LANDSCAPE CHANGES OF THE YANCHENG WETLAND IN THE PAST 20 YEARS: EVIDENCE FROM RANDOM FOREST
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摘要:
掌握湿地景观分类及其动态变化能够有效监测湿地生态系统格局变化。选取江苏盐城国家级珍禽自然保护区核心区湿地，采用最大似然、CART决策树和随机森林的方法分别对该核心区进行信息提取，分析发现，随机森林方法的精确度最高（总体分类精度达91.02%，Kappa系数为0.89）。进而采用该方法针对整个江苏盐城滨海湿地进行景观信息提取，得到了1995、2006、2016年度的江苏盐城湿地景观分类（共分为6种类型），并通过转移矩阵分析了各类型的每年度变化情况，结果发现，江苏盐城湿地面积总体呈增长趋势，主要表现在水产养殖区向浅海区不断扩张，1995—2006年期间植被、建筑区和农作物面积都有所增长，2006—2016年期间基本保持稳定。
Abstract:To study wetland landscape and its dynamic changes can effectively monitor the changes in wetland ecosystem. In this paper, we selected the core wetland of the Yancheng National Rare Birds Nature Reserve in Jiangsu Province as a research focus, and used the methods of maximum likelihood, CART decision tree and random forest to extract information from the core area of the wetland. Our results suggest that the method of random forest has the highest accuracy. The overall classification accuracy is 91.02% with a Kappa coefficient up to 0.89. The method of random forest is adopted as the mean to extract landscape information from the entire coastal wetland of Yancheng and obtained are the six landscape categories of wetland in 1995, 2006, and 2016 respectively. The annual changes of the six types of landscapes are analyzed by transfer matrix. The results show that the area of Yancheng wetland is increasing in an overall trend and the aquaculture areas is continuously expanding to shallow waters. Although the vegetation, construction areas and crop areas were all increased during the period of 1995—2006, they had basically remained stable during the latter period of 2006—2016, especially the areas of nature reserves were kept unchanged.
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Key words:
- random forest /
- decision tree /
- landscape classification /
- coastal wetland
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表 1 研究区遥感影像信息
Table 1. Remote sensing image information of the study area
成像载体 传感器 成像时间 景数 空间分
辨率/m备注 Landsat5 TM 1995-05-22 2景 30 Landsat5 TM 1995-08-03 1景 30 含江苏盐城国家级
珍禽自然保护区核心区Landsat5 TM 1995-10-22 1景 30 Landsat5 TM 2006-09-09 2景 30 Landsat5 TM 2006-09-18 2景 30 含江苏盐城国家级
珍禽自然保护区核心区Landsat8 OLI 2016-04-22 2景 30 含江苏盐城国家级
珍禽自然保护区核心区Landsat8 OLI 2016-04-29 2景 30 
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表 2 每个年度的样本数量统计
Table 2. Statistics of samples for each year
/个 1995年 2006年 2016年 植被（米草等） 14 29 58 盐场/水产养殖区 23 38 56 农作物 36 48 66 河流 11 12 36 建筑区（含居民区） 18 40 67 浅海区 5 23 10 合计 107 190 293
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表 3 针对2006年度的解译图像的精确度对比表
Table 3. Comparison of the accuracy of images interpretation in 2006
方法 总体分类精度/% Kappa系数 效果排序 随机森林 91.02 0.89 1 基于CART的决策树 90.23 0.88 2 最大似然 89.06 0.86 3
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表 4 1995—2006年的景观转移面积
Table 4. Landscape transfer area from 1995 to 2006
/km2 植被 浅海区 建筑区 河流 水产养殖区 农作物 植被 73.77 230.7 0.81 1.86 67.84 21.45 浅海区 3.86 682.7 0.58 1.1 2.76 4.36 建筑区 2.87 11.2 5.59 0.37 6.96 49.9 河流 2.77 1.54 0.08 7.91 4.92 0.37 水产养殖区 95.71 172.23 4.3 10.24 379.16 69.57 农作物 39.76 37.16 9.11 13.76 163.27 486.18 注：竖向的总和是1995年不同景观面积，横向的总和是2006年不同景观面积。每个单元格是不同景观类型的面积转移（1995—2006年）。
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表 5 2006—2016年的景观转移面积
Table 5. Landscape transfer area from 2006 to 2016
/km2 植被 浅海区 建筑区 河流 水产养殖区 农作物 植被 117.84 34.42 0.31 1.1 18.19 6.71 浅海区 3.14 368.16 0.06 0 3.43 0.13 建筑区 9.61 4.23 31.24 0.11 17.54 26.85 河流 0.24 5.55 0.05 5.68 6.95 0.36 水产养殖区 227.21 261.45 29.44 13.93 983.76 158.35 农作物 45.69 4.25 26.68 0.5 68.27 627.59 注：竖向的总和是2006年不同景观面积，横向的总和是2016年不同景观面积。每个单元格是不同景观类型的面积转移（2006—2016年）。
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图(6)
表(5)
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