王明明,王世杰,白曉永,*,李世杰,李匯文,操 玥,習(xí)慧鵬

1 中國科學(xué)院大學(xué)地球化學(xué)研究所,月球與行星科學(xué)研究中心,貴陽 550081 2 中國科學(xué)院大學(xué)地球化學(xué)研究所,貴州省科技廳普定喀斯特研究綜合試驗站, 安順 562100 3 中國科學(xué)院大學(xué)地球化學(xué)研究所,環(huán)境地球化學(xué)國家重點實驗室,貴陽 550081 4 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

我國西南地區(qū)是石漠化分布面積最廣的區(qū)域,土地石漠化是該區(qū)域長久以來的的重大生態(tài)頑疾,而西南地區(qū)同時也是我國重要的生態(tài)屏障?？λ固氐貐^(qū)石漠化的發(fā)育主要是由喀斯特地區(qū)脆弱的地質(zhì)背景以及不合理的人為影響所造成的[1- 3],而且石漠化的發(fā)育常伴隨有水土流失加重、土壤肥力下降、旱澇災(zāi)害頻發(fā)、生物多樣性銳減等次生災(zāi)害,嚴(yán)重影響了區(qū)域生態(tài)環(huán)境,限制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)開發(fā)利用方式,阻礙了區(qū)域居民生產(chǎn)生活水平提高,制約了區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展[4- 5],為解決長久以來的石漠化生態(tài)災(zāi)害問題,實現(xiàn)石漠化精準(zhǔn)治理,需要對石漠化時空信息進(jìn)行精確提取,同時探討石漠化發(fā)育、演變機(jī)理。目前針對石漠化的研究主要集中于石漠化的遙感提取方法、演變、驅(qū)動因子等的研究。

為服務(wù)于喀斯特區(qū)域石漠化綜合監(jiān)測治理,同時解決石漠化分布信息提取困難的問題,許多學(xué)者針對石漠化信息提取的方法進(jìn)行了深入研究,如陳起偉利用不同石漠化程度的光譜特性進(jìn)行了石漠化信息提取[6],吳風(fēng)志利用OLI數(shù)據(jù)以植被覆蓋率、裸巖率、坡度作為評價指標(biāo),對祿勸縣石漠化敏感性做了評價[7],夏學(xué)齊提出了“植被線”、“石漠化幾何指數(shù)”的概念,并利用IKONOS數(shù)據(jù)對普定縣進(jìn)行了石漠化信息提取[8]。黃秋昊提出利用NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、NDRI(Normalized Difference Rock Index)以及NDRI-NDVI來提取喀斯特石漠化區(qū)域[9],而后張曉倫提出利用TM4與TM7來替換黃秋昊NDRI計算公式中的TM3與TM5,從而利用像元二分模型提取巖石裸露率、石漠化信息等[10]。岳躍民通過研究發(fā)現(xiàn)利用高光譜數(shù)據(jù)、植被指數(shù)和石漠化綜合指數(shù)KRDSI可以直接提取石漠化評價指標(biāo)因子[11]。涂杰楠采用RapidEye高清影像數(shù)據(jù)并利用比值密度分割法進(jìn)行了云南鶴慶縣石漠化信息提取[12],提出了基于波段比值和密度分割的半定量石漠化信息提取方法。朱大運分別利用GF- 1與Landsat-OLI數(shù)據(jù)計算各植被指數(shù),并利用歐氏距離對比分析該指數(shù)對石漠化信息提取的可分性,并得出Landsat-OLI在石漠化信息提取的可分性略優(yōu)于GF- 1[13]。針對石漠化遙感提取的方法,岳躍民分別從喀斯特地質(zhì)背景復(fù)雜性以及遙感數(shù)據(jù)源、提取方法、提取結(jié)果等方面系統(tǒng)論證了石漠化信息遙感提取方法的不確定性,同時為后續(xù)相關(guān)研究提供了方法學(xué)上的啟示[14]。以往關(guān)于石漠化信息提取方法的研究從影像光譜特性、紋理色彩特征等多方面對石漠化表征特征進(jìn)行了深入分析,對喀斯特區(qū)域石漠化監(jiān)測治理很有意義,然而,這些研究也存在一些問題：數(shù)據(jù)源空間分辨率、光譜分辨率差異化以及提取方法多種多樣等造成提取效果不一,同時提取方法缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化,無法實現(xiàn)不同研究結(jié)果的同步對比。因此,為提高石漠化信息提取結(jié)果的可對比性,同時節(jié)約提取成本實現(xiàn)對石漠化信息的快速高效提取,亟需選取一種提取精度高、效率高、成本低并且可對比性強的石漠化研究方法,對喀斯特不同區(qū)域石漠化信息進(jìn)行提取研究,為石漠化對比研究及大區(qū)域石漠化綜合監(jiān)測治理提供技術(shù)支撐。

