基于Landsat影像的千將坪滑坡植被覆蓋度變化監(jiān)測

付珺琳 徐堅 趙登忠 李國忠 趙保成 徐健

摘要：

監(jiān)測滑坡區(qū)植被生態(tài)恢復過程，可為滑坡區(qū)生態(tài)恢復提供科學依據(jù)。以湖北省秭歸縣千將坪滑坡為研究區(qū)，以多期空間分辨率為30 m的Landsat TM/OLI影像為數(shù)據(jù)源，計算歸一化植被指數(shù)（NDVI），采用像元二分模型估算2002～2020年間9個時相的植被覆蓋度數(shù)值，對滑坡區(qū)植被覆蓋度變化趨勢進行分析。結(jié)果表明：滑坡區(qū)平均植被覆蓋度2002～2020年呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，在2003年發(fā)生滑坡后平均植被覆蓋度明顯下降，之后逐漸上升，至2014年平均植被覆蓋度已超過滑坡前水平?；掳l(fā)生后，低植被覆蓋區(qū)面積明顯增加，高植被覆蓋區(qū)毀損嚴重，經(jīng)歷近20 a生態(tài)恢復，至2020年研究區(qū)低植被覆蓋區(qū)面積比例低于滑坡前，高植被覆蓋區(qū)面積比例高于滑坡前，千將坪滑坡區(qū)植被生態(tài)總體恢復良好。

關鍵詞：

植被覆蓋度； Landsat； 動態(tài)監(jiān)測； 像元二分模型； 千將坪滑坡； 三峽庫區(qū)

中圖法分類號：X171.4

文獻標志碼：A

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.03.018

文章編號：1006-0081（2023）03-0101-06

0 引 言

植被是生態(tài)環(huán)境的指示因子，通過植被信息監(jiān)測，可以直觀地展示環(huán)境變化情況［1］。植被覆蓋度是植被垂直投影面積占地面總面積的比例，在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、氣候變化、土地利用、大氣污染等多個領域有廣泛應用。滑坡的發(fā)生必然會改變植被覆蓋度，遙感技術能做到大范圍、長時間且高效的監(jiān)測，可規(guī)避傳統(tǒng)方法精確性低以及耗費大量人力物力等缺點，目前已經(jīng)成為植被覆蓋度監(jiān)測的重要方法。

本文以Landsat TM/OLI多時相影像作為數(shù)據(jù)源，結(jié)合像元二分模型，對湖北省秭歸縣千將坪滑坡2002～2020年滑坡發(fā)生前后陸地植被覆蓋度進行長時序遙感監(jiān)測，分析植被覆蓋度變化規(guī)律，探究滑坡區(qū)域植被生態(tài)恢復狀況，為滑坡區(qū)的生態(tài)恢復提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況

千將坪滑坡發(fā)生于2003年7月13日00∶20，地處湖北省秭歸縣沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)千將坪村，E110°35′58″～110°36′32″，N30°58′03″～30°58′31″之間［2］?；戮嗲喔珊雍涌诩s3 km，距三峽大壩約41 km，所處斜坡向東南傾斜，坡度自上而下為 35°～15°。千將坪滑坡導致14人遇難10人失蹤，青干河河道淤積斷航，334省道宜巴公路長2.2 km的路段被毀，房屋倒塌量數(shù)以百計，22艘停泊在碼頭的漁船被毀，山林植被被局部破壞，經(jīng)濟損失高達5 000余萬元。

千將坪滑坡地處秭歸向斜盆地西南邊緣，巖性為黃綠色泥巖砂巖互層［3-4］。千將坪滑坡平面似圈椅形，前緣高程約100 m，后緣高程約405 m，寬度410～480 m，總面積近68萬m2［5］。該地區(qū)屬亞熱帶大陸性季風氣候，氣候溫暖濕潤，四季分明，日照充足，雨水充沛，雨季集中在5～10月，全年總降水天數(shù)為120～140 d，年平均降水量為1 025 mm，年平均氣溫為18 ℃［6］。

