楊 鑫，魯 巖，楊武年

（1.成都理工大學遙感與GIS研究所，成都 610059；2.四川省草原工作總站，成都 610016）

“3S”技術(shù)在四川省金堂縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價中的應用

楊 鑫1，魯 巖2，楊武年1

（1.成都理工大學遙感與GIS研究所，成都 610059；2.四川省草原工作總站，成都 610016）

目前我國經(jīng)濟飛速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問題日益嚴峻，采用何種方法對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行評價、如何保護生態(tài)環(huán)境是急需解決的重大問題。以四川省金堂縣為研究區(qū)，以其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為切入點進行研究探討，選取陸地衛(wèi)星LandSat－5TM衛(wèi)星影像為主要信息源，在己有理論研究與實踐成果的基礎(chǔ)上，運用“3S”技術(shù)，建立研究區(qū)土地利用/覆被數(shù)據(jù)庫，并對金堂縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行定量評價研究。經(jīng)研究結(jié)果表明：①研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)值為68.002，屬于“良”級；②研究區(qū)土地退化指數(shù)值為35.41，空氣質(zhì)量指數(shù)值僅為1.42，這說明研究區(qū)土地退化較為嚴重，空氣質(zhì)量有待改善。

金堂縣；“3S”技術(shù)；評價指標；生態(tài)環(huán)境質(zhì)量

0 前言

建國以來，我國在各方面都取得了令人矚目的驕人成績。伴隨著科技的強勁發(fā)展、經(jīng)濟和人民生活水平的快速提升，我國的生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴峻。雖然我國國土面積廣闊，但人均占有量少，而地形多以山地、高原、丘陵為主，水土流失嚴重、荒漠化面積逐年擴大，水資源短缺，森林覆蓋率低，草地生態(tài)破壞和大氣污染嚴重等問題，都制約了我國現(xiàn)代化經(jīng)濟建設(shè)。在當前背景下，怎樣更好地解決生態(tài)環(huán)境問題，已成為社會可持續(xù)發(fā)展的一個重要課題。遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)的“3S”集成技術(shù)，已成為當今空間信息技術(shù)的發(fā)展方向和必然趨勢［1、2］?，F(xiàn)階段，“3S”技術(shù)已顯示出廣闊的應用前景，它能夠提供大量綜合、宏觀、動態(tài)和快速、準確的信息，具有不可替代的優(yōu)勢性，“3S”技術(shù)不僅促進生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的發(fā)展及應用，也是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量定量評價研究的有效手段。

作者從目前生態(tài)環(huán)境研究現(xiàn)狀出發(fā)，選擇以四川省金堂縣為實驗區(qū)，運用“3S”技術(shù)、層次分析法和歸一化方法，對金堂縣的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行定量評價研究，得出的研究成果可為政府部門可持續(xù)性發(fā)展戰(zhàn)略和今后生態(tài)環(huán)境規(guī)劃制度的制定提供一定的科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

金堂縣位于四川省成都平原東北部，縣境東西平均寬36.9km，南北長68km，全縣幅員面積1 155.6km2。金堂縣是“成都平原經(jīng)濟圈”內(nèi)的重點發(fā)展縣和成都市“特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)”，有“天府花園水城”之美譽，并成功創(chuàng)建國家級生態(tài)示范縣（見下頁圖1）。

2 遙感圖像處理及信息提取

2.1 遙感圖像處理

由于遙感圖像在成像時會發(fā)生一定的幾何形變，且常因地形高低起伏或相片傾斜而引起像點位移［3］，這就需要在進行模式識別前將影像通過數(shù)字校正形成正射投影。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Location of study area

作者以2006年的Landsat衛(wèi)星TM圖像為主要遙感信息源，采用研究區(qū)1∶50 000地形圖，利用三階多項式變換幾何校正計算模型，在研究區(qū)不同高程位置均勻選取十個地面控制點，采用最鄰近插值法進行重采樣，最終使其轉(zhuǎn)換為正射影像。隨后對正射校正后的圖像做圖像增強處理，采用輻射水準歸一化處理方法［4］，消除照度差異對地物目標動態(tài)變化的干擾（見圖2）。

