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遙感技術在露天礦土壤濕度反演中的應用

2018-05-14 17:05:48王曉雪
農村經濟與科技 2018年10期
關鍵詞:遙感技術

王曉雪

[摘 要]我國社會經濟的快速發展,導致礦產資源需求迅猛增加,隨著礦產資源開發強度的不斷增大,不可避免地會引發很多的環境問題,如:地質環境災害、大氣污染等。土壤濕度是監測礦區土壤質量的重要指標之一,土壤濕度狀況也是生態環境健康狀態的一個敏感指示因子。隨著遙感技術的不斷發展,可以將遙感技術應用于礦山監測中,可以利用遙感技術結合地理信息系統強大的分析功能有效地進行實時、動態、大范圍的土壤濕度監測,克服了傳統的土壤濕度監測方法的局限性,對礦區環境保護和重建具有十分重要的意義。

[關鍵詞]遙感技術;露天礦;土壤濕度;反演

[中圖分類號]S152.7 [文獻標識碼]A

本文采用2002年5月18日、2006年5月29日、2010年6月25日和2014年6月4日共四期的Landsat遙感數據,對2000年至2014年間的遼寧省本溪市南芬露天鐵礦礦區的土壤濕度進行遙感反演,由SMMI指數得出了研究區的土壤濕度時間、空間變化情況,并利用NDVI對土壤濕度反演結果加以驗證。實驗為研究礦區土壤水分損失提供依據,同時,也給該地區的經濟發展和環境保護提供了科學決策依據。

1 引言

將遙感技術應用于地表環境變化的監測可以取得良好的效果。國外利用遙感方法進行土壤濕度探測的可行性始于60年代末。之后,遙感波段從可見光,近、中、遠紅外,發展到微波遙感波段(熱紅外、L,C,X波段等)。探測方法和途徑也迅速發展到了作物表面溫度、土壤含水量、地區蒸發估計等。近年來,從多維光譜特征空間提取土壤濕度信息得到了廣泛的關注,一些基于光譜特征空間的土壤濕度反演算法已經被提出。陳志明根據二維空間分布和變化紅 - 近紅外光譜中植被 - 土壤二元組成的規律提出垂直干旱指數(PDI),在順義和寧夏農田土壤濕度監測中效果良好。繼PDI后,修改垂直干旱指數(MPDI)、短波紅外SM指數(SIMI)和土壤水分監測指數(SMMI)陸續被提出。學者基本上在固定背景土壤線上基于RS光譜特征空間建立了SM監測方法,但土壤背景隨土壤類型、有機質、礦物質導致監測精度的不確定性。SMMI不隨土壤線而變化,在露天礦中土壤濕度監測中具有很強的競爭優勢。

2 原理

根據由TM波段3(Red)、波段4(Nir)、波段5(SWIR)和波段7(SWIR)的反射率數據建立的二維光譜特征空間散點圖,構建土壤濕度監測模型(圖1)。從圖2可知,由B點濕潤裸土到A點半濕潤全植被覆蓋,再到C點干燥裸土,土壤濕度趨于逐漸減少。可以憑借二維特征空間中的任意一點E到坐標原點O的距離來說明土壤濕度的變化狀況,即當點E位于B點時,∣OE∣最小,土壤濕度最高;當點E位于C點時,∣OE∣最大,土壤濕度最低。對于黑體,∣OE∣為零,正好落在坐標原點,除此外具有一定反射能力的任何物體越濕潤點E越接近原點。一般來說,水體或較濕潤區域的空間最接近O點,較干旱的區域或水分較低的植被覆蓋區的空間都遠離O點.因此,∣OE∣距離的變化在一定程度上反映了土壤濕度的變化。∣OE∣可以表達為:

式中ri,rj分別為TM第i波段和第j波段地表反射率,如在Nir-Red空間中,i=4,j=3。為使∣OE∣介于0—1之間,選擇∣OE∣/∣OD∣的值作為土壤濕度表征指數,由于∣OD∣一為固定值,這樣構建的TM土壤濕度監測指數為:

隨著SMMI指數的增加,土壤濕度呈明顯下降趨勢。

3 實驗

南芬鐵礦是鞍-本地區典型的BIF鐵礦,是目前中國乃至亞洲最大的黑色冶金露采礦山,也是本溪鋼鐵集團鐵礦石主要生產基地之一,位于遼寧省本溪市南芬區東南方向25km處,北距沈陽市108km,南距丹東市150km。地理坐標:東經: 123°47′42.6″一123°49′30.8″,北緯: 41°04′41.0″~41°06′36.1″,礦區南北長5.5km,東西寬0.4~1km,面積為4.6km2。以2002年5月18日,2006年5月29日,2010年6月25日和2014年6月4日四場景Landsat圖像作為數據源,軌道號為:119/31,圖像的空間分辨率為30 m。預處理包括:輻射校正,大氣校正,坐標變換,圖像裁剪和格式轉換。經過預處理,建模和計算SMMI和NDD在ERDAS。在ARCGIS中顯示結果。 以2002年的情況反映了較早的時期,2014年露天礦的土壤濕度反演狀況來反映近期露天礦的土壤水分,其他年份的可用于協助分析。流程圖如圖2所示。

4 結果與分析

本文利用TM影像波段4和波段7反射率數據構建二維光譜特征空間,采用前人在0—5cm深度土壤濕度方面,基于SWIR-Nir特征空間構建的SMMI(7,4)來監測遼寧省本溪市南芬露天鐵礦礦區2002年至2014年的土壤濕度時空變化狀況,并提取該區域的NDVI指數加以驗證。

4.1 反演結果

利用TM遙感影像的SWIR-Nir特征空間構建的SMMI(7,4)作為評價指標,以本文以2002年5月18日、2006年5月29日、2010年6月25日和2014年6月4日共四期的Landsat遙感數據為數據源,監測遼寧省本溪市南芬露天鐵礦的土壤濕度時空變化狀況。

以2002年5月18日的TM影像來反映相對較早期的情況,以2014年6月4日的OLI遙感影像反映近期礦區植被、土壤濕度等方面的變化,2006年5月29日、2010年6月25日的landsat-5 TM遙感影像可用來進行輔助分析礦區環境的變化。

2002年5月18日南芬礦區經賦值后的SMMI平均值為2.606656,2006年5月29日平均值為2.697908,2010年6月25日平均值為2.912298,2014年6月4日平均值為3.028342。可知該區SMMI總體呈增大趨勢,但SMMI與土壤濕度呈負相關關系,因而礦區的表層土壤濕度是減小的。

4.2 結果驗證

2002年5月18日南芬礦區NDVI平均值為4.599884,2006年5月29日平均值為4.570920,2010年6月25日平均值為4.777734,2014年6月4日平均值為4.616007。相對于2002年的NDVI分布情況,2006年植被指數偏小,長勢較差;2010年的NDVI明顯變大,植被長勢較好,2014年的NDVI略微變大。研究區域整體的NDVI值總體基本不變,但就礦區周圍的NDVI分布情況可知,該礦區2001年到2014年間的NDVI呈降低趨勢,2002年較2014年礦區周圍藍色變深,即NDVI值變小。而土壤濕度與植被指數基本呈正相關,植被指數高的地方,土壤濕度一般相對較高,因而礦區周圍表層土壤濕度是降低的。

5 結論

基于SWIR-Nir特征空間的SMMI對南芬露天鐵礦2002 - 2014年的土壤水分進行基于時間和空間變化監測。并以NDVI結果驗證了該指數的反演結果。 根據SMMI在南芬露天得到SM的空間分布,直接反映出來土壤濕度的變化情況為:南芬露天鐵礦,從2002年到2014年的土壤濕度呈下降趨勢; 在未來的工作中,應該有多傳感器,多時間遙感的SM動態實時監控。RS結合GIS將取得更好的效果。結論如下:

(1)利用landsat5和landsat8遙感圖像能夠達到研究區礦山土壤濕度監測的目的,并能得到滿意的效果;

(2)構建的不依賴于土壤背景線的土壤濕度監測指數(SMMI)能反映地表土壤濕度狀況;

(3)根據反演模型和landsat遙感影像對研究區土壤濕度進行反演,獲得研究區土壤濕度空間分布圖,該圖直觀地反映了土壤濕度的空間分布狀況;

(4)南芬礦區周圍2002年至2014年間的NDVI指數呈降低趨勢;

(5)南芬礦區2002年至2014年的土壤濕度呈減小趨勢;

(6)利用RS結合GIS可以對礦山土壤濕度監測,并達到滿意的效果,利于礦山環境的改善。

[參考文獻]

[1] 胡猛,馮起,席海洋.基于MODIS數據的干旱區土壤水分反演.國土資源遙感[J],2014(01).

[2] 蔡博峰,劉春蘭,陳操操,等.露天煤礦生態環境遙感監測與評價方法研究——以霍林河一號露天礦為例[J].中國礦業,2009(06).

[3] 蔡博峰,陳操操,王海華,等.內蒙古霍林河一號露天礦生態環境的遙感監測與評價[J].煤炭工程,2009(06).

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