楊力華， 楊勤科， 朱夢(mèng)陽(yáng)， 王春梅， 龐國(guó)偉

(1.中國(guó)科學(xué)院 水利部 水土保持研究所， 陜西 楊陵 712100；2.西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院， 陜西 西安 710127； 3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)， 北京 101400)

泛第三極地區(qū)是以青藏高原為主體的第三極向西擴(kuò)展，包括青藏高原、帕米爾高原、興都庫(kù)什、天山、伊朗高原、高加索、喀爾巴阡等山脈，是全球環(huán)境與氣候變化的敏感區(qū)和功能脆弱區(qū)[1]，土壤侵蝕是該區(qū)最主要的環(huán)境問(wèn)題之一，且呈現(xiàn)明顯的增加趨勢(shì)[2-5]，但是泛第三極地區(qū)土壤侵蝕實(shí)測(cè)和制圖數(shù)據(jù)匱乏。為了制定科學(xué)的土壤侵蝕防治對(duì)策，須開(kāi)展土壤侵蝕抽樣調(diào)查，其中土地利用和水保措施是調(diào)查的主要內(nèi)容。土壤侵蝕抽樣調(diào)查的目的是基于可免費(fèi)下載、高分辨率的遙感影像，結(jié)合實(shí)地調(diào)查，快速、準(zhǔn)確的獲取抽樣調(diào)查單元的土地利用和水土保持措施信息[6]，支持抽樣調(diào)查單元土壤流失速率的精確計(jì)算，從而使大區(qū)域土壤侵蝕評(píng)價(jià)由目前的潛在評(píng)價(jià)(如Borrelli[7];Teng[3])逐漸逼近實(shí)際情況。為此，對(duì)土地利用解譯結(jié)果做出精度評(píng)價(jià)十分重要。對(duì)于土地利用解譯結(jié)果的評(píng)價(jià)，通常有兩種方式： ①以野外調(diào)查或者更高分辨率影像解譯結(jié)果作為真實(shí)土地利用信息參照，通過(guò)計(jì)算混淆矩陣進(jìn)行評(píng)價(jià)[8]。如Chen[9]以Google Earth影像和無(wú)人機(jī)航拍影像解譯結(jié)果為參照，用空間數(shù)據(jù)二級(jí)抽樣檢驗(yàn)方法，對(duì)30m分辨率土地覆蓋數(shù)據(jù)(陳軍等)[10]進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)；新近發(fā)布的全球10 m分辨率土地利用數(shù)據(jù)，通過(guò)Google Earth影像作為參考，基于OLI數(shù)據(jù)解譯樣本點(diǎn)，采用混淆矩陣進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)[11-12]；李驁等[13]基于土壤侵蝕野外抽樣調(diào)查，利用土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)河北懷來(lái)縣資源三號(hào)衛(wèi)星遙感普查所得土地利用類(lèi)型進(jìn)行評(píng)價(jià)。 ②與已有土地利用數(shù)據(jù)集比較一致性，如Hansen[14]用平均單類(lèi)分類(lèi)精度比較了IGBP-DISCover數(shù)據(jù)集(1 km分辨率)和UMD數(shù)據(jù)集(1 km分辨率)的精度。Fritz[15]利用數(shù)據(jù)之間的疊合度評(píng)價(jià)了GLC-2000(1 km分辨率)和MODIS數(shù)據(jù)集(1 km分辨率)的一致性。Yang[16]通過(guò)計(jì)算總體一致性和單類(lèi)分類(lèi)一致性評(píng)價(jià)了全球7種土地覆蓋數(shù)據(jù)集在中國(guó)的精度。上述精度評(píng)價(jià)所用參考影像多是高分辨率影像(如無(wú)人機(jī)航拍影像以及Google Earth影像)，其解譯過(guò)程是人機(jī)交互目視解譯進(jìn)行的。然而，參考數(shù)據(jù)也會(huì)受到自身數(shù)據(jù)來(lái)源、分類(lèi)方法和分類(lèi)系統(tǒng)的限制，精度并不一定能滿(mǎn)足驗(yàn)證需求。所以基于野外調(diào)查，探討大范圍區(qū)域(如泛第三極)、高分辨率遙感數(shù)據(jù)的土地利用解譯結(jié)果的精度，是十分必要的。本研究中西藏樣區(qū)以無(wú)人機(jī)航拍方式進(jìn)行調(diào)查，泰國(guó)和巴基斯坦樣區(qū)以現(xiàn)場(chǎng)調(diào)繪結(jié)果為參照，對(duì)Google Earth下載的高分辨率影像土地利用和水土保持措施解譯結(jié)果做出精度評(píng)價(jià)，并通過(guò)與GLC 30 m[9]， GLC 10 m[12]的比較進(jìn)行解譯結(jié)果的區(qū)域代表性分析。本研究結(jié)果對(duì)于泛第三極抽樣調(diào)查單元土地利用信息的精確提取，以及土地利用結(jié)構(gòu)與變化特征分析具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

