基于空間分析與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的草地環(huán)境快速評(píng)價(jià)技術(shù)*

閆鐘月，支瑞榮，葛超英，馬澤斌，李遠(yuǎn)華

（1.吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春130026；2.河北省水文工程地質(zhì)勘查院，河北 石家莊050021）

在進(jìn)行生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)和空間要素分析時(shí)，為評(píng)價(jià)單元、統(tǒng)計(jì)區(qū)域獲取參數(shù)是必不可少的工作。例如，在對(duì)草地資源進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，需要把評(píng)價(jià)單元內(nèi)各圖斑的數(shù)據(jù)信息計(jì)算后存入評(píng)價(jià)單元。其中，要解決的關(guān)鍵問(wèn)題就是參數(shù)獲取和模型的靈活運(yùn)算[1-2]。

生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)工作一般采用“小流域范圍、行政區(qū)范圍、評(píng)價(jià)網(wǎng)格、對(duì)象圖斑、柵格像元”等作為評(píng)價(jià)單元[3-6]。其中網(wǎng)格是較為常用的一種評(píng)價(jià)單元，以構(gòu)建過(guò)程簡(jiǎn)便快捷為特點(diǎn)。這一方式所需的數(shù)據(jù)參數(shù)可由柵格方法和矢量方法得到。針對(duì)柵格數(shù)據(jù)的處理方法，即將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成柵格格式再進(jìn)行操作。這一方法雖然操作簡(jiǎn)單，但由于單個(gè)像素難以表達(dá)與結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，所以需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理才可參與模型運(yùn)算。除此以外，矢量在轉(zhuǎn)柵格時(shí)，還可能造成信息丟失的現(xiàn)象。如果采用矢量網(wǎng)格為評(píng)價(jià)單元，存在的問(wèn)題則包括：（1）當(dāng)矢量數(shù)據(jù)取值采取空間分析方式，一個(gè)單元格內(nèi)會(huì)包含多個(gè)同一地物信息。采用人工方式導(dǎo)出表格進(jìn)行分類匯總，再通過(guò)矢量數(shù)據(jù)與表格數(shù)據(jù)字段方式連回的操作是十分復(fù)雜的；（2）評(píng)價(jià)單元取柵格值時(shí)，單元格可以輕松獲取對(duì)應(yīng)的柵格值，但實(shí)際意義并不明顯。想要獲取評(píng)價(jià)單元內(nèi)評(píng)價(jià)對(duì)象（如草地）的高程、坡度、NPP、NDVI等參數(shù)的平均值更為復(fù)雜，人工操作步驟更為繁瑣；（3）模型運(yùn)算中的數(shù)據(jù)往往由多個(gè)圖層或多個(gè)指標(biāo)組成，數(shù)據(jù)量龐大，如果出現(xiàn)錯(cuò)誤則需要從第一步重新計(jì)算，這一工作風(fēng)險(xiǎn)需要被重視。

針對(duì)矢量數(shù)據(jù)相交或判別分析后，可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)單元內(nèi)存在多個(gè)同類對(duì)象需要被統(tǒng)計(jì)的問(wèn)題，可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)Group分類查詢的方式解決，即在程序統(tǒng)計(jì)后循環(huán)連接回單元格；同理，柵格與矢量數(shù)據(jù)（與評(píng)價(jià)單元判斷后的矢量數(shù)據(jù)）經(jīng)過(guò)空間統(tǒng)計(jì)后，需要分類取加和或平均值，可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)的Avg與Sum統(tǒng)計(jì)函數(shù)聯(lián)合Group分類查詢解決這類問(wèn)題。因此，本文采用C#+OLEDB數(shù)據(jù)庫(kù)連接shapefile數(shù)據(jù)的方式，通過(guò)Sum、Avg等函數(shù)實(shí)現(xiàn)任意單元格的統(tǒng)計(jì)與分析，然后通過(guò)字段連接方式，將經(jīng)過(guò)計(jì)算后的參數(shù)加入到評(píng)價(jià)單元格數(shù)據(jù)中，從而實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)參數(shù)的快速、準(zhǔn)確獲取，最后構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)式評(píng)價(jià)模型管理方法，使得評(píng)價(jià)模型與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)連動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)高效的模型運(yùn)算。并在“河北省張承地區(qū)生態(tài)資源調(diào)查及指標(biāo)體系研究”項(xiàng)目的支持下，在河北省張北縣地區(qū)開(kāi)展了實(shí)踐，應(yīng)用效果良好。

