基于无人机遥感的潮沟分异与植被及地形关系研究.pdf
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1、潮沟作为陆海之间的重要物质、能量、信息交换通道,其发育情况将决定潮滩上植被群落生长和演替的方向,同时植被的生长也将影响潮沟的发育和地形的演变。为了研究江苏盐城滨海湿地潮滩植被类型分布和其对潮沟发育的影响,在无人机技术支持下,通过反演潮滩地形高程模型和提取植被信息,对条子泥南部潮滩进行了观测。结果表明:(1)随着互花米草群落的扩张,潮滩原有盐沼植被群落出现了斑块萎缩的现象;(2)随着潮沟向内陆延伸,其沟底逐渐被互花米草占据,互花米草呈现明显的沿潮沟分布;(3)潮沟两侧有沿岸堤出现,互花米草对潮沟及附近滩面的地形有抬升的作用。由此可以看出,潮沟的发育将加速互花米草的入侵,且其入侵可改变潮滩原有地形
2、和植被类型组成。这有利于进一步认识潮沟在潮滩上发育时是如何影响植被种群分布状况,并展现了植被分布对于潮沟发育的反作用,为当地互花米草的治理和无人机技术在其中的运用提供一定参考意见。关键词:潮滩植被;滨海湿地;无人机;地形;潮沟中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:02534193(2023)05010711 1引言滨海湿地处于陆海生态系统的过渡地带,是海岸带的重要组成部分1。它极为活跃、敏感和脆弱,具有维持生物多样性、调节气候等重要生态服务功能。潮滩是海陆交界地带中受潮汐影响的区域,在江苏滨海地区,潮滩是滨海湿地的主要类型之一,通常包括光滩、植被带、潮沟等地貌单元24。潮沟是潮滩上各
3、地貌单元中最活跃的一个,它主导了潮滩与外界的物质、能量、信息交换5。潮沟发育与植被群落之间有着复杂且细微的反馈机制,两者间相互影响。植被类型的演替将受到潮沟等级的影响,而植被的覆盖度变化又将反作用于潮沟的形成。由于当前全球海平面上升,人类活动频繁,滨海植被群落组成出现了明显的变化,潮滩的生物多样性下降,潮沟系统受到巨大影响。滨海湿地中往往生长有大量盐沼植被,它们位于海岸带缓冲区,为水鸟和各类底栖生物提供食物和繁殖地,是湿地生态环境中不可或缺的一部分。同时盐沼植被也起到了促淤固滩、消浪护岸等生态服务功能,直接影响着潮滩地形的变化。近年来,受到生物入侵、海岸带围垦等因素影响,盐沼植被群落日益退化,
4、湿地生态系统难以维系6。因此,对于潮滩盐沼植被的研究迫在眉睫。目前多使用 Landsat 等多光谱遥感影像对植被进行分布和变化的研究7,关于高光谱卫星影像对植被识别的探索也在不断展开8。而无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的使用尚处于起步阶段,现已有利用无人机遥感影像反演地形和提取植被信息910,但用其监测植被分布与潮沟间关系的仍为少数。对于盐沼植被的监测,受实际潮汐与地形影响,现场大范围调查往往难以进行,必须使用遥感技术监测。在这些遥感方法中,多光谱遥感影像的光谱分辨率低,不足以支持潮滩盐沼植被识别的需求11,高光 收稿日期:20220601;修订日期:2022
5、1205。基金项目:国家自然科学基金项目(41871188,31971547);江苏省科技计划项目社会发展重大科技示范项目(BE2018681);江苏省自然资源发展专项基金(JSZRHYKJ202003)。作者简介:黄琬淳(1998),女,江苏省常州市人,主要从事滨海湿地环境遥感监测研究。E-mail:*通信作者:李玉凤,博士,教授,主要从事滨海湿地环境遥感监测研究。Email:pandalee_第 45 卷 第 5 期海 洋 学 报Vol.45 No.52023 年 5 月Haiyang XuebaoMay 2023 谱遥感影像信息量大,但过多的信息量使得有效光谱波段信息提取难度增加12。无
6、人机低空遥感是近年来兴起的新型监测技术,具有轻便、易操作、工作效率高等优势,它不受大气因素的干扰,且所获取的影像分辨率高,基于光谱信息计算的植被指数可以表征植被生长动态。Zhou 等9的研究证明,基于无人机多光谱图像计算的归一化植被指数、植被指数比率和土壤调节植被指数可以较好地估算淤泥质潮滩湿地中互花米草的植被覆盖率和地上生物量。van Lersel 等10通过多时相的无人机真彩色图像,计算了一种与归一化植被指数相似的、能代表植被绿度的消费级相机指数,来表征互花米草植被物候的变化。这些研究都证明了在使用无人机通过植被指数探究互花米草的物候、植被面积和地上生物量等植被信息上具有巨大潜力。由于成本
