基于多源遙感數(shù)據(jù)的土地整治生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

單 薇，金曉斌,2※，孟憲素，楊曉艷，徐志剛，顧錚鳴，周寅康,2

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基于多源遙感數(shù)據(jù)的土地整治生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

單 薇1，金曉斌1,2※，孟憲素3，楊曉艷3，徐志剛1，顧錚鳴1，周寅康1,2

（1. 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京210023；2. 國(guó)土資源部海岸帶開發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023；3. 國(guó)土資源部土地整治中心，北京 100035）

土地整治生態(tài)轉(zhuǎn)型是土地整治發(fā)展的必然趨勢(shì)，在項(xiàng)目區(qū)尺度進(jìn)行科學(xué)合理、客觀直接、長(zhǎng)期全面的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估具有重要意義。該研究基于多源遙感數(shù)據(jù)，選取典型土地整治項(xiàng)目，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建RSEI（remote sensing ecological index）模型，反演得到濕度、綠度、熱度、干度指標(biāo)以及RSEI指數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目區(qū)整治過程中生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的監(jiān)測(cè)與分析。研究結(jié)果表明：1）濕度和綠度指標(biāo)對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有正向作用，而熱度和干度指標(biāo)起負(fù)向作用，且干度指標(biāo)的影響最大；2）RSEI總均值在整治前、中、后分別為0.652、0.572和0.605；RSEI等級(jí)中的優(yōu)良等級(jí)在整治前、中、后所占比例分別為78.73%、39.55%和63.29%；RSEI變差、不變和變好的比例分比為42.55%、46.25%和11.20%；3）項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)“先下降-后上升-整體下降”的態(tài)勢(shì)，表現(xiàn)為“整治期變差-恢復(fù)期變好-全過程變差”的總體特征，土地整治對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境的擾動(dòng)具有持續(xù)性，區(qū)域生態(tài)環(huán)境恢復(fù)與改善存在滯后期，在項(xiàng)目竣工5年后項(xiàng)目區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平仍低于整治前。

土地整治；生態(tài)；遙感；環(huán)境質(zhì)量；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；RSEI指數(shù)

0 引 言

隨著城市化和工業(yè)化迅速推進(jìn)，人地關(guān)系沖突凸顯，國(guó)土資源環(huán)境承載壓力越來越大。土地整治作為保障國(guó)家糧食安全、支持鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、優(yōu)化土地資源配置、促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的重要手段[1-3]，在穩(wěn)定有效耕地面積、提高耕地生產(chǎn)能力、優(yōu)化用地結(jié)構(gòu)等方面發(fā)揮了積極作用，已經(jīng)成為當(dāng)前中國(guó)最大規(guī)模改變土地利用方式和影響陸地生態(tài)系統(tǒng)的有組織人類活動(dòng)之一[4]。國(guó)土資源是綠色發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)、空間載體、能量來源和構(gòu)成要素，在生態(tài)文明建設(shè)目標(biāo)要求下，現(xiàn)階段中國(guó)土地整治逐步從增加耕地?cái)?shù)量，向注重耕地?cái)?shù)量保護(hù)、質(zhì)量保護(hù)、生態(tài)保護(hù)并重轉(zhuǎn)變[5]。《全國(guó)土地整治規(guī)劃（2016-2020年）》明確提出“按照生態(tài)文明建設(shè)要求，實(shí)施山水林田湖綜合整治，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)，大力建設(shè)生態(tài)國(guó)土”，以“促進(jìn)生態(tài)安全屏障建設(shè)，加強(qiáng)農(nóng)田生態(tài)防護(hù)和建設(shè)，開展土地生態(tài)環(huán)境整治示范建設(shè)”為主要目標(biāo)和重要任務(wù)，著力推進(jìn)土地整治生態(tài)環(huán)境建設(shè)。