2.2 土地利用/覆被現(xiàn)狀圖像解譯及信息提取

土地利用/覆蓋分類是環(huán)境評價的基礎(chǔ)工作，選擇合適的分類方法可以提高分類精度和分類速度，是保證其它監(jiān)測正常進行的基礎(chǔ)。鑒于遙感圖像普遍存在“同物異譜、異物同譜”的現(xiàn)象，而只采用計算機自動分類的方法很難達到精度要求［5］，故本文作者采用交叉集監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的分類方法［6］，對研究區(qū)2006年的TM遙感圖像進行了分類解譯。

圖2 研究區(qū)2006年遙感影像（TM432波段假彩色合成）Fig.2 Remote sensing image of study area，2006

在圖像解譯后，利用遙感圖像和野外考察采集的數(shù)據(jù)修改矢量數(shù)據(jù)。使用GIS軟件，檢查錯分的地類和錯誤的地物邊界、合并相同地類；利用野外收集的實地考察相片，以TM圖像坐標為參考轉(zhuǎn)換考察點GPS經(jīng)緯度坐標，檢查室內(nèi)遙感解譯與實地考察的一致性，重新建立拓撲關(guān)系。

3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價指標及意義

作者在本文對研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價，是參照國家環(huán)境保護總局2006年頒布的《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范（試行）》［7］完成的。該技術(shù)規(guī)范規(guī)定了生態(tài)環(huán)境狀況評價的指標體系和計算方法適用于我國縣級以上區(qū)域生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及動態(tài)趨勢的年度綜合評價。

按照工作性質(zhì)和評價指標的選取原則，作者選取的評價體系包括生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)等五個指標參數(shù)。土地利用類型對生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)的計算極為重要，作者采用研究區(qū)TM圖像，利用遙感技術(shù)，在GIS平臺下對研究區(qū)2006年土地類型進行了分類，分類結(jié)果如下頁圖3所示。本次共將研究區(qū)土地類型分為11類，利用ArcGIS軟件，提取研究區(qū)各地類面積計算研究區(qū)生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。

3.1 評價指標參數(shù)權(quán)重及計算方法

（1）生物豐度指數(shù)。生物豐度指數(shù)指通過單位面積上不同生態(tài)系統(tǒng)類型在生物物種數(shù)量上的差異，間接地反映了被評價區(qū)域內(nèi)生物豐度的豐貧程度。具體分權(quán)重值見后面的表1。生物豐度指數(shù)＝Abio×（0.5×森林面積＋0.15×草地面積＋0.3 ×水域面積＋0.05×其它面積）/區(qū)域面積，Abio代表生物豐度指數(shù)的歸一化系數(shù)。

（2）植物覆蓋指數(shù)。植物覆蓋指數(shù)指被評價區(qū)域內(nèi)林地、草地、耕地、建設(shè)用地和未利用地五種類型的面積，占被評價區(qū)域面積的比重，用來反映被評價區(qū)域植被覆蓋的程度。具體分權(quán)重值見后面的表2。植被覆蓋指數(shù)＝Aveg×（0.5×林地面積＋0.3×草地面積＋0.2×耕地面積）/區(qū)域面積Aveg為植被覆蓋指數(shù)的歸一化系數(shù)。

圖3 研究區(qū)2006年土地利用/覆被圖Fig.3 LUCC type of study area，2006

（3）水網(wǎng)密度指數(shù)。水網(wǎng)密度指數(shù)指被評價區(qū)域內(nèi)河流總長度、水域面積和水資源量占被評價區(qū)域面積的比重，用來反映被評價區(qū)域內(nèi)水的豐富程度。水網(wǎng)密度指數(shù)＝Ariv×河流長度/區(qū)域面積＋Alak×湖庫（近海）面積/區(qū)域面積＋Ares×水資源量/區(qū)域面積。Ariv為河流長度的歸一化系數(shù)，Alak為湖庫面積的歸一化系數(shù)，Ares為水資源量的歸一化系數(shù)。

（4）土壤退化指數(shù)。該指數(shù)指被評價區(qū)域內(nèi)風蝕、水蝕、重力侵蝕、凍融侵蝕和工程侵蝕的面積占被評價區(qū)域面積的比重，用于反映被評價區(qū)域內(nèi)土地退化程度。土壤退化指數(shù)分權(quán)重見下頁表3。土地退化指數(shù)＝Aero×（0.05×輕度侵蝕面積＋0.25×中度侵蝕面積＋0.7×重度侵蝕面積）/區(qū)域面積。Aero為土地退化指數(shù)的歸一化系數(shù)。

