基于RSEI的喀斯特地貌山...态环境评价——以思南县为例_李健.pdf
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1、第 46 卷 第 6 期2023 年 6 月测绘与空间地理信息GEOMATICS SPATIAL INFOMATION TECHNOLOGYVol 46,No 6Jun,2023收稿日期:20210906作者简介:李健(1995),男,仡佬族,贵州石阡人,测绘工程专业硕士研究生,主要研究方向为遥感技术与应用。基于 SEI 的喀斯特地貌山区生态环境评价 以思南县为例李健1,钟倩2,张雍1(1 福州大学 数字中国研究院(福建),福建 福州 350108;2 长江大学 地球科学学院,湖北 武汉 430000)摘要:以 1995、2010、2020 年 Landsat TM/OLI 3 期影像为主要数
2、据源,针对典型的喀斯特地貌山区,借助遥感生态指数(SEI),对贵州省思南县 25 年的生态环境状况进行监测和定量评价。结果表明:1)19952020 年,思南县 SEI 均值从 0 546 到 0 616,呈逐渐上升的趋势。利用 SEI 差值分析,19952020 年生态等级增加面积所占比例为 39 76%,远远大于生态等级降低所占比例(9 06%),即环境改善的程度远大于环境恶化的程度。2)思南县的生态环境受气候变化和人为活动的共同作用,SEI 等级增加的区域主要在思南县乌江沿岸,得益于退耕还林和乌江流域生态修复,等级降低的区域主要集中在城镇周围,主要原因是近年来政府脱贫政策的实施,大量基础
3、设施建设影响了周围生态环境。关键词:喀斯特地貌;SEI;思南县中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:16725867(2023)06013604Evaluation of Ecological Environment in KarstMountains Based on SEI:Taking Sinan County as an ExampleLI Jian1,ZHONG Qian2,ZHANG Yong1(1 Academy of Digital China(Fujian),Fuzhou University,Fuzhou 350108,China;2 School of Geosci
4、ences,Yangtze University,Wuhan 430000,China)Abstract:Taking the Landsat TM/OLI Phase III images in 1995,2010,and 2020 as the main data source,for typical karst geomor-phic areas,with the help of the emote Sensing Ecological Index(SEI),the 25year ecological environment status of Sinan countyin Guizho
5、u province was monitored and quantified evaluation The results show that:(1)From 1995 to 2020,the average SEI of Si-nan county has gradually increased from 0 546 to 0 616 Using the SEI difference analysis,the percentage of the increase in the ec-ological level from 1995 to 2020 is 39 76%,which is fa
6、r greater than the percentage of the decrease in the ecological level(9 06%),the degree of environmental improvement is much greater than the degree of environmental deterioration(2)The ecological environ-ment of Sinan county is affected by climate change and human activities The areas where the SEI
7、 level increases are mainly alongthe Wujiang iver in Sinan county Thanks to the conversion of farmland to forests and ecological restoration of the Wujiang iver Ba-sin,the areas with lower levels are mainly concentrated around the town The main reason is that the government s poverty alleviationpoli
8、cy has been implemented in recent years and a large amount of infrastructure construction,which has affected the surrounding eco-logical environmentKey words:karst landform;SEI;Sinan county0引言随着社会的发展,人类活动与生态环境的关系日益密切,由此给全球生态系统造成了很大破坏,生态环境问题日趋严重1。在西南喀斯特地貌山区,存在土地退化、水土流失以及石漠化等生态环境问题。该区域人类活动密集,经济、文化相对落后
