滇东南岩溶石漠化信息提取研究

摘要： 文章以云南省马关县为研究区，基于岩溶石漠化与植被覆盖度和岩石裸露率之间的关系，采用像元二分模型计算出研究区的植被覆盖度和岩石裸露率信息，结合碳酸盐岩分布图和土地利用类型图，剔除非岩溶石漠化区域，加权叠加植被覆盖度和岩石裸露率数据，提取出试验区的岩溶石漠化信息，并且计算岩溶石漠化分级断点值，得到五个等级石漠化的分布情况和面积。试验表明，该方法可以快速、准确地提取研究区石漠化分布状况。

Abstract： In this study， Maguan county of yunnan province was taken as the research area. Based on the relationship among karst rocky desertification and vegetation coverage and bare rocky ratio， the dimidiate pixel model was used to calculate vegetation coverage and bare rocky ratio information of the research area. The carbonate rocks distribution map and land use map were used to eliminate non-karst rocky desertification area， weighted the vegetation coverage and bare rocky ratio， extracted the karst rocky desertification information of test area， and calculated classification breakpoint value， get the distribution of five grades rocky desertification and area. The experimental results show that the method can quickly and accurately extract the distribution of karst rocky desertification in the study area.

关键词： 岩溶地区；石漠化；植被覆盖度；岩石裸露率；像元二分模型

Key words： karst region；rocky desertification；vegetation coverage；bare rocky ratio；dimidiate pixel model

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）10-0211-04

0 引言

岩溶石漠化是指岩溶地区石质土地的荒漠化。在热带、亚热带湿润、半湿润气候条件和岩溶极其发育的自然背景下，受人为活动的干扰，使地表植被遭到严重破坏、水土流失加剧，基岩裸露或砾岩堆积，地表出现石质荒漠景观。近年来，滇东南岩溶地区石漠化现象趋于严重，使得生态环境恶化，植被破坏严重、岩石裸露、水土流失严重、旱涝交替，给当地人民的生活和经济发展带来了很大的影响，人们的生存和生活受到极大的威胁，保护岩溶森林、治理石漠化、改善生态环境已成为马关县的一项重要工作，所以研究该区域的石漠化现象，对该区域的生态和经济发展有很重要的意义。遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术是石漠化信息定量提取和定性评价的重要手段，本研究选择非常具有代表性的云南省马关县作为研究区，提取研究区的岩溶石漠化信息，并且进行分等定级。

1 研究区概况

马关县位于祖国西南边陲，云南省东南部，文山壮族苗族自治州南部，是集边疆、少数民族、贫困、山区为一体的农业县。马关县国土面积26.64万hm2，介于北纬22°42′-23°15′，东经103°52′～104°39′之间。马关县地处滇东南岩溶高原南部边缘，地势大致为西北高、东南低。境内峰峦叠嶂，沟壑纵横，地形地貌复杂，大部分地区山高坡陡，谷狭沟深，无五里平川，岩溶区面积约为21.53万hm2，即80%以上属于喀斯特地形，其中岩溶石漠化区域面积为13.56万hm2。

2 研究方法及数据来源

应用遥感信息处理平台ENVI和美国ERIS公司的ArcGIS10.0操作平台，对遥感数据进行解译处理和编辑。数据源主要以Landsat TM/ETM+影像和DEM为主，来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站。选择研究区2007年TM/ETM+遥感影像数据作为研究区遥感影像数据，数据空间分辨率为30米（全色波段为15米）。选用日本经济产业省（METI）和美国航空航天署（NASA）合作使用ASTER数据生成的数字高程模型GDEM，其空间分辨率为30米。该研究区恰好位于同一景影像内，所以只需获取一景影像数据。

3 石漠化分级指标体系

石漠化分级与评价指标根据研究区区域尺度不同、研究目的的不同，选择的分级指标和评价指标体系不同。本研究中研究范围是县域，一般采用五级划分方法[1]，使得分级结果更详细。所以参照前人分级方法，将石漠化情况划分为五个等级，即无石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、强度石漠化、极强度石漠化。

