基于IKONOS影像的甲瑪銅多金屬礦區土地景觀格局分析與評價

葉 江，朱海濤，郭 娜

（1.西南交通大學地球科學與環境工程學院，成都610031；2.成都理工大學地球科學學院，成都610059；3.環境保護部衛星環境應用中心，北京100094；4.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京100094）

基于IKONOS影像的甲瑪銅多金屬礦區土地景觀格局分析與評價

葉 江1，2，朱海濤3，郭 娜2，4

（1.西南交通大學地球科學與環境工程學院，成都610031；2.成都理工大學地球科學學院，成都610059；3.環境保護部衛星環境應用中心，北京100094；4.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京100094）

西藏甲瑪銅多金屬礦床在開發過程中涉及了諸多土地利用／覆被方面的保護問題，作者采用IKONOS高清遙感影像，在GIS和景觀生態學理論的支持下通過計算該礦區及其周邊的土地利用／覆被景觀格局指數，對該地區的土地利用現狀進行了分析和評價。結果表明：草地是研究區的景觀基質，對甲瑪礦區整體景觀格局的影響程度最大；灌木林地類破碎度最大，大部分斑塊鑲嵌在草地類中；裸露巖石類破碎度較低，大部分斑塊分布集中；建設用地、耕地和水域對甲瑪礦區整體景觀影響程度最小。建議在礦區開發時，堅持開發與治理并重；在礦區復墾時，改良土壤基質，保護水資源，以種植草地為主，灌木林地合理地鑲嵌在草地類中，從而保證綠色礦山的合理開發利用以及對西藏脆弱生態環境保護的目的。

土地利用／覆被；景觀格局；GIS；西藏甲瑪銅多金屬礦

土地資源是人類生存之本。隨著經濟、社會的發展，人類土地利用活動對土地覆被的改變不斷加強，由此產生了很多環境響應問題［1］。國外應用RS和GIS技術進行土地利用／覆被景觀格局研究起步較早，Margareta運用遙感技術，對瑞典的原始草原和牧場進行了研究［2］；Munyati對贊比亞Kafue沼澤的濕地景觀變化進行監測，得到了濕地景觀動態變化數據［3］。Saich等利用雷達遙感對越南Cat Tien國家公園的景觀組成及動態變化進行了監測［4］；Menges等利用TopSAR數據對澳大利亞北部Mary河流域的景觀格局變化進行了識別和監測［5］。Royle等也利用遙感和GIS對美國草原沼澤地區的環境進行空間建模研究，并通過馬爾科夫模型對建立的模型進行了景觀格局變化預測［6］。這些研究采用多種遙感數據源分析景觀格局組成和變化趨勢，對評價某地區土地利用／覆被等人為干擾下的演替、生物與環境方面相互影響提供參考依據。

中國近年來采用RS和GIS技術對土地利用／覆被方面的研究也非常引人注目，黃俊芳等利用RS、GIS手段，編制了生態景觀類型圖，并計算出景觀多樣性、優勢度、破碎度和均勻度等指數，對新疆阜康地區三工河流域土地利用類型的生態景觀格局進行了分析，認為該流域屬于以草地為基質，依水分條件優劣發育而成的多種植被類型組合的山地-綠洲-荒漠（MODS）復合景觀結構［7］。孫娟等以QuickBird衛星影像解譯，對貴港市城市建成區的景觀類型及景觀格局進行了相關分析［8］。趙二磊等分別采用2000年和2004年的QuickBird衛星影像數據，對上海市徐涇鎮的景觀格局進行了分析［9］。俞曉瑩等以湖南省保靖縣為研究區域，采用RS和GIS技術，在分形理論的指導下，運用多種維數計算方法分析了該區域的土地利用景觀格局［10］。

西藏自治區地廣人稀，是典型的生態脆弱區。生態具有自然基礎不穩定性和對外力干預的敏感性特點。甲瑪銅多金屬礦床位于西藏八一牧場和班禪牧場所在地，由于礦山開發使得該地區生態環境遭到破壞。在生態自我更新能力非常差的青藏高原區域，其生態恢復能力很難得到自我更新和調節。因此，在甲瑪礦產資源開發為社會創造巨大效益的同時，合理保護該地區的生態景觀環境至關重要。

1 遙感影像信息提取

本文采用IKONOS遙感影像數據，時相為2008年10月21日，空間分辨率為1m。影像覆蓋范圍東西方向長約13.8km，南北方向寬約9.3km，覆蓋面積約128km2（圖1）。

