基于知识库的湿地栅格映射方法外文翻译资料

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基于知识库的湿地栅格映射方法

评估：苏州案例研究

杨朝辉，施旬，苏群

收到日期：2015年5月28日/接受日期：2015年12月10日/在线发布日期：2015年12月24日

＃2015年湿地科学家协会

摘要:我们提出了一个基于知识库的栅格映射（KBRM）方法，用来评估湿地 - 环境模型，利用他们的知识和经验进行研究。德尔福方法和层次分析法（AHP）用来提高一致性和质量引发的专家知识。环境因素由当地专家选定包括边缘密度，水生连通性，水体密度，道路密度，城市面积密度，植被筛选指数和坡度梯度。专家们为这些环境分配了权重，并创建最优性函数曲线表，分析个体因素之间的关系和湿地条件。在每个光栅单元上，计算每个环境因子的恶意值，根据该因素的当地价值进行编辑，然后将所有最优分数计算为加权的单个因素的最优值的平均值。作为一个案例研究，我们采用了这种方法评估中国苏州的湿地。虽然我们的方法并不直接要求现场信息，但是它的结果与快速领域的结果相当，直接基于现场数据。此外，我们的方法有利于表现湿地内部的细节.

关键词：湿地评估.湿地环境模型.基于知识库的.光栅测绘.苏州.

简介：作为纯水生生态系统和陆地生态系统之间的过渡区，湿地为广泛的陆地和半水生动物和植物提供了重要的栖息地，并且实现了各种自然，社会和经济功能（Mwitaetal。2013）。许多湿地已经遭受各种压力诱发了变化，包括水文变化，挖泥和填方作业，污染物径流，富营养化和道路碎裂（Klemas 2011）。为了保护和恢复湿地，评估湿地生态条件至关重要（本文称之为湿地条件）。美国环境保护署（US EPA）（2006）认可了三个湿地评估等级：土地景观评估（1级），现场快速评估（2级）和密集场地评估（3级）。1级评估依赖于地理信息系统（GIS）和遥感数据，其目标是快速获得关于湿地状况的景观尺度信息。二级评估需要快速的现场工作，并使用特定于个别湿地的简单指标来量化湿地状况。

二级评估通常采用的指标包括水文应激源，植被应激源和景观设置（Fennessyetal.2004; Fennessyetal.2007）。3级评估是最详细的评估，需要大量的实地工作来收集地面信息，特别是关于生物多样性的信息（Margules and Pressey 2000）。而2级和3级评估是基于直接代表，因此，假设能够产生比基于间接指标的1级评估更有代表性的结果，所需的野外工作和实验室分析使得它们在劳动力，金钱和时间方面都很昂贵。因此，二级和三级评估在大型地区，特别是发展中国家往往是不可承受的（Coolsetal，2013; Dongetal，2014）。另一方面，地理信息系统和遥感领域技术和数据的发展带来了大幅度提高一级评估的质量的可能性，该评估能够降低覆盖大面积的区域的成本。令人鼓舞的是，瑞斯和布朗（Brown，2007）发现三个水平的评估之间存在很强的相关性，这表明一级评估在实现合理的高质量方面具有很大的潜力。大多数一级评估的基本方法是一个间接过程。一级过程不是直接检查现场样品，而是使用环境因素数据来推断湿地状况。采用重新搜索各种环境因素。例如，Ausseil等人（Ausseiletal.2007）根据湿地面积，周边自然度，湿地连通性，陆地连通性和水生生物连通性等景观指标对新西兰的湿地进行了排名。最终得分是各个指标得分的加权平均值。布鲁克斯等人（Brooksetal，2004）只是利用湿地缓冲区土地覆盖图的森林百分比来评估美国中大西洋地区的湿地状况。（Mamounetal，2013）根据土地覆盖类型和坡度对毛里求斯的湿地进行了排名。（Welleret等，2007）根据土地覆盖类型和河流状况，评估了美国马里兰州和特拉华州的湿地。 Brown＆Vivas（Brown and Vivas 2005）提出了一个景观发展密度指数（LDI），该指数来源于单位能耗和土地利用的数据。许多研究者已将此指数应用于佛罗里达州，俄亥俄州和台湾的湿地评估（Chen and Lin 2011; Lane and Brown 2007; Mack 2006）。在所有这些1级评估中，除了Weller等人的工作外。（Welleretal。2007），他使用田间样本来统计校准湿地 - 环境模型，似乎环境因子的选择与湿地条件之间关系的建模是研究人员自己没有一个结构化，可重复的协议。因此，这些研究主要是分析性的。分析缺乏一种结构化和一般化的方法，地方机构可以采用并适应其自身的水平-1的评估，特别是当广泛的现场抽样是难以实现的，但当地专家知识确实存在时，特别是在发展中国家的普遍情况。此外，以前多数的1级评估工作在多边形层面，他们对整个湿地进行了总体评估，但并未充分利用日益增多的高分辨率遥感和地理信息系统数据，可以很好地解决内部变化的湿地。可采用结构化的基于知识库的方法来应对环境因素的选择和建模中的挑战。当野外数据稀缺或无法获得时，专家知识通常被认为是最好的信息来源（Sutherland 2006; Zsuffa et al。2014），并且在生态系统的保护和评估中发挥了重要作用（Charnley et al。2007; Debolinietal。2013 ; Maynard2015）。基于知识库的方法的有效性取决于专家的质量以及可用信息的质量和类型（Granados et al。2014）。在本文中，我们提出了一种基于知识库的栅格映射（KBRM）一级湿地评估。这种方法的基本假设是湿地的生态条件反映在其环境中，因此可以建立一个湿地 - 环境模型来表现它们之间的关系。然后，该模型可用于根据环境数据推断湿地，而不是直接依赖现场样本。这个总体思路可以表示为：

