張海霞， 李書丹，周群強

（1.國家測繪地理信息局 第二地形測量隊，陜西 西安710054）

基于加權綜合評價法的水土流失監(jiān)測方法研究

張海霞1， 李書丹1，周群強1

（1.國家測繪地理信息局 第二地形測量隊，陜西 西安710054）

結合礦區(qū)4期不同時相遙感影像，在RS和GIS軟件支持下，采用加權綜合評價法，對礦區(qū)水土流失狀況進行信息提取并分析。研究表明，該方法水土流失信息的提取精度達到85%以上，可有效提高礦區(qū)水土流失監(jiān)測的效率，節(jié)省大量人力物力。

RS；GIS；礦區(qū)；水土流失；加權綜合評價；影響因子；變化監(jiān)測

隨著RS、GIS技術的快速發(fā)展，不少專家學者從空間化和定量化等不同角度，研究水土流失變化狀況[1]。早期研究多基于單因子信息提取，此類方法在某些地區(qū)進行實測及調查侵蝕模數資料時有所限制，難以進行水土流失變化狀況的分析研究。近年來，有關學者逐漸傾向于多因子提取水土流失分級信息的研究[2-7]。而這些研究，雖選取了合適的影響因子，但多數定性而并未定量分析各因子對水土流失影響的程度，鑒于此，嘗試采用RS、GIS技術，選取合適的水土流失影響因子，運用加權綜合評價法對礦區(qū)水土流失狀況進行信息提取并分析。

1 研究方法

1.1 數據獲取及預處理

以大柳塔為研究對象，采用1990年8月、1995年7月、2002年8月和2005年7月等多期TM/ETM+遙感影像，在ERDAS中采用UTM投影——WGS84坐標系參數，在每幅遙感影像上分別選取40個控制點進行幾何精校正。對已校正好的遙感影像，根據研究區(qū)范圍進行自然區(qū)劃邊界不規(guī)則分幅裁剪，獲得所需研究區(qū)遙感影像。

1.2 研究技術路線

水土流失過程極其復雜，受多種自然和人為因素的綜合影響。根據《水土保持技術規(guī)范》的有關規(guī)定，考慮各因素的不同重要性以及研究區(qū)實際情況，本文選擇了對水土流失影響較大的地形坡度、植被覆蓋度、土地利用類型等3個影響因素（因子）[8]。在GIS和RS技術支持下，嘗試采用加權綜合評價方法，對研究區(qū)水土流失狀況進行動態(tài)變化監(jiān)測研究。其基本過程為：①選取影響因子（C1，C2，C3…），并對各因子進行分級；②采用AHP層次分析法來確定各因子的權重；③采用加權綜合評價公式（1）對礦區(qū)水土流失信息進行分級提取，最終獲得水土流失危險等級圖。水土流失等級為：

1）水土流失強度分級。依據中華人民共和國標準SL190-96《土壤侵蝕分類分級標準》，參考《水土保持技術規(guī)范》的有關要求，確定大柳塔礦水土流失強度與各因子等級相對應的分級指標，如表1所示。

表1 水土流失強度分級指標

2）各因子權重的確定。各因子權重采用AHP層次分析法來確定。判斷矩陣、各因子權重Wi以及一致性評價指標CR在Excel中計算如表2所示。由表2可以看出，一致性評價指標CR=0.003 18，符合CR＜0.10的要求，判斷矩陣的一致性可以接受，該權重符合要求。

3）數字高程模型及坡度的生成。對礦區(qū)1∶25 萬小比例尺地形圖進行誤差校正、斷線連接以及圖幅拼接等處理，并將矢量化的等高線進行高程賦值，獲取DEM數據。但由于數字化的等高線不適合計算坡度或制作地貌渲染圖等地形分析，因此，本研究采用可避免引起局部異常及部分信息丟失的克里金插值算法在ArcGIS軟件中對數字化等高線進行空間插值，將其轉為水平分辨率為30 m、高程分辨率為10 m的格網DEM。最終，在ENVI軟件中進行密度分割獲得格網DEM。

