基于RS和GIS的榆林市土地沙化遥感监测

1基于RS和GIS的榆林市土地沙化遥感监测LanddesertificationmonitoringbasedonRSandGISinYulinarea摘要：借助遥感、GIS等手段对小流域土壤侵蚀进行监测，分析陕西榆林地区土壤、地面地物的解译、监测，时空变化规律。研究近20年的土壤沙漠化的时空演变情况，结果显示：榆林地区土壤重度沙化从1990年到2000年增加1534KM2,到2006年天然绿地逐渐增加，有好转趋势的地域主要表现在靠近城镇的区域，说明土壤受环境和人类活动影响较大。该研究通过土壤沙漠化的信息提取，防治沙地蔓延，改善土壤资源，实现可持续发展。关键词：土壤侵蚀；沙化；目视解译；空间分析Abstract:Withtheaidofremotesensing,GISmonitoringofsoilerosionofsmallwatershed,toanalysesoil,groundfeatureofinterpretation,monitoring,changerulesoftimeandspaceinYulinregionofShannxiprovince.Afterresearchingsoildesertificationinrecent20years,theresultshowed:Yulinregionseverelysoildesertificationincreased1534km2from1990to2000.Butnaturalandartificialgreenspacegraduallyincreasedby2006,haveanimprovingtrend,greatlyinfluencedbyenvironmentandhumanactivities.Throughthestudyofsoildesertificationinformationextraction,spreadofpreventionandcontrolofdesertification,improvethesoilresources,realizesustainabledevelopment.Keywords：soilerosion,desertification,visualinterpretation,spatialanalysis.0、引言土壤是我国十分宝贵的一项自然资源，但是随着生态环境的日益破坏，我国在黄土高原地区的侵蚀、沙化现象严重威胁到生态平衡。土壤沙化是泛指良好的土壤（或可利用的土壤）变成含沙很多的土壤，甚至变成沙漠的过程【1】。针对这一现象，可以通过遥感研究，对榆林地区黄土高原地区长期性的监测，得出该地区土壤近几年的变化情况，根据侵蚀的情况和特点寻找相应的解决方法。2土壤侵蚀所引起的水土流失，是在人口快速增长下对于粮食供给最主要的威胁【2】。榆林地区西北部是黄土高原，水土流失严重，土壤大面积荒漠化对当地生态环境、生产生活带来的极大的危害。随着科学技术的发展，土壤侵蚀研究的方法也在不断改进，国内外普遍使用的研究方法如下：测量学方法、土壤学方法、水文学研究方法、遥感研究法等【3】。遥感数据具有高时间分辨率和宏观监测能力，大大减低了传统实地测量的工作量。本次研究基于RS和GIS技术，根据landsat7卫星的ETM三期数据，运用遥感影像处理技术，动态对比的榆林地区土壤沙化程度，建立解译标志，计算面积。最后通过空间分析和驱动力分析成果数据，为土壤资源的保护和可持续发展提供数据支持。1、研究区域概况与影响因素1．1研究区概况榆林地区陕西省北部，地理坐标为37°55′—39°01′，109°04′—110°10′，位于黄土高原东南部，是陕北黄土高原和毛素乌沙地的交接地带，受黄河流域常年冲击而形成的地势相对平坦的地区。榆林地区总面积为43578km²，属于温暖带和温暖带半干旱大陆性季风气候，四季分明，受黄土高原这一特殊地域的影响，总体呈较干旱，风沙大，降雨量小的的气候特点，年平均温度为10℃左右，年降雨量为400毫米。