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)是進(jìn)行國(guó)土空間規(guī)劃和土地整治效益分析的基礎(chǔ)，但由于其具有的內(nèi)涵豐富、表現(xiàn)多源、機(jī)制復(fù)雜、尺度差異、時(shí)空變化等特點(diǎn)[6-7]，使之成為行政管理和科學(xué)研究的難點(diǎn)。在區(qū)域尺度，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法包括層次分析法[6]、綜合指數(shù) 法[8]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[9]、變異系數(shù)法[10]等，但尚未形成統(tǒng)一規(guī)范的評(píng)價(jià)體系[7]。2006年，原國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局發(fā)布《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范（試行）》（HJ/T 192-2006）提出生態(tài)環(huán)境指數(shù)，并將其作為區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)和考核依據(jù)，后經(jīng)修訂于2015年發(fā)布《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192-2015）。隨著遙感技術(shù)應(yīng)用的深入，生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)方法不斷改進(jìn)[11-12]，徐涵秋[13]參考前述規(guī)范提出了遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI，remote sensing ecological index），實(shí)現(xiàn)了利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的快速監(jiān)測(cè)。在項(xiàng)目層面，學(xué)者基于不同視角，采用不同方法對(duì)土地整治生態(tài)環(huán)境影響進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。在監(jiān)測(cè)對(duì)象上，包括宏觀整體評(píng)估和局部單要素評(píng)估。宏觀整體評(píng)估是將土地整治項(xiàng)目區(qū)作為一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，從景觀生態(tài)學(xué)[14]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[15]、土地整治規(guī)劃[16]等視角進(jìn)行評(píng)估；局部單要素評(píng)估主要選擇生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵要素，如碳[17-18]、氮[19-20]等進(jìn)行評(píng)估；所采用的監(jiān)測(cè)方法包括綜合指數(shù)法[21]、多因素綜合評(píng)判法[22]、關(guān)聯(lián)度分析法[23]、熵權(quán)物元可拓模型[24]、云模型[25]等。綜合而言，在項(xiàng)目層面，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)多基于統(tǒng)計(jì)資料或土地利用數(shù)據(jù)，采用綜合指數(shù)法，圍繞項(xiàng)目實(shí)施后的某個(gè)時(shí)段進(jìn)行定性或半定量分析，在研究尺度的針對(duì)性、數(shù)據(jù)來源的客觀性、評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效性、監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)的過程性等方面還有待提升。

項(xiàng)目區(qū)是土地整治活動(dòng)的直接作用對(duì)象和效益顯化載體，對(duì)其進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的持續(xù)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)評(píng)估對(duì)改善局地生態(tài)環(huán)境、保證耕地質(zhì)量、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，乃至區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[4]。本研究基于多源遙感數(shù)據(jù)，選取典型土地整治項(xiàng)目，以整治前、中、后為研究時(shí)段，采用Landsat-5 TM和Landsat-8 OLI/TIRS影像數(shù)據(jù)，結(jié)合基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)及項(xiàng)目建設(shè)資料，耦合濕度、綠度、熱度和干度指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建RSEI模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空變化的監(jiān)測(cè)評(píng)估。

1 研究方法

1.1 研究思路

土地整治是對(duì)土地資源及其利用方式的再組織和再優(yōu)化過程?；诓煌坞A段，各項(xiàng)工程建設(shè)內(nèi)容（土地平整工程、灌溉與排水工程、田間道路工程、生態(tài)防護(hù)工程以及其他工程）及其進(jìn)度、土地利用方式、土地管理方式等的綜合作用對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生諸多直接或間接、有利或有害的影響[4]，受到直接影響的生態(tài)環(huán)境要素主要包括土壤、水、生物等。在土壤要素方面，土地整治工程實(shí)施及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)土壤理化性質(zhì)、土壤生物活動(dòng)等產(chǎn)生影響，改變了土壤水分、土壤溫度、土壤結(jié)構(gòu)與質(zhì)地，影響了土壤肥力與養(yǎng)分循環(huán)，可能造成土壤侵蝕等[26]；在水要素方面，土地整治工程實(shí)施及設(shè)施利用影響局地水資源配置、提高水資源利用效率、改善水資源管理等[27]；在生物要素方面，土地整治工程實(shí)施以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等改變了植被數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間格局[28]，影響了微生物的生命活動(dòng)[19]。就整治過程而言，實(shí)施期內(nèi)，由于工程建設(shè)的擾動(dòng)對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響較為顯著；工程建設(shè)結(jié)束后，土壤性質(zhì)、生產(chǎn)能力和環(huán)境修復(fù)需要一定的恢復(fù)期，有研究認(rèn)為這一過程一般需要3～5 a[15]；在經(jīng)歷一定階段的恢復(fù)后，項(xiàng)目區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般會(huì)有一定程度的提升[29]。

