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遥感石漠化信息的提取
第12卷第6期
2010年12月
地球信息科学学报
JOURNALOFGEOINFORMATIONSCIENCE
遥感石漠化信息的提取
Vol12,No6
Dec,2010
胡顺光
1,21
3
(1.中国科学院遥感应用研究所,北京100101;2.中国科学院研究生院,北京100049;
3.中国地质大学长城分院,保定071000)
摘要:
石漠化信息提取是多种信息综合分析、反馈的过程。
通过分析当前石漠化分级体系,对比喀斯特地区与石漠
化范围、土地利用与石漠化关系,并结合当前石漠化信息提取关键技术研究认为:
目前的石漠化分级体系在划分级
别、分级指标、分级区域等方面存在巨大差异,将尺度划分引入石漠化等级体系是统一石漠化等级划分差异的有力
途径;充分利用基于内容的特征识别算法进行喀斯区的圈定可以有效提高石漠化信息提取精度;利用已有的土地利
用矢量数据,通过合理转换进行石漠化信息提取是重要研究思路;传统的建立石漠化解译标志、改进植被指数模型
以及建立波谱关系模型等石漠化信息提取方法无法很好融合石漠化综合指征,提出基于遥感的石漠化综合指标度
进行石漠化信息的提取方法。
关键词:
石漠化;遥感;指标因子;土地利用
1引言
根据联合国环境规划署的估计,全球有四分之
一的土地受到荒漠化的威胁。
作为荒漠化类型之
一的中国西南石漠化区不仅是珠江的源头,长江及
东南亚一些国际河流的重要补给区,也是重要的生
况将石漠化划分为不同等级(表1)。
由目前石漠
化分级体系可知,石漠化等级分别有两级划分、三
级划分、四级划分、五级划分、六级划分等划分方
法,分级指标分别涉及基岩状况、植被状况、土壤状
况以及地形状况几个方面。
石漠化分级体系存在
分级指标与分级方法的交叉重叠,石漠化指标的获
态屏障
[1]
。
喀斯特石漠化是近年来所认识到的一
取方式存在差异。
而且,基于划分方式选取的研究
种地质生态灾害,所造成的经济、环境乃至社会影
区域也不同。
分析认为,造成这些差异的主要原因
响越来越大,受到国家的广泛关注
[2]
。
利用遥感技
有:
对石漠化的概念界定尚缺乏统一;研究区覆盖
术的优势,可以准确、快速、经济地获取喀斯特石漠
化的现状、分布规律等结果数据,为石漠化的监测、
范围的差异:
不同区域由于其不同的基岩组分以及
其它自然、人为背景的差异而造成石漠化所处的喀
石漠化的演变分析及后续治理提供科学依据
[3]
。
斯特发育阶段不同;不同覆盖范围存在不同的尺度
石漠化概念与石漠化分级体系是开展石漠化相关
效应问题。
值得一提的是,在环境建模中,一个重要
研究的基础
[4-8]
。
的考虑因素就是所使用的遥感数据的空间尺寸大小
关于石漠化概念,学者们根据研究领域的差异
分别给出了不同的提法。
一般认为石漠化是荒漠
化的一种,表现为喀斯特地区植被破坏、水土流失、
岩石裸露、土地退化。
喀斯特石漠化是一个复杂的
动态过程,其形成演变既涉及繁多的自然因素,同
时也受到人类活动的干扰。
通常根据不同自然状
问题。
遥感上的尺度是指地图上或图像上地物特
征的大小与对应地面上地物特征大小的关系。
而通
常地学中指的大尺度或小尺度与此不同,大尺度
景观覆盖范围广,空间描述粗糙,小尺度的景观覆盖
范围窄,具有相对细致的空间描述。
将尺度划分引入
石漠化等级体系是统一这些差异的重要途径。
收稿日期:
2009-12-15;修回日期:
2010-04-12.
基金项目:
国家科技支撑计划课题水土保持调节功能时空数据集成与分析(2006BAC08B0405);国家十一五科技支
撑计划重大课题喀斯特高原退化生态系统综合整治技术与模式(2006BAC01A09);贵州省科技计划课题
贵州喀斯特石漠化生态系统综合整治技术与模式的研究与示范(黔科合S字[2007]1061号)。
作者简介:
胡顺光(1977-),男,博士,主要研究方向为国土资源遥感、数据库开发与应用。
Emai:
lhushunguang@126.com
张增祥,夏奎菊
6期
胡顺光等:
遥感石漠化信息的提取
871
表1石漠化分级体系
Tab.1Currentclassificationsystemofrockydesertification
石漠化各指标比例构成
(a基岩裸露率;b植被+土被覆盖率;d土被覆盖率;
e坡度;f平均土厚;g植被覆盖率)
1[4]无明显石漠化
(a<40%且b>70%且d>60%且e<15!
