胡天然

摘要侵蝕溝研究是土壤侵蝕研究的重要組成部分。該研究在遙感和 GIS 技術(shù)支持下，選取黑龍江省哈爾濱市作為典型研究案例，通過遙感與空間地理信息組織平臺(tái)，對(duì)哈爾濱的侵蝕溝道數(shù)量、分布、發(fā)育階段進(jìn)行全面尋查和空間定位，建立整合溝道幾何形態(tài)、地理方位、紋理特征等多要素層面，具有時(shí)域連續(xù)性、信息海量性的空間屬性一體化侵蝕溝數(shù)據(jù)庫。研究成果包括：①遵循遙感解譯的原則，結(jié)合遙感解譯方法建立了目視解譯的標(biāo)志；②通過對(duì)SPOT5影像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)、波段合成、圖像融合等處理，結(jié)合侵蝕溝遙感圖像的信息提取，獲取了哈爾濱市侵蝕溝遙感解譯成果；③通過利用高分辨率衛(wèi)星影像在較大范圍內(nèi)解析了哈爾濱市區(qū)侵蝕溝的總體分布。

關(guān)鍵詞遙感解譯；侵蝕溝；解譯標(biāo)志；哈爾濱市區(qū)

中圖分類號(hào)S127文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2015）28-354-04

我國(guó)的東北黑土區(qū)是世界上僅有的3塊黑土區(qū)之一，黑龍江省是東北黑土區(qū)的核心地帶，黑土分布面積占東北黑土區(qū)總面積的45%左右，是我國(guó)重要的商品糧基地。黑龍江省的黑土地已有100多年的開發(fā)歷史，由于過去只注重土地產(chǎn)出，忽視保護(hù)，在自然因素和人為因素的雙重作用下，目前黑土區(qū)水土流失十分嚴(yán)重[1]。據(jù)2000年全國(guó)土壤侵蝕遙感調(diào)查結(jié)果顯示，黑龍江省水土流失面積為11.2萬km占全省總面積的25%，水土流失類型主要為水力侵蝕，水力侵蝕面積占總侵蝕面積的78%，土壤侵蝕模數(shù)大多數(shù)在3 000～5 000 t/（km2·a）。水土流失給黑龍江省帶來了嚴(yán)重的危害，不僅破壞了生態(tài)環(huán)境，也嚴(yán)重地制約了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。水土流失已成為黑龍江省生態(tài)強(qiáng)省和農(nóng)業(yè)大省建設(shè)的重要影響因素。

土壤侵蝕是復(fù)雜的人文和自然地理過程，既受自然因素影響，又受人類活動(dòng)的干擾，并且各種因素之間的交互影響錯(cuò)綜復(fù)雜，難以準(zhǔn)確把握，土壤侵蝕的多尺度綜合研究一直是自然地理學(xué)研究的前沿領(lǐng)域和熱點(diǎn)問題[2]。通過遙感與空間地理信息組織平臺(tái)，對(duì)哈爾濱的侵蝕溝道數(shù)量、分布、發(fā)育階段進(jìn)行全面尋查和空間定位，建立整合溝道幾何形態(tài)、地理方位、紋理特征等多要素層面，具有時(shí)域連續(xù)性、信息海量性的空間屬性一體化侵蝕溝數(shù)據(jù)庫。

筆者利用遙感與空間地理信息組織平臺(tái)，對(duì)哈爾濱市內(nèi)的侵蝕溝道數(shù)量、分布、發(fā)育階段進(jìn)行全面尋查和空間定位，建立整合溝道幾何形態(tài)、地理方位、紋理特征等多要素層面，具有時(shí)域連續(xù)性、信息海量性的空間屬性一體化侵蝕溝數(shù)據(jù)庫，為今后一段時(shí)間的水土流失治理、評(píng)價(jià)、決策和信息獲取提供基礎(chǔ)支撐。

1研究區(qū)選擇及研究方法

1.1研究區(qū)選擇

選擇黑龍江省哈爾濱市轄區(qū)為研究區(qū)，位于125°42′～130°10′ E、44°04′～46°40′ N。哈爾濱屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，冬長(zhǎng)夏短，全年平均降水量569.1 mm，降水主要集中在6～9月，夏季占全年降水量的60%。