土地整治引起的生態(tài)環(huán)境要素響應(yīng)，具體可通過濕度、綠度、熱度、干度等指標(biāo)予以反映[13,30]，其中，土壤水分、水資源配置等引起濕度變化；植被類型以及與植物生長(zhǎng)密切相關(guān)的土壤肥力、水環(huán)境質(zhì)量等引起綠度變化；土壤溫度、地表覆被等引起熱度變化；土壤質(zhì)地、土壤溫度、土地退化或非農(nóng)建設(shè)活動(dòng)等引起干度變化。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，可利用專題信息增強(qiáng)技術(shù)來從遙感影像中提取相關(guān)指標(biāo)的表征信息，如采用纓帽變換的濕度分量、植被指數(shù)和地表溫度分別代表濕度、綠度和熱度；由于建筑物是人工生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，建筑不透水面取代原有自然生態(tài)系統(tǒng)，導(dǎo)致了地表的“干化”，因此利用建筑（裸土）指數(shù)代表“干度”。本研究應(yīng)用耦合上述指標(biāo)的RSEI遙感生態(tài)指數(shù)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行土地整治項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估，其中，濕度、綠度、熱度和干度分別用濕度分量、歸一化植被指數(shù)、地表溫度以及干度指數(shù)表征。

1.2 分量指標(biāo)計(jì)算

1.2.1 濕度指標(biāo)

濕度分量（WET）可反映地表水體、土壤和植被的濕度狀況。參考Crist[31]和Baig等[32]的研究，基于TM和OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行WET提取，計(jì)算方法見式（1）、（2）。

式中blue、green、red、NIR、SWIR1、SWIR2分別表示TM影像和OLI影像所對(duì)應(yīng)的藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段、短波紅外1波段和短波紅外2波段的反射率。

1.2.2 綠度指標(biāo)

歸一化植被指數(shù)（NDVI，normalized difference vegetation index）是根據(jù)植物葉面在紅光波段的吸收和近紅外波段的反射特性構(gòu)建，反映植物生物量、葉面積指數(shù)以及植被覆蓋度的參數(shù)。本研究以NDVI表征綠度指標(biāo)，計(jì)算方法見式（3）。

式中NIR、red分別表示各影像所對(duì)應(yīng)的近紅外波段和紅波段的反射率。

1.2.3 熱度指標(biāo)

地表溫度與植被的生長(zhǎng)與分布、農(nóng)作物產(chǎn)量、地表水資源蒸發(fā)循環(huán)等過程密切相關(guān)，是反映地表環(huán)境的重要參數(shù)。本研究以經(jīng)過反演的地表溫度（LST，land surface temperature）表征熱度指標(biāo)。具體計(jì)算步驟如下：

1）對(duì)于Landsat 5的TM6波段，利用熱紅外波段輻射定標(biāo)參數(shù)將像元灰度值（DN，digital number）轉(zhuǎn)換為傳感器處的輻射亮度值（6），通過普朗克輻射函數(shù)得到包含大氣影響的像元亮度溫度（T），進(jìn)而通過地表比輻射率（6）轉(zhuǎn)換為地表真實(shí)溫度（LST）。計(jì)算方法見式（4）、（5）、（6）。

式中和分別為TM6波段的增益值與偏置值，分別取0.056和1.238；1和2為定標(biāo)系數(shù)，通過影像元數(shù)據(jù)獲?。恢行牟ㄩL(zhǎng)取11.48m，取1.438×10–2mK；6為基于TM6的地表比輻射率。

2）對(duì)于Landsat8中的2個(gè)紅外波段，選擇波段10進(jìn)行地表溫度反演，在輻射定標(biāo)后得到熱紅外波段的輻射亮度值（10），其中包含3個(gè)組成部分，即大氣向上輻射亮度、地面的真實(shí)輻射亮度經(jīng)過大氣層之后到達(dá)衛(wèi)星傳感器的能量，以及大氣向下輻射到達(dá)地面后反射的能量[33-34]。衛(wèi)星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值的計(jì)算方法見式（7）、（8）。

式中10為傳感器處的輻射亮度值，由輻射定標(biāo)獲?。?0為大氣在熱紅外波段的透射率；10為地表比輻射率；T為地表溫度；10(T)是與T相同的黑體輻射亮度；10↑和10↓分別為大氣向上和向下的輻射亮度。

地表真實(shí)溫度（LST）由普朗克定律獲取，計(jì)算公式見式（9）。

式中1和2為定標(biāo)系數(shù)，通過影像元數(shù)據(jù)獲取[34]。在指標(biāo)反演過程中，取水體的地表比輻射率為0.995；地表比輻射率6和10通過Sobrino提出的NDVI閾值法獲取[35]。10、10↑和10↓參數(shù)，參考中緯度夏季標(biāo)準(zhǔn)大氣剖面，依據(jù)影像成像時(shí)間集合中心經(jīng)緯度，采用插值大氣剖面的方法獲取。

1.2.4 干度指標(biāo)

