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1、五、塔里木河干流景觀格局時空變化分析5.1研究方法5.1.1塔里木河干流土里覆蓋/利用分類（1）數(shù)據(jù)收集本次研究所需數(shù)據(jù)主要包括以下兩個方面：①2000-2012年以來LandsatETM/TM衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)；②野外調(diào)查實(shí)測數(shù)據(jù)：植被類型、分布特征、植被樣方（由研究所相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)提供）等實(shí)測數(shù)據(jù)。（2）圖像預(yù)處理本次研究采用的遙感影像數(shù)據(jù)是LandsatETM/TM衛(wèi)星提供數(shù)據(jù)，圖像獲取時間2001—2012年的7、8、9三個月份，軌道范圍包括141/032、141/033、142/032，地圖投影：UTM，Zone45N，分辨率為30米，影像色調(diào)均勻、清晰
2、度高、無云層覆蓋。①影像數(shù)據(jù)特征Landsat衛(wèi)星是由美國國家航天與航天局（NASA）自1972年陸續(xù)發(fā)射的，該系列衛(wèi)星所獲取數(shù)據(jù)影像覆蓋范圍包括北緯83°到南緯83°之間所有陸地區(qū)域，空間分辨率為30m，數(shù)據(jù)更新周期為16天。針對水、植物、土壤、巖石等不同地物在波段反射率敏感度的差異，Landsat衛(wèi)星相應(yīng)設(shè)置了不同的波段發(fā)射范圍來獲取相應(yīng)地物信息。②數(shù)據(jù)預(yù)處理遙感數(shù)據(jù)在獲取過程中，由于傳感器本身和外界因素的影響造成了影像數(shù)據(jù)本身的失真和畸變，為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精確性，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了輻射定標(biāo)和大氣校正處理。其中輻射定標(biāo)是將傳感器的數(shù)字量化值（DN值）轉(zhuǎn)化
3、為絕對輻亮度值的過程。其目的消除傳感器本身的誤差，根據(jù)不同的使用要求和應(yīng)用目的，可分為絕對定標(biāo)和相對定標(biāo)。絕對定標(biāo)是通過各種標(biāo)準(zhǔn)輻射源，建立輻亮度值和DN值之間的定量關(guān)系，而相對定標(biāo)則是指確定場景中各像元之間、各探測器之間以及不同時間測得的輻射度量的相對值。大氣校正是太陽輻射由地表反射，并最終達(dá)到傳感器過程中，由于大氣吸收和散射的影響，造成太陽輻射在傳輸過程中的衰減；同時一部分大氣的散射光直接或經(jīng)地表反射進(jìn)入傳感器，這部分輻射不屬于地物的反射波譜，是噪聲。大氣校正的目的正是消除大氣對太陽輻射的影響，獲取真實(shí)的地表反射率信息。（3）波段選擇及組合由于Landsa
4、tETM/TM各波段所包含信息的不同，不同的波段組合可以突出顯示特定的地物信息并應(yīng)用于專題研究，例如，741段組合具有極為豐富的地質(zhì)信息和地表環(huán)境信息可用于地質(zhì)的解譯；432組合圖像植被呈現(xiàn)紅色，且其特征表現(xiàn)明顯，可用于植被、農(nóng)作物和濕地分析研究；543波段組合圖像信息量豐富且能充分顯示各種地物的影像特這差異，可用于城鎮(zhèn)和農(nóng)村土地利用區(qū)分以及陸地/水體邊界的確定等等。因而在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)所探測地物信息的不同，選擇不同的波段組合顯示目標(biāo)信息達(dá)到研究目的。（4）遙感影像分類結(jié)合研究目的和研究區(qū)的土地覆被和土地利用類型，將研究區(qū)分為以下7種主要地物類型：未利用
5、地、耕地、林地、水體、草地、灌木林地、居民地。對應(yīng)研究區(qū)內(nèi)，未利用地：沙地、鹽堿地、裸土地及植被覆蓋率<5%的土地；耕地：水澆地、旱地；林地是沿河兩岸生長成片胡楊林的土地；水體：河流水面、水庫水面及湖泊水面所占區(qū)域；草地：生長蘆葦、甘草、豬毛菜等草本植物的土地；灌木林地：生長檉柳、梭梭及紅柳等灌木樹種的土地；居民地：城鎮(zhèn)、農(nóng)村人口聚居地。分類主要采用基于面向?qū)ο蟮倪b感信息提取軟件eCognition，其具體分類過程如下圖所示：圖5.1塔里木河干流遙感影像解譯工作流程①多尺度分割多尺度分割的標(biāo)準(zhǔn)是分割后影響對象的平均異質(zhì)性最小，其中異質(zhì)性包括2個部分：光譜因子和
6、形狀因子。在實(shí)際運(yùn)用eCogniton進(jìn)行分割時，需要輸入三個主要參數(shù)：波段權(quán)重、分割尺度和形狀因子。分割時，如果分割參數(shù)選擇不當(dāng)，將會直接影響最終分類結(jié)果的好壞，因而進(jìn)行分割應(yīng)多次調(diào)整尺度、光譜和形狀因子等參數(shù)的權(quán)值進(jìn)行分割，直至到達(dá)最優(yōu)效果。為得到理想的分割效果，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，最后確定影像的分割尺度為15，形狀因子為0.1，光譜因子0.9，緊湊度0.5，光滑度為0.5。各波段的權(quán)重都為1。②劃定分區(qū)因研究區(qū)水文地質(zhì)環(huán)境條件的影響，區(qū)域內(nèi)植被的分布具有明顯的特點(diǎn)，種群結(jié)構(gòu)簡單，大部分區(qū)域只有一種或兩種主要植被類別，且植被類型之間的交錯分布復(fù)雜程度低，同時由于
7、異物同譜的影像，對研究區(qū)進(jìn)行分區(qū)后再進(jìn)行分類，分類可以提高分類結(jié)果的精度。對于整個研究區(qū)來說，植被種類分布較復(fù)雜的區(qū)域主要是河流兩岸，分類的難點(diǎn)也在于河流兩岸植被的劃分。分區(qū)時應(yīng)根據(jù)野外實(shí)際調(diào)查的植被分布特征以及其在遙感影像上的表現(xiàn)特征對研究區(qū)進(jìn)行分區(qū)。③特征指數(shù)選擇不同地物具有不同的光譜特征，因而可以根據(jù)地物的光譜特征判別地物類型。影像光譜特征不僅包括地物在影像上的像元亮度，還包括通過多波段之間運(yùn)算得到的反映特定地物的計(jì)算值，如歸一化的植被指數(shù)（NDVI），有效葉面積指數(shù)（SLAVI），水陸掩膜指數(shù)（LMW）等。在運(yùn)用特征指數(shù)進(jìn)行分類時，實(shí)際上是通過確定閥值
8、來實(shí)現(xiàn)區(qū)分不同地物的目的。由于不同影像
