信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,桂林 541006; 3.唐山市曹妃甸區(qū)國(guó)土資源局,唐山 063000;

4.中南冶金地質(zhì)研究所,宜昌 443000)

基于生態(tài)參數(shù)的巖溶峰叢區(qū)石灰?guī)r基巖表面溶蝕率遙感反演

陳夢(mèng)杰1,2， 吳虹1,2， 劉超3， 周旻玥1， 陸丁滒1， 郭威4

(1.桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院遙感應(yīng)用研究所,桂林 541006; 2.桂林理工大學(xué)測(cè)繪學(xué)院/廣西空間

信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,桂林 541006; 3.唐山市曹妃甸區(qū)國(guó)土資源局,唐山 063000;

4.中南冶金地質(zhì)研究所,宜昌 443000)

為了探索巖溶峰叢區(qū)生態(tài)參數(shù)與石灰?guī)r基巖表面溶蝕率的相關(guān)性，用相關(guān)生態(tài)參數(shù)反演土層下石灰?guī)r基巖表面的溶蝕率，從而間接估算其變形。選擇桂林丫吉村巖溶峰叢區(qū)為研究區(qū)，以Landsat5 TM多光譜數(shù)據(jù)為信息源，提取歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)、地面溫度及土壤濕度等遙感參數(shù); 運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)這3種參數(shù)分別與石灰?guī)r溶蝕率進(jìn)行了相關(guān)分析，確定其相關(guān)系數(shù)分別為-0.91,0.85及0.93；在此基礎(chǔ)上，通過(guò)逐步回歸分析，建立了運(yùn)用NDVI估算植被覆蓋下石灰?guī)r表面溶蝕率的遙感反演模型。結(jié)果表明：NDVI與石灰?guī)r溶蝕率相關(guān)性最大，所以植被信息是石灰?guī)r表層基巖溶蝕的主要間接標(biāo)志；溶蝕率與NDVI指數(shù)存在線性關(guān)系，因此只要已知研究區(qū)其他地區(qū)的NDVI指數(shù)，即可估算出該地區(qū)的石灰?guī)r基巖表面溶蝕率。

歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)；地面溫度；土壤濕度；石灰?guī)r溶蝕率

0 引言

巖溶區(qū)碳酸鹽巖基巖表面的溶蝕率是分析評(píng)價(jià)巖溶生態(tài)環(huán)境的重要理化參數(shù)。以袁道先院士領(lǐng)銜的國(guó)土資源部巖溶動(dòng)力學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的研究者們自1990年以來(lái)成功實(shí)施了IGCP299，IGCP379和IGCP448等3個(gè)國(guó)際巖溶對(duì)比計(jì)劃項(xiàng)目,通過(guò)對(duì)CO2-H2O-CaCO3系統(tǒng)的定位觀測(cè)，建立了“巖溶動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)”理論，創(chuàng)造性地總結(jié)了一套捕捉碳、水、鈣循環(huán)行蹤的工作方法[1-2]。其后許多專家又對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了進(jìn)一步研究和發(fā)展。如李恩香等[3]認(rèn)為植被的演替改變了土壤的物理化學(xué)性質(zhì)，使土壤中有機(jī)酸和CO2濃度升高，促進(jìn)了對(duì)土壤下巖石的溶蝕作用；曹建華等[4]認(rèn)為生物的新陳代謝過(guò)程對(duì)碳酸鹽巖巖石圈的活化有重要制約；李濤等[5]對(duì)廣西桂林地區(qū)的土壤CO2濃度、土壤水和石灰?guī)r試片溶蝕速率進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，研究不同土壤CO2濃度和水化學(xué)條件下的巖溶作用發(fā)生程度；于奭等[6]研究了酸雨對(duì)碳酸鹽巖的溶蝕能力及溶蝕表面微形態(tài)。但是，前人研究巖溶作用所用的都是傳統(tǒng)方法，其觀測(cè)周期較長(zhǎng)，無(wú)法快速評(píng)估巖溶作用。迄今為止，很少有人通過(guò)提取地面的遙感信息來(lái)間接反演石灰?guī)r表層基巖的溶蝕率。因此，本研究采用遙感技術(shù)提取了研究區(qū)地面溫度、土壤濕度以及歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)，結(jié)合實(shí)地測(cè)量的石灰?guī)r溶蝕率數(shù)據(jù)，分析它們的相關(guān)性，建立丫吉村巖溶峰叢地貌演變的動(dòng)力學(xué)模型，從而為巖溶地貌的演化發(fā)展提供科學(xué)的研究方案和技術(shù)手段。

