馮存均

(1. 浙江省地理信息中心，浙江 杭州 310012; 2. 浙江省地理國情監(jiān)測中心，浙江 杭州 310012;

3. 地理國情監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310012)

Research on Analysis of Soil Erosion Based on Geographic Conditions Monitoring

FENG Cunjun

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水土流失地理國情監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究

馮存均1,2,3

(1. 浙江省地理信息中心，浙江 杭州 310012; 2. 浙江省地理國情監(jiān)測中心，浙江 杭州 310012;

3. 地理國情監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310012)

Research on Analysis of Soil Erosion Based on Geographic Conditions Monitoring

FENG Cunjun

摘要：開展水土流失遙感監(jiān)測，對水土流失情況及其防治效果進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測和評估，是預(yù)防監(jiān)督和治理工作的基礎(chǔ)和前提，對保護(hù)生態(tài)環(huán)境具有重要意義。本文在地理國情監(jiān)測框架下，利用多源多時相多分辨率異構(gòu)數(shù)據(jù)，綜合利用各類地理國情監(jiān)測技術(shù)方法，研究形成了一套準(zhǔn)工程化的水土流失分布提取及統(tǒng)計(jì)分析方法，并成功應(yīng)用于某縣級研究區(qū)；同時將高分辨率彩色航片、各類基礎(chǔ)測繪等數(shù)據(jù)應(yīng)用于水土流失變化驅(qū)動力分析，取得了顯著成效。隨著未來地理國情監(jiān)測常態(tài)化工作的開展，地表覆蓋、高精度地形地貌數(shù)據(jù)等地理國情監(jiān)測成果也將為水土流失監(jiān)測提供更直接、更豐富的數(shù)據(jù)支撐，進(jìn)一步提高監(jiān)測效率和精度。

關(guān)鍵詞：水土流失；地理國情監(jiān)測；高分辨率影像

水土流失是土地退化的根本原因，也是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化的重要因素。我國是世界上水土流失最嚴(yán)重的國家之一，水土流失已成為中國的頭號環(huán)境問題。開展水土保持監(jiān)測，從保持水土資源和維護(hù)良好的生態(tài)環(huán)境出發(fā)，運(yùn)用地面監(jiān)測、遙感、全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)多種信息獲取和處理手段，對水土流失的成因、數(shù)量、強(qiáng)度、影響范圍、危害及其防治效果進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測和評估，是水土流失預(yù)防監(jiān)督和治理工作的基礎(chǔ)和前提。

在周期性大范圍水土流失監(jiān)測方面，國內(nèi)外已開展了大量研究、實(shí)踐工作[1-3]。遙感技術(shù)具有多源性、宏觀性、周期性、綜合性及量化特征，因此大范圍水保監(jiān)測主要采用遙感技術(shù)。使用的遙感數(shù)據(jù)源有TM、HJ-1A/B等，空間分辨率為30 m。基于TM影像和高程數(shù)據(jù)，浙江省完成了2009年全省水土流失遙感普查工作，進(jìn)一步佐證了遙感技術(shù)在水土流失監(jiān)測中的可行性與優(yōu)勢。

2011年，國家測繪地理信息局、浙江省人民政府決定聯(lián)合開展“浙江省地理國情監(jiān)測試點(diǎn)”項(xiàng)目[4]，其中一個子課題就是從地理國情監(jiān)測的視角開展水土保持監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)研究。與目前常見的水土流失遙感調(diào)查技術(shù)相比，地理國情監(jiān)測可在以下幾個方面為水土保持遙感動態(tài)監(jiān)測提供更好的支持：①地理國情監(jiān)測可為水土保持監(jiān)測提供更加精確的數(shù)據(jù)支持。地理國情監(jiān)測獲取的多時相多分辨率衛(wèi)星影像、高分辨率航片、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)可進(jìn)一步提高成果準(zhǔn)確度，也為分析水土流失變化原因提供了必要的數(shù)據(jù)源。②地理國情監(jiān)測可為水土保持監(jiān)測提供相應(yīng)的技術(shù)支撐。地理國情監(jiān)測中自動化、智能化的地理信息提取技術(shù)可應(yīng)用于水土流失信息快速準(zhǔn)確提取，時空分析技術(shù)將為多時相水土保持監(jiān)測成果對比、趨勢及驅(qū)動力分析提供重要支持[5]。

本文在地理國情監(jiān)測框架下，以浙江省德清縣為例，充分利用多源多分辨率遙感影像、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、各類專題數(shù)據(jù)等，提取土地利用、植被覆蓋度、坡度等水土流失關(guān)鍵影響因子，在此基礎(chǔ)上根據(jù)水利部頒發(fā)的《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》[6]進(jìn)行2011年水土流失信息提取，并基于測繪與地理信息部門積累的多時相基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、高分辨率遙感影像進(jìn)行2009—2011年水土流失變化情況統(tǒng)計(jì)和變化原因分析，研究探索一套更加精確、分析相對深入的水土流失遙感動態(tài)監(jiān)測方案。

