三江保护区湿地信息提取及生态系统服务价值分析

作     者：江文瀚 

作者单位：中南林业科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：林辉

授予年度：2024年

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0713[理学-生态学] 

主      题：湿地遥感 HLEL 集成学习 生态系统服务价值 三江保护区 

摘      要：湿地是全球重要生态系统之一,是影响全球生物圈、生态圈以及经济发展的一种重要自然资源。在其具有出色的生态系统服务价值的同时,湿地被城市扩张和农业发展所需要的其他地类取代已成为常态。当前新形势下,进一步优化遥感手段的湿地数据获取方法,获取高精度的湿地信息,对国家湿地保护思路和工作重点向规范管理、提高质量转变,不断提高湿地生态系统的多样性、稳定性和可持续性具有重要意义。 湿地作为一种复杂生境,不同地类的相似程度较大,区分难度高。目前,相关研究领域所使用的主流算法包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方式,但这些算法在相似地类的区分上能力不强,在湿地信息提取的应用中所能达成的精度有限,且对数据种类和规模的依赖性较高。为了在小规模训练数据的前提下实现高精度的湿地信息提取,研究提出了一种具有自学习能力的分层标记集成学习(HLEL)算法,通过自学习结果适应性地实现分层结果合并,从而实现高精度湿地覆盖分类。利用这一算法,基于Landsat系列遥感影像、Sentinel-1合成孔径雷达影像、数字高程模型(DEM)数据以及GF-6高分辨率遥感影像,对三江平原湿地生态功能保护区(以下简称三江保护区)2000-2020年的土地覆盖及土地利用(LULC)信息进行高精度提取,并使用土地利用转移矩阵,土地利用变化指数以及景观格局指数,对LULC动态变化进行了分析。而后使用等值因子法对生态系统服务价值(ESV)进行评价,分析LULC以及ESV的时空动态变化,并使用地理探测器(Geodetector)模型对ESV的变化规律以及影响机理进行研究。主要结果如下: (1)与使用了 Relief-F所筛选出的特征集合的单一算法相比,即便没有通过特征选择而使用完整特征集,使用HLEL算法开展LULC分类仍具有整体精度(OA=0.88,Kappa=0.85)和单一地类精度两方面的优势。同时在鲁棒性分析的过程中,HLEL表现出了持续性的精度优势以及对样本规模具有更低的敏感度的表现:在不同来源的遥感数据下,相比于基础分类器,HLEL保持着更好的精度表现,且在WF值上的优势更加明显,说明它充分考虑了每个土地覆盖类别的适宜分类条件并将其综合应用,从而达到了更高的总体分类精度。 (2)湿地作为研究区最重要的生态系统类型,其总量由2000-2010年增加(+4888.4 km2),2010-2015 年急速下降(-7886 ㎞2),而后到 2020 年(53306.4 km2)恢复比到2010年(51735.2 km2)更高的水平,总体呈现增加趋势,其中水田一直是湿地的主要组成类别。而2010-2015年的湿地面积减少也主要是由水田向林地、草地的土地转移导致的。通过对景观格局指数的分析可以看出,自2000年到2020年,研究区景观斑块密度减小、破碎化程度减弱、大型斑块向外扩张、小斑块不断聚集,从而导致连通性增强,区域差异化更加明显。这一现象说明研究区各个分区更加明确,农业和人类住区的分布更加紧凑,功能性湿地和森林的内部掺杂其他类型斑块的数量减少,能够更好地发挥其生态功能价值。 (3)根据谢高地等人提出的《中国生态系统单位面积生态系统当量表》,以栅格为最小单位,对研究区五个年度的生态系统服务价值(ESV)进行了评价。2000年到2005年,研究区整体ESV下降23.62%,而后持续上升,截至到2020年恢复至2000年的93.14%。其中湿地ESV先降后升,与湿地面积的变化动向一致,2015-2020年间总共增加了 303.86亿元,在整体ESV中占比范围为68.80%～76.44%,是研究区ESV的主要提供者。在不同生态系统服务类别中,调节服务一直是研究区生态系统的核心服务功能,占比为78.51%～81.76%,所有服务类别均呈现2000年到2005年价值减少,而后缓慢上升的规律,与整体ESV的变化规律相同。此外使用地理探测器(GeoDetector)对可能引起ESV变化的13组自然和人文因素进行影响力检测,结果表明,距公路距离和单位面积生产总值是威胁ESV最显着的人为因素,而年均温度和年均相对湿度是影响ESV的主要自然因素。