遥感技术在生态环境与地质灾害中的应用.pdf

遥感技术在生态环境与地质灾害中的应用遥感技术在生态环境与地质灾害中的应用 喀斯特石漠化遥感监测技术研究 毛乌素沙地典型地段沙漠化土地格局分析 数字遥感技术在地质灾害调查中的应用 应用遥感方法研究珠江口东部近几十年的海岸线变迁 SPOTSPOT-5 卫星图像在采煤沉陷区及边界圈定中的应用 环渤海经济区海岸带湿地现状遥感调查 遥感技术在金华城市地质调查中的应用 基于Hyperion高光谱数据的植被污染信息识别技术研究 吉林油田英台采油厂生态环境变化遥感分析研究 雅砻江卡拉一带滑坡灾害遥感调查 南鄂尔多斯环形构造及其水文环境意义浅析 海南西部海岸线变迁遥感分析 地质统计学纹理在滑坡遥感解译中的应用 遥感在环境地质调查方面中的应用 西藏扎布耶盐湖锂盐含量遥感定量分析 泥石流灾害隐患区（沟）卫星遥感（TM）预测研究 近 20 年来若尔盖高原湿地景观格局演化 基于多期卫星影像的降雨型滑坡遥感解译 RS及GIS支持下的塔里木河下游应急输水前后景观格局动态变化 基于RS和GIS的洪涝灾害监测评估运行系统平台构建 青藏高原生态地质环境遥感监测信息系统的设计与实现 辽东湾河口变迁对滩海油田的安全影响研究 遥感技术在水源调查应用中的探讨 ETM影像湿地遥感信息提取的最佳波段选择 遥感技术在宣汉县天台乡滑坡调查中的应用 南京段河道变迁的工程遥感分析 遥感监测贵州遵义市绿色生态信息 湖水量变化的信息提取及计算模型 基于定量遥感技术的城市热岛效应研究 D-InSAR技术在长时间地面沉降中的应用研究 喀斯特石漠化遥感监测技术研究1 况顺达 ①② 李志忠③ 代传固① （1 . 贵州省地质调查院；贵阳 5 5 0 0 0 8 ；2 . 中国地质大学（北京） ，北京 1 0 0 0 8 3 ； 3 . 中国国土资源航空物探遥感中心，北京 1 0 0 0 8 3 ） 摘 要 中国西南喀斯特石漠化是我国存在的又一生态地质问题，如何准确、快速、经济地监测 石漠化的变化，为石漠化的后续治理、石漠化的演变分析提供科学依据，是迫切需要解决的关键 技术问题。本文应用遥感动态监测的基本理论和方法，从遥感数据选择、数据预处理、石漠化演 变图像提取、石漠化变化信息的分类分级、石漠化变化信息自动提取等方面入手，总结了石漠化 遥感监测的技术路线与方法。 通过试验区的示范研究与大范围应用及意外调查验证表明，该技术 方法实用、监测结果准确。 石漠化即石质性荒漠化，是指在亚热带岩溶石山地区脆弱的生态环境条件下，由于自然 或不合理的人类活动作用下导致植被遭受破坏、 土层严重流失而引起基岩逐步裸露的生态退 化、地表呈现荒漠化景观的过程。 西南喀斯特地区石漠化分布广泛， 涉及 8 个省 3 3 0多个县， 面积 6 1 . 7 4 万 k m 2 [ 1 、- 3 ] 。靠单纯的地面工作对石漠化的自然变化与治理效果监测费时、费力、 费钱，并难以定量监测，调查的标准和结果也会因人而异。需要利用遥感技术快捷、信息量 大的优势对其进行监测。 1 基本原理及方法 石漠化遥感监测是利用变化检测的原理与方法， 对同一地区不同时相遥感数据所生的石 漠化指数图像进行变化检测，提取其中的变化信息，达到快速监测的目的。并对石漠化变化 情况进行量化后，以确定变化的等级。 变化检测的方法一般是针对特定应用提出来的，与实际的应用相关。传统的影像的解译 与判读主要靠人工进行，依赖于解译人员的经验，可重复度和精度都不高，处理周期也较长， 同一地区或大范围的解译工作量大，多幅影像的对比解译重复劳动量大。快速、自动的检测 方法日益受到重视，特别是随着遥感信息源的不断增加、数据量急剧增长，需要研究技术手 段和实用的方法，满足对数据现势性要求的需要。变化检测的方法较多，赵英时等认为，将 图像经过几何配准和辐射校正等图像预处理后， 选取不同的算法增强和区分遥感图像中相对 变化的区域，将变化检测的方法分为光谱类型特征分析、光谱变化向量分析和时间序列等三 大类，其中第一大类包含多时相图像叠合方法、图像代数变化检测算法、多时相图像主成分 变化检测、分类后对比检测等四小类 [ 4 ] 。邓湘金 [ 5 ] 根据变化检测方法所使用的知识，又将变 化检测方法分为三大类基于模式识别知识的变化检测法、基于混合技术的变化检测法和其 它变化检测法。