（5）環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。該指數(shù)指被評價區(qū)域內(nèi)受納污染物負荷，用于反映評價區(qū)域所承受的環(huán)境污染壓力。環(huán)境質(zhì)量指數(shù)分權(quán)重見下頁表4。環(huán)境質(zhì)量指數(shù)＝0.4×（100－ASO2×SO2排放量/區(qū)域面積）＋0.4×（100－ACOD×COD排放量/區(qū)域年均降雨量）＋0.2×（100－ASOL×固體廢物排放量/區(qū)域面積）。ASO2為SO2的歸一化系數(shù)，ACOD為COD的歸一化系數(shù)，ASOL為固體廢物的歸一化系數(shù)。

3.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)計算與質(zhì)量分級

（1）生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)是由生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)等五個指標共同組成，各項評價指標權(quán)重見下頁表5。

（2）生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)的算法。生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)（Ecological Quality Index，EQI）的計算方法為：EQI＝0.25×生物豐度指數(shù)＋0.2×植被覆蓋指數(shù)＋0.2×水網(wǎng)密度指數(shù)＋0.2×土地退化指數(shù)＋0.15×環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。

（3）生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級。根據(jù)生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)，將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分為五級，即優(yōu)、良、一般、較差和差，見下頁表6。

4 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價

作者通過對以上評價指標和環(huán)境質(zhì)量指數(shù)的計算，得出研究區(qū)各評價指標的具體數(shù)值，詳見下頁表7。

將計算得出的研究區(qū)的生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)和權(quán)重值帶入EQI計算公式，計算得出研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)：EQI＝0.25×生物豐度指數(shù)十0.2×植被覆蓋指數(shù)十0.2×水網(wǎng)密度指數(shù)十0.2×（100－地退化指數(shù)）＋0.15×（100－污染負荷指數(shù)）＝68.002。

由表6得知，研究區(qū)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量屬于“良”。

5 具體專題評價

在研究區(qū)五個評價指標中，水系受自然條件影響改變并不明顯，故作者未考慮水網(wǎng)等級分布。目前我國欠缺縣以下行政單位的土地退化和環(huán)境質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)，因此作者在本文中只列出生物豐度指數(shù)和植被覆蓋指數(shù)等級分布圖，見下頁表8。

作者在本次工作中，利用GIS軟件生成研究區(qū)生物豐度指數(shù)專題圖、植被覆蓋指數(shù)專題圖。

（1）研究區(qū)生物豐度指數(shù)專題圖。由圖2、圖3、圖4可以看出，研究區(qū)從西至東，生物豐度指數(shù)呈低～高～低變化。其中三星鎮(zhèn)和淮口鎮(zhèn)生物豐度指數(shù)最高，此區(qū)域位于龍泉山地區(qū)，地勢高、植被覆蓋度高；而研究區(qū)西北、中南、東南部生物豐度指數(shù)最低。造成這種現(xiàn)象的原因主要是：①研究區(qū)林地面積分布不均；②經(jīng)濟發(fā)展改變了原有的生態(tài)環(huán)境，使得區(qū)域生物多樣性呈下降趨勢。

（2）研究區(qū)植被覆蓋指數(shù)專題圖。由圖2、圖3、圖5可以看出，①研究區(qū)地勢以龍泉山脈為界龍泉山以西地勢平坦，適合農(nóng)業(yè)發(fā)展，地類以耕地為主，植被覆蓋偏低；②中部龍泉上地區(qū)，山體起伏、地勢較高，林地茂密，植被覆蓋高，淮口鎮(zhèn)正位于此區(qū)域；③東南部為丘陵地形，地勢復雜，耕地與林地混雜，導致植被覆蓋分布不均。

表1 生物豐度指數(shù)分權(quán)重Tab.1 Each factors weight of biology abundances index

表2 植物覆蓋指數(shù)分權(quán)重Tab.2 Weight of vegetation covers index

表3 土壤退化指數(shù)分權(quán)重Tab.3 Weight of lands degeneration index

表4 環(huán)境質(zhì)量指數(shù)分權(quán)重Tab.4 Weight of pollution loads index

表5 各項評價指標權(quán)重Tab.5 Weight of each appraisal target

表6 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級Tab.6 Graduation of ecological environments quality

