劉志強，李翠翠，李 俊

（中國電建集團華東勘測設(shè)計研究院有限公司，浙江 杭州 310014）

1 問題的提出

水土流失的發(fā)生和發(fā)展是一個時空變化的過程，是我國生態(tài)環(huán)境惡化的重要原因之一[1]，也是河流泥沙的直接來源，成為主要生態(tài)問題之一[1-3]。近年來，大中型線狀生產(chǎn)建設(shè)項目迅速增加，因其線路長、范圍廣、擾動區(qū)域分散跨度大、施工周期長短不一等特點，采用傳統(tǒng)的實地量測、調(diào)查監(jiān)測等水土保持監(jiān)測方法難以滿足實際需求。如何采取有效措施，對水土流失的成因、強度及防治效果等進行動態(tài)監(jiān)測，對水土保持工作的開展具有重要意義。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，3S技術(shù)以其高效、快速、大范圍的優(yōu)勢，避免定點觀測資料不足和區(qū)域環(huán)境復(fù)雜多變的影響，成為水土流失動態(tài)監(jiān)測和監(jiān)管的有效手段[4-5]。

遙感影像解譯是水土流失監(jiān)測工作中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)[6]，圖斑定性是否正確，直接影響監(jiān)測結(jié)果的正確性和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)基于像素的分類方法存在大量同物異譜、同譜異物現(xiàn)象，無法有效利用像素與周圍像素之間的關(guān)系。目視解譯雖然可以取得很高的分類精度，但效率低、邊界容易錯位[7]。鑒于基于像素分類技術(shù)和目視解譯的不足和高分辨率遙感影像的廣泛應(yīng)用，面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惣夹g(shù)以含有更多語義信息的多個相鄰象元組成對象為處理單元，可以實現(xiàn)較高層次的遙感圖像分類和目標(biāo)地物提取，但其在水土保持監(jiān)測中的研究較為罕見[7]。

本文選取某公路工程為例，參考SL 190 — 2007《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》，充分利用遙感、地理信息系統(tǒng)、專家知識等技術(shù)[8]，采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽ρ芯繀^(qū)施工前和施工期水土保持遙感監(jiān)測影像進行解譯，旨在提供一種兼顧相對指標(biāo)要素邏輯關(guān)系和空間多要素疊加定量分析2種方法優(yōu)勢的水土流失快速監(jiān)測，將水土保持監(jiān)測提高到新的深度和高度。

2 實驗區(qū)及數(shù)據(jù)處理

2.1 實驗區(qū)概況

某公路工程位于中國西南邊陲，全線長超過50 km，本次監(jiān)測范圍面積4.5400 km2。地質(zhì)地貌復(fù)雜多樣，南北地勢較高，基本上由高山、寬谷和湖盆組成，最低高程1453.00 m，最高高程為7389.43 m，平均高程在4000.00 m以上[9]。土地類型多樣，有耕地、草原、林地、荒灘、湖泊、沼澤等，生態(tài)環(huán)境脆弱，自然災(zāi)害頻發(fā)。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用中國航天科技集團公司所屬空間技術(shù)研究院研制的高分一號高分辨率多光譜衛(wèi)星影像。高分一號的P/MS相機可以獲取2 m分辨率全色和8 m分辨率多光譜圖像，選取施工前和施工期同時相的遙感影像數(shù)據(jù)，一是該時相影像無云，二是比較容易識別地表各種植被。對遙感影像鑲嵌融合后，進行幾何校正與輻射定標(biāo)。

DEM（數(shù)字高程模型）數(shù)據(jù)分辨率為30 m，來自于國際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。

3 成果目標(biāo)及研究方法

3.1 成果目標(biāo)

第一類信息：基礎(chǔ)信息。提取所有相關(guān)信息所涉及的最基礎(chǔ)信息，包括反映工程占地范圍內(nèi)地表附著物的地表組成信息、地形信息和土地利用一級分類信息。

第二類信息：單節(jié)點專題信息。利用高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，完成某公路工程施工期信息提取。包括植被覆蓋率、土地利用數(shù)據(jù)二級分類信息、土壤侵蝕數(shù)據(jù)提取、水土流失面積、土壤侵蝕量等。

第三類信息：指施工期和施工前2期影像對照方可提取的信息。完成某公路工程施工對區(qū)域水土保持及其影響因子的影響情況評價。

3.2 研究方法

3.2.1 面向?qū)ο蟮倪b感分類方法在水土保持監(jiān)測地類提取中的實驗

面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄆ脚_為ENVI軟件的FX（Feature Extraction），提供基于規(guī)則、基于樣本、圖像分割處理與技術(shù)，采用面向?qū)ο?、多尺度分割、模糊?guī)則的處理與分析技術(shù)。