圖1 西藏甲瑪礦區IKONOS R（3）G（2）B（1）遙感影像Fig.1 The IKONOS R（3）G（2）B（1）remote sensing image of the Jiama copper polymetallic deposit

1.1 研究區概況

研究區位于“一江兩河”開發區中部，屬拉薩市墨竹工卡縣甲瑪鄉和斯布鄉管轄。地理坐標為：29°37′49″～29°43′53″N，91°43′06″～91°50′00″E。東西方向長約8～11km，南北方向寬約6～15km。區內第四系松散堆積物廣泛發育，分布面積占85%以上。一半山坡密灌叢生，一半山坡或為腐殖土覆蓋，或為寒凍風化形成的倒石覆蓋，厚度一般在1～5m。區內氣候屬典型的大陸高原性氣候。雨季潮濕寒冷，冬季酷寒干燥，晝夜溫差較大。年降雨量在500mm左右，多集中在6～9月份，7～8月份為無霜期，每年10月份到翌年3月份為冰雪季節［11-13］。區內從瑪拉日經則古朗、銅山、東風埡至紅山頭，是一條北東向的分水嶺，其東西方向的側樹枝水系發育，多為季節性山溝溪流。地表水流走向多為北西向和北東向。西側較大水流有夏工普和塔龍斯布普及其支流布朗普。斯布普由南西向北東匯入拉薩河，洪水期最大流量在20m3／s，枯水期最小在1m3／s［11-13］。沿河谷或剝蝕強烈區第四系發育，植被以高山草甸為主，有少量高山耐寒苔蘚，植被簡單。水系發育，以大氣降水和冰雪融水供給［11-13］。

1.2 解譯標志的建立

遙感影像通過地物的光譜特征、幾何特征及時相變化來表現地物信息，解譯時必須運用地學相關分析方法，綜合影像的色調、亮度、飽和度、形狀、紋理和結構等特征，并結合已有資料和野外工作經驗判定地物類型［14］。針對甲瑪礦區高空間分辨率遙感數據建立解譯標志如表1所示。

1.3 土地利用／覆被信息提取

根據建立的解譯標志，從圖像上選取了耕地A、耕地B、灌木林地、草地、裸露巖石A、裸露巖石B、裸露巖石C等主要的7類樣本，并在IKONOS影像上均勻選取各類訓練區50個樣本進行合格性檢驗。

影像分類采用監督分類，通過計算訓練樣本的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence參數來檢查訓練樣本的代表性（表2，表3）。當Jeffries-Matusita和Transformed Divergence參數＞1.9，說明樣本之間可分離性好，屬于合格樣本；1.8～1.9，說明樣本之間可分性良好；＜1.8，需要重新選擇樣本；＜1，則考慮將2類樣本合并。通過計算發現大部分樣本之間的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence參數值均＞1.8，樣本間可分離性都比較好，只有草地樣本和耕地B樣本之間的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence參數為1.77，草地和灌木林地Jeffries-Matusita參數為1.78。這主要是由于植被在圖像中的表現特征比較類似而引起的。

表1 甲瑪土地利用／覆被影像解譯標志Table 1 The interpretation signs of the Jiama land use／cover image

根據分類的復雜度、精度需求確定不同的分類器，監督分類采用最大似然法進行統計分析。由于最大似然分類法是假設每一個波段的每一類統計都呈正態分布，計算給定像元屬于某一訓練樣本的似然度，像元最終被歸并到似然度最大的一類當中［14］。同時，最大似然分類法是根據訓練樣本的均值和方差來評價其他像元和訓練類別之間的相似性進行分類，比平行算法、最小距離等算法精度要高，所以在甲瑪礦區IKONOS遙感影像處理過程中采用最大似然分類法進行地類劃分。

為達到生態評價的目的，按照Ⅱ級地類將裸露巖石A、裸露巖石B和裸露巖石C歸并在一起為裸露巖石，把耕地A和耕地B歸并為耕地；并通過目視解譯及野外的實地調查把建設用地（居民點和道路）和水域（河流和水塘）提取出來，將圖像中的云和陰影也根據野外調查結果歸并到對應的類別當中。通過聚類分析除去小斑點。經過圖像監督分類及后處理得到甲瑪礦區土地利用／覆被分類圖（圖2），其中地類主要劃分為建設用地、水域、耕地、草地、灌木林地、裸露巖石6類。

