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        賽罕烏拉荒漠化土地遙感調(diào)查研究

        2014-07-07 02:51:00張秋穎包亮周梅王青梅
        地球 2014年7期
        關(guān)鍵詞:荒漠化

        張秋穎 包亮 周梅 王青梅

        [摘要]本文以賽罕烏拉國家自然保護(hù)區(qū)為研究對象,利用賽罕烏拉2009年8月份TM和SPOT影像,通過目視解譯、監(jiān)督分類與特征值提取法監(jiān)測賽罕烏拉荒漠化土地類型,發(fā)現(xiàn)風(fēng)蝕荒漠化和水蝕荒漠化是研究區(qū)內(nèi)主要的荒漠化類型,面積為87.59km2,占研究區(qū)總面積的8.7%。其中,風(fēng)蝕荒漠化土地分布在新立營子北部及南部山坡和臨近的錫林郭勒盟西烏旗附近地區(qū),占研究區(qū)荒漠化土地總面積的73.36%;水蝕荒漠化土地,分布在呼熱艾勒村后及山坡上和必圖村附近,占研究區(qū)荒漠化面積的26.64%。

        [關(guān)鍵詞]賽罕烏拉 荒漠化 監(jiān)督分類 特征值提取

        [中圖分類號(hào)]S717.19+3 [文獻(xiàn)碼] B [文章編號(hào)] 1000-405X(2014)-7-239-2

        1前言

        荒漠化是由于氣候變化和包括人類活動(dòng)在內(nèi)的種種因素造成的干旱、半干旱及亞濕潤干旱地區(qū)的土地退化,己成為當(dāng)今世界最為嚴(yán)重的環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題之一,涉及全球約36×108km2的土地面積[1]。中國是世界受荒漠化影響最嚴(yán)重的國家之一,荒漠化土地總而積達(dá)86.16×104km2,荒漠化問題己嚴(yán)重阻礙了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此,世界各國對荒漠化都進(jìn)行了積極的防治,其中荒漠化調(diào)查和監(jiān)測作為荒漠化防治的基礎(chǔ)性工作,其方法與手段也突破了傳統(tǒng)的方式。航空、航天技術(shù)的發(fā)展為荒漠化遙感監(jiān)測提供了豐富的多光譜、高空間分辨率的遙感影像資料,這些遙感數(shù)據(jù)以其準(zhǔn)確性和適時(shí)性以及覆蓋區(qū)域的廣泛性和完整性在荒漠化監(jiān)測中得到廣泛應(yīng)用[2-5]。

        目前基于遙感的荒漠化監(jiān)測研究主要集中在兩個(gè)方面:一是荒漠化土地目視解譯。如朱麗運(yùn)用TM遙感影像,結(jié)合實(shí)地調(diào)查,進(jìn)行人機(jī)交互判讀,得到鄂托克旗2000年和2005年的風(fēng)蝕荒漠化景觀類型數(shù)據(jù)[6];二是基于單指標(biāo)或多指標(biāo)的荒漠化綜合評價(jià)。Tripathyetal在對印度Gulbarga地區(qū)荒漠化監(jiān)測中,利用Landsat、MSS和印度資源衛(wèi)星數(shù)據(jù),提取地表反照率、歸一化植被指數(shù),利用土壤通用侵蝕方程和氣象數(shù)據(jù)獲取土壤侵蝕速率和土壤水分,通過GIS的數(shù)據(jù)融合獲得了研究區(qū)荒漠化三級(jí)分類[7];賽罕烏拉國家自然保護(hù)區(qū)成立于1997年,是一個(gè)以保護(hù)珍稀瀕危野生動(dòng)植物及森林、草原、濕地等多樣生態(tài)系統(tǒng)為主的國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)。自保護(hù)區(qū)成立以來,該區(qū)的自然環(huán)境和野生生物資源保護(hù)工作取得了明顯的進(jìn)展,但隨著近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展和放牧等人為干擾加劇的影響,區(qū)內(nèi)進(jìn)一步規(guī)劃發(fā)展也面臨著新的挑戰(zhàn)。本文針對研究區(qū)的地理環(huán)境特點(diǎn),結(jié)合實(shí)地調(diào)查采樣并建立特征影像,為減少誤差,利用目視解譯與特征值提取相結(jié)合的方法直接提取研究區(qū)內(nèi)各類型的荒漠化土地,為保護(hù)區(qū)環(huán)境保護(hù)方案的制訂提供依據(jù),對研究區(qū)自然資源可持續(xù)發(fā)展保護(hù)意義重大。

