西藏地區(qū)生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)地表遙感監(jiān)測方法與監(jiān)管應(yīng)用

譚杰峻，畢永清，周從斌

(1.西藏自治區(qū)水土保持局，西藏 拉薩 850000；2.中國科學(xué)院 水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川 成都 610041；3.四川省川建勘察設(shè)計(jì)院，四川 成都 610000)

我國是世界上水土流失較為嚴(yán)重的國家之一，水土流失面積達(dá)到294.91萬km2[1]。西藏地區(qū)作為我國重要的生態(tài)屏障，地質(zhì)構(gòu)造特殊，生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失十分嚴(yán)重。近年來越來越多的人為活動(dòng)，擾動(dòng)地表植被、破壞表層土壤，加劇了西藏地區(qū)的水土流失，因此加強(qiáng)對該區(qū)域生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管、預(yù)防水土流失是十分重要的。

為有效監(jiān)管生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)，各級水行政部門需要對生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目活動(dòng)情況進(jìn)行調(diào)查，掌握活動(dòng)位置、范圍大小，及時(shí)發(fā)現(xiàn)違規(guī)違法情況。在生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)測中，最重要的是要獲得生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目活動(dòng)中不同地表擾動(dòng)類型的面積和范圍[2]。傳統(tǒng)對生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)管的方法以現(xiàn)場調(diào)查為主，然而西藏地區(qū)地表擾動(dòng)范圍大的項(xiàng)目多為采礦工程，分布范圍廣，占地面積大，且呈零散分布，加之高原地區(qū)環(huán)境惡劣，監(jiān)督執(zhí)法部門人員難以抵達(dá)現(xiàn)場進(jìn)行監(jiān)督檢查，而高分辨率遙感技術(shù)的應(yīng)用，可在不抵達(dá)現(xiàn)場的情況下識別地表狀況，獲得地表擾動(dòng)面積及擾動(dòng)圖斑數(shù)量。

目前，越來越多的水土保持工作者對遙感技術(shù)在生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)管中的應(yīng)用進(jìn)行了探討[2-4]，但對生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目地表擾動(dòng)范圍的提取及動(dòng)態(tài)監(jiān)測的探討較少。針對高分辨率遙感影像主要是采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄟM(jìn)行信息提取，王少軍等[5]采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，對黃石市大冶鐵礦區(qū)進(jìn)行尾礦堆的提??；羅開盛等[6]采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽笔⊥恋馗脖蛔兓M(jìn)行監(jiān)測，獲得分類精度較高的土地覆被圖；康芮等[4]使用基于面向?qū)ο蟮淖兓O(jiān)測方法對施工期新增的裸地和不透水地面進(jìn)行提取。由于面向?qū)ο蠓诸愔?，地物主要是根?jù)光譜、形狀、紋理等特征及相鄰地物之間的空間關(guān)系進(jìn)行提取，因此特征的選擇非常重要。

作者在對各地物進(jìn)行特征分析的基礎(chǔ)上，對影像分割對象選擇及分類規(guī)則建立進(jìn)行研究，并對結(jié)果進(jìn)行精度分析及評價(jià)，以期為西藏地區(qū)生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目地表擾動(dòng)區(qū)的監(jiān)測和信息提取提供理論和技術(shù)支持。

1 試驗(yàn)區(qū)和數(shù)據(jù)源

1.1 試驗(yàn)區(qū)的確定

試驗(yàn)區(qū)位于29°36′～29°48′N、91°33′～91°48′E的西藏自治區(qū)墨竹工卡縣境內(nèi)。屬高原溫帶半干旱季風(fēng)性氣候區(qū)，土壤以高山草甸土為主，發(fā)育程度低，石礫化、沙化嚴(yán)重，植被覆蓋度低，生態(tài)環(huán)境脆弱。