同時,為了實現(xiàn)石漠化長期監(jiān)測及石漠化發(fā)育演變機(jī)理探索,許多學(xué)者利用遙感手段對石漠化時空演變進(jìn)行了研究,如童立強通過分析TM數(shù)據(jù)自身特點,采用TM5/TM4來增強石漠化信息,以裸巖率、植被覆蓋度及其空間特征為基本依據(jù),介紹了石漠化提取的方法和技術(shù),并利用圖像分類方法完成20世紀(jì)90 年代末至本世紀(jì)初西南巖溶地區(qū)石漠化信息提取[15]。李陽兵利用SPOT、ALOS、aerial影像的不同表征特征提取了后寨河流域石漠化1963年至2010年的石漠化時空演變及其驅(qū)動因子,得出石漠化的發(fā)育受坡度及其與居民地距離的影響[16]。許爾琪通過研究喀斯特石漠化發(fā)育演替,提出SDKRD模型,并模擬了長順縣2010年至2030年的石漠化圖[17]。這些研究在石漠化發(fā)育、演變機(jī)理揭示方面取得了顯著進(jìn)展,然而這些研究多是對21世紀(jì)初之前的石漠化時空分布研究,對新世紀(jì)開展石漠化治理前后的石漠化時空演變情況研究還比較缺乏,無法滿足石漠化治理措施效果評估,為了對石漠化綜合監(jiān)測、治理提供及時、有效的信息反饋,急需開展石漠化治理前后綜合對比研究,對石漠化發(fā)育、演變情況進(jìn)行統(tǒng)計,同時對其時空演變機(jī)理進(jìn)行探索。

此外,為了實現(xiàn)喀斯特石漠化防、治有效結(jié)合,從其驅(qū)動因素上提供有效治理措施建議,很多學(xué)者開展了石漠化驅(qū)動因素的研究,如涂杰楠利用GF- 1影像提取了南洞地下河流域南部的石漠化空間分布,并分析了該區(qū)域石漠化分布與其巖性、坡度、坡向、高程四個方面的相關(guān)關(guān)系,得出石漠化在低海拔、緩坡度和純碳酸鹽巖中較為發(fā)育,同時指出人類活動與石漠化之間具有明顯的相關(guān)性[18]。楊奇勇通過對廣西平果縣果化鎮(zhèn)生態(tài)示范區(qū)的石漠化空間變異特征分析,得出影響石漠化指數(shù)的主要是氣候、巖性、地形等內(nèi)在因子[19]。此外,盛茂銀另辟蹊徑對喀斯特石漠化演替過程中土壤理化性質(zhì)的變化規(guī)律進(jìn)行研究,得出不同石漠化程度的土壤理化性質(zhì)存在顯著差異,為從微觀角度揭示石漠化演替提供了思路[20]。上述研究在石漠化的驅(qū)動因子、內(nèi)在因子方面取得了很多有意義的成果,然而,這些研究主要是針對石漠化的驅(qū)動因子、內(nèi)在因子,對石漠化的表征因子研究相對較少,為了從表征因子、驅(qū)動因子等多角度揭示石漠化發(fā)育、演變原因,迫切需要開展石漠化與表征因子、驅(qū)動因子的綜合研究,進(jìn)而實現(xiàn)石漠化發(fā)育、演變的綜合防范和有針對性地治理。

本文針對上述石漠化研究中存在的問題,參考以往研究,選取評價效果比較好的植被覆蓋度、巖石裸露率作為評價因子,旨在以后寨河流域的石漠化信息提取的基礎(chǔ)上,探索在石漠化治理實施前后研究區(qū)域的石漠化時空演變情況,揭示石漠化的發(fā)育與其關(guān)鍵驅(qū)動因子坡度的關(guān)系,并探討石漠化的分布與其表征因子地表反照率的相關(guān)關(guān)系。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)

