全 文 ：第 !" 卷 第 # 期
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林 业 科 学
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J’技术在鸟类栖息地研究中的应用
江红星&B刘春悦$!JB侯韵秋&B钱法文&
"&2中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所B国家林业局森林保护学重点实验室B北京 &%%%C&#
$2中国科学院东北地理与农业生态研究所B长春 &J%%&$# J2中国科学院研究生院B北京 &%%%!C$
摘B要!BJ’ 技术在鸟类栖息地研究中发挥越来越重要的作用!特别是在不同尺度条件下!以及对于一些广袤且偏
远的地区!能够有效地分析&评估&监测和预测鸟类与栖息地关系!推动实现物种保护管理目标% 本文主要回顾遥
感数据源&遥感信息提取方法以及地理信息系统技术在鸟类栖息地研究中的应用% 同时!分析影像数据源和影像
时相的选择!以及遥感信息提取和鸟类野外调查方法等存在的缺陷和不足!提出一些具体的改进和完善措施%
关键词’BJ’ 技术# 鸟类栖息地# 遥感信息提取# 栖息地监测与评估# 物种分布预测
中图分类号! ’#&I2"JBBB文献标识码!-BBB文章编号!&%%& H#!II"$%&%#%# H%&GG H%C
收稿日期’ $%%I H&$ H%G# 修回日期’$%%C H%! H&#%
基金项目’中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所所基金项目"(-Yj)Y$%%#&G$ %
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?7ET9R:90A 0S@?ER9E@T9@:79U4:90A
BB栖息地 "或称生境$ " =DU9:D:$一词首先由美国
的 N79AAE1于 &C&# 年提出% 对鸟类而言!栖息地是
指个体&种群或群落在其某一生活史阶段 "比如繁
殖期!越冬期$所占据的环境类型&进行各种生命活
动的场所% 其作用在于能为鸟类提供充足的食物资
源&适宜的繁殖地点&躲避天敌和不良气候的保护条
件等一系列可保证其生存和繁衍的基本条件% 栖息
地的质量高低直接影响着鸟类的地理分布&种群密
度&繁殖成功率和雏鸟存活率等"(0TP! &CIG$% 栖
息地选择行为表明可供选择的栖息地之间存在着差
异!这些差异恰好为野生动物提供了不同的生态环
境!从而影响着它们的生存与繁衍 ".DRW! &CJJ#
(0TP! &CIG$%
自从 N79AAE1" &C&# $ 研究了加 州 弯嘴嘲鸫
"0(I(#$(./ +’>%=%=&.$的生态位后!在确信某一物种
的分布"或存在$与其栖息地的某些特征之间具有
可预测的关联性这一前提下!众多生态学家致力于
栖息地选择的研究工作!通常对鸟类的关注和调查
较其他物种更多% 原因很简单!鸟类早已建立比较
完善的分类体系!相对容易识别!普遍分布并对环境
变化 相 对 敏 感 "或 脆 弱 $ " ’:EE1E’$/;5! &CI!#
[0779@0A! &CI"# LD919E! &CC&$%
开展鸟类栖息地的研究与保护已被公认为是濒
危物种保护的一条有效途径 "jDAT@!&CII$% 近年
林 业 科 学 !" 卷B
来!随着无线电遥测&地理信息系统和多元统计分析
方法等先进技术和手段的广泛运用!人们对鸟类栖
息地选择的研究分析已由定性描述上升到定量分析
阶段!研究水平也不断提高% 在鸟类栖息地信息提
取研究方面!传统的野外调查制图方法不仅费时&费
力&成本高!且限于局部样本点空间范围!难以推广
至区域尺度" =^9AA ’$/;A! &CC"$% 由于遥感影像具
有覆盖范围广&信息量大&更新时间快的特点!被广
泛用于区域尺度的鸟类栖息地制图% 随着全球卫星
定位系统"O10UD1?0@9:90A @P@:E>! N^ ’$&地理信息系
统"OE0O7D?=9R9AS07>D:90A @P@:E>! N)’$和遥感技术
"7E>0:E@EA@07! j’$的发展!已被广泛应用于鸟类栖
息地研究中"[9:R=E1’$/;A! $%%&# 张洪亮!$%%&$%
近 J% 年来!遥感技术的发展以及在大尺度范围
的应用!特别是在全球水平上判定物种栖息地潜在
的空间单元&栖息地的分布以及监测等方面!发挥着
越来越重要的作用!成为分析&评估&监测或以及预
