韓依廷 趙良軍，2* 張秦瑞 林國軍

(1.四川輕化工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院; 2.企業(yè)信息化與物聯(lián)網(wǎng)測控技術(shù)四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 自貢 643000)

近些年來，中國經(jīng)濟(jì)呈高速發(fā)展態(tài)勢，城市化進(jìn)程帶給人們便利生活的同時(shí)也造成了生態(tài)環(huán)境的破壞，生態(tài)環(huán)境狀態(tài)監(jiān)測對于現(xiàn)代人類社會以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有里程碑式的意義，能夠幫助決策者適時(shí)改變發(fā)展戰(zhàn)略并提出環(huán)境經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展的建議?？焖?、有效、準(zhǔn)確地監(jiān)測宜賓長江上游的生態(tài)環(huán)境，對整個(gè)長江流域的生態(tài)文明建設(shè)和環(huán)境保護(hù)有著至關(guān)重要的意義。

當(dāng)前，針對大范圍的資源環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，遙感技術(shù)具有頗多優(yōu)勢，能夠快速對草地、海洋、河流等生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測[1-4]。許多學(xué)者對環(huán)境質(zhì)量的遙感監(jiān)測提出了一系列的方法，但這些監(jiān)測技術(shù)僅僅側(cè)重于單一的因素進(jìn)行環(huán)境評價(jià)，如僅利用城市熱島指數(shù)[5]、城市用水和綠化覆蓋率[6]、不透水地表覆蓋率[7]等。僅僅通過單個(gè)指標(biāo)就對生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評估，并不能從宏觀角度把控生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的綜合情況，因此，徐涵秋提出了一種既能快速、簡便的收集有用因素，又能集成多種生態(tài)指標(biāo)的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)[8]。更有學(xué)者提出了一種移動窗口評估單元的改進(jìn)型RSEI，即基于移動窗口的遙感生態(tài)指數(shù)(MW-RSEI)[9]對礦區(qū)的生態(tài)狀況進(jìn)行評測。

本文選取2013、2020年宜賓長江流域landsat 8衛(wèi)星遙感影像，利用RSEI指數(shù)模型，由遙感圖像得到綠度(NDVI)、濕度(WET)、熱度(LST)、干度(NDBSI)四個(gè)評價(jià)指標(biāo)，再通過PCA法計(jì)算宜賓長江流域生態(tài)指數(shù)，為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評價(jià)提供數(shù)據(jù)支撐和指導(dǎo)意義。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)宜賓地勢西南部分偏高，東北部分偏低，地形以小型山嶺為主，錯(cuò)落有致，地形多變，境內(nèi)低山占 46.6%，小型山嶺占 45.3%，平壩占8.1%[10]。該區(qū)域處于金沙江、岷江、長江三江交匯處，被譽(yù)為“萬里長江第一城”“中國白酒之都”[10]，是現(xiàn)代社會重要的“物流中心”和“交通心臟”，建有18平方公里五糧液產(chǎn)業(yè)園，36平方公里臨港大學(xué)城、科技創(chuàng)新城。本文旨在研究其生態(tài)環(huán)境變化規(guī)律，能夠?yàn)榄h(huán)境保護(hù)和釀酒等重要產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局提供輔助決策支撐。

1.2 遙感影像及處理

本文使用ENVI 5.1軟件為工具，以宜賓長江流域?yàn)橹餮芯繀^(qū)，文中圖像數(shù)據(jù)均取自中國地理空間數(shù)據(jù)云，選取2013-05-20、2020-05-17的2期 landsat 8 OLI遙感衛(wèi)星圖像(見圖1、2)。選取的遙感圖像云層量少，數(shù)據(jù)精確性高，時(shí)相相差不大。本文對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水域掩膜、輻射定標(biāo)、大氣校正、直方圖配準(zhǔn)等預(yù)處理。由于不同年份的圖像之間會產(chǎn)生差異，所以需要對圖像進(jìn)行輻射校正這一步驟；在不同數(shù)據(jù)之間也會存在時(shí)相差異，可以通過直方圖配準(zhǔn)的方式減小差異；將處理好的圖像進(jìn)行剪裁，確定出最終的研究區(qū)域。

圖1 2013年宜賓市遙感圖像

圖2 2020年宜賓市遙感圖像

2 研究方法

2.1 指標(biāo)的構(gòu)建

(1)綠度指標(biāo)

綠度指標(biāo)：通常植被指數(shù)能夠顯示植物的豐茂程度、植被的分布情況、葉片覆蓋率和生物的種類數(shù)[11-12]，城市的熱島效應(yīng)不斷加強(qiáng)，植被覆蓋率越大越能夠減少蒸騰作用。NDVI計(jì)算公式為：

(1)

式中：ρNIR、ρred分別代表著OLI影像中的波段反射率。

(2)濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)：纓帽變換廣泛應(yīng)用于濕度指標(biāo)的提取中[13]。濕度指標(biāo)用WET表示，其公式為[14]：