一、數(shù)據(jù)源分析

獲取和處理的數(shù)據(jù)主要包括多源多時相多分辨率遙感影像、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、各類專題數(shù)據(jù)等。

1. 多源多時相多分辨率遙感影像

選取2011年SPOT5原始影像(全色分辨率2.5 m、多光譜10 m)，用于提取植被覆蓋度信息、土地利用信息等。

選取2011年0.2 m高分辨率彩色航片(少部分區(qū)域?yàn)?010年底的0.5 m分辨率彩色航片)、2009年SPOT5影像制作的DOM產(chǎn)品，用于水土流失變化原因分析。

2. 基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)

高精細(xì)的地表高程模型(DEM)是計(jì)算高精度坡度信息的基礎(chǔ)，也是關(guān)系到水土流失信息提取顆粒度的一項(xiàng)重要因子，本文采用2011年1∶10 000基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫中的5 m格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)用于坡度信息提取及遙感影像的高精度地形輻射糾正。

同時，還選取了2009年和2011年的1∶10 000數(shù)字線劃圖中的地類名稱輔助點(diǎn)用于輔助土地利用信息提取、水土流失變化原因分析。

3. 各類專題數(shù)據(jù)

本文使用的各類專題數(shù)據(jù)主要包括水保樣地調(diào)查數(shù)據(jù)、土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)。

水保樣地調(diào)查數(shù)據(jù)來源于第一次全國水利普查水土保持專項(xiàng)普查。調(diào)查時間主要集中在2011年，包含土地利用類別、植被種類、植被覆蓋度、林木郁閉度等實(shí)地調(diào)查信息。本文主要用于土地利用信息、植被覆蓋度、水土流失等級等的提取和驗(yàn)證。

土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)時相為2004年，主要用于輔助土地利用信息提取。

此外本文還使用了縣級行政區(qū)劃等數(shù)據(jù)，用于地類單元統(tǒng)計(jì)。

二、水土流失信息提取

水土流失信息提取主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、評價因子提取、水土流失評價及成果統(tǒng)計(jì)等環(huán)節(jié)，如圖1所示。

圖1　水土流失信息提取流程

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對2011年SPOT5遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、基于暗像元的大氣糾正、基于高精細(xì)DEM數(shù)據(jù)的幾何光學(xué)模型地形輻射糾正，以便獲取表征實(shí)際物理量的植被NDVI指數(shù)信息。

2. 評價因子提取

主要提取土地利用、植被覆蓋度、坡度3項(xiàng)水土流失關(guān)鍵影響因子。

針對土地利用因子，根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》，僅需提取水田、水體、城鎮(zhèn)及農(nóng)村用地等地類圖斑。本文基于SPOT5影像、土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)、彩色航空影像、基礎(chǔ)地理信息DLG數(shù)據(jù)等，以計(jì)算機(jī)自動分類為主、人工修正為輔的方法提取土地利用信息。在自動分類中，根據(jù)地類光譜特征差異情況，綜合使用基于專家知識的決策樹法和最大似然法進(jìn)行自動分類，提高了分類效率。

針對植被覆蓋度因子，基于前述獲得的植被NDVI指數(shù)，采用像元二分模型進(jìn)行提取。即假設(shè)影像上每個像元的信息可以分為土壤與植被兩部分。通過遙感傳感器所觀測到的信息S，就可以表達(dá)為由綠色植被成分所貢獻(xiàn)的信息Sveg與由土壤成分所貢獻(xiàn)的信息Ssoil這兩部分。將S線性分解為Ssoil、Sveg兩部分，即

S=Ssoil+Sveg

通過比例換算關(guān)系可知，植被覆蓋度fc計(jì)算公式為

fc=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)

植被NDVI指數(shù)可作為觀測信息S的近似線性表征，在NDVI影像基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)地植被覆蓋度采樣調(diào)查數(shù)據(jù)，可獲取上述fc計(jì)算公式中土壤與植被兩個未知參量，然后根據(jù)該參量即可計(jì)算各個像元的植被覆蓋度信息。

針對坡度因子，本文基于5 m格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)，先計(jì)算每個像元的坡度信息，并進(jìn)行坡度分級，采用自動分區(qū)分片并行計(jì)算方式進(jìn)行快速矢量化，最終采用無縫拼接技術(shù)快速合成全區(qū)坡度分級成果。

在完成土地利用、植被覆蓋度因子提取后，采用實(shí)地驗(yàn)證方式進(jìn)行采樣驗(yàn)證。

3. 水土流失評價及成果統(tǒng)計(jì)

在完成土地利用、植被覆蓋度、坡度3種因子的提取后，根據(jù)《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》計(jì)算各單元水土侵蝕等級并進(jìn)行成果統(tǒng)計(jì)，如圖2所示。