1 技術(shù)路線與方法

準(zhǔn)備好所需的柵格數(shù)據(jù)及矢量數(shù)據(jù)后，首先依據(jù)評(píng)價(jià)方案劃定適當(dāng)大小的單元網(wǎng)格，將矢量數(shù)據(jù)與其作判別分析后，獲取各圖斑所屬單元格的編碼，并計(jì)算評(píng)價(jià)參數(shù)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行字段統(tǒng)計(jì)，利用循環(huán)算法，通過(guò)唯一單元格編碼將結(jié)果返回評(píng)價(jià)單元；矢量數(shù)據(jù)處理完成后，與柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)得到新的數(shù)據(jù)集，通過(guò)匯總、取均值等方式獲取計(jì)算后的柵格參數(shù)，借助數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)將數(shù)據(jù)集信息連回評(píng)價(jià)單元；最后從參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)時(shí)調(diào)用計(jì)算模型，當(dāng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)計(jì)算和更新，從而得到空間分析成果，為進(jìn)一步的制圖與評(píng)價(jià)奠定基礎(chǔ)（圖1）。

圖1 技術(shù)流程圖

1.1 評(píng)價(jià)單元的確定

常用的評(píng)價(jià)單元有行政區(qū)、流域范圍、評(píng)價(jià)對(duì)象圖元等，評(píng)價(jià)網(wǎng)格也同樣在各類評(píng)價(jià)工作中被廣泛使用。評(píng)價(jià)網(wǎng)格是按照一定的縱橫間距構(gòu)建評(píng)價(jià)單元格，例如ArcGIS的FishNet工具。由于實(shí)驗(yàn)區(qū)（張北縣）范圍較小，按鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)界劃分評(píng)價(jià)單元較不方便，且代表性較低，因此不適合采用這類評(píng)價(jià)單元；受地理、地貌、地質(zhì)格局影響，區(qū)域內(nèi)的小流域范圍表現(xiàn)為中大邊小，且不成規(guī)模，因此也不適用此種評(píng)價(jià)單元；研究區(qū)內(nèi)的草地資源往往大面積分布且多為長(zhǎng)條型，以對(duì)象圖斑作為最基本的評(píng)價(jià)單元，高程、坡度、坡向、NPP、NDVI等像素級(jí)數(shù)據(jù)取值將不具代表性；而如果采用柵格像元開(kāi)展像素級(jí)評(píng)價(jià)，作為生態(tài)評(píng)價(jià)重要的各類結(jié)構(gòu)參數(shù)不能直接使用，會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)效率和評(píng)價(jià)效果造成較大影響。因此，本次研究綜合考慮效率、結(jié)構(gòu)性指標(biāo)采集、空間規(guī)律展布等因素，選擇采用500m×500m的評(píng)價(jià)單元格開(kāi)展生態(tài)資源各項(xiàng)評(píng)估工作（圖2）。

圖2 實(shí)驗(yàn)區(qū)500m×500m評(píng)價(jià)單元格

1.2 柵格、矢量參數(shù)的提取技術(shù)

首先，生成500m×500m評(píng)價(jià)單元格，新建“網(wǎng)格編碼”字段，按自然增量方法為每個(gè)單元格指定唯一編碼。然后，將草地資源亞類數(shù)據(jù)與評(píng)價(jià)網(wǎng)格作相交分析，獲取到每個(gè)圖斑對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格編號(hào)，將此矢量數(shù)據(jù)文件記為Vi。通過(guò)編寫(xiě)循環(huán)算法，獲取每個(gè)單元格的草地面積總和等參數(shù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)Update方法添加到單元格。

