基于高分一號(hào)遙感影像的露天礦區(qū)植被恢復(fù)效果評(píng)價(jià)研究

關(guān)鍵詞：礦山修復(fù)；植被覆蓋；監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)；高分一號(hào)

中圖分類號(hào)：X87 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

前言

池州市礦產(chǎn)資源較為豐富，極大促進(jìn)了地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，然而，在礦產(chǎn)資源的開采過程中，礦區(qū)的植被系統(tǒng)和植被功能遭到了破壞，造成礦區(qū)生態(tài)環(huán)境不斷惡化，在保護(hù)生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的導(dǎo)向要求下，對(duì)礦區(qū)植被的恢復(fù)治理顯得尤為重要。

植被覆蓋度作為監(jiān)測(cè)地表綠化造林的重要指標(biāo)，量化表征了地表植被豐度，反應(yīng)了植被的生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，是刻畫地表植被覆蓋的重要參數(shù)，對(duì)其監(jiān)測(cè)能夠表征礦區(qū)植被恢復(fù)狀況，進(jìn)而較好的評(píng)價(jià)礦區(qū)植被的恢復(fù)效果。傳統(tǒng)的測(cè)量方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低，而遙感監(jiān)控則具有省時(shí)省力，效率高和更大處理數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)。學(xué)者們基于遙感技術(shù)等，就不同環(huán)境下的露天礦區(qū)開采及其生態(tài)恢復(fù)過程，對(duì)植被覆蓋度的變化開展了一系列研究，趙菁菁等利用Landsat TM/ETM數(shù)據(jù)通過估算唐山首鋼馬蘭莊鐵礦礦區(qū)植被覆蓋度探究礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)效果。鐘琪等采用Landsat影像分析大寧礦礦區(qū)植被覆蓋度變化趨勢(shì)研究礦區(qū)修復(fù)成效。目前，基于Landsat影像采用像元二分模型分析區(qū)域植被覆蓋情況的研究思路逐漸成熟。在礦區(qū)植被恢復(fù)監(jiān)測(cè)中，采用中國(guó)自主研發(fā)的高分一號(hào)遙感高時(shí)空分辨影像數(shù)據(jù)較少，尤其是針對(duì)治理分區(qū)來監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)植被恢復(fù)成效的文章還鮮有報(bào)道。

鑒于此，文章基于池州市露天礦山修復(fù)前（2015年）后（2021年）的高分1號(hào)16 m遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)用像元二分模型、轉(zhuǎn)移矩陣和差值分析等方法，對(duì)一般治理區(qū)、預(yù)防區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)進(jìn)行植被恢復(fù)成效評(píng)價(jià)。研究結(jié)果可進(jìn)一步推動(dòng)池州市生態(tài)優(yōu)先綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展。

1研究區(qū)概況

研究區(qū)為安徽省池州市境內(nèi)露天礦區(qū)，位于安徽省長(zhǎng)江下游南岸，該地區(qū)四季分明，雨量充沛，溫暖濕潤(rùn)。多年平均氣溫16.5攝氏度，多年平均降水量1431.85～1626.40毫米，無霜期256天。池州市礦產(chǎn)資源開發(fā)歷史悠久、自然資源豐富。礦區(qū)開采方式以露天開采為主。池州市查明資源儲(chǔ)量的礦產(chǎn)有石灰?guī)r、方解石、白云巖、鉛鋅、錳和鎢鉬等40種礦產(chǎn)，礦產(chǎn)地243處，其中大型30處，中型46處，小型98處，小型以下69處。礦山區(qū)于2015年后持續(xù)地進(jìn)行礦山植被恢復(fù)工作，根據(jù)池州市地質(zhì)環(huán)境保護(hù)與治理規(guī)劃，將露天礦區(qū)分為預(yù)防區(qū)、一般治理區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)。露天礦山實(shí)施覆土整理，栽種葛藤、爬山虎等適用于礦山區(qū)的植物。（見圖1）