结合前人的研究成果[2，3，4]，遵循指标选取的系统性、地域性、代表性即可获取性等基本原则，本研究中选取植被覆盖度、岩石裸露率两个主要指标，并且以碳酸盐岩分布数据以及遥感解译获得的土地利用类型数据予以辅助，提取研究区中喀斯特岩溶区域内的石漠化信息，并且对研究区石漠化情况进行分等定级。

植被覆盖度可以直观的反映研究区的植被覆盖情况，是反映石漠化状况的重要指标。它与石漠化等级成负向关系，即植被覆盖度越大，石漠化程度越低，植被覆盖度越小，石漠化现象越严重。

岩石裸露率可以直接反映石漠化的状况，与植被覆盖度和石漠化程度成负向关系，即岩石裸露率越大，植被覆盖度和石漠化程度越低，岩石裸露率越小，植被覆盖度和石漠化程度越高。

对于选定的两个指标，依据研究区的石漠化强度不同，每个指标的分等定级情况如表1。

4 指标数据的获取与处理

4.1 遥感影像的选择与预处理 由于要对研究区的石漠化信息进行分类和提取，已选用指标有植被覆盖度、岩石裸露率数据，本研究在进行遥感信息提取前，需要对相关数据进行预处理，以便消除误差及影响。数据预处理包括辐射校正、几何纠正、配准、去云、波段组合、裁剪等。

4.2 植被覆盖度信息提取 植被覆盖度能客观的反映石漠化状况，与石漠化程度成负向相关关系。目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用且用的比较普遍的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，如采用像元二分法模型来估算植被覆盖度[3]。常用的植被指数为归一化植被指数（NDVI），即近红外波段（NIR）与红光波段（RED）灰度值之差与其之和的比值，公式为：

NDVI=（NIR-RED）/（NIR+RED）（1）

在ENVI平台的Band Math中输入公式（2），得到归一化植被指数图，NDVI值分布在[-1，1]的连续区间内。

（b2-b1）/（b2+b1）（2）

其中：b1选择TM3，b2选择TM4，因为在Landsat TM/ETM+遥感影像中，Band3是红光波段（RED），Band4是近红外波段（NIR）。

像元二分法估算植被覆盖度的基本思想方法是：假设一个像元的地表是由植被覆盖地表和无植被覆盖地表两部分组成，各地表的权重由各自面积占该像元的比例来确定，其中植被覆盖的地表在像元中所占的百分比定义为植被覆盖度，计算公式为：

Fv=（NDVI-NDVIsoil）/（NDVIveg-NDVIsoil）（3）

其中Fv指植被覆盖度，NDVIsoil指完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg指完全被植被所覆盖的像元的NDVI值。

由公式可以发现需要计算植被覆盖度，首先得计算NDVIsoil和NDVIveg。这里又分为两种情况：

①当研究区内可以近似的取Fvmax=100%，Fvmin=0%时，公式（3）可变为：

Fv=（NDVI-NDVImin）/（NDVImax-NDVImin）（4）

其中，NDVImax和NDVImin分别指研究区内最大的NDVI值和最小的NDVI值，即NDVIveg应该为NDVImax，NDVIsoil应该为NDVImin。由于影像中不可避免存在一定的噪声，NDVI的极值不一定就是NDVImax和NDVImin。

②当研究区内不能近似的取Fvmax=100%，Fvmin=0%时，需要利用实测数据进行监测。当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值作为Fvmax和Fvmin，这两个实测数据对应图像的NDVI作为NDVImax和NDVImin。由于没有实测数据，本研究通过选取训练区的方法[3]，获得研究区的NDVImax与NDVImin