在完成水土流失圖斑提取后，采用實(shí)地驗(yàn)證、高分辨率影像驗(yàn)證等方式對其進(jìn)行采樣驗(yàn)證。

研究區(qū)水土流失圖斑分布如圖3所示，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

圖2　水土流失綜合評價流程

圖3　2011年研究區(qū)水土流失分布

等級面積/km2比例/(%)無明顯902.3796.21輕度16.051.71中度13.821.47強(qiáng)烈3.770.40極強(qiáng)烈1.500.16劇烈0.410.05

研究區(qū)內(nèi)不同坡度、不同高程各級水土流失區(qū)面積占比情況如圖4、圖5所示。分析可知，劇烈程度高的水土流失區(qū)往往分布在坡度較大的區(qū)域。不同高程上各級水土流失區(qū)的分布差異明顯弱于坡度因素。

圖4　2011年研究區(qū)內(nèi)不同坡度各級水土流失分布區(qū)占比

圖5　2011年研究區(qū)內(nèi)不同高程各級水土流失分布區(qū)占比

三、水土流失變化分析

本文對比分析2011年水土流失分布與2009年對應(yīng)監(jiān)測成果，從變化面積、轉(zhuǎn)移矩陣、變化強(qiáng)度及分布等方面對研究區(qū)內(nèi)水土流失變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；并輔助多期高空間分辨率遙感影像和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，選取水土流失變化典型區(qū)域，分析變化原因。

研究區(qū)內(nèi)水土流失總面積減少9.55 km2，各等級面積對比如圖6所示，各等級變化矩陣見表2。

圖6　研究區(qū)水土流失面積對比

水土流失變化強(qiáng)度是水土流失等級變化顯著程度的度量，每個水土流失變化圖斑的變化強(qiáng)度等于變化前后水土流失等級的差值，流失減弱取正數(shù)，流失增強(qiáng)則取負(fù)數(shù)。研究區(qū)內(nèi)兩期強(qiáng)度變化如圖7所示。減弱1個等級的圖斑總面積占總變化面積的36.52%。

表2　研究區(qū)水土流失面積變化矩陣　km2

圖7　研究區(qū)水土流失變化強(qiáng)度面積統(tǒng)計(jì)

變化在空間上的分布如圖8所示。針對典型變化區(qū)域，本文基于多期1∶10 000數(shù)字線劃圖、多期衛(wèi)星影像及高分辨率彩色航片對變化原因進(jìn)行實(shí)證研究和分析總結(jié)。采用該方法可以判斷導(dǎo)致等級變化的總體原因(如圖9所示)，通過歸納總結(jié)可得出水土流失等級變化的總體驅(qū)動力，為水土保持工作提供決策依據(jù)。

圖8　研究區(qū)水土流失變化強(qiáng)度分布

四、結(jié)束語

本文在地理國情監(jiān)測框架下，利用多源多時相多分辨率異構(gòu)數(shù)據(jù)，綜合利用各類地理國情監(jiān)測技術(shù)方法， 研究形成了一套準(zhǔn)工程化的水土流失分布提取及統(tǒng)計(jì)分析方法，并成功應(yīng)用于某縣級研究區(qū)。本文充分挖掘測繪與地理信息行業(yè)獲取的高分辨率彩色航片、各類基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)等的優(yōu)勢，將其應(yīng)用于水土流失變化驅(qū)動力分析研究。研究結(jié)果表明，基于此類高分影像和多期調(diào)繪數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)證研究和變化統(tǒng)計(jì)方法，對區(qū)域變化驅(qū)動力分析具有顯著成效。隨著地理國情普查工作的不斷推進(jìn)，形成的地表覆蓋、高精度地形地貌數(shù)據(jù)也將為水土流失遙感監(jiān)測的土地利用因子、坡度因子提取提供更加直接、更加豐富的數(shù)據(jù)支撐，進(jìn)一步提高監(jiān)測的效率和精度。

圖9　局部區(qū)域水土流失變化原因分布

參考文獻(xiàn)：

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[2]邵子玉. 基于高分辨率遙感影像的水土流失監(jiān)測方法研究[J].中國水土保持,2010(2): 11-12.

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[5]馮存均，左石磊，詹遠(yuǎn)增.地理國情監(jiān)測工作機(jī)制探討[J]. 測繪科學(xué),2014，39(4): 50-54.

[6]中華人民共和國水利部.土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)：SL190—2007[S].北京：中國水利水電出版社,2008：8-9.

引文格式： 馮存均. 水土流失地理國情監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究[J].測繪通報，2016(1)：121-124.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0030.

作者簡介：馮存均(1971—)，男，碩士，教授級高級工程師，主要從事地理國情監(jiān)測工作與研究。E-mail: fcjgis@163.com

基金項(xiàng)目：浙江省地理國情監(jiān)測試點(diǎn)項(xiàng)目(201159)

收稿日期：2014-11-13

中圖分類號：P208

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)01-0121-04