為詳細(xì)分析喀斯特小流域石漠化時空特征,本文選取后寨河小流域(26°13′N— 26°15′N,105°41′E—105°43′E)作為研究區(qū)域,如圖1,該流域位于黔中高原西部長江和珠江的分水嶺地區(qū),海拔在 1223.4—1567.4 m 之間,屬于高原型喀斯特小流域,流域面積為81 km2。該流域[16,21]地勢東南高、西北低,地形起伏度較大,屬于高丘陵地帶,主要有峰叢-洼地和峰林-盆地兩種地貌類型,流域東部和東北部主要為峰叢-洼地,流域西部和西北部主要為峰林-盆地。流域內(nèi)土地利用類型較多,主要包括有林地、灌木林地、水田、旱地、建設(shè)用地、未利用地和水域等類型,上游以林地為主,中下游以耕地為主。綜合以上特征,該區(qū)域為典型喀斯特小流域,對其石漠化信息提取方法及時空演變的研究有利于喀斯特石漠化監(jiān)測與治理。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文利用地理空間數(shù)據(jù)云平臺上提供的landsat數(shù)據(jù)反演研究區(qū)2005年、2010年和2015年石漠化相關(guān)數(shù)據(jù)。選取影像成像時間為10月份,這是因為該時間段降雨較少,影像云量較低,而且貴州省多數(shù)植被為常綠作物,并不會嚴(yán)重影響植被覆蓋度的提取。其中2005年、2010年的是landsat TM數(shù)據(jù),2015年的是landsat OLI數(shù)據(jù),影像編號為：LT51270422005282BJC03,LT51280422010303BKT00,LC81280422015301LGN00,2005年、2010年、2015年影像數(shù)據(jù)獲取日期分別為10月09日、10月30日、10月28日。為了對提取結(jié)果進(jìn)行人工目視解譯、校正,本文選取GF- 1和IRS-P6數(shù)據(jù)作為精度驗證,GF- 1數(shù)據(jù)來源于中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心陸地觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,IRS-P6數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所“對地觀測數(shù)據(jù)共享計劃”的對外門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)共享網(wǎng)。同時,為保證分辨率一致,本文坡度數(shù)據(jù)是由30 m的DEM數(shù)據(jù)提取所得,該數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺。此外,貴州省地貌圖、巖性圖以及用來作精度驗證的石漠化數(shù)據(jù)分別來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心、喀斯特科學(xué)數(shù)據(jù)中心、貴州省林業(yè)廳,所有數(shù)據(jù)均在通過輻射校正、幾何校正等預(yù)處理后進(jìn)行該研究區(qū)域石漠化相關(guān)信息提取。

1.3 方法

1.3.1建設(shè)用地與道路提取

建設(shè)用地為人類主要活動范圍,雖然在提取巖石裸露率時,建設(shè)用地巖石裸露率值較高,但是并不能將其作為石漠化發(fā)育區(qū)域,如果未將其剔除將發(fā)生石漠化誤提。本文分別利用歸一化差值建筑指數(shù)NDBI、建筑用地指數(shù)IBI等[22-24]進(jìn)行了研究區(qū)建筑用地提取,發(fā)現(xiàn)IBI指數(shù)方法提取效果較好,在結(jié)合影像色彩、紋理特征以及高清影像的基礎(chǔ)上,通過人工目視解譯對研究區(qū)域的建設(shè)用地和道路信息也進(jìn)行了提取,提取結(jié)果如圖2,在2005年至2015年階段研究區(qū)域建設(shè)用地的分布呈現(xiàn)由分散到集中的趨勢,面積也逐年增加。

圖2 建設(shè)用地(含道路信息)空間分布圖Fig.2 The spatial distribution map of construction Land (including road information)

1.3.2耕地提取

在該研究區(qū)范圍內(nèi)耕地主要以水田為主,通過實地考察和參考以往研究,坡耕地可能發(fā)生石漠化,而比較平坦區(qū)域的耕地因其大部分區(qū)域具有土壤,只在邊界有很少的巖石裸露,因此本文未將平坦區(qū)域的耕地作為石漠化發(fā)生區(qū)域。為準(zhǔn)確提取石漠化信息,本文提取了耕地信息(不含坡耕地),并將其作為IKRD區(qū)域,在提取耕地時本文利用監(jiān)督分類SVM(Support Vector Machine)方法對研究區(qū)Landsat影像進(jìn)行解譯[25],并結(jié)合高清影像對解譯后的土地利用信息進(jìn)行人工目視解譯,提取了研究區(qū)域的耕地(由于坡耕地存在石漠化可能性,本文完成耕地提取之后,根據(jù)耕地所在位置,將坡耕地進(jìn)行剔除),具體分布如圖3。2005年與2010年人口分布比較分散,耕地面積也相對分散,在2010年該區(qū)域?qū)嵭型烁€林之后,而且隨著城市化的推進(jìn),該區(qū)域人口聚集程度增高,耕地分布也更加集中,此外,通過對比建設(shè)用地和耕地分布,發(fā)現(xiàn)建設(shè)用地周邊分布耕地較多。

