張靖渤

(清原滿族自治縣水利工程建設(shè)質(zhì)量與安全監(jiān)督站，遼寧 清原 113300)

0 引 言

水土流失是指在水、重力和風(fēng)等外營(yíng)力或人為因素的影響下，雨水不能就地消納、順勢(shì)下流、沖刷土壤，造成水分、土壤資源破壞、流失的現(xiàn)象。國(guó)內(nèi)外專家研究均表明，植被通過(guò)地上、地形部分組成的三維結(jié)構(gòu)特征改變森林水文路徑與勢(shì)能傳導(dǎo)方式，進(jìn)而影響著地表水土流失過(guò)程與強(qiáng)度，被視為水土流失的戰(zhàn)略防控因子[1]。但在高植被覆蓋區(qū)，林下植被垂直組合特征并非完全抗侵蝕，仍然有不同的水土流失產(chǎn)生。目前，高植被覆蓋區(qū)土壤侵蝕過(guò)程機(jī)制、植被結(jié)構(gòu)對(duì)森林水文的影響得到高度重視，而對(duì)于水土流失的判別研究相對(duì)較少[2]。較為成熟的是徐涵秋教授提出的閾值法，即先通過(guò)實(shí)地調(diào)查獲取先驗(yàn)樣區(qū)的植被特征參數(shù)特征以構(gòu)建閾值分離水土流失區(qū)與非水土流失區(qū)，然后將該閾值擴(kuò)展到局地應(yīng)用。由于該方法科學(xué)反映了植被與水土流失發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可操作性強(qiáng)，因而受到一定推崇。而相關(guān)的案例研究主要集中在福建、江西等南方紅壤區(qū)，而其在東北地區(qū)的適應(yīng)性研究尚未開(kāi)展[3]。鑒于此，以撫順為案例闡述基于遙感技術(shù)提取水土流失技術(shù)過(guò)程，以期為區(qū)域資源環(huán)境規(guī)劃提供準(zhǔn)確、詳實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為了反映當(dāng)前基礎(chǔ)環(huán)境信息并結(jié)合數(shù)據(jù)可獲得性、質(zhì)量要求，選擇2010年5月7日撫順市的Landsat8 OLI影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)編號(hào)為L(zhǎng)C81180312018127LGN00，云量為零，該時(shí)期能夠滿足落葉闊葉林、針葉林與草地的季相要求。影像下載于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/search)。根據(jù)Metadata頭文件的數(shù)據(jù)采用flash大氣校正削弱輻射誤差影響，并運(yùn)用COST模型將影像的短整型灰度值轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型的反射率值；為提高研究結(jié)果的精度，將全色光譜波段與其他波段進(jìn)行融合，得到15m空間分辨率的影像。

2 林下水土流失提取流程

《土壤侵蝕分級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)》(SL 190-2007)規(guī)定采用植被覆蓋度(VFC)和坡度(Slope)兩個(gè)指標(biāo)衡量面狀水土流失強(qiáng)烈程度，依據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)在高植被覆蓋區(qū)(VFC>50%)水土流失為輕度和微度，而這顯然未能準(zhǔn)確刻畫(huà)局地林下水土流失現(xiàn)象。

實(shí)地勘察表明，林下水土流失區(qū)的特征為:

1) 林下灌草稀疏、枯枝落葉稀少。

2) 林下人為活動(dòng)或自然災(zāi)害頻發(fā)、地表疏松易蝕、表土裸露。

因此，選擇指標(biāo)特征指數(shù)衡量植被長(zhǎng)勢(shì)與健康程度，參照張博博[3]、付偉等[4]的研究經(jīng)驗(yàn)，確定以植被覆蓋度(VFC)、植被氮指數(shù)(VGI)、植被黃葉因子(Yellow)、地表裸露度(NDSI)和坡度(Slope)等進(jìn)行綜合識(shí)別水土流失信息。

2.1 植被覆蓋度計(jì)算

一般情況下，植被覆蓋度與水土流失強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在Landsat系列衛(wèi)星影像中其最普適的計(jì)算方法為極差歸一法：

VFC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-

NDVImin)

(1)

式中：NDVImin、NDVImax分別為區(qū)域NDVI圖層中的最小、最大值。而NDVI的計(jì)算公式如下：

NDVI=(nir-red)/(nir+red)