2研究數(shù)據(jù)與方法

2.1數(shù)據(jù)來源與處理

GF-1衛(wèi)星搭載了兩臺(tái)2m分辨率全色／8 m分辨率多光譜相機(jī)和四臺(tái)16m分辨率多光譜相機(jī)，具有高空間分辨率對(duì)地觀測(cè)和大寬幅成像結(jié)合的特點(diǎn)，文章選取池州市礦區(qū)恢復(fù)實(shí)施前（2015年）61景、實(shí)施后（2021年）66景5-9月（植物生長(zhǎng)季）且質(zhì)量較好的GF-1衛(wèi)星影像，數(shù)據(jù)來源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心（ http：／／36.112.130.153：7777/DSS-Platform/index.html）。先對(duì)原始影像進(jìn)行預(yù)處理，利用ENVI5.3軟件中Radiometric Calibration模塊依次進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，消除由大氣影響所造成的輻射誤差，反演地物真實(shí)的表面反射率；將Landsat8全色波段影像作為參考運(yùn)用Geometric Cor-rection模塊完成正射校正。接著，在ArcGISl0.8中運(yùn)用Image Analysis工具計(jì)算歸一化植被指數(shù)，然后利用Mosaic To New Raster工具進(jìn)行最大值合成，最后，按池州市礦區(qū)治理區(qū)進(jìn)行剪裁和掩膜統(tǒng)計(jì)。

2.2像元二分模型

NDVI（歸一化植被指數(shù)）又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)，可以反應(yīng)植物的生長(zhǎng)狀況，在植被覆蓋度的研究中應(yīng)用廣泛。基于像元二分模型建模估算其植被覆蓋度（Fc），其基本原理計(jì)算公式為（1）：

根據(jù)《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》劃分植被覆蓋度等級(jí)見表1。

2.3轉(zhuǎn)移矩陣分析法

轉(zhuǎn)移矩陣是指通過研究一個(gè)地區(qū)在不同時(shí)期土地利用狀況的變動(dòng)關(guān)系，而得到的二維矩陣。一般的轉(zhuǎn)移矩陣（如表2所示）中A_i到A_n為不同類型，S_nn代表相應(yīng)年份下兩種類別的轉(zhuǎn)化面積（nn相同時(shí)表示自身未發(fā)生變化的面積）。從類別轉(zhuǎn)移矩陣中可以得出各類面積的變化，即T1至T2年間各類別P+n到Pn+面積變化（Pn+-P+n）。

2.4差值分析法

利用差值分析法測(cè)量不同時(shí)期的植物覆蓋率變化，當(dāng)差值等于0時(shí)，表明該柵格表示的植物覆蓋率隨日期改變而增加；差值低于0時(shí)，則說明用該柵格所表示的植物覆蓋面隨時(shí)間變動(dòng)而減少。差值分析法能夠很好的表現(xiàn)出植被覆蓋度時(shí)間上的變化和展現(xiàn)礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)和治理的成效。將差值運(yùn)算后的結(jié)果即植被覆蓋度變化程度分為7個(gè)等級(jí)，分別為明顯退化（lt;-0.4）、中度退化（-0.15～-0.4）、輕度退化（-0.05～-0.15）、相對(duì)穩(wěn)定（-0.05～0.05）、輕度改善（0.05～0.15）、中度改善（0.15～0.4）和明顯改善（gt;0.4）。

3結(jié)果與分析

3.1露天礦區(qū)恢復(fù)前后植被覆蓋度等級(jí)對(duì)比分析

借助植被覆蓋度等級(jí)面積變化來分析2015年和2021年露天礦區(qū)植被恢復(fù)成效。從空間分布來看，兩個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度等級(jí)均以高植被覆蓋度為主，2021年相較于2015年露天礦區(qū)監(jiān)測(cè)區(qū)的植被恢復(fù)效果明顯，體現(xiàn)在較低植被覆蓋度向高等級(jí)植被覆蓋變化（見圖2）。

從監(jiān)測(cè)區(qū)治理分區(qū)來看，在2015年和2021年三個(gè)分區(qū)的植被覆蓋等級(jí)主要以高度植被覆蓋和中高植被覆蓋為主（如圖3所示），面積變化最為明顯的發(fā)生在一般治理區(qū)，相較于2015年，2021年高度植被覆蓋面積增加了23.3%，面積占比達(dá)到了91.03%，相應(yīng)的中高度植被覆蓋和中植被面積分別減少了15%和4.6%，說明一般治理區(qū)露天礦區(qū)植被恢復(fù)取得明顯成效；其次為重點(diǎn)治理區(qū)，相較于2015年，2021年高度植被覆蓋面積增加了9.24%，面積占比也達(dá)到了91.03%，相應(yīng)的中高度植被覆蓋和中植被覆蓋面積分別減少了6.02%和1.54%；而預(yù)防區(qū)，由于在2015年高度植被覆蓋面積占比原本就高（90.00%），在2021年的植被恢復(fù)空間較小，高度植被覆蓋度面積僅增加了3.70%。由此可見，2015年-2021年間露天礦區(qū)的植被恢復(fù)成效呈現(xiàn)出較好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

