任婧宇，董亞維，李 驍

(黃河水利委員會 黃河上中游管理局，陜西 西安 710021)

面對經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)兼顧的問題，黨中央把生態(tài)文明定位為中華民族永續(xù)發(fā)展的大計，把建設(shè)美麗中國寫入強國目標(biāo)，要求加大生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)力度，推進(jìn)水土流失綜合治理[1]。祁連山地處青藏高原東北邊緣，獨特的地理區(qū)位使其成為我國高原生態(tài)安全屏障的重要組成部分。近年來，受大氣環(huán)境變化和人為因素的影響，祁連山生態(tài)環(huán)境不斷惡化，出現(xiàn)冰川退縮、雪線上升、天然植被退化、荒漠化和水土流失加重、生物多樣性遭到威脅等生態(tài)問題，不僅影響周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展，而且對我國西部地區(qū)生態(tài)安全也構(gòu)成了嚴(yán)重威脅[2]。為應(yīng)對日益嚴(yán)重的生態(tài)安全問題，青海省祁連山地區(qū)各級水行政部門以加強水土保持行業(yè)管理為目標(biāo)，以監(jiān)測、信息化應(yīng)用和完善標(biāo)準(zhǔn)體系為重點，采用遙感調(diào)查、定位觀測與模型計算相結(jié)合的技術(shù)方法，對祁連山地區(qū)生態(tài)環(huán)境和水土流失綜合治理進(jìn)行調(diào)查監(jiān)測，取得了較好的效果。

本研究以青海省祁連山地區(qū)天峻、大柴旦、德令哈、剛察及海晏等5個縣級行政區(qū)的10個現(xiàn)有水土保持監(jiān)測站點為對象，基于衛(wèi)星影像和無人機(jī)影像兩種遙感數(shù)據(jù)，對祁連山地區(qū)水土流失進(jìn)行了本底調(diào)查和遙感監(jiān)測，通過比較兩種監(jiān)測數(shù)據(jù)的結(jié)果，探討水土流失區(qū)域的監(jiān)測方法。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 項目區(qū)概況

在青海省祁連山地區(qū)現(xiàn)有水保監(jiān)測站點中選取部分站點為研究對象，以選中的站點為中心，在獲取的包含站點的遙感影像上，在ArcGIS中畫出200 m×200 m(0.04 km2)的樣方框，以確定各站點原地貌樣方遙感監(jiān)測的范圍。選取的水保監(jiān)測點共10個，其中水力侵蝕監(jiān)測點5個、風(fēng)力侵蝕監(jiān)測點5個，詳見表1。

表1 祁連山地區(qū)原地貌樣方水土流失遙感監(jiān)測點信息

1.2 數(shù)據(jù)來源

(1)氣象資料。收集項目區(qū)2017—2019年每個縣級行政區(qū)逐日降水和逐日整點風(fēng)速資料。

(2)遙感影像資料。收集項目區(qū)2019年3月至11月的高分辨率國產(chǎn)高分一號衛(wèi)星影像，空間分辨率為2 m，影像均經(jīng)過輻射糾正、正射糾正，以及融合、鑲嵌等預(yù)處理；收集項目區(qū)2019年9月下旬至10月初的無人機(jī)正射影像，空間分辨率為0.05～0.08 m，影像均經(jīng)過空中三角測量、DSM自動提取、影像正射糾正、正射影像輻射處理、正射影像拼接等處理。

(3)MODIS NDVI遙感影像。為獲取項目區(qū)2019年植被覆蓋度數(shù)據(jù)，下載項目區(qū)2019年MODIS歸一化植被指數(shù)柵格數(shù)據(jù)，時間分辨率為每半月1期，空間分辨率為250 m，對數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。

(4)地形數(shù)據(jù)。收集項目區(qū)內(nèi)1∶5萬高程數(shù)據(jù)(DEM)，并基于高程數(shù)據(jù)提取坡度數(shù)據(jù)。

(5)縣級行政區(qū)劃邊界。從國家測繪局全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)下載了1∶100萬縣級行政區(qū)劃邊界。

1.3 研究方法

(1)目視解譯對土地利用分類?；谶b感影像，采用人工目視解譯方法對項目區(qū)內(nèi)不同土地利用類型進(jìn)行提取，根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)中的土地利用類型分類分級標(biāo)準(zhǔn)判定項目區(qū)土地利用類型。

(2)植被覆蓋度估算。像元二分模型因形式簡單且具有一定物理意義而被廣泛應(yīng)用于植被覆蓋度的估算，同時由于遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率、光譜分辨率和時相特征的多樣性，基于遙感數(shù)據(jù)的像元二分模型計算已成為估算植被覆蓋度的一個重要技術(shù)手段[3-4]。模型計算公式為