應(yīng)用建筑指數(shù)（IBI，index-based built-up index）和裸土指數(shù)（SI，soil index）合成干度指標(biāo)，記為干度指數(shù)（NDBSI，normalized difference built-up and soil index），計(jì)算方法見式（10）、（11）、（12）。

式中blue、green、red、NIR、SWIR1、SWIR2分別表示TM影像和OLI影像所對(duì)應(yīng)的藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段、短波紅外1波段和短波紅外2波段的反射率。

1.3 RSEI綜合指數(shù)

采用主成分分析法（PCA，principal component analysis）對(duì)濕度、綠度、熱度和干度分量指標(biāo)進(jìn)行集成，以主成分的方差為權(quán)重，對(duì)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。具體步驟如下：

1）指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

由于遙感調(diào)查所獲得的指標(biāo)量綱不統(tǒng)一，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其量綱統(tǒng)一到[0，1]，計(jì)算方法見式（13）。

式中NI（normalized index）為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值；為該指標(biāo)的數(shù)值大??；max和min分別為該指標(biāo)在影像中的最大值和最小值。

2）RSEI指數(shù)計(jì)算

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的各期濕度、綠度、熱度、干度指標(biāo)進(jìn)行波段合成，并對(duì)合成后的圖像進(jìn)行主成分變換，利用主成分分析結(jié)果構(gòu)建初始遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI0），計(jì)算方法見式（14）。

式中PCA表示主成分分析。為便于指標(biāo)對(duì)比，對(duì)RSEI0進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理生成RSEI，計(jì)算方法見式（15）。

式中RSEI為遙感生態(tài)指數(shù)，其值范圍為[0，1]，越接近1代表生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。

2 研究區(qū)概況與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

本研究選取湖南省常德市鼎城區(qū)某高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目作為研究案例。該項(xiàng)目位于鼎城區(qū)東北部，地處112°00￠562E～112°05￠232E，29°09￠052N～29°15￠012N，項(xiàng)目區(qū)位置見圖1。項(xiàng)目區(qū)屬中亞熱帶向北亞熱帶過度的季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，日照充足，冬冷夏熱，四季分明；多年均氣溫16.8 ℃，年降水量1 340 mm，全年無(wú)霜期約281 d；項(xiàng)目區(qū)地勢(shì)開闊平坦，平均高程25 m。項(xiàng)目區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以糧食作物為主，主要種植雙季水稻；另有一些經(jīng)濟(jì)作物，主要為棉花、油菜。

項(xiàng)目建設(shè)規(guī)模2 867.66 hm2，總投資8 541.78萬(wàn)元，實(shí)施期為2011—2013年。項(xiàng)目共涉及12個(gè)行政村，實(shí)現(xiàn)新增耕地217.45 hm2，共完成土地平整工程309.80 hm2，開挖土方31.18萬(wàn)m3；新修、整修灌溉渠道、排水溝及灌排兩用渠道264.23 km，管涵4 548座，蓄水池180座，新修泵站180座，機(jī)耕橋60座，輸電線路1.41 km；整修、新修田間道297.44 km，生產(chǎn)路173.81 km。通過項(xiàng)目實(shí)施，完善了項(xiàng)目區(qū)內(nèi)的灌排設(shè)施，提升了基礎(chǔ)設(shè)施配套水平，完善了田間道路系統(tǒng)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由傳統(tǒng)種植方式向多產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，形成了“土地整治+全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展”的特色做法，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)增效和農(nóng)民增收。

2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理

本研究所收集的數(shù)據(jù)包括項(xiàng)目建設(shè)資料、遙感影像資料和實(shí)地調(diào)研資料。其中：項(xiàng)目建設(shè)資料包括項(xiàng)目規(guī)劃設(shè)計(jì)報(bào)告、竣工驗(yàn)收?qǐng)?bào)告、項(xiàng)目現(xiàn)狀圖（1∶5 000）、項(xiàng)目竣工圖（1∶2 000）；遙感影像資料包括Landsat 5 TM、Landsat 8 OLI和TIRS影像，獲取時(shí)間分別為2011-08-18（整治前）、2013-08-07（整治中）和2017-08-18（整治后），成像時(shí)間均近于北京時(shí)間11時(shí)，影像云量分別為0.08%、0.64%、2.24%；實(shí)地調(diào)研資料包括無(wú)人機(jī)航拍、農(nóng)戶訪談、問卷調(diào)查等。同時(shí)，基于遙感生態(tài)指標(biāo)中的熱度指標(biāo)反演需要，由于數(shù)據(jù)采集受限，所需的熱紅外波段分別來源于Landsat-5衛(wèi)星TM傳感器和Landsat-8衛(wèi)星TIRS傳感器，分辨率分別為120、100 m，而結(jié)果數(shù)據(jù)分辨率均為30 m，需分別進(jìn)行反演計(jì)算，故采取多源遙感數(shù)據(jù)以支撐本文研究。