該試驗(yàn)區(qū)的生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目以采礦工程為主，主要有驅(qū)龍銅礦、知不拉銅多金屬礦和甲瑪?shù)V區(qū)，項(xiàng)目建設(shè)區(qū)主要有露天采場、地下采場、工業(yè)場地、礦區(qū)道路、廢石場、表土堆存場等防治分區(qū)。采礦工程對地表擾動(dòng)面積大、分布廣且類型多樣，易造成嚴(yán)重的水土流失。

1.2 數(shù)據(jù)源

采用國產(chǎn)高分一號衛(wèi)星影像進(jìn)行生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目地表擾動(dòng)區(qū)的信息提取，影像為2014年12月獲取的空間分辨率為2 m的全色影像和8 m的多光譜影像，包括3個(gè)可見光和1個(gè)紅外波段。根據(jù)墨竹工卡縣的地理特征和高分一號衛(wèi)星影像的數(shù)據(jù)特征，影像處理主要包括正射校正和影像融合等預(yù)處理，本研究選擇Gram-Schmidt融合方法進(jìn)行影像融合，融合后的影像能充分保留多光譜影像的光譜信息和高空間分辨率全色影像的空間信息[7]。

2 面向?qū)ο蟮牡乇頂_動(dòng)圖斑提取

2.1 地物特征分析

根據(jù)實(shí)地調(diào)查及此次的研究目的，將研究區(qū)內(nèi)地物分為生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目建成區(qū)、生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)、居民區(qū)、水體、耕地、河灘地、植被、自然裸地(裸巖、石礫、裸地)、雪地等類型。生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)指項(xiàng)目建設(shè)過程中，會(huì)造成水土流失的所有區(qū)域，包括采礦場、棄渣場、尾礦、未硬化的道路、中轉(zhuǎn)場等，還包括有苫蓋措施的擾動(dòng)區(qū)；生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目建成區(qū)是指生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目當(dāng)中已經(jīng)建成的區(qū)域，包括建好的房屋、工程設(shè)施及硬化道路等；自然裸地包括植被覆蓋度極低的裸地和凍融侵蝕等形成的裸巖和石礫。

一般正處于擾動(dòng)期的地表在影像上反射率較高，植被覆蓋度低，其光譜特征與其他因素造成的裸地相似。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，研究范圍內(nèi)分布有大面積由凍融侵蝕、風(fēng)蝕等自然因素造成的石礫、裸巖及自然裸地。其他地物類型在光譜特征、幾何特征上具有較為明顯的差異，因此對擾動(dòng)區(qū)進(jìn)行信息提取的難度主要在如何區(qū)分與擾動(dòng)地塊有相似特征的自然裸地上。根據(jù)分布規(guī)律、光譜特征、紋理特征分別選取亮度、高程、對比度和自定義特征對與擾動(dòng)區(qū)具有相似特征的河灘地、裸巖、石礫和雪地進(jìn)行特征分析(圖1)。

圖1 不同地物特征分析

在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)對河灘地、裸巖、石礫、雪地和擾動(dòng)區(qū)進(jìn)行樣本點(diǎn)的選取，統(tǒng)計(jì)各樣本點(diǎn)所在分割圖斑的特征值。在選擇各類型的樣本點(diǎn)時(shí)，要使樣本點(diǎn)均勻分布，且樣本點(diǎn)盡量包括所有的類型。參與統(tǒng)計(jì)的共有290個(gè)樣點(diǎn)，其中河灘地50個(gè)樣點(diǎn)、裸巖82個(gè)樣點(diǎn)、石礫30個(gè)樣點(diǎn)、雪地28個(gè)樣點(diǎn)、擾動(dòng)區(qū)100個(gè)樣點(diǎn)。