本研究在土地利用研究比較少，解譯難度比較大的西藏、泛第三極暖濕區(qū)的代表性區(qū)域泰國(guó)以及缺乏土壤侵蝕觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的巴基斯坦選擇典型樣區(qū)進(jìn)行調(diào)查。西藏樣區(qū)的調(diào)查在海拔相對(duì)較低、土地利用較為豐富，土壤水蝕和風(fēng)蝕均比較嚴(yán)重的“一江兩河”(西藏東南部)地區(qū)進(jìn)行。該區(qū)面積6.65×104km2，海拔3 200～4 900 m，氣候類(lèi)型為高原季風(fēng)溫帶半干旱性氣候，年降水量約300 mm(西部)到500 mm(東部)[17]。該區(qū)地形較為破碎，主要以高原、山地、河谷為主。研究區(qū)耕地面積相對(duì)較多，自然植被以林灌草混交為主?！耙唤瓋珊印眳^(qū)域河谷地帶溝蝕劇烈，寬谷地帶覆沙坡面的片狀侵蝕發(fā)育明顯[2]。泰國(guó)位于亞洲南部，地處熱帶季風(fēng)氣候區(qū)域。本次調(diào)查地區(qū)為泰國(guó)北部清萊地區(qū)，面積約1.20×104km2，是全國(guó)地勢(shì)最高的山區(qū)，平均海拔約1 600 m。該區(qū)土地利用類(lèi)型比較復(fù)雜，水田、旱地和園地均有分布。此外，泰國(guó)北部地區(qū)可利用耕地面積有限，毀林開(kāi)荒式輪作和不合理的耕作措施使得該區(qū)成為泰國(guó)土壤侵蝕最劇烈的地區(qū)[4]。巴基斯坦位于南亞次大陸西北部，屬于熱帶氣候，降雨空間分布不均，地形多樣。本次調(diào)查區(qū)波特瓦爾高原位于巴基斯坦北部，主要由平原區(qū)和溝壑區(qū)組成，坡度范圍為8%～40%，面積約220 km2，是巴基斯坦重要的糧食生產(chǎn)地[18]。土地利用類(lèi)型比較單一，多為耕地、草地和林地。年降雨量為500～1 400 mm，約50%～80%的降雨分布在5—10月，降雨侵蝕力較大，侵蝕多為片蝕和溝蝕[5]，是巴基斯坦水土流失最嚴(yán)重的地區(qū)。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)及處理

本次調(diào)查目的是對(duì)室內(nèi)解譯的土地利用和水保措施信息進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)復(fù)查和精度評(píng)價(jià)，后續(xù)相關(guān)分析中將對(duì)調(diào)查區(qū)域土地利用和水保措施的空間變異做出評(píng)估。因此調(diào)查單元沿著環(huán)境梯度變化比較大的斷面布設(shè)。