W =f(E) （1）

W代表湿地条件; E是环境信息; f是它们之间的关系。这种主题环境建模方法在自然资源清查方面有着悠久的历史，特别是在土壤调查和制图方面（Hudson 1992; Shietal.2004; Zhuetal.2001）。这种方法的发展和采用受到以下事实的启发：在许多情况下直接研究这个问题本身是困难的，缓慢的和昂贵的，而关于该主题的相关环境的数据相对容易，快速并且成本低廉。现代技术为这种方法带来了显著的改进和创新性。在数据方面（即公式1中的E），包括GIS，遥感和GPS在内的空间信息技术，一直在提供高质量环境数据。在建模方面（即等式1中的f），已经开发了许多来自统计学和人工智能的方法和算法并将其应用于这种方法（Chen等2008; Death and Fabricius 2000; Foody 2000; Liu等2008; Zhang和Xie 2013; Zhu2000）。在推理方面，由于当今快速增长的计算能力，使用栅格模型替代许多自然资源映射实践中常规的矢量模型，并且使用模糊分类代替传统的清晰分类已成为趋势（Shi et等KBRM是一般主题环境建模方法（Hudson1992; Shi等2009）的具体实现。这个实现有两个关键特性。首先，基于专家，知识和经验建立主体环境模型，而不是通过样本计算。其次，推理和映射是在栅格单元（像素）级而不是在多边形级。使用专家知识是其关键：它可以建立一个有限甚至没有的现场数据的高质量模型。另一个优势是其灵活性和适应性：一旦有新的信息或知识可用，或者将模型应用于新区域时，专家可以轻松快速地调整模型。还有一个好处是，通过电脑化和系统化的过程，可以保存，积累和修改当地专家的知识和经验。因此，测绘和评估可以不断完善和提高效率（Shi等，2009; Shi等2004; Zhu等，2001）。基于我们前面的讨论，这些优势在湿地评估中是需要的。另一方面，光栅映射利用了越来越多的高分辨率环境数据，其优点是双重的。在属性方面，它有助于采用模糊推理来表示主体 - 环境关系中的细节。在空间方面，它可以描绘跨地理空间的高分辨率变化。迄今为止，大多数湿地评估的第一级过程都是将整个湿地作为一个整体进行研究，而不管其大小和内部多样性如何（例如（Ausseilet al。2007; Chen and Lin 2011））。栅格图是分解评估过程的一种方式，并提供关于湿地状况的更详细的空间代表性。值得注意的是，KBRM方法并不完全替代先前研究所采用的1级评估过程（例如（Ausseiletal。2007; Brooksetal.2004; Welleretal。2007）），而是我们认为它是一个形式化的框架充分利用宝贵的当地专家知识和经验，日益可用的高质量景观数据以及在湿地评估领域迅速发展的空间信息技术和计算能力。这是很必要的，因为缺乏信息（主要是由于昂贵且缓慢的现场采样）阻碍了世界各地湿地评估和管理的实践（Salariet al。2014）。为了说明我们的方法，我们以中国苏州湿地为例。在本文的其余部分，我们通过这个案例研究提供了将KBRM过程应用于湿地评估的细节。