李德仁院士 [ 6 ] 根据图像配准和变化检测的数据源两个因素，将变化检测方法 分为两大类七种方法第一类是先进行图像配准的变化检测方法；第二类是变化检测与图像 配准同步进行的方法。 该分类方案不仅包括图像与图像之间的变化检测，还包含图像与地图 数据、D E M 数据、D O M 数据、D L G数据、D R G数据等多源的非遥感数据，不仅是二维图像数据 之间的变化检测，还扩展到三维立体数据间的变化检测问题，增加了变化检测的难度，大大 提高了变化检测的精度。 2 实验区及数据选择 试验区一位于贵州省南部，地理坐标为东经 1 0 6 0 0 ′0 0 ″- 1 0 6 5 5 ′0 0 ″，北纬 2 5 1 5 ′0 0 ″- 2 6 2 5 ′0 0 ″，面积约 2 0 0 0 k m 2 。行政区划包括罗甸县、惠水县、龙里县的部 分地区。地处黔中山原向广西低山丘陵过渡的斜坡地带，地势总体上北高南低。属亚热带润 湿季风气候区，多年平均气温春季 1 6 - 2 0 ℃，夏季 2 0 - 2 6 ℃，秋季 1 6 - 2 0 ℃，冬季 6 - 1 0 ℃； 除罗甸无霜冻外，其余地区冬季有霜冻，气候垂直分异比较明显，北部高山区较冷，南部低 洼地较热；年降雨量 1 1 0 - 1 4 5 0 m m 。试验区为坝王河 5级流域，该流域多伏流，主要由三段 组成，北部为发源于惠水县甲烈的摆郎河，往南流至平寨南变成伏流，中段为克度河，由羡 塘往南流至塘变附近变为伏流；南段的坝王河从罗甸的大小井流至八总南汇入蒙江 1 、2 。 试验区为五级岩溶流域单元，峰林、峰丛、漏斗、溶沟、落水洞等各类岩溶地貌发育。 发育重度石漠化、中度石漠化、轻度石漠化、微度石漠化等不同程度的石漠化。 使用的遥感数据为 1 9 9 0 年 6 月 1 0 日、 1 9 9 8 年 1 1 月 7 日 T M 数据， 利用 1 ∶5 万地形图， 1 ∶5 万区域地质图、 1 ∶2 0 万区域地质图、 1 ∶2 0 万区域水文地质图，其它的辅助数据有 1 ∶ 1 0 万的土地利用图等。 3 石漠化遥感监测的方法与步骤 石漠化遥感监测的技术流程如图 1 。 图 1 喀斯特石漠化遥感监测流程图 3 . 1 数据预处理 3 . 1 . 1 辐射校正 1. 120 万贵阳幅水文地质报告，贵州省地质矿产局 2. 120 万罗甸幅水文地质报告，贵州省地质矿产局 研究区选择 数据获取 遥感数据 地质数据 土地利用 。 。 。 。 数据预处理 辐射校正 几何配准 矢量化 。 。 。 。 信息增强 植被指数法 PCI分析 融合处理 。 。 。 。 变化检测 差值法 。 。 。 。 检查验证 后处理 修改 面积量算与统计 质量评价 成果图制作 密度分割 T M数据进行辐射校正采用内部误差辐射校正的方法得到遥感影像的表观反射率，利用 以下公式 [ 7 - 9 ] 计算光谱辐射亮度 L BiasDNGainL （1 ） 计算表观反射率ρ θ π ρ CosESUN DL ∗ ∗∗ 2 （2 ） 3 . 1 . 2 几何校正 以 1 ∶5 万地形图为基础图件，在地形图上选择控制点，采用高斯克吕格投影 6 度分带 系统对 1 9 9 0 年图像进行二次多项式纠正。使用项目组开发的影像快速自动配准模块对 1 9 9 8 年图像进行相对配准。校正精度控制在一个像元以内。 3 . 1 . 3 掩膜处理 利用 m a s k i n g 技术对图像中非碳酸盐岩分布区、水体等非石漠化信息进行掩膜处理，以 减少干扰信息。 3 . 2 生成石漠化指数图像 地表植被的覆盖状况能够较好地反映石漠化的分布情况，植被覆盖度的高低与石漠化的 程度呈负相关关系, 石漠化程度越高, 植被覆盖度越低； 石漠化程度越低， 植被覆盖程度越高。 可以利用植被指数的方法来计算石漠化的信息。利用改进的增强植被指数（E V I ）图像能很 好的反映石漠化的情况。E V I 可以利用下式求得 [ 1 0 - 1 1 ] / 5 . 2 * 2 * Re1 ** Re * LCCEVI BluedNIRdNIR −−ρρρρρ （3 ） 利用上式分别对经过预处理后的两个时像 T M数据进行处理，得到两个时间段的石漠化 指数图像。 3 . 