由亮度特征可知，雪地亮度值主要在500～800之間，與52%的擾動(dòng)區(qū)相混合，因此單獨(dú)使用亮度特征無法將非擾動(dòng)區(qū)進(jìn)行剔除，可將此特征與其他特征相結(jié)合用于雪地和河灘地的提取。在高程特征中，河灘地分布于3 000～4 000 m的范圍，在高程5 500 m以上的區(qū)域，主要為裸巖和石礫，而擾動(dòng)區(qū)主要分布于高程為4 000～5 500 m范圍內(nèi)，因此利用高程值可以將河灘地和部分裸巖及石礫剔除。在對比度特征中，裸巖主要分布于對比度小于0.5的范圍內(nèi)，占樣本點(diǎn)的比例為70.73%，在此范圍內(nèi)擾動(dòng)區(qū)占比為8%，因此可以利用對比度進(jìn)行裸巖的提取。在自定義特征中，雪地主要分布在-0.1～-0.05范圍內(nèi)，占抽樣點(diǎn)的89.29%，擾動(dòng)區(qū)占23%，可利用此特征對雪地進(jìn)行提取，并結(jié)合亮度特征、空間特征提取誤分為雪地的擾動(dòng)區(qū)。

通過以上分析可知，對每種地物類型均不能使用單一的特征進(jìn)行區(qū)分，要進(jìn)行相應(yīng)特征的組合，確定適當(dāng)?shù)拈撝颠M(jìn)行提取。使用光譜或紋理特征均無法很好地將石礫地提取出來，通過對影像的觀察，可知石礫地均分布在坡度較陡的地方且面積非常小，據(jù)此將其剔除。此外，擾動(dòng)區(qū)不是單獨(dú)存在的裸地，一般與道路連接，因此在進(jìn)行擾動(dòng)區(qū)提取的過程中，空間特征也是一個(gè)非常重要的特征。

2.2 影像分割

在進(jìn)行生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)提取時(shí)，考慮到試驗(yàn)區(qū)內(nèi)地物類型多樣，在信息提取的過程中若只使用單一的分割尺度，生成影像對象的時(shí)候，容易造成過度分割和欠分割。為了滿足對不同地物的提取，需要針對不同的地物，進(jìn)行相應(yīng)尺度的分割。在進(jìn)行多尺度分割之前需要確定參與分割的波段數(shù)及其權(quán)重、均質(zhì)性因子及多尺度分割參數(shù)。

一般情況下多尺度分割方法是利用遙感影像的光譜特征和形狀特征進(jìn)行分割，考慮到相鄰像元的空間分布關(guān)系，將紋理特征影像、植被指數(shù)影像融入分割對象當(dāng)中，可獲得區(qū)域一致性更好的分割對象[8]。

不同的分割尺度形成不同的影像對象層，對應(yīng)不同地物的提取。根據(jù)本試驗(yàn)?zāi)康?，在eCongnition軟件上進(jìn)行影像分割，通過一定的試驗(yàn)，結(jié)合人為主觀目視判斷的方法，選擇適當(dāng)?shù)姆指畛叨?。為了找到最佳的分割結(jié)果，本研究通過設(shè)置多組不同分割參數(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)，對比分割結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當(dāng)分割尺度、形狀因子、緊致度設(shè)置為80、0.8、0.5，可以很好地將尾礦壩、大面積植被分割出來；參數(shù)設(shè)置為55、0.3、0.8時(shí)，道路、水體分割較好；參數(shù)設(shè)置為35、0.3、0.7時(shí)對居民區(qū)建筑分割效果較好(圖2)。

圖2 不同尺度地物分割結(jié)果

2.3 分類規(guī)則的設(shè)定

對影像進(jìn)行多尺度分割后，影像變成了對象集，在此基礎(chǔ)上對地物進(jìn)行分類，本研究采用模糊分類法，通過建立規(guī)則集進(jìn)行分類。由于研究區(qū)為高原地區(qū)，地形高差大，因此在分類規(guī)則中加入高程和坡度因子。