        2研究區(qū)概況

        賽罕烏拉自然保護(hù)區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市巴林右旗北部,地處大興安嶺嶺南山地,地理坐標(biāo)為東經(jīng)118°18′~118°55′,北緯43°59′~44°27′,保護(hù)區(qū)總面積為10.04萬公頃,屬中溫帶半濕潤溫寒氣候區(qū)森林生態(tài)類型自然保護(hù)區(qū),氣候特點(diǎn)為冬季漫長寒冷,降雪量少;夏季短促炎熱,降水量集中;秋季氣溫下降快,霜凍來臨早。保護(hù)區(qū)年平均氣溫2℃,7月份最熱,平均氣溫18℃,最高氣溫達(dá)29℃;1月份最冷,平均氣溫-18℃,最低氣溫-32℃。年有效積溫1800℃。無霜期為100天左右。年平均降水量為400㎜,多集中在6月至8月份,夏季降水歷年平均在300㎜左右,歷年平均降水日數(shù)為72天,年均蒸發(fā)量2050 ㎜,是我國少有的以保護(hù)森林、草原、濕地等多種生態(tài)系統(tǒng)、多樣物種及西遼河源頭重要水源涵養(yǎng)地為主體的山地型綜合性自然保護(hù)區(qū)。

        3數(shù)據(jù)來源

        TM影像具有豐富的波普信息,并可直觀的反映沙化地表的形態(tài)、規(guī)模、分布和發(fā)展趨勢,而SOPT影像具有較高的分辨率,通過影像處理,能夠獲取豐富的地面信息。因此本研究所綜合采用赤峰市賽罕烏拉國家自然保護(hù)區(qū)2009年陸地衛(wèi)星TM圖像、2009年8月份SPOT影像,結(jié)合研究區(qū)邊界線矢量數(shù)據(jù)以及當(dāng)?shù)氐膶?shí)地調(diào)查、地面監(jiān)測資料及氣象水文等資料,對賽罕烏拉自然保護(hù)區(qū)內(nèi)荒漠化土地進(jìn)行監(jiān)測與調(diào)查分析。

        4荒漠化信息提取過程

        以2009年SPOT影像為基準(zhǔn)圖,對研究區(qū)2009年TM 遙感影像進(jìn)行幾何校正、配準(zhǔn)、影像裁剪、數(shù)據(jù)融合等處理,利用ENVI進(jìn)行監(jiān)督分類,分類后處理,特征值分類等方法提取荒漠化信息,Acrgis作為輔助軟件,完成了人機(jī)交互解譯、特征圖層提取和面積的計(jì)算等工作。

        4.1選擇最佳波段組合

        多光譜遙感數(shù)據(jù)是沙地動(dòng)態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)源,從中提取的沙地信息是監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。波段是否為最佳組合,直接影響沙地信息的提取和地物的分類。結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際情況,通過對單波段信息、波段間的相關(guān)性和OIF指數(shù)的分析,研究了提取物及其背景的特征,獲得提取沙地信息的最佳波段組合為波段3、4、7。該組合形成的彩色圖像地物信息豐富,沙地信息突出,易于目視解譯,效果良好 [8]。

        4.2圖像幾何校正與融合

        以SPOT為基準(zhǔn)圖,校正的地物點(diǎn)選取了變化小、相對永久性的地物。如道路與道路交叉點(diǎn),道路與河流交叉點(diǎn)、河流交匯點(diǎn)、水庫等明顯變化小的地物,所選地物控制點(diǎn)共130個(gè),分布較均勻,總體誤差控制在1個(gè)像元內(nèi),繼而對研究區(qū)TM與SPOT5數(shù)據(jù)采用Gram-schmidt方法進(jìn)行融合,融合后的地物較清晰、逼真。

        4.3研究區(qū)荒漠化信息提取

        賽罕烏拉國家自然保護(hù)區(qū)位于大興安嶺南部山地,山脈較多,且植被覆蓋較好,土地類型為東部黃土區(qū)土地,經(jīng)過實(shí)地荒漠化調(diào)查顯示研究區(qū)內(nèi)主要荒漠化類型為風(fēng)蝕荒漠化和水蝕荒漠化,鹽漬荒漠化面積較小,所以不做分類。本文對研究區(qū)的荒漠化土地采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取和人機(jī)交互式提取相結(jié)合的方法來完成,自動(dòng)提取采用監(jiān)督分類中的最小距離法,人工交互式提取是將計(jì)算機(jī)監(jiān)督分類后的圖像與已有資料在Arcgis軟件中進(jìn)行剔除處理。 影像中的居民點(diǎn)和水域面積較小,但易與荒漠化土地混淆,為了便于分類,將居民點(diǎn)與水域從影像中剔除,生成掩膜文件,將剩余的土地劃分為植被覆蓋和無植被覆蓋兩類,再將分離出來的無植被覆蓋土地進(jìn)行決策樹分類,最后選取NDMI(土壤濕度指數(shù))作為特征值,經(jīng)過密度分割選取閾值,區(qū)分風(fēng)蝕荒漠化和水蝕荒漠化土地。

