朱自娟, 張懷清, 凌成星

(中國林業(yè)科學研究院 資源信息研究所， 北京 100091)

庫姆塔格沙漠及周邊地表覆被變化監(jiān)測

朱自娟, 張懷清, 凌成星

(中國林業(yè)科學研究院 資源信息研究所， 北京 100091)

摘要：[目的] 研究庫姆塔格沙漠及周邊區(qū)域地表覆被變化狀況。[方法] 通過遙感技術對庫姆塔格沙漠及周邊區(qū)域的地表覆被變化狀況進行監(jiān)測，并對該區(qū)1990年代、2000年代和2010年代的TM影像進行處理和分類，而后應用ArcGis軟件對3期數(shù)據(jù)進行對比分析。[結果] (1) 該地區(qū)植被面積一直在增長，但仍然占很小比重，戈壁與裸地則占很大比重； (2) 沙漠面積經(jīng)歷一個先增長后減少的過程，總體仍是增長； (3) 濕地的穩(wěn)定性最差，濕地的變動取決于水分的積聚與流失。[結論] 人類已經(jīng)著手改善該地生態(tài)環(huán)境，并取得一定效果。山地和庫姆塔格沙漠南緣是綠化和防沙治沙的重點區(qū)域。

關鍵詞：庫姆塔格沙漠； 地表覆被類型； 遙感監(jiān)測； 動態(tài)分析

在干旱的沙漠區(qū)域，植被、水體和沙漠的變化是該地區(qū)氣候生態(tài)變化的直接反映，同時也決定了該區(qū)域的生物生境狀況。對于庫姆塔格沙漠及其周邊地區(qū)地表覆被變化的監(jiān)測，可以直觀展現(xiàn)該地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況，客觀反映沙漠的進退和植被覆被變化，對遏制該區(qū)域沙漠化和增加植被覆蓋度，改善脆弱的生態(tài)狀況，改善動植生境具有重要作用。目前對于庫姆塔格沙漠及其周邊地區(qū)的研究大多集中在沙漠形成、地質(zhì)構造或者是羅布泊自然保護區(qū)的保護規(guī)劃方面。另外還有一部分關于庫姆塔格區(qū)域的動物生境的研究。楊海龍[1]主要從野駱駝生境的分析入手，對庫姆塔格沙漠的生態(tài)環(huán)境做了研究，但其主要應用傳統(tǒng)的調(diào)查手段，比如實地采點取樣等，根據(jù)當前氣候環(huán)境狀況做了未來生態(tài)環(huán)境預測。吳波等[2]則從景觀格局方面探討了庫姆塔格沙漠1975—2007年的變化，側重研究了景觀模式的形成與演變。本研究應用1990年代、2000年代和2010年代相隔約10 a的3期遙感影像信息提取的方法，對比研究了庫姆塔格沙漠及周邊地區(qū)的地表覆被類型及動態(tài)變化特征。

1研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于新疆、甘肅和青海三省區(qū)的交界地帶，人口稀少，包括庫姆塔格沙漠、羅布泊及周邊地區(qū)，東西88.71°—94.72°E，南北38.02°—41.26°N。該區(qū)氣候環(huán)境惡劣，生態(tài)環(huán)境脆弱，年平均降水量不足50 mm，但南部阿爾金山山麓降水量相對豐富，可以達到100~150 mm。1月份平均氣溫在-10 ℃以下，7月份平均氣溫在25 ℃以上。年日照時數(shù)3 100~3 500 h，年蒸發(fā)量在3 000 mm以上，年蒸發(fā)量是年降水量的50~60倍[3-5]，氣候極其干旱，地表以沙漠、戈壁和裸露地為主。在沙漠南緣阿爾金山北麓溝谷、山前洪積扇與沙漠過渡帶周圍有一些稀疏耐旱植被，如怪柳灌叢和胡楊林等。還有部分低洼鹽化灘地鹽漬化程度較輕，生長著一些蘆葦、大花白麻等。動物分布很稀少，物種數(shù)量也很少，該區(qū)特有的野生雙峰駝為國家一級保護動物，因其有獨特的耐寒耐熱耐干旱的生理結構才能在此地生存[1，5]。