表2 樣本Jeffries-Matusita參數Table 2 The Jeffries-Matusita parameters of samples

表3 樣本Transformed Divergence參數Table 3 The Transformed Divergence parameters of samples

圖2 甲瑪銅多金屬礦區土地利用／覆被分類圖Fig.2 The classification map of the land use／land cover of the Jiama copper polymetallic deposit mining area

根據實地勘查和取樣，對建設用地、水域、耕地、草地、灌木林地、裸露巖石地類，分別采集50個樣本作為精度評價的樣本。甲瑪礦區土地利用／覆被分類精度指標見表4。

表4 甲瑪礦區土地利用／覆被分類精度Table 4 The classification accuracy of the land use／land cover of the Jiama mining area

表4顯示：總精度為95.6364%，Kappa系數為0.947 5，各地類制圖精度和用戶精度都達到90%以上，而且建設用地和水系的用戶精度達到100%，漏分錯誤和錯分誤差都在10%以下，只有草地類的用戶精度在90%以下，這說明甲瑪礦區土地利用／覆被分類圖精度較高、誤差較小，可以作為景觀格局分析的依據。

2 景觀格局分析與評價

景觀生態系統的質量現狀由研究區域內自然環境、各種生物以及人類社會之間復雜的相互作用來決定。景觀格局指數能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結構組成和空間分布特征的定量化標準體系。在進行景觀格局分析時，主要選擇斑塊類型面積、景觀百分比、斑塊數、最大斑塊指數、斑塊平均面積等反映景觀斑塊類型的指標以及邊緣長度、綴塊形狀指數等反映景觀斑塊形狀的指標。本文采用美國俄勒岡州立大學森林科學系開發的景觀指數計算軟件FRAGSTATS 3.3計算景觀格局指數，對研究區景觀格局進行分析和評價。

2.1 斑塊類型和形狀分析

a.斑塊類型面積

從2008年甲瑪礦區景觀斑塊類型面積來看，草地、灌木林地和裸露巖石占了較大面積比例，然而建設用地、水域和耕地只占了很少一部分面積（表5）。

b.景觀百分比

從2008年的景觀百分比（面積比）看，草地類占了50%以上，建設用地、水域和耕地所占比例都沒有達到1%，灌木林地和裸露巖石達到20%（表6）。

表6 甲瑪礦區景觀面積百分比Table 6 The percentage of the landscape area in the Jiama mining area

c.斑塊數

從2008年的景觀斑塊數來看，灌木林地類的實際斑塊數和面積＞50m2的斑塊數都是最大的；草地實際斑塊數較大，然而面積＞50m2的斑塊數量相對較少；裸露巖石類的斑塊數量也較大，且面積＞50m2的斑塊數量也相對較大；建設用地、水域和耕地的斑塊數量較小（表7）。

表7 甲瑪礦區景觀斑塊數Table 7 The number of the landscape patches in the Jiama mining area

d.最大斑塊指數

從2008年的景觀最大斑塊指數看，草地的景觀最大斑塊指數最大；裸露巖石類的最大斑塊指數排在草地之后，為12.876%；灌木林地、建設用地、水域、耕地的最大斑塊指數都較小（表8）。

表8 甲瑪礦區景觀最大斑塊指數Table 8 The largest landscape patches index of the Jiama mining area

e.斑塊平均面積

從2008年甲瑪礦區的景觀斑塊平均面積看，水域的斑塊平均面積最大，為8 161.444m2，建設用地斑塊平均面積排第二，灌木林地和耕地的斑塊平均面積較小（表9）。

f.邊緣長度

從2008年景觀的邊緣長度來看，草地類和灌木林地類的邊緣長度較大；裸露巖石類的邊緣長度較灌木林地類要小；建設用地、水域和耕地的邊緣長度較小（表10）。

g.綴塊形狀指數

從2008年景觀格局的綴塊形狀指數來看，灌木林地的綴塊形狀指數最大；草地的綴塊形狀指數排第二，為161；裸露巖石的綴塊形狀指數排第三；草地、建設用地、水域和耕地綴塊形狀指數都較小（表11）。

表9 甲瑪礦區景觀斑塊平均面積（A／m2）Table 9 The average area of the landscape patches in the Jiama mining area