测建模等的强有力的工具"N0:@R=D1W ’$/;5! $%%G$%
&B鸟类栖息地研究中常用的遥感数据源
自 &C#$ 年遥感影像可以广泛获取并为公众使
用以来!基于地理信息系统支持的影像和野生动物
的研究越来越多 "N0:@R=D1W ’$/;5! $%%G$% 鸟类栖
息地信息提取研究中采用的遥感数据源主要包括’
.DAT@D:[’’ " .DAT@D:[41:9<’?ER:7D1 ’RDAAE7$&
.DAT@D:,[",=E>D:9R[D??E7$ "舒莹等!$%%!# 董科
等!$%%G# 刘红玉等!$%%"# $%%## 江红星等!$%%I#
朱 丽 娟 等! $%%I $& *,[ r " *A=DARET ,=E>D:9R
[D??E7$"李欣海等!&CCC# 李文军!$%%%# 赵淑清
等! $%%J# 刘 冬 平 等! $%%" $& ’ d^, 6j/" 69O=
jE@014:90A /9@9U1E$ "[91E7’$/;A! &CC%# ’D8E7D9T ’$
/;5! $%%&$&)j’<1(")AT9DjE>0:E’D:E19:E$ "KEU9A@W9
’$/;5! $%%$# bD@:TD1EA ’$/;5! $%%J$!和高分辨率的
)bd+d’& f49RWU97T& d7U89EF" (1D7W ’$/;5! $%%!#
*=1E7@! $%%!$等光学影像数据!以及 -/6jj",=E
-T8DARET /E7P69O= jE@014:90A jDT90>E:E7$和 *j’
’-j " ’PA:=E:9R-?E7:47EjDTD7$ ",=9UD41:’$/;5!
&CCI$等雷达影像数据% 选择正确的遥感数据源是
进行物种栖息地信息提取与研究物种栖息地之间关
系的关键!截至目前还没有一种规范的方法能指导
数据源的选择"N0:@R=D1W ’$/;A! $%%G$%
/EA9E7等"$%%!$对比了不同的星载传感器!证
实不同的传感器影响对栖息地研究结果% 目前最常
用的栖息地信息提取的遥感数据源是 ,[影像!它
具有多光谱特征以及较高的性价比% 但对于某些鸟
类的栖息地微生境信息提取来说!由于受 ,[影像
空间分辨率"J% >]J% >$的限制!无法有效的提取
出较 窄 的 线 性 地 物 的 特 征 " D^1>E979>! &CIG#
’D8E7D9T ’$/;5! $%%& $% 高 分 辨 率 遥 感 影 像
")bd+d’! f49RWU97T! d7U89EF$能提供空间分辨率
为 $2! ‘! >的多光谱数据并具有较短的重访周期!
因而提高了栖息地微生境信息提取的能力"(1D7W ’$
/;5! $%%!# *=1E7@! $%%!# /w70A9h4E! $%%"$% 但是高
分辨率遥感影像的成本较高!而且生境类型划分的
越细所需的每种生境类型内的调查采样点数量就越
多# 否则!基于统计分析而建立的适宜栖息地预测
模型的精度就会下降% 然而 [E=AE7等 " $%%! $认
为!高分辨率遥感影像缺乏短波红外的光谱信息是
其应用限制的主要因素% /EA9E7等 "$%%!$的研究
表明!中等分辨率的 [’’"I% >$影像与低分辨率的
-/6jj" e& W>$相比!识别 &% 种林内鸣禽分布的
能力并没有明显的提高% ’E0DAE等 " $%%G $ 对比
J% >和 $G% >分辨率的遥感影像预测物种分布的能
力!也没有发现显著的差异# 低分辨率的 -/6jj
数据常用于研究大尺度的鸟类栖息地的空间分布%
+d---/6jj影像上获取的归一化植被指数
"A07>D19;ET T9SE7EARE8EOE:D:90A 9ATEZ! +K/)$可应
用于监测栖息地的变化"’DTE7’$/;5! &CC&# KEU9A@W9
’$/;5! $%%%$% +d---/6jj影像上的气候数据集
获取的大气温度及海面温度常用于分析水鸟的栖息
地并模拟其空间分布"3048EA:9A ’$/;5! &CC!# QEA ’$
/;5! $%%!$% 合成孔径雷达也可用于预测物种的空
间分布!,=9UD41:等"&CCI$用 *j’ 合成孔径雷达影
像探测冰层覆盖下的河流!预测濒危物种丑鸭
"?%#$+%("%-
%#$+%("%-&#$的空间分布%
栖息地信息提取经常还利用一些辅助数据!如
航空相片&地形图&土壤&氮沉积量&水深&气候&植被
高度&盖度&植被类型&道路&建筑物等% 航空相片主
要是用于验证影像的分类精度![D7P等"$%%"$将人
工数字化后的航片与土地覆盖分类数据集对比!比