NDVI=(Rnir-Rred)/(Rnir+Rred)

(1)

F=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

式中：NDVI為任意像元的歸一化植被指數(shù)；Rnir和Rred分別為多光譜影像的近紅外波段和紅光波段；F為像元植被覆蓋度；NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值；NDVIveg為完全被植被覆蓋像元的NDVI值。

(3)水土流失定量計算。在水力侵蝕地區(qū)，采用中國土壤流失方程CSLE(Chinese Soil Loss Equation)計算土壤流失量[5]，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、坡長坡度因子、植被覆蓋與生物措施因子、工程措施因子和耕作措施因子等監(jiān)測數(shù)據(jù)或賦值；在風(fēng)力侵蝕地區(qū)，根據(jù)土地利用類型，分別采用耕地、草(灌)地和沙地(漠)風(fēng)力侵蝕模型計算土壤流失量[6]，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括表土濕度因子、地表粗糙度、植被覆蓋度和風(fēng)力等級或風(fēng)速等監(jiān)測數(shù)據(jù)。

(4)水土流失類型及強度。依照《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》(SL 190—2007)判定項目區(qū)水土流失強度。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用解譯結(jié)果對比分析

基于項目區(qū)兩種不同類型遙感影像，采用目視解譯方法對土地利用進(jìn)行分類，分別獲取項目區(qū)2019年的土地利用分類數(shù)據(jù)，見表2。

表2 監(jiān)測點衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像不同土地利用面積統(tǒng)計 km2

從表2中可以看出，旱地、農(nóng)村建設(shè)用地、其他建設(shè)用地、農(nóng)村道路和其他交通用地等5種土地利用類型的衛(wèi)星影像遙感解譯結(jié)果和無人機(jī)影像遙感解譯結(jié)果基本一致；有林地、其他林地、天然牧草地、其他草地、河湖庫塘、鹽堿地、裸土地和裸巖石礫地的衛(wèi)星影像土地利用遙感解譯結(jié)果和無人機(jī)影像土地利用遙感解譯結(jié)果差異較大，基于無人機(jī)影像解譯的土地利用結(jié)果類型比基于衛(wèi)星影像解譯的類型要多，其原因為遙感監(jiān)測過程中信息提取解譯所用的遙感影像數(shù)據(jù)不同。相對于衛(wèi)星影像，無人機(jī)影像的分辨率更高，為0.05～0.08 m，且無人機(jī)影像處理得到的數(shù)據(jù)顯像效果更優(yōu)，可以避免因顯像效果不佳所引起的土地利用類型誤判，所以實際判讀結(jié)果是0.05～0.08 m無人機(jī)影像土地利用遙感解譯結(jié)果比2 m衛(wèi)星影像土地利用遙感解譯結(jié)果更準(zhǔn)確，后期基于此數(shù)據(jù)進(jìn)行計算所獲得的監(jiān)測成果也就更加準(zhǔn)確。

2.2 植被覆蓋度計算結(jié)果對比分析

基于項目區(qū)兩種不同類型遙感影像，采用像元二分模型，分別計算項目區(qū)2019年的不同植被覆蓋度面積，結(jié)果見表3。

表3 監(jiān)測點衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像不同植被覆蓋度面積統(tǒng)計

從表3中可以看出，高覆蓋、中高覆蓋、中覆蓋面積的衛(wèi)星影像計算結(jié)果和無人機(jī)影像計算結(jié)果基本一致，中低覆蓋面積的衛(wèi)星影像計算結(jié)果和無人機(jī)影像計算結(jié)果差異較大。這是因為遙感監(jiān)測過程中計算植被覆蓋度所用的影像數(shù)據(jù)不同：無人機(jī)影像的分辨率高，基于其解譯得到的土地利用類型數(shù)據(jù)更加精確，且不受時相限制，可根據(jù)監(jiān)測進(jìn)度實地實時進(jìn)行拍攝，獲得的影像具有時效性，可以實時反映監(jiān)測區(qū)域植被覆蓋等情況；而衛(wèi)星影像易受時相限制，本項目中2019年2 m分辨率的衛(wèi)星共享影像多為春、冬季影像，而春、冬兩個季節(jié)為監(jiān)測區(qū)域植被相對不理想的季節(jié)，通過影像解譯出來的植被覆蓋度與實際情況存在差異，且對中低覆蓋來說，2 m分辨率的衛(wèi)星影像比較難準(zhǔn)確判讀。所以，實際計算結(jié)果是0.05～0.08 m無人機(jī)影像植被覆蓋度結(jié)果比2 m衛(wèi)星影像植被覆蓋度結(jié)果更準(zhǔn)確。

