基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法_谭炳香

收稿日期:2004-07-12;修订日期:2005-01-18基金项目:北京市自然科学基金重点项目“官厅库区土壤水分承载量及植被恢复机理研究”(6011003)。

作者简介:谭炳香(1966-),女,副研究员,研究方向为遥感在林业中的应用,现主要从事遥感和GIS 技术的森林资源监测与评估,森林参

数遥感估测等方面的研究。

基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法

谭炳香1,李增元1,王彦辉2,于澎涛2,柳立兵3

(1.中国林业科学研究院资源信息研究所,北京　100091;2.中国林业科学研究院森林生态环境与保护

研究所,北京　100091;3.北京市延庆县水利局水土保持工作站,北京　102100)

摘要:以北京延庆县境内的妫水河流域为例,提出了一种基于遥感数据的土壤侵蚀强度快速估测方法。首先,利用遥感数据和植被指数模型提取流域内土地利用类型信息和植被覆盖度信息;其次,利用数字高程模型数据生成坡度图;然后,结合土壤侵蚀强度分级指标,将坡度图与土地类型图、植被覆盖度图空间叠加,判断和计算侵蚀强度等级,结果获得了流域土壤侵蚀强度等级图;最后,计算了流域的年平均侵蚀模数。结果表明,妫水河流域的土壤侵蚀以微度和轻度为主,所占面积比例为74.88%,极度和剧烈侵蚀很少,不到总面积的2%。整个流域的年侵蚀模数估计为1746.1t/km 2·a 。关　键　词:遥感;植被覆盖;土壤侵蚀;流域

中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2005)02-0215-06

1　引　言

植被具有截持降雨、减缓径流、保土固土等生态功能,尤其是对控制土壤流失起着决定性的作用,植被盖度(特别是地面覆盖度)的大小直接影响着土壤流失的强弱。已有的大量对比观测和试验发现,植被防治土壤侵蚀的能力随植被覆盖度的增加而增强。在其它条件一定时,侵蚀量与植被覆盖度成反比关

系〔1〕

。因此,进行植被覆盖调查和监测,是预测水土

流失和制定水土保持规划的最基础的工作。但是,常规的植被覆盖地面调查费时、费力、成本高,而且不利于大范围的植被监测调查。近些年来,遥感技术的快速发展和广泛应用为植被覆盖信息的提取提供了

可靠的技术途径。相对于传统的地面调查,遥感方法具有耗资少、周期短、覆盖广等特点,遥感信息已成为无实测资料的广大地区植被覆盖估算的一种极其

重要的信息源〔2～5〕。目前,有关植被覆盖的遥感研究

主要集中在植被类型分类制图方面,而对植被覆盖度的应用研究相对不足。

应用遥感技术能够及时、快速地获取流域内的大范围区域植被覆盖和土壤侵蚀强度的空间分布状

况,为流域水土保持规划提供科学依据,加强水源涵养型植被建设,改善水源区生态环境,增强植被的水源涵养与土壤保护功能。因此,本文以北京市延庆县

的妫水河流域为例,试图提出一种基于遥感数据的土壤侵蚀强度快速估测方法,包括流域植被覆盖遥感监测、流域土壤侵蚀强度图绘制、流域年平均侵蚀模数计算等环节。

2　试验区及其数据获取

2.1　试验区概况

官厅水库是北京市仅次于密云水库的第二大水源,是首都水资源保护和水环境治理的重点地区。妫水河是官厅水库的一级流域和主要水源之一,主要分布在北京市延庆县境内,代表着华北半干旱区的水源地,具有相对丰富的前期调查研究基础,开展华北半干旱区水源涵养型植被研究较为理想。妫水河流域是官厅水库主要水源之一,位于北

京延庆县境内。延庆县属延怀盆地的一部分,北、东、南三面环山,一般海拔600～800m ,西面是官厅水库。平原面积5.4万hm 2,占总面积的27.2%,山区面积14.5万hm 2,占总面积的72.8%,是华北平原到坝

第20卷　第2期2005年4月

遥　感　技　术　与　应　用

REM OT E SENS ING T ECHNOLOGY AND APPLICATION

V ol .20　N o .2A p r .2005

上高原的过渡地带。县内山脉大致走向北东与东西向,由中部北起佛爷顶,经九里梁至凤坨梁,形成一自然分水岭,分水岭以西为山前平原区,以东为山后区。平原区的高程均在510m 以下,由东北至西南倾斜,妫水河从东向西流入官厅水库,总流域面积1073.64km 2