1 研究區(qū)概況及遙感數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西桂林市東南8 km處的丫吉村巖溶試驗(yàn)場(chǎng)，介于N25°13′～25°17′，E110°22′～110°25′之間。該區(qū)域處于典型的峰叢洼地與峰林平原交界地帶，總面積約2 km2。試驗(yàn)場(chǎng)自成1個(gè)巖溶水文地質(zhì)系統(tǒng)，其補(bǔ)給區(qū)位于峰叢洼地區(qū)，有 13個(gè)洼地,排泄區(qū)由桂林峰林平原東部邊緣的1個(gè)常年流水泉和2個(gè)季節(jié)性泉組成。平原面標(biāo)高150 m, 而補(bǔ)給區(qū)內(nèi)最高峰標(biāo)高652 m, 洼地底部標(biāo)高范圍為250～ 400 m[7]。場(chǎng)區(qū)土壤分布不均勻, 坡地在30～150 cm之間，洼地范圍1～2 m, 而埡口約1 m,土壤基本上屬棕色石灰土。其特有的水文地質(zhì)環(huán)境形成了典型豐富的巖溶峰叢地貌。峰叢區(qū)表面的植被覆蓋度為60%～80%[8]。山頂多為低矮灌木，山腳發(fā)育木本樹木，而山腰陡壁上的植被較少。

1.2 遙感數(shù)據(jù)及其預(yù)處理

研究選取2009年Landsat5 TM圖像為數(shù)據(jù)源，在ENVI4.8軟件中對(duì)TM圖像進(jìn)行輻射校正、幾何糾正及圖像裁剪等預(yù)處理，結(jié)果如圖1所示。

圖1 研究區(qū)遙感假彩色合成影像Fig.1 False color composite remote sensing image in the study area

2 遙感模型參數(shù)的反演

2.1 地面溫度參數(shù)的反演

當(dāng)缺少研究區(qū)大氣資料和氣溶膠分布資料時(shí)，如果區(qū)域比較小，且研究區(qū)遙感影像基本無(wú)云的條件下，可以假設(shè)全區(qū)域在空間上受到的大氣影響程度均一，那么該區(qū)大氣的影響可以忽略。本文使用TM熱紅外波段數(shù)據(jù)反演地表絕對(duì)溫度。

1)根據(jù)TM熱紅外波段TM6的DN值計(jì)算出星上光譜輻射率Lλ，其計(jì)算公式為

Lλ=gain·DN+offset,

(1)

式中：gain和offset分別為每景圖像自帶的增益和后偏差參數(shù)，可從TM數(shù)據(jù)的頭文件中獲??；Lλ單位為W/(m2·sr·μm)。本文所使用的TM6波段gain=0.037 204 7 W/(m2·sr·μm)，offset=3.16 W/(m2·sr·μm)。

2)用星上光譜輻射率計(jì)算出星上亮溫TB，即

(2)

式中：K1和K2均為TM6的反演常數(shù)，對(duì)于Landsat5衛(wèi)星來(lái)說(shuō)K1=60.776 W/(m2·sr·μm)，K2=1 260.56 K;TB單位為K。

3)通過(guò)地表比輻射率的校正來(lái)反演地表絕對(duì)溫度LST，即

(3)

式中：TM6波長(zhǎng)λ=11.5 μm；ε為自然地表的比輻射率[9]；ρ=hc/σ=1.438×10-2mK，其中玻耳茲曼常數(shù)σ=1.38×10-23J/K，普朗克常量h=6.626×10-34Js，光速c=2.998×108m/s。

4)將絕對(duì)溫度轉(zhuǎn)換成攝氏溫度即可反演得到地面攝氏溫度T6，即

T6=LST-273.15 。

(4)