千將坪滑坡是由三峽水庫一期蓄水和強降雨共同作用導致的［7］。該斜坡地區(qū)滑體整體下滑后，勢能降低，部分應力釋放，因此滑坡現(xiàn)今整體穩(wěn)定性良好，即使三峽水庫水位每年175 m→145 m→175 m周期性變化，10多年來千將坪滑坡體依然保持穩(wěn)定，再次發(fā)生失穩(wěn)破壞的可能性不大。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)選擇及預處理

2.1.1 數(shù)據(jù)選擇

Landsat遙感影像因獲取簡單、分辨率較高和在軌運行時間長等特點，在陸地植被覆蓋度提取方面被廣泛應用。本文選用滑坡前（2002年）、滑坡年（2003年）、恢復初期（2004，2005年）、恢復中后期（2008，2011，2014，2017，2020年）植被生長旺盛時期且云覆蓋量少的9景遙感影像作為研究數(shù)據(jù)源，如表1所示。數(shù)據(jù)來源自地理空間數(shù)據(jù)云（http：∥www.gscloud.cn/）。

2.1.2 數(shù)據(jù)預處理

用Arcgis10.7和ENVI 5.3軟件對影像進行預處理。先進行輻射定標，通過輻射定標處理把遙感影像的亮度灰度值轉(zhuǎn)換為絕對輻射亮度值，以減少不同傳感器、不同時間上獲取影像的誤差。再進行Flaash大氣校正，消除由大氣條件、太陽方位和傾角而引起的輻射誤差，獲取地物真實反射率數(shù)據(jù)。最后以千將坪滑坡區(qū)矢量邊界為掩膜，裁剪經(jīng)過預處理后的遙感影像，進而獲得千將坪滑坡區(qū)植被覆蓋影像。

2.2 歸一化植被指數(shù)計算

歸一化植被指數(shù)（NDVI）是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度最佳指示因子，能消除部分與太陽高度角、衛(wèi)星觀測角、地形、云影等與大氣條件有關的輻射變化的影響［8］。定義為近紅外波段（NIR）和可見光紅光波段（RED）的反射率數(shù)值之差與反射率數(shù)值之和的比值［9］：

NDVI=NIR－RED/NIR+RED（1）

式中：NIR，RED依次對應近紅外波段反射率和紅光波段反射率。在Landsat TM影像中，紅光波段和近紅外波段是第3和第4波段；在Landsat OLI影像中，紅光波段和近紅外波段是第4和第5波段。

2.3 像元二分模型估算植被覆蓋度

像元二分模型是一種常用的線性模型，因其計算簡單結(jié)果可靠，廣泛應用于估算植被覆蓋度［10-11］。其基本原理為假定每一個像元光譜信息都由植被信息和非植被（裸土）信息組成，假定衛(wèi)星傳感器獲得的像元信息由S表示，S由植被信息Sv和裸土信息Ss組成，即：

S=Sv+Ss（2）

假設一個像元中有植被覆蓋的面積所占比例為FVC，則可認為此像元的植被覆蓋度是FVC，裸土覆蓋度則是1-FVC；設純植被覆蓋像元的遙感信息是Sveg，純裸土覆蓋像元的遙感信息是Ssoil［12-13］，可得：

Sv=FVC×Sveg（3）

Ss=1－FVC×Ssoil（4）

把公式（3）和（4）與（2）合并，轉(zhuǎn)換后可得出：

FVC=S－Ssoil/Sveg－Ssoil（5）

在實際應用中，把NDVI值直接代入式（5），得到用NDVI估算植被覆蓋度的公式［14］：

FVC=NDVI－NDVIsoil/NDVIveg－NDVIsoil（6）

式中：FVC取值范圍通常為 ［0，1］；NDVIsoil為無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值；NDVIveg為純植被覆蓋區(qū)域的NDVI值。