表10 甲瑪礦區景觀斑塊邊緣長度（l／km）Table 10 The edge length of the landscape patches in the Jiama mining area

表11 甲瑪礦區景觀綴塊形狀指數Table 11 The index of the landscape patches' shapes in the Jiama mining area

2.2 甲瑪礦區景觀格局評價

通過計算甲瑪礦區的7個景觀格局指數：斑塊類型面積、景觀百分比（面積比）、斑塊數、最大斑塊指數、平均斑塊面積、斑塊邊緣長度、綴塊形狀指數，對甲瑪礦區約128km2的景觀格局進行綜合評價。

分布面積占研究區總面積達53.539%的草地景觀，其斑塊指數最大，斑塊平均面積也較大，連接性較好，為典型的高原草甸生態系統景觀，是研究區生態環境質量的控制性組分，也是研究區的基質，對甲瑪礦區整體景觀格局的影響程度最大；但斑塊數目較多，形狀較為復雜，被河流水域、灌木林地和裸露巖石所割裂，表現出一定的干擾特征。灌木林地面積占研究區總面積的24.136%，斑塊數最多，形狀最復雜，說明斑塊破碎度較大，大部分碎斑塊鑲嵌在草地類中，在自然狀態下向外擴張的趨勢較小。裸露巖石面積占研究區總面積的20.734%，最大斑塊指數和斑塊平均面積較大，而斑塊邊緣長度和綴塊形狀指數相對較小，完整性較好，大部分裸露巖石景觀斑塊分布集中，且所占比例較大，會導致該區域生態環境的破壞，降低生態景觀穩定性，主要因素為采礦。建設用地、水域和耕地的總面積占研究區總面積的1.6%，斑塊平均面積相對較大，分布集中，其中建設用地中的道路和水域中的河流是該地區景觀格局的廊道。

從上述景觀指數分析可知，甲瑪礦區景觀格局主要以草地景觀為主，并鑲嵌灌木林地景觀，構成該區域的自然景觀生態系統主要組成部分，為該區域的生態景觀格局穩定性起到決定性作用。但作為基質的草地景觀破碎度、裸露巖石等非自然景觀所占比例較高，說明該區域的生態格局穩定性不高，其穩定性組成成分遭到一定程度的損毀。從甲瑪礦區各類用地空間組合來看，如果將甲瑪礦區生態系統劃分為建設用地和非建設用地兩種，可以判斷甲瑪礦區的基本景觀格局應為建設用地“斑塊”鑲嵌于由自然和半自然景觀構成的非建設用地“基質”當中。如果將甲瑪礦區生態系統劃分為植被覆蓋區和非植被覆蓋區，可以判斷甲瑪礦區的基本景觀格局應為非植被覆蓋“斑塊”鑲嵌于自然和半自然景觀構成的植被覆蓋“基質”中。

3 礦區土地復墾的建議

甲瑪銅多金屬礦區作為基質的草地景觀與鑲嵌其中的灌木林地景觀屬于資源型斑塊，具有水土涵養和提供物質資源的作用，但其生物量、恢復能力和阻抗能力均較低，受人為干擾較大。甲瑪銅多金屬礦的礦產資源開發必將破壞該地區較為脆弱的景觀格局現狀。因此，作者從景觀生態學角度對礦區的開發復墾提出如下建議。

a.由于以草原為基質的青藏高原生態系統恢復能力和阻抗能力低，較易受人為干擾影響，因此，在進行礦山建設時，應盡可能減少原生態景觀的破壞。在進行道路、鉆井平臺等用地的建設時，做好規劃，降低不利影響程度，建議及時進行草被的表面剝離，避免土壤層遭到破壞；在開采過程中注意及時回填，減少裸露巖石景觀比例，加強草地養護。

b.種樹種草改善礦區景觀生態環境。受礦山開采的影響，景觀格局必然遭到破壞。選擇當地的草種類型和灌木林進行培育，優化培育策略，加強開采區、道路建設區、居民生活區等區域植被覆蓋，采用及時植被恢復的方案，盡可能減少由于采礦對資源斑塊破壞的不利影響，改善其景觀生態。

c.保護水資源，防止河流污染。河流是甲瑪銅多金屬礦區的主要景觀廊道，對維護該地區生態系統平衡起著至關重要的作用。同時，從礦區流出的水資源也是斯布鄉和甲瑪鄉的主要飲用水源。因此，它的破壞也將直接威脅到村民及牲畜的生命安全。鑒于以上原因，礦山在開采中所產生的廢水必須經過嚴格的處理，從礦山流出的河水也必須進行定時的水質檢測，以防止危險發生。