圖3 耕地(除坡耕地)空間分布圖Fig.3 The spatial distribution map of Cultivated Land (except sloping farmland)

1.3.3水系提取

由于石漠化的發(fā)生絕不可能發(fā)育在水體上,因此利用遙感影像進(jìn)行石漠化提取,應(yīng)根據(jù)不同的地形地貌條件準(zhǔn)確提取水體。根據(jù)畢海蕓的論述從整體來說,目前提取水體信息多是基于影像光譜特性的提取方法：閾值法、多波段譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法,通過對比分析,畢海蕓發(fā)現(xiàn)多波段譜間關(guān)系法在地形起伏較大的山地地區(qū)能夠?qū)⑺w和陰影很好的區(qū)分開來[26-27],由于后寨河地區(qū)地表起伏較大,本文基于多波段譜間關(guān)系法對后寨河地區(qū)水體進(jìn)行提取,提取結(jié)果如圖4。

圖4 水體空間分布圖Fig.4 The spatial distribution map of water body

1.3.4人工目視判讀與驗證

本文選取2005年,2010年IRS-P6多光譜傳感器LISS- 3所獲取的空間分辨率為23.5米的多光譜影像,以及2015年GF- 1所獲取的空間分辨率為16米的影像對上述IKRD的區(qū)域,即建設(shè)用地、道路、耕地、水系進(jìn)行目視判讀與人工驗證,對碎小圖斑誤判修改,最終形成石漠化IKRD分布范圍,如圖5(IKRD范圍的底圖為Landsat影像,對照影像為IRS-P6和GF- 1高分辨率影像)。

圖5 IKRD的空間分布及與高清影像對比圖Fig.5 The spatial distribution map of IKRD and its contrast with high definition images圖中,IKRD：不可能發(fā)生喀斯特石漠化,Impossible to develop karst rocky desertification

1.3.5石漠化信息提取

針對石漠化信息的提取有很多研究,其中大部分研究通過對植被覆蓋度、巖石裸露率、巖性、坡度等進(jìn)行石漠化分類分級。本文參考以往研究,選取植被覆蓋度與巖石裸露率作為石漠化信息提取表征因子進(jìn)行石漠化信息提取。

植被覆蓋度計算：

對于植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover,FVC)的計算,目前主要是利用的有像元二分模型,本文利用基于歸一化植被指數(shù)的像元二分模型對研究區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行了估算,歸一化植被指數(shù)與植被覆蓋度計算公式分別為：

根據(jù)以往研究,NDVIsoil與NDVIveg可以參考使用一定置信度范圍內(nèi)的歸一化植被指數(shù)的最小值與最大值[28],本文取歸一化植被指數(shù)累計頻率為5%的為NDVIsoil,取累計頻率為95%的為NDVIveg。提取結(jié)果如圖6,可以發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度較低區(qū)域含有建設(shè)用地、水體、耕地以及石漠化區(qū)域等。

圖6 植被覆蓋度空間分布圖Fig.6 Fractional vegetation cover map

巖石裸露率計算：

對于巖石裸露率,本文利用基于NDRI的像元二分模型[12]進(jìn)行計算,對于NDRI的計算公式為:

NDRI=(TM7-TM4)/(TM7+TM4)

fr=(NDRI-NDRIo)/(NDRIr-NDRI0)

根據(jù)以往研究本文選取置信度為95%,即取累計頻率為5%和95%的NBRI為NDRI0與NDRIr。具體提取結(jié)果如圖7,對比上述建設(shè)用地、耕地提取信息及高清影像,可以發(fā)現(xiàn)巖石裸露率較高區(qū)域主要為建設(shè)用地、耕地及石漠化區(qū)域,而巖石裸露率低的區(qū)域主要為水體和植被較高區(qū)域。