7、问题,现在无人机影像以可见光波段影像为主。利用建立空间三角模型和植被指数的计算,可以从影像上提取到各类植被信息,并建立精度较高的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),有利于对潮滩地形和植被类型的变化进行监测。因此,本研究以江苏省盐城条子泥南部滨海湿地为研究地点,利用无人机技术对潮滩高程和植被信息进行收集,探寻植被类型特征及其与潮沟发育的关系。2材料与方法 2.1 研究区概况研究区位于盐城市弶港镇条子泥南部,条子泥湿地是江苏海岸中部最为宽大的近岸滩涂,东临黄海,属于典型的粉沙淤泥质海岸带,地理位置处于 32433252N,1205312103E 之间。其南部未经
8、人工过多干预,维持着自然滩涂面貌。由于其地理环境优越,成为了东亚澳大利西亚候鸟迁徙路线上重要的越冬地和繁殖地,并于 2019 年 7 月入选世界自然遗产地名录13。研究区处于亚热带和暖温带过渡区,常年平均气温为 15.0,年平均降水量为1 061 mm,属正规半日潮。黄海旋转波和东海前进波在该地区汇合,因此该处潮流状况复杂,表现为潮差大,最大潮差可达 6.68 m;潮滩变化速度快,潮滩淤积明显,以 50100 m/a 的速度向海推进,是江苏沿海地区淤长速度较快的岸段。此处潮滩沉积物以粉砂为主,易起动,加之潮流和波浪作用强,因而潮沟等水道摆动快,摆动幅度较大14。该地区在互花米草入侵和围垦活动开
9、始之前,主要生长碱蓬、盐地碱蓬和碱菀等植被。随着围垦活动的进行和互花米草的入侵,现在互花米草已成为了潮滩上的先锋植被,并不断扩张。为揭示潮沟与植被及地形之间的关系,本次研究选择了条子泥景区内南北宽度为 250 m,东西宽度为500 m 的区域进行分析。该区域内有相对完整的潮沟系统分布,潮沟发育良好,发育过程中出现分汊且能看到潮沟末端自然消失的部分,潮沟等级较为完善。原生环境下生长有碱蓬、盐地碱蓬、碱菀等多种盐沼植被,目前该地区已被互花米草入侵。研究区位置与范围如图 1 所示。2.2 数据来源本研究分别在 2021 年 4 月 9 日、6 月 6 日和 10 月30 日,使用大疆 Phantom
10、 4 RTK 航测无人机对研究区进行 3 次低空拍摄航片,为可见光红、绿、蓝的三光谱数据。无人机每次拍摄高度均选择 100 m,纵向重叠度为 80%、旁向重叠度为 70%。对比影像质量及地 N060 120 km研究区范围山东省安徽省江苏省浙江省上海市118122 E1201205512056 E3249 N323436N 00.30.6 km黄海图 1 研究区所在位置Fig.1 Location of the study area108海洋学报 45 卷 物识别度,本研究选择了 4 月所拍摄的影像。4 月拍摄时风速较低,天气晴朗,低空无云彩干扰,同时太阳光照较为柔和,不会因过强的光线干扰植被
11、实际反射颜色。因此 4 月所得到的 UAV 影像不受外界因素的影响,能较好地反映地表实际情况。将拍摄的所有影像导入 Pix4Dmapper 软件中,通过读取照片位置信息建立点云、生成网格和纹理,拼接得到图 2 的正射影像(DOM,分辨率 22 cm)。N075150 m图 2 研究区无人机正射影像Fig.2 UAV orthophoto of the study area 2.3 数据处理 2.3.1 DEM 获取研究使用 Context Capture Center Master 软件构建数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)。将无人机相机拍摄的所有照片导入,构建
12、空中三角测量,对空中三角测量结果检查后进行建模,得到原始地表 3D模型。在 3D 模型的基础上生成 DSM 模型,该模型包括了地表上植被高度信息。由于地表整体坡度平缓,属于平坦滩涂地区,可使用 LiDAR360 点云数据处理分析软件分离出地面点后进行建模,从而获取数字高程模型。实地采样时选取了研究区内 60 个样点,使用RTK 测量仪测定样点所在地实际海拔,位置见图 3。得到 DEM 模型后利用实测数据进行验证和校正,使DEM 模型结果与野外实测的 RTK 测量高程较为接近 11(RMSE=0.02 m),图像分辨率为 1 m(图 4)。050N100 m海拔实测点地表高程值/cm高:1 33