通過(guò)以上計(jì)算步驟，進(jìn)行波段運(yùn)算得到地表溫度反演結(jié)果，如圖2所示。

2.2 土壤濕度參數(shù)的反演

Kauth-Thomas又稱為纓帽變換(tasseled cap transform，CAP)，是一種線性變換。它使坐標(biāo)空間發(fā)生旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)軸指向的方向與地面景物有密切關(guān)系，特別是與植物生長(zhǎng)過(guò)程和土壤有關(guān)。CAP是將多光譜波段轉(zhuǎn)換為新的對(duì)應(yīng)于地面覆蓋物物理特性的特征空間，對(duì)于本文所使用的Landsat5 TM數(shù)據(jù)，CAP的前3個(gè)成分分別叫做土壤亮度(TC1)、綠度(TC2)和土壤濕度(TC3)。CAP系數(shù)如表1所示。

針對(duì)TM數(shù)據(jù)的K-T變換公式為

TC=RTM+r，

(5)

(6)

式中：r為常數(shù)偏移量(避免出現(xiàn)負(fù)值)；TM=(TM1，TM2，TM3，TM4，TM5，TM7)T分別為TM圖像的第1，2，3，4，5，7波段灰度值組成的光譜矢量；變換后的光譜矢量TC=(TC1，TC2，TC3，TC4，TC5，TC7)，其中亮度TC1、綠度TC2及濕度TC3[10]與地面景物有明確的關(guān)系，而TC4，TC5，TC7還沒發(fā)現(xiàn)與景物的明確關(guān)系。亮度是TM數(shù)據(jù)6個(gè)波段的加權(quán)和，反映了總體的反射值；綠度從變換矩陣R第二行系數(shù)看，紅外波段TM5和TM7有很大抵消，剩下的近紅外與可見光部分的差值反映了綠色生物量的特征；濕度反映了可見光和近紅外波段(TM1—TM4)與紅外波段(TM5和TM7)的差值。

在ENVI軟件中可對(duì)研究區(qū)的遙感圖像進(jìn)行“纓帽變換”，變換后的前3個(gè)分量分別為土壤亮度(TC1)、綠度(TC2)和土壤濕度(TC3)，將其中第3個(gè)波段單獨(dú)保存就得到土壤濕度信息，其反演結(jié)果如圖3所示。

圖3 土壤濕度灰度圖(左)及其等值線圖(右)Fig.3 Grayscale of soil moisture(left) and its greyscale contour map(right)

2.3 植被指數(shù)的計(jì)算

NDVI變化趨勢(shì)可以反映該石灰?guī)r巖溶作用的變化趨勢(shì)。選擇ENVI軟件Transform模塊中的NDVI功能即可提取遙感圖像的植被指數(shù)。NDVI參數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖4所示。

圖4 NDVI灰度圖(左)及其等值線圖(右)Fig.4 Grayscale of NDVI(left) and its

根據(jù)坐標(biāo)位置將地面溫度T6、土壤濕度TC3和NDVI的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成ASCII明碼格式，以便與地面石灰?guī)r溶蝕率ER統(tǒng)一。

3 相關(guān)性分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為了揭示遙感圖像上獲取的地面信息與實(shí)測(cè)溶蝕率的內(nèi)在聯(lián)系，本研究采用了丫吉村實(shí)測(cè)石灰?guī)r溶蝕率數(shù)據(jù)，其中取樣點(diǎn)雖然僅集中在研究區(qū)的中南部，但其是基于實(shí)地考察及精確計(jì)算獲得，在整個(gè)巖溶峰叢區(qū)內(nèi)具有代表性。該數(shù)據(jù)由中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所巖溶動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室提供(表2)。

表2 丫吉村巖溶試驗(yàn)場(chǎng)土層下石灰?guī)r溶蝕試驗(yàn)數(shù)據(jù)[11]Tab.2 Yaji Village Karst limestone dissolution test data under the proving ground soil[11]

3.2 結(jié)果與分析

將提取出的ER，TC3，T6和NDVI作為統(tǒng)計(jì)量，帶入到SPSS軟件中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 描述統(tǒng)計(jì)量表Tab.3 Describes the statistical scale

表4是SPSS系統(tǒng)中ER，TC3，T6和NDVI的4個(gè)變量?jī)蓛砷g的Pearson相關(guān)系數(shù)。

表4 相關(guān)關(guān)系矩陣表Tab.4 Correlation matrix table

從表4可以看出，ER與TC3，NDVI之間相關(guān)系數(shù)依次為0.85和0.93，反映出溶蝕率與土壤濕度、植被指數(shù)存在顯著的相關(guān)關(guān)系。說(shuō)明水分和植被生長(zhǎng)情況對(duì)碳酸鹽巖的溶蝕具有顯著作用。T6與NDVI呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.93，這與梁保平等[12]的研究結(jié)果是一致的；而TC3與NDVI之間的相關(guān)系數(shù)為0.83，說(shuō)明它們之間存在較為顯著的自相關(guān)關(guān)系，因此建立回歸方程時(shí)需要對(duì)變量進(jìn)行剔除。