表2 水土流失影響因子權重的確定及一致性檢驗

4）植被覆蓋度信息提取。利用遙感影像，采用基于歸一化植被指數（NDVI）的植被覆蓋度計算模型進行植被覆蓋度信息提取：

式中，NDVImin為該區(qū)植被覆蓋最小植被指數；NDVImax為該區(qū)植被覆蓋最大植被指數。

5）土地利用信息提取。利用遙感影像，基于波段間相關系數及OIF值選擇合適的波段組合，最終確定TM5、TM4、TM3為最佳組合波段。采用窗口為3×3的中值濾波對圖像進行平滑處理，消去圖像中的尖銳“噪聲”（亮度變化過大的區(qū)域，出現的不該有的亮點），以方便后續(xù)分類處理。基于增強處理后的遙感影像，在ERDAS中先選取訓練樣本，并對樣本區(qū)所建立的各地物光譜反射曲線以及樣本的分類誤差矩陣進行分析，來確定合適的訓練樣本，然后采用監(jiān)督分類中的最大似然分類和人工矢量化相結合的方法進行各期遙感影像土地利用信息提取，最終獲得土地利用分類圖。各期影像提取精度如表3所示?？梢钥闯觯诸惪傮w精度都在82%以上，Kappa系數均大于0.75，符合允許判別精度0.7的要求。

表3 分類中相關評價指標統(tǒng)計

2 結果分析及精度驗證

結合1990年、1995年、2002年和2005年4期遙感影像，采用加權綜合評價法對礦區(qū)不同等級水土流失狀況進行信息提取，所得各年份水土流失狀況統(tǒng)計指標如表4所示。

表4 大柳塔礦水土流失等級表

表4顯示，1990～2005年，大柳塔礦的開采面積不斷擴大。該區(qū)地表水土流失狀況雖呈波動狀變化，但總體有漸緩趨勢。具體表現如下：強度流失土地所占比例1990年為29.31%，1995年增至52.28%，隨后又逐漸減少，至2005年所占比例已減小為23.13%，總體呈先增加、后減少的趨勢。其原因主要是大柳塔礦1995年處于建礦初期，對地表植被破壞較大，地表植被缺失，極易發(fā)生水土流失。極強度流失和劇烈流失面積逐漸減少，所占比例已由1990年的4.37%下降到2005年的2.42%。前三者從1990～2005年的總體減少量為8.13%，減少的量基本轉向輕度和微度流失土地。輕度和微度流失土地二者所占比例已由1990年的4.17%增至2005年的20.27%。可見，水土流失嚴重地區(qū)已得到較好的防治和控制，水土流失強度降低，水土流失狀況趨緩。對照收集到的相關年份水土流失狀況統(tǒng)計資料指標，該方法所得的水土流失信息提取精度在85%以上，符合精度要求，可快速監(jiān)測水土流失動態(tài)變化狀況。

3 結 語

在RS、GIS技術支持下，結合現有水土流失研究基礎，通過選取適當的水土流失影響因子，采用加權綜合評價方法，對礦區(qū)不同等級水土流失信息進行提取、分析及動態(tài)變化監(jiān)測。研究表明，

（ ）本研究方法科學實用，不僅可以節(jié)省大量人力、財力和物力，還可以有效提高礦區(qū)水土流失動態(tài)變化監(jiān)測的效率。若將遙感影像數據進行同源或多源信息融合，提高植被覆蓋信息提取精度，并采用高精度DEM數據，可有效提高監(jiān)測精度，從而為礦區(qū)穩(wěn)定生產、促進生態(tài)環(huán)境保護提供更為可靠的信息。

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P237.9

B

1672-4623（2015）04-0135-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.048

張海霞，碩士,工程師,從事測繪“4D”產品生產及遙感影像處理與應用工作。

2014-07-11。

項目來源：全國優(yōu)秀博士學位論文專項資金資助項目（2007B51）；神華科技創(chuàng)新資助項目（2007：SH-04-02-01）。