2.1.1 抽樣單元的確定 土壤侵蝕抽樣調(diào)查的單元，是一個(gè)具有固定位置，有一定面積，可表現(xiàn)土壤侵蝕基本特征，在土壤侵蝕因子(特別是水土保持措施)方面表現(xiàn)出空間異質(zhì)性的微小地理區(qū)域[6]。在丘陵區(qū)和山區(qū)調(diào)查單元為面積約0.2～3 km2的小流域，地形平坦區(qū)域則為 1 km×1 km的矩形區(qū)域。對(duì)于抽樣單元的布設(shè)(圖1)有3個(gè)方面的考慮： ①在研究區(qū)內(nèi)選擇沿某環(huán)境要素梯度變化大的方向，并考慮可通達(dá)性布設(shè)斷面，在西藏主要考慮了海拔和植被類(lèi)型的變異，在泰國(guó)北部主要考慮了地形的變異，在巴基斯坦主要考慮了降水和地形的變異； ②根據(jù)野外工作的難易程度布設(shè)樣點(diǎn)，西藏相對(duì)便于縱深作業(yè)所以樣點(diǎn)間距50 km，但是每個(gè)點(diǎn)作業(yè)難度比較大，因此布設(shè)了11個(gè)樣點(diǎn)，完成了9個(gè)小流域的無(wú)人機(jī)航拍，泰國(guó)北部地域狹窄且泰國(guó)政府有一些限制，因此樣點(diǎn)之間間距大約10 km，但是每個(gè)點(diǎn)上工作難度較小，所以完成了18個(gè)樣點(diǎn)的野外調(diào)查，巴基斯坦樣區(qū)沿伊斯蘭堡東北—西南方向每隔10 km布設(shè)一個(gè)樣點(diǎn)，共布設(shè)15個(gè)； ③樣區(qū)布設(shè)考慮其可通達(dá)性。

圖1 研究樣區(qū)位置與樣點(diǎn)布設(shè)示意

2.1.2 抽樣單元室內(nèi)土地利用解譯 從Google Earth下載42個(gè)抽樣單元的近期高分辨率(0.46～0.56 m)遙感影像，影像主要來(lái)源于2017—2018年Worldview衛(wèi)星和航拍數(shù)據(jù)的整合，其中Worldview衛(wèi)星影像是全色波段與多光譜波段的融合。根據(jù)“泛第三極土壤侵蝕抽樣調(diào)查單元遙感解譯工作大綱”的統(tǒng)一規(guī)定，在A(yíng)rcGIS中調(diào)用已準(zhǔn)備好的解譯模板，利用人機(jī)交互目視解譯方法，完成對(duì)土地利用和水保措施的提取，結(jié)果保存為42個(gè)shape文件。土地利用和水保措施分類(lèi)采用第一次全國(guó)水利普查水土保持情況普查中應(yīng)用的分類(lèi)體系，參考2017年發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)(GB/T21010-2007)》修改，將12個(gè)一級(jí)類(lèi)簡(jiǎn)化為8個(gè)一級(jí)類(lèi)：耕地、園地、林地、草地、建設(shè)用地、交通運(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)施用地、其它土地，并對(duì)部分二級(jí)類(lèi)進(jìn)行歸并和調(diào)整。關(guān)于解譯技術(shù)流程，詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)[6]。