1.2研究方法

采用遙感與地理信息系統(tǒng)相結(jié)合的方法，遙感圖像的現(xiàn)勢(shì)性和豐富性獲取信息、更新數(shù)據(jù)的手段結(jié)合GIS強(qiáng)大的分析功能和信息庫，相輔相成。該研究中遙感指標(biāo)與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性驗(yàn)證須在GIS平臺(tái)的支持下才能實(shí)現(xiàn)[3]。二者結(jié)合也可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，深化遙感在土壤侵蝕評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。

通過室內(nèi)判讀與野外驗(yàn)核查相結(jié)合的方法，首先以遙感影像和數(shù)字線劃圖（DLG）為數(shù)據(jù)源根據(jù)解譯標(biāo)志及侵蝕溝的勾繪標(biāo)準(zhǔn)在室內(nèi)對(duì)侵蝕溝道進(jìn)行勾繪并建立屬性數(shù)據(jù)庫[4]。然后隨機(jī)選取10條侵蝕溝，打印套有侵蝕溝道解譯矢量圖的紙質(zhì)影像圖，并標(biāo)注相應(yīng)野外核查指標(biāo)數(shù)值，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證。根據(jù)實(shí)際情況對(duì)侵蝕溝道的真實(shí)性、長(zhǎng)度或起訖經(jīng)緯度指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)侵蝕溝道類型進(jìn)行驗(yàn)證。

2遙感解譯標(biāo)志的建立

2.1遙感解譯的原則

以衛(wèi)星影像為主的信息源解譯判讀主要依據(jù)地物的影像色調(diào)和結(jié)構(gòu)特征，并結(jié)合地形等專題圖提取信息。在解譯過程中，將不同波段影像反復(fù)對(duì)比，本著“去粗取精，去偽存真”的原則，在基本判讀的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行多專題因素綜合分析，應(yīng)用影像色調(diào)、形態(tài)特征，按“突出重點(diǎn)，照顧一般”的原則對(duì)重點(diǎn)特征的地域進(jìn)行重點(diǎn)分析。

2.2遙感解譯的方法

土壤侵蝕的遙感解譯方法有許多種，侵蝕溝解譯具有復(fù)雜性，只有結(jié)合多種方法進(jìn)行目視解譯，才能更加精確地判讀地物，確定侵蝕溝的位置及相應(yīng)信息。該研究采用的主要方法如下：遙感影像與地學(xué)信息相結(jié)合；綜合分析與主導(dǎo)分析相結(jié)合；室內(nèi)判讀與野外核查相結(jié)合；分層分類判讀；動(dòng)態(tài)對(duì)比法[5]。

2.3遙感解譯標(biāo)志的建立

黑龍江省水力侵蝕面積占總侵蝕面積的78%，因此主要研究水力侵蝕造成的侵蝕溝的遙感解譯方法，解譯標(biāo)志的建立也是基于此。根據(jù)影像對(duì)各種地物的判讀建立的解譯標(biāo)志見圖1。

基于以上對(duì)各類地物的判讀，對(duì)各類地物與侵蝕溝在遙感影像上的體現(xiàn)已經(jīng)有了充分的了解，加之對(duì)侵蝕溝現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地的踏勘，以實(shí)景照片輔助判讀遙感影像，使得對(duì)侵蝕溝的判讀更加準(zhǔn)確。遙感解譯與實(shí)景對(duì)照見圖2。

簡(jiǎn)單地對(duì)影像作硬性的推測(cè)，要在解譯之前依據(jù)充足的地面調(diào)查資料將形成侵蝕溝各因子的空間分布與時(shí)間變化情況加以數(shù)量化和標(biāo)準(zhǔn)化，然后再根據(jù)這些自然因子在影像上的成像規(guī)律制定相應(yīng)的定性標(biāo)準(zhǔn)和定量級(jí)別，即建立解譯標(biāo)志，以便使影像的目視解譯有所遵循，解譯標(biāo)志制定的好與壞直接影響判讀結(jié)果的準(zhǔn)確性，甚至可以說由于解譯標(biāo)志的差異，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。因此在判讀中，解譯標(biāo)志是定性判讀的重要標(biāo)準(zhǔn)和定量觀測(cè)的主要尺度。

