关键词:
遥感分类
Google Earth Engine
地震
高寒湿地
特征优选
哨兵2号
摘要:
为准确评估2021年玛多地震对高寒湿地的影响,选取震中6度烈度带为研究区,依托Google Earth Engine(GEE)平台,融合Sentinel-2、Sentinel-1以及SRTM1数据,构建原始光谱、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征、地形、雷达特征7个遥感特征集,利用Stacking算法构建集成学习模型实现震前、震后的高寒湿地分类;结合InVEST模型实现地震前后生境质量的定量评估。结果表明,1)集成学习分类精度优于支持向量机和随机森林,特征优选方案下分类精度最高(92.741%,Kappa系数为0.902),较支持向量机和随机森林有所提高。2)在原始光谱的基础上加入纹理特征,湖泊湿地和河流湿地的分类精度分别可达0.987、0.933,加入地形特征后沼泽湿地分类精度可达0.857,纹理特征中的方差和相关性以及地形特征中的坡度、高程对高寒湿地分类效果影响显著。3)地震造成湿地面积减小,其中沼泽湿地减少43.088 km^(2),变化率为-0.254%;河流湿地减少31.654 km^(2),变化率为-3.522%;湖泊湿地面积下降4.971 km^(2),变化率为-0.303%。而裸地面积增加了36.160 km^(2)。4)生境质量均值从震前0.523下降到震后0.482,高等级生境质量面积占比从7.399%下降到5.993%,而低等级生境质量面积占比从2.191%上升到7.658%。该研究显示地震对高寒湿地产生负面影响,研究结果可为后续灾后生态恢复与管理提供依据。