基于RSEI的生態質量動態變化分析
——以丹江流域(河南段)為例

王 勇，王世東

(河南理工大學測繪與國土信息工程學院,454000,河南焦作)

南水北調中線工程作為國家的重大基礎工程，對于緩解我國北方地區的水資源緊張的問題具有重要的現實意義。丹江流域(河南段)作為其主要的水源地，其生態質量的好壞引起人們的高度關注，而近20年來隨著城市化進程的加快，丹江流域(河南段)部分區域的生態環境明顯遭到破壞，如何對流域的生態質量進行大范圍、長時間周期性監測與評估已成為首要的考慮問題。遙感因其可以對地面進行實時快速的周期性觀測的優點在生態環境領域得到廣泛應用，已成為監測區域生態質量的重要手段[1-4]。

對于遙感數據，通常采用計算各類遙感指數來監測區域的生態質量，例如：孟丹等[5]利用NDVI數據并結合降水、氣溫等資料對京津冀等地區NDVI的變化特征和空間分布進行研究，并分析影響植被覆蓋度變化的氣候因子驅動力；羅敏等[6]以NDVI為指示因子，分析塔里木河2000—2013年間NDVI的時空變化特征，探討區分降水、氣溫氣候因子以及人類活動對植被覆被變化的影響；丁小松等[7]利用Landsat系列影像提取水體指數并計算水陸分割閾值，對大連市獐子島的海岸線進行自動提取并分析其時空變化原因；王小平等[8]通過提取各類水體指數值并結合實測數據建模分析，對艾比湖流域的地表水水質進行監測；王樂[9]對西安市不同時期的地表溫度進行反演，并結合其他研究數據，分析研究西安市的城市熱島效應。但是，單一的遙感指數并不能完全反映區域的生態質量狀況，學者開始考慮綜合多個遙感指數信息監測區域的生態質量。由徐涵秋提出的遙感生態指數(RSEI)目前已經得到了較為廣泛的應用[10-13]，例如劉智才等[12]利用遙感生態指數對杭州市的生態變化進行監測，并分析引起杭州市生態質量降低的原因。該指數集成了由遙感影像中提取的某些能反映區域生態質量的指標，對其進行長時間周期性的監測，具有較高的參考價值；但是目前遙感生態指數主要以城市為研究對象，監測分析其生態質量變化，對于流域尺度的生態質量變化的研究較少，特別是對于丹江流域(河南段)的生態質量研究尚未見報道。

因此，為進一步研究南水北調中線工程水源地的生態質量變化情況，本文以丹江流域(河南段)為研究區，利用1998、2008和2017年的Landsat 系列衛星影像，集成耦合得到研究區各年份的遙感生態指數，對研究區歷年的生態質量狀況進行監測，并結合研究區的經濟發展狀況分析其變化原因，以便為水源地的保護提供合理的科學依據和數據支撐。本研究為保護水源地的水質安全，以及監測區域的植被覆蓋和水土流失狀況提供一種新的技術手段。

1 研究區概況

丹江流域(河南段)位于河南省西南部，秦嶺余脈伏牛山南麓，與湖北省、陜西省相臨，包含三門峽市盧氏縣部分鄉鎮、洛陽市欒川縣部分鄉鎮，南陽市的西峽縣、淅川縣，以及內鄉縣、鄧州市部分鄉鎮，總面積為8 218 km2,其中南陽市6 668 km2，三門峽市1 238 km2，洛陽市312 km2，地理坐標為E 110°52′～112°，N 33°30′～34°之間。研究區地處北亞熱帶向暖溫帶過渡地帶，林地面積約為4 280 km2，主要分布于西部和北部山區，耕地面積約為1 470 km2,主要分布于中部和東南部的平原及丘陵地帶，其中大部分耕地為旱地，水澆地僅占耕地面積的5%左右。

2 材料與方法

研究選取3景Landsat系列衛星遙感影像作為數據源，日期分別為1998.09.06(TM)、2008.09.01(TM)和2017.08.09(OLI和TIRS)(圖1)。所選的3期影像季節相近，避免因植被生長狀態不同造成的影響。

圖1 丹江流域(河南段)遙感影像Fig.1 Danjiang River Basin(Henan section) remote sensing images

為減少地形、光照和大氣等因素對不同時相影像的影像，保證影像在空間疊加分析中的準確性，需要對三期影像進行預處理：1)對影像進行輻射定標，采用Chander和Chavez的模型和參數將影像的灰度值轉換為傳感器處的反射率[14-15]；2)為消除大氣和光照等因素對地物反射率的影響，需要對輻射定標后的影像進行Flaash大氣校正；3)采用二次多項式和最鄰近像元法對不同時相的3期影像進行幾何校正，使其均方根誤差滿足小于0.5個像元的精度要求，避免后期進行差值計算時出現誤差。