,地形上构成一个典型的开启式盆地。除平原谷地耕作区外,延庆县大部分地区植被属落叶阔叶林向针阔混交林过渡的植被带,除落叶阔叶林外,还有暖性针叶林,次生的落叶灌丛和草本群落,其中以次生的落叶灌丛占最大面积。其分布特点为:盆地边缘有喜温耐旱的灌草植物,南部有少量喜温的果、柿树种。浅山丘陵大部分阳坡植被稀疏,覆盖度小,35°以上陡坡岩石裸露,少灌无草,水土流失严重,沟壑纵横,人为破坏严重,植被残破,为稀疏植被。

2.2　遥感数据获取

获取遥感图像时,时相的选择至关重要,因为最佳时相的选择是提高侵蚀调查与监测质量的基础和

保障〔5〕

。因此,我们选用了2001年5月19日的

Landsat5T M 多波段遥感图像(空间分辨率30m )和全色波段图像(15m )。5月中下旬的北京延庆地区乔灌木树种已展叶并开始旺盛生长,而农作物尚未覆盖地表,坡耕地在此季节较易从图像上判读出来,故土地类型的分类效果会最佳。

以最新版的1∶5万的地形图为基准,采用人机交互方式选择地面控制点,利用二次多项式和最近邻内插法对图像进行几何精度纠正,经重新选点检验,将误差控制在一个像元内。利用妫水河流域的边界线对遥感影像进行掩膜,得妫水河流域的TM 图像。将T M 多波段图像与全色波段图像融合,获得15m 空间分辨率的多波段图像。利用计算机自动分类和目视判读相结合的方法从遥感图像中提取土地利用类型信息,利用植被指数模型求算植被覆盖度。2.3　流域数字高程模型

从延庆县水利局获得了数字化的妫水河流域1∶1万等高线数据,利用遥感图像处理软件中的地形分析工具生成了妫水河流域的数字高程模型(DEM ),空间分辨率采样为与TM 图像一样大小的15m;再由DEM 数据生成坡度图。

3　技术路线与方法

3.1　技术路线

以辐射纠正和几何纠正的妫水河流域遥感图像为信息源,提取土地利用类型信息和植被覆盖度信

息;利用遥感影像处理软件由1∶1万数字高程模型(DEM )数据生成坡度图。最后,结合土壤侵蚀强度分级指标,将坡度等级图与土地类型图和植被覆盖

度等级图分别进行空间叠加,最后生成土壤侵蚀强度等级图,统计各侵蚀强度等级的面积,并计算年平均侵蚀模数(如图1所示)。

3.2　植被覆盖度的估算

植被覆盖度是指植被冠层的垂直投影面积与土地面积之比,它是描述森林植被覆盖特征的一个重要基础数据,广泛应用于森林水文、森林生态等方面的研究,也是许多生态模型中的基本参数。准确、快速地获取地表植被覆盖度及其变化信息,对揭示地表特征时空变化规律、探讨变化的驱动因子、分析评价区域生态环境等都具有重要的现实意义。植被覆盖度的监测方法分为地面实测和遥感监测两类。由于植被覆盖度具有显著的时空分异特性,大范围内森林植被覆盖的高密度地面动态实测的方法是不现实的,因而遥感监测已成为区域植被覆盖

动态监测的主要手段〔6,7〕

。遥感估算植被覆盖度的方法大致可归纳为两种:经验模型法和植被指数转换法。其中,经验模型法主要是通过建立实测植被覆盖度数据与植被指数之间的经验模型来求取大面积植被覆盖。由于经验模型法基于特定区域的实测数据,在局地使用效果可能较好,但在大面积推广应用时则受到限制。植被指数转换法则是在对光谱信号进行分析的基础上,通过建立植被指数和植被覆盖度的转换关系来直接估算植被覆盖度。由于植被指数转换法不依赖于植被覆盖度的实测数据,因而实际工作中使用较多。目前比较广泛使用的是Gutman