较指示物种栖息地的土地覆盖类型的空间范围大小
及形状差异!验证分类的精度%
$B鸟类栖息地遥感信息提取方法的发展
利用遥感资料提取鸟类栖息地空间分布信息的
方法包括两大类’ 物种分布直接识别和物种分布间
接反演"+DOEAT7D! $%%&# ,47AE7’$/;5! $%%J$% 直接
识别是根据物种在遥感影像上的光谱特征!在遥感
影像上直接勾绘该物种的空间分布区域!如 N49AE:
等"&CCG$利用 ’ d^,影像识别了南印度洋帝企鹅
"G&
B第 # 期 江红星等’ J’ 技术在鸟类栖息地研究中的应用
" 4@$’"(>8$’#@/$/7("%-&#$ 的 分 布! ’R=FD1E7等
"&CIC$利用 ,[影像识别了南极企鹅的分布区% 这
种遥感直接识别的方法局限于大面积群居且具有明
显光谱特征的物种"/w70A9h4E’$/;A! $%%"$%
间接反演的一种方法是利用已知的物种生境需
求信息!结合遥感影像获得的土地利用k覆被分类数
据!制作物种的栖息地分布图!进而预测物种可能的
分布区"N0:@R=D1W ’$/;A! $%%G$% 这种方法已广泛
应用于空间尺度物种分布及栖息地管理研究中%
间接反演的另一种方法是将遥感像元光谱辐射
值与物种分布调查信息建立相关模型!据此预测物
种的空间分布% 这种方法有望弥补栖息地遥感间接
反演方法的不足"+DOEAT7D! $%%&$!并在许多生态
系统中试用于预测物种的分布!证实了具有较好的
应用前景% 例如在赛内加尔北部的荒漠草原将
+K/)与景观多样性指数结合在一起!来预测物种
的空间分布"+=7’$/;A! &CC#$% .D8E7@等"&CC#$研
究发现 .DAT@D:[’’&,[的近红外波段的反射率与
苏格兰凯思内斯郡黑腹滨鹬"3/;%>+%#/;@%"/$的丰度
有显著的相关性 "相关系数在 H%2#C 和 H%2"I 之
间!Na%2%%& $% .D47EA:等 " $%%G $基于 .DAT@D:<#
*,[r的 +K/)及短波红外波段"G 波段$的反射率
有效地预测了密歇根州 J 种鸣禽的分布% /E719ATEA
等"&CC#$采用 +K/)评价纳喀拉哈沙漠的非洲鸵鸟
"9$+&$1%(-/.’;&#$&麋羚"4;-’;/@1&#P&#’;/@1&#$及黑
尾牛羚 "3(""(-1/’$’#$/&+%"&#$ 的栖息地适宜性%
-@?9AD1等"&CCJ$在苏格兰北部!采用贝叶斯统计
分析的方法建立 .DAT@D:波段&K*[数据和白腰杓
鹬"D&.’"%&#/+2&/$/$的分布的关系!并对其栖息地
进行制图%
珍稀水禽所选择的栖息地并非等同于人类基于
遥感分类获得的地表覆被信息 "30=A@0A ’$/;5!
&CC$# ,DAO’$/;A! &CC## .D47EA:’$/;5! $%%G$% 某些
鸟类对于栖息地的选择通常是针对地表覆被的内部
结构"微生境$!而非仅考虑植被类型"’:04SE7’$/;A!
&CCG$% 以遥感解译的斑块为栖息地的空间单元会
掩盖斑块内部微生境差异 "/w70A9h4EB ’$/;A!
$%%"$% 遥感分类难以准确确定生态交错带的地类
边界!而生态交错带常为生物多样性的富集区
"Y07:9A ’$/;A! $%%%$% 不同遥感分类方法所获得的
地表覆被信息差异较大"Y00TP! $%%!$!能影响栖息
地面积与分布的确定# 一些特殊生境类型!如植被
盖度&底栖生物量等生境因子尚无法从目前遥感分
类方法中获取% 目前栖息格局的计算是依赖于标量
指数!而标量指数无法完整表达栖息地的景观生态
学意义"M=DAO’$/;5! $%%!# $%%"$%
JB地理信息系统技术在鸟类栖息地研究中
的应用
BB对于某一特定的地域!物种的空间分布及丰度
取决于野生动物在此空间范围内所能获得的食物&
水&隐蔽物&空间的大小和多少!而这些必需物的可
获得性则受到地域范围内各种生境因子 "水体&植
被$的分布和空间组合的影响 "张艳红等!$%%"#
[DR-7:=47!&C#$# [DR-7:=47’$/;A!&C"&$% 鸟类对栖
息地结构与组成的变化敏感!小尺度植被群落及大
尺度景观组分与结构的变化都直接影响鸟类的种类
组成 与数 量 "LE7@9E7’$/;A! &CC!# (0TP! &CIG#
[DR-7:=47’$/;A!&C"&$# 人类活动与自然要素的干
扰在不同尺度上改变着生境结构!影响鸟类的繁殖
成功 率 "[RND79OD1’$/;A! $%%$# ’:E?=EA@’$/;5!