方法

研究区苏州是中国经济最发达地区之一的长江三角洲的主要城市（图1）。距离中国最大的城市上海仅80公里，苏州以其历史，文化和自然特色而闻名，一直是主要的旅游目的地（http://www.suzhou.gov.cn/zgszeng/suzhougl- E / index.html）。这座城市以其密集的河流和湖泊系统以及高度发达的运河而闻名。水城苏州拥有丰富的湿地资源（Lan 2012）。在过去的几十年里，经济繁荣，人口增长，城市扩张，森林砍伐，农业集约化和旅游业增长都对苏州的湿地系统产生了负面影响（苏州市农委2010）。苏州的湿地经历了相当程度的退化，面积萎缩，水质恶化，鸟类和鱼类种群减少以及生物多样性减少（Lan2012）。作为保护和恢复的首要和重要手段，2009年苏州政府对大于0.08平方公里的湿地进行了初步调查。主要包括湖泊，河流，沼泽和洪泛平原，其中以湖泊湿地为主（苏州市农业委员会2010）。 2013年，苏州政府根据其历史，文化和科学价值确定了102个重要湿地（苏州政府，2013）。我们的具体研究区域为苏州中心城区规划区域，面积2921平方公里。这包括六个区的全部或部分，即姑苏，虎丘，工业园区，相城，吴中和吴江。在研究区内，苏州重要湿地共有46个湖泊湿地，总面积为276.6 km2（表5）。这些湿地评估和验证在这项研究中（图1）。其中，最大湿地为阳澄湖，面积112.7平方公里，占本研究所有湿地总面积的40.7％。其中最小的是莲池湖公园，面积只有0.4平方公里。这些湿地的现有数据远远不足以形成整体的具体的保护和恢复计划。对于当前非常有限的现场数据，二级或三级评估是不可能的。由于缺乏资源，特别是培训足够的现场工作人员，收集更多的现场数据具有挑战性。

数据源

表1描述了我们为本研究尽最大努力获得的原始数据。从美国地质调查局（USGS）的网站（http://glovis.usgs.gov）获取Landsat 8操作用地成像仪（OLI）图像，并在标称705公里LDCM航天器的185公里范围内包括9个光谱带海拔高度（Irons et al。2012）。图像的分辨率是30米分辨率。数字高程模型（DEM）数据是航天飞机雷达地形任务数字高程模型（SRTM DEM），该模型也具有30分辨率，并从USGS网站（http://glovis.usgs.gov）中检索。道路，池塘，河流和湖泊的数据来自苏州市规划局（Zhenqi Liu，个人通讯，2014年10月6日）。湿地库存数据来自苏州湿地保护站（于庆清，个人通讯，2014年10月15日）。该清单包括湿地的边界和相关属性（例如，水生生物连通的数量）。采用Arc GIS10.0和ENVI5.0对数据进行汇编，并生成水体密度，道路密度，植被覆盖指数，城区密度，坡度等环境因子。进行了几何配准和辐射测量和大气校正，以改善Landsat 8 OLI图像的质量。

表1原始数据集（NAC 连接到给定湿地的河流的数量）

专家知识

选择合格的专家对于确保知识质量至关重要（Nadeauetal。2015）。这项研究选择了五位专家。两个来自苏州湿地保护站，两个来自通力湖湿地管理局。他们一直在当地的湿地工作8 - 10年，最后一位来自苏州湿地研究所，已经研究了15年的湿地保护。采用结构化的知识启发过程来检测和提高引发知识的一致性也是非常重要的，因为低质量的知识通常具有不一致性。考虑到专家的背景和知识可能会影响他们在建模过程中的重点和规格（Weisbergetal。2008），我们采用德尔菲法和层次分析法（AHP）来提高引导专家的一致性和质量知识。德尔福是一种结构化的调查方法，用于基于假设一组专家在没有确切知识时提供比个体专家更好的知识（Dalkey和Helmer 1963）的假设来引发和整合群体判断。它是利用集体人类智力能力的一种形式，包括态度，感受和经验（柯蒂斯2004）。德尔菲方法的基本思想是对个别专家进行两轮或更多轮问卷调查。在每一轮中，专家根据他们对前一轮所有专家的回答进行研究来调整答案。期望在这个迭代过程中来自个体专家的知识会聚，并且融合被认为是更正确的知识。层次分析法（Saaty 1980）是一个结构化的过程，用于在多因素分析中持续加权因子.AHP简化了对通过只请求来自专家的简单成对比较，然后通过比较建立的得分矩阵上的计算来推导每个因素的权重，从而在多个因素（这可能导致不一致）之间缠结关系。在这项研究中，我们应用德尔菲法和层次分析法对环境因素进行选择和加权评估并应用德尔福也为每个因素定义最优性函数曲线。

环境因素

我们考虑选择当地专家，以前的类似研究（例如（Ausseiletal。2007; Brooksetal.2004; Mamounetal。2013）），不可避免地，具有数据可用性。德尔菲法已被用来选择重要因素

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