圖7 巖石裸露率空間分布圖Fig.7 The spatial distribution map of rock exposure rate

目前由于研究區(qū)覆蓋范圍、基巖組分以及自然、人為背景的差異,使得石漠化分級方案并不統(tǒng)一?，F(xiàn)有的分級方法主要依據(jù)景觀指標(biāo)或生態(tài)基準(zhǔn)面理論進(jìn)行,劃分為無石漠化、潛在石漠化、輕度石漠化、中度石漠化和重度石漠化等,其中各等級所選取的評價指標(biāo)以及其閾值也不盡相同[5]。由于巖石裸露率和植被覆蓋度的計算結(jié)果,在空間上并不是絕對的相反,通過實地考察,發(fā)現(xiàn)存在植被覆蓋度較高區(qū)域(如一些山林),植被下巖石裸露比較嚴(yán)重,這是由于喀斯特特殊的巖性使得巖石凹槽處、縫隙處存在土壤堆積,植物得以生長。對于上述這些區(qū)域由于植被覆蓋度較高,本文將其作為潛在、輕度石漠化發(fā)生區(qū)域。本文根據(jù)以往分類等級標(biāo)準(zhǔn),選取的石漠化分類等級參照標(biāo)準(zhǔn)如表1[12-13,18- 19,29]。

表1 石漠化分類等級標(biāo)準(zhǔn)

NKRD：無石漠化,No karst rocky desertification；PKRD：潛在石漠化,Potential karst rocky desertification；LKRD：輕度石漠化,Light karst rocky desertification；MKRD：中度石漠化：Moderate karst rocky desertification；SKRD：重度石漠化,Severe karst rocky desertification

2 結(jié)果與分析

2.1 石漠化空間分布情況

通過上述方法,本文獲取了后寨河2005年、2010年、2015年石漠化分布圖,如圖8所示,通過疊加建設(shè)用地、耕地、水系,可以發(fā)現(xiàn)石漠化發(fā)生的區(qū)域主要分布于人類活動區(qū)域周邊,這主要是受人為活動影響,如耕作區(qū)域變化、修建房屋、基礎(chǔ)設(shè)施建造及植被破壞等的影響,在時空上整體呈現(xiàn)東部和中部石漠化發(fā)育嚴(yán)重,而且在2005年至2010年時間石漠化面積處于增加狀態(tài),其石漠化程度也在加重,在2010年之后由于退耕還林等一系列石漠化治理措施的實施,研究區(qū)域石漠化面積有大幅度減少,而且石漠化程度也處于降低狀態(tài)。

圖8 石漠化空間分布及不同等級石漠化面積統(tǒng)計圖Fig.8 The spatial Distribution map of karst rocky desertification and their area statistics at different levels圖中,IKRD：不可能發(fā)生喀斯特石漠化,Impossible to develop karst rocky desertification；NKRD：無石漠化,No karst rocky desertification；PKRD：潛在石漠化,Potential karst rocky desertification；LKRD：輕度石漠化,Light karst rocky desertification；MKRD：中度石漠化：Moderate karst rocky desertification；SKRD：重度石漠化,Severe karst rocky desertification

圖9 樣本點空間分布及其所在位置石漠化模擬值Fig.9 The spatial distribution of sample points and the karst rocky desertification simulation value of sample points′ location

通過圖8可以看出,在后寨河流域,石漠化在2005年至2010年間一直處于加重狀態(tài),而且重度石漠化面積增加過多,增加了約4.19 km2,石漠化分布面積總量在2005—2010年間由41.85 km2增加至46.38 km2,后經(jīng)過退耕還林等石漠化治理,石漠化情況總體好轉(zhuǎn),2010年至2015年間,重度石漠化面積減少很多,至2015年只剩38.29 km2,而輕度石漠化相比較2010年有較大增長、中度石漠化略有增長,這是由于對重度石漠化的治理使得程度較低的石漠化面積增加所造成的。

綜合考慮數(shù)據(jù)可獲取性和驗證結(jié)果準(zhǔn)確性,本文對2015年研究區(qū)石漠化模擬值準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證,由于實地采樣數(shù)據(jù)量較少,因而只進(jìn)行石漠化模擬值和實際值的一致性評價,具體樣本點空間分布和樣本點位置石漠化模擬值情況如圖9。通過對比分析研究區(qū)域2015年石漠化的模擬值與實際值(實際值來源于貴州省林業(yè)廳,為人工采樣的點狀數(shù)據(jù)),發(fā)現(xiàn)石漠化模擬值的精度為75%,存在樣本點號為3、10、13、14的四個點模擬值與實際值不符合,其中樣本點3將石漠化程度高估,樣本點10、13和14將石漠化程度低估,具體如表2。通過對比發(fā)現(xiàn)該方法對石漠化的模擬監(jiān)測值大部分可靠,而且部分模擬值與實際值雖存在差別,但差別不是特別大,綜合考慮該方法數(shù)據(jù)獲取簡單、研究便捷且排除人為因素等特點,該方法在進(jìn)行石漠化大范圍監(jiān)測時具有快速、高效的優(yōu)點。

