顧留碗, 潘立新, 王帥帥, 吳 見

(1.滁州學院 地理信息與旅游學院, 安徽 滁州239000; 2.安徽省地理信息集成應用協(xié)同創(chuàng)新中心， 安徽 滁州 239000 )

以土地利用為基礎的安徽省生態(tài)評價遙感信息模型

顧留碗1,2, 潘立新1,2, 王帥帥1,2, 吳 見1,2

(1.滁州學院 地理信息與旅游學院, 安徽 滁州239000; 2.安徽省地理信息集成應用協(xié)同創(chuàng)新中心， 安徽 滁州 239000 )

[目的] 建立更科學合理的生態(tài)評價遙感信息模型，為研究區(qū)的可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。[方法] 利用NDVI(歸一化植被指數(shù))和像元二分模型監(jiān)測植被覆蓋度作為地表植被覆蓋信息的評價指標；用熱慣量法反演研究區(qū)的土壤含水量作為研究區(qū)地表植被覆蓋信息與土壤肥力的評價指標；采用目視解譯獲得土壤質地的編碼分布圖并進行影像化處理，將土壤中物理性黏粒含量作為評價土壤板結情況指標；利用線性光譜混合分解模型提取研究區(qū)的裸地比率作為土地荒漠化程度的評價指標。[結果] 從土地利用的角度構建了生態(tài)評價指標體系，建立了以像元為單位的生態(tài)評價定量化遙感信息模型。[結論] 植被覆蓋度因子對研究區(qū)生態(tài)評價的影響程度相對較大；在生態(tài)評價過程中本研究新建模型總體評價精度比傳統(tǒng)方法提高了15%。

生態(tài)質量評價; 遙感信息模型; 土地利用; 安徽省

安徽省位于中國的華東地區(qū)，21世紀以來，國民經(jīng)濟迅速增長，2013年安徽省生產(chǎn)總值達到19 038.9億元，增幅居全國第11位。與此同時，經(jīng)濟的快速發(fā)展和龐大的人口數(shù)量給生態(tài)環(huán)境造成巨大壓力。筆者根據(jù)國家環(huán)?？偩窒逻_的“全國生態(tài)環(huán)境質量評價”項目，對安徽省生態(tài)環(huán)境質量進行了評價研究。其目的就在于監(jiān)測和評估安徽省區(qū)域范圍內(nèi)生態(tài)環(huán)境在人類和自然因素共同作用下的變化狀態(tài)和變化規(guī)律[1]，進而為當?shù)赝恋乩煤蜕鷳B(tài)保護提供科學依據(jù)。

生態(tài)評價即利用生態(tài)學、地理學及其他學科的原理和方法，對一個區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)，特別是起主要作用的生態(tài)因子的評價。近年來，國內(nèi)有很多學者從不同的角度對生態(tài)評價進行研究，王玉梅等[2]運用生態(tài)足跡分析法對吉林生態(tài)省建設作出評價，盛周君等采用層次分析法構建生態(tài)環(huán)境質量評價指標體系，王軍等[4]探討了土地整理生態(tài)評價的技術方法，但還沒有形成一套完整實用的評價指標體系。采用遙感的方法提取生態(tài)質量指標是一種快速評價研究區(qū)生態(tài)質量的有效方法，但從土地利用角度進行區(qū)域遙感生態(tài)環(huán)境質量評價的研究較少。本研究針對安徽省的地理特征，擬從土地利用的角度，建立安徽省生態(tài)評價定量化遙感信息模型，為當?shù)丨h(huán)境規(guī)劃、綜合治理、制定提高生態(tài)環(huán)境質量和環(huán)境保護的對策提供指導。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預處理