3 石漠化变化指数图像 利用差值法对两个时像的石漠化指数图像进行计算， 得到石漠化的变化指数图像△F（图 2 ） 。 △F F 1 - F 2 （4 ） 式中 F 1 代表晚期石漠化指数图像，F 2 代表早期石漠化指数图像。 图 2 试验区 1 9 9 0 - 1 9 9 8 年石漠化变化指数图像 图 3 试验区 1 9 9 0 - 1 9 9 8 年石漠化变化监测结果图 3 . 4 石漠化变化信息自动提取 利用 R S 与 G I S 一体化技术对石漠化的变化指数图像△F 进行处理，根据石漠化变好与 加剧情况，划分为明显改善、轻微改善、基本未变、轻微加剧及严重加剧五个量化等级（表 1 ） 。 根据野外调查结果确定每个量化等级的阈值。 利用不同的阈值对石漠化的变化指数图像 进行自动信息提取 [ 1 2 ] ，得到喀斯特石漠化监测结果图（图 3 、表 3 ） ，该结果图与传统的遥感 监测结果不同、为矢量图，不仅与遥感影像图的投影参数相同，能叠加显示、分析等；还带 有拓扑结构、每个图斑有矢量属性，便于 G I S统计分析、建立石漠化数据库，为后续的石漠 化演变分析提供了方便。 其结果不仅包含了石漠化变化信息，同时还定量地确定了其变化程 度，根据变化的程度划分变化的等级。 表 1 石漠化变化等级划分表 变化程度等级 标 准 明显改善 石漠化程度由高至低改善三个等级（以上） 轻微改善 石漠化程度由高至低改善两个等级 基本未变 石漠化程度等级变化在一个范围以内 轻微加剧 石漠化程度由低至高加剧两个等级 严重加剧 石漠化程度由低至高加剧三个等级以上 表 2 坝王河五级流域 1 9 9 0 年与 1 9 9 8 年石漠化遥感监测结果表 变化等级 严重加剧 轻微加剧 基本未变 轻微改善 明显改善 面积（k m 2 ） 4 3 . 9 9 1 5 6 . 2 8 1 1 5 3 . 5 8 4 9 0 . 8 1 1 1 7 . 6 3 从表 2 及图 2 的监测结果可以看出， 从 1 9 9 0年到 1 9 9 8 年坝王河五流域内石漠化总体呈 现改善的趋势。但局部又有差异，流域北部甲烈摆榜小寨、中部的克度北东等地，石漠 化改善明显。在 7 4 3波段假彩色合成图上（图 4 ，图中白色箭头所指处） ，可以明显地看到 此现象。但在部的斗底平谷、西南部的翁吕塘边一线，石漠化呈现加剧的趋势。在石漠 化改善明显的地区，地下水循环一般以水平运移为主，地势坡降相对较小（图 5 ） 。 图 4 石漠化演变遥感图 图 5 石漠化遥感现状调查图及变化监测图 从 1992 年以来，当地政府在石漠化地区实施了一系列比较重要的工作，如鼓励农民修 建沼气池来解决老百姓做饭用的燃料问题，以改变传统的砍伐森林作为燃料的方式；实施封 山育林工程；实施移民搬迁工程等有效措施，大大减少了人为对自然的破坏，并辅以生态整 理工程，使石漠化得到了改善。而在石漠化加剧的地区，主要为乌江期地貌，地势坡降相对 较大，地下水循环一般以垂直运移为主，降雨后地表水快速渗漏，地下水埋藏较深，地表植 物生长缓慢或难以生长，单纯靠自然措施石漠化向难以良性循环的方向发展。 以上事例说明，在自然条件比较好的地区，治理石漠化相对比较容易；而在自然条件差 的地区，单纯靠自然措施治理石漠化的难度比较大。 利用以上方法在西南喀斯特部分地区的石漠化遥感变化监测推广应用表明，该方法快 监测图 速、准确，能定量地反映石漠化的变化，对石漠化演变分析、后期石漠化治理具有重要指导 意义。 4 结论与讨论 （1）喀斯特石漠化遥感监测涉及众多的技术，影响的因素多，其中遥感数据的预处理、 石漠化指数图像及其变化图像的处理、变化信息自动提取极为关键，对结果的影响较大。通 过多种方法对比试验分析，总结出本文的方法，并在大范围内推广应用，表明该方法化具有 快速、准确、能定量地反映石漠化的变化，对石漠化演变分析、后期石漠化治理具有重要指 导意义。 （2 ）通过野外调查、结合室内数字图像处理，将喀斯特石漠化的变化划分为明显改善、 轻微改善、基本未变、轻微加剧及严重加剧五个量化等级，对区域石漠化的演变分析及提供 预警给出了具体的量化指标，为政府决策提供依据。 （3）影响喀斯特石漠化变化的因素众多，在自然条件好的地区，如地下水位埋藏较浅、 地势起伏较小，不纯碳酸盐岩布露区一般比较容易治理，减少人为破坏，石漠化的改善程度 较好；而在自然条件较差的地区，如地下水位埋藏较深、地势起伏较大，纯碳酸盐岩布露区 一般比较难以治理，加上人为破坏，石漠化容易加剧。 参考文献 [1] 袁道先，我国西南岩溶石山的环境地质问题，大自然探索，1996.no421- 23 [2] 王世杰，喀斯特石漠化概念演绎及其科学内涵的探讨，中国岩溶，2002，no.2101- 105 [3] 鞠建华、宋鸿儒、周萍，我国西南地区石漠化现状遥感调查，全国国土资源与环境遥感技术应用交流会论文文集（武汉） ， 200414- 17 [4] 赵英时，遥感应用分析原理与方法，北京科学出版社，2003 [5] 邓湘金，基于模式识别知识的遥感图像变化检测研究[博士论文]，北京中国科学院电子研究所，2002 [6] 李德仁，利用遥感影像进行变化检测 武汉大学学报（特刊） ，20037- 12 [7] 朱述龙，遥感图像获取与分析，北京科学出版社，2000 [8] 梅安新，彭望琭等，遥感导论，北京高等教育出版社，2001 [9] Jenson John R., Introduce digital image processing a remote sensing perspective, 2nd ed. Prenticse Hall. Englewood Cliffs, N.J，1996 [10] Enhanced Vegetation Index EV I〔R〕. http//tbrs.arizona.edu/project/MODIS/eviphp, 2003. [11] 王正兴、刘 闯、 H u e t e A l f r e d o ，植被指数研究进展 从 A V H R R - N D V I 到 M O D I S - E V I ，生态学报，2 0 0 3 ，2 3 （5 ）9 7 9 - 9 8 7 [12] 童立强，西南岩溶石山地区石漠化信息自动提取技术研究，国土资源遥感，2003，58435- 40 毛乌素沙地典型地段沙漠化土地格局分析 何 月 ① 邢立新 许军强 （吉林大学地球探测科学与技术学院，长春 1 3 0 0 2 6 ） 摘 要 土地沙漠化是我国一个严重的环境经济问题，利用遥感技术对其进行动态监测是了解其 发展过程、状态和趋势的有效方法。由于沙地的零星分布，给目视解译带来困难，手工较难精确 其边界，本文采用波谱角分类方法对毛乌素沙地典型地段1 9 9 3 年，1 9 9 8 年T M 数据和2 0 0 2 年E T M 数 据实现沙地信息的自动提取，操作简单，快捷且总体精度均达6 5 以上。对三期沙地信息专题图， 在A r c g i s 系统的支持下，建立空间信息库，选取边界密度、分维数、破碎度指数等指标，分析研 究区沙漠化土地空间分布及动态演变。 对沙漠化土地的格局分析揭示出研究区沙漠化土地时空分 布及其变化规律，为环境监测研究提供科学依据。 关键词毛乌素沙地；格局；波谱角分类；遥感；沙漠化 0 引 言 土地沙漠化指在干旱、半干旱和部分半湿润地区的沙质地表条件下, 由于自然因素或人 为活动的影响，破坏了自然生态系统平衡，出现以风沙活动为主要标志，并逐步形成风蚀、 风积地貌景观的土地退化过程。其危害已成为当今全球范围内重大的经济与生态环境问题。 我国北方地区沙漠化土地处在不利的自然条件和不合理的人类经济活动的压力下， 分布 范围广，发展速度快，使防治工作遇到很多的困难。因此，对其进行空间分布研究和实时动 态监测具有较大的现实意义。遥感技术定量分析沙漠化具有速度快、成本低、监测范围广等 优点，而其很强的实时性及动态性又是传统的资源环境监测和预报方法所难以比拟的。由于 沙地的零星分布，给目视解译带来困难，手工较难精确其边界，目前对其进行自动分类常用 的方法有，有监督分类，植被指数 [ 2 , 5 ] 等。本文在银川榆林高压输变电选线研究中，对 研究区沙地变化信息研究选用波谱角分类实现沙地信息的自动提取。 1 研究区概况 研究区分布范围为3 7 5 4 ′～3 8 1 4 ′N 、1 0 7 2 5 ′～1 1 0 3 ′E ，覆盖面积约为 1 0 1 6 4 k m 2 ，横跨内蒙古、陕西、宁夏三省，位于毛乌素沙地的核心地段。