2.3 水土流失計算結(jié)果對比分析

基于項目區(qū)兩種不同類型遙感影像，采用中國土壤流失方程和風(fēng)力侵蝕模型，分別計算項目區(qū)2019年的水土流失數(shù)據(jù)，結(jié)果見表4。

從表4中可以看出，土壤侵蝕基于衛(wèi)星影像和無人機(jī)影像計算得到的結(jié)果基本一致，基于衛(wèi)星影像計算得到的水土流失面積為0.079 km2，基于無人機(jī)影像計算得到的水土流失面積為0.055 km2。其中，涉及水力侵蝕的監(jiān)測點基于衛(wèi)星影像和無人機(jī)影像計算所得到的水土流失面積差異不大，但涉及風(fēng)力侵蝕的監(jiān)測點計算所得到的水土流失面積差異較大，這是土地利用類型變化導(dǎo)致的。相對于衛(wèi)星影像，無人機(jī)影像的分辨率更高，顯像效果更優(yōu)，基于其進(jìn)行土地利用解譯可將易混淆地類區(qū)分出來。如在2 m分辨率衛(wèi)星影像上被判定為鹽堿地、裸土地的圖斑，在0.05～0.08 m分辨率無人機(jī)影像上其實為其他草地，且得到的土地利用結(jié)果類型比基于衛(wèi)星影像解譯的類型要多(見表4)。土地利用類型通過高分辨率影像進(jìn)行細(xì)化、提取后，其中一部分會引起較強水土流失的地類(如鹽堿地、裸土地、旱地等)變化為水土流失強度較低的地類(如其他草地、有林地等)，從而導(dǎo)致土壤侵蝕計算結(jié)果偏小，所以基于精確土地利用分類計算得到的土壤侵蝕結(jié)果更準(zhǔn)確。

表4 監(jiān)測點衛(wèi)星影像、無人機(jī)影像水土流失面積統(tǒng)計對比

3 結(jié)論與討論

隨著信息化、大數(shù)據(jù)平臺的飛速發(fā)展，使用信息化技術(shù)手段可為水利行業(yè)強監(jiān)管、水利工程補短板提供有力支撐。以青海省祁連山地區(qū)原地貌樣方水土流失遙感監(jiān)測工作為例，根據(jù)相關(guān)規(guī)程、規(guī)定，對基于衛(wèi)星影像和無人機(jī)影像獲取的水土保持監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行了比較，對無人機(jī)技術(shù)在水土流失區(qū)域監(jiān)測中應(yīng)用的效果進(jìn)行了分析探討。

經(jīng)分析，利用無人機(jī)低空遙感技術(shù)獲取的影像能夠準(zhǔn)確提取出土地利用類型，基于其計算得到的植被覆蓋度和水土流失侵蝕結(jié)果，相對于利用衛(wèi)星影像得到的結(jié)果更加精確，且無人機(jī)影像不受時相限制，可根據(jù)監(jiān)測進(jìn)度實地實時進(jìn)行拍攝，獲得的影像具有時效性，還可以實時反映監(jiān)測區(qū)域土地利用、植被覆蓋等情況。而使用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行水保監(jiān)測雖然可避免“以點代面”反映區(qū)域水土流失情況，但受衛(wèi)星影像分辨率、顯像質(zhì)量、時間等因素影響，小區(qū)域尺度上水保監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性會受到影響。無人機(jī)遙感監(jiān)測操作簡便，在提高工作效率的同時，也提升了監(jiān)測結(jié)果的精準(zhǔn)性和可靠性，具有很強的實用價值。但同時，對于監(jiān)測范圍過大的區(qū)域，無人機(jī)遙感監(jiān)測存在費用過高、需要人員多、花費時間長等問題，且可獲取影像范圍有限，若要全區(qū)域用無人機(jī)進(jìn)行遙感監(jiān)測，在工作中不容易實現(xiàn)。

在今后的水土流失監(jiān)測項目中，建議對面積較小的區(qū)域可使用無人機(jī)遙感技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測，對面積較大的區(qū)域可將高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)和無人機(jī)遙感監(jiān)測結(jié)合起來應(yīng)用。使用高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測時，可在監(jiān)測范圍內(nèi)均勻地選擇一些驗證點，使用無人機(jī)遙感技術(shù)獲取驗證點的土地利用類型(如林、草等易混土地利用類型)，用以驗證、糾正衛(wèi)星影像的土地利用數(shù)據(jù)，提高后續(xù)計算得到監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，應(yīng)保持水土流失監(jiān)測技術(shù)路線及基礎(chǔ)監(jiān)測數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和連續(xù)性，避免因技術(shù)路線、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變化導(dǎo)致年度監(jiān)測成果間的差異。至于如何將高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)和無人機(jī)遙感監(jiān)測結(jié)合起來應(yīng)用，以及使用范圍、選點比例等方面的問題還需做進(jìn)一步探討。