在分類過程中，參與特征計(jì)算的主要有光譜特征、形狀特征、紋理特征等。光譜特征主要包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)影像特征和地物類別，非擾動(dòng)區(qū)相對于擾動(dòng)區(qū)在紋理特征上對比度較小，且亮度低于一般的擾動(dòng)區(qū)，擾動(dòng)區(qū)地表無植被覆蓋，且擾動(dòng)痕跡明顯，因此使用紋理特征的對比度結(jié)合亮度和植被指數(shù)的組合可以將人工地物完全提出。礦區(qū)道路的形狀特征較為明顯，所以選用長寬比和長度特征進(jìn)行提取，并使用亮度特征區(qū)分硬化和非硬化道路。尾礦壩在影像上呈黑白兩色顯示，白色壩體在近紅外具有高反射率，黑色壩體具有規(guī)則的形狀，且與白色壩體相鄰，因此使用近紅外波段均值、形狀指數(shù)特征進(jìn)行尾礦庫壩體的提取。礦區(qū)建筑具有明顯的形狀特征，因此采用NDVI和矩形匹配特征進(jìn)行提取。耕地主要分布在坡度較緩、海拔相對較低的地方，與居民區(qū)相鄰，形狀特征明顯，使用坡度信息和形狀指數(shù)進(jìn)行提取。河灘地與水系相鄰，且分布在海拔相對較低、坡度平緩的地區(qū)，可使用坡度特征與高程特征并結(jié)合與水的位置關(guān)系進(jìn)行提取。居民區(qū)主要由房屋和細(xì)小道路組成，房屋成片或獨(dú)立存在，與耕地相鄰，在影像上紋理特征較為明顯，因此使用紋理特征和與耕地的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行居民地的提取。

在進(jìn)行信息提取時(shí)，在一個(gè)對象層次上很難將所有地物提取出來，需要在不同的對象層上進(jìn)行相應(yīng)對象的提取，影像對象可以充分利用相鄰對象、父對象、子對象信息。擾動(dòng)區(qū)地物類型復(fù)雜多樣，在進(jìn)行地物提取時(shí)，采用分層逐步提取的方法，先將與擾動(dòng)區(qū)特征差異較大的地物提取出來，再逐步組合特征進(jìn)行非擾動(dòng)區(qū)的剔除，最后獲得擾動(dòng)區(qū)提取結(jié)果。本研究先在分割尺度較大的第一個(gè)對象層進(jìn)行植被、尾礦壩、水體及擾動(dòng)區(qū)的提取，后在分割尺度為55的第二個(gè)對象層上進(jìn)行礦區(qū)建筑、耕地、道路、河灘地和裸巖的剔除，最后在分割尺度為35的對象層上進(jìn)行居民點(diǎn)、雪地和部分裸巖的剔除，分層提取結(jié)果如圖3所示。

2.4 結(jié)果分析

為定量分析生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)提取結(jié)果的精度，結(jié)合谷歌影像和實(shí)地考察資料對研究區(qū)進(jìn)行目視解譯，以手動(dòng)勾繪的擾動(dòng)區(qū)圖斑作為參考，分析面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄌ崛_動(dòng)區(qū)的精度。將分類結(jié)果與目視解譯結(jié)果的矢量圖層轉(zhuǎn)為像元大小為2的柵格影像，采用混淆矩陣的精度評價(jià)方法，對2014年擾動(dòng)區(qū)提取結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià)，如表1。

表1 2014年擾動(dòng)區(qū)提取評價(jià)

2014年正確提取擾動(dòng)區(qū)的像元數(shù)為2 533 510，正確率為83.7%。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該方法可有效提取擾動(dòng)信息，能夠滿足對生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)進(jìn)行監(jiān)測的需要。

3 基于遙感的生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)管

生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)管的主要任務(wù)是了解生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目的擾動(dòng)地表和防治責(zé)任范圍變化情況，掌握生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目的水土保持工作動(dòng)態(tài)。監(jiān)管指標(biāo)主要有擾動(dòng)地塊邊界、擾動(dòng)地塊面積、擾動(dòng)變化類型、擾動(dòng)圖斑類型、擾動(dòng)合規(guī)性及建設(shè)狀態(tài)。