表2 各樣本點處石漠化等級模擬值與實際值對照表

2.2 石漠化空間演變趨勢

2005年至2010年與2010年至2015年石漠化演變情況及演變強度分布格局如圖10,可以看出2005年至2015年后寨河流域石漠化程度整體上呈現(xiàn)逐漸變好的趨勢,通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)：(1)2005年至2010年后寨河流域石漠化程度整體在惡化,在后寨河流域西南部分和中部極少區(qū)域石漠化程度有所減輕,其余區(qū)域基本未發(fā)生變化,而在2010年至2015年后寨河流域石漠化程度大部分區(qū)域都呈減輕狀態(tài),而且石漠化程度減輕強度較大,尤其是在南側(cè)大部分區(qū)域石漠化程度都呈減輕狀態(tài),且強度較大。(2)2005年至2010年后寨河流域石漠化程度減輕的面積為4.23 km2,約占8.3%,石漠化程度未發(fā)生變化的面積為25.736 km2,約占50.7%,石漠化程度加重的面積為20.81 km2,約占41%。(3)2010年至2015年后寨河流域石漠化程度減輕的面積為31.87 km2,約占57.6%,石漠化程度未發(fā)生變化的面積為16.57 km2,約占30%,石漠化程度加重的面積為6.85 km2,約占12.4%。

圖10 石漠化等級演變及其演變強度空間分布Fig.10 The spatial distribution map of karst rocky desertification level evolution and its evolution intensity

通過圖11可以發(fā)現(xiàn),2005年至2010年研究區(qū)石漠化程度保持不變的主要是潛在石漠化和重度石漠化,有11.09 km2的潛在石漠化、5.18 km2的重度石漠化程度未發(fā)生變化,石漠化程度好轉(zhuǎn)的面積都較小,而石漠化惡化的面積相比前者較大,而2010年至2015年石漠化程度好轉(zhuǎn)的面積較多,其中由潛在石漠化轉(zhuǎn)變?yōu)闊o石漠化的有9.21 km2,而且由高程度石漠化演變?yōu)榈统潭仁拿娣e遠(yuǎn)比由低程度石漠化演變?yōu)楦叱潭仁拿娣e多。

圖11 石漠化等級演變及其演變強度面積統(tǒng)計圖Fig.11 The area statistical map of karst rocky desertification level evolution and its evolution Intensity

2.3 石漠化分布與地表反射率之間的響應(yīng)關(guān)系分析

地表反照率是遙感影像獲取地物特征的一個很重要的表征參數(shù),是地球表面對于太陽光輻射反射能力的衡量標(biāo)準(zhǔn),地表反照率在時間和空間上的變化既受到自然過程的影響也受到人類活動的影響,是全球變化的指示因子[30]。考慮到植被覆蓋度、巖石裸露率等已經(jīng)作為常見石漠化反演表征因子,本文在以往研究基礎(chǔ)上將地表反照率作為新的表征因子引入,并對地表反照率與石漠化之間的響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析。以往研究發(fā)現(xiàn)對于植被覆蓋度不高,而巖石裸露的區(qū)域,太陽光反射能量同比過高,地表反照率值也相應(yīng)過高,因此本文通過對研究區(qū)地表反射率與石漠化的差異分布分析,獲取石漠化與地表反照率的相關(guān)關(guān)系,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

考慮到日間影像地表反照率表征比較明顯,本文選取2015年11月2日日間影像并根據(jù)TM影像經(jīng)驗公式計算獲得地表反照率,同時與同期石漠化分布進(jìn)行對比。為了更清楚地分析地表反照率與石漠化分布的關(guān)系,本文首先對地表反照率數(shù)據(jù)按照1/2標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行分級,將地表反照率分為了12級,同時提取了不同地表反照率等級上的石漠化的分布面積(由于無石漠化并不算石漠化發(fā)生區(qū)域,所以本文統(tǒng)計的是潛在石漠化、輕度石漠化、中度石漠化、重度石漠化在各地表反照率范圍內(nèi)的面積占比)。如圖12,研究結(jié)果表明石漠化主要發(fā)生于地表反照率為0.12—0.21之間,而且在發(fā)生石漠化區(qū)域隨著地表反照率增加潛在石漠化、輕度石漠化發(fā)生率增高,而中度石漠化、重度石漠化發(fā)生率降低,表明石漠化與地表反照率之間存在著一定關(guān)系,因此可以在以后的研究中將地表反照率作為石漠化遙感解譯的輔助手段。