13、6低:1 037图 3 研究区 RTK 实测点位置Fig.3 Location of RTK sites in the study area 11.211.612.012.412.811.211.612.012.412.81:1线DEM模型反演高程/mRTK测量高程/m图 4 DEM 模型反演高程与 RTK 测量结果比较Fig.4 Comparison between elevation of DEM model inver-sion and RTK measurements 2.3.2 植被类型及其覆盖度获取根据实地考察,研究区的植被主要包含盐地碱蓬、碱蓬、碱菀和互花米草(图 5)。其中,互
14、花米草、碱菀和两种碱蓬之间植被颜色、覆盖度和植株高度差距都较大,易于分辨,而两种碱蓬则较为相近。因此,通过查询中国北部植物图志15,实地对比植株果叶形态、种子大小和植株高度形态,确定分类为碱蓬和盐地碱蓬两种植被。结合 DOM 影像信息、实 盐地碱蓬碱蓬互花米草碱菀图 5 研究区内主要植被类型Fig.5 Main vegetation types in the study area5 期 黄琬淳等:基于无人机遥感的潮沟分异与植被及地形关系研究109 际植物生长特征和图像上植被颜色及覆盖度特征,通过 ArcGIS10.5 软件目视解译得到植被分类图。绿色植被在绿光和近红外波段有较强反射作用,而在蓝
15、光和红光波段为吸收作用。使用植被指数可利用绿色植被在不同波段的反射和吸收特性,对传感器不同波段进行组合运算,增强植被的信息。由于本研究所用无人机影像只具备红、绿、蓝 3 个可见光波段,因此研究选取了可见光波段差异植被指数(Vis-ible-band Difference Vegetation Index,VDVI)以提取植被信息16。使用 ENVI5.3 软件提取 UAV 正射影像中的 波 段 信 息,基 于 DOM 不 同 波 段 的 像 素 值 获 取VDVI。其表达式为16VDVI=(2greenredblue)(2green+red+blue),(1)式中,red、green、blue
16、分别表示红、绿、蓝 3 个波段的反射率或像元值。利用 VDVI 与植被覆盖度之间的关系可得到研究区内植被的覆盖度,计算公式为16f=(VDVIVDVIMIN)(VDVIMAXVDVIMIN),(2)式中,VDVIMIN和 VDVIMAX是代表研究区域的最好植被覆盖和最差植被覆盖的植被指数,即裸地和茂盛植被覆盖区的 VDVI 值。2.3.3 潮沟曲率计算结合DEM 模型和DOM 影像信息,使用ArcGIS10.5软件中的水文分析工具对潮沟进行提取,在目视解译的辅助下修改完善,最终得到研究区域内的潮沟分布。对于研究区内潮滩上的潮沟,使用了潮沟密度、潮沟分汊率、潮沟曲率 3 个指标来综合描述分析潮沟
17、的具体情况。潮沟密度17为单位面积潮滩上潮沟的总长度,单位为 km/km2。统计量计算公式为D=LA,(3)式中,L 为潮滩上潮沟的总长度;A 为潮滩面积。潮沟分汊率18为单位面积潮滩上潮沟交汇点的个数,单位为个/km2。计算公式为Y=NA,(4)式中,N 为潮滩上潮沟交汇点的个数;A 为潮滩面积。潮沟曲率19为潮沟长度与其两端的直线距离之比。计算公式为r=LL,(5)式中,L 为潮沟的长度;L为潮沟两端的直线距离。2.3.4 潮沟断面选择研究区内潮沟多为东西走向,选取一条区域内分汊较多、分布较长的潮沟进行潮沟局部剖面分析。本研究选择了 15 条垂直于潮沟的断面,分别位于区域内主潮沟的靠海端、
18、中段和支潮沟的靠海端、中段、向陆端。将该潮沟在研究区内主潮沟靠海端部分作为一级潮沟,在一级潮沟处设置 1、2、3 号潮沟断面;主潮沟中段作为二级潮沟,设置 4、5、6 号潮沟断面;主潮沟分汊后的支潮沟靠海端为三级潮沟,设置 7、8、9 号潮沟断面;将支潮沟中段的部分作为四级潮沟,在 3 条四级潮沟起点处分别设置 10、11、12 号潮沟断面;支潮沟的向陆端将作为五级潮沟,作为整个潮沟的末端,选取 3 条五级潮沟的最下游设置13、14、15 号潮沟断面。各断面的位置如图 6 所示。潮沟断面宽度设置为 2530 m,根据潮沟周边植被类型变化趋势对断面宽度进行细微调整。当潮沟两端植被最末 3 m 的
