【数据分享】白洋淀盆地湿地空间分布数据集
数据介绍
白洋淀湿地作为中国北方平原湿地系统之一，在保障雄安新区水资源安全和良好生态环境方面发挥着关键作用。了解白洋淀湿地生态系统现状，对新区建设和未来科学规划也具有重要意义。基于欧空局2017年9月提供的10米空间分辨率sentinel-2B影像，结合谷歌地球高分辨率卫星影像（分辨率0.23m），2017年白洋淀流域湿地生态系统网络分布图和河网分布图通过人工视觉解读和机器自动分类绘制，
白洋淀湿地空间分布数据集包括矢量数据和栅格数据：（1）白洋淀盆地边界数据（.shp）；白洋淀流域河道数据（.shp）；（2）白洋淀流域土地利用/覆盖分类数据（包括白洋淀流域和河流3公里缓冲区的分类数据）（.tif）；白洋淀流域人工湿地与天然湿地分布图（.shp）；白洋淀盆地坡度图（.tif）。
本数据集中的白洋淀盆地边界来自于周伟等人提供的白洋淀盆地基本地理信息图。DEM 是 GDEM 数字高程数据，分辨率为 30m。湿地遥感分类原始影像数据来自欧空局提供的2017年9月20日哨兵2B遥感影像。该数据集使用了图像中10m分辨率的二、三、四、八波段。辐射定标、镶嵌、镶嵌等预处理操作在SNAP和ArcGIS 10.2软件中进行，监督分类在ENVI软件中进行。用于河道提取的数据基于谷歌地球高分辨率卫星图像。该数据集的研发步骤包括：预处理 sentinel-2B 图像，建立湿地分类体系并选取样本，利用支持向量机分类绘制最新的白洋淀流域湿地生态系统网络分布图；本文基于谷歌地球高分辨率卫星图像（分辨率0.23m），利用LocaSpaceViewer软件通过人工视觉判读识别和提取河道。对于有路堤的河道，识别并沿路堤划线；对于未设堤的河道，根据河道与周边土地利用类型的光谱差异和经验知识进行区分，标出不确定区域，并在后期进行实地调查，可确保识别出的河道具有被提取。确定的河道包括主要河道、每条分类河道、废弃河道等，所有河流都是连续的。可以有效识别通道，保证提取的准确性。
根据人工目视解译得到的白洋淀流域河网图，白洋淀流域河流全长约2440公里，总面积514平方公里。其中，山区河道177平方公里，全长866公里，呈东北—西南方向分布，多位于林地与耕地交界处；平原地区河道337平方公里，全长1574公里。白洋淀流域分为河流、洪泛平原、湖泊、沼泽、沟渠、耕地、林地和建设用地8种土地利用/覆盖类型。遥感监测结果显示，2017年白洋淀流域湿地面积占13.90%。在所有湿地类型中，沼泽面积最大，其次是洪泛平原，沟渠约占1%，湖泊和河流的比例不到0.5%。结合土地利用/覆盖分类图和坡度和高程分布可以看出，近60%的林地面积分布在10°至30°的山区，其余的土地利用/覆盖类型主要分布在0°至2°区域。海拔统计表明，近80%的湖泊和大型水库分布在海拔100m～300m之间，沼泽分布比较均匀，主要集中在海拔20m～300m的高海拔地区。建设用地、洪涝区、耕地主要集中在20m～100m范围内，河流、沟渠主要集中在0～100m范围内。根据河流内土地利用/覆盖分类结果可以发现，主要的土地利用类型为湿地。其中以沼泽、洪泛区和湖泊类型最多，沟渠和河流类型较少。随着缓冲区的增加，非湿地类型的比例逐渐增加，而湿地类型的比例逐渐下降。河流两岸1-3km缓冲区内的主要湿地类型为沼泽和洪泛区。值得注意的是，近三分之一的河流属于耕地，即河流占用严重。从面积上看，约1 / 3的河流和3 / 4的湖泊分布在河道内。河道内的水体大部分是由人类控制的，
本研究选取河流、洪泛平原、湖泊、沼泽、沟渠、耕地、林地、建设用地等8类土地特征。样本总数为5199，其中67%用于监督分类，33%用于混淆矩阵的准确性验证。白洋淀盆地支持向量机（SVM）分类结果总体准确率为84.25%，kappa系数为0.82。
河流占用不仅会直接降低流域内湿地的连通性，还会造成水污染等一些环境和经济问题。但是，如果湿地的连通性降低，就会破坏湿地的生态环境功能，对流域的水安全构成极大威胁。以白洋淀流域为整体，提高湿地的连通性，提升流域内湿地的生态环境功能，有利于提升雄安新区和白洋淀流域的水生态环境安全。
通讯作者邮箱：niuzg@radi.ac.cn
数据量：1.16 GB
文件数：29
参考 ：https://zenodo.org/record/4449433#.YAehsBa-uUk
数据引用
颜欣，牛振国。白洋淀盆地湿地空间分布数据集[DS/OL]. 科学数据库，2021[2022-09-27]。http://cstr.cn/31253.11.sciencedb.00561。CSTR:31253.11.sciencedb.00561。
颜欣，牛振国。白洋淀盆地湿地空间分布数据集[DS/OL]. 科学数据库，2021[2022-09-27]。http://doi.org/10.11922/sciencedb.00561。DOI:10.11922/sciencedb.00561。
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