1.1 研究區(qū)概況

安徽省位于中國中東部，東經(jīng)114°54′—119°37′和北緯29°41′—34°38′。地勢西南高，東北低，長江、淮河橫貫省境，淮河以北地勢平坦，江淮之間丘陵起伏，皖南以山地丘陵為主。地形從北向南分為淮北平原、江淮丘陵、大別山區(qū)和皖南山區(qū)4個主要分區(qū)。地處溫帶和亞熱帶過渡地區(qū)，降水豐富，省內(nèi)河流眾多，氣候溫暖濕潤，四季分明，冬季平均氣溫為-1～4 ℃，夏季平均氣溫為27～29 ℃，年均降水量750～1 700 mm。土壤質地受成土母質、植被、氣候、地形等因素影響，主要類型有黏土、壤土、沙壤土、沙土。

1.2 遙感數(shù)據(jù)預處理

選取安徽省2009年的TM遙感數(shù)據(jù)，研究區(qū)圖像上無云，便于遙感影像的解譯。用ENVI 軟件進行輻射定標、大氣校正、影像裁剪處理，并結合DEM 影像對TM 影像進行配準和正射校正，其目的是糾正由于地形起伏引起的誤差，然后在ArcMap軟件中將校正后的TM影像、土地利用圖轉化到統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)下。選擇同比例尺的地形圖，按地形圖分幅將衛(wèi)片鑲嵌于地形圖上，根據(jù)影像特性和地學相關分析方法建立解譯標志，進行初步解譯。根據(jù)野外實地樣點調(diào)查和地物光譜測定資料進一步修正初步解譯結果，將目視解譯結果劃分為草地、林地、裸地、居民地及工礦用地、耕地5種土地類型。

2 研究方法

2.1 選取指標

用已有的研究成果選取生態(tài)評價指標[5]：

D=G+T+B

(1)

式中：D——生態(tài)環(huán)境質量；G——植被覆蓋信息；T——土壤信息；B——地表信息。本研究選取植被覆蓋度、土壤質地、裸地比率、土壤含水量作為林地、草地、居民地及工礦用地、裸地、耕地的評價指標。

2.2 確定生態(tài)質量評價“基準”

生態(tài)環(huán)境的變化是一個漫長的過程，因此生態(tài)環(huán)境質量的評價就涉及到一個“基準”問題。劉玉平[6]認為基準是在一定氣候條件下，生態(tài)系統(tǒng)所能達到的最大潛在狀態(tài)，即沒有人為干擾條件下當?shù)靥烊恢脖谎萏嫠苓_到的最終穩(wěn)定狀態(tài)。當?shù)毓诺乩憝h(huán)境和歷史地理資料代表了人類干擾較少的自然狀態(tài)，就是該地區(qū)的“基準”，但這樣的材料實際上很難得到。丁國棟[7]提出以各地現(xiàn)存最完好的單元作為基準。本研究即采用這一觀點，以各土地利用類型中最完好的單元作為“基準”，在每一種土地利用類型中選取10～20個生態(tài)環(huán)境質量最差的單元作為最低等級生態(tài)環(huán)境評價的指標。

2.3 確定指標權重

通過大量的樣地調(diào)查和室內(nèi)分析發(fā)現(xiàn)，各指標的重要程度主要受2個因素的影響： (1) 生態(tài)環(huán)境質量變差時，變化量越小的指標對生態(tài)環(huán)境質量的影響越大，反之越小。即各個指標的重要程度與各指標的變化量成反比。(2) 總量越大的指標對生態(tài)環(huán)境質量的影響越大，反之越小，即各個指標的重要程度與各指標的總量成正比。因此，要確定各個指標的權重，必須先知道一些生態(tài)環(huán)境質量的區(qū)域單元。本研究選擇代表基準和最低等級的生態(tài)環(huán)境質量的區(qū)域單元，通過實地測量獲得其指標值，并以其作為確定各個類型指標權重的參考值。

為消除不同類型指標的變異程度不同，需要對數(shù)據(jù)進行標準化，其公式為[8]：

Zi=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(2)

式中：Zi——某個指標的標準分數(shù)；Xi——某指標的指標值；Xmax——某指標的最大值；Xmin——某指標的最小值。

對土壤質地起主導作用的指標是直徑小于0.01 mm的物理性黏粒(表征土壤塑性、保水能力的指標)。因此，對不同土壤質地進行分析，確定其物理性黏粒的含量，以其作為確定土壤質地權重的參考指標。將不同類型指標標準化后，本研究根據(jù)影響指標重要程度的2個因子得出權重公式[5]。