圖1 項(xiàng)目區(qū)區(qū)位示意

數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如下：1）基于項(xiàng)目資料，應(yīng)用ArcGIS10.2平臺(tái)，提取研究區(qū)邊界和項(xiàng)目工程建設(shè)數(shù)據(jù)；2）基于遙感影像數(shù)據(jù)，應(yīng)用ENVI 5.3平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：①使用二次多項(xiàng)式和最鄰近像元法對(duì)不同時(shí)相的三景影像進(jìn)行幾何校正，使其均方根誤差小于0.5個(gè)像元以滿足精度要求；②對(duì)各時(shí)期遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，將影像的灰度值轉(zhuǎn)換為傳感器的反射率；③使用FLAASH大氣校正工具對(duì)各期影像的可見光、近紅外波段進(jìn)行大氣校正，消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響；④使用項(xiàng)目區(qū)邊界對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪。

3 結(jié)果分析

3.1 RSEI模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

3.1.1 RSEI模型構(gòu)建

將標(biāo)準(zhǔn)化后的各期濕度、綠度、熱度、干度指標(biāo)進(jìn)行波段合成，并對(duì)合成后的新圖像進(jìn)行PCA變換，得到主成分分析的結(jié)果，見表1。結(jié)果顯示：①3個(gè)階段各指標(biāo)的第一主成分的貢獻(xiàn)率分別為62.99%、72.70%和66.89%，表明第一主成分集中了4項(xiàng)指標(biāo)的大部分特征；②在第一主成分中，濕度指標(biāo)（WET）和綠度指標(biāo)（NDVI）為正值，表明二者對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有促進(jìn)作用；熱度指標(biāo)（LST）和干度指標(biāo)（NDBSI）為負(fù)值，說明這2項(xiàng)指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有負(fù)面影響；3個(gè)階段中干度的系數(shù)均最大，說明其對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響最大；③其他主成分指標(biāo)的符號(hào)和大小均不穩(wěn)定，結(jié)果解釋力度較弱，故僅使用第一主成分進(jìn)行模型構(gòu)建。為計(jì)算結(jié)果與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)應(yīng)，采用1-PC1獲得初始生態(tài)指數(shù)RSEI0[13]，并進(jìn)一步對(duì)RSEI0進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到RSEI指數(shù)。

表1 主成分分析結(jié)果

注：WET、NDVI、LST、NDBSI、RSEI分別指濕度、綠度、熱度、干度、遙感生態(tài)指數(shù)指標(biāo)；PC1、PC2、PC3、PC4分別指第一、二、三、四主成分。

Note: WET, NDVI, LST, NDBSI and RSEI, referring respectively to humidity, green degree, heat, dryness, and remote sensing ecological index; PC1, PC2, PC3 and PC4, referring respectively to the first, second, third and fourth principal component.

3.1.2 RSEI模型檢驗(yàn)

采用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m用性[13],當(dāng)相關(guān)系數(shù)值越接近1，表明RSEI的綜合代表程度越高，模型的適宜性越強(qiáng)。計(jì)算方法見式（16）。

各指標(biāo)與RSEI 的相關(guān)系數(shù)，以及各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)見表2。就單指標(biāo)而言，指標(biāo)間相關(guān)度最高的是NDBSI，3個(gè)階段的均值為0.788；其后依次為WET、LST和NDVI，各階段的均值分別為0.737、0.698和0.670；而RSEI與4項(xiàng)指標(biāo)各年的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，表明RSEI指標(biāo)較單一指標(biāo)更具代表性。

表2 分項(xiàng)指標(biāo)與RSEI指數(shù)的相關(guān)性矩陣

3.2 項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體評(píng)價(jià)

基于整治前、中、后期3個(gè)階段的項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量各分量指標(biāo)及RSEI均值變化見圖2和表3。