雖然本次研究搜集的實(shí)測(cè)石灰?guī)r溶蝕數(shù)據(jù)量只有8組，只能構(gòu)成小樣本(30組以下)，但是依然能夠反映出因變量與自變量之間的相關(guān)關(guān)系。圖5是ER分別與TC3，T6和NDVI之間的相關(guān)分析圖。

圖5 溶蝕率ER分別與地面溫度T6、土壤濕度TC3及植被指數(shù)NDVI的相關(guān)分析圖Fig.5 Diagram of respective correlation analysis between ER and ground temperature T6,

ER與T6，TC3和NDVI之間確實(shí)存在線性相關(guān)，其中ER與TC3和NDVI之間呈正相關(guān)關(guān)系，隨著TC3和NDVI的升高，ER也變得越大；而ER與T6呈負(fù)相關(guān)，隨著T6的升高，ER反而減少。因?yàn)樘妓猁}巖與酸反應(yīng)是一個(gè)放熱過(guò)程，溫度的增加會(huì)抑制反應(yīng)進(jìn)行。由于數(shù)據(jù)量的限制，本次研究的溫度變量的值均在一個(gè)很低的范圍波動(dòng)，并不違背曹建華等[13]的研究結(jié)果，即常溫(25°C)和中溫(40～60°C)是碳酸鹽巖溶蝕的最佳溫度段，而低溫和高溫都不利于碳酸鹽巖的溶蝕。

表5為SPSS軟件中對(duì)自變量進(jìn)入和移出的信息?？梢钥闯?，3個(gè)自變量中只有NDVI被系統(tǒng)選擇加入了最后的回歸方程中，說(shuō)明NDVI指數(shù)所包含的信息最多，對(duì)溶蝕率的影響最大。

表5 變量進(jìn)入和移出方式信息表Tab.5 Information table of variables into and out of way

①在逐步回歸分析方法中設(shè)置的規(guī)則為：“entry”設(shè)置為0.050，表示如果1個(gè)變量的顯著性F檢驗(yàn)概率≤0.050，則這個(gè)變量將被選入回歸方程中；“remove”設(shè)置為0.100，表示當(dāng)回歸方程中變量的顯著性F檢驗(yàn)概率≥0.100，則該變量將從回歸方程中剔除。

SPSS軟件中建立的逐步回歸分析模型為

ER=-1.073+1.515NDVI，

(7)

T分布的雙尾顯著性概率為0.001(小于0.05)，所以回歸系數(shù)是可信的。通過(guò)逐步回歸分析發(fā)現(xiàn)，原來(lái)的土壤濕度和地面溫度信息均被剔除，在新建立起來(lái)的回歸方程中與石灰?guī)r溶蝕率形成線性關(guān)系的只有NDVI。據(jù)此認(rèn)為其原因有2個(gè)：①?gòu)慕y(tǒng)計(jì)學(xué)角度分析，T6和TC3的值都在各自均值20.69和-3.72上下變化，且變化幅度甚微，標(biāo)準(zhǔn)差(分別為1.67和0.61)相比較NDVI的也較大，同樣說(shuō)明了這2組數(shù)據(jù)的波動(dòng)性比較大，因而失去了它對(duì)溶蝕率影響的重要性；②從遙感角度分析，前人也曾有過(guò)利用NDVI來(lái)近似反映地表溫度和濕度信息的研究[14]，且都獲得了良好的結(jié)果，說(shuō)明NDVI與T6,TC3之間是存在多重共線性的，所以在建立回歸方程時(shí)會(huì)被剔除。