216 遥　感　技　术　与　应　用 第20卷

提出的一种根据归一化差值植被指数(NDVI )来计算植被覆盖度的方法。其基本原理是根据健康植被在红光波段有一个吸收峰,在近红外波段有一个高反射峰,而土壤在可见光到近红外波段呈近似线性变化的差异,首先计算出植被指数NDVI ,然后再假设遥感器所测得的反射辐射R 完全由植被总反射辐射和土壤总反射辐射构成〔7〕

,即:

R =f R v +(1-f )R s

(1)

其中:R v 、R s 分别为植被、

土壤的总反射辐射;f 为植被覆盖度。则:

f 1=(R -R s )/(R v -R s )或f 2=(Q -Q s )/(Q v -Q s )

(2)

其中:Q 为植被与土壤混合光谱反射率;Q v 、Q

s 分别为纯植被和纯土壤宽波段发射率。

基于上述原理,利用植被指数可以计算植被覆盖度,即:

　f 3=(N DV I -N DVI s )/(NDV I v -N DV I s )

(3)

其中:N DVI 为所求地块或像元的归一化植被指数;N DVI v 、N DVI s 分别为纯植被和纯土壤的植被指数。该式适合用于植被覆盖处的叶面积指数较均一的场合。

也可得:

f 4=(N DVI -N DVI min )/(N DVI max -NDV I min )(4)其中:N DVI 为所求像元的归一化植被指数;N DVI min 、N DVI max 分别为研究区内N DV I 的最小、最大值。

一般说来,归一化植被指数N DVI 比较真实地表现了影像数据上植被的分布。但由于N DVI 本身无法完全分离植被和土壤的影响,不管是裸土还是部分植被覆盖的像元,其N DVI 值都可能是一个较

小的整数。所以在实际应用中,往往根据经验确定N DV I min 、NDV I max ,或从计算得到的影像像元的N DV I 中提出N DVI min 、N DVI max ,从而计算植被覆

盖度。本文采取后一种方法获得N DVI min 、N DVI max ,然后求算植被覆盖度。3.3　土壤侵蚀强度的估测

北京市水利局根据延庆县的地形、地貌、土地利用和植被状况制定了土壤侵蚀强度分级指标(见表1),将土壤侵蚀程度划分为6级:

(1)微度侵蚀:无侵蚀或者土壤流失不明显。植被覆盖度>75%的成片林、灌、草地和坡度<5°的平地,包括山间、山前平地、河流阶地以及水体、裸地等,但不包括坡度3°～5°的耕地,只包括<3°的耕地。

(2)轻度侵蚀:水土流失比较明显。坡度在3°～8°的坡耕地;或植被覆盖度为60%～75%、坡度为5°～25°的坡地;或覆盖度在45%～60%、坡度5°～15°的坡地;或覆盖度为30%～45%、坡度在5°～8°的坡地。

(3)中度侵蚀:土壤侵蚀十分明显。坡度8°～15°的坡耕地;或者坡度5°～15°且植被覆盖度<30%的坡地;或者坡度8°～25°且植被覆盖度为30%～45%的坡地;或者坡度15°～35°且植被覆盖度为45%～60%的坡地;或坡度>25°且植被覆盖度为60%～75%的坡地。

(4)强度侵蚀:土壤侵蚀强烈,主要分布于植被覆盖度比较少的山地。植被覆盖度为45%～60%且坡度>35°的坡地;或者植被覆盖度为30%～45%且坡度为25°～35°的坡地;或者植被覆盖度<30%,但坡度在15°～25°之间的坡地;坡度为15°～25°之间的坡耕地,皆为强度侵蚀。

(5)极强度侵蚀:土壤侵蚀十分强烈,主要分布于山地高坡。植被覆盖度30%～45%且坡度>35°的坡地;或者坡度25°～35°但植被覆盖度<30%的

表1　延庆县土壤侵蚀强度分级指标

植被覆盖度

坡度(°)

0～33～55～88～1515～2525～35>35非耕地林草覆盖度分级>75%

微度微度微度微度微度微度微度60%～75%微度微度轻度轻度轻度中度中度45%～60%微度微度轻度轻度中度中度强度30%～45%微度微度轻度中度中度强度极强度<30%微度微度中度中度强度极强度剧烈耕地及其它土地类型