(2)

式中：nir、red分別為區(qū)域lansat影像中的近紅外和紅波段值。

2.2 植被氮指數(shù)

植被氮指數(shù)反映的是植被冠層葉片中氮含量。植被生理學(xué)研究表明，植被葉片中氮含量越高植被長(zhǎng)勢(shì)越好。依據(jù)譚昌偉的作物氮反射指數(shù)(NRIP)，其計(jì)算公式如下：

NRIP=green/red

(3)

式中：Green、Red分別為L(zhǎng)andsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)中綠光、紅光的反射率值。

2.3 黃葉因子

研究區(qū)植被為落葉闊葉林和針葉林類(lèi)型，植被具有黃葉的季相特征，為準(zhǔn)確刻畫(huà)區(qū)域植被生長(zhǎng)特性需判別其黃葉特征。由于Lansat系列衛(wèi)星影像并未設(shè)置黃色波段，鑒于此，通過(guò)三原色原理，可通過(guò)綠色與紅色按比例混合得到其黃色波段特性。其計(jì)算公式如下：

Yellow=(Green+red)/2

(4)

2.4 表土裸露因子

表土裸露程度越高，地上與地下植被的水土流失的抗侵蝕能力越弱，進(jìn)而影響著水土流失強(qiáng)度。為了刻畫(huà)表土裸露程度，采用歸一化裸土指數(shù)(Normalized Difference Soil Index，NDSI)進(jìn)行衡量，其計(jì)算公式如下：

NDSI=(mir1-nir)/(mir1+nir)

(5)

式中：mir、nir分別為衛(wèi)星影像的中紅外、近紅外波段的反射率值。

2.5 坡度因子

坡度是坡面的垂直高度h和水平距離的比值，其對(duì)坡度水土流失勢(shì)能進(jìn)行再分配，并與水土流失強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)關(guān)系。以DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的坡度信息的提取過(guò)程如下：

1) 利用ArcGIS中Spatial Analyst Tools中的地形分析模塊Surface工具，點(diǎn)擊Slope功能鍵，輸入無(wú)填洼的DEM數(shù)據(jù)，計(jì)算得到區(qū)域坡度圖層slope。

2) 參照坡度因子計(jì)算公式，在Spatial Analyst Tools—Raster Calculator系列操作中輸入表達(dá)式，具體為‘Con("slope" < 5,10.8 * Sin("slope"* 3.1415926 / 180) + 0.036,Con("slope" <= 10,21.9 * Sin("slope" *3.1415926 / 180) -0.96,16.8 * Sin("slope"* 3.1415926 / 180) - 0.5))’，由此得到區(qū)域坡度因子?xùn)鸥駡D層S。

3 基于植被特征的水土流失信息提取規(guī)則

基于Landsat 8影像，計(jì)算得出撫順市VFC、NRIP、Yellow、NDSI和Slope等環(huán)境因子。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)調(diào)查分析結(jié)果與研究經(jīng)驗(yàn)，為每個(gè)因子設(shè)定分離閾值，構(gòu)建逐層分離規(guī)則后提取林下水土流失區(qū)域。為每一個(gè)因子設(shè)置分離閾值，然后采用基于規(guī)則的逐層分離法建立模型，提取出林下水土流失區(qū)。其中VFC的閾值為80%，高于80%的地區(qū)可視為不存在水土流失，低于80%的林區(qū)為研究區(qū)域；坡度閾值為5°，大于5°的地區(qū)為水土流失區(qū)。其他因子中NRIP的閾值為4.15，Yellow為0.126，NDSI為0.335。其具體規(guī)則見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)水土流失信息提取規(guī)則流程