毛乌素沙地是我国 沙漠化的一个严重地区，也是沙漠化研究的一个重点 [ 1 ] 。它位于鄂尔多斯高原向陕北黄土高 原的过渡地带，处于干旱、半干旱过渡地带，海拔1 1 0 0 ～1 5 0 0 米，自西北向东南倾斜。年平 均温度6 . 0 ～9 . 0 ℃，年平均降水量东南部为4 4 0 m m ，向西递减至2 5 0 m m ，年平均蒸发量1 7 7 0 ～ 2 5 0 0 m m ，是降水量的4 ～9 倍，湿润指数0 . 5 ～0 . 6 5 。年平均风速2 . 1 ～3 . 3 m / s ，年平均大风日 数1 0 ～4 0 d ，最多达9 5 d [ 7 ] 。本研究区自然条件较优越，但由于干旱多风的气候和广泛分布的 疏松沙质地表，一旦过度开垦和放牧, 流沙面积将不断扩大， 并使固定和半固定沙丘向流动 沙丘方向发展。 2 沙地信息提取 2 . 1 数据源及其准备 本文选用我国遥感地面站 1 9 9 3 年、1 9 9 8年的 T M 数据和 2 0 0 2年的 E T M 数据，分别进行 几何精校正、图像拼接、波段组合、增强处理等常规预处理。 解译标志的建立是信息提取的首要步骤。在土壤中，粘土颗粒、粉砂颗粒、砂颗粒所占 的相对比例，决定土壤的质地。不同质地的土壤光谱特征不同。含有机质成分越多的土壤其 反射率越低，在影像上色调越深。在沙质土地中，由于有机质成分的流失，其光谱反射率会 增加。另外植被覆盖度不同，色调亦不同。所以，土壤中含砂质成分越高，有机质含量越少， 在图像上色调越浅，这是土地沙化解译的最基本标志。 2 . 2 波谱角分类 波谱角分类方法是一种光谱匹配技术，以物理学为基础，通过运算影像像元光谱与样 本参考光谱之间的夹角来区分类别。波谱角分类方法的原理是 把光谱作为向量投影到 N 维空间上, 其 N维数为试验时选取的所有波段数。N维空间中，各光谱曲线被看作有方向 有长度的向量，而各光谱之间形成的夹角叫作波谱角 [ 8 ] 。波谱角的数学表达式为 1 2 2 cos XY XY α − ∑ ∑∑ 其中α为影像像元光谱与参考光谱之间的夹角 波谱角 ；x为影像像元光谱曲线向 量；y为参考光谱曲线向量。cosα的值接近1 的时候有最好的估计光谱值和类别分类结果。 波谱角分类步骤首先，在 G R B 7 , 5 , 2 彩色合成图像上，目视勾绘沙地训练样本，训 练样本要在全区范围内选择最有代表性的典型像元，把具有不同影像特征的沙地包括进去； 然后进行像元提纯E N V I 软件提供一个 n 维可视化分析器，通过它可对训练样本进行 提纯。当某些像元始终聚集在一起运动时，这些就是所需的最纯像元若在运动时，像元分 成了两部分，则说明选择了两类地物的训练区，需重新选择训练； 阈值的确定合理选取阈值是波谱角分类成功的关键。输入由上步提纯得到的像元数 据，选择适宜的阈值，反复试验。不同时相选取不同阈值。分类完毕后，得到研究区三期沙 地信息专题图。 图1 毛乌素沙地典型地段1 9 9 3 年沙地信息专题图 图2 毛乌素沙地典型地段1 9 9 8 年沙地信息专题图 图3 毛乌素沙地典型地段2 0 0 2 年沙地信息专题图 2 . 3 分类精度评价 为了进行分类精度评价，采用随机抽样的方法选取 1000 个样本，建立混淆误差矩阵， 计算其生产者精度、 用户精度以及 Kappa 系数。 经检验， 1993 年分类总误差 67.6172， Kappa 系数为 0.6368；1998 年分类总误差为 70.2348，Kappa 系数为 0.7102；2002 年分类总误差 为 65.3210，Kappa 系数为 0.5986。认为分类精度满足后续工作需要。 3 沙漠化土地空间格局与动态分析 3 . 1 沙漠化土地空间格局分析 应用景观生态学的原理和方法进行空间格局的定量分析， 选取具有高度浓缩性的景观格 局指数，反映其结构组成和空间配置特征[6]。本文选用边界密度、分维数、破碎度指数等指 标。 表 1 三期沙地信息的各类景观指数计算结果 斑块数 斑块总 周长 k m 斑 块 总 面 积 k m 2 斑块平均面积 边界 密度 斑块 破碎度 分维数 1 9 9 3 年 6 3 1 1 8 5 2 9 4 7 . 1 3 3 3 9 6 . 5 2 0 . 