2.2 野外調(diào)查

2.2.1 西藏東南部野外調(diào)查 野外調(diào)查于2018年8月12—27日進(jìn)行，考察路線(xiàn)沿藏東地區(qū)的“一江兩河”及雅魯藏布江下游的主要支流尼洋曲。經(jīng)過(guò)對(duì)當(dāng)?shù)厮＞忠约八木值脑L(fǎng)問(wèn)，初步了解西藏樣區(qū)的土地利用、土壤侵蝕及其治理情況。然后利用微型無(wú)人機(jī)進(jìn)行低空航拍攝影，同步對(duì)調(diào)查區(qū)代表性土地利用和水保措施進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別，并用奧維互動(dòng)地圖和GPS工具箱拍照，整理現(xiàn)場(chǎng)代表性土地利用類(lèi)型。無(wú)人機(jī)飛行航高均控制在300 m以?xún)?nèi)，使用Pix4dmapper進(jìn)行單張航片拼接，獲取的數(shù)字正射影像(DOM)分辨率均在6 cm以?xún)?nèi)。根據(jù)野外實(shí)地同步調(diào)查的數(shù)據(jù)為參考，使用ArcGIS軟件解譯無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)字正射影像(DOM)，以其解譯結(jié)果作為參照數(shù)據(jù)。

2.2.2 泰國(guó)北部野外調(diào)查 野外調(diào)查于2018年11月22—29日進(jìn)行，考察地區(qū)主要在泰國(guó)清萊地區(qū)。出發(fā)前將所選擇的調(diào)查單元室內(nèi)初步解譯結(jié)果打印，并將每個(gè)單元導(dǎo)出成KML文件、再導(dǎo)入手機(jī)版奧維互動(dòng)地圖；在現(xiàn)場(chǎng)一方面直接在紙質(zhì)圖紙上修正地塊邊界和相應(yīng)的屬性代碼，同時(shí)用奧維互動(dòng)地圖定點(diǎn)拍照記錄代表性地物；參考現(xiàn)場(chǎng)調(diào)繪結(jié)果，使用ArcGIS軟件對(duì)室內(nèi)初步解譯的底圖進(jìn)行修正，以其作為參照數(shù)據(jù)對(duì)初步解譯結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.2.3 巴基斯坦野外調(diào)查 野外調(diào)查于2019年4月15—24日進(jìn)行，考察團(tuán)沿著穆里—伊斯蘭堡—拉瓦爾品第—古杰爾汗—杰格瓦爾—保恩路線(xiàn)進(jìn)行調(diào)查。野外調(diào)查前對(duì)所選小流域的解譯結(jié)果進(jìn)行打印出圖。野外過(guò)程中，一組借助奧維互動(dòng)地圖軟件，實(shí)時(shí)定位并進(jìn)行拍照記錄；另一組根據(jù)小流域解譯紙質(zhì)圖進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勾繪修改。野外校核結(jié)束后，總結(jié)室內(nèi)解譯存在的問(wèn)題，使用ArcGIS軟件對(duì)15個(gè)小流域的原始解譯結(jié)果進(jìn)行修改整理并作為參照數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)室內(nèi)初步解譯結(jié)果。

2.3 質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

地理數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)，通常從空間準(zhǔn)確性、專(zhuān)題準(zhǔn)確性和時(shí)間準(zhǔn)確性3個(gè)方面考慮[19]?？臻g準(zhǔn)確性指圖斑定位，專(zhuān)題準(zhǔn)確性指土地利用和水保措施判讀的定性是否準(zhǔn)確。時(shí)間方面，由于本次室內(nèi)解譯使用了2017—2018年的影像，野外驗(yàn)證在2018年夏季和2019年春季，可以認(rèn)為時(shí)相是一致的，所以時(shí)間準(zhǔn)確性方面暫不做考慮。本研究具體從以下三方面進(jìn)行高分影像解譯結(jié)果精度評(píng)價(jià)。

(1) 空間準(zhǔn)確性—混淆矩陣分析。將室內(nèi)解譯矢量圖和參照?qǐng)D(修改后的、準(zhǔn)確的圖)均轉(zhuǎn)換為柵格圖層，用相對(duì)應(yīng)的兩個(gè)圖層的所有柵格數(shù)作為樣本點(diǎn)建立混淆矩陣，統(tǒng)計(jì)各調(diào)查單元的總體分類(lèi)精度和kappa系數(shù)。