        4.3.1研究區(qū)荒漠化影像特征

        研究區(qū)荒漠化土地主要集中分布在河灘地和坡度較小的山地附近。坡上土壤因降雨而松弛,或者被水流剝離,土壤粒子被沖到斜面下方,形成侵蝕溝道,沖走的土壤積存到水道或下游流域,形成沖積扇。研究區(qū)內(nèi)鹽漬荒漠化面積較小,主要分布在河灘兩旁,且為季發(fā)性荒漠化土地。在遙感影像特征上荒漠化土地地表反射率較強(qiáng)烈,為白色或者暗棕色,連片狀或是斑點(diǎn)狀。

        4.3.2荒漠化地區(qū)計(jì)算機(jī)信息提取

        監(jiān)督分類又稱訓(xùn)練場法,是在已知荒漠化地區(qū)的影像上提取訓(xùn)練樣本,通過選取的樣本確定判別函數(shù)或判別式把影像中荒漠化地區(qū)像元點(diǎn)劃歸到同一類。即為提取的荒漠化信息。

        4.3.3基于知識(shí)的分層分類提取

        在作物估產(chǎn)、旱情監(jiān)測等遙感應(yīng)用中,運(yùn)用熱紅外遙感、微波遙感等方法進(jìn)行定量研究,提取土壤含水量。這些方法要求特定的遙感數(shù)據(jù)源及大量的實(shí)測數(shù)據(jù)。本文面向宏觀的土地荒漠化信息提取,可利用 TM 數(shù)據(jù)的波段組合提取反映濕度的量。由于水體 對于TM5 波段強(qiáng)吸收,且 水體對TM2 波段(G)具有反射的特點(diǎn),用這兩個(gè)波段可提取土壤濕度指數(shù) NDMI,其表達(dá)式為:

        NDMI=■ (公式1)

        對照高分辨率SPOT影像評價(jià),NDMI值:水體>水蝕荒漠化土地>風(fēng)蝕荒漠化土地。

        對NDMI影像進(jìn)行密度分割。比對高分辨率SPOT影像與實(shí)地調(diào)查結(jié)果,并經(jīng)過多次試驗(yàn)而得到的經(jīng)驗(yàn)值,確定閾值在0.4912-0.5977之間的地區(qū)為風(fēng)蝕荒漠化土地,閾值大于0.5977的地區(qū)為水蝕荒漠化土地,將提取出來的荒漠化影像進(jìn)行分類。

        4.3.4土地荒漠化類型的提取結(jié)果

        將經(jīng)過密度分割的NDMI影像輸入到Arcgis進(jìn)行Reclassify重分類,并生成圖例,輸出分類結(jié)果。

        5結(jié)果與討論

        (1)本次賽罕烏拉土地荒漠化調(diào)查結(jié)果顯示:研究區(qū)內(nèi)荒漠化面積為87.59km2,占研究區(qū)總面積的8.7%,其中風(fēng)蝕荒漠化為主要荒漠化類型,面積為64.25km2,占荒漠化總面積的73.36%,水蝕荒漠化為次要荒漠化類型,面積為23.3km2。風(fēng)蝕荒漠化主要分布在臨近錫盟邊界附近、虎碩芒哈嘎查村附近和新立營子村附近的低山丘陵區(qū),水蝕荒漠化主要分布在呼熱艾勒村附近。

        (2)賽罕烏拉屬多樣性的地帶,只有通過遙感及地理信息系統(tǒng)等信息獲取及分析的有效手段,通過對即時(shí)、高分辨率的影像數(shù)據(jù)的分析處理,才能夠更好地了解到研究區(qū)荒漠化土地狀況并對它的危害及其防治給予更有說服力的分析評價(jià)。在對 2009 年賽罕烏拉地區(qū)遙感影像進(jìn)行解譯時(shí)采取了基于知識(shí)的特征值提取方法,運(yùn)用此方法區(qū)分荒漠化類型相對于目視解譯省時(shí)省力且具有較高的精度,但是對遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求較高。該次試驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)源為 TM 遙感影像與SPOT影像相融合的影像,即保留了TM影像的多光譜信息,又提高了分辨率,增加了分類的精度。

        (3)本文利用遙感圖像,通過遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù),對賽罕烏拉的土地荒漠化問題進(jìn)行了初步的研究。雖得出了一定的結(jié)論,但是本文所選取的研究因子是很有限的,而在實(shí)際的環(huán)境中,情況更加復(fù)雜,與遙感調(diào)查結(jié)果存在一定的誤差,因此,本文的結(jié)論是初步的和嘗試性的,對該地區(qū)荒漠化的研究只具參考價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

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        [6]朱麗,李金霞,秦富倉,等.鄂托克旗風(fēng)蝕荒漠化景觀格局動(dòng)態(tài)變化研究[J].中國沙漠,2009,29 (6):1063-1063.

        [7]Tripathy, G.K, Ghosh, T.K., Shah,S.D.. Monitoring of desertification process in Karanataka State of India using multitemporal remote sensing and ancillary information using GIS[J].Intrational Journal of Remote Sensing, 1996, 17(12):2243-2257.

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