圖2 項(xiàng)目區(qū)整治前后RSEI分布圖

1）各分量指標(biāo)變化情況：①整治前、中、后期，濕度指標(biāo)持續(xù)增加；綠度指標(biāo)整治中略有下降而后有所提升；熱度指標(biāo)整治中增加顯著，而后有一定下降；干度指標(biāo)逐年增加，且整治后的變化幅度更大。②濕度WET與綠度NDVI對(duì)PC1的荷載值為正值，熱度LST與干度NDBSI對(duì)PC1的荷載值為負(fù)值；且NDBSI對(duì)PC1的荷載值絕對(duì)值最大，其后依次為WET、LST、NDVI?；趯?shí)地調(diào)研結(jié)果，項(xiàng)目區(qū)整治前、中、后，作物種植類型基本不變，但產(chǎn)量發(fā)生一定變化，雙季稻畝均總產(chǎn)量在整治前、中、后的畝均產(chǎn)量分別為11 100、10 950和11 250 kg/hm2；同時(shí)，整治后項(xiàng)目區(qū)灌溉保證率得到提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性有所增強(qiáng)；新建或改建道路、溝渠、橋涵、泵站等基礎(chǔ)設(shè)施增加了一定的不透水區(qū)面積；現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研情況印證了NDVI、WET、LST、NDBSI等指標(biāo)的變化。

表3 4個(gè)指標(biāo)和遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的均值變化

2）RSEI總均值變化情況：依據(jù)RSEI的表征涵義，從圖2可以看出，整治前，項(xiàng)目區(qū)整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)最好；整治中，項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)較差；整治后，項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相對(duì)處于中等。依據(jù)表3，從整治前到整治中，RSEI下降了12.27%；從整治中到整治后，提升了5.77%；從整治前到整治后，總體下降7.21%。總體上，RSEI總均值呈“先下降-后上升-整體下降”的態(tài)勢(shì)。

為更好地分析RSEI的代表性，進(jìn)一步對(duì)RSEI進(jìn)行定量分級(jí)與可視化分析，以0.2為間隔，從小到大劃分為5個(gè)等級(jí)，分別為：差、較差、中等、良、優(yōu)，各等級(jí)所占面積及比例的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 項(xiàng)目區(qū)整治前后生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)面積和比例

結(jié)果表明，整治前，項(xiàng)目區(qū)RSEI等級(jí)主要為“優(yōu)、良”，相應(yīng)占比分別為38.93%、39.79%；整治中，RSEI等級(jí)主要為“中等”，相應(yīng)占比為43.00%；整治后，RSEI等級(jí)主要為“良”，相應(yīng)占比為45.07%。項(xiàng)目區(qū)整治前、中、后RSEI等級(jí)處在良及以上的區(qū)域占比分別為78.73%、39.55%和63.29%，處在中等及以下的區(qū)域占比分別為21.27%、60.45%和36.71%?？傮w上，RSEI優(yōu)良等級(jí)從整治前到整治中降低39.18%，從整治中到整治后提升23.74%，從整治前到整治后降低15.44%。

3.3 項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化監(jiān)測(cè)

基于整治期（整治前-整治中）、恢復(fù)期（整治中-整治后）和全過程（整治前-整治后）3個(gè)階段，對(duì)RSEI的5個(gè)等級(jí)（差、較差、中等、良、優(yōu)）進(jìn)行等級(jí)差值劃分，根據(jù)各等級(jí)向其他等級(jí)的變化，分為-4級(jí)到4級(jí)，共歸為3個(gè)級(jí)差類和9個(gè)級(jí)差。①級(jí)差類：包括變差、不變、變好三類；所有負(fù)值級(jí)差歸為“變差”，0值級(jí)差歸為“不變”，所有正值級(jí)差歸為“變好”。②級(jí)差：等級(jí)范圍[-4，4]；每相鄰兩個(gè)等級(jí)的變化幅度為1級(jí)（依次類推），負(fù)值為高級(jí)向低級(jí)變化，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差，0值表征生態(tài)環(huán)境質(zhì)量保持不變，正值表征生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變好。結(jié)果如圖3、表5所示。

結(jié)果表明，①級(jí)差類變化情況：在整治期，項(xiàng)目區(qū)整體RSEI表征“變差”比例最高，達(dá)62.48%，其后依次為不變、變好；在恢復(fù)期，項(xiàng)目區(qū)整體RSEI表征“變好”比例最高，達(dá)44.39%，其后依次為不變、變差；在全過程中，項(xiàng)目區(qū)整體RSEI表征“不變”比例最高，達(dá)46.25%，其后依次為變差、變好。②級(jí)差變化情況：按細(xì)分極差比較，在各個(gè)階段，大部分等級(jí)變化集中在-1級(jí)、-2級(jí)、0級(jí)和1級(jí)。在全過程中，0級(jí)占比最高；同時(shí)，分別有33.65%和7.65%的區(qū)域降低1個(gè)等級(jí)和2個(gè)等級(jí)，相應(yīng)僅分別有10.21%和0.91%的區(qū)域提升1個(gè)等級(jí)和2個(gè)等級(jí)，正負(fù)向等級(jí)變化程度較為不均衡。