4 結(jié)果與分析

4.1 研究區(qū)水土流失環(huán)境因子特征

先運(yùn)用ENVI5.3軟件平臺(tái)的Slash工具進(jìn)行大氣校正，再以撫順市矢量邊界(shp格式)為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)Subroi處理裁剪出研究區(qū)遙感影像，通過(guò)bandmatn工具統(tǒng)計(jì)得到環(huán)境因子，見(jiàn)圖2。由圖2可知，研究區(qū)環(huán)境因子空間分布不均，呈破碎化斑狀分布，這種空間形態(tài)促使水土流失強(qiáng)度空間不穩(wěn)定性。該區(qū)坡度介于0°～57°之間，平均值為23°，變異系數(shù)為45%，表明區(qū)域坡度分布離散，并不均一。植被主要沿著海拔分布，西部河谷灘地地勢(shì)平坦，主要為居民建設(shè)用地、耕地；中東部地區(qū)地勢(shì)較高、人為活動(dòng)強(qiáng)度小，植被覆蓋度較高。由于植被氮指數(shù)與植被長(zhǎng)勢(shì)密切相關(guān)，故而其(圖2c)與植被覆蓋度(圖2b)具有相似的空間分布特性。黃葉因子(圖2d)高值區(qū)集中在局部植被茂密區(qū)，河谷地區(qū)呈低值分布。裸土因子(圖2e)與植被氮指數(shù)(圖2c)分布高度相關(guān)。

4.2 撫順市水土流失空間分布特征

依據(jù)前述閾值分離規(guī)則，提取了撫順市水土流失空間分布，結(jié)果見(jiàn)圖3。由圖3可知，在15 m像素水平上，研究區(qū)水土流失面積達(dá)648.505 km2，占區(qū)域總面積的25.01%。而王建寧[5]等在1995年的調(diào)查結(jié)果表明該市水土流失面積達(dá)37%，經(jīng)過(guò)近20年的退耕還林還草生態(tài)恢復(fù)與建設(shè)工程，區(qū)域植被覆蓋率高達(dá)66.75%，水土流失得到有效治理，故而本研究結(jié)果相對(duì)于王建寧的結(jié)果減少了11.99%，表明本研究結(jié)果合理可靠。同時(shí)參照《撫順市水土保持規(guī)劃(2017-2030年)》可知，當(dāng)前研究區(qū)水土流失面積占28.64%，這與本結(jié)果十分接近，表明本文的研究方案具有良好的可行性。圖3表明，研究區(qū)水土流失呈破碎化斑點(diǎn)狀，空間連續(xù)性差，分布形態(tài)不穩(wěn)定，仍需要加強(qiáng)治理。

圖3 研究區(qū)水土流失空間分布圖

4.3 撫順市水土流失坡度分布特征

為詳細(xì)解析研究區(qū)水土隨坡度的框架分布變化，將提取的水土流失圖層與坡度圖層進(jìn)行空間疊加。依據(jù)《森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查主要技術(shù)規(guī)定》的坡度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將其劃分為平坡(0°～5°)、緩坡(5°～15°)、斜坡(16°～25°)、陡坡(26°～35°)、急坡(36°～45°)和險(xiǎn)坡(46°以上)6個(gè)等級(jí)，由于在提取分析過(guò)程中已經(jīng)排除了平坡，故將其他坡度分級(jí)統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)圖4。

圖4 研究區(qū)水土流失面積隨坡度分布特征

由圖4可知，水土流失主要分布在15°～25°的地帶，占水土流失總面積的37.23%；其次是坡度為5°～15°的地區(qū)，占26.78%。25°～35°和35°～45°的坡度帶分布的水土流失區(qū)占19.35%和10.92%，陡坡帶由于面積最小加之植被自然狀態(tài)較好，水土流失面積最少，僅為5.72%。

5 結(jié) 論

傳統(tǒng)多源遙感方法難以直接探測(cè)植被覆蓋下陸面表層地理環(huán)境體征，對(duì)水土流失監(jiān)測(cè)的適應(yīng)程度有限。鑒于此，以植被覆度、坡度、土壤裸露度、植被氮指數(shù)等幾個(gè)特征變量為基礎(chǔ)構(gòu)建閾值分離規(guī)則，從而有效識(shí)別林下水土流失區(qū)。以撫順市為案例區(qū)研究顯示，該市水土流失面積達(dá)25.01%，呈斑狀不穩(wěn)定分布，這應(yīng)是水土保持與防治的重點(diǎn)。本研究方案以遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)提取判別因子，數(shù)據(jù)可獲得性好；閾值分離規(guī)則簡(jiǎn)易，具有可調(diào)節(jié)性；并且提取的結(jié)果與相關(guān)調(diào)查結(jié)果高度一致，這表明該方案適用于東北地區(qū)林下水土流失監(jiān)測(cè)。