19、植被为同一种且覆盖度方差小于 0.000 5 时,则认为此处植被变化趋于平稳,不再受潮沟影响。断面上每隔 1 m 设立一个点位,用以提取断面的 DEM 值和覆盖度,并划分出断面上不同植被类型。为了较客观全面地分析各个等级的潮沟地形变化,研究将选择同等级潮沟中 3 条潮沟断面数据的平均值。3结果与分析 3.1 研究区植被类型、覆盖度特征及其与潮沟分异关系 3.1.1 研究区植被类型与覆盖度特征图 7、图 8 分别为研究区植被分类和植被覆盖度空间分布特征。通过结合实地调查情况,区域内植被类型有盐地碱蓬、互花米草、碱蓬和碱菀,其面积分别为 6.1104 m2、5.0104 m2、1.6104 m2和
20、 1.0103 m2。通过面积大小可以明显看出,研究区内大量生长盐地碱蓬与互花米草,碱蓬数量较少,碱菀存在零星分布。潮沟内与临近潮沟的区域往往覆盖了大量互花米草,可以明显看出互花米草通常随着潮沟的延伸向滩内发展。碱蓬与盐地碱蓬常处于混生状态,为互花米草入侵前占主导地位的植被群落,现已被沿潮沟蔓延的互花米草种群切割,破碎化程度严重。碱蓬主要生长于互花米草和盐地碱蓬之间,将两者隔离。与碱蓬相比,盐地碱蓬的斑块完整度保持得较好。研究区中植被覆盖度处于0.20.4 之间的区域面积最大,为7.8104 m2;达到 0.8 以上的区域面积最小,为 74 m2;覆盖度在 00.2、0.40.6 和 0.60
21、.8 的区域面积分别为2.2104 m2、2.3104 m2和 1.2103 m2,在生长了较多互花米草的区域植被覆盖度非常高,普遍在 0.4 以上,而碱蓬和盐地碱蓬较多的区域植被覆盖度出现了明显的下降,一般在 00.5 之间。110海洋学报 45 卷 3.1.2 植被分布特征与潮沟分异之间关系图 9 为研究区内互花米草分布中心线与潮沟的位置对比示意图。对比互花米草分布的中心线与潮沟可以发现,潮沟靠海端的互花米草分布于潮沟两侧(图 9a),由海向陆的过程中互花米草中心线逐渐与潮沟位置重合(图 9b)。在潮沟末端(图 9c1,图 9c2),互花米草中心线已超越潮沟现有位置,按潮沟延伸方向继续向内
22、陆分布。由此可见,越往内陆方向,互花米草的位置与潮沟重叠得越多,且有逐渐填充潮沟的趋势。潮沟前端的互花米草尚只在两侧分布,末端则完全被互花米草覆盖。同时,互花米草的延伸也与潮沟的分布方向一致,且互花米草分布更深入内陆。3.2 研究区地形及潮沟分异特征研究区主要受一个潮沟系统的影响,主潮沟中段有一些细小分支,在末尾出现分汊形成支潮沟。潮沟形态整体较平直,在主潮沟上发育有多个细小支潮沟,潮沟密度为 24 km/km2,分汊率为 320 个/km2。其曲率较小,研究区内一级到五级的潮沟曲率分别为1.06、1.13、1.17、1.22 和 1.19。从图 10 中可以发现,随着潮沟的延伸,潮沟深度在不
23、断变小,高程呈上升趋势。研究区内潮沟底部与滩面的高程差最大可达到 1.54 m,到潮沟末端深度减小到 0.1 m 以下,最后逐渐消失。在潮沟以外的区域,互花米草生长的地区往 8765432115N选择断面潮沟03060 m14131211109图 6 研究区断面选择示意图Fig.6 Schematic diagram of the study area cross-section selection 050N100 m盐地碱蓬碱蓬碱菀互花米草潮沟图 7 研究区植被分类Fig.7 Vegetation classification of the study area 050100 mN潮沟植被覆
24、盖度高:1低:0图 8 研究区植被覆盖度空间分布Fig.8 Spatial distribution of vegetation coveragein the study area5 期 黄琬淳等:基于无人机遥感的潮沟分异与植被及地形关系研究111 往比地表其他区域高程稍高一些。主潮沟两侧往往发育着高程稍高于两侧滩面的沿岸堤,潮沟与滩面的坡度较陡。而支潮沟至潮沟末端地形变化更平缓,无沿岸堤的出现。3.3 不同潮沟断面地形及植被特征的变化关系 3.3.1 一级潮沟断面植被特征及其与高程之间的关系图 11 为一级潮沟断面数据平均值图,可较为直观地表现一级潮沟内地形的变化和植被的生长情况。计算方差后
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