圖3 項(xiàng)目區(qū)整治前后RSEI變化監(jiān)測(cè)

表5 項(xiàng)目區(qū)整治前后生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)變化監(jiān)測(cè)

4 結(jié)論與展望

為在項(xiàng)目區(qū)尺度實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理、客觀直接、長(zhǎng)期全面的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估，本研究基于多源遙感數(shù)據(jù)，嘗試應(yīng)用RSEI，選取高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)區(qū)為案例，以整治前后共6年為研究期，對(duì)項(xiàng)目區(qū)尺度下的土地整治全過程生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：1）對(duì)該項(xiàng)目所在區(qū)域而言，濕度和綠度指標(biāo)對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起正向作用，而熱度和干度指標(biāo)起負(fù)向作用，且干度指標(biāo)影響最大；2）在整治前、中、后階段，RSEI優(yōu)良區(qū)域占比分別為78.73%、39.55%和63.29%；在整治期、恢復(fù)期、全過程階段，RSEI主要變化狀態(tài)為變差、變好、不變，相應(yīng)比率分別為62.48%、44.39%、46.25%；在整個(gè)研究期，RSEI變差、不變和變好的比例分比為42.55%、46.25%和11.20%；3）項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)“先下 降-后上升-整體下降”的態(tài)勢(shì)，表現(xiàn)為“整治期變差-恢復(fù)期變好-全過程變差”的總體特征，土地整治對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境的擾動(dòng)具有持續(xù)性，區(qū)域生態(tài)環(huán)境恢復(fù)與改善存在滯后期，在項(xiàng)目竣工5年后該項(xiàng)目區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平仍低于整治前。

土地整治工程實(shí)施、設(shè)施利用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，伴隨著地表資源重構(gòu)，直接或間接影響土壤理化性質(zhì)、地表濕熱狀態(tài)、地表覆被變化，從而引起項(xiàng)目區(qū)濕度、綠度、熱度、干度等指標(biāo)不同程度的響應(yīng)變化，進(jìn)而對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生持續(xù)性影響，并在整治前后不同階段呈現(xiàn)出一定的時(shí)空變化規(guī)律。具體而言：在時(shí)間上，整治期間，工程建設(shè)對(duì)土壤理化性質(zhì)、地表覆被等造成階段性負(fù)面影響，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯下降；恢復(fù)期間，得益于工程設(shè)施利用，區(qū)內(nèi)灌溉保證率、作物長(zhǎng)勢(shì)等得以改善與提升，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所恢復(fù)；總體上，項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量先下降后上升，但恢復(fù)后的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平低于整治前，主要由于建后投入生產(chǎn)的道路、溝渠等不透水面區(qū)域占地面積較整治前有一定增加。在空間上，基于研究結(jié)果、無(wú)人機(jī)影像識(shí)別以及現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研的印證，各階段生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域主要分布在設(shè)施區(qū)與村莊區(qū)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化較大的區(qū)域則主要分布在設(shè)施區(qū)與農(nóng)田區(qū)，由此反映出工程實(shí)施以及不透水面對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的負(fù)面影響較為顯著，設(shè)施利用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的正向作用較為顯著。依據(jù)前述分析，對(duì)土地整治工程進(jìn)行包括理念提升與技術(shù)升級(jí)在內(nèi)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型將是影響土地整治項(xiàng)目區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵因素，例如將生態(tài)理念貫穿項(xiàng)目規(guī)劃設(shè)計(jì)、工程實(shí)施、后期管護(hù)等環(huán)節(jié)；應(yīng)用環(huán)境友好型田間沙石路面添加劑、軟體護(hù)坡材料、重金屬鈍化劑、保水保肥劑等新興環(huán)保型材料；進(jìn)行生態(tài)溝渠設(shè)計(jì)與建設(shè)，采用生態(tài)襯砌方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)預(yù)制板襯砌；進(jìn)行生態(tài)化道路設(shè)計(jì)與建設(shè)，采用泥結(jié)石路面，在路面與路基之間埋種草籽，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的砂礫石路面。