$%%J$%
地理信息系统技术利用遥感数据!同时结合辅
助数据源如地形&人口&道路&气象等!在鸟类栖息地
研究中的应用主要包括 ! 个方面内容’ 确定研究区
内鸟类栖息地分布# 分析鸟类栖息地特征并进行分
类# 利用模型的方法预测物种分布或丰富度# 监测
物种栖息地的变化等%
JDCE鸟类栖息地特征识别
确定鸟类种类&数量及其分布是鸟类生态学研
究的基本内容!也是进行生物多样性评估的基础%
传统的研究方法是实地考察!划定样方进行数量调
查!然后根据统计方法估算出某个区域内的总数量%
取样和总数估算方法的选择都是比较困难的工作!
而对于密度&丰富度的计算则更为复杂!精度也无法
得到保障% 而 N)’ 与 N^ ’ 相结合可以自动绘制鸟
类的分布图和确定物种的丰富度!将采集到鸟类的
地理位置以坐标创建在地图上!进而编码得到 N)’
数据库管理系统!从而对物种分布的数据进行处理
和分析%
传统的栖息地类型的划分!主要依据遥感影像
的反射光谱来进行确定!很少将影像的纹理特征作
为栖息地的空间异质性的指标来预测物种分布% 影
像的纹理特征和景观指数是反映栖息地异质性"生
境结构的空间组合特征$的重要指标% 遥感影像是
由色调和纹理 $ 种相互依赖的特征构成"LD7D1T9’$
/;A! &CCG# 6D77D19RW ’$/;A! &C#J$影像的纹理包含着
探测对象重要的结构及空间组合特征 ",@0’$/;A!
$%%&$% 纹理统计分析方法主要可分为一阶统计纹
理特征和二阶统计纹理特征"6D77D19RW ’$/;5! &C#J#
#G&
林 业 科 学 !" 卷B
T%1+/" ’$/;A! &CCI$% 一阶统计纹理特征是从一定
邻域内"滑动窗口$像元亮度直方图上获得的# 而二
阶纹理统计特征如’ 反差 "R0A:7D@:$&熵 "EA:70?P$&
逆差 矩 " 9A8E7@E T9SE7EARE>0>EA:$& 灰 度 相 关
"R077E1D:90A$& 能 量 "EAE7OP$& 角 二 阶 矩 "DAO41D7
@ER0AT >0>EA:$以及协方差"R08D79DARE$是由灰度共
生矩阵方法计算出来的!代表某个方向上相隔一定
距离的一对像元灰度出现的统计规律% 二阶纹理统
计特征中角二阶矩&反差和灰度相关这 J 个特征相
关性最弱"LD7D1T9’$/;A! &CCG$!因此它们常用于特
征识别%
随着遥感影像处理技术的发展!已有一些方法
用于计算影像的纹理特征如自相关模型&分形模型
及数学变换模型 "空间域滤波&傅立叶滤波&NDU07
和小波模型等$",@0’$/;A! $%%&$!并将纹理特征作
为栖息地的空间异质性的指标预测物种分布% 如
6E?9A@:D1等"&CC#$首先结合影像的光谱值和纹理
特征建立模型预测鸟类的分布!他们发现影像的纹
理特征对于预测美国缅因州 # 种鸟类如’ 白喉麻雀
"T’;(#@%L/ .’;(>%/$&黄色林莺"U’">+(%-/ @’$’-1%/$&
黑喉绿莺"U’">+(%-/ =%+’"#$等在某一位置是否出现
效果较好!# 种鸟中有 " 种与影像纹理正相关% 这 "
种鸟类栖息地的共性是具有较高的异质性% 这项研
究表明影像的纹理能反映植被和生境的异质性!因
此可以用于预测物种的空间分布% /w70A9h4E等
"$%%"$基于高分辨率影像的纹理特征预测了美国
新墨西哥州鸟类物种的丰度% D^@=E7等"$%%#$ 根
据 )bd+d’ 和 .DAT@D:影像在黑枕威森莺"_%;#("%/
-%$+%"/$巢址及非巢址区亮度值&纹理特征及阴影和
裸土在像元中所占的比例等变量预测该物种的巢址
分布%
除了影像纹理指标外!还有其他一些反映栖息
地景观异质性的景观指数!如’ 生境破碎化指数
" =DU9:D:S7DO>EA:D:90A $& 景 观 空 间 构 形 " @?D:9D1
R0AS9O47D:90A$&镶嵌度指数 " ?D:R=9AE@@$&斑块面积