的值分别为0.692787和0.251249（如表2）。

根据公式（3），将整个研究区分为三个部分：当NDVI小于0.251249，Fv取值为0；NDVI大于0.692787，Fv取值为1；介于两者之间的像元使用公式计算。在ENVI平台的Band Math中输入公式（5），得到研究区植被覆盖度图（如图1）：

（b1 lt 0. 0.251249）×0+（b1 gt 0.692787）×1+（b1 ge 0.251249 and b1 le 0.692787）×（（b1-0.251249）/（0.692787-0.251249））（5）

其中：b1选择NDVI图像

4.3 岩石裸露率信息获取 张晓伦等以广南县为例，根据岩溶石漠化地区的地物特性，提出利用Landsat数据，基于短波红外（SWIR）与近红外（NIR）波段构建的归一化岩石指数（NDRI）来估算研究区石漠化分布结果的精度，远高于利用中红外（MIR）与红光（R）波段构建的归一化岩石指数（NDRI）来估算的石漠化分布结果的精度[4]。因此，参照归一化植被指数的思想，首先利用短波红外（SWIR）与近红外（NIR）波段构建归一化岩石指数（NDRI）（公式6）。

NDRI=（SWIR-NIR）/（SWIR+NIR）（6）

在ENVI平台的Band Math中输入公式（2），得到归一化岩石指数图，NDRI值分布在[-1，1]的连续区间内。

（b2-b1）/（b2+b1）（2）

其中：b1选择TM4，b2选择TM7。

依据像元二分法估算模型：假设一个像元的地表是由裸露岩石覆盖地表和裸露岩石覆盖地表两部分组成，各地表的权重由各自面积占该像元的比例来确定，其中裸露岩石覆盖地表在像元中所占的百分比定义为岩石裸露率，计算公式为：

Fr=（NDRI-NDRIrock）/（NDRIrock-NDRIn）（7）

其中Fr指植被覆盖度，NDRIrock指完全由岩石覆盖区域的NDRI值，NDRIn指完全由非岩石覆盖时像元的NDRI值。

由公式可以发现需要计算岩石裸露率，首先得计算NDRIrock和NDRIn。这里又分为两种情况：

①当研究区内可以近似的取Frmax=100%，Frmin=0%时，公式（7）可变为：

Fr=（NDRI-NDRImin）/（NDRImax-NDRImin）（8）

其中，NDRImax和NDRImin分别指研究区内最大的NDRI值和最小的NDRI值，即NDRIrock应该为NDRImax，NDRIn应该为NDRImin。由于影像中不可避免存在一定的噪声，NDRI的极值不一定就是NDRImax和NDRImin。

②当研究区内不能近似取Frmax=100%，Frmin=0%时，需要应用实测数据进行检验。

当有实测数据时，取实测数据中岩石裸露率的最大值Frmax和最小值Frmin，这两个实测数据对应图像的NDRI作为NDRImax和NDRImin。

当没有实测数据时，取NDRImax和NDRImin为影像中给定置信度的置信区间内的最大值和最小值。本研究中假设置信度为1，取累计频率为1%和99%时的NDRI值为NDRIn和NDRIrock，根据公式（7），将整个研究区分为三个部分：当NDRI小于NDRIn，Fr取值为0；NDRI大于NDRIrock，Fr取值为1；介于两者之间的像元使用公式计算。在ENVI平台的Band Math中输入公式（9），得到研究区岩石裸露率图（如图2）。

（b1 lt NDRIn）×0+（b1 gt NDRIrock）×1+（b1 ge NDRIn and b1 le NDRIrock）×（（b1-NDRIn）/（NDRIrock-NDRIn））（9）