Wi=(Xmax-Xmin)/(X1i-X2i)

(3)

式中：Wi——權重；Xmax-Xmin——反應各個指標的總量，X1 i-X2 i——各個指標的變化量。X1 i——基準單元中某指標的數(shù)值；X2 i——最低等級的生態(tài)環(huán)境質量單元中某指標的數(shù)值。

2.4 評價方法

生態(tài)質量指數(shù)(ecological quality index,EQI)反映被評價區(qū)域整體生態(tài)質量狀況，其公式為[3]：

(4)

式中：n——評價指標因子數(shù)；Xi——第i個評價因子的權重；Yij——第i個評價因子在第j個等級標準時的等級值。參考前人研究成果[5]，將植被覆蓋度、土壤含水量、裸地比率劃分為7個等級，對各因子等級范圍有規(guī)律地賦以1.0～4.5的不同等級值，土壤質地分為4類(表1)。利用式(2) 求得生態(tài)質量指數(shù)，依據(jù)以往專家評判和試驗結果(表2)，劃出生態(tài)質量總得分值范圍，按生態(tài)環(huán)境質量指數(shù)將生態(tài)質量分為差、較差、一般、良、優(yōu)5級[9](表3)。

2.5 評價指標定量化

2.5.1 估算植被覆蓋度

(1) 提取歸一化植被指數(shù)。目前，已經(jīng)發(fā)展很多利用遙感圖像估測植被覆蓋度的方法，較為實用的方法是利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度，常用的方法就是利用NDVI(歸一化植被指數(shù))來估算植被指數(shù)[10-11]。NDVI是植被生長狀態(tài)以及植被空間分布密度的指示因子，其與植被分布密度呈線性相關。當植被蓋度較低時，NDVI值也較低，反之亦然。其公式為：

NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)

(5)

式中：NIR——近紅外波段； RED——紅光波段。

表1 生態(tài)質量遙感評價指標體系

表2 生態(tài)質量各指標權重

表3 生態(tài)質量評價等級

(2) 建立象元二分模型。像元二分模型是一種簡單實用的遙感估算模型，它假設一個像元的地表由有植被覆蓋部分地表與完全裸土或無植被覆蓋部分地表組成，而遙感傳感器觀測到的光譜信息也由這2個因子線性加權合成，各因子的權重是各自的面積在像元中所占的比率，如其中植被覆蓋度可以看作是植被的權重。即傳感器所觀測到的像元信息S，可表達為綠色植被成分所貢獻的信息Sv與非植被成分所貢獻的信息Ss。植被覆蓋度Fc為[10-11]：

Fc=(S-Ss)/(Sv-Ss)

(6)

式中：Fc——該像元的植被覆蓋度；Sv——假設全部由植被覆蓋的信息量；Ss——假設全部由完全裸土或無植被覆蓋的信息量。

將NDVI代入式(6)，得到基于NDVI的像元二分模型為：

Fc=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)

(7)

式中：NDVIs——完全裸土或無植被覆蓋的裸地像元的NDVI值； NDVIv——全植被覆蓋的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。NDVIs值取評價區(qū)域影像中NDVI最小值；NDVIv值取評價區(qū)域影像中NDVI最大值。于是，(7)式轉換為：

Fc=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

(8)

這樣就把混合像元的植被指數(shù)值轉換為植被覆蓋度值，即通過建立NDVI與植被覆蓋度的轉換關系，進而估算植被覆蓋度?？筛鶕?jù)計算得到的像元及其光譜特征按0%～10%，10%～20%，20%～30%，30%～40%，40%～50%，50%～60%和>60%將植被覆蓋度按等級劃分(附圖6)。

2.5.2 土壤含水量測定 土壤水是植物吸收水分的主要來源，其含量間接體現(xiàn)該地區(qū)的植被覆蓋信息。另外，水分對土壤具有重要意義，它能影響土壤的物理性質，制約土壤中養(yǎng)分的溶解、轉移和微生物的活動，是影響土壤肥力的重要因素[12]。因此本研究采用土壤含水量作為區(qū)域生態(tài)環(huán)境評價的一項指標。