該研究中以侵蝕溝樣本區(qū)域高清SPOT數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，進(jìn)行侵蝕溝解譯標(biāo)志比對(duì)，建立相對(duì)完整的解譯標(biāo)志體系，指導(dǎo)影像識(shí)別與溝道提取。目前，研究人員通過現(xiàn)場(chǎng)勘察、發(fā)掘歷史資料并結(jié)合試點(diǎn)項(xiàng)目侵蝕溝解譯成果，建立了覆蓋不同發(fā)展階段、不同規(guī)模和形態(tài)特征的溝道解譯標(biāo)志，為廣域的溝道判別提供了重要地物參考。

目視解譯的方法是遙感解譯方法中不可替代的組成部分，它與地物學(xué)的分析方法相輔相成。建立解譯標(biāo)志的目的在于更直觀的通過肉眼分辨出遙感影像中的目標(biāo)地學(xué)信息，提高人機(jī)交互式遙感解譯方法的準(zhǔn)確度。侵蝕溝類型目視解譯標(biāo)志見表3。目視解譯是高分辨率遙感影像解譯中最常用的一種方法，它能使結(jié)果更準(zhǔn)確，適合對(duì)某一地物特征進(jìn)行解譯，適用于小區(qū)域內(nèi)的遙感解譯。

3侵蝕溝遙感解譯

3.1遙感影像的處理及信息提取

該研究采用的數(shù)據(jù)源SPOT5高分辨率衛(wèi)星影像，在提取侵蝕溝信息之前，首先對(duì)SPOT影像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)、不同波段融合、圖像融合等處理，進(jìn)而對(duì)圖像幾何校正以及進(jìn)行相關(guān)信息的提取。具體操作如下。

3.1.1圖像配準(zhǔn)。

影像配準(zhǔn)是指將多個(gè)圖像的同名影像進(jìn)行幾何校正變換重疊，即實(shí)現(xiàn)影像與其匹配的地理坐標(biāo)及像元空間分辨率上的一致[6]。由于不同時(shí)間、不同條件、不同類型傳感器獲得的遙感數(shù)據(jù)在投影方式、精度、分辨率、比例尺等方面存在很大差異，所以在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常需要將同一地區(qū)收集到的各種遙感數(shù)據(jù)相互“匹配”，充分利用不同影像的優(yōu)點(diǎn)，這種方法稱為多圖像的幾何配準(zhǔn)。它是進(jìn)行動(dòng)態(tài)效果監(jiān)測(cè)、信息復(fù)合、以及變化信息的提取等工作中必不可少的組成部分。

在處理遙感影像前要對(duì)不同時(shí)相的影像進(jìn)行配準(zhǔn)，并將圖像與地形圖進(jìn)行幾何校正。

幾何精準(zhǔn)校正的原理是回避成像的空間幾何過程，而直接利用地面控制點(diǎn)對(duì)遙感數(shù)據(jù)影像的幾何畸變本身進(jìn)行模擬。

把土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)當(dāng)作校正的標(biāo)準(zhǔn)，將控制點(diǎn)與融合的影像進(jìn)行幾何校正。在幾何精準(zhǔn)校正的過程中，所選擇的控制點(diǎn)應(yīng)盡量均勻分布，使得校正后的影像與矢量配準(zhǔn)的誤差保持在一個(gè)像元內(nèi)。幾何精準(zhǔn)校正主要采用多項(xiàng)式糾正和三次卷積重采樣。

遙感影像的多項(xiàng)式糾正法可以回避具體的成像過程，而直接對(duì)變形圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬。以一般多項(xiàng)式為例來說明遙感影像的多項(xiàng)式糾正的一般過程：

X=a0+（a1x+a2y）+（a3x2+a4xy+a5y2）+（a6x3+a7x2y+a8xy2+a9y3）+…

Y=b0+（b1x+b2y）+（b3x2+b4xy+b5y2）+（b6x3+b7x2y+b8xy2+b9y3）+…

式中，X、Y為某像元的原始圖像坐標(biāo)；x、y為糾正后同名點(diǎn)的地面（或地圖）坐標(biāo)；ai、bi為多項(xiàng)式系數(shù)（i=0，…）。