9、,脆弱的生态环境使得该区域生态环境明显退化,限制了西部地区的可持续发展2。因此,科学监测和评价人类活动对喀斯特地貌山区生态环境状况的影响及时空变化特征,对于保护生态环境和促进人与自然的和谐,推动社会经济可持续性发展具有重要的理论和现实意义。近些年来,大多数学者利用遥感技术对生态环境进行监测和评价成为该技术应用的一部分,如用常见的归一化植被指数(NDVI)实现对植被的监测3,利用热红外传感器反演地表温度4,以及用归一化水体指数(NDWI)对水环境评价5 等,在生态环境评价方面,很多学者通过综合指数法6、模糊评价法7、生态环境状况指数8 等方法对生态环境进行评价。其中,单一的指标已经很难完全反映区
10、域的生态状况,而多指标需要人为设置权重,主观随意性大,或者无法进行可视化、评价结果复杂多样,让人难以理解。2013 年徐涵秋9 利用主成分分析技术建立了以绿度、湿度、温度和干度 4 个因子为主的遥感生态环境指数(emote Sensing Ecological Index,SEI),该方法获取方便、过程快捷、结果客观可靠,已被广泛用于城市、自然保护区、沙漠等区域的生态环境质量评价,但利用GIS 和 S 技术对喀斯特地貌山区生态环境状况评价的研究较少。黔东地区的铜仁市思南县是我国典型的喀斯特地貌区域,处于乌江流域的核心地带,随着城镇化步伐的加快,脆弱的喀斯特生态环境与有限的资源对社会的可持续性发
11、展带来了挑战。因此,利用 SEI 模型对思南县长时间的生态环境状况进行监测和评价,以期保护与改善喀斯特山区生态环境、优化国土空间格局和推动乡村振兴战略提供科学依据。1研究区域概况思南县位于我国贵州省东北部,隶属于铜仁市,地势东南、西南高,北部稍低,最高海拔在 1 400 m 以上。思南县地处武陵山腹地,乌江流域的中心地带,东与国家级自然保护区梵净山毗邻,南与“温泉、矿泉水之乡”石阡县接壤,西与历史名城遵义交界,航运便利,北可经乌江至涪陵直达重庆。境处云贵高原向湘西丘陵过渡的大斜坡地带的北部边缘,河流交错纵横,拥有典型的喀斯特地貌,乌江喀斯特国家地质公园景区覆盖县内多个乡镇,是我国西南地区喀斯特
12、地貌研究的理想场所。2数据源与研究方法2 1数据来源与预处理本文选用思南县境内 19952020 年 Landsat TM/OIL遥感影像为数据源,云量小于 2%。为了保证研究的一致性和可比性,每年同期影像时相不超过 2 周,影像获取时间分别为 1995 年 11 月 8 日和 2010 年 11 月 1 日 TM 影像,以及 2020 年 11 月 12 日 Landsat8 OLI 影像,影像行列号为 126/41,空间分辨率为 30 m,3 期下载自地理空间数据云网(http:/www gscloud cn/)。3 期影像均进行辐射定标、大气校正、裁剪等预处理操作。2 2遥感生态指数计算
13、2 2 1生态指标的计算遥感生态指数(emote Sensing Ecological IndexSEI)是徐涵秋在 2013 年提出的一种完全基于遥感技术的综合生态评价指标,无须人为设定权重,结果可视化程度较高。徐涵秋等9 选取了 4 个常用的能够反映生态环境质量并可通过遥感波段进行检索的生态要素,即绿度(G)、湿度(W)、干度(D)和温度(T)。SEI=F(G,W,D,T)(1)其中,选取 4 个常用的遥感生态指标来反映上述生态要素,即归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、土壤指数(SI)和建筑指数(IBI)、地表温度(LST)来分别表示式中的 G、W、D、T。4 个指标计算如下
14、:1)绿度指标(NDVI)。NDVI 通常与植被覆盖情况、生物量和冠层叶面积指数密切相关,常用于表征植被相关信息1011。NDVI=B4 B3B4+B5(2)式中,B4、B3分别表示近红外波段和红光波段的反射率。2)湿度指标(WET)。喀斯特地貌区域水土保持能力较差,属于干旱性缺水区域,湿度特征占一定的比例。缨帽变换中的湿度分量能够较好反映土壤和植被的湿度状况,已被大量用于生态环境评价中12。WETTM=0 031B1+0 202B2+0 31B3+0 159B40 680B5 0 610B7(3)WETOLI=0 151B1+0 197B2+0 328B3+0 347B40 711B5 0
15、456B7(4)式中,B1、B2、B3、B4、B5、B7分别代表了 TM 影像 1、2、3、4、5、7 波段和 OLI 影像中的 2、3、4、5、6、7 波段。3)干度指标(NDBSI)。研究区域有裸土石林、城镇乡村分布,故采用裸土指数 SI13 和建筑指数 IBI14 来表示。NDBSI=IBI+SI2(5)IBI=2SWII2SWII+NINI(NI+ed)+Green(Green+SWII)()/2SWII2SWII+NI+NI(NI+ed)+Green(Green+SWII)()(6)SI=(SWII+NI)(SWII+Blue)/(SWII+NI)(SWII+Blue)(7)式中,S
16、WII,NI,ed,Green,Blue,依次表示 TM 和 OLI影像的短波红外 1、近红外、红、绿、蓝波段的反射率。731第 6 期李健等:基于 SEI 的喀斯特地貌山区生态环境评价4)地表温度(LST)。原始影像经过辐射定标将其 DN值转化为辐射亮度,代入普朗克公式计算传感器处的亮温值,计算 LST。L=gain DN+bias(8)T=K2/(ln(k1L+1)(9)LST=T1+Tln 273 15(10)式中,DN 表示像元灰度值;gain、bais 为热红外波段的偏移值;L 为辐射亮度;K1、K2表示定标参数;T 表示传感器处的温度;为比辐射率,参考文献 15计算方法,为 1 4