3.2露天礦區(qū)恢復(fù)前后植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移分析

為了定量探究露天礦區(qū)修復(fù)前后植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移情況，研究運(yùn)用轉(zhuǎn)移矩陣方法，以轉(zhuǎn)移圖的形式直觀地展現(xiàn)監(jiān)測(cè)分區(qū)植被覆蓋度等級(jí)面積比變化（見圖4）。

在植被恢復(fù)前后，一般治理區(qū)有31.35%的面積發(fā)生了植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移，其中以中高植被覆蓋度向高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移面積占比最大（ 16.74%），其次為中低植被覆蓋度向高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移（1.58%）；預(yù)防區(qū)有30.21%的面積發(fā)生了植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移，其中以中高植被覆蓋度向高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移面積占比最大（11.83%），同時(shí)還存在2.26%的高植被覆蓋度向中高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移；重點(diǎn)治理區(qū)有18.09%的面積發(fā)生了植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移，其中以中高植被覆蓋度向高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移面積占比最大（7.02%），同時(shí)還存在3.06%的高植被覆蓋度向中高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移。因此，通過分析植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移變化，進(jìn)一步說明了露天礦區(qū)植被恢復(fù)取得了良好的效果。

3.3露天礦區(qū)植被恢復(fù)空間差異性分析

運(yùn)用差值分析法得到植被覆蓋度空間格局變化圖，可以看出露天礦區(qū)87.87%的植被發(fā)生了改善，其中輕度改善、中度改善和明顯改善的面積占比依次為59.61%、37.41%和2.98%；同時(shí)，監(jiān)測(cè)區(qū)還存在2.79%面積發(fā)生植被退化，主要分布在池州市長(zhǎng)久神山礦區(qū)；9.34%的礦區(qū)植被相對(duì)穩(wěn)定，主要分布在梅村和梅街礦區(qū)見圖5（a）。

從監(jiān)測(cè)分區(qū)植被恢復(fù)空間差異性統(tǒng)計(jì)來看，一般治理區(qū)、預(yù)防區(qū)、重點(diǎn)治理區(qū)內(nèi)植被發(fā)生改善的面積比例分別達(dá)到89%、91%和87%，而且均以輕度改善和中度改善為主，而植被發(fā)生退化的面積比例分別僅4%、6%和3%，面積占比較小，植被覆蓋度相對(duì)穩(wěn)定的面積比例分別為7%、3%和10%。綜合來看，露天礦區(qū)植被恢復(fù)在監(jiān)測(cè)分區(qū)均取得較好的效果見圖5（b）。

4結(jié)論

對(duì)比分析露天礦山植被修復(fù)前后的植被覆蓋度等級(jí)、轉(zhuǎn)移以及空間差異，并從不同分區(qū)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)修復(fù)成效，研究結(jié)果表明露天礦山植被恢復(fù)后，高等級(jí)植被覆蓋度分布面積明顯增加，主要分布在一般治理區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)；一般治理區(qū)、預(yù)防區(qū)和重點(diǎn)治理區(qū)內(nèi)植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移均以中高植被覆蓋度向高植被覆蓋度轉(zhuǎn)移為主；露天礦山監(jiān)測(cè)區(qū)87.87%的植被表現(xiàn)為改善，三個(gè)分區(qū)內(nèi)植被均以輕度改善和中度改善為主。但在監(jiān)測(cè)時(shí)間上不連續(xù)，在后期研究中，將充分結(jié)合高分系列和Sentinel系列高時(shí)空分辨率遙感影像，進(jìn)一步揭示礦山生態(tài)修復(fù)的時(shí)空變化特征，并借助時(shí)空地理加權(quán)回歸模型，深入探究礦山生態(tài)修復(fù)的影響因素，助力持續(xù)打好長(zhǎng)江保護(hù)修復(fù)攻堅(jiān)戰(zhàn)。