WET=0.1511ρblue+0.1973ρgreen+0.3283ρred+

0.3407ρNIR-0.7117ρSWIR1-0.4559ρSWIR2

(2)

式中：ρi代表Landsat 8中各個(gè)波段的反射率 。

(3)熱度指標(biāo)

熱度指標(biāo)：隨著環(huán)境的惡化，環(huán)境溫度上升是人們急需解決的問題。代表熱度指標(biāo)的地表溫度可通過亮度溫度修正得到。通過采用 Landsat[15]及 Chander[16]等最新修訂的定標(biāo)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算：

L10=gain×DN+bias

(3)

T=K2/ln(K1/L10+1)

(4)

LST=T[1+(λT/ρ)lnε]

(5)

式中：L10代表傳感器處的輻射值；DN為圖像的灰度值；gain為landsat 8衛(wèi)星的增益系數(shù)，bias為偏置系數(shù)，可從原始遙感圖像的頭文件中得到；T為傳感器處的溫度；K1、K2為定標(biāo)參數(shù)，λ為一般為發(fā)射輻射的波長，本文為10波段的中心波長取自11.48 μm；ρ=h×c/σ(1.438×10-2mM)，ε為地表比輻射率。

(4)干度指標(biāo)

干度指標(biāo)：隨著城市越來越多的建筑用地替代原有的土壤，由于這些因素造成的土地干化會給環(huán)境帶來危害，地表的裸露面會使水分流失，使土地干涸的問題更加嚴(yán)重，所以干度指標(biāo)(NDBSI)[17]與城市建筑指數(shù)(IBI)和裸土指數(shù)(SI)有關(guān)，計(jì)算公式為：

(6)

IBI=

(7)

其中：

(8)

2.2 遙感生態(tài)指數(shù)

通過以上步驟得到了四個(gè)生態(tài)指標(biāo)，需要對四個(gè)指標(biāo)先進(jìn)行正規(guī)化處理，將它們的取值范圍集中到[0,1]之間。并且水域?qū)CA載荷的分布有著較大的影響，所以需要采用MNDWI[18]水體指數(shù)去除水域信息。

主成分分析法把多個(gè)變量的信息通過特征光譜空間坐標(biāo)軸的垂直變換，壓縮至前面1～2個(gè)主成分之中，根據(jù)4個(gè)指標(biāo)對主成分的貢獻(xiàn)度客觀、自主分配各自的權(quán)重，避免了由人為規(guī)定權(quán)重、或者將指標(biāo)簡單的進(jìn)行相加所帶來的偏差。各指標(biāo)的正規(guī)化公式：

Pi=(Mi-Mmin)/(Mmax-Mmin)

(9)

式中，Mi代表在象元i處的原始數(shù)值；Mmax代表所有象元中的最大值；Mmin代表所有象元中最小值。

四個(gè)指標(biāo)經(jīng)過正規(guī)化處理過后，將計(jì)算得到PC1，為了使結(jié)果更加直觀，使用1減去PC1，獲得初始RSEI值，即RSEI0。

RSEI0=1-PC1

(10)

再將上述RSEI0進(jìn)行歸一化處理后，最終得到RSEI，該值范圍在[0,1]之間，越靠近0表示生態(tài)環(huán)境越差，反之亦然。

RSEI=(RSEI0-RSEI0MIN)/(RSEI0MAX-RSEI0MIN)

(11)

式中，RSEI0代表初始遙感生態(tài)指數(shù)，RSEI為正規(guī)化后的生態(tài)指數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)環(huán)境指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果

從表1中可以看出，通過單個(gè)指標(biāo)之間進(jìn)行比較，其中相關(guān)性最高的指標(biāo)為干度指標(biāo)(NDBSI)，兩年的平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大0.649；平均相關(guān)度最低的為濕度分量(WET)，兩年的平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到最小0.412。而遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)與這四個(gè)指標(biāo)的平均相關(guān)性達(dá)到了0.732，比單個(gè)指標(biāo)相關(guān)度最高的建筑-裸土分量高12.79%，比相關(guān)度最低的濕度分量高43.16%。遙感生態(tài)系數(shù)與各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)最高，至此說明遙感生態(tài)指數(shù)對這四個(gè)生態(tài)指標(biāo)的相關(guān)性很高，具有代表性。

表1 各指標(biāo)和遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)表

3.2 生態(tài)環(huán)境主成分分析結(jié)果

通過PCA分析法對研究區(qū)4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分析，從表2中可以看出，第一主成分(PC1)特征值的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他三個(gè)主成分特征值的貢獻(xiàn)率，兩個(gè)年份中的第一主成分的特征值所占比例都在70%以上，這說明第一主成分分析法效果顯著，對于遙感生態(tài)指數(shù)的計(jì)算具有代表性，其他主成分分量值忽大忽小，說明對4個(gè)生態(tài)指標(biāo)的信息包含不完整。從表2中可以看出PC1中NDVI和WET都為正值，這說明代表NDVI和WET對生態(tài)環(huán)境起到了正向作用，而LST和NDBSI指數(shù)都呈負(fù)值，說明LST和NDBSI對環(huán)境產(chǎn)生了負(fù)面影響。