且f>20cm)
潜在石漠化
(a>40%且50%15!
且f<20cm)
轻度石漠化
(a>60%且35%18!
且f<15cm)
中度石漠化
(a>70%且20%22!
且f<10cm)
强度石漠化
(a>80%且10%25!
且f<5cm)
已有研究通过建立石漠化解译标志、改进植被
指数模型或建立波谱关系模型等手段进行石漠化
信息的提取,这些方法在一定程度上满足了石漠化
信息区域性调查的需要,然而存在无法很好融合石
漠化综合指征的问题。
本研究在总结前人研究方
法的基础上,选取研究区2005年30m分辨率的
Landsat卫星的TM影像数据,与研究区水文地质图
进行了精配准处理。
并利用中国科学院遥感应用
研究所等单位合作生成的1∀10万土地利用图斑对
喀斯特区进行掩膜处理,从而将先分割、后计算、最
后再拼接的遥感影像处理理念应用于石漠化信息
提取中;针对目前石漠化指标体系的研究较为深
入,而将这些指标综合定量化于石漠化遥感影像判
2
[9]
极强度石漠化
(a>90%且b<10%且d<5%且e>30!
且f<3cm)
无明显石漠化
(a<50%且b>70%且d>50%且e<15!
且f>20cm
潜在石漠化
读的研究相对较少,提出基于遥感的石漠化综合指
标度(RRDF),进行石漠化信息提取的方法。
2石漠化信息提取的相关因素分析
(a>50%且50%15!
且f<20cm)
轻度石漠化
(a>60%且35%18!
且f<15cm)
中度石漠化
(a>70%且20%22!
且f<10cm)
强度石漠化
(a>80%且10%25!
且f<5cm)
极强度石漠化
(a>90%且b<10%且d<5%且e>30!
且f<3cm)
石漠化信息提取不是孤立的技术手段,而是多
种信息综合分析、反馈的过程。
喀斯特并不是石漠
[15]
取的任务是应用数学方法确定影像与石漠化特征
的对应关系,并与人眼观察特性进行匹配。
而遥感
影像提供的地面信息是在水平与垂直方向上交叉
重叠的波谱特征,这使影像与地物之间存在着复杂
3
4
[10]
[11]
无石漠化(a<40%且b>70%);潜在石漠化(a>40%且50%
60%且35%
中度石漠化(a>70%且20%
80%且10%
无明显石漠化
(a<30%且f>20cm且g>70%)
轻度石漠化
(30% 中度石漠化 (50 的对应关系。 为了简化这种对应关系,从遥感影像 处理的角度分析,应该尽可能地使参与运算的像元 更加趋于纯净。 而针对喀斯特石漠化信息提取来 说,逐步圈定石漠化范围是解决这一问题的合理方 法。 因此,本研究将研究区的非喀斯特信息剔除作 为进行石漠化信息提取的第一步。 非喀斯特信息 的剔除也就是喀斯特信息的获取。 喀斯特信息获 取方法主要有以下几种。 重度石漠化 (a>70%且f<5cm且g<25%) 5[12]无石漠化(a<30%) 轻度石漠化(30% 中度石漠化(50% 重度石漠化(a>70%) 轻度石漠化(30% [13] 严重石漠化(a>70%) 7[14]石漠化(a>70%) 2.1水文地质图生成与分析 喀斯特是一种自然现象,包括水对碳酸盐岩溶 [16] 质图是通过对地貌、地层岩性、地质构造和地下水 露头等的观测而获得的成果图。 喀斯特研究区的 水文地质图上有明确的碳酸盐岩的分布范围,因 此,可以较为方便的实现喀斯特区域的提取。 目前 大部分喀斯特石漠化研究采用此种方法作为喀斯 [3,4,17-19] 化,但石漠化区是喀斯特区域的子集 。 计算机提 蚀的地球化学过程和形成的地貌形态 。 水文地
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