高分遙感在隧道地表環境監測中的應用

陽春花，趙禮劍，胡吉林

（1.國家測繪地理信息局 重慶測繪院，重慶 400015）

高分遙感在隧道地表環境監測中的應用

陽春花1，趙禮劍1，胡吉林1

（1.國家測繪地理信息局 重慶測繪院，重慶 400015）

以重慶大學城隧道建設中與營運后的兩期高分遙感影像為例，通過人機交互式遙感解譯，提取各期影像的地表覆蓋分類信息，在此基礎上對生態環境中的林地、耕地、地表水以及其他用地的動態變化情況以及相關環境指數作詳細分析，從而獲得隧道建設過程中的地表環境變化情況。為驗證該應用方法的可推廣性，選取碧雞關隧道建設前后3個不同時期的高分遙感影像，成功分析出該隧道在修建過程中的地表環境動態變化情況。

山區公路隧道建設；環境動態監測；地表覆蓋

目前，對隧道建設中的環境監測主要集中在廢渣、水土流失、空氣污染、噪音污染等方面[1,2]，也有針對山區公路建設對物種影響的監測研究和隧道養護的監測[3]，但很少有針對隧道修建及營運過程中地表覆蓋環境變化的監測研究。對于隧道建設和營運過程的遙感監測中，更多的是使用SAR或LiDAR數據開展隧道地表或內部沉降的監測研究[4,5]，很少有從地表覆蓋的角度對隧道建設開展環境監測。魏德照、潘建平使用Landsat TM和QuickBird兩種遙感影像對隧道建設前后的生態環境進行了動態分析[6]；茍亞青等使用Landsat7 ETM+、Landsat5 TM、GeoEye等遙感影像對青藏公路格爾木至拉薩段改建完善工程進行了環境影響評價[7]；關磊等提出，遙感影像分辨率和實時監控是阻礙評價結果更加精確的重要因素[8]。因此，有必要使用高空間分辨率的光學遙感影像對隧道建設前后的地表環境變化開展監測應用研究，從而推進遙感技術在山區公路隧道地表環境監測與評價中的應用與發展。

1 影響范圍與監測內容

1.1 隧道建設影響范圍分析

根據路域生態系統影響域范圍邊界距離公路中心線的距離，小于50 m屬于直接影響區，路域生態系統極其敏感；50～100 m屬于過渡影響區，路域生態系統較為敏感；100～200 m屬于間接影響區，路域生態系統敏感度較低[9]。鐵路建設運營導致的沿線社會經濟活動加速，對沿線1 000～5 000 m范圍的農田生態系統仍存在一定的負面影響[10]。根據《JTGB03-2006公路建設項目環境影響評價規范》，道路建設對生態環境的影響一級評價范圍為公路用地外界不小于300 m。本文綜合公路路域與鐵路建設的影像范圍，根據遙感影像分景實際情況，將研究范圍選擇在隧道所在位置四周外延1 000 m左右。

1.2 遙感監測內容分析

為了從宏觀角度提供隧道建設過程中的地表生態環境變化過程，結合光學遙感影像可解譯識別出的地物類別，針對生態環境監測指標中的耕地利用指數、地表存水面積占地表面積比例和植被覆蓋率，本文選取山區隧道地表的耕地、水體、林地進行重點識別解譯，并在此基礎上開展動態監測研究。

2 監測方法

以重慶大學城隧道施工中與營運后的兩期QuickBird影像為例，對使用高分遙感影像監測山區隧道地表環境動態變化的方法進行分析。

1）遙感影像預處理。對隧道建設不同時期的不同時相遙感影像進行輻射校正、幾何糾正等預處理后，以隧道為中心，向四周外延1 000 m左右作為研究區域，如圖1所示。

圖1 遙感影像預處理目標效果

2）地表信息解譯。首先將經過預處理的影像數據進行自動分類，在此基礎上進行人工干預，得到精細化分類結果，如圖2所示。

圖2 地表信息分類目標效果

3）統計矩陣生成。對精細化分類結果中的重點識別目標進行面積統計，在此基礎上計算出對應時相的環境指數，形成統計矩陣，如表1所示。

表1 信息統計矩陣

4）動態變化分析。數據分析方面，首先對信息統計矩陣中的指數進行分項分析，選取變化較大的指數所涉及的地物類別，然后針對發生變化的各類地物分析其動態變化軌跡，并計算變化面積比例，最后得到量化的動態變化結果。圖形分析方面，將精細化分類結果數據疊加到研究區域影像數據上，通過設置不同變化軌跡類型的顏色，形成動態分析圖，如圖3所示。