總體分類(lèi)精度是正確分類(lèi)的樣本數(shù)與所有樣本數(shù)的比值[8]，kappa系數(shù)[20]用來(lái)描述影像分類(lèi)結(jié)果的一致性，其值越大精度越高(表1)。

表1 kappa系數(shù)分類(lèi)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

(2) 專(zhuān)題準(zhǔn)確性—土地利用面積分類(lèi)誤差。遙感解譯完成后，計(jì)算每一個(gè)圖斑的面積，統(tǒng)計(jì)每一類(lèi)水土保持措施的面積。以基于野外調(diào)查的解譯結(jié)果作為正確值，將2種方式解譯的土地利用圖在A(yíng)rcGIS中進(jìn)行交集制表(tabulate intersection)統(tǒng)計(jì)，定量分析單類(lèi)土地利用正確分類(lèi)面積以及易錯(cuò)分的類(lèi)型和面積。

(3) 土地利用結(jié)果區(qū)域代表性：本研究采用直方圖相似度指數(shù)來(lái)表示室內(nèi)解譯結(jié)果與區(qū)域性土地覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品(GLC30[9]和GLC10[12])在土地利用結(jié)構(gòu)方面的相似性，用以表明解譯結(jié)果的區(qū)域代表性。直方圖相似度指數(shù)包括距離直方圖相似度指數(shù)和相交直方圖相似度指數(shù)，本文采用相交直方圖相似度指數(shù)，即直方圖的交(HI)[21]進(jìn)行相似度計(jì)算。HI取值范圍為0～1，HI值越大，說(shuō)明兩套數(shù)據(jù)集的相似度越高，因而說(shuō)明抽樣單元遙感解譯的土地利用更具有區(qū)域代表性。

土地利用結(jié)構(gòu)計(jì)算公式為：

(1)

式中：L為某種土地利用結(jié)構(gòu)比例；Li為Uj中第i種土地利用類(lèi)型的面積；i是3套數(shù)據(jù)集分類(lèi)系統(tǒng)統(tǒng)一后的類(lèi)別，為耕地、林地、草地、人造地表、水域、裸地6個(gè)一級(jí)類(lèi)之一；Uj為第j個(gè)抽樣單元的面積；k為抽樣單元數(shù)量，k值分別取9，18，15。

3 結(jié)果與分析

3.1 西藏東南部樣區(qū)的解譯精度

3.1.1 土地利用分類(lèi)精度分析

(1) 根據(jù)混淆矩陣統(tǒng)計(jì)西藏東南部9個(gè)抽樣單元解譯精度(表2)。總體分類(lèi)精度平均值為83.48%，kappa系數(shù)平均值為0.74，8個(gè)抽樣單元分類(lèi)結(jié)果一致性較好，1個(gè)抽樣單元(5號(hào)單元)解譯精度欠佳。

表2 西藏東南部總體解譯精度

(2) 統(tǒng)計(jì)西藏東南部土地利用面積轉(zhuǎn)移比例(表3)表明，基于Google Earth影像解譯的草地和耕地精度較高；水域解譯正確率為80.42%，水域邊界的不明顯影響其解譯正確率；裸地分類(lèi)正確率較低，主要因?yàn)楦吆貐^(qū)裸地與草地在影像上難以區(qū)分，裸地易被錯(cuò)分成草地或者灌木林地；林地解譯正確率偏低，主要因?yàn)椴貣|林芝地區(qū)林草混交，表現(xiàn)在林地中的二級(jí)類(lèi)灌木林地與草地混分嚴(yán)重(如5號(hào)抽樣單元)，小流域內(nèi)種植大片沙蒿(小灌木林)，室內(nèi)解譯錯(cuò)將沙蒿分為草地(圖2)；交通運(yùn)輸用地解譯正確率最低，因?yàn)橥恋乩米兓^快地區(qū)(如3,4號(hào)抽樣單元)，在影像上未能反映。