2數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

2.1　數(shù)據(jù)來源

采用Landsat 5TM影像，每期6幅共18幅影像(表1)。所有影像都選擇夏季(6—8月份)，這個季節(jié)植被最茂密，有利于植被區(qū)域識別。云量都控制在5%以下，對于本研究影響較小，不必進行去云處理。本研究各期單景影像已進行了幾何精校正，相互拼接達到無縫效果。

表1　影像時間信息

2.2　影像預處理

將影像經(jīng)過輻射定標得到輻射亮度值，然后進行大氣校正。大氣校正采用FLAASH模型，應用現(xiàn)有的大氣模型和氣溶膠類型進行校正。本研究區(qū)域位于中緯度地帶，采用影像均為夏季生成，故使用Mid-latitude Summer(MLS)大氣模型。該區(qū)域氣候極其干旱，大氣中水汽含量很少，空氣能見度很高，所以選擇Tropospheric氣溶膠模型[6]。

在分類和分析中用到歸一化植被指數(shù)(NDVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)和比值植被指數(shù)(RVI)，因此對各幅影像計算以上3種指數(shù)。采用近紅外波段與紅光波段的差異比值運算大大增強植被信息亮度，NDVI是綠色植物的靈敏指示參數(shù)，可用來計算植被蓋度。SAVI能消除一些土壤反射率的影響，而RVI在無植被覆蓋的地面通常為1附近，植被的RVI一般大于2，可較好地識別植被區(qū)[7]。

2.3　影像分類與精度驗證

對大氣校正后的影像波段進行4，3，2組合，形成假彩色圖像。根據(jù)顏色、色調(diào)、形狀、紋理、陰影和相對位置等目視解譯標志進行目視解譯[8]。如紅色為植被、藍黑色為濕地，紋理細密的為沙漠，較粗糙的為戈壁，相對光滑的為裸露地。同時，根據(jù)此地獨特的地貌也有不同的解譯標志。如因植被稀疏，所以顏色微微泛紅即解譯為植被；此地特有的羽毛狀沙漠形似管子，故也稱為管狀沙丘，但它在影像上的紋理不同于其它沙漠，而是較粗糙。根據(jù)目視解譯建立訓練樣本，應用相同的訓練樣本進行監(jiān)督分類和決策樹分類，然后對兩種分類結果進行比較。采用最大似然法作為監(jiān)督分類的算法[9]，決策樹分類方法則根據(jù)訓練樣本使用Envi軟件自動生成決策樹[10]，采用混淆矩陣方法做分類精度驗證。

利用Goole Earth高清影像作分類精度驗證，因Goole Earth歷史影像分辨率不高，所以分類精度對比以2010s數(shù)據(jù)為例。截取Goole Earth衛(wèi)星影像時，可以根據(jù)研究所需選擇影像質(zhì)量級別，根據(jù)EPSG:3785(European Petroleum Survey Group)投影下的分辨率公式進行計算：

分辨率(m)=156 543． 033 296 87/2M

(1)

式中，M——影像質(zhì)量級別[11]。

采用Google Earth衛(wèi)星影像第14級別影像，根據(jù)公式得其分辨率達到9.55 m，而用于解譯的TM影像分辨率為30 m，其精度提高9倍，故用作目視解譯結果驗證。經(jīng)比較5幅影像的監(jiān)督分類結果總體分類精度和卡帕系數(shù)都高于決策樹分類(表2)，只有軌道號140/33影像的總體精度和卡帕系數(shù)低于決策樹，而且監(jiān)督分類結果平均總體精度為84.04%，平均卡帕系數(shù)為0.781，分類精度達到高度一致性，因此最終選取監(jiān)督分類結果做后續(xù)研究。

對監(jiān)督分類結果進行一些后處理，主要是針對胡椒鹽現(xiàn)象處理和糾正因同物異譜和異物同譜而造成的錯分漏分現(xiàn)象。然后利用處理后的分類圖像進行對比分析。

表2　研究區(qū)2010年代6幅影像分類精度

3結果分析

3.1　各時期地表覆被變化狀況

處理數(shù)據(jù)得到研究區(qū)3個時期的地表覆被分類圖(圖1—3)，統(tǒng)計得到3個時期段的植被和沙漠面積(表3)。由于該地區(qū)干旱少雨，植被很稀疏，1990—2010s植被的面積在不斷增長，但是到2010s植被面積僅占6.47%。沙漠面積則呈現(xiàn)先增長后減少的趨勢，到2000s沙漠面積占到總面積的12.59%，達到最高值，說明該區(qū)域戈壁和裸地面積占很大比重。