本研究選擇西藏自治區(qū)墨竹工卡縣進(jìn)行監(jiān)管示范，墨竹工卡縣境內(nèi)的生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目主要有電力工程、堤防工程、井采金屬礦及露天金屬礦等類型，以礦山開采為主。露天采礦工程對地表擾動(dòng)面積大，范圍廣，會(huì)造成嚴(yán)重的水土流失。利用高分一號衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源，包括分辨率為2 m全色波段和8 m多光譜影像。

圖3 擾動(dòng)區(qū)分層提取結(jié)果

時(shí)相分別為2014年12月和2016年12月。將擾動(dòng)圖斑與防治責(zé)任范圍進(jìn)行疊加分析，確定擾動(dòng)圖斑的合規(guī)性，發(fā)現(xiàn)2014年擾動(dòng)圖斑共有181個(gè)，其中合規(guī)的有118個(gè)，超出防治責(zé)任范圍的有61個(gè)，地點(diǎn)變更的有2個(gè)；2016年擾動(dòng)圖斑共有208個(gè)，合規(guī)圖斑有139個(gè)，超出防治責(zé)任范圍的有80個(gè)，地點(diǎn)變更的有2個(gè)。

通過對兩期生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目的擾動(dòng)圖斑影像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及變化分析，可得兩期擾動(dòng)圖斑數(shù)量和擾動(dòng)圖斑變化情況，見表2。

表2 擾動(dòng)圖斑變化情況

通過對擾動(dòng)圖斑變化情況的分析，可發(fā)現(xiàn)擾動(dòng)圖斑在2016年新增的面積達(dá)到了661.44 hm2，變化圖斑主要分布在驅(qū)龍、甲瑪和知不拉礦區(qū)。

4 結(jié) 語

目前，利用遙感技術(shù)開展生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持動(dòng)態(tài)監(jiān)管，已在全國范圍內(nèi)廣泛開展。筆者以西藏地區(qū)墨竹工卡縣生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目區(qū)為例，對人為擾動(dòng)區(qū)的提取進(jìn)行了研究，并選擇區(qū)域進(jìn)行監(jiān)管應(yīng)用。在利用高分辨率遙感影像進(jìn)行生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)的提取時(shí)，分割尺度、特征選擇、分類規(guī)則及地物分類順序都對分類結(jié)果有非常重要的影響。

本研究在考慮西藏地區(qū)獨(dú)特的地表環(huán)境在影像上的表現(xiàn)特征的基礎(chǔ)上，首先對區(qū)內(nèi)生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)與其他具有相似特征的地物采用抽樣統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行特征分析，獲得了它們在各特征的分布范圍，為地物分類時(shí)特征的選擇提供了依據(jù)。為獲得較好的分類對象，將紋理特征和植被指數(shù)特征影像作為分割對象，并通過分割尺度試驗(yàn)，確定了3個(gè)分割尺度。首先在分割尺度為80的情況下提取了擾動(dòng)區(qū)、水體、植被、尾礦壩，在分割尺度為55時(shí)對上一層分為擾動(dòng)區(qū)的對象進(jìn)行道路、礦區(qū)建筑、耕地、河灘地和裸巖的提?。黄浯卧诜指畛叨葹?5的對象層中，繼續(xù)對上一層分為擾動(dòng)區(qū)的對象進(jìn)行居民地、雪地和自然裸地的提取，最終獲得2014年及2016年生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目擾動(dòng)區(qū)的提取結(jié)果。對分類結(jié)果進(jìn)行精度分析，發(fā)現(xiàn)此方法的提取結(jié)果精度較高。該分類結(jié)果可為西藏地區(qū)生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目水土保持監(jiān)管提供精度較高的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。此外，西藏地形地貌復(fù)雜多樣，該方法適用于海拔較高、植被覆蓋度較低的區(qū)域，對于海拔較低、植被覆蓋度高的區(qū)域還需要探討。