4 結(jié)論

1)本文通過(guò)實(shí)地考察，收集了研究區(qū)2009年秋季標(biāo)準(zhǔn)石灰?guī)r溶蝕率實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)不同植被覆被條件下的石灰?guī)r溶蝕情況進(jìn)行了分析；然后運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的相關(guān)性分析功能，分析了NDVI、土壤濕度、地面溫度和石灰?guī)r溶蝕率之間的線性相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)3種溶蝕因素與溶蝕率均存在較強(qiáng)的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為-0.91,0.85,0.93。顯然NDVI與其相關(guān)性最大。因此，NDVI指數(shù)對(duì)石灰?guī)r溶蝕起著重要作用，NDVI指數(shù)通過(guò)監(jiān)測(cè)冠層來(lái)估計(jì)植被的生長(zhǎng)狀況，所以植被信息是石灰?guī)r表層基巖溶蝕的主要間接標(biāo)志。這為今后的石灰?guī)r溶蝕變形監(jiān)測(cè)工作提供了遙感參考信息。

2)通過(guò)逐步回歸法建立了回歸反演模型，既然溶蝕率ER與NDVI指數(shù)存在線性關(guān)系，且本文8組溶蝕率數(shù)據(jù)所在區(qū)域的表面生態(tài)巖溶地貌在整個(gè)研究區(qū)都具有代表性，那么只要已知研究區(qū)其他地區(qū)的NDVI指數(shù)，就可估算出該地區(qū)的日平均溶蝕率。

志謝：衷心感謝中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所巖溶動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室提供丫吉村實(shí)測(cè)石灰?guī)r溶蝕率數(shù)據(jù)，感謝桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院遙感研究所提供實(shí)驗(yàn)設(shè)施，感謝吳虹教授提出寶貴建議！

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(責(zé)任編輯：邢宇)

Remote sensing inversion of dissolution rate of limestone bedrock surface based on ecological parameters in Karst areas

CHEN Mengjie1,2， WU Hong1,2， LIU Chao3， ZHOU Minyue1， LU Dingge1， GUO Wei4

(1.InstituteofRemoteSensingApplications,SchoolofEarthSciences,GuilinUniversityofTechnology,Guilin541006,China;2.SpatialInformationandMappingKeyLaboratoryofGuangxi/SchoolSurveyingandMapping,GuilinUniversityofTechnology,Guilin541006,China; 3.TangshanCaofeidianAreaofLandandResourcesBureau,Tangshan063000,China;4.CentralSouthInstituteofMetallurgicalGeology,Yichang443000,China)

To explore the correlation between the ecological parameters of Karst peaks and the dissolution rate of surface limestone bedrock, the authors selected the relevant ecological parameters to indirectly estimate the dissolution rate of limestone bedrock under the soil surface and, based on TM multi-band data of Landsat5, chose Karst area of Yaji Village in Guilin as the study area for the purpose of extracting its sensing parameters comprising NDVI, ground temperature and soil moisture. Using SPSS statistical software, the authors made a correlation analysis of these three factors with the limestone dissolution rate and obtained their correlation coefficients, which are -0.91, 0.85 and 0.93 respectively. A computing remote inversion model of limestone surface dissolution amount dissolution rate, which is covered by vegetation, was established by using NDVI to perform estimatation through regression analysis. The results show that NDVI and limestone dissolution rate have the maximum correlation. Therefore, the vegetation information is an indirect sign of dissolution of limestone bedrock surface. There is a linear relationship between the dissolution rate and the NDVI index. So long as the NDVI index is known in other parts of the study area, the limestone dissolution rate in this area can be estimated.

normalized difference vegetation index(NDVI); ground temperature; soil moisture; limestone dissolution rate

2014-05-06；

2014-09-02

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“漓江流域遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與應(yīng)用示范關(guān)鍵技術(shù)”(編號(hào)：2012BAC16B01-2)和廣西科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目“漓江流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展研究”(編號(hào)：桂科攻1298006-1)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2015.03.13

陳夢(mèng)杰，吳虹，劉超,等.基于生態(tài)參數(shù)的巖溶峰叢區(qū)石灰?guī)r基巖表面溶蝕率遙感反演[J].國(guó)土資源遙感,2015,27(3):71-76.(Chen M J，Wu H，Liu C,et al.Remote sensing inversion of dissolution rate of limestone bedrock surface based on ecological parameters in Karst areas[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):71-76.)

TP 751.1

A

1001-070X(2015)03-0071-06

陳夢(mèng)杰(1988-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)檫b感技術(shù)與應(yīng)用。Email: chenmengjie0820@sina.com。

吳虹(1947-)，男，教授，博士生導(dǎo)師。Email：wuhong@gute.edu.cn。