水土流失地理國情監測關鍵技術研究

馮存均

(1. 浙江省地理信息中心，浙江 杭州 310012; 2. 浙江省地理國情監測中心，浙江 杭州 310012;

3. 地理國情監測國家測繪地理信息局重點實驗室，浙江 杭州 310012)

Research on Analysis of Soil Erosion Based on Geographic Conditions Monitoring

FENG Cunjun

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水土流失地理國情監測關鍵技術研究

馮存均1,2,3

(1. 浙江省地理信息中心，浙江 杭州 310012; 2. 浙江省地理國情監測中心，浙江 杭州 310012;

3. 地理國情監測國家測繪地理信息局重點實驗室，浙江 杭州 310012)

Research on Analysis of Soil Erosion Based on Geographic Conditions Monitoring

FENG Cunjun

摘要：開展水土流失遙感監測，對水土流失情況及其防治效果進行動態監測和評估，是預防監督和治理工作的基礎和前提，對保護生態環境具有重要意義。本文在地理國情監測框架下，利用多源多時相多分辨率異構數據，綜合利用各類地理國情監測技術方法，研究形成了一套準工程化的水土流失分布提取及統計分析方法，并成功應用于某縣級研究區；同時將高分辨率彩色航片、各類基礎測繪等數據應用于水土流失變化驅動力分析，取得了顯著成效。隨著未來地理國情監測常態化工作的開展，地表覆蓋、高精度地形地貌數據等地理國情監測成果也將為水土流失監測提供更直接、更豐富的數據支撐，進一步提高監測效率和精度。

關鍵詞：水土流失；地理國情監測；高分辨率影像

水土流失是土地退化的根本原因，也是導致生態環境惡化的重要因素。我國是世界上水土流失最嚴重的國家之一，水土流失已成為中國的頭號環境問題。開展水土保持監測，從保持水土資源和維護良好的生態環境出發，運用地面監測、遙感、全球定位系統、地理信息系統多種信息獲取和處理手段，對水土流失的成因、數量、強度、影響范圍、危害及其防治效果進行動態監測和評估，是水土流失預防監督和治理工作的基礎和前提。

在周期性大范圍水土流失監測方面，國內外已開展了大量研究、實踐工作[1-3]。遙感技術具有多源性、宏觀性、周期性、綜合性及量化特征，因此大范圍水保監測主要采用遙感技術。使用的遙感數據源有TM、HJ-1A/B等，空間分辨率為30 m。基于TM影像和高程數據，浙江省完成了2009年全省水土流失遙感普查工作，進一步佐證了遙感技術在水土流失監測中的可行性與優勢。

2011年，國家測繪地理信息局、浙江省人民政府決定聯合開展“浙江省地理國情監測試點”項目[4]，其中一個子課題就是從地理國情監測的視角開展水土保持監測的關鍵技術研究。與目前常見的水土流失遙感調查技術相比，地理國情監測可在以下幾個方面為水土保持遙感動態監測提供更好的支持：①地理國情監測可為水土保持監測提供更加精確的數據支持。地理國情監測獲取的多時相多分辨率衛星影像、高分辨率航片、基礎地理信息數據可進一步提高成果準確度，也為分析水土流失變化原因提供了必要的數據源。②地理國情監測可為水土保持監測提供相應的技術支撐。地理國情監測中自動化、智能化的地理信息提取技術可應用于水土流失信息快速準確提取，時空分析技術將為多時相水土保持監測成果對比、趨勢及驅動力分析提供重要支持[5]。

本文在地理國情監測框架下，以浙江省德清縣為例，充分利用多源多分辨率遙感影像、基礎地理信息數據、各類專題數據等，提取土地利用、植被覆蓋度、坡度等水土流失關鍵影響因子，在此基礎上根據水利部頒發的《土壤侵蝕分類分級標準》[6]進行2011年水土流失信息提取，并基于測繪與地理信息部門積累的多時相基礎地理信息數據、高分辨率遙感影像進行2009—2011年水土流失變化情況統計和變化原因分析，研究探索一套更加精確、分析相對深入的水土流失遙感動態監測方案。