作者采用遙感生態指數(RSEI)監測研究區的生態環境狀態及變化情況。該指數由徐涵秋[10]提出，選取綠度、濕度、熱度和干度4個與人類日常生活密切相關的指標并通過主成分分析進行集成，克服了各指標之間的不相關性。遙感生態指數(RSEI)與2006年國家環保部頒發的《生態環境狀況評價技術規范》中的生態環境狀況指數(EI)[16-18]相比具有明顯的優勢，避免了人為的主觀因素造成的影響，可以對研究區的生態質量進行可視化表達和建模分析。其中綠度指標的計算方法見文獻[19],濕度指標的計算方法見文獻[20-21]，熱度指標的計算方法見文獻[12，22-23],干度指標的計算方法見文獻[24]。利用上述方法計算得到的各指標能夠反映研究區不同方面的生態環境狀況，但是其量綱各不統一，因此在構建遙感生態指數前需要進行歸一化處理，避免因權重失衡造成的影響[25-26]。通用的歸一化公式為

NIi=(Ini-Imini)/(Imaxi-Imini)。

(1)

式中：NIi為上述4個指標歸一化后的數值；Ini為該指標在像元n處的數值；Imaxi為該指標的最大值；Imini為該指標的最小值。歸一化后各指標的數值范圍應在[0,1]之間。

筆者采用主成分分析集成歸一化處理后的指標數據，主成分分析法(PCA)是一種將多個變量通過正交線性變換來選出少數重要變量的多維數據壓縮技術，得到的第1個主分量是對原始多變量數據集貢獻最大的新變量。該方法最大的優點就是根據數據本身的性質和各個指標對各主分量的貢獻度來自動客觀地確定集成各指標的權重，較大地避免了由于主觀因素造成的誤差，保證結果的可靠性。

由于丹江口水庫的水域面積占研究區總面積的4%以上，在進行主成分分析前需要利用改進的歸一化差異水體指數(MNDWI)對水體進行掩膜處理[27]，避免影響PCA的荷載分布。再將歸一化后的4個指標合成一副影像并進行主成分分析。

利用ENVI中的主成分分析模塊可以得到的第1主成分PC1，進而對PC1進行歸一化處理得到遙感生態指數，其計算公式為

RSEI=(PC1-PC1min)/(PC1max-PC1min)

(2)

式中：PC1max為第一主成分中的最大值；PC1min為第一主成分中的最小值。RSEI的值越高，代表研究區的生態狀況越好，反之說明生態狀況越差。

3 結果與分析

3.1 各指標主成分分析結果

通過對丹江流域(河南段)的3期Landsat系列影像數據處理，得到其綠度指標、濕度指標、熱度指標和干度指標，利用ENVI軟件中的主成分分析模塊得到的主成分分析結果并統計，利用SPSS軟件對RSEI與4個指標之間的相關性進行統計分析。

主成分分析后的統計結果如表1所示。從表1中可以看出，研究區3個年份主成分變換后的第1主成分(PC1)貢獻率較高，分別為81.83%、76.7%和83.83%，說明變換后的第1主成分已經包含原影像的大部分屬性特征，并且綠度和濕度對PC1的貢獻值均為正數，說明綠度指標和濕度指標對生態質量有正面的影響，熱度和干度對PC1的貢獻值均為負數，說明溫度指標和干度指標對生態質量存在負面影響。

由表2可見，研究區近20年的遙感生態指數的平均值逐步升高，說明研究區總體的生態環境質量不斷變好；熱度指標和干度指標的荷載值之和的絕對值大于綠度指標和濕度指標的荷載值之和的絕對值，表明熱度和干度對研究區生態環境的抑制作用大于綠度和濕度對研究區生態環境的促進作用；通過對比綠度和濕度對PC1的荷載值以及結合遙感生態指數的變化情況，可以得出綠度對研究區生態環境狀況的提高作用更為明顯。

表1 主成分分析結果Tab.1 Principal component analysis results

注：NDVI為綠度指標，WET為濕度指標，LST為溫度指標，NDSI為干度指標。下同。Notes: NDVI is the greenness index, WET is the humidity index, LST is the temperature index, and NDSI is the dryness index. The same below.

表2 遙感生態指數與各指標統計值Tab.2 Statistical value of remote sensing ecological index (RSEI) and each index

3.2 生態質量時空變化監測

將各年份的遙感生態指數結果以0.2為間隔分為5個級別，分別代表研究區生態差[0～0.2)、較差[0.2～0.4)、中等[0.4～0.6)、良好[0.6～0.8)和優[0.8～1.0]的5個等級，生成遙感生態指數等級圖(圖2)并統計各級別面積，結果見表3。

圖2 遙感生態指數等級空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of RSEI level

表3 生態質量等級面積和比例

由表3可見，研究區的生態等級位于良好級別的面積占研究區總面積的比例較大，1998和2008年占的比例在50%左右，2017年達到74.5%，占研究區總面積的近3/4；對其他的幾個生態等級進行分析發現：研究區處于中等等級的面積比例呈現先上升后下降的趨勢，從1998年的38.26%上升到2008年的45.96%，到2017年迅速下降為16.06%；位于優級別的面積占研究區總面積較少，其比例處于先下降后上升的趨勢，2017年最高，達到9.72%；處于差和較差等級的面積所占比例更少，且總體呈現先上升后下降的趨勢，最高為2008年的3.66%，最低為2017年的1.72%。綜上所述，丹江流域(河南段)總體的生態質量較好，遙感生態指數處于良好級別的較多，2017年研究區的生態質量明顯提高，研究區的生態環境已經得到改善。