坡耕地微度轻度轻度中度强度极强度剧烈水　面微度微度微度微度微度微度微度居民区微度微度微度微度微度微度微度未利用地

微度

微度

微度

微度

微度

微度

微度

坡地;或坡度为25°～35°之间的坡耕地。(6)剧烈侵蚀:土壤侵蚀极为强烈,主要是植被

217第2期 谭炳香等:基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法

稀少的裸地,植被覆盖度<30%且坡度>35°的地段及坡度>35°的坡耕地。

表1中不同的土地类型依据不同的侵蚀因子作为强度判别标准。对于林地、灌木林地和草地采用植被覆盖度与坡度两个因子来判别土壤侵蚀强度等级,对于耕地则采用坡度因子直接判别土壤侵蚀强度,而对于其它土地类型(水域、居民地、交通用地等)一概确定为无明显侵蚀区,即微侵蚀。

4　结果与分析

根据土壤侵蚀分级规则,

将遥感图像生成的植被覆盖度图划分为5个等级,生成妫水河流域植被

覆盖度等级图(见图2)。将DEM 生成的坡度图划分7个等级,生成妫水河流域坡度等级图(见图3)。利用GIS 中的空间分析功能,将植被覆盖度、土地类型与坡度信息进行空间叠加,就得到了不同植被覆盖度与土地类型、坡度的不同组合,总共有63种组合方式(表1)。统计每种组合的图斑像元数(见表2),从而了解不同土壤侵蚀的构成状况。将相同侵蚀强度的图斑合并,获得土壤侵蚀强度等级分布图(见图4),再完成各种侵蚀等级的面积统计以及各种侵蚀强度所占比例(见表3)。

有了流域土壤侵蚀等级分布图和各侵蚀等级的统计面积,流域的土壤侵蚀模数就可以通过各侵蚀

图2　延庆县妫水河流域遥感估测的植被覆盖度等级分布图 图3　由DEM 生成的延庆县妫水河流域坡度等级图

等级的面积和土壤侵蚀强度推算出来。在推算过程中,各侵蚀强度等级对应的侵蚀模数参考指标采用水利部《土壤侵蚀分类及分级标准》(SL 190-96),计算时取中值,计算结果见表4。

从表3的数据和图4的分布可以看出,微度侵蚀

约占妫水河流域面积的64.08%,主要分布在平原区

和植被覆盖度高的山区。轻度侵蚀所占比例10.84%,中度侵蚀19.27%。强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀的面积之和不足6%,而且主要分布在平原区与山区交界的坡地上,其原因可能是此类地

表2　由植被覆盖度、土地类型与坡度空间叠加获得不同侵蚀等级统计结果(单位:像元)

植被覆盖度

坡度(°)

0～3

3～55～88～1515～2525～35>35非耕地林草覆盖度分级>75%

125757652125245326315293926716822798460%～75%214919261121114541011286918283015867445%～60%642502720626244717961309051438678243930%～45%26436482819601071007121103268436331321<30%159258221339493884766953367850耕地及其它土地类型

坡耕地1232076126494489245020135575184857003水面　129847642342242172412697居民区1497827912240421061141341212未利用地

53826

4768

1647

1603

1356

1377

689

注:每个像元大小为:15m ×15m

218 遥　感　技　术　与　应　用 第20卷

图4　植被覆盖度与土地类型

综合计算得到的土壤侵蚀强度图

区人类活动比较活跃。

从表4的数据看,妫水河流域的年平均侵蚀模数为1746.1(t/km2?a),总体上属轻度侵蚀的范围。 从图4侵蚀斑块的分布、破碎度和连接度来讲,微度侵蚀斑块尤其是分布于平原区的斑块,以大型斑块为主,连接度大,破碎度低;其它各种侵蚀类型镶嵌分布在微度侵蚀斑块中,由于受到微度侵蚀斑块的割裂,多为碎小斑块,连接度小,破碎度高,这些斑块主要分布在平原与山区的交界处。土壤流失强度较高的斑块细小破碎的分布格局,说明妫水河流域的土壤侵蚀治理有一定的难度,不利于采取统一治理措施和实施集中治理。