一、數據源分析

獲取和處理的數據主要包括多源多時相多分辨率遙感影像、基礎地理信息數據、各類專題數據等。

1. 多源多時相多分辨率遙感影像

選取2011年SPOT5原始影像(全色分辨率2.5 m、多光譜10 m)，用于提取植被覆蓋度信息、土地利用信息等。

選取2011年0.2 m高分辨率彩色航片(少部分區域為2010年底的0.5 m分辨率彩色航片)、2009年SPOT5影像制作的DOM產品，用于水土流失變化原因分析。

2. 基礎地理信息數據

高精細的地表高程模型(DEM)是計算高精度坡度信息的基礎，也是關系到水土流失信息提取顆粒度的一項重要因子，本文采用2011年1∶10 000基礎地理信息數據庫中的5 m格網DEM數據用于坡度信息提取及遙感影像的高精度地形輻射糾正。

同時，還選取了2009年和2011年的1∶10 000數字線劃圖中的地類名稱輔助點用于輔助土地利用信息提取、水土流失變化原因分析。

3. 各類專題數據

本文使用的各類專題數據主要包括水保樣地調查數據、土地利用調查數據。

水保樣地調查數據來源于第一次全國水利普查水土保持專項普查。調查時間主要集中在2011年，包含土地利用類別、植被種類、植被覆蓋度、林木郁閉度等實地調查信息。本文主要用于土地利用信息、植被覆蓋度、水土流失等級等的提取和驗證。

土地利用調查數據時相為2004年，主要用于輔助土地利用信息提取。

此外本文還使用了縣級行政區劃等數據，用于地類單元統計。

二、水土流失信息提取

水土流失信息提取主要包括數據預處理、評價因子提取、水土流失評價及成果統計等環節，如圖1所示。

圖1　水土流失信息提取流程

1. 數據預處理

對2011年SPOT5遙感影像進行輻射定標、基于暗像元的大氣糾正、基于高精細DEM數據的幾何光學模型地形輻射糾正，以便獲取表征實際物理量的植被NDVI指數信息。

2. 評價因子提取

主要提取土地利用、植被覆蓋度、坡度3項水土流失關鍵影響因子。

針對土地利用因子，根據《土壤侵蝕分類分級標準》，僅需提取水田、水體、城鎮及農村用地等地類圖斑。本文基于SPOT5影像、土地利用調查數據、彩色航空影像、基礎地理信息DLG數據等，以計算機自動分類為主、人工修正為輔的方法提取土地利用信息。在自動分類中，根據地類光譜特征差異情況，綜合使用基于專家知識的決策樹法和最大似然法進行自動分類，提高了分類效率。

針對植被覆蓋度因子，基于前述獲得的植被NDVI指數，采用像元二分模型進行提取。即假設影像上每個像元的信息可以分為土壤與植被兩部分。通過遙感傳感器所觀測到的信息S，就可以表達為由綠色植被成分所貢獻的信息Sveg與由土壤成分所貢獻的信息Ssoil這兩部分。將S線性分解為Ssoil、Sveg兩部分，即

S=Ssoil+Sveg

通過比例換算關系可知，植被覆蓋度fc計算公式為

fc=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)

植被NDVI指數可作為觀測信息S的近似線性表征，在NDVI影像基礎上，結合實地植被覆蓋度采樣調查數據，可獲取上述fc計算公式中土壤與植被兩個未知參量，然后根據該參量即可計算各個像元的植被覆蓋度信息。

針對坡度因子，本文基于5 m格網DEM數據，先計算每個像元的坡度信息，并進行坡度分級，采用自動分區分片并行計算方式進行快速矢量化，最終采用無縫拼接技術快速合成全區坡度分級成果。

在完成土地利用、植被覆蓋度因子提取后，采用實地驗證方式進行采樣驗證。

3. 水土流失評價及成果統計

在完成土地利用、植被覆蓋度、坡度3種因子的提取后，根據《土壤侵蝕分類分級標準》計算各單元水土侵蝕等級并進行成果統計，如圖2所示。

在完成水土流失圖斑提取后，采用實地驗證、高分辨率影像驗證等方式對其進行采樣驗證。

研究區水土流失圖斑分布如圖3所示，統計結果見表1。

圖2　水土流失綜合評價流程

圖3　2011年研究區水土流失分布

等級面積/km2比例/(%)無明顯902.3796.21輕度16.051.71中度13.821.47強烈3.770.40極強烈1.500.16劇烈0.410.05