圖12 地表反照率空間分布及各地表反照率范圍內(nèi)石漠化等級分布圖Fig.12 The spatial distribution map of surface albedo and the distribution of karst rocky desertification level in each range of surface albedo其中圖左為各地表反照率范圍內(nèi)各石漠化等級面積占比圖,圖右為地表反照率重分類空間分布圖和各地表反照率范圍內(nèi)各石漠化等級面積統(tǒng)計圖

2.4 石漠化空間分布與坡度之間的響應(yīng)關(guān)系分析

在以往對石漠化的研究中,有將坡度作為石漠化提取的一個因子,也有將坡度作為石漠化的驅(qū)動因子對石漠化與坡度之間的關(guān)系進(jìn)行研究的,本文結(jié)合前人研究從石漠化表征特征,即巖石裸露率高、植被覆蓋度低出發(fā),將坡度作為石漠化的驅(qū)動因子對后寨河流域石漠化與坡度的空間分布進(jìn)行研究。通過對DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行坡度提取,并對坡度數(shù)據(jù)按照1/2標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行分級,將坡度分為了10個等級范圍。同時,本文提取了不同坡度等級上的石漠化的分布面積及其占比,如圖13,結(jié)果表明石漠化主要發(fā)生于坡度為2°— 22°之間,在該范圍內(nèi)石漠化面積占總石漠化面積的86.11%,而且在發(fā)生石漠化區(qū)域隨著坡度增加潛在石漠化、重度石漠化發(fā)生率增高,而輕度石漠化和中度石漠化發(fā)生率降低。結(jié)合研究區(qū)石漠化分布圖、居民地分布圖,可以發(fā)現(xiàn)輕度和中度石漠化主要受人為活動的影響；在坡度較緩、居民地較多和人為干擾較多的區(qū)域,輕度、中度石漠化面積在同坡度范圍內(nèi)石漠化程度占比較高,隨著坡度的增加人為活動降低,輕度和中度石漠化面積占比降低。同時,可以發(fā)現(xiàn)潛在和重度石漠化除了受人為活動影響,還明顯受坡度影響,而且隨坡度增加潛在和重度石漠化在同坡度范圍內(nèi)的石漠化程度占比都明顯增加。

同時,在對后寨河流域2010年之前的石漠化研究中發(fā)現(xiàn)[16],在2010年之前石漠化在坡度大于25°范圍內(nèi)輕度石漠化、中度石漠化和重度石漠化在該坡度范圍內(nèi)的面積占比較高,而且隨時間的增長呈下降趨勢。結(jié)合本文研究,在貴州省一系列石漠化治理措施的實施下可以發(fā)現(xiàn)該研究區(qū)石漠化分布已由之前的高坡度范圍石漠化占比較高轉(zhuǎn)化為低坡度范圍石漠化占比較高,同時石漠化的總面積也在降低,因而在石漠化治理的過程中,在石漠化總量減少的同時,需要對中低坡度范圍內(nèi)的石漠化治理進(jìn)一步加強。

圖13 坡度空間分布及各坡度范圍內(nèi)石漠化等級分布圖Fig.13 The spatial distribution map of slope and the distribution of karst rocky desertification level in each range of slope其中圖左為各坡度范圍內(nèi)各石漠化等級面積占比圖,圖右為坡度重分類空間分布圖和各坡度范圍內(nèi)各石漠化等級面積統(tǒng)計圖

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

由于影像空間分辨率原因,利用TM影像識別小流域石漠化主要分布信息尚可,但是如若需要獲取石漠化高空間分辨率分布仍需要考慮使用高清影像,如SPOT影像、Quikbird影像和GF影像等。而對于石漠化表征因子、驅(qū)動因子,通過實地考察發(fā)現(xiàn)喀斯特地區(qū)地貌構(gòu)造單元較為復(fù)雜,不能對所有的石漠化區(qū)域的表征因子和驅(qū)動因子進(jìn)行統(tǒng)一劃定,需要根據(jù)研究區(qū)域地質(zhì)地貌背景進(jìn)行相關(guān)研究。同時喀斯特復(fù)雜多樣的地質(zhì)、地貌等地表環(huán)境以及多云雨的氣象條件,對于遙感影像的拍攝效果以及提取結(jié)果都會存在影響,而且即便使用高分辨率影像進(jìn)行石漠化信息提取,單一像元中的地物混合現(xiàn)象都十分嚴(yán)重,因而利用遙感影像提取石漠化信息目前只是在宏觀上反映石漠化的分布趨勢,而定量化的研究尚存在不確定性。