（1）影像對象的構(gòu)建。綜合遙感圖像的光譜特征和形狀特征，計算圖像中每個波段的光譜異質(zhì)性與形狀異質(zhì)性的綜合特征值，然后根據(jù)各個波段所占的權(quán)重，計算圖像所有波段的加權(quán)值，當(dāng)分割出對象或光譜和形狀綜合加權(quán)值小于某個指定閾值時，進行重復(fù)迭代運算，直到所有分割對象的綜合加權(quán)值大于指定閾值即完成圖像的多尺度分割操作。

（2）分割尺度確定。面向?qū)ο笫歉鶕?jù)臨近像素亮度、紋理、顏色等對影像進行分割，影響多尺度分割結(jié)果的參數(shù)主要有3個：分割尺度、波段權(quán)重因子、均值因子。

（3）合并尺度確定。根據(jù)影像紋理的大小，如果數(shù)據(jù)區(qū)域較大，而紋理差異較小，通過調(diào)整紋理合并存在于大塊、紋理性較強的區(qū)域，如樹林、云等，在結(jié)合光譜和空間信息的基礎(chǔ)上迭代合并鄰近的小斑塊。

3.2.2 土壤侵蝕數(shù)據(jù)提取

土壤侵蝕強度分級按照SL 190 — 2007《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》中的分級法劃分（見表1），之后根據(jù)三因子疊加分析法在地理信息系統(tǒng)中進行分析，結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查分析計算。

表1 土壤侵蝕分級標(biāo)準(zhǔn)表

土壤流失量根據(jù)土壤侵蝕模數(shù)和水土流失面積在地理信息系統(tǒng)中進行計算（見表2）。

表2 水力侵蝕強度分級表

3.2.3 利用基本指標(biāo)提取水土保持監(jiān)測內(nèi)容

監(jiān)測內(nèi)容包括擾動范圍、面積、土地利用類型及其變化情況等。通過高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，結(jié)合項目區(qū)平面布置圖，基于人機交互式解譯結(jié)果，在ArcGis平臺下，計算各分區(qū)擾動面積，并標(biāo)注其土地利用類型，擾動土地的變化情況，可通過不同時間的監(jiān)測成果得到。

4 結(jié)果與分析

4.1 基于面向?qū)ο筮b感影像分類結(jié)果

4.1.1 工程擾動區(qū)

在項目征地紅線范圍未知的情況下，用遙感圖像處理軟件和面向?qū)ο蟮姆诸愜浖崛≡擁椖渴┕て跀_動土地面積，該擾動面積主要由本工程施工擾動面積和少量非本工程建設(shè)導(dǎo)致的其他人為因素擾動面積組成。

擾動面積為4.5400 km2，其中渣場面積0.9000 km2。擾動區(qū)分布狀況見圖1。

圖1 工程施工期土地擾動區(qū)分布圖

4.1.2 工程區(qū)域土地利用情況

工程監(jiān)測區(qū)域內(nèi)按照不同顏色代表區(qū)域內(nèi)不同占地類型（見圖2），圖2 a和圖2 b分別代表工程施工前和施工期監(jiān)測區(qū)土地利用類型圖。根據(jù)從遙感影像提取的土地利用結(jié)果顯示本工程沿線居民點分布較少，沙化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，山體多為裸露的裸巖石礫地，屬于水土流失易發(fā)區(qū)。解譯結(jié)果與現(xiàn)場調(diào)查監(jiān)測相一致。

圖2 工程區(qū)域土地利用分類圖

與施工前相比，工程施工期擾動地類主要為沙地、其他未利用的裸地及植被較差的草地，施工期與施工前擾動區(qū)土地利用類型變化情況見圖3。

圖3 擾動區(qū)土地利用類型變化圖

沙地、裸巖石礫地和其他未利用地向工礦交通建設(shè)用地面積變化較大的原因是城市發(fā)展的一種必然趨勢，其他土地利用類型向工礦交通建設(shè)用地轉(zhuǎn)化是城市發(fā)展的一種直接反映。擾動區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣見表3。

表3 擾動區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣表 km2

4.2 基于面向?qū)ο筮b感影像分類的土壤侵蝕數(shù)據(jù)提取

利用DEM數(shù)據(jù)提取坡度信息，將土地利用類型、植被覆蓋度和坡度進行疊加運算，根據(jù)SL 190 — 96《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)表》土壤侵蝕強度的判別標(biāo)準(zhǔn)，采用常用的“三因子”疊加分析方法評判出各個像元點的土壤侵蝕強度。在提取時以《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)》中給定的劃分方法為依據(jù)，并結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H情況進行調(diào)整，在判定土壤侵蝕強度時，結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H情況和土壤侵蝕分布特征進行調(diào)整。

圖4為監(jiān)測范圍內(nèi)土壤侵蝕強度提取結(jié)果圖。圖4 a和圖4 b分別代表施工前和施工期土壤侵蝕強度圖，從圖4可知，項目監(jiān)測區(qū)范圍內(nèi)耕地、非耕地土壤侵蝕強度從微度到劇烈均有分布。