0 5 4 0 . 0 6 4 1 8 . 5 8 3 1 . 3 7 0 3 1 9 9 8 年 7 3 7 6 0 6 3 9 8 5 . 9 2 3 5 6 0 . 5 4 0 . 0 4 8 0 . 0 5 6 2 1 . 7 2 0 1 . 3 8 8 8 2 0 0 2 年 4 9 8 9 7 7 5 5 1 2 . 7 5 4 9 1 3 . 3 2 0 . 0 9 8 0 . 0 6 5 1 0 . 1 5 6 1 . 3 9 7 4 由各指数可见1 9 9 3 年研究区沙地总面积 3 3 9 6 . 5 2 k m 2 ，而 2 0 0 2年达 4 9 1 3 . 3 2 k m 2 ，增加 1 5 ，平均年增长率为 1 。斑块平均面积明显增大，由原来的 0 . 0 5 4 k m 2增加到 0 . 0 9 8 k m2 ， 沙漠化现象严重。边界密度变化不明显，它反映斑块边缘效应，边界密度值越大，斑块与外 界物质与能量的交换程度越高，斑块内部越稳定。2 0 0 2年的边界密度最大，说明其内部最 稳定。由于沙地面积的增加使得沙地的破碎程度减少，1 9 9 8 年破碎度最大，2 0 0 2 年破碎度 最小。分维数描述景观斑块镶嵌体的几何形状复杂性。 3 . 2 沙漠化土地动态分析 土地沙漠化的演变是复杂多向的，在一定空间尺度上表现出集聚、扩散、移动的趋势。 沙地的空间格局是由沙地斑块的数量、形状、空间分布、空间组合来共同决定的。由沙地格 局发现，鄂托克前旗附近单个沙丘呈新月型，多个沙丘组成沙丘链，并呈现链状影纹特征。 北西－东南方向条带状延伸的复合纵向沙垄主要分布在鄂托克前旗的东南方阿拉庙一带， 与 该区域主风向平行展布，宽度可达1 －5 k m ，长度沿主风向延伸可达3 0 －5 0 k m 。格状沙丘主要 分布在榆林西部，与主风向关系不明显，沙化地呈亮色调，零星分布在沙尔利格西南部和鄂 托克前旗东部。榆林东南部黄土堆积地区，格状、树枝状水系发育，冲沟侵蚀严重。 从三期沙地信息专题图中可见，沙丘整体移动缓慢，纵向沙垄大部分移动不明显，局部 区域沿北西－南东风向有所移动，移动约为6 0 ～1 0 0 m 。由于每年该区域内风向相对，所以可 以推断沙垄内星月形沙丘移动缓慢。 沙化地的空间分布范围增加明显， 尤其是沙尔利格地区， 主要是人类不合理的利用，开发土地造成的。沙漠化逆转较为突出的是榆林市，由于该市为 了根治沙漠化的危害，坚持不懈的开展治理工作。1 9 9 3 ～2 0 0 2 的1 0 年间，沙漠化现象呈增长 趋势，1 9 9 3 年研究区沙地总面积为3 3 9 6 . 5 2 k m 2 ，1 9 9 8 年3 5 6 0 . 5 4 k m 2 ，2 0 0 2 年达4 9 1 3 . 3 2 k m 2 。 沙地占全区总面积的比例由1 9 9 3 年的3 3 . 4 2 增加到2 0 0 2 年的4 8 . 3 4 ，其动态度为4 . 9 6 。 4 结论与讨论 利用遥感技术对沙漠化土地进行动态监测是了解其发展过程、状态和趋势的有效方法。 本次土地沙漠化的变化研究，目的是在研究过程中发现沙地的变化特点和变化趋势，分析总 结其变化规律，为高压输变电选线提供依据。通过对毛乌素沙地典型地段土地沙漠化的研究 发现，近些年由于过度的开发、干旱，造成沙地的大面积增加，沙漠化现象严重。但也有些 地区出现逆转，如榆林市由于长期的治理，使沙漠化现象得到很好的控制，沙地面积有所减 少。应用多时相遥感信息，在 G I S 支持下，建立空间信息库，可简捷、准确、快速地进行景 观空间格局指标、参数特征的定量分析、模拟计算研究和图像图形显示等，这一研究方法及 结果对资源管理开发具有科学价值和重要意义。 参考文献 [ 1 ] 吴薇. 近 5 0 年来毛乌素沙地的沙漠化过程研究[ J ] . 中国沙漠. 2 0 0 1 , 2 1 2 1 6 4 ～1 6 9 . [ 2 ] 牛宝茹. 基于遥感信息的沙漠化灾害程度定量提取研究[ J ] . 灾害学. 2 0 0 5 , 2 0 1 1 8 ～2 1 . [ 3 ] 吴薇, 王熙章, 姚发芬. 毛乌素沙地沙漠化的遥感监测[ J ] 中国沙漠. 1 9 9 7 , 1 7 4 4 1 5 ～4 2 0 . [ 4 ] 高会军, 姜琦刚. 