表2 指標(biāo)主成分分析

3.3 生態(tài)環(huán)境指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，2013—2020期間，研究區(qū)的生態(tài)指數(shù)RSEI呈緩慢變好趨勢，生態(tài)指數(shù)從0.660上升至0.696，總體上升了約1.45%，濕度和地表溫度的均值基本保持不變，建筑-裸土指數(shù)和綠度的均值有所上升，但綠度的均值增長比建筑-裸土指數(shù)高，雖然宜賓城市化發(fā)展進(jìn)程快速，但由于近年來人們環(huán)境保護(hù)意識的不斷提升，使得城市化進(jìn)程并沒有破壞人類的居住環(huán)境。見表3及圖3、4。

表3 各年份4個(gè)指標(biāo)和遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的統(tǒng)計(jì)值

圖3 2013年RSEI圖像

圖4 2020年RSEI圖像

3.4 RSEI指數(shù)的變化檢測

從時(shí)間上對比，從表4可以分析出，2013—2020兩年中，生態(tài)級別好的區(qū)間為：優(yōu)(0.8～1)、良(0.6～0.8)，優(yōu)級生態(tài)變好的面積增加0.92%，良級生態(tài)變好的面積增加2.84%，生態(tài)變好的面積合計(jì)為：3.76%；生態(tài)級別差的區(qū)間為：差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中(0.4～0.6)，差級生態(tài)變差的面積增加0.04%，較差級生態(tài)變差的面積減少3.74%，中級生態(tài)變差的面積減少0.06%，生態(tài)級別變差的生態(tài)級別合計(jì)為：-3.76%。

表4 2013—2020 年各級生態(tài)指數(shù)面積變化

在表5中發(fā)現(xiàn)，生態(tài)環(huán)境等級不變的地區(qū)面積占比最大，為849.03 km2，占比為80.64%；生態(tài)環(huán)境等級上升的地區(qū)面積為148.77 km2，占比為14.13%；生態(tài)環(huán)境等級下降的面積僅為55.06 km2，占比為5.23%，總體上，生態(tài)等級變差的面積小于生態(tài)等級變好的面積。

表5 變化檢測

圖5 2013-2020年RSEI變化檢測圖

從地理空間上對比，圖5中表示生態(tài)環(huán)境較差的深色區(qū)域隨著城市建設(shè)用地的擴(kuò)張而逐漸擴(kuò)散。生態(tài)狀況變差的地區(qū)分布長江附近臨港區(qū)、南溪區(qū)、江安縣，其中生態(tài)等級變差最多的地區(qū)是臨港區(qū)，臨港地區(qū)依舊還在建設(shè)當(dāng)中，這些因素造成了環(huán)境的破壞。

4 總結(jié)

從遙感生態(tài)指數(shù)可以看出，自2013—2020年宜賓的城郊生態(tài)指數(shù)從0.660略上升至0.696，其中生態(tài)狀況變好的土地面積為148.77 km2，而變差的土地面積只達(dá)到了55.06 km2，雖然宜賓市城市規(guī)劃建設(shè)進(jìn)程快速，但是沒有造成總體環(huán)境質(zhì)量的大幅度下降，這得益于該市科學(xué)的規(guī)劃與建設(shè)。

在四個(gè)生態(tài)指標(biāo)中，干度指數(shù)NDBSI與RSEI的相關(guān)性最大，城市建筑的擴(kuò)建導(dǎo)致大量的水泥地替代了原有的土地表面，造成土地的干涸和城市熱島效應(yīng)，說明人們對土地、建筑用地的規(guī)劃對于生態(tài)的治理息息相關(guān)。如果在城市規(guī)劃中多加入綠化植物、樹木可以一定程度上抵消城市建設(shè)給環(huán)境帶來的破壞，基于此人們應(yīng)該進(jìn)一步增強(qiáng)環(huán)保意識，因地制宜，對于城市未來的發(fā)展需要多將環(huán)境因素納入計(jì)劃進(jìn)程。

綜上，本文基于Landsat 8 遙感圖像對宜賓長江流域生態(tài)狀況進(jìn)行研究，建立的遙感生態(tài)指數(shù)可以耦合這四個(gè)生態(tài)指標(biāo)的主要信息，從而使人們更直觀、簡潔的了解研究地區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況，對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測和評估。但本文仍舊存在不足之處，第一：由于西南地區(qū)環(huán)境多云霧，許多遙感圖像都有云層的遮擋，為圖像的選取增加了困難；第二：在未來的研究中可以加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展、文化科技建設(shè)、旅游規(guī)劃對環(huán)境的影響并納入評測指標(biāo)中，從各個(gè)方面對城市的經(jīng)濟(jì)進(jìn)程、社會文化發(fā)展與環(huán)境的保護(hù)進(jìn)行研究。