圖4 監(jiān)測范圍內(nèi)土壤侵蝕強度圖

監(jiān)測范圍內(nèi)，土壤侵蝕以中度為主，其次為微度和強烈，極強烈及劇烈侵蝕分布較少。監(jiān)測范圍內(nèi)施工期土壤侵蝕面積統(tǒng)計見表4，土壤侵蝕面積比例見圖5。

表4 監(jiān)測范圍內(nèi)施工期土壤侵蝕面積統(tǒng)計表

圖5 監(jiān)測范圍內(nèi)施工期土壤侵蝕面積比例圖

與施工前土壤侵蝕情況對比，施工期土壤侵蝕強度為極強烈的增加較為明顯，其次為輕度和強烈，土壤侵蝕強度為中度的區(qū)域減少較為明顯，微度和劇烈區(qū)域面積分別呈增加和減少趨勢，但均不顯著。土壤侵蝕強度變化情況見表5和圖6。

表5 擾動區(qū)土壤侵蝕強度轉(zhuǎn)移變化矩陣表 km2

圖6 擾動區(qū)土壤侵蝕強度變化圖

與施工前相比，施工期極強烈土壤侵蝕等級面積的增加量主要來自于施工前中度土壤侵蝕強度。施工前擾動區(qū)土壤侵蝕總量為24049.72 t/a，施工期29896.91 t/a，整體上呈增加趨勢。與工程施工前相比，施工期土壤侵蝕量變化約為0.6萬t，與施工前的年土壤侵蝕量相比，變化較小，一方面是與施工過程中及時有效的水土保持防護有關(guān)，另一方面是由于項目區(qū)屬于國家水土流失重點治理區(qū)，項目沿線占地范圍水土流失嚴(yán)重。擾動區(qū)土壤侵蝕統(tǒng)計見表6。

表6 擾動區(qū)2016年與2015年相比土壤侵蝕動態(tài)變化統(tǒng)計表

5 討論與思考

（1）高分辨率遙感影像的普及改變了水土保持監(jiān)測技術(shù)手段，提高監(jiān)測效率，傳統(tǒng)的遙感影像分類是基于像元的低層次操作，大多是根據(jù)光譜特征進行類別劃分，不能較好地進行語義知識表達和推理，對于高分辨率遙感影像，采用基于像元的分類方法進行影像分類有明顯的不足。本文從高分辨率無人機遙感分類出發(fā)，對基于無人機影像的面向?qū)ο筇崛∷帘３直O(jiān)測指標(biāo)進行探討，提供新的技術(shù)依據(jù)，構(gòu)建基于無人機遙感的生產(chǎn)建設(shè)項目水土保持監(jiān)測技術(shù)與方法。

首先，在高分辨率影像上，地物的光譜特征更明顯，地物的結(jié)構(gòu)、紋理等也更加突出，簡單以像元為研究對象容易造成地塊的分離，構(gòu)成地塊的像元光譜信息可能不完全相同，但總體上是一致的，即同質(zhì)均一；其次，在高分辨率影像上，相同地面面積的像元數(shù)量增加，基于像元的影像處理方法的效率是十分有限的，難以實現(xiàn)對土地信息的快速詳查。

基于面向?qū)ο蟮倪b感圖像分類方法，采用多分辨率分割，形成同質(zhì)區(qū)域影像對象，可引入除光譜特征之外的其他特征，很容易融入領(lǐng)域知識和專家經(jīng)驗，使得分割后的影像對象比像素具有更加豐富的語義信息，從而提高遙感影像分析的智能化水平，減少分類的不確定性。面向?qū)ο蟮倪b感影像分類從高層次圖像理解的角度出發(fā)，模擬人腦的認(rèn)知過程，通過運用多種地學(xué)信息進行空間推理，使得處理結(jié)果中同質(zhì)區(qū)域圖斑有更好的完整性。

（2）利用遙感監(jiān)測方法進行項目建設(shè)區(qū)施工期水土保持監(jiān)測，可以直觀反映工程施工建設(shè)渣場、臨時生產(chǎn)生活區(qū)等擾動區(qū)地形地貌特征、面積等特征指標(biāo)，可以直觀反映區(qū)域內(nèi)的各形態(tài)指標(biāo)。

（3）本文重點探討利用基于面向?qū)ο蟮姆诸惤Y(jié)果在施工前和施工期水土保持監(jiān)測中的應(yīng)用，僅對在其他指標(biāo)研究方法相同的情況下，土地利用和土壤侵蝕強度指標(biāo)提取進行著重研究。工程施工結(jié)束后，可以在本次研究成果的基礎(chǔ)上，用遙感技術(shù)方法評價該工程水土保持效果。