该地区主要的地理类型包括旱地（沙化的土壤或荒地）、草地，山地，系陕、甘、宁、蒙、晋五省交界地。辖榆阳区谷府、神木、定边、靖边、横山、米脂、佳县、子洲、吴堡、绥德、清涧11个县。榆林地区人口335.1万，总耕地64.1万公顷，为陕西的粮食主要产区，同时矿产资源十分丰富。图1陕西省北部为榆林地区详细地理位置。图1榆林市地理位置3Figure1locationofyulincity1．2影响因素本次研究主要是通过对遥感图像的解译来获得相关数据，解译是依靠图中光谱所反映的信息来提取有用信息。在同一类土壤中，通常有机质含量越高，其光谱反射率就越低，反之亦然。土壤颗粒方面笼统地说，土壤颗粒越细，反射率越高。同时，土壤中水分的含量也会显著的影响光谱反射率【4】。同时，不同时段的卫片，因为植被覆盖率，天气等因素，导致绿地的面积、土壤沙化破碎程度随外界条件的相应变化，造成误差，对研究结果产生一定影响。虽然影响不大，但是通过仔细筛选卫片的时间、拍摄效果可以尽最大可能的避免上述误差。2、研究方法及技术路线本文基本研究方法是应用3S技术，以地理信息系统软件为工具，以遥感卫星影像数据为基本数据源，利用ERDAS软件进行遥感数据的处理，在3期（1990年、2000年、2006年）数据多时相比较的前提下，结合相关资料和沙地光谱特征建立解译标志。通过目视解译的方法得出该地区风蚀、水蚀的状况、程度。结合该地区地理、人文、气候特征分析侵蚀形成的原因及类型。利用遥感技术的多时相效应对比近两期十年的土壤侵蚀变化。得出相应的办法和结论，并讨论解决办法。研究的最主要内容就是在Mapgis67软件中对该地区各种相关地类通过目视解译的方式区分开。解译主要的依据是图像中的三种特征:光谱特征、间(几何)特征、纹理特征【5】。对于沙化的土壤进行解译，关键要参考其光谱特征和纹理特征。遥感图像目视解译是根据作业人员的经验知识，按照应用的目的识别图像上的目标，并定性、定量地提取目标的形态、结构、功能、性质等的技术手段，目视解译是遥感图像应用过程中的主要方法之一【6】。目视解译首先要建立解译标志，图像的解译标志是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的图像特征。在解译过程中中多次利用到Googleearth软件的帮助进行解译。Googleearth软件民用的最高分辨率可达1米，在这个高分辨率的图像下，很多在遥感图像上看不清，或者较难解译的区域就可以参考Googleearth解译，较为容易的分出河流、沙地，同时对于遥感卫片上“异物同谱”等难以确定的地物可以借此进行正确区分。在Mapgis67软件中进行解译时，需将每个单独地物、区域画出来，描出它们的边界，注意较小区域的判读，还要根据地面图像信息，区分沙化程度。把面积较大，颜色发白，4色泽较为平滑，阴影不突出，区域内植被或其余地物覆盖率不足20%，有类似风蚀状的纹理或相对光滑的图像信息作为重度沙化的解译标志，红色范围线内的白色区域（图2左），而有些重度沙化区域还表现出地面因风蚀、风化作用严重，呈现出很粗糙、突兀的露岩地等情况；再把影像上色彩差异变化相对明显，白色沙地中混有少量绿色植被、或者其他颜色地物，相对粗糙作为轻度沙化的解译标志，在轻度沙化的区域由于有石块地的存在，所以在影像上显得相对粗糙（图2中）；潜在沙化在图像上主要位于大面积沙化抵押于的中间或边缘，呈小块出现，具有50%左右的植被覆盖度。（图2右）。图2重度、轻度、潜在沙化的解译标志Figure2Severe,mild,potentialinterpretationsymbolofdesertification潜在沙化地类的解译要根据主观分析为主，潜在沙化是指现阶段没有沙漠化的土壤，但由于人为、自然环境等因素，在未来可能会发生沙漠化的土壤，主要特征是，较小的植被绿地等，分布在大面积重度沙化的中间或者边缘。