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外来物种入侵已成为影响经济发展的六大环境问题之一。这些外来物种入侵既改变了原有生态系统的结构和功能,又对当地的经济活动产生了较大的影响[1-2],也是当前全球关注的热点问题之一[3]。广东省外来入侵种大体上分为动物、植物和病虫害 3大类。目前,在广东存在并造成危害的外来植物入侵种有薇甘菊Mikania micrantha,凤眼莲Eichhornia crassipes,互花米草Spartina alterniflora,空心莲子草Alternanthera philoxeroides等 7 种,尤其是薇甘菊等外来入侵种已对珠江三角洲地区等地的生态环境造成严重影响[4]。薇甘菊属菊科Compositae,原产中美洲,现已广泛传播到亚洲热带地区。大约在1919年,薇甘菊作为杂草在中国香港出现,1984年在深圳发现,2008年来已广泛分布在珠江三角洲地区。为了有效控制外来物种薇甘菊入侵,需要对该物种种群的空间分布和动态变化进行监测与统计[5]。目前,传统的监测主要进行人工野外实地调查,并结合历史资料建立扩散模型,进行动态模拟和预测预报。研究大尺度的物种入侵时,用这种方法不仅耗时耗财,统计的精确度和时效性也不能得到保证,而且对于人工难以到达的地方调查困难,调查不够精细,具有很大的局限性。 遥感技术是通过某种平台上装载的传感器获取来自目标地物的特征信息,然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析,从而实现对地物进行定位、定性或定量描述的一种技术,目前已成为大尺度上获得地表植被覆盖信息的一种重要方法,它具有宏观、快速、动态、综合等显著特点。而遥感数据以其适时性、准确性及覆盖区域的完整性、广泛性等特性广泛应用于植被分类[6-8]。地理信息系统具有存储、查询、分析、模拟、显示和输出地理空间动态数据等特点,在遥感数据分析及结果表达方面具有重要作用[8-9]。“3S”技术现已广泛应用于植被覆盖情况分析、土地动态监测、农作物监测等[10-16],但是目前利用遥感技术进行外来物种的研究相对薄弱。本研究首次利用高分辨率遥感影像进行薇甘菊监测,以WorldView-2为数据源,在充分利用WorldView-2的光谱分辨率以及薇甘菊地面光谱测量的基础上,选择出识别薇甘菊的影像最佳波段组合,运用面向对象的技术手段进行薇甘菊信息提取,旨在找出一种快速高效的薇甘菊提取方法,为深圳市薇甘菊监测和治理提供重要的数据支撑和决策依据。
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为对分类结果进行定量评价,在影像上随机抽取200个样点,采用人工实地调查的数据,精确确定每个参考点的地物类别,对基于面向对象方法的分类结果进行精度评价,误差矩阵和精度报告如表 1。
参考图像 分类结果图像 薇甘菊 草地 植被 非植被 制图精度/% 用户精度/% 薇甘菊 30 2 3 1 83.33 81.08 草地 2 42 3 1 87.50 87.50 植被 2 3 58 2 89.23 87.88 非植被 3 1 2 45 88.23 91.84 错分精度/% 16.67 12.50 10.77 11.77 总精度:(175/200)×100%=87.50% 漏分精度/% 18.92 12.50 12.12 8.16 Table 1. Object-oriented classification accuracy evaluation results
由表 1可知:薇甘菊的制图精度为83.33%,用户精度为81.08%,错分精度为16.67%,漏分精度为18.92%,达到了比较理想的结果。制图精度最高的是植被,达89.23%,用户精度最高的是非植被,达91.84%,无论哪种地物的制图精度以及用户精度都达到了80%以上,总体精度为87.50%,得到了比较好的分类效果。薇甘菊错分精度为16.67%,漏分精度为18.92%,主是由于薇甘菊分布比较零散的地方和其他地物的特征极为相似,错分主要是分为草地和和植被,由于薇甘菊在开花的季节的颜色以及纹理特异于其他植被,因而在进行薇甘菊遥感监测时的遥感影像必须为开花季节拍摄,否则很难进行薇甘菊的信息提取。各地物之间都存在不同程度的漏分以及错分情况,这主要是由于遥感影像的“同物异谱”和“同谱异物”现象的存在。本研究首次利用高分辨率WorldView-2遥感影像进行外来物种薇甘菊遥感监测,取得较好的监测结果,突破了人工调查周期长,主观性强等缺点,在监测手段、方法以及时间上更加具有优势。