河流, 796.71 hm2(18.18%)转变为碱蓬, 180.92 hm2 (4.13%)转变为米草, 636.27 hm2 (14.53%)转变为养殖区。
在2013—2018年期间, 土地覆盖转变方式主要为海水向光滩的转变, 碱蓬向芦苇、米草的转变, 芦苇向碱蓬、养殖区的转变。其中, 海水向光滩的转变主要分布在东部靠海区域; 碱蓬向芦苇、米草的转变主要分布在西部和中部区域; 芦苇向碱蓬、养殖区的转变主要分布在中部、西北部区域。海水覆盖面积减少了1 195.84 hm2, 光滩覆盖面积增加了1 331.03 hm2, 河流覆盖面积减少了39.98 hm2, 米草覆盖面积增加了480.81 hm2, 碱蓬覆盖面积减少了1 172.70 hm2, 芦苇覆盖面积减少了646.57 hm2, 养殖区覆盖面积增加了1 243.26 hm2。其中, 米草转变了394.16 hm2, 转变率为9.91%, 有179.51 hm2 (4.51%)转变为光滩, 45.09 hm2 (1.13%)转变为河流, 120.98 hm2(3.05%)转变为碱蓬, 1.26 hm2(0.03%)转变为芦苇, 47.33 hm2 (1.19%)转变为养殖区。
盐城保护区核心区土地覆盖在1973—2018年期间变化显著, 其中光滩面积减少最大, 依次是茅草、碱蓬, 而米草、养殖区、芦苇面积显著增加。在1973— 2013年, 光滩持续减少8 156.99 hm2; 而在2013— 2018年, 增加了1 331.03 hm2, 整体上光滩减少了6 825.96 hm2。在1973—1985年, 茅草增加了777.91 hm2, 而从1985年开始持续减少, 直至2008年全部消失, 整体上茅草减少了2 429.77 hm2。在1973—1985年, 碱蓬增加了1 540.27 hm2, 而在1985—2018年持续减少, 整体上碱蓬减少了1 775.64 hm2。在1973—2018年, 米草增加了4 459.71 hm2。在1985—2018年, 养殖区增加了4 425.32 hm2。在1973—2008年, 芦苇持续增加了3 334.08 hm2, 而在2008—2018年持续减少了1 229.26 hm2, 整体上芦苇增加了2 104.82 hm2。
3 结论与讨论1) 基于长时间序列的遥感影像数据采用面向对象方法对盐城保护区核心区土地覆盖类型进行分类, 并利用土地利用转移矩阵得到土地覆盖变化特征信息。研究表明, 1973—2018年, 盐城保护区核心区土地覆盖变化总体上表现为光滩大面积减少, 转变方式是光滩→碱蓬群落→米草群落; 茅草群落完全消失, 转变方式是茅草群落→芦苇群落→养殖区; 碱蓬群落明显减少, 集中在研究区中部地区, 西部靠近海堤的主要演替是碱蓬群落→芦苇群落, 东部靠近滩涂的主要演替是碱蓬群落→米草群落; 养殖区大面积增加, 集中在研究区西南部地区; 芦苇群落明显增加, 集中在研究区西部和西北部地区。
2) 1973—2013年, 植物群落的扩张导致光滩面积的减少; 2013—2018年, 由于海岸滩涂的淤蚀, 光滩面积增加, 海水面积减少。米草群落和芦苇群落的扩张, 导致碱蓬群落减少; 芦苇群落和人工养殖区的扩张, 导致茅草群落消失。因此, 盐城保护区核心区土地覆盖类型变化的主要原因包括自然因素和人为干扰两个方面。自然因素包括海岸滩涂的侵蚀和淤积以及滨海湿地的自然演替; 人为干扰包括为开发滨海地区资源的相关政策和措施相继出台和实施以及引种外来物种米草常年不断的快速扩张。
针对1973—2018年对盐城保护区核心区土地覆盖变化特征的研究表明:米草群落的持续扩张导致盐城保护区核心区的先锋碱蓬植被群落的退化, 应实施科学有效的管理, 防止米草过度繁殖, 恢复碱蓬群落。人工养殖区覆盖面积的持续增加给生态系统带来了一定压力, 应采取措施防止人工湿地(养殖区)不断向自然湿地方向延伸, 尽量减少人为干扰对核心区的影响, 维持核心区湿地生态系统的安全与稳定, 实现盐城滨海湿地的可持续发展, 达到人与自然和谐共存的目的。
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