其中：b1选择NDVI图像，NDRIn=-0.689873，NDRIrock= -0.379237。

4.4 碳酸盐岩分布数据 岩溶石漠化的分布情况和碳酸盐岩的分布情况联系紧密，不同的碳酸盐岩区内，石漠化发生的速率不同[5]。目前，大多数岩溶石漠化研究中采用水文地质图中的喀斯特分布区域作为划定岩溶区的方法[6]。本研究利用1：20万的区域地质图，在ArcGIS平台中，依据地质图图例，将研究区地质图进行矢量化处理，根据碳酸盐岩岩石成分的含量不同，把研究区的碳酸盐岩划分为：非碳酸盐岩、不纯碳酸盐岩与纯碳酸盐岩三大类（见表3），然后绘制岩性分布图（图3）。

5 石漠化评价模型

由于各个石漠化评价指标对石漠化的影响程度不同，对各项指标分别赋予不同的权重。其中植被覆盖度和岩石裸露率都有同等重要的代表意义，所以所赋权重值分别为：植被覆盖度权重为0.5，岩石裸露率权重为0.5。

本研究中以ENVI软件为计算平台，通过波段计算，对各评价因素进行加权叠加，得到定量综合石漠化信息综合指数（QRI）（公式（10）），定量且客观的反映出石漠化情况。非石漠化区域主要包括纯植被覆盖区域、水体、居民地、道路等建设用地[7]。利用碳酸盐岩分布图分离出研究区内非碳酸盐岩区域，然后利用土地利用类型图中的农村居民地、道路、城市、工矿用地等建设用地数据和水域数据、对石漠化信息结果图进行掩膜处理，分离出这些区域，最后得到研究区的岩溶石漠化分布图。石漠化信息综合指数的结果值分布在[0，1]的连续区间内。

QRI=（1-Fv）×0.5+Fr×0.5（10）

其中QRI为石漠化综合指标，Fv为植被覆盖度，Fr为岩石裸露率。

依据研究区石漠化分级指标中各指标的断点加权叠加来确定石漠化最终的等级划分情况，得到石漠化分级分布图（图4）。由石漠化分级分布图统计得到各等级石漠化的面积和各自的比例（表4）。

6 结论

采用像元二分模型计算出研究区的植被覆盖度和岩溶裸露率信息，作为石漠化评价的2个主要评价指标，结合使用1：20万地质图矢量化获取的岩溶区域和土地利用类型图中非岩溶石漠化用地类型，对非岩溶区及非石漠化区域进行掩膜剔除，应用定量综合法加权叠加植被覆盖度和岩溶裸露率数据，提取出试验区的岩溶石漠化信息。并且计算岩溶石漠化分级断点值，得到无石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、强度石漠化、极强度石漠化5个等级石漠化的分布情况和面积。

从植被覆盖度图和岩石裸露率图中可以发现，二者关系为负向相关关系。同时使用植被覆盖度和岩石裸露率信息作为岩溶石漠化评价的因子，可以互为参照，使评价结果更可靠稳定。

实验表明，该方法可以方便、快捷、准确地提取研究区石漠化分布状况，可以免去人工解译的主观性强，工作量大的缺点，且所获得的石漠化值域为（0，1），使结果更直观。

参考文献：

[1]夏学齐，田庆久，杜凤兰.石漠化程度遥感信息提取方法研究[J].遥感学报，2006，10（4）：469-474.

[2]胡顺光，张增祥，夏奎菊.遥感石漠化信息的提取[J].地球信息科学学报，2010，12（6）：870-879.

[3]李丽，童立强，李小慧.基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法研究[J].国土资源遥感，2010，2：59-62.

[4]张晓伦，甘淑.基于NDRI像元二分模型的石漠化信息提取研究[J].新技术新工艺，2014（1）：72-75.

[5]蒋树芳，胡宝清等.广西都安喀斯特石漠化的分布特征及其与岩性的空间相关性[J].大地构造与成矿学，2004，28（2）：214-219.

[6]况顺达，戴传固，王尚彦等.岩溶石漠化遥感信息增强技术探讨[J].贵州地质，2009（1）：44-48.

[7]许联芳.西南喀斯特区域土地利用与石漠化相关性分析[J].国土与自然资源研究，2009（1）：18-20.

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