区分沙漠化程度的类别中，还可以参考国际上常用的沙漠化土壤指标（表1）表1沙漠化土壤分类指标Form1Desertification,soilclassificationindex沙漠化类型流沙面积比（%）植被覆盖度（%）主要特征固定沙丘（轻度）550地表稳定，有明显植被覆盖，很难看到流沙半固定沙丘（中度）5~2020~50地表有少量植被，有风沙活动迹象，裸沙呈片散列分布半流动沙丘（重度）20~505~20地表粗化，沙地裸露，流沙大面积分布流动沙丘（严重）505地表裸露，沙地占绝对优势，几乎无植被分布结合沙漠化土壤指标与实地考察分析，针对这次解译，将位于大面积沙化地区的小面积的具有相对植被覆盖度的固定沙丘作为潜在沙化，可将半固定沙丘类型列为轻度沙化，半流动沙丘和流动沙丘列为重度沙化。综上所述，本次研究具体的操作流程包括三大部分：5（一）、图像的处理部分：图像处理是目视解译前的准备工作。主要包括图像的下载，对遥感图像进行相应的处理，而进行实现数据转换多波段组合，与高光谱数据进行分辨率融合达到提高分辨率的目的，再把四景图像进行拼接镶嵌，最后进行数据转换。（二）、图像的解译：这是这次研究的核心部分。详细浏览了榆林市行政区的遥感地图后，将地类主要分为了8类：河流、湖泊、重度沙化、轻度沙化、潜在沙化（这三个程度的沙化解译的主要目标，也是这次研究重点）、山林、绿地、居民区和耕地区。（三）、结果分析：解译出成果后，对数据进行空间分析、驱动力分析。分析不能片面和草率，需要从多角度出发，综合性的考虑研究结果的成因和影响因素。例如：针对土壤沙漠化出现的地理位置，空间和事件变化规律参考，采用综合分析法，得出相应结论。技术线路图如图3所示。图3技术路线图Figure3thetechnologyroadmap3、调查结果与应用分析3．1调查结果ETM数据的解译结果可以近似反应榆林地区土壤沙化的分布现状，土壤沙化主要分布在该地区西部和北部，轻度沙化地主要分布在北部与内蒙古接壤的地区和西南部靖边收集图像数据解译前的预处理在Mapgis67下目视解译成图、结果分析数据格式转换图像波段组合图像分辨率融合图像镶嵌行政区边界处理空间分析驱动力分析6县和横山县之间的地区，重度沙化分布在以榆林市区为中心的市郊等大部分地区。东南部大面积的山林地区几乎不存在土壤沙化现象。居民地、耕地除县市区之外，沿河流分布的现象也十分明显，解译结果计算数据如表2所示。表2各种沙化类型土壤面积的两期对比Varioustypesofsoildesertificationareaoftwophasecontrast年份土壤类型1990年（面积/KM2）2000年（面积/KM2）2006年（面积/KM2）重度沙化10363.69811897.87111093.637轻度沙化3085.7374582.7133956.810潜在沙化1511.876852.211962.476根据上述表格的对比，可以发现2000年土壤侵蚀的状况有所加剧，从1990年到2000年，重度沙化、轻度沙化的区域面积有所扩大，而潜在沙化面积缩小了近一半。到了2006年土壤沙化这一现象有了一定的好转。在mapgis空间分析子系统中，还可以算出在1990年有哪些区域的轻度沙化土壤到了2000年变成了重度沙化土壤，经计算，在1990年中的轻度沙化土壤有801.86km²转变为重度沙化。通过区对区合并分析，得出的土壤变化图像中，黑颜色的表示1990年轻度沙化区与2000年的重度沙化区相交的区域，如图4所示。参考图4，对照当地行政区和居民地、山地等各类地类分布情况，得出土壤沙化转变的规律：例如榆林市区西郊、横山县附近在靠近居民地的区域内，沙化的变化会集中明显，程度相对较快，而在离居民地较远的地区，土壤沙化分布零星，呈小区域简便的趋势，沙化程度较慢。这说明人为因素对土壤沙化的影响比自然环境因素的影响更剧烈。7图4土壤转变区域Figure4soiltransitionarea3．2原因分析结果显示在1990年到2000年这10年里，土壤的沙化程度发生了一定程度