本研究尚存在一定不足：第一，土地整治工程實(shí)施以及后續(xù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)改變了土壤水分、土壤溫度、土壤結(jié)構(gòu)與質(zhì)地等，影響了土壤質(zhì)量，本研究評(píng)價(jià)指標(biāo)僅反映了土壤水分與土壤溫度，對(duì)土壤肥力監(jiān)測(cè)的全面性和有效性仍有待提高；第二，受限于客觀條件，不同時(shí)期的遙感影像質(zhì)量存在細(xì)部差異，可能導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)一定偏差；第三，土地整治對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響的內(nèi)在機(jī)理仍有待深入，后期可根據(jù)不同工程對(duì)生態(tài)環(huán)境 影響的關(guān)鍵因素，進(jìn)一步探究核算方法，優(yōu)化監(jiān)測(cè)評(píng)估模型。

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Dynamical monitoring of ecological environment quality of land consolidation based on multi-source remote sensing data

Shan Wei1, Jin Xiaobin1,2※, Meng Xiansu3, Yang Xiaoyan3, Xu Zhigang1, Gu Zhengming1, Zhou Yinkang1,2

(1.,,210023,; 2.,,210023,; 3.,,100035,)

Land consolidation is one of the important means to safeguard national food security, support rural revitalization strategy, optimize the allocation of land resources, and promote the construction of ecological civilization.Ecological transformation is the inevitable trend for the development of land consolidation. It is quite important to carry out scientific and reasonable, objective and direct, and long-term comprehensive monitoring and evaluation of ecological environmental quality at project area scale. Based on remote sensing technology, RSEI (remote sensing ecological index) model can quickly, objectively and quantitatively evaluate regional ecological environment quality, and realize visual representation, time-space analysis, simulation and prediction of regional ecological environment quality changes. Applying multi-source remote sensing data and taking 6 years before and after land consolidation as study period, this research constructed the RSEI model with principal component analysis, and retrieved values of the wetness, greenness, heat, and dryness indicators and RSEI index to monitor and analyze ecological environmental quality in a typical land consolidation project. The standard values in the research are: 1) RSEI ranges from 0 to 1, and the closer to 1 the value, the better the ecological environment quality. 2) The RSEI basic level is divided into 5 levels from small to large, i.e. “poor, inferior, medium, good, and excellent”. 3) Based on the RSEI basic level, the RSEI level is divided into 9 subdivision levels (from-4 to 4) and 3 classes (worse, unchanged and better). All negative subdivision levels are classified as "worse", 0-value is classified as "unchanged", and all positive subdivision levels are classified as "better". The result shows: 1) The wetness and greenness indicators have a positive effect on promoting the ecological environment quality of the region, while the heat and dryness indicators have a restraining effect on the regional ecological environment quality, and the dryness indicator is more significant than the other 3 indicators. 2) Before, during, and after the land consolidation, the mean values of RSEI are 0.652, 0.572, and 0.605, respectively, and the proportion of excellent plus good RSEI class accounts for 78.73%, 39.55%, and 63.29% respectively in 3 periods. Meanwhile, the degenerated, unchanged, and improved RSEI classes are 42.55%, 46.25%, and 11.20% of the total area, respectively. 3) In this project area, the ecological environment quality presents a trend of decreasing firstly and increasing later, with an overall trend of decreasing, which are the characteristics of “turning worse during the consolidation period, getting better during the recovery period, and becoming worse in the overall process”. Land consolidation causes persistent disturbance to the ecological environment, and there is a lag to restore and improve regional ecological environment. Five years after the project completion, the ecological environment quality level is still lower than before. The project area is the direct target of land consolidation and the carrier of benefit manifestation. This study can provide certain theoretical guidance and method reference for the continuous monitoring and dynamic assessment of ecological environment quality at the project area scale. Furthermore, it can provide certain method reference and data support to improve the local ecological environment, ensure the quality of cultivated land, improve agricultural production conditions, and promote regional sustainable development in some degree.

land consolidation; ecology; remote sensing; environment quality; dynamically monitoring; RSEI index

2018-05-17

2018-10-15

國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題（2015BAD06B02）

單 薇，河南周口人，博士研究生，主要從事土地利用與國(guó)土整治研究。Email：shanbelieve@126.com

金曉斌，甘肅蘭州人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事土地利用與國(guó)土整治研究。Email：jinxb@nju.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.029

F301.2

A

1002-6819(2019)-01-0234-09

單 薇，金曉斌，孟憲素，楊曉艷，徐志剛，顧錚鳴，周寅康. 基于多源遙感數(shù)據(jù)的土地整治生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(1)：234－242. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.029 http://www.tcsae.org

Shan Wei, Jin Xiaobin, Meng Xiansu, Yang Xiaoyan, Xu Zhigang, Gu Zhengming, Zhou Yinkang. Dynamical monitoring of ecological environment quality of land consolidation based on multi-source remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 234－242. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.029 http://www.tcsae.org