利用高光谱遥感技术定量估测野鸭湖湿地植被含水量,对于监测和诊断野鸭湖湿地植被的生理状况及生长趋势具有重要意义,也能够为高光谱遥感影像在野鸭湖湿地植被含水量诊断中的实际应用提供理论依据和技术支持。采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植被冠层和叶片的光谱,并测定了对应的含水量。以上述实测数据为基础,首先以芦苇为例初步探明了不同含水量水平下典型湿地植被冠层和叶片光谱反射率的响应模式,然后采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,从冠层和叶片两种层次,对不同尺度下的含水量与"三边"参数及高光谱植被指数进行了分析拟合,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行了测试和检验,确立了不同尺度下野鸭湖湿地植被含水量的定量监测模型。结果表明:(1)随着含水量水平的增加,芦苇冠层与叶片光谱在可见光波段(350—760 nm)和红外波段(760—2500 nm)的反射率均呈逐渐降低趋势。(2)不同尺度含水量与选取的光谱特征参数整体上相关性较强,与"三边"参数基本上都呈极显著相关,相关系数最大达到0.906;与高光谱指数全部呈极显著相关,相关系数最小为0.455,最大达到0.919,并通过选取不同尺度上相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和高光谱植被指数构建了不同尺度下的含水量估算模型。其中,冠层尺度下,黄边面积(SDy)与SRWI(Simple Ratio Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=-9.462x2-2.671x+0.608和y=0.219e1.010x;叶片尺度下,红边面积(SDr)与WI(Water Index)的估算效果最好,估算模型分别为y=0.562x+0.376和y=2.028x2-0.476x-1.009。通过3K-CV的交叉验证,不同尺度下的含水量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的最小值为94.92%,最大值为97.06%,表明估测模型具有较高的可靠性与普适性。(3)高光谱植被指�
湿地价值评价让公众和管理者很直观了解湿地功能及价值大小,对于湿地保护宣传和湿地管理都有着重要的意义。本文在北京湿地的大气调节、气候调节、蓄水调洪、水质净化、地下水补给、控制土壤侵蚀、生物多样性、滞尘、生物产品、水源供给、文化遗产和旅游休憩等12项价值评价方法研究基础上,利用ArcGIS Model Builder等多种建模方式,构建了12项湿地价值评价模型,并基于ArcGIS Engine二次开发组件,在.NET环境下设计和实现了北京湿地价值评价系统。结果表明:(1)先建立模型及工具集,然后进行统一封装和调用,最后开发应用系统,这种湿地价值评价系统设计与开发方式快速简单、容易实现、而且稳定可靠;(2)该系统可以有效管理湿地资源数据,方便快捷地完成湿地资源各项功能价值评价和综合价值测算,快速获得北京湿地的各个湿地斑块、各种类型湿地、各行政区县和任何统计单元的湿地单项功能价值和综合功能价值量,还可以快速编制湿地价值空间图和统计报表;(3)该系统为湿地价值评价提供了一种自动化、流程化、标准化的测量方法,具有一定的推广潜力。