圖3 動態變化分析疊加效果

3 碧雞關隧道應用

碧雞關隧道位于云南省昆明市西山區，于2003年1月開始施工，2005年12月峻工，中心處于北緯24°58'，東經102°36'，全長約3 200 m。收集到的3期Quick Bird成像時間分別是碧雞關隧道建設前（2003-01-18）、隧道施工中（2005-04-23）、隧道營運3 a后（2009-12-06）。3期影像均為4個波段的多光譜數據，分辨率為2.4 m。以碧雞關隧道所在位置四周外延1 000 m左右為界，受影像自身范圍限制，隧道通行方向兩側及北側外延有效距離僅為700 m左右，如圖4所示。

圖4 碧雞關隧道監測范圍內影像數據

本文首先對該隧道監測范圍內的3期遙感影像數據進行了自動分類，根據耕地利用指數、地表存水面積占地表面積比例和植被覆蓋率指標計算內容需要，將類別設置為林地、耕地、水體和其他4大類，在此基礎上人工干預進行了分類結果精細化，得到結果如圖5。

圖5 碧雞關隧道各期分類信息精細化結果

隧道建設3個時期對應各時相的分類信息統計與指標計算結果如表2。

表2 碧雞關隧道分類信息提取結果

由表2中的環境指數分析結果可見，林地與耕地的變化較明顯，因此將用地類型中涉及到林地與耕地相對于隧道建設前的變化進行綜合分析，如表3所示。

表3 隧道地表生態環境變化綜合分析/%

從表3可見，碧雞關隧道建設過程中，生態環境的變化主要表現為其他用地占用耕地和林地，而在隧道營運后，耕地數量有所恢復。在此基礎上分別對隧道建設前-建設施工中、建設施工中-營運3 a后、隧道建設前-營運3 a后的變化對照情況進行疊加，結果如圖6所示。

圖6 碧雞關隧道動態變化提取結果

通過疊加分析可見，碧雞關隧道施工中相對于建設前，地表生態環境變化主要表現為耕地減少，包括其他用地占用耕地以及耕地變為林地，結合信息統計結果可知，變化用地面積占分析范圍內總面積4.5%，營運后相對于施工中存在6%的面積用地類型發生改變，其中2.1%為其他用地占用耕地；1.5%為其他用地占用林地；1.3%為其他用地被復墾為耕地；0.1%的面積為其他用地被復墾為林地；其余1%耕地轉為林地。而營運后相對于建設前則總共存在7.3%的用地類型發生改變，且生態環境變化較建設前有所恢復。

對碧雞關隧道四周各外延1 km左右的3.5 km2范圍內分類結果的綜合分析可知，該范圍內91.2%的用地類型始終未發生改變； 1.5%的耕地在施工過程中被占用，但隧道營運后被恢復； 4.5%的耕地最終被轉化為其他用地； 1.7%的耕地最終被轉化為綠化林地；0.2%的其他用地被復墾為耕地；其余0.9%為其他用地占用林地。

4 結 語

山區公路隧道建設對環境的負面影響以生態環境為主，國內外很少有針對山區公路隧道建設的地表覆蓋環境變化監測，尤其光學遙感技術在該方面的應用研究。相對于中低分辨率衛星遙感影像，高空間分辨率的遙感影像可以提高生態環境動態監測判讀精度，有利于開展大尺度地表變化監測。

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P237.9

B

1672-4623（2015）04-0032-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.012

陽春花，碩士，主要從事國土資源與遙感技術應用、地理國情監測、質量檢查方面的工作。

2015-02-12。

項目來源：2012年重慶市建設科技計劃資助項目（城科字2012第（02-50）號）。