研究區內不同坡度、不同高程各級水土流失區面積占比情況如圖4、圖5所示。分析可知，劇烈程度高的水土流失區往往分布在坡度較大的區域。不同高程上各級水土流失區的分布差異明顯弱于坡度因素。

圖4　2011年研究區內不同坡度各級水土流失分布區占比

圖5　2011年研究區內不同高程各級水土流失分布區占比

三、水土流失變化分析

本文對比分析2011年水土流失分布與2009年對應監測成果，從變化面積、轉移矩陣、變化強度及分布等方面對研究區內水土流失變化情況進行統計；并輔助多期高空間分辨率遙感影像和基礎地理信息數據，選取水土流失變化典型區域，分析變化原因。

研究區內水土流失總面積減少9.55 km2，各等級面積對比如圖6所示，各等級變化矩陣見表2。

圖6　研究區水土流失面積對比

水土流失變化強度是水土流失等級變化顯著程度的度量，每個水土流失變化圖斑的變化強度等于變化前后水土流失等級的差值，流失減弱取正數，流失增強則取負數。研究區內兩期強度變化如圖7所示。減弱1個等級的圖斑總面積占總變化面積的36.52%。

表2　研究區水土流失面積變化矩陣　km2

圖7　研究區水土流失變化強度面積統計

變化在空間上的分布如圖8所示。針對典型變化區域，本文基于多期1∶10 000數字線劃圖、多期衛星影像及高分辨率彩色航片對變化原因進行實證研究和分析總結。采用該方法可以判斷導致等級變化的總體原因(如圖9所示)，通過歸納總結可得出水土流失等級變化的總體驅動力，為水土保持工作提供決策依據。

圖8　研究區水土流失變化強度分布

四、結束語

本文在地理國情監測框架下，利用多源多時相多分辨率異構數據，綜合利用各類地理國情監測技術方法， 研究形成了一套準工程化的水土流失分布提取及統計分析方法，并成功應用于某縣級研究區。本文充分挖掘測繪與地理信息行業獲取的高分辨率彩色航片、各類基礎測繪數據等的優勢，將其應用于水土流失變化驅動力分析研究。研究結果表明，基于此類高分影像和多期調繪數據，結合實證研究和變化統計方法，對區域變化驅動力分析具有顯著成效。隨著地理國情普查工作的不斷推進，形成的地表覆蓋、高精度地形地貌數據也將為水土流失遙感監測的土地利用因子、坡度因子提取提供更加直接、更加豐富的數據支撐，進一步提高監測的效率和精度。

圖9　局部區域水土流失變化原因分布

參考文獻：

[1]周祖煜,章孝燦,聶國輝,等.基于多源遙感數據的浙江省水土流失遙感監測[J].中國水土保持科學,2011,9(2): 4-10.

[2]邵子玉. 基于高分辨率遙感影像的水土流失監測方法研究[J].中國水土保持,2010(2): 11-12.

[3]王文娟，張樹文，李穎,等. 高分辨率遙感影像在水土流失定量評價中的應用探討[J].農業系統科學與綜合研究,2008,24(4): 441-446.

[4]浙江省地理國情監測試點項目總體實施方案[R]. 杭州： 浙江省測繪與地理信息局，2011.

[5]馮存均，左石磊，詹遠增.地理國情監測工作機制探討[J]. 測繪科學,2014，39(4): 50-54.

[6]中華人民共和國水利部.土壤侵蝕分類分級標準：SL190—2007[S].北京：中國水利水電出版社,2008：8-9.

引文格式： 馮存均. 水土流失地理國情監測關鍵技術研究[J].測繪通報，2016(1)：121-124.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0030.

作者簡介：馮存均(1971—)，男，碩士，教授級高級工程師，主要從事地理國情監測工作與研究。E-mail: fcjgis@163.com

基金項目：浙江省地理國情監測試點項目(201159)

收稿日期：2014-11-13

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)01-0121-04