表3　土壤侵蚀强度分级面积统计结果

分级编号土壤侵蚀程度土壤侵蚀(像元数)所占百分比(%) 1微度297848164.08

2轻度50395510.84

3中度89585519.27

4强度209072 4.49

5极强度53173 1.14

6剧烈78530.17

总数4648389100.00

表4　遥感侵蚀强度等级估测侵蚀模数计算

遥感估测结果

侵蚀强度等级面积(km2)

遥感估测结果土壤侵蚀量计算

侵蚀模数参考指标(t/km2?a)

侵蚀强度标准中值

年侵蚀量(t)

年平均侵蚀模数

(t/km2?a)

1(微度)670.1<200～1000600402094.9

2(轻度)113.41000～25001750198432.3

3(中度)201.62500～50003750755877.7

4(强度)47.05000～80006500305767.8

5(极强度)11.98000～1500011500137585.1

6(剧烈) 1.8>150001500026503.9

合计1045.91826261.71746.1

4　结　语

(1)本项研究以TM遥感影像为主体信息源,利用植被指数模型快速获得植被覆盖度信息,该信息是水土保持治理和植被建设规划的一种依据。

(2)以植被覆盖度、坡度和土地类型为主要因子,在地理信息系统的支持下能快速完成妫水河流域的土壤侵蚀估测,并进行土壤侵蚀强度分级,获得流域土壤侵蚀强度分级图,定量地估计了流域年平均侵蚀模数。但因缺少实地调查获得的年侵蚀模数,无法对遥感调查结果进行精度验证。

(3)遥感数据受季节的影响较大,因此,获得好的时相的遥感数据至关重要。本研究采用的T M影像为初夏末的影像,山区植被已开始旺盛生长,但耕地农作物还没有覆盖地表,在此图像上耕地,尤其坡耕地与其它植被类型反差较大,易于从图像上识别出来,解译效果最佳。

(4)遥感技术是地学分析的工具和手段,可提供长期、动态和连续的大范围资料,因此,在森林水文学和水土保持上有着广阔的应用前景。

参考文献:

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第2期 谭炳香等:基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法

复北京信息的方法〔J 〕.中国图像图形学报,2003,8(A)(11):1304～308.

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社,2003.

Estimation of Vegetation Coverage and Analysis of Soil Erosion

Using Remote Sensing Data for Guishuihe Drainage Basin

T A N Bing-xiang 1

,LI Zeng -yuan 1

,WAN G Y an-hui 2

,

YU Peng -tao 2,LIU Li -bing

3

(1.I nst o f Forest Resources Inf ormation T echnique ,Chinese A cademy of F orestry ,Beij ing 100091,China ;

2.Research I nst o f Forest Ecology ,Environment &Protection ,Chinese Academy of For estry ,

Beij ing 100091,China ;3.The W ater Resour ces A dministr ation o f

Yanqing County ,Beij ing 102100,China )

Abstract :Veg etation coverage plays an important role in decreasing soil loss ,protecting environment and improving the standar d of living .T herefo re .it is very necessary to dy namically estimate the soil erosion in large area for g uiding the environment pro tection activ ities.As the main infor matio n resources,remo te sensing data can be applied w idely for so il erosion estimation.In this paper,the main study focus on the metho ds of ex tracting veg etatio n co ver ag e and estim ating soil er osion by using rem ote sensing data,co mbining w ith other inv estig atio n inform ation,for Guishuihe Drainag e Basin,Yanqing co unty,Beijing.Firstly,the land-use map and veg etation coverage map of this basin w er e obtained using T M imag e and vegetation index model.Secondly,slo pe map w as created fro m DEM.Thirdly,based on the soil er osion intensity classification,soil ero sion intensity m ap w as obtained by ov erlay ing the maps of land -use,vegetation cov erag e and slope.Finally ,soil erosion modulus in this basin w as calculated according to the erosion area and intensity.The soil er osion and its spatial distribution w ere quantitatively analy zed.T he result show s that the soil erosio n in Guishuihe Drainag e Basin is mainly in the very slight and slight degr ee,the area percentage of these 2erosio n intensities occupies 74.88%;w hile the erosion o f strong and very str ong degree are very lim ited,w ith an area percentage of less than 2%.T he soil erosion mo dulus for

w ho le basin w as estim ated as 1746.1t/km 2

?a.

Key words :Remote sensing ,Vegetation coverag e,Soil erosion,Drainage basin

220 遥　感　技　术　与　应　用 第20卷