表7 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量各因子取值Tab.7 Each factor values of biology environment quality

表8 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)評價指標值Tab.8 Evaluation index value of the township

6 結(jié)論與討論

我國是一個人口眾多的發(fā)展中國家，隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問題日益突出，并成為制約我國現(xiàn)代化建設(shè)的重要因素之一。作者在本文運用“3S”技術(shù)，建立研究區(qū)土地利用/覆被數(shù)據(jù)庫，并選取生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)五個指標為評價因子，對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)進行計算，最終得出研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)為“良級”。由計算結(jié)果和表6可以看出，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和自然條件總體上良好，生物植被和水網(wǎng)土壤優(yōu)異，對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境的保護有著很好的保育效用。研究結(jié)果表明，研究區(qū)存在土地退化和空氣質(zhì)量較差的問題，這種狀況主要是人類的不良活動導致，其中人類活動密集，對生態(tài)環(huán)境的過度改造，不當?shù)睦觅Y源開發(fā)的非持續(xù)性是主要誘因。

以“3S”技術(shù)為基礎(chǔ)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價方法，推進了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的發(fā)展，是開展我國縣級市生態(tài)環(huán)境區(qū)域評價和提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的有效方法和途徑，必將成為未來科研領(lǐng)域的一個新的發(fā)展方向，并能夠為區(qū)域經(jīng)濟開發(fā)和環(huán)境保護提供科學依據(jù)和決策支持。

［1］ 李德仁.數(shù)字地球與“3S”技術(shù)［J］.中國測繪，2002（2）：28.

［2］ 李新玉，曹清華.加強生態(tài)環(huán)境保護，全面建設(shè)小康社會［J］.國土資源，2003（12）：22.

［3］ 常睿春，何政偉.基于遙感與GIS技術(shù)的什邡市土地損毀變化分析［J］.物探化探計算技術(shù)，2010，32（3）316.

［4］ 卓寶熙.工程地質(zhì)遙感判釋與應用［M］.北京：中國鐵道出版社，2002.

［5］ 戴昌達，姜小光，唐伶俐.遙感圖像應用處理與分析［M］.北京：清華大學出版社，2004.

［6］ YONG DU，PHILIPPEMT，JOSEF C.Radiometri Normalization of Multitemporal High－resolution Satellite Images with Quality Control for Land Cove Change Detection［J］.Remote Sens Environ，2002 82：123.

［7］OLSSON H.Reflectance Calibration of Themati Mapper Data for Forest Change Detection［J］.Int Remote Sensing，1995，16（1）：81.

［8］ OLSSON H.Regression Functions for Multitempora Relative Calibration of Thematic Mapper Data ove Boreal Forest［J］.Remote Sens Environ，1993，46 89.

［9］ 李喆，吳敏寧，何政偉，等.基于GIS和RS的自貢市長山鹽礦區(qū)生態(tài)環(huán)境評價［J］.物探化探計算技術(shù)2011，33（2）：221.

［10］倪忠云，何政偉，趙銀兵，等.基于RS和GIS的丹巴縣植被蓋度與地質(zhì)災害關(guān)系研究［J］.物探化探計算技術(shù)，2011，33（2）：217.

［11］CALVER MC.Lessons from preventive medicine fo the precautionary princip le and ecosystem［J］.Ecosystem Health，2000（6）：99.

［12］劉詠梅，李銳，楊勤科.基于多源遙感的土地利用動態(tài)監(jiān)測圖像分類方法研究——以陜北黃土丘陵溝壑區(qū)為例［J］.水土保持通報，2006，26（6）：63.

［13］國家環(huán)境保護總局.生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范（試行）［S］.國家環(huán)境保護總局公告，2006年第12號.

book=51,ebook=51

1001—1749（2012）03—0344—05

P 208

A

10.3969/j.issn.1001－1749.2012.03.19

楊鑫（1984－），男，寧夏中衛(wèi)市人，博士專業(yè)：地球探測與信息技術(shù)，研究方向：“3S”工程與數(shù)字國土。

國家自然科學基金資助項目（41071265）

2012－01－04 改回日期：2012－02－21