對(duì)于柵格數(shù)據(jù)分析過(guò)程，首先將空間分析后的矢量數(shù)據(jù)Vi與NDVI、NPP等柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)，取出每塊圖斑對(duì)應(yīng)單元格內(nèi)的“匯總或取平均”柵格值數(shù)據(jù)，最后利用數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算與連接技術(shù)將柵格數(shù)據(jù)返回評(píng)價(jià)單元（圖3）。

圖3 評(píng)價(jià)單元柵格數(shù)據(jù)取值方法

1.3 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)連回技術(shù)

利用C#編程語(yǔ)言和OLEDB數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，連接shp文件的FoxPro數(shù)據(jù)庫(kù)（圖4）。將對(duì)象數(shù)據(jù)和單元網(wǎng)格進(jìn)行空間匹配，聯(lián)合柵格及矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行相交分析，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)的Avg與Sum統(tǒng)計(jì)函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加和與平均值的計(jì)算，結(jié)合Group查詢完成參數(shù)數(shù)據(jù)的分類匯總，使用DataAdapter的Fill方法將結(jié)果存入數(shù)據(jù)集，最后借助循環(huán)算法完成屬性信息連回工作。

圖4 評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算算法原理圖

由于處理后的各圖斑均帶有所屬單元格的唯一編碼屬性，想要實(shí)現(xiàn)參數(shù)與評(píng)價(jià)單元的高速匹配，就可以應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，采用編程方式進(jìn)行解決。在對(duì)接過(guò)程中，部分參數(shù)需要按類別進(jìn)行匯總，部分參數(shù)需要取均值或一對(duì)一更新，還有一些特殊因子需要經(jīng)過(guò)多步計(jì)算才能連回評(píng)價(jià)單元，因此可以構(gòu)建基于Visual Studio開(kāi)發(fā)平臺(tái)的空間評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程序（圖5），程序包含分類匯總、取均值、數(shù)據(jù)更新、特殊因子計(jì)算等功能，以實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)的高效運(yùn)算。

圖5 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)連回程序界面

1.4 模型參數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理

為保證模型的靈活性和可變性，將模型參數(shù)存入方便操作的Excel數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)用戶需要更改評(píng)價(jià)模型相關(guān)指標(biāo)時(shí)，可直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行修改，對(duì)模型進(jìn)行更新。評(píng)價(jià)時(shí)通過(guò)OLEDB方式連接Excel，對(duì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)用，并連接shp文件，實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)運(yùn)算。應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行參數(shù)管理，可以大大減少模型更改后的工作量，提高模型運(yùn)算的高效性和可操控性。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 數(shù)據(jù)取值

將研究區(qū)草地?cái)?shù)據(jù)與單元網(wǎng)格進(jìn)行空間匹配和相交分析，為各圖斑獲取對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格編號(hào)，取出每塊圖斑對(duì)應(yīng)單元格內(nèi)的草地面積和NPP等柵格值數(shù)據(jù)，返回至評(píng)價(jià)單元并進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)。

圖6為研究區(qū)范圍內(nèi)的草地原始數(shù)據(jù)圖，圖7為獲取后的草地?cái)?shù)據(jù)密度統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兩幅圖中所體現(xiàn)的草地資源聚集性較吻合，處理前后的數(shù)據(jù)具有基本相同的分布規(guī)律，驗(yàn)證了上述方法的可行性。

圖8為研究區(qū)原始NPP數(shù)據(jù)空間分布圖，圖9為按評(píng)價(jià)單元進(jìn)行區(qū)域分析后的統(tǒng)計(jì)圖。通過(guò)與原始數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，依據(jù)評(píng)價(jià)單元進(jìn)行草地資源的數(shù)據(jù)取值和區(qū)域統(tǒng)計(jì)的結(jié)果與實(shí)際情況較吻合，從結(jié)果圖上可以直觀地看出處理前后的NPP數(shù)據(jù)具有基本相同的空間特征，驗(yàn)證了該參數(shù)提取技術(shù)及數(shù)據(jù)連回方法的可行性和準(zhǔn)確性。

2.2 評(píng)價(jià)模型

為進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)據(jù)提取技術(shù)、參數(shù)連回技術(shù)和模型快速計(jì)算方法的適用性，構(gòu)建草地資源質(zhì)量遙感評(píng)價(jià)模型（Quality of Ecological Resources by Remote Sensing），簡(jiǎn)稱QERRS模型。

