毛乌素沙地变化监测

第34卷第1期2018年3月测绘标准化Standardization of Surveying and MappingVol. 34 No. 1Mar. 2018毛乌素沙地变化监测郭勇黄曦涛兰明李宏建(国家测绘地理信息局陕西基础地理信息中心陕西西安710054)On the Land-use Change Monitoring in the Mu Us SandsGUO Yong HUANG Xitao LAN Ming LI Hongjian摘要:开展沙漠地区的沙漠化监测，进行时空变化分析，有利于掌握沙漠内部及周边各种土地资 源的数量和质量的演变。

以遥感影像、基础测绘数据为基础，通过遥感解译,精确划出毛乌素沙地 范围并计算其面积，并对2000—2013年沙地沙化程度变化情况进行监测。

监测结果显示，毛乌素 沙地面积略有下降，内部沙化程度明显好转。

通过监测掌握毛乌素沙地近年来的变化情况，为毛 乌素沙地治理提供科学数据。

关键词：毛乌素沙地;沙化程度；变化监测；植被覆盖度模型；归一化植被指数 中图法分类号：P 237.9我国西至青藏高原，东到京津塘地区，北达内 蒙古，南临长江沿岸的北方大部分地区都经历了沙 尘暴给人类带来的生存危机。

沙尘暴频繁发生的 主要原因是我国北方地区存在的大面积沙漠以及 土地沙漠化。

土地沙漠化除自然因素外，主要是由 过度放牧、过度樵采、过度农垦、水资源利用不当等 造成的。

它不仅是一个重大的生态环境问题，也是 我国面临的一个严峻的社会经济可持续发展问题。

沙漠边缘地区是土地沙漠化发生和发展非常活跃 的区域,沙漠的边界变化对土地资源质量有重要的 影响。

本文利用遥感影像数据、基础测绘数据和各种 专题数据，对毛乌素沙地从2000—2013年沙地范 围、沙化程度进行了监测。

开展沙漠地区的沙漠化 监测，进行时空变化分析，有利于掌握沙漠内部及 周边各种土地资源数量和质量的演变，为国家和地沙政策和规划以及保护、改良和合理利用土地资源 提供科学依据,从而促进区域生态环境和人类协调 可持续发展。

1监测区毛乌素沙地属于半干旱气候区,在我国西北部的一些沙漠中不但降水较多,而且地表水和地下水 也较丰富，水热条件也比我国西部的各大沙漠优 越，但是由于过度放牧、过度开垦和滥樵采等不合 理的人类活动，毛乌素沙地流沙广布，土地沙化扩 展迅速，是我国土地沙化较严重的地区之一。

2数据源本研究选取2000年、2007年、2013年5 — 9月的TM 卫星影像用于植被覆盖度计算;选取2000年 ETM 影像数据、2007年AL 0S 影像数据和2013年[4] 傅肃性.地学分析在遥感专题制图中的应用[J ].国土资源遥感,1994,21(3) :41 -47[5]易浩若，白黎娜，纪平.专家系统用于遥感图像处理的 方法研究[J ] _林业科学研究，1994，7 (1): 13 -19[6] 陈永富，王振琴，张玉贵，等.专家系统在TM 遥感图像分类中的应用研究[J ].林业科学研究，1996,9(4):344 - 347[7]王旭红，肖平.基于知识库分类法在植被提取中的应用 研究[】].测绘通报,2004(7):48 -50[8] 孙永军，童庆禧，秦其明.利用面向对象方法提取湿地信息[J ].国土资源遥感,2008,75(1) :79 - 82[9] 莫利江，曹宇,胡远满，等.面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例[J ].湿地科学,2012,10(2):206 - 213[10]陈定贵，周德民，吕宪国，等•三江平原洪河自然保护区 湿地遥感分类研究[J ].遥感技术与应用，2007,22(4) :485 - 491[11] 郭俊光，唐志强.南瓮河国家级自然保护区湿地资源与功能评价分析[J ].内蒙古林业调查设计,2008,31(5) ：11 -14收稿日期=2017-03- 15第一作者简介:夏露，工程师，硕士，现主要从事遥感影像制作、应用解译方面的工作。

28测绘标准化第34卷沙漠宏观边界提取3期沙漠边界精细化提取2013年沙漠化程度监测2007年沙漠化程度监测2000年沙漠化程度监测资源三号卫星影像数据用于提取3期沙区边界数 据;选取1:50 000基础测绘数据中的境界数据作为 统计和分析的基础资料，道路、居民地、地貌、植被 数据作为沙化程度监测的参考数据。

3监测方法3.1总体技术路线1)对监测区所采用的各种遥感影像数据源进 行几何精校正、辐射纠正、辐射增强和融合等处理。

2) 参考1:50 000 DLG和沙漠（沙地）分布相关 资料以及中分辨率卫星影像数据，获取监测区的初 始宏观沙漠边界，再通过高分辨率卫星影像获取3 期沙漠微观边界数据。

3) 获取毛乌素沙地的3期沙化程度数据，以 2013年的影像数据为基础，以人机交互方式获取毛 乌素沙地的地表覆盖数据，同时根据归一化植被指 数(NDVI)获取植被覆盖指数数据，通过地表覆盖数据和植被覆盖指数叠加分析获取沙化程度数据。

在此基础上，通过同样的方法对2007年和2000年 的沙漠化程度进行监测。

4) 利用多期沙漠监测结果进行沙漠范围、面积 和沙漠化程度的变化监测分析。

监测技术路线见图1〇|_________________|图1总体技术路线3.2沙漠边界监测沙地微观边界提取首先提取2013年的沙地微 观边界，在2013年沙地边界基础上，根据影像，依次 提取2007年、2000年的沙地微观边界。