"?D:R= D7ED$和斑块周长" ?D:R= ?E79>E:E7$等也应用
于预测物种的分布及其繁殖的成功率"N0:@R=D1W ’$
/;A! $%%G$% YD4:= 等"$%%%$以植被类型&分维指数
及景观指数建立多元回归模型预测美国印地安那州
北部候鸟的丰度及繁殖成功率% 6D97E等"$%%%$采
用分位回归法验证土地利用覆盖图上获得的景观指
数与繁殖期鸟类丰度的关系!并据此推断研究城市
扩张及草地景观减少对物种丰度的影响% ’D8E7D9T
等"$%%&$结合遥感影像上获取的草地类型与景观
指数预测美国怀俄明州黄石国家公园山区草地生态
系统 && 种鸟类的空间分布% [EPE7等"$%%$$建立
了不同空间尺度的加利福尼亚州及俄勒冈州南部小
海鸭的丰度和生境变量的统计关系!结果表明生境
的破碎化对物种的分布有影响!并且这种影响具有
一定的滞后性% 景观结构的定量化计算多采用空间
格局分析软件 "Yj-N’,-,’ $ "[RND79OD1’$/;A!
&CC!$%
JDFE鸟类栖息地质量评估
应用 N)’ 进行栖息地的评估!其叠加功能不仅
使得评估过程直观!而且为进一步的分析奠定了基
础% 不同地理图层的叠加为空间数据模型及其内部
的关系提供了直观的效果!通过空间上的(相交&合
并&切割)等运算!可派生出空间决策所需的依据%
例如可以将影响鸟类分布的每个生态因子作为一个
图层来表现!通过叠加后!结合多元统计分析找出动
物生存各因子的适合水平% 例如李欣海等 "&CCC$
将植被图&地形图矢量化!提取植被类型&高程&河
流&水库&公路&铁路及乡镇等参数来评价朱&
"D%@@("%/ "%@@("$栖息地的质量% 李文军 " &CCC#
$%%%$!马志军等"&CCI$!朴仁珠等 "$%%%$!盛连喜
等"$%%&$分别分析了不同区域丹顶鹤生境状况#
)8xA 等"$%%!$根据植被盖度&干旱指数&土壤类型&
及坡度等生境因子与遥感影像上监督&非监督分类
获取的土地覆盖图评价角百灵":+’.(@1%;/ /;@’#$+%#
@’+’7+%"’$栖息地的适宜性% 王志强"$%%"$将水禽
栖息地的空间格局的适宜度作为指标评价水禽栖息
地的生境适宜性% 张艳红等"$%%"$采用景观特征&
生境斑块空间关系和生境破碎化参量分析向海自然
保护区丹顶鹤生境空间结构特征%
结合 N-^ 等相关分析功能!还可以评价不同区
域的保护管理现状!并找到与生物多样性保护有关
的空白区域% 例如 ’R0:等"&CC"$利用遥感分类结
合 N-^ 分析方法!评价了不同区域水禽保护管理现
状# 6D779等"&CC&$对夏威夷森林濒危鸟类的研究
通过 N)’ 得到几种雀形目濒危鸟类的分布图和丰富
度! 发现现有保护区几乎没有濒危物种生物多样性
的热点区域!联邦和州政府据此对许多地区实施了
相应的保护措施% c9W7D>DADPDWE等"&CCG$对喜马
拉雅山系的生物多样性进行了 N-^ 分析! 以生态
区划而非传统的行政区域为研究单位!评估了各个
区域内的生物多样性现状!指出了生物多样性保护
的空白和遗漏区域% 对美国的 )TD=0州进行 N-^ 分
析 后! 预 测 出 一 种 尖 尾 松 鸡 " 08.@/"&-1&#
@1/#%/"’;&#$有可能分布在以前从未有过记载的地
区!后来野外实地调查证实了预测结果"6D779’$/;5!
IG&
B第 # 期 江红星等’ J’ 技术在鸟类栖息地研究中的应用
&CC&$%
另外!J’ 还可以根据现有鸟类栖息地选择特征
基础上!对再引入栖息地质量进行评估% 如刘冬平
等"$%%"$根据朱&现繁殖地的栖息地组成及其繁
殖期的栖息地需求!应用 J’ 从大尺度上对陕西省部
分地区朱&的潜在繁殖地进行评估!为即将开展的
朱&再引入地点的选择和评估提供参考%
JDJE鸟类栖息地分布预测
借助地理信息系统可以预测动物的空间分布格
局% 动物栖息地特征与物种的分布有着必然联系!