圖6 研究區(qū)草地資源資源原始數(shù)據(jù)

圖7 獲取后的草地?cái)?shù)據(jù)密度統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖8 研究區(qū)原始NPP數(shù)據(jù)

圖9 評(píng)價(jià)單元NPP數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

QERRS模型主要從草地資源質(zhì)量、資源結(jié)構(gòu)質(zhì)量和本底條件三項(xiàng)主級(jí)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，在各主級(jí)指標(biāo)下又分設(shè)多個(gè)次級(jí)指標(biāo)，草地資源質(zhì)量包括植被覆蓋指數(shù)（Q1）、植被指數(shù)（Q2）、資源比例（Q3）；資源結(jié)構(gòu)質(zhì)量包括資源形狀指數(shù)（Q4）、自然度（Q5）、資源結(jié)構(gòu)指數(shù)（Q6）；本地條件包括土壤背景（Q7）、氣候條件（Q8）及地形條件指數(shù)（Q9）。依據(jù)對(duì)象分析結(jié)果為各級(jí)評(píng)價(jià)因子分別賦予統(tǒng)計(jì)權(quán)重，形成多級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)模型，模型計(jì)算公式如下：

其中QERRS為生態(tài)資源質(zhì)量遙感評(píng)價(jià)指標(biāo)，Q1-Q9的物理含義及量化方法如表1。

根據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建Excel模型數(shù)據(jù)庫(kù)（圖10），通過(guò)OLEDB方式進(jìn)行連接，并聯(lián)合shp文件進(jìn)行模型運(yùn)算。基于C#編程語(yǔ)言，編寫(xiě)模型參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)管理與統(tǒng)計(jì)程序（圖11）。

2.3 評(píng)價(jià)結(jié)果

利用前述方法將高、中、低草地覆蓋面積和NPP等參數(shù)帶回到評(píng)價(jià)單元，利用公式計(jì)算Q1-Q9，再利用模型計(jì)算公式，計(jì)算草地生態(tài)資源的質(zhì)量，得到研究區(qū)范圍內(nèi)草地環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果（圖12）。

表1 草地生態(tài)資源質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)

圖11 評(píng)價(jià)模型管理與運(yùn)算程序界面

圖12 張北縣草地資源評(píng)價(jià)結(jié)果圖

模型計(jì)算結(jié)果所反映的草地資源空間分布特征與生長(zhǎng)狀況和實(shí)際情況基本一致，證實(shí)了評(píng)價(jià)體系的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。而當(dāng)研究者需要對(duì)模型進(jìn)行更改時(shí)，數(shù)據(jù)提取與快速連回算法可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的快速、準(zhǔn)確提取，實(shí)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)計(jì)算，使運(yùn)算結(jié)果能夠?qū)崟r(shí)更新，具有良好的參考價(jià)值和借鑒意義。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文采用的網(wǎng)格數(shù)據(jù)獲取和評(píng)價(jià)方式，能夠獲取一定區(qū)域范圍內(nèi)空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，避免“大區(qū)域取值”不具代表性的問(wèn)題，可以很好地提高評(píng)價(jià)精度；相比于利用專業(yè)軟件提取數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，結(jié)合空間分析與數(shù)據(jù)庫(kù)原理的柵格、矢量參數(shù)數(shù)據(jù)的提取技術(shù)更為簡(jiǎn)單且高效，具有快速、可重復(fù)性操作的特點(diǎn)；利用C#編程語(yǔ)言和OLEDB數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的快速連回算法，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)批量計(jì)算與統(tǒng)計(jì)，在提高工作效率的同時(shí)減少了人工分析操作所可能造成的系統(tǒng)誤差；張北縣的草地資源評(píng)價(jià)應(yīng)用實(shí)踐表明，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)式模型管理與運(yùn)算的方法，可以提高模型的靈活性，實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)計(jì)算，為評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)模型的不斷完善奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，提高了工作效率，有助于調(diào)查人員從繁瑣的數(shù)據(jù)處理中解脫出來(lái)，專注數(shù)據(jù)挖掘研究。