土壤熱慣量是土壤的一種熱特性，它是引起土壤表層溫度變化的內(nèi)在因素，它與土壤含水量有密切的相關關系，同時又控制著土壤溫度日較差的大小。而土壤溫度日較差可以由衛(wèi)星遙感信息獲得，使熱慣量法研究土壤濕度成為可能[13]。其公式為[14]：

W=a+bp

(9)

(1-A)/ΔT=f(P)

(10)

式中：A——反照度(%)；ΔT——地面晝夜溫差(℃)；將(1-A)ΔT定義——表現(xiàn)熱慣量，(1-A)/ΔT的值隨P的增大單調(diào)上升，其值的大小反映熱慣量P的相對大小。

利用大氣輻射傳輸模型，針對LandsatTM數(shù)據(jù)，高志海等[15]通過模擬建立了不同傳感器地表反照率估算的通用公式：

(11)

式中：a——地表反照率，ρTM1，ρTM3，ρTM4，ρTM5和ρTM7——TM(或ETM)波段1，3，4，5，7的反射率。求出a之后，代入(10)式計算研究區(qū)的熱慣量。由于不同土地利用類型反射的地表信息不同，導致不同土地利用類型相同的土壤含水率其熱慣量值不同。在野外實測樣地中，熱慣量均為0.04時，草地的土壤含水率為0.82%，裸地的土壤含水率為0.43%，耕地的土壤含水率為1.83%。因此，用野外實測數(shù)據(jù)與計算的熱慣量值進行擬合時，按不同土地利用類型分別建立擬合方程，其R2值都大于0.8，進而更為合理的反演土壤含水率(圖1)，整體反演結果按等級劃分(附圖7)。

圖1 土壤熱慣量與土壤含水率的關系

2.5.3 土壤質地分類 根據(jù)安徽省土壤質地分布圖，利用ArcMap軟件，把安徽省土壤質地分布情況矢量化，然后把提取的矢量文件導入到ENVI軟件中對不同土壤質地類型進行編碼，最后把編碼圖用式(12)進行影像化[14]：

(12)

式中：G——每個編碼因子的像元灰度值；Imin——整幅影像中編碼的最小值；Imax——整幅影像中編碼的最大值；I——每一點的編碼值，目的是使每個像元都有便于遙感信息模型計算的編碼灰度值。由于不同的土壤質地其物理性黏粒含量也不同，將其進行分類(圖2)。

2.5.4 裸地比率提取 裸地比率的提取方法多種多樣，本研究采用線性光譜混合分解模型(LSMM，linear spectral mixture mode)提取裸地比率。線性光譜混合分解模型(LSMM)是一種發(fā)展比較完善、應用比較廣泛的光譜混合分析方法，假設組成混合像元的不同地物類別的光譜以線性組合的方式組成混合像元的光譜，并且組成混合像元的不同地物類別光譜之間是獨立的，其每種地物類型在該像元內(nèi)所占的面積比例(豐度)作為權重系數(shù)。本研究采用全受限的LSMM[16]進行分析，其公式為：

(13)

(14)

式中：ρijk——i行j列像元在k波段的反射率；Fijm——端元m在i行j列像元中所占分量值(0≤Fijm≤1)；ρmk——端元m在k波段的反射率； eijk——k波段i行j列像元的誤差值。由于該模型受誤差的影響較大，因此在應用過程中應盡可能的減小每個像元的誤差值，即使均方根誤差RMSE(rootmeansquareerror)最小化，公式為REMS=(∑eijk2/N)1/2,其中N——像元總數(shù)。本研究使用最小二乘法解該模型。最小二乘法公式為：

(15)

圖2 研究區(qū)土壤質地分類

2.6 建立生態(tài)評價遙感信息模型

不同的土地利用類型其評介指標的權重也不同，因此要按照不同的土地利用類型建立生態(tài)質量評價遙感信息模型。將各個評價因子代入(4)式進行計算，再將得到的生態(tài)質量評價等級值圖進行復合，得到研究區(qū)生態(tài)質量評價結果(附圖9)。