該研究對(duì)遙感影像的圖像配準(zhǔn)，采用的是待定系數(shù)法求解ai、bi，選擇待糾正的圖像和現(xiàn)狀圖上都可以清晰辨認(rèn)的像點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，通過取得的控制點(diǎn)在圖像和現(xiàn)狀圖上的坐標(biāo)，代替式中X、Y、x、y可以得出一個(gè)關(guān)于ai，bi的方程，求出這個(gè)系數(shù)?？梢钥闯?，控制點(diǎn)個(gè)數(shù)不得小于ai、bi的數(shù)目i，控制點(diǎn)數(shù)計(jì)算式為（t+1）×（t+2）/2（t為次方數(shù)）。通過公式求出原始圖像任一像元的坐標(biāo)，并對(duì)圖像灰度進(jìn)行內(nèi)插，獲取某種投影的糾正圖像。實(shí)際運(yùn)算結(jié)果表明：選擇最少的控制點(diǎn)來進(jìn)行校正的效果往往不好，特別是在邊緣部分會(huì)使相應(yīng)的圖像變形比較大。所以，應(yīng)該盡可能多地選取控制點(diǎn)，使得控制點(diǎn)的數(shù)目盡量比最小數(shù)目多出很多。

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)2015年

3.1.2圖像增強(qiáng)。

圖像增強(qiáng)其實(shí)是對(duì)某個(gè)具體影像的失真過程，是針對(duì)指定圖像的具體應(yīng)用場(chǎng)合改善其視覺效果，強(qiáng)調(diào)特定的某些局部或者整體的特征，讓本來模糊的圖像變得清晰且容易辨認(rèn)，清晰分辨出目標(biāo)物和周圍不同物體的特征差別，增強(qiáng)判讀的準(zhǔn)確性和識(shí)別的效果，滿足分析特定地物的要求。

該研究采用圖像增強(qiáng)中的邊緣增強(qiáng)方法，由于侵蝕溝與相鄰地物在邊界上存在明顯的差異特征，邊緣增強(qiáng)能更準(zhǔn)確地提取侵蝕溝的邊界，邊緣增強(qiáng)的基本任務(wù)是提高影像中侵蝕溝邊緣灰度值的變化率，突出侵蝕溝的邊界，得到反差增強(qiáng)以后的圖像[7]。

3.1.3圖像融合。

通過影像融合既可以提高多光譜影像空間分辨率，同時(shí)又保留了其多光譜的特性?？梢哉f，影像融合可以讓使用者得到更多的信息，減少理解的模糊性，提高遙感數(shù)據(jù)的利用效率和影像信息的利用率，改善目視解譯和計(jì)算機(jī)解譯的精度及可靠性。

將監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)多波段陸地衛(wèi)星SPOT5數(shù)據(jù)和2.5 m分辨率的SPOT5全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行融合運(yùn)算，可以綜合2種衛(wèi)星影像的空間分辨率和光譜分辨率，形成具有SPOT高空間分辨率、表達(dá)細(xì)致紋理的影像與SPOT5的多光譜的、色彩豐富的融合影像，易于影像的判讀，為信息獲取提供了重要數(shù)據(jù)資料[8]。處理后的哈爾濱市遙感影響見圖3。

3.2遙感影像的矢量化處理

矢量對(duì)象是運(yùn)用矢量的形式，即大小和方向來進(jìn)行綜合描述目標(biāo)的對(duì)象。矢量圖形文件則是通過大量矢量對(duì)象組合而成的描述性文件。矢量圖形是通過運(yùn)用特定的算法，將矢量對(duì)象所描述的信息重新描繪在顯示終端上。

該研究對(duì)預(yù)先處理的影像進(jìn)行矢量化處理（前文對(duì)侵蝕溝進(jìn)行了目視解譯，建立了相應(yīng)的解譯標(biāo)志）。通過對(duì)侵蝕溝的判讀以及對(duì)與侵蝕溝相似地物的區(qū)分，使用ArcGIS 10軟件對(duì)處理過的哈爾濱市影像圖進(jìn)行侵蝕溝的矢量化處理。