寻找某一物种与各个生态因子的内在联系!建立物
种与生境的关系模型!利用 N)’ 分析功能可确定物
种的适宜栖息地!预测出物种的分布图% 模型方法
是研究野生动物栖息地的一个重要手段!不仅可以
对没有进行野外观测的区域进行物种分布的预测!
也可以对再引入物种的区域进行栖息地的预测
"Y9E1T9AO’$/;A! &CCG$% 模型方法还可以预测栖息
地变化对物种带来的影响!例如预测气候变化对鸟
类带来的影响!土地利用类型的改变对物种种群的
影响等"李文军!$%%%$%
在鸟类数量和分布计算时需要物种(出现点)和
(非出现点)的数据模型有回归模型".9’$/;5! &CC##
李文军等! $%%%# ’:E?=DA9E’$/;A! $%%$# 贾非等!
$%%G$% 回归模型在计算过程需要物种的(出现点)
和(非出现点)数据!当物种的(非出现点)数据可靠
性比较高时!采用回归模型可以得到很好的预测结果
"王学志等!$%%I$% 模型计算仅需要物种(出现点)
的数据模型有生态位模型"697;E1’$/;5! $%%&# $%%$#
.149@’$/;5! $%%!$和信息熵"EA:70?P$模型"’:E8EA ’$
/;A! $%%"$% 生态位因子分析"ER010O9RD1DAD1P@9@! *+Y-$模型和信息熵模型是继回归模型之
后的一种新的生境适宜性模型"697;E1’$/;5! $%%&$!
其最大优点是只需物种(出现点)的数据!而不需要
(非出现点)的数据!计算结果能充分体现物种的栖
息地利用与栖息地因子之间的关系 "697;E1’$/;5!
$%%$# .149@’$/;5! $%%!$%
运用鸟类 H栖息地关系模型!可以对未调查区
域的鸟类分布!偏远地区的鸟类分布!以及大尺度上
或者全球尺度上的鸟类分布进行预测% 例如 L4:1E7
等"&CCG$结合 N^ ’ 利用 N)’ 对北美水禽的空间数
据进行归纳总结!对观察到的各种鸟类的空间位置&
空间分布和相对密度及其变化进行了分析# [91E7
等"&CIC$利用 N)’ 技术建立了坦桑尼亚的珍稀鸟
类的分布模式# 刘吉平"$%%G$利用景观生态学的理
论与方法对生境的空间结构进行分析!分别建立生
境类型数&破碎度&地貌类型数&土壤类型数与湿地
鸟类丰度关系的数学模型# /EA9E7等"$%%!$采用气
候数据结合遥感影像上获取的土地利用图预测北美
G 大湖 &% 种林内鸣禽繁殖期的空间分布# .40:0等
"$%%!$结合景观指数预测了农林复合景观中的鸟
类丰度% 这些研究表明!采用辅助数据与遥感影像
相结合的手段所预测物种的栖息地空间分布以及评
价栖息地质量的精度均较高%
但是也必须注意到的是!某些影响水禽生境选
择的非生境因子是遥感影像所不能获取的!例如限
制水禽第一序位选择的历史因素&种内种间的竞争
等就超出了遥感影像的检测能力"N0:@R=D1W ’$/;5!
$%%G$% 由于遥感影像在特殊的地点或区域上难以
提取微生境的因子!’D8E7D9T 等 "$%%&$建议在实际
的应用上应当将野外的景观及生境调查数据与遥感
影像所提供的信息相结合!才能为研究者提供更为
全面的预测鸟类分布丰度的信息%
!B讨论
IDCE影像数据源存在的缺陷与建议
不是所有的遥感信息源在鸟类学研究领域都是
成熟的技术!对于遥感数据的优缺点目前尚待进一
步的分析"N0:@R=D1W ’$/;A!$%%G$% 卫星影像不能捕
捉影像栖息地的一些重要突发事件 "3EAW9A@’$/;5!
$%%J$% 非栖息地因子例如历史因素&种间和种内
相互作用&微生境特征或者植被的三维结构!是超出
遥感卫星技术的范畴的% 此外!林地和森林卫星影
像"除微波和合成孔径雷达影像外$大部分不能探
测或辨别低层结构特征!而这些可能对于一些种类
来说至关重要" D^1>E979>! &CIG$% 另外!目前卫星
传感器的空间分辨率!对于(硬边缘"=D7T ETOE$)属
性"例如狭窄的线性沟槽&灌木树篱&栅栏以及小斑
块或单株树$!在很多卫星影像上很难准确判别%
而这些属性!对于一些特定的物种却具有非常重要
的意义%
建议通过地面调查!或者具体的影像分析技术!