除上述客觀因素外,石漠化提取方法、研究重心也是差異化的,在后續(xù)研究中應(yīng)該需要關(guān)注。本文選取NDVI和NDRI的經(jīng)驗公式來計算研究區(qū)石漠化,是考慮該方法可以部分排除遙感解譯分類過程中的主觀因素,具有快速高效的優(yōu)點,便于大范圍快速檢測石漠化,且在精度上滿足研究需求,而且本文主要為揭示研究區(qū)石漠化的時空演變規(guī)律,同時探索該區(qū)域石漠化分布與其關(guān)鍵表征因子(地表反照率)、驅(qū)動因子(坡度)之間的關(guān)系。但是該方法也存在一定的問題,在NDRI經(jīng)驗公式的機(jī)理揭示及驗證方面還需進(jìn)一步研究,該經(jīng)驗公式更多的是反映植被的“綠度”信息,能夠表達(dá)植被的生長狀況,而對石漠化信息還包括基巖裸露、土被和干枯植被等多種地表要素信息提取效果尚未有效驗證,后續(xù)研究可以用高分辨率影像及實地考察等進(jìn)一步驗證NDRI來計算巖石裸露率,同時需要在光譜學(xué)上深入探索該公式在石漠化解譯中的機(jī)理。除此之外,本文選取Landsat數(shù)據(jù)計算2005年、2010年、2015年研究區(qū)域石漠化信息,而GF衛(wèi)星于2013年發(fā)射并投入運行,而且GF- 1數(shù)據(jù)與Landsat數(shù)據(jù)波段范圍不太一致,所以本文只選取GF- 1影像進(jìn)行IKRD范圍提取的驗證工作,并未建立GF- 1影像等的NDRI提取經(jīng)驗公式,在以后的研究中可以考慮建立高分辨率影像、高光譜影像的地表反照率提取方法。同時本文通過研究發(fā)現(xiàn)在中低坡度范圍石漠化的占比逐漸增加,而該坡度范圍內(nèi)居民地分布較為廣泛,人為活動對石漠化的影響明顯,因而在后續(xù)研究中應(yīng)逐漸增加人為活動對石漠化影響的研究。

3.2 結(jié)論

本文得到以下結(jié)論：后寨河流域在2005年至2015年期間石漠化程度與分布面積都呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢,2010年為轉(zhuǎn)折點,這是由于2002年1月國務(wù)院確定退耕還林工程,而貴州2008年至2010年開始實施石漠化綜合治理工程,在退耕還林還草等石漠化治理措施實施之后后寨河流域石漠化情況得到明顯改善。通過分析,石漠化發(fā)生區(qū)域均為人為活動附近區(qū)域(建設(shè)用地、耕地),由于受人類活動的影響(如基礎(chǔ)設(shè)施建造、植被砍伐等)造成了植被覆蓋降低、巖石裸露并進(jìn)而發(fā)育了石漠化。除此之外,對后寨河流域,本文通過研究發(fā)現(xiàn)石漠化發(fā)育區(qū)域主要發(fā)生于2°—22°的中等坡度和地表反照率為0.12—0.21之間,隨著坡度增加潛在石漠化、重度石漠化發(fā)生率增高,輕度石漠化和中度石漠化發(fā)生率降低,而隨著地表反照率增加潛在石漠化、輕度石漠化發(fā)生率增高,中度石漠化、重度石漠化發(fā)生率降低。可以發(fā)現(xiàn),石漠化的分布與其地表反照率具有一定關(guān)系,因此可以考慮將地表反照率作為石漠化提取的表征因子,同時,石漠化的驅(qū)動因素坡度與人為活動會協(xié)同控制和影響石漠化的分布。

本研究發(fā)現(xiàn)后寨河區(qū)域石漠化分布隨貴州省石漠化治理措施的實施,在面積和石漠化程度上都得到了極大地減少和改善,同時石漠化的分布也呈現(xiàn)從高坡度范圍面積占比過高轉(zhuǎn)變?yōu)榈推露确秶娣e占比過高的趨勢,這主要是受到石漠化總面積減少、高坡度范圍石漠化面積減少、低坡度范圍石漠化面積變化較少的共同影響,因而在石漠化的治理過程中,應(yīng)逐漸加強中低坡度范圍內(nèi)的石漠化的治理。與此同時,在中低坡度范圍且人類活動影響比較強烈的區(qū)域,受人類不合理土地利用方式的影響,發(fā)生了輕度、中度石漠化,在后續(xù)石漠化治理的過程中,應(yīng)對人類活動影響石漠化的機(jī)制進(jìn)行探索,進(jìn)而對石漠化的治理進(jìn)行全面的防控、監(jiān)測和治理。