基于國產高分衛星黃土高原區域水蝕荒漠化信息提取方法研究

徐雯佳 葛超英

摘要：基于國產高分一號衛星數據，選擇寧夏鹽池縣草原實驗站附近區域作為黃土高原水蝕荒漠化信息提取研究示范區，建立了不同程度的水蝕荒漠化解譯標志，試驗了應用面向對象分類的非水蝕荒漠化區域分離方法，探索了以植被覆蓋度、坡度、侵蝕溝面積比例作為評價指標的水蝕荒漠化信息自動提取方法，并進行了精度評價，為快速獲取大范圍水蝕荒漠化狀況提供參考。

關鍵詞：高分一號衛星；水蝕荒漠化；信息提取

1.引言

荒漠化是一種土地嚴重退化的現象，已成為全球性的生態環境問題，對人類的生產和生活造成了極其不利的影響[1]。中國地質調查局《全國國土資源遙感調查技術要求》中根據成因將荒漠化劃分為風蝕荒漠化、水蝕荒漠化、鹽堿質荒漠化、石漠化和工礦型荒漠化等。其中水蝕荒漠化是指以流水侵蝕作用為主的荒漠化類型[2]。

黃土高原是我國水土流失最嚴重的地區，也是水蝕荒漠化比較嚴重的地區之一[3]?；哪乐问窃搮^域生態文明建設的重中之重。及時準確掌握荒漠化動態變化是合理部署荒漠化防治工作的關鍵環節。隨著國產衛星遙感事業的飛速發展，國產高分衛星數據為實現長期、連續、實時、客觀獲取荒漠化信息提供了穩定和可靠的數據源。本文選擇寧夏鹽池縣草原實驗站附近區域作為示范區，以高分一號衛星作為試驗數據，研究基于國產高分衛星數據的黃土高原區域水蝕荒漠化信息提取方法，為推進國產衛星在荒漠化防治工作中的應用提供參考。

2.數據源及預處理

2.1數據源

選取高分一號衛星PMS數據作為數據源，包含空間分辨率為2m的全色數據和8m的多光譜數據，時相為2015年8月17日（圖1）。高分一號現有4顆星，已將覆蓋全球的周期縮短至11天，重訪周期縮短至1天，是目前陸地資源和環境調查監測的主要數據源。

2.2數據預處理

利用ENVI軟件對高分一號衛星遙感數據進行預處理，主要包括大氣校正、幾何校正和云檢測等。其中，大氣校正利用FLAASH模塊進行校正，獲得遙感數據各個像素上的反射率。幾何校正借助RPC文件、DEM和參考影像進行校正，誤差小于1個像元[4]。云檢測主要利用波段閾值法。

3.水蝕荒漠化信息提取方法

3.1水蝕荒漠化分級指標

依據《第四次全國荒漠化和沙化監測技術規定》對水蝕荒漠化程度進行分級，共分為輕度、中度、重度、極重度4個級別，主要采用植被覆蓋度、坡度、侵蝕溝面積比例等指標進行劃分（表1）。

3.2解譯標志

基于高分一號近紅外、紅、綠波段組合的假彩色影像，通過分析不同程度水蝕荒漠化在影像中的特征，根據空間位置、顏色、紋理、形態等建立遙感解譯標志（表2）。

3.3信息自動提取流程

根據水蝕荒漠化程度分級標準，建立1∶5萬比例尺水蝕荒漠化信息提取方法。在非水蝕荒漠化區域分離掩膜的基礎上，提取植被覆蓋度、坡度、侵蝕溝面積比例等荒漠化影響因子（圖2）。其中侵蝕溝面積比例以溝壑密度來表示。

3.3.1非水蝕荒漠化區域提取

研究區包括耕地、林地、草地、住宅用地、交通運輸用地、水體、其他土地等地類。在進行水蝕荒漠化信息提取之前，將研究區地類分為兩大類。一類為以住宅用地、交通運輸用地、水體等地類為主的非水蝕荒漠化區域；一類為以耕地、林地、草地、其他土地等地類為主的可進行水蝕荒漠化分級的區域。