由圖2可見，生態狀況較差的地區主要分布于人口聚集區、耕地以及裸土區域，說明人為的生產活動和植被覆蓋狀況對生態質量的好壞有明顯影響，西部和北部山區的總體生態質量明顯高于其他地方。

為了更好地了解丹江流域(河南段)生態環境的變化狀況，以遙感生態指數等級圖為基礎對各年份的遙感生態指數進行差值計算，將得到的結果按區間分為7個等級進行變化檢測，包括急劇變差(-1,-0.4]、明顯變差(-0.4,-0.2]、略微變差(-0.2,-0.05]、無明顯變化(-0.05,0.05)、略微變好[0.05,0.2)、明顯變差[0.2,0.4)、急劇變差[0.4,1)，并統計各變化級別的面積，統計結果見表4。

表4 生態質量等級和面積變化統計Tab.4 Ecological quality level and statistics of area change

由表4可見，近20年來研究區的生態質量總體處于穩定狀態，大部分區域的生態質量無明顯變化。1998年到2008年間研究區無明顯變化區域的比例占到研究區總面積的74.54%，2008年到2017年間研究區無明顯變化區域的面積比例為60.91%，而近20年研究區無明顯變化區域的面積比例為55.20%。此外，1998年到2008年間研究區略微變差的面積達到了1 632.749 km2，占研究區總面積的19.87%，略微變好的面積僅為431.908 km2，其他4個級別變化的面積極少，總計面積為27.861 km2，比例僅為0.34%。2008年到2017年間研究區略微變差的區域面積為814.145 km2，而略微變好的面積區域達到2 257.548 km2,占到研究區總面積的27.47%，而明顯變好的區域與前10年相比明顯上升，達到了112.933 km2，其他變化面積仍然極少。對近20年的變化情況進行分析，發現略微變好的區域面積達到3 474.587 km2，略微變差的面積僅為122.215 km2，其他4類變化面積的比例僅占1.035%。綜上所述，從1998—2017研究區生態質量提高的區域所占的面積大于生態質量下降的面積，且上升比例遠遠高于下降比例，表明研究區的生態質量得到了明顯提升。

由圖3(a)可見，1998—2008年間研究區生態質量略微變差的區域較多，且分布于整個研究區，結合國家氣象局提供的研究區2年的降雨量數據分析發現，2008年的降雨量明顯低于1998年，說明RSEI與降雨量成正相關，與實際情況相符；而略微變好的區域主要在東南部的平原區域，該區域的主要土地利用類型為耕地，說明受到人類活動的影響明顯減少。圖3(b)為2008—2017年間研究區生態質量變化圖，其中變差的區域主要分布于西峽縣、淅川縣城區及沿河村鎮區域，說明城市擴張是當前區域生態質量變差的主要原因。圖3(c)為1998—2017年的研究區生態質量變化圖，生態質量變好的區域集中于東南部及中部的耕地區域，這與退耕還林等國家政策的實施有著密不可分的關系。而變差的區域主要分布于北部的林地和中部的西峽、淅川等縣的城市擴張地帶，表明城市化進程的加快對區域生態質量變化具有明顯的影響，此外北部林地生態質量的降低與人類的活動密切相關，因此需要加強對北部林地的保護，避免水土流失等情況的發生，保護生態系統的穩定性。

圖3 遙感生態指數變化監測圖Fig.3 RSEI change monitoring map

4 結論

對丹江流域(河南段)1998—2017年的遙感生態指數分析發現，遙感生態指數均值由1998年的0.632 0上升至2017年的0.694 4，上升幅度達到9.87%，表明研究區的生態質量呈現提升的趨勢。其中生態質量變好的面積達到3 551.23 km2，占到研究區總面積43.21%，生態質量變差的面積為130.634 km2,僅占研究區面積的1.59%。在空間格局的變化上，丹江流域(河南段)生態質量變好的區域主要分布于東南部以及中部的耕地區域，生態質量退化的區域主要分布于北部林地以及中部的城區擴張地帶。在反映研究區生態質量的4個指標中，綠度指標和干度指標對生態質量的變化影響最為明顯，城市的擴張活動會導致區域生態質量顯著降低，植被覆蓋度的增加對研究區生態質量的提升有明顯的促進作用。

利用Landsat系列遙感數據構建的遙感生態指數主要以自然狀態指標為主，各指標計算簡便且不需要人為設置權重，為大范圍、周期性的區域生態狀況監測提供了一種新的思路和方法。但是目前仍存在一些不足之處，例如遙感影像的數據質量問題、未結合研究區的經濟發展情況等原因；因此在后續的研究中可以考慮以遙感生態指數為基礎，結合研究區的經濟發展等方面的數據對區域環境狀況的協調發展進行監測分析，以期為區域的生態保護提供更加合理的科學依據。