2.7 驗證評價結果

結果驗證采用安徽省2009年6月野外GPS實測數(shù)據(jù)，在實地不同土地利用類型上隨機選取100個樣點進行精度驗證。為驗證此模型的可行性，本研究采用周先傳等提出的基于遙感的安徽省生態(tài)質量評價模型進行對比。結果顯示本模型的評價精度除裸地為78%外，其他土地利用類型的評價精度都在82%以上，而周先傳[9]模型的評價精度都在76%以下，而且本模型的評價總體精度較周先傳模型提高了15%(表4)。本模型和周先傳模型都采用植被指數(shù)作為生態(tài)環(huán)境質量的評價指標，此外，本研究還從土壤理化特征入手，并取得良好的效果。

表4 本文模型與周先傳模型生態(tài)評價精度對比

3 結 論

(1) 在進行遙感生態(tài)評價時，要根據(jù)研究區(qū)的不同特點，采用針對研究區(qū)地理特征的評價方法，具體問題具體分析，以提高區(qū)域評價精度。

(2) 安徽省地理特征較為復雜，土地利用類型多種多樣，植被覆蓋度占研究區(qū)生態(tài)評價的比重仍然較大。

(3) 本研究從土地利用的角度建立遙感信息模型對生態(tài)質量進行評價，指標合理，權重客觀。利用NDVI 和像元二分模型提取的植被覆蓋度作為地表植被覆蓋信息的評價指標、利用土壤中含水量作為研究區(qū)地表植被覆蓋信息與土壤肥力的評價指標、利用裸地比率評價土地荒漠化程度、利用土壤質地不同將土壤中物理性黏粒含量作為評價土壤板結情況指標，取得良好的效果，總體評價精度較傳統(tǒng)指標體系評價精度高。

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Remote Sensing Information Model for Ecological Quality Assessment in Anhui Province Based on Land Use

GU Liuwan1,2, PAN Lixin1,2, WANG Shuaishuai1,2, WU Jian1,2

(1.GeographyInformationandTourismCollege,ChuzhouUniversity,Chuzhou239000,China; 2.AnhuiCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformationIntegrationandApplication,Chuzhou239000,China)

[Objective] We aimed to establish a more scientific and reasonable ecology evaluation model of remote sensing information in order to provide scientific basis for sustainable development of study area. [Methods] The NDVI(normalized difference vegetation index) and dimidiate pixel model were used to monitor vegetation coverage as the evaluation index of vegetation coverage information; Thermal inertia method was used to inverse soil moisture content in the study area, and it was taken as the index of vegetation coverage information and soil fertility; Soil texture coding image was obtained by visual interpreting, and the soil physical clay content was taken as the index to evaluate compaction situation; The bare land ratio was extracted by linear spectral mixture decomposition model. [Results] The ecological evaluation index system was built from the perspective of land use, and the ecological evaluation remote sensing information model which unit is pixel was established. [Conclusion] The vegetation coverage largely affects the vegetation coverage of study area; the overall evaluation accuracy of this study is improved by 15% more than the traditional methods.

ecological quality assessment; remote sensing information model; land use; Anhui Province

2014-03-16

2014-04-17

安徽省高校自然科學研究重點項目“精細城市數(shù)字高程模型關鍵技術研究”(KJ2015A261); 安徽省高校自然科學研究重點項目(KJ2015A265); 滁州學院科研項目(2014PY07); 滁州學院優(yōu)秀青年人才基金重點項目(2013RC009)

顧留碗(1981—),男(漢族),江蘇省南通市人,碩士,講師,主要從事森林監(jiān)測評價研究。E-mail:xiangfeidewujian@126.com。

潘立新(1966—),男(漢族),安徽省滁州市人,碩士,副教授,主要從事旅游管理和城市發(fā)展研究,E-mail:czplx@sina.com。

B

1000-288X(2015)05-0340-05

TP79， Q149