利用eCognition軟件，采用面向對象分類方法提取非水蝕荒漠化區域。在分類之前，需根據提取對象特征的不同，選擇合適的尺度大小和合適特征，制定分類策略。此次提取主要分兩個層次，第一層次將住宅用地和交通運輸用地歸為人工設施，與其他非人工設施分開；第二層次將水體從其他非人工設施中提取出來。在第一層次分類時，將分割尺度設置為30，顏色參數與形狀指數設置為0.4。在第二層次分類時，將分割尺度設置為50，顏色參數與形狀指數設置為0.3。

需要說明的是，根據水蝕荒漠化程度分級方法，可進行水蝕荒漠化分級的區域也可能包括非荒漠化區域，因此這只是對不可分級的非水蝕荒漠化區域進行提取。

3.3.2植被覆蓋度

植被覆蓋度是反映水蝕荒漠化程度的重要指標。通常用植被指數反映地表植被狀況，常用的植被指數有NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、EVI、PVI等。本次采用NDVI結合像元二分模型，提取植被覆蓋度[5]。

其中：fc為植被覆蓋度，NDVImin、NDVImax分別為研究區最小和最大的NDVI值。

在植被覆蓋度提取的結果上，根據水蝕荒漠化程度分級指標，劃分等級并賦值。

3.3.3坡度

坡度是構成水力侵蝕的動力條件之一，是導致水蝕荒漠化的必要條件?；贒EM數據，利用ArcGIS軟件三維分析（3D Analyst Tools）模塊中的柵格表面分析（Raster Surface）——坡度（Slope）工具進行計算獲取坡度信息，對其劃分等級并賦值。

3.3.4溝壑密度

侵蝕溝溝壑密度可反映一個區域流水侵蝕作用的強弱。溝壑密度為單位面積內侵蝕溝的總長度。基于DEM數據，利用ArcGIS軟件空間分析（Spatial Analyst Tools）模塊中水文分析（Hydrology）相關工具依據高程信息判斷獲取溝谷分布和集水流域，進而分流域計算溝壑密度并賦值。其中匯流累計量是溝谷生成的基礎，需根據研究區的地形特點，設置合適的閾值。本文將匯流累計閾值設置為100。

3.3.5水蝕荒漠化程度分級

將植被覆蓋度、坡度、溝壑密度三個指標的分值相加，進行水蝕荒漠化程度分級，得到水蝕荒漠化矢量圖（圖3）。

4.精度評價

設置100個驗證點均勻分布研究區內的，將基于荒漠化指標體系自動提取的水蝕荒漠化結果與目視解譯結果進行對比分析，評價兩者的一致性（表3）。通過計算百分比可知，非荒漠化提取結果一致性最高，達到81.25%；其次為重度水蝕荒漠化和中度水蝕荒漠化，分別為75.00%和74.19%；輕度水蝕荒漠化一致性最差，為68.97%。可見，自動提取成果與目視解譯成果存在一定的差異，但基本能反映研究區內水蝕荒漠化的總體情況。

5.結語

（1）高分一號衛星數據質量總體良好，影像清晰，地類層次分明，紋理信息豐富，邊界清楚，利于水蝕荒漠化信息提取，滿足水蝕荒漠化提取需求。

（2）以植被覆蓋度、坡度、侵蝕溝面積比例作為評價指標的水蝕荒漠化信息自動提取結果基本能夠反映研究區水蝕荒漠化的真實情況，但精度仍有待提高。今后，可考慮將指標評價體系進行優化，增加地形起伏度、地表切割深度等地形因子。

參考文獻：

[1]王文才，王忻，任蘭英.毛烏素沙地荒漠化演變特征分析[J].西部資源， 2017（02）： 176-178.

[2]童立強，李麗.三峽庫區水蝕荒漠化遙感調查與監測[J].國土資源遙感， 2012， 92（01）： 100-103.

[3]周忠學，孫虎，李智佩.黃土高原水蝕荒漠化發生特點及其防治模式[J].干旱區研究， 2005， 22（01）： 29-34.

[4]葛超英，李戰，徐雯佳.應用國產高分一號衛星數據提取風蝕荒漠化遙感信息方法研究[J].西部資源， 2018（01）： 183-185.

[5]李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究[D].中國科學院研究生院（遙感應用研究所）， 2003.