表3 西藏東南部遙感解譯對(duì)應(yīng)野外調(diào)查的土地利用轉(zhuǎn)移比例

圖2 西藏樣區(qū)5號(hào)抽樣單元室內(nèi)解譯與野外調(diào)查對(duì)比

3.1.2 水土保持措施分類(lèi)精度分析 野外調(diào)查(表4)表明，基于Google Earth影像解譯和無(wú)人機(jī)影像解譯的人工喬木林措施、水平階措施面積一致性較好，四旁林措施面積相差較大。西藏東南部處于高寒地區(qū)，谷歌影像顏色多呈灰白色，建設(shè)用地周邊零碎的四旁樹(shù)較難劃分，導(dǎo)致該種生物措施的面積解譯出現(xiàn)較大偏差。總體上看，水土保持措施的解譯尚比較理想。

表4 西藏東南部樣區(qū)水土保持措施解譯面積比較 km2

3.2 泰國(guó)北部樣區(qū)的解譯精度

3.2.1 土地利用分類(lèi)精度分析

(1) 泰國(guó)北部抽樣單元解譯精度評(píng)價(jià)結(jié)果(表5)表明，18個(gè)單元的平均分類(lèi)精度為85.37%，平均Kappa值為0.75，17個(gè)抽樣單元分類(lèi)結(jié)果達(dá)合格標(biāo)準(zhǔn)，1個(gè)抽樣單元(1號(hào)單元)解譯不合格。

表5 泰國(guó)北部總體解譯精度

(2) 泰國(guó)北部土地利用面積轉(zhuǎn)移比例統(tǒng)計(jì)(表6)表明，耕地解譯正確率最高，達(dá)92.61%；其次較好的是建設(shè)用地和水域，由于土地利用轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)小部分錯(cuò)分情況；園地和林地解譯精度均達(dá)80%以上，其中園林間種、套種等立體種植模式降低了其解譯精度，如圖3中15號(hào)抽樣單元野外調(diào)查為021園地(咖啡)和031林地(橡樹(shù))混種，室內(nèi)解譯結(jié)果統(tǒng)分為021(園地)；分類(lèi)精度最低的是草地，主要由于泰國(guó)北部地區(qū)地物類(lèi)型比較復(fù)雜，種植面積不集中，斑塊細(xì)碎化導(dǎo)致草地的錯(cuò)分(如1,2,3,18抽樣單元)

表6 泰國(guó)北部遙感解譯對(duì)應(yīng)野外調(diào)查的土地利用轉(zhuǎn)移比例

圖3 泰國(guó)樣區(qū)15號(hào)抽樣單元室內(nèi)解譯與野外調(diào)查對(duì)比

3.2.2 水土保持措施分類(lèi)精度分析 泰國(guó)北部多采用人工種植經(jīng)果林，兼顧經(jīng)濟(jì)效益和水土保持效益。表7表明，基于Google Earth影像和野外調(diào)查解譯的四旁林措施和土坎水平梯田面積一致性相對(duì)較高，人工喬木林和經(jīng)果林解譯面積一致性較低，主要由于土地利用類(lèi)型解譯錯(cuò)誤，造成對(duì)應(yīng)生物措施的面積不一致(如林地錯(cuò)分為園地，導(dǎo)致室內(nèi)解譯的經(jīng)果林面積偏大)。

表7 泰國(guó)北部樣區(qū)水土保持措施解譯面積比較 km2

3.3 巴基斯坦樣區(qū)的解譯精度

3.3.1 土地利用分類(lèi)精度分析

(1) 巴基斯坦北部抽樣單元解譯精度評(píng)價(jià)結(jié)果(表8)表明，15個(gè)單元的平均分類(lèi)精度為90.22%，平均kappa值為0.82。14個(gè)抽樣單元分類(lèi)結(jié)果一致性較好，1個(gè)抽樣單元(12號(hào)單元)解譯精度欠佳。