陕北长城沿线沙质荒漠化遥感研究[ J ] . 世界地质. 2 0 0 5 , 2 0 3 . 4 7 1 - 4 7 5 . [ 5 ] 李宝林, 周成虎. 东北平原西部沙地沙质荒漠化的遥感监测研究[ J ] . 遥感学报. 2 0 0 2 , 6 2 1 1 7 ～1 2 2 . [ 6 ] 邬建国. 景观生态学格局、过程、尺度与等级[ M ] . 北京高等教育出版社. 2 0 0 0 . [ 7 ] 吴薇, 王熙章, 姚发芬. 毛乌素沙地沙漠化的遥感监测[ J ] 中国沙漠. 1 9 9 7 , 1 7 4 4 1 5 ～4 2 0 . [ 8 ] 梁继, 王建. 基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究[ J ] . 遥感技术与应用. 2 0 0 2 1 7 6 2 9 9 ～3 0 4 数字遥感技术在地质灾害调查中的应用 以三峡库区地质灾害遥感调查为例 杨日红 ①② 杨金中① （1 . 中国国土资源航空物探遥感中心，北京 1 0 0 0 8 3 ；2 . 中国科学院东北地理与 农牧生态研究所，长春 1 3 0 0 1 2 ） 摘 要基于高分辨率遥感数据源，特别是三峡库区 1 3 9 水位以前的航空摄影图像为基础数据， 采用数字遥感技术，制作了整个库区 1 ∶5 万正射影像图，其中重点城镇和地重点灾害区为 1 ∶1 万的正射影像图。并以此为基础数据源，应用数字滑坡技术，在重点城镇和地重点灾害区开展了 高精度地质灾害遥感调查。初步查明了库区首段（大坝－万州段）以崩滑流为主的地质灾害分布 的规律及其发育环境特征，为库区地质灾害的管理与防治工作提供科学决策依据。 关键词高分辨率遥感数据源；数字遥感技术；地质灾害；三峡库区 1 前言 三峡库区地质条件复杂，且处于暴雨频繁的亚热带气候区，地质灾害具有点多、面广、 突发性强、危害性大等特点，是我国地质灾害最严重的地区之一（图1 ） [ 1 ] 。据不完全统计, 在 1 9 8 2 - 2 0 0 1 年之间, 库区两岸共发生滑坡、崩塌或泥石流多达7 0 余处, 其中规模较大的也 有4 0 余处, 致死4 0 0 余人, 损失严重 [ 2 ] 。 另一方面, 由于三峡库区近年来实施的大量移民迁建 工程不同程度地改变了库岸岩土体边坡条件, 加之自2 0 0 3 年6 月水库蓄水至1 3 9 m 后形成的 新的绵长库岸必定还要经历一个库岸改造再造过程等, 这些都将可能引发新的地质灾害。 仅2 0 0 3 年三峡库区就发生了约5 0 0 起地质灾害，但多为小滑坡或古滑坡局部活动。 因此, 利用 数字遥感技术，结合地质学、灾害学和空间信息科学等学科，积极探索库区地质灾害发生机 制、深入研究库区崩滑灾害形成与空间分布的规律、密切监视崩滑作用在自然与人类活动交 互影响下的发生发展趋势、主动注意防治和减轻库区规划建设中诱导的崩滑灾害、加强突发 事件的监测预警等项工作已经成为三峡库区地质灾害管理与防治的一件大事 [ 3 ] 。 图1 遥感调查区范围示意图 2 库区地质灾害概况 库区地质灾害的主要类型有滑坡、崩塌和泥石流。 其中库区的滑坡按岩石类型又划分为 松散堆积层滑坡和岩质滑坡两大类， 岩质滑坡按滑面形态可进一步分为顺层滑坡和切层滑坡 2 个亚类，诱发滑坡的主要因素是降雨和库水位的涨落作用等，人类工程活动如边坡开挖和 加载也是诱发滑坡的重要因素之一； 库区内的崩塌主要为岩崩， 按其变形破坏方式又可分为 倾倒式崩塌、滑移式崩塌、臌胀式崩塌、拉裂式崩塌、错断式崩塌和陷落挤出式崩塌等，其 中以倾倒式崩塌和滑移式崩塌为主，诱发崩塌的主要因素为冲蚀、人工开挖、采矿、降雨和 库水位等； 库区的泥石流按产出可分为坡面型泥石流和沟谷型泥石流， 库区内发育的泥石流 以沟谷型泥石流为主， 按其成因可分为自然型泥石流和人工弃渣堵塞型泥石流， 诱发泥石流 的主要因素为暴雨、崩滑堆积失稳、人工弃渣堵沟等多种因素的叠加。 据库区2 0 个县 市、区 政府在2 0 0 1 年1 0 月前三次上报的辖区内地质灾害基本情况的汇 总统计，在库区范围 指淹没影响区和移民迁建区，面积约1 . 5 万k m 2 内，共发现地质灾害 点2 5 4 8 个 [ 1 ] 。