圖1　研究區(qū)1990年地表覆被分類圖

圖2　研究區(qū)2000年地表覆被分類圖

圖3　研究區(qū)2010年地表覆被分類圖

年代1990s2000s2010s植被面積/105hm26.457.149.53植被面積比例/%4.384.856.47沙漠面積/106hm21.611.851.75沙漠面積比例/%10.9012.5911.86

3.2　土地利用/覆被變化

3.2.1動態(tài)度分析采用動態(tài)度指標進行分析，其計算公式為[12]：

SD=(Aj—Ai)/Ai(j-i)×100%

(2)

式中：SD——某地的某類型土地的動態(tài)變化度;Ai——起始時間該土地類型的面積;Aj——終結時間該類型土地面積。正值表示該類型土地面積在增加,負值表示該類型土地面積在減少。

由表4可以看出，研究區(qū)植被面積在2000—2010年的10 a中，增長比較快，每年增長3.34%，速度是1990—2000年的3倍之多。植被20 a的平均動態(tài)度達到2.39%，總體增長速度也較快。沙漠的動態(tài)度在2000—2010年呈現(xiàn)負值，表示這時間段沙漠面積在減少，治沙工作取得良好成果。但其20 a的總體動態(tài)度仍然是正值，表明研究區(qū)整體沙漠化問題仍然嚴峻。

表4　研究區(qū)1990-2010年植被沙漠面積變化狀況

3.2.2土地覆被類型轉移矩陣土地覆被類型的變化面積并不能反映土地覆被的真正變化情況。覆被類型的面積凈變化量只能表示該類型面積的總量變化，但不能表示土地覆被情況的變化。比如植被轉化為其它覆被類型的面積為a，其它覆被類型轉化為植被的面積和為a，雖然植被面積變化為0，但是其覆被狀況發(fā)生了空間位置轉移。為了反映這種變化引入土地覆被類型轉移矩陣(表5)，它來源于系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀態(tài)與狀態(tài)轉移的定量描述[13]，并制作3個時期的植被和沙漠轉變類型分布圖(附圖1—2)。土地覆被類型轉移概率計算公式為[14]：

Pij=(Aij/Ai)×100%

(3)

式中：Pij——起始時間到終結時間由i類型轉為j類型的概率；Aij——由i類型轉為j類型的面積；Ai——起始時間i類型的面積。

表5　不同土地覆被類型的轉移面積矩陣

由表6得知，植被轉化為戈壁和裸地的概率較大，為64.66%。在轉化為植被的各類型中濕地的概率最大，達到25.88%，沙漠、戈壁和裸地則都呈現(xiàn)較小的概率。 (1) 植被覆蓋度很低的時候會被分為戈壁或裸地，尤其在一些灘涂地，當水分含量高的時候，植被覆蓋率會增長，而當水分蒸發(fā)后則會變成鹽堿地，被認為裸露地。 (2) 一般情況濕地周圍都會有植被的分布，因為研究區(qū)制約植被生長的最大因素就是水分。另外，由于濕地的變化最大，并且很容易轉變?yōu)槁愕?，因此要人為干預濕地的轉化，多培養(yǎng)植被，涵養(yǎng)水源。同時想要增加植被面積，最簡易的方法就是在有水的區(qū)域附近培育植被，轉變濕地為植被，防止?jié)竦佧}堿化。

表6　不同土地覆被類型的轉移概率矩陣

本研究的時間跨度較短，只有約20 a的時間，沙漠治理和沙漠化結果均不明顯。所以沙漠表現(xiàn)出很好的穩(wěn)定性，少量轉化為戈壁和裸地，極少量轉為植被和濕地。同樣，轉化為沙漠的也有少量的戈壁裸地和極少量的其它類型。但仍然可以得出沙漠化概率較高的覆被類型是戈壁和裸地，從附圖2看到這一現(xiàn)象在庫姆塔格沙漠的南邊和西邊較嚴重，故戈壁和裸地是沙漠化防治的重點對象。沙漠轉化為植被的概率較低，只有1.24%，但是也有一些沙漠地區(qū)開始生長植被，主要分布在庫姆塔格沙漠的西南邊緣，因其植被太過稀疏，植被蓋度太低，所以未能劃分到植被類型中，從圖4中可以看到這種轉變現(xiàn)象。戈壁和裸地是最穩(wěn)定的，沒變化的區(qū)域達93.46%，其中有4.04%轉為植被和2.21%轉為沙漠。轉為植被的概率雖然不大，但是有戈壁和裸地轉變?yōu)橹脖坏拿娣e達5.01×105hm2，從附圖1看到主要分布在山地，尤其是阿爾金山北面，主要由于山上有冰雪融水和阿爾金山北面來自北冰洋的水汽。分析可知，研究區(qū)植被面積在不斷增長，沙漠面積雖然先增后減，但是近10 a來植被和沙漠的變化趨勢說明這段時間內(nèi)人為治理取得一定成果，通過實施系列防沙治沙工程[15]，該區(qū)域的植被增長呈現(xiàn)良好趨勢，沙漠化得到一定遏制。