(2) 巴基斯坦北部土地利用面積轉(zhuǎn)移比例統(tǒng)計(jì)(表9)表明，基于Google Earth影像解譯的園地和水域定性和定位均正確；其次較好的是耕地和林地，解譯正確率均為90%以上；建設(shè)用地的解譯正確率為49.10%，主要原因是該區(qū)域受人為因素干擾大，存在許多開(kāi)墾的卻未投入利用的土地易被錯(cuò)分為耕地，如2，7，9(圖4)，10號(hào)單元；草地的解譯正確率偏低，因?yàn)樵搮^(qū)域存在多處開(kāi)墾的新造地裸地(如1號(hào)單元)，易被誤判為草地，且居民地旁邊的零星草地未被解譯(如14號(hào)抽樣單元)；與西藏樣區(qū)相似，對(duì)于土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移較快的交通運(yùn)輸用地，解譯正確率最低。

表8 巴基斯坦總體解譯精度

表9 巴基斯坦遙感解譯對(duì)應(yīng)野外調(diào)查的土地利用轉(zhuǎn)移比例

圖4 巴基斯坦9號(hào)抽樣單元室內(nèi)解譯與野外調(diào)查對(duì)比

3.3.2 水土保持措施分類(lèi)精度分析 巴基斯坦北部樣區(qū)地物類(lèi)型相對(duì)而言比較簡(jiǎn)單，水土保持措施判讀精度總體較好。表10表明，兩種方法解譯的四旁林、經(jīng)果林面積一致性很高，土坎水平梯田解譯精度欠佳，主要因?yàn)椴ㄌ赝郀柛咴匦味嘧儯量菜教萏镙^多且較為分散，由于影像拍攝角度等，一些溝底耕地水保工程措施難以識(shí)別。此外，該區(qū)草本植物植株較低，人工種草措施在影像上紋理不清楚，出現(xiàn)室內(nèi)解譯漏判情況。

3.4 遙感抽樣法解譯土地利用區(qū)域代表性分析

3.4.1 典型地區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)相似性 圖5表明，西藏樣區(qū)、泰國(guó)樣區(qū)、巴基斯坦樣區(qū)室內(nèi)解譯與GLC 30 m數(shù)據(jù)集[9]土地利用結(jié)構(gòu)相比，HI值分別為66.05%，80.41%和79.44%；與GLC 10 m數(shù)據(jù)集[12]相比，HI值分別為71.78%，80.42%和92.96%。室內(nèi)遙感解譯結(jié)果與參考土地覆蓋數(shù)據(jù)集具有很高的相似性，且更符合GLC 10 m數(shù)據(jù)集的分類(lèi)，可見(jiàn)抽樣解譯的土地利用具有區(qū)域代表性。

表10 巴基斯坦樣區(qū)水土保持措施解譯面積比較 km2

圖5 室內(nèi)遙感解譯和GLC 30 m，GLC 10 m土地利用結(jié)構(gòu)圖

3.4.2 典型地區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)差異性 對(duì)于西藏樣區(qū)，室內(nèi)解譯結(jié)果與GLC 30 m[9]，GLC 10 m[12]參考數(shù)據(jù)集差異主要在耕地、林地、裸地，特別是裸地，相差20%以上，參考數(shù)據(jù)集所給裸地面積偏大，但是通過(guò)分析Google Earth影像以及其歷史影像，參考數(shù)據(jù)集顯示的許多土地并非裸地，且經(jīng)過(guò)野外校驗(yàn)，大多裸地是沒(méi)有明顯綠色作物生長(zhǎng)的耕地或者草地。對(duì)于泰國(guó)樣區(qū)，差異主要在耕地和林地，統(tǒng)一后的分類(lèi)系統(tǒng)耕地包括種植農(nóng)作物的土地(水田、旱地、水澆地)和種植經(jīng)濟(jì)作物的土地(園地)，參考數(shù)據(jù)集耕地分類(lèi)面積偏多、林地分類(lèi)面積偏少，經(jīng)過(guò)野外校驗(yàn)，泰國(guó)北部地區(qū)斑塊細(xì)碎化嚴(yán)重影響了園地、林地的分類(lèi)，造成參考數(shù)據(jù)集與室內(nèi)解譯在園林土地利用結(jié)構(gòu)上有著不同程度的差異。對(duì)于巴基斯坦樣區(qū)，差異主要在耕地和草地，地塊破碎化以及人類(lèi)大面積開(kāi)墾土地均造成了室內(nèi)解譯結(jié)果和GLC 30 m[9]，GLC 10 m[12]土地利用結(jié)構(gòu)的差異。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