17、38102mK;为热红外中心波长。2 2 2水体掩膜及后处理由于研究区域地处乌江中下游,大小河流交错,水域占一定比例,在湿度指标中有一定占比,会降低裸土、岩石、建筑等其他干燥地物在 WET 上的优势,使得计算的湿度指标不能真实地反映植被和土壤湿度16。故此,本文将水体进行掩膜处理。采用归一化水体指数(NDWI)进行水体掩膜提取。NDWI=GreenNIGreen+NI(11)式中,Green、NI分别为绿光波段反射率、近红外波段反射率。此外,为了统一生态指标的量纲,如果直接进行主成分分析,会导致各指标权重失衡,需要对它们进行标准化处理,使其值到 0,1。=IiIminImax+Imin(12)
18、式中,为标准化后的某一指标;Ii是某一指标在像元 i 处的值;Imin、Imax这个指标的最小值和最大值。2 2 3主成分分析主成分分析可去除波段间的多余信息,将多波段影像信息中有效波段提取出来。本文基于 ENVI 5 3 软件中的主成分模块对标准化的 NDVI、WET、NDSI、LST 4 个指标进行处理,最后得到主成分分析信息的统计结果,见表 1。1995、2010、2020 年 3 年中,各年第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的累计贡献率分别为 91 65%、90 75%和 98 12%,均大于 85%,表明前 2 个主成分 PC1和 PC2集中了大部分特征。SEI 指数通过前
19、2 个主成分加权求和而来,并取各自的主成分的贡献率为权重,见式(13)。SEI=2i=1(iPCi)(13)式中,i为第 i 主成分所对应的特征值贡献率;PCi为主成分。为了能够很好地比较 3 期遥感影像之间的差异,对各期影像 SEI 指数进行标准化处理,使其值在 0,1 区间,SEI 值越接近 1 则表明生态环境越好,越接近于0,生态环境越差。表 1主成分分析指标Tab 1Indexes of principal component analysis年份指标PC1PC2PC3PC41995 年NDVIWETNDSILST特征值贡献率(%)0 3960 8650 2240 4470 05775
20、 5410 7400 2150 3560 5290 01215 6240 5130 4090 2430 7150 0067 3780 4340 1960 8740 0980 0011 4562010 年NDVIWETNDSILST特征值贡献率(%)0 4450 7430 4430 2310 01564 5990 3120 1310 5060 7930 00626 1560 4960 2460 6230 5520 0028 2510 6770 6080 3990 1130 0000 0982020 年NDVIWETNDSILST特征值贡献率(%)0 2680 9530 1360 0450 012
21、73 6890 1690 0790 9560 2270 00424 4350 0470 0640 2170 9730 0001 8350 9470 2870 1420 0050 0000 0003结果分析3 1思南县 SEI 分级评价1995、2010、2020 年 思 南 县 的 SEI 均 值 分 别 是0 546、0 559、0 616,呈逐渐上升的趋势,表明研究区域的生态环境质量不断地改善,并且在 19952010 年这 15 年间 SEI 的均值增长幅度远小于 20102020 年这 10 年间的增长值。同时参照 2010 贵州省环境状况公报 2020 贵州省生态环境状况公报(由于国
22、家环保局在 2006 年才开始颁发 生态环境状况评价技术规范,故 1995 年思南县生态环境状况指数(EI)没有进行统计),思南县域的生态环境状况指数 EI 皆为良(55EI75),将 SEI 均值乘以100 后,基本符合实际情况,验证了本模型在喀斯特地区的区域生态环境状况评价具有一定的合理性和可行性。为进一步分析 19952020 年思南县环境质量和空间格局变化(如图 1 所示),将每年的 SEI 划分为 5 个等级17(见表 2),分别为优(0 81 0)、良(0 60 8)、中(0 40 6)、较差(0 20 4)和差(0 00 2)。19952020 年思南县内差和较差 2 个等级的生
23、态环境所占比例在逐步下降,从占比的 16 12%下降到 2010 年的 7 42%,2020 年只占 4 28%,25 年间下降的比例达到了 11 84%,说明全省从 2000 年启动退耕还林政策以来,生态环境逐渐变好;此外,19952010 年和 20102020 年研究区域优良等级的占比稳步提升,分别增长了 1 26%和 19 92%,在 20102020 年间增长尤为显著,说明思南县生态践行831测绘与空间地理信息2023 年“绿水青山就是金山银山”的理念深入人心,环保问题得到重视,环保工作落实到位。图 119952020 年思南县 SEI 等级空间分布Fig 1SEI leveled
24、spatial distribution of Sinancounty from 1995 to 20203 2生态环境质量变化特征思南县 19952020 年 SEI 生态等级变化统计结果见表 3。通过 ArcGIS 统计分析结果表明,思南县生态等级保持不变的面积为 1 131 851 km2,约占 51 17%,主要分布在海拔较高的地方,该区域生态环境相对较稳定。同时期生态等级增加的面积为 879 387 3 km2,约占39 76%,分布在县中部区域;生态等级面积减少的区域面积为 200 550 6 km2,约占 9 07%,分布在城镇周围,主要是 19952020 年间,该县城镇化步伐
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