d.堅持開發與治理并重，實現環境的良性循環。從景觀生態學來講，采礦地是劇烈人為干擾下的一種特殊景觀類型。而西藏甲瑪礦區景觀類型單一，生態脆弱。新景觀類型的加入，往往會破壞景觀的穩定性，景觀格局的改變也會超出自然系統的自我調節和物種的適應能力。因此，在礦區開采的同時，就要加強環境保護，提高當地居民、開發者的生態環境保護意識；在礦區建設和開采前，應該具備完善的生態恢復方案預案，提前做好礦區生態環境治理策略；在礦區建設和開采期間加強生態環境監測，及時治理礦區環境，實現良性循環。

4 結論

通過RS和GIS技術的綜合應用，提取了甲瑪礦區的土地利用／覆被類型，并采用統計學方法對圖像處理結果進行了評價。從景觀生態學的角度提出了礦山開發復墾的建議。

a.草地景觀連接性較好是研究區的基質，對甲瑪礦區整體景觀格局的影響程度較大，但斑塊數目較多，形狀較為復雜，表現出干擾特征；灌木林地斑塊破碎度較大，大部分碎斑塊鑲嵌在草地類中，在自然狀態下向外擴張的趨勢較小；裸露巖石完整性較好，大部分裸露巖石類集中分布；建設用地、水域和耕地類分布集中，對整體景觀格局影響程度最小。

b.改良土壤基質，進行表土剝離；以種植高寒草種為主，林地可間種于草地當中；進行水污染治理，切實保護水資源不被污染；堅持開發與治理并重，實現環境的良性循環。

c.本文采用的圖像數據比較老（2008年），沒能夠實時更新，造成了數據分析與現實存在一定時間差，這是本文的遺憾所在。但針對當時的甲瑪景觀特征提出上述建議和觀點，可對礦山的持續開發起到警示作用。

西藏華泰龍礦業開發有限公司提供了大量的數據資料，并為作者的野外工作和室內工作提供了資助，特此致謝。

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Analysis and evaluation of landscape pattern of Jiama copper polymetallic deposit in Tibet of China based on IKONOS image

YE Jiang1，2，ZHU Hai-tao3，GUO Na2，4
1.Earth Science and Environmental Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu610031，China；2.College of Earth Sciences，Chengdu University of Technology，Chengdu610059，China；3.The Environmental Satellite Application Center，Ministry of Environmental Protection，Beijing100094，China；4.Chinese Academy of Sciences Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Beijing100094，China

The exploitation process of the Jiama copper polymetallic deposit in Tibet of China has involved numerous protection problems of the land use／land cover.The authors of this paper adopt IKONOS HD image to calculate the land use／land cover and landscape pattern index under the support of Geographic Information System and the theory of landscape ecology.Based on this，they analyze and evaluate the present situation of the land use in this area.The final results indicate that there are four main factors to influence the landscape pattern of this area.First，the grassland is the landscape matrix of the study area and has the greatest effect on the whole landscape pattern of the Jiama mining area；secondly，the shrub forestland has the largest fragmentation，and the majority ofthe landscape patches are set in the grassland types；thirdly，the fragmentation of the bare rock types is minimum，and most of the landscape patches are concentrated；and fourthly，the land used for construction，cultivated land and water areas have the lowest effect on the whole landscape of the Jiama mining area.The authors suggest that people have to lay equal stress on the exploitation and management during exploiting the mining area and improve the soil matrix and protect the water resources in the mine reclamation，plant mainly grass and inlay the shrub land into the grassland reasonably in order to ensure the rational exploitation and utilization of the green mine and the objective of protecting the delicate ecological environment in Tibet.

land use／land cover；landscape pattern；geographic information system（GIS）；Jiama copper polymetallic deposit；Tibet

P627

A

10.3969／j.issn.1671-9727.2015.04.12

1671-9727（2015）04-0484-08

2014-04-09。

國家自然科學基金青年基金資助項目（41302265）；國土資源部地學空間信息技術重點實驗室開放基金資助項目（KLGSIT2014-13）。

葉江（1978-），男，碩士，講師，研究方向：礦山工程測量及3S技術集成應用，E-mail：yejiang＠cdut.cn。