(1) 土地利用與水保措施判讀精度?；贕oogle Earth影像解譯西藏樣區(qū)、泰國(guó)樣區(qū)、巴基斯坦樣區(qū)的土地利用總體分類(lèi)精度分別為83.46%，85.37%和90.22%，其中西藏樣區(qū)精度比中國(guó)第一次全國(guó)水利普查水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)解譯的精度(64%～91%[13])略高。但是一些類(lèi)型如西藏樣區(qū)、巴基斯坦樣區(qū)灌木林地和泰國(guó)北部園地解譯正確率相對(duì)較低，這一情況也存在于其他相關(guān)數(shù)據(jù)中[9,12](如GLC 30 m，GLC 10 m)。受到土地利用解譯難點(diǎn)問(wèn)題的影響，水土保持措施(特別是林草措施和比較小尺度的工程措施)的判讀也存在精度偏低的問(wèn)題。這些情況只能通過(guò)使用更為現(xiàn)勢(shì)性的、更高分辨率的數(shù)據(jù)，同時(shí)輔助必要的野外工作來(lái)解決。

(2) 遙感解譯的數(shù)據(jù)源。本文所用的Google Earth影像分辨率在0.46～0.56 m之間，與正在開(kāi)展的全國(guó)水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與公告項(xiàng)目中采用的高分1號(hào)和資源3號(hào)數(shù)據(jù)相比[13]，其分辨率較高，對(duì)于水土保持措施的分辨能力較好。但是該數(shù)據(jù)上有些影像特征和土地利用類(lèi)型依然較難辨識(shí)，且部分地區(qū)可免費(fèi)下載的數(shù)據(jù)現(xiàn)勢(shì)性較差或不一定有高分辨率影像(0.5 m左右)。所以遙感解譯需與野外調(diào)查、微型無(wú)人機(jī)航拍相結(jié)合，并不斷豐富解譯標(biāo)志庫(kù)，才能快速精確的進(jìn)行大區(qū)域土地利用調(diào)查。

4.2 結(jié) 論

(1) 基于Google Earth高分遙感影像(0.46～0.56 m)完成的抽樣單元土地利用和水土保持措施的解譯，可滿(mǎn)足土壤侵蝕評(píng)價(jià)的要求，3個(gè)典型地區(qū)土地利用類(lèi)型總體精度達(dá)80%以上，平均kappa系數(shù)在0.7以上。通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)(GLC 30 m，GLC 10 m)比較不同數(shù)據(jù)集土地利用結(jié)構(gòu)一致性，說(shuō)明抽樣單元解譯結(jié)果在土地利用結(jié)構(gòu)方面具有良好的區(qū)域代表性，可支持區(qū)域土壤侵蝕調(diào)查和制圖。

(2) 基于Google Earth高分遙感影像(0.46～0.56 m)在抽樣單元上提取空間尺度比較小的水土保持措施是可行的。本研究通過(guò)對(duì)比野外調(diào)查和基于高分辨率遙感影像解譯水土保持措施面積，表明在西藏、泰國(guó)和巴基斯坦樣區(qū)遙感解譯的生物措施和工程措施總體與野外調(diào)查相符，可為土壤流失速率計(jì)算中的生物措施因子和工程措施因子提供數(shù)據(jù)支撐。