具體操作流程為：

打開ArcMap窗口將矢量圖層和影像數(shù)據(jù)添加進(jìn)來，在Editor toolbar中點(diǎn)“開始編輯”，開始矢量化過程。由于對(duì)影像進(jìn)行了處理，侵蝕溝的界線比較清晰，先對(duì)每個(gè)侵蝕溝進(jìn)行矢量化，將區(qū)域內(nèi)的所有侵蝕溝線編輯完成后，再對(duì)所有侵蝕溝進(jìn)行拓?fù)?，形成侵蝕溝區(qū)。為了突出侵蝕溝區(qū)域的信息，研究區(qū)的其他區(qū)域作一致性處理。最后對(duì)圖形進(jìn)行圖幅整飾，得到哈爾濱市侵蝕溝遙感解譯結(jié)果（圖4）。

4結(jié)論

該研究在遙感和GIS技術(shù)的支持下，利用高分辨率遙感衛(wèi)星影像對(duì)哈爾濱市區(qū)侵蝕溝進(jìn)行調(diào)查研究。

采用遙感分類方法充分利用了SPOT5高分辨率衛(wèi)星影像的各種光譜、形狀等特征，實(shí)現(xiàn)不同尺度的分類；同時(shí)通過目視解譯以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地踏勘建立了遙感影像解譯標(biāo)志，結(jié)合GIS技術(shù)對(duì)哈爾濱市侵蝕溝遙感影像進(jìn)行解譯。結(jié)果顯示：

哈爾濱市轄區(qū)侵蝕溝數(shù)量為29 017條，侵蝕溝占地面積為19 679.92 hm侵蝕溝總長(zhǎng)度為9 075.66 km，溝壑密度為0.17 km/km2。就溝壑密度而言，各地侵蝕溝發(fā)育程度與水力面蝕侵蝕強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系，面蝕強(qiáng)度越高，溝壑密度越大，反之則較小。哈爾濱市區(qū)是黑龍江省重點(diǎn)產(chǎn)糧地區(qū)之一，該區(qū)的水土保持工作以治理坡耕地為主攻方向，以小流域?yàn)閱卧熬W(wǎng)帶片”相結(jié)合，山、水、田、林、路綜合治理。

哈爾濱市侵蝕溝主要分布在哈爾濱市區(qū)東部偏南地區(qū)，且分布比較密集，其他邊緣位置有零星分布。究其原因主要是哈爾濱市的城區(qū)人口分布以及地形因素影響，東南部屬?gòu)垙V才嶺余脈，為丘陵地區(qū)，黑龍江省土壤侵蝕中主要為水力侵蝕，所以雨水對(duì)土壤的沖涮容易在該區(qū)域形成侵蝕溝。哈爾濱市區(qū)其他區(qū)域地勢(shì)都較為平坦，形成的侵蝕溝主要起到農(nóng)田排水的作用。

目前國(guó)外學(xué)者對(duì)侵蝕溝的研究集中在侵蝕溝的發(fā)生機(jī)制和侵蝕量估算等方面，或是在較小的空間尺度上利用GPS、航片等監(jiān)測(cè)侵蝕溝的短期變化。該研究的創(chuàng)新在于利用高分辨率衛(wèi)星影像在較大范圍內(nèi)對(duì)黑土區(qū)侵蝕溝總體分布進(jìn)行研究。

在全局宏觀層面上，該研究通過GIS和遙感數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)一步對(duì)侵蝕溝進(jìn)行精確定位，有利于構(gòu)建侵蝕溝本底數(shù)據(jù)庫，在可以預(yù)期的未來，該數(shù)據(jù)庫將整合專家經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)規(guī)則，提出不同區(qū)域侵蝕溝發(fā)育的潛在危險(xiǎn)等級(jí)，建立不同類型溝道治理的優(yōu)先次序，為水土保持生態(tài)建設(shè)決策與評(píng)價(jià)提供技術(shù)支撐。

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