例如采用前后关联分析"R0A:EZ:4D1DAD1P@9@$或边缘
检测"ETOETE:ER:90A$来确定这些特定属性"-AT79E@
’$/;5! &CC!$% 为提高栖息地信息提取的能力!一方
面应对比不同传感器生境因子的提取能力!选取最
优的传感器及波段组合% 另一方面应融合多源遥感
数据及辅助数据提高栖息地识别的精度%
IDFE遥感影像选择的时相问题与建议
在众多生态研究中!偏差之一是由于使用单一
时间的影像以及相对较短时间的调查所致% 采用多
CG&
林 业 科 学 !" 卷B
时相影像比单一时相影像进行分析具有更大的辨别
力!一来便于栖息地分离和鉴定!二来便于揭示物种
栖息地利用的内在变异性% 鸟类栖息地的利用性和
适宜性可能在一天&一个季节和年份内或多个季节
或年份间存在瞬时变化% 这些变化可能由许多因素
引起!例如天气&食物丰富度&种群密度&竞争者以及
捕食者等"L10RW ’$/;A!&CCJ$% 极端季节气候可能
会导致动物利用其正常年份不利用的栖息地
"60>E7’$/;5! &CCJ$%
因此!建议影像选择应与鸟类调查的时间尽可
能接近# 调查也应多年重复!以便更能准确地判定
物种在大多情况下的栖息地利用情况%
IDJE遥感信息提取方法的缺陷与建议
许多影像偏差来源于影像的处理方法!如大气
纠正&监督与非监督分类技术&影像转换等% 影像处
理过程中对于不同象元赋值不同植被类型时!可能
会导致错误% 由于栖息地类型是由影像的光谱信号
决定的!它并不能直接反映具体的或相关的鸟类单
元或鸟类栖息地% 因此!建议参照物种对栖息地的
喜好性来划分栖息地类型的相关属性!这样能够更
准确地分析物种 H栖息地之间的关系%
IDIE鸟类调查存在的问题与建议
鸟类学家对不同调查方法引起的误差已进行了
大量讨论 "jD1?= ’$/;A! &CI&# L9UUP’$/;A! $%%%#
YD7A@F07:= ’$/;A! $%%$$% 对于珍稀濒危鸟类!建议
提高调查强度和频次!以便获取物种密度等的精确
估计"70U4@:E@:9>D:E@$% 对于建立在相对 H绝对密
度&出现 H缺失" ?7E@EARE型!误差主要来源于数据间的自相关性" ’R=AE9TE7!
&CC!$% 对于那些体型较高&活动性较强的大型鸟
类而言!容易导致在 $ 个或更多的调查点上面的重
复计数% 通常情况下!定点计数和样线计数是鸟类
调查中最适宜且有效的方法!特别是对于偏远或很
难进入的地区% 但如果需要物种分布和丰富度数
据!建议采用距离取样法%
因此!建议在调查开始前需确定调查目标!并考
虑调查实用性及相对优先性# 然后结合取样策略
"在哪里计数$和野外方法"如何计数$来确定野外
调查方案 "c919D>5$%%$$% 无论采用何种调查方
法!动物出现点的精准 N^ ’ 定位!对于不同遥感信
息的准确提取是至关重要的% 调查过程中不仅需要
N^ ’!同时还应携带指北针和测距仪!以便更好地分
析&评估和预测鸟类与栖息地关系%
GB结语
随着鸟类学家和生态学家对区域性和全球的长
期鸟类 H栖息地变化的关注以及 N)’ 技术水平的提
高!N)’ 在现代鸟类栖息地研究中正在发挥越来越
重要的作用% 特别是对于一些广袤且偏远的地区!