4結 論

(1) 該區(qū)域植被覆蓋率在近20 a來呈不斷增長的趨勢。主要是因為人類意識到該區(qū)域生態(tài)環(huán)境需要改善，開展了一系列植樹造林工程，并取得較好的效果。

(2) 在研究時段內(nèi)，該區(qū)域的沙漠面積雖然總體上是增長的，但是呈現(xiàn)先增長后減少趨勢，2000—2010年近10 a來呈減少趨勢。

圖4　研究區(qū)沙漠轉變?yōu)橹脖粚Ρ葓D

(3) 濕地呈不穩(wěn)定態(tài)勢。水體很容易被蒸發(fā)而使得濕地形成裸露地，同時也易于孕育植被，因此如何利用水體，使?jié)竦叵蛑脖活愋娃D化就是改善該地區(qū)生態(tài)環(huán)境的關鍵。

(4) 以阿爾金山為主的山地是新生植被的主要區(qū)域，可成為今后綠化的主要對象。庫姆塔格沙漠南緣和西邊地區(qū)是沙漠化的主要區(qū)域，是今后沙漠化治理的主要對象。

(5) 本研究還存在一些不足,僅根據(jù)現(xiàn)有的和以前的地表覆被類型的演變來分析研究區(qū)域的覆被類型變化態(tài)勢，而影響這一變化的重要因素——氣候則沒有考慮，無法更準確地分析其變化趨勢。在下一步研究中應根據(jù)氣候數(shù)據(jù)和氣候變化模型進行覆被類型的變化趨勢分析。

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Monitoring of Land Cover Change in Kumtag Desert and Surrounding Area

ZHU Zijuan, ZHANG Huaiqing, LING Chengxing

(ResearchInstituteofForestResourceInformationTechniques,ChineseAcademyofForestry,Beijing100091，China)

Abstract：[Objective] To analyze land cover change in Kumtag Desert and its surrounding area. [Method] Remote sensing was applied to monitor land cover change in reseach area， and the TM images of the study area in 1990s, 2000s and 2010s were processed, three maps of land cover classification were separately obtained. The three maps were compared mainly on the changes in vegetation and desert using ArcGIS software. [Result] (1) Vegetation increased in area, but it only covered a small proportion of all the land area; a large proportion was covered by gobi and bare land; (2) Desert area increased in the first decade and decreased in the second decade. Overall, it increased as the former outweighed the later; (3) Wetlands had the most serious vulnerability, because its changes depend on the accumulation and water loss. [Conclusion] Human beings started to improve the ecological environment, and achieved some success. The south margin of Kumtag Desert of the mountainy land are the key areas needed to be controlled and protected of desertification, and to be revegetated.

Keywords:Kumtag Desert; land cover type; remote sensing monitoring; dynamic analysis

文獻標識碼：B

文章編號：1000-288X(2015)02-0131-04

中圖分類號：P948.15

通信作者：張懷清(1973—),男(漢族),湖南省寧鄉(xiāng)縣人,研究員,碩士生導師,主要從事遙感監(jiān)測和林業(yè)可視化模擬方面的研究。E-mail:zhang@caf.ac.cn。

收稿日期：2014-03-20修回日期：2014-03-31
資助項目：中央級公益性科研院所專項“中蒙野駱駝生境遙感監(jiān)測與分析研究”(CAFYBB2011003-2); 國家863計劃項目(2009AAl22OO3-L)
第一作者：朱自娟(1990—),女(漢族),山西省忻州市人,碩士研究生,研究方向為遙感監(jiān)測技術。E-mail:531885805@qq.com。

水保監(jiān)測與應用技術