以2013年TM 卫星影像为基础，参考中国1: 100 000沙漠（沙地）分布图集、1:50 000DLG地貌要素数据等资料，采用人机交互方法判定沙 地的大致轮廓范围、形状和走势，确定沙地的主 体轮廓。

沙地宏观边界为一个连续的边界，整个沙地为 一个连续面。

毛乌素沙地外围判读勾绘遵循连续 分布和因果关联的基本原则。

连续分布是指流沙成片连续分布;因果关联是指一片流沙和另一片流沙虽然相隔一段距离，但互相有关联。

例如，毛乌素沙地东部的沙盖黄土现象，认为是由长期风蚀搬运堆积作用形成的，沙源由毛乌素沙地提供，因此，这里的沙地应划分为毛乌素沙地。

3.3沙化程度监测沙化程度监测是了解沙地内部具体生态状况的重要途径，在构建具体沙化程度评价指标体 系方面，目前还没有统一的规范化标准。

本文沙 化程度监测采用基于人工目视解译方法提取毛 乌素沙地精细化边界及其内部地表覆盖状况，通 过影像光谱信息直接提取沙地范围内的归一化植被指数（NDVI)，进而处理获取研究区植被覆盖度成果；最后通过检查验证，对地表覆盖数据和植被覆盖度成果进行叠加分析，获取毛乌素沙化程度监测成果。

3. 3.1 地表覆盖数据获取本文主要目的是监测毛乌素沙地的沙化程度， 地表覆盖数据的提取不用于常规的地表覆盖分类， 仅对沙地范围内的耕地、居民地工矿设施、交通和 水域进行分类，具体分类见表1。

其他区域均认为是沙化土地，后期通过该地区植被覆盖程度描述其 沙化程度。

具体分类前，首先应整理1: 50 000DLG 数据，对数据中的面状水系、面状居民地、工矿用地、耕地 等进行提取整合，以此为参考数据，以2013年资源 三号卫星影像为基础，以人机交互方式获取2013年 沙地地表覆盖分类数据;然后在2013年地表覆盖分 类数据的基础上，以2007年、2000年影像为基础， 更新获取其他2期地表覆盖分类数据。

3.3.2分类体系设计植被覆盖度是评价沙化程度的主要依据，因此 植被覆盖度分类体系根据沙化程度将植被覆盖度 划分为劣盖度、低盖度、中盖度和高盖度4种类型， 从而定量分析监测区域植被覆盖度的变化情况，具 体见表2。

3.3.3植被覆盖度提取为确保监测数据的一致性和可比性，植被覆盖 度计算以2000年、2007年、2013年TM影像为数据影像处理监测变化分析专题资料1 ： 50 000DLG专题资料1 ： 50 000DEM沙漠化程度监测第1期郭勇，等:毛乌素沙地变化监测29源，通过以下步骤进行计算。

1)植被覆盖度模型计算。

①生成NDVI，对影像数据进行逐像元遍历，利 用TM数据中的第四和第三波段计算该像元的NDVI值，得到作业区域的NDVI值分布图。

②采用植被覆盖度估算亚像元模型法，将植被 指数图换算成植被覆盖度图。

植被指数转换植被覆盖度模型为NDVI-NDYIm i n式中，/_表示植被覆盖度，NDVIm in、NDVI m a x分别为最小、最大植被指数值。

NDVIm in、NDVIm ax的确定采用以下流程：a. 在影像上分别选择20个无植被覆盖度的裸土区和沙漠区作为NDVIm i n，选择20个髙植被覆盖度的植被区作为NDVI_qb. 分别计算无植被覆盖度和高植被覆盖度样本区域的NDVI的算术平均值，无植被覆盖度和高植被覆盖度样本区域的NDVI的算术平均值分别是NDVIm i n和 NDVI max。

c. 计算直方图的累积量，选择最接近〇.5%和99. 5%的值分别是 NDVIm i n和 NDVI max。

2) 按照植被覆盖度分类体系对植被覆盖度数据进行密度分割。

3) 栅格数据转换。

数据整合处理完成后，基于ArcGIS系统，对整合后的栅格数据进行矢量化处理，不简化多边形。

表1地表覆盖类型分类土地类型编码含义备注耕地100指种植农作物的非沙化土地参考1:50 000DLG居民地要素非沙化土地居民工矿用地交通用地200300指用于住宅、商业、服务业、工矿、公共设施的土地及附属设施指交通及附属设施参考1:50 000 DLG地表要素参考1:50 000 DLG地表要素水域400指河流、水库、湖泊水面区域、坝体和滩涂参考1:50 00 0DLG水系要素沙化土地500指地表为沙覆盖的土地，地表为裸沙地或有一定的植被覆盖参考1:50 000 DLG地貌要素表2植被覆盖度分类体系类型地表植被覆盖度/%地表景观特征劣盖度<10表现为裸岩、裸土、裸沙低盖度10 〜30地表主要由沙和砾石组成，植物有干枯芦苇、零星灌木和杂草中盖度30 〜50植物有灌木等，长势较好高盖度彡50植被有大量的草本、灌木、乔木植物，长势较好3.3.4 沙化程度统计在沙地范围内，通过沙地地表覆盖数据和植被 覆盖度数据叠加分析，形成监测期毛乌素沙地沙化 程度数据。

沙化程度以植被覆盖度为单一指标进 行计算统计，分为轻度、中度、重度、极重度4个等级。

轻度沙化土地，植被覆盖度>50%，基本无流沙 活动的沙化土地。

中度沙化土地，植被覆盖度<50%，>30%，风 沙流活动不明显的沙化土地。

重度沙化土地，植被覆盖度< 30%，>10%，风 沙流活动明显的沙化土地。

极重度沙化土地，植被覆盖度< 10%的沙化 土地。