能够有效的展示&预测和监测鸟类与其栖息地的关
系!促进实现物种保护管理目标%
为了充分展现遥感技术在野生动物及其栖息地
研究和保护中的作用和价值!集合多学科的知识和
研究方法是十分必要的% 在今后的研究中!需要根
据目标物种的生态学特性以及当地的景观配置!对
该物种的最佳栖息地分类!栖息地特征的最佳数和
最适宜的尺度进行详细说明% 在鸟类调查技术&地
面测量&遥感影像来源和分类&准确度估计和统计分
析方法上也需要进行详细阐述!并逐渐形成标准化
模式!这样才能更好地理解并提高结论和对比分析
的质量%
截至目前!并不是所有的遥感技术在鸟类学中
的应用都已成熟!如影像数据源&影像时相&遥感信
息提取方法&鸟类野外调查方法等均存在很多缺陷
和不足% 然而!通过几十年的发展!遥感技术在鸟类
栖息地研究中的基本方法已经形成!并且在更大范
围内的应用发挥越来越重要的作用!特别是决定全
球水平上的物种栖息地重要空间因子&预测鸟类及
其栖息地的分布!以及监测它们的变化等%
参 考 文 献
董B科! 吕士成! ,E77P65$%%G2江苏盐城国家级珍禽自然保护区
丹顶鹤的承载力5生态学报! $G"&%$ ’ $"%I H$"&G2
贾B非! 王B楠! 郑光美5$%%G2白马鸡繁殖早期栖息地选择和空
间分布5动物学报! G&"$$ ’ JIJ HJC$2
江红星! 楚国忠! 侯韵秋! 等5$%%I2黑嘴鸥巢址的时空变化5动物
学报! G!"$$ ’ &C& H$%%2
李文军5&CCC2自然保护区生境影响因素研究5生态学报! &C "J$ ’
!$" H!J%2
李文军5$%%%2丹顶鹤越冬生境数学模型的建立5应用生态学报!
&&""$ ’ IJC HI!$2
李文军! 王子健5$%%%2盐城自然保护区的缓冲带设计---以丹顶
鹤为目标种分析5应用生态学报! &&""$ ’ I!J HI!#2
李欣海! 李典谟! 丁长青! 等5&CCC2朱&"D%@@("%/ "%@@("$栖息地
质量的初步评价5生物多样性! #"J$ ’ &"& H&"C2
李欣海! 马志军! 李典谟!等5$%%&2应用资源选择函数研究朱&的
巢址选择5生物多样性! C"!$ ’ J!$ HJGI2
刘冬平! 丁长青! 楚国忠5$%%"2朱&的潜在繁殖地5动物学报! G$
"&$ ’ && H$%
刘红玉! 李兆富! 白云芳5$%%"2饶力河流域东方白鹳生境质量变
化景观模拟5生态学报! $""&$$ ’ !%%# H!%&J2
刘红玉! 李兆富! 李晓民5$%%#2小三江平原湿地东方白鹳生境丧
失的生态后果5生态学报! $#"#$ ’ $"#I H$#IJ2
刘吉平5$%%G2三江平原湿地鸟类生境多样性的 N-^ 分析5长春’
中国科学院东北地理与农业生态研究所博士学位论文5
%"&
B第 # 期 江红星等’ J’ 技术在鸟类栖息地研究中的应用
马志军! 李文军! 王子健! 等5&CCI2盐城生物圈保护区丹顶鹤栖息
地的变化及其适应性5中国生物圈保护区! $’ G HI2
朴仁珠! 韩爱惠! 张明海5$%%%2利用遥感 "j’$和地理信息系统
"N)’$技术评价丹顶鹤的生境选择kk中国鸟类学会5中国鸟类
学研究"第四届海峡两岸鸟类学术研讨会文集$5北京’ 中国林
业出版社! &#% H&#C2
盛连喜! 何春光! 赵B俊! 等5$%%&2向海湿地生态环境变化对丹顶
鹤数量及其分布的影响分析5东北师大学报’自然科学版! JJ
"J$ ’ C& HCG2
舒B莹! 胡远满! 郭笃发! 等5$%%!2黄河三角洲丹顶鹤适宜生境变
化分析5动物学杂志! JC"J$ ’ JJ H!&2
王学志! 徐卫华! 欧阳志云! 等5$%%I2生态位因子分析在大熊猫
"4%;&+(@(>/ .’;/"(;’&-/ $ 生境评价中的应用5生态学报! $I
"$$ ’ I$& HI$#2
王志强5$%%"2面向水禽栖息地保护决策的湿地信息系统研究5长
春’ 中国科学院东北地理与农业生态研究所博士学位论文5
张洪亮5$%%&2应用 N)’ 技术进行野生动物生境研究概况及展望5
生态学杂志! $%"J$ ’ G$ HGG2
张艳红! 邓B伟! 张树文5$%%"2向海自然保护区丹顶鹤生境结构
空间特征5生态学报! $""&&$ ’ J#$G HJ#J&2
赵淑清! 方精云! 陈安平! 等5$%%J2东洞庭湖保护区 &CIC-&CCI
年水禽栖息地动态研究5自然资源学报! &I""$ ’ #$" H#JJ2
朱丽娟! 刘红玉5$%%I2饶力河流域丹顶鹤繁殖期生境景观连接度
分析5生态与农村环境学报! $!"$$ ’ &$ H&"2
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林 业 科 学 !" 卷B
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