经过近几年深入调查与研究，共上报6 4 1 5 处地质灾害，其中，4 0 0 0 余处经过实 地调查与验证，2 0 0 0 多处已纳入前三期规划治理，累计治理费用超过1 0 0 个亿。 三峡库区地质灾害的主要致灾因子包括①内因。由于在第四纪的快速隆升，使得三峡 库区不但具有复杂的地形地貌条件，而且存在着一系列活跃的动力地质作用；②外因。三峡 库区蓄水、修建高等级公路和铁路、矿山开采、移民城镇迁建、码头港口建设、毁林垦殖、 人工爆破等人类工程活动已经成为一种改变地质环境的能量巨大的地质外营力。相对而言， 动力地质作用影响地质灾害的过程较为缓慢， 而人类的工程活动则有可能在较短的时间内引 发地质灾害。 库区8 0 ％以上的地质灾害主要由人类的工程活动而引起，人类工程活动已经成 为一种能够改变地质环境的巨大的地质外营力。 3 数字遥感技术方法 3 . 1 数据源 对三峡库区地质灾害的研究我们主要采用了 2 种数据源遥感数据和地理控制数据源， 其中遥感数据采用了 5个时相的数据（如表 1所示） ，地理数据源有 2种①研究区 1 9 8 0 年测绘的 1 ∶5 万；②重点区 1 ∶1 万地形图。 表 1 三峡库区地质灾害遥感调查所采用的数据源 数据类型 光谱特征 空间分辨率 接收时间 主要用途 E T M 可见光至中红外 7 个波段 全色 1 个波段 可见光 3 0 m , 中红外 6 0 m , 全色 1 5 m 2 0 0 0 年左右 覆盖整个库区 区域构造地质 A S T E R 可见光/ 近红外 3 个波段 短波红外 6 个波段 热红外 5 个波段 可见光/ 近红外 1 5 m 短波红外 3 0 m 热红外 9 0 m 2 0 0 3 年 局部重点灾害区 获取 D E M 航片 彩红外 1 ∶5 万 1 9 8 4 年 8 月 2 0 0 3 年 3 月 覆盖整个库区 滑坡信息提取 Q U I C K B I R D 可见光至近红外 4 个波段 全色 1 个波段 多光谱 2 . 4 m 全色 0 . 6 1 m 2 0 0 3 年 1 1 月 2 0 0 6 年 3 月 局部重点灾害区 滑坡信息提取 － 1 ∶5 万 1 9 8 0 年 覆盖整个库区 基础地理控制 地形图 － 1 ∶1 万 1 9 8 0 年 局部重点灾害区 基础地理控制 3 . 2 图像处理方法 基于整个库区 1 ∶5 万地形图和重点区 1 ∶1 万地形图数据， 利用 P C I 、 E N V I 和 P h o t o s h o p 等图像处理软件，通过几何校正、D E M 配准、调色、镶嵌等图像处理技术处理成图像清晰、 过渡自然、高程比例协调并能反映实际地物的正射图像 [ 4 －7 ] 。 E T M 和 A S T E R 卫星数据制作成 1 ∶5 万正射影像图， 主要用于地质灾害发育地质背景 （区 域地质构造）信息提取；航片和 Q U I C K B I R D 数据制作成 1 ∶1 万的正射影像图，用于滑坡要 素信息提取；同时，制作出整个调查区 1 ∶5 万 D E M和重点区 1 ∶1 万 D E M数据，用于斜坡特 征，如坡度与坡向的调查，建立库区高精度三维地形模型。 3 . 3 地质灾害信息提取方法 在充分收集已有地质环境与灾害资料的基础上， 建立地质灾害及其发育环境的遥感解译 标志，利用数字滑坡技术 [ 8 －1 3 ] ，以人机交互解译为主要手段获取相关信息，即利用 E R D A S 、 P O T O S H O P 、M A P G I S等软件平台上，在已处理好的数字影像上进行，在屏幕上随时对地质、 地表环境、灾害的全貌、局部及周围进行观察和分析，确定目的物后，将其分布范围用上述 软件直接圈出来，并用 M A P G I S 软件相应分析模块进行自动分析处理，求得其面积、分布位 置等属性要素（图 2 ） 。主要获取基础地质环境和地质灾害两类信息。 图 2 地质灾害遥感调查工作技术流程图 项目设计 购买遥感数 收集地质环境、地形资 组织项目 现场踏勘及 GPS 测量 遥感数据 航片和卫片处理 数字地形 地质灾害分布及其发育环境初步解译 地质灾害分布环境 地质灾害 初步解译成果现场验证 进一步解译及研究分析成图 基础遥感图