NDVIveg理論上應該為1，但由于空間分布不均和植被類型差異等影響因素的存在，該值往往隨時間空間變化；NDVIsoil理論上應接近于0，但由于受到大氣、土壤類型、土壤顏色、地表濕度及粗糙度等影響，其值也會發(fā)生相應的變化，一般為-0.1～0.2［15-17］。因此，為減小誤差，去掉極端值，給NDVIsoil和NDVIveg設立一個置信區(qū)間，本文設定置信度區(qū)間為5%～95%，區(qū)間最小值為NDVIsoil，區(qū)間最大值為NDVIveg。以此計算可得出千將坪滑坡區(qū)不同時期的植被覆蓋度。

3 結(jié)果與分析

3.1 平均植被覆蓋度變化分析

通過對滑坡區(qū)植被覆蓋度的提取，從定量分析角度分別計算出2002～2020年9個時相的年平均植被覆蓋度（圖1）。總體上滑坡區(qū)平均植被覆蓋度從2002～2020年近20 a間呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。2002年平均植被覆蓋度為0.827 8，說明滑坡前研究區(qū)植被覆蓋情況良好。2003年滑坡后平均植被覆蓋度下降至0.715 1，降幅為0.112 7，從而可推斷滑坡地質(zhì)災害使該地區(qū)植被破壞嚴重。2003 ～2005年，平均植被覆蓋度快速升高，由0.715 1增至0.802 4，逐漸接近滑坡前的水平。2005～2020年，平均植被覆蓋度總體呈穩(wěn)中有升趨勢，至2014年平均植被覆蓋度達到0.836 5，已超過滑坡前水平，2020年平均植被覆蓋度達到最高值0.853 8。

3.2 不同等級植被覆蓋度變化分析

為更好分析植被覆蓋度變化特征，對照SL 190-2007《土壤侵蝕分類分級標準》 ，根據(jù)千將坪滑坡區(qū)實際情況將植被覆蓋度分為5級：低植被覆蓋度（0～0.30）、中低植被覆蓋度（0.30～0.45）、中植被覆蓋度（0.45～0.60）、中高植被覆蓋度（0.60～0.75）、高植被覆蓋度（0.75～1.00）。ENVI5.3和Arcgis10.7軟件生成的分級結(jié)果如圖2所示。

統(tǒng)計2002～2020年千將坪滑坡區(qū)各等級植被覆蓋度面積和所占比例，如表2所示，并繪制了各等級植被覆蓋度面積所占比例的變化趨勢折線圖，如圖3所示。

由上述圖表可知，滑坡區(qū)2002年中高、高植被覆蓋區(qū)域共占91.54%，低、中低植被覆蓋區(qū)域僅占3.36%。與2002年滑坡前相比，2003年滑坡后低、中低、中植被覆蓋區(qū)域占比明顯升高，面積比例依次從0.94%升至4.43%，2.42%升至15.57%，5.10%升至11.95%；中高植被覆蓋區(qū)域基本保持不變；高植被覆蓋區(qū)域占比顯著下降，由77.18%降至53.42%。由此可見，千將坪滑坡發(fā)生后，低植被覆蓋度面積大幅增加，高植被覆蓋區(qū)毀損嚴重，滑坡對植被覆蓋造成顯著破壞。

（1） 2003～2005年，作為恢復初期，植被恢復速度較快，逐漸向滑坡前水平發(fā)展。表現(xiàn)為低、中低植被覆蓋區(qū)面積比例明顯下降，低植被覆蓋區(qū)面積占比從最大值4.43%降至0.27%，中低植被覆蓋區(qū)面積占比從最大值15.57%降至5.50%，中高、高植被覆蓋區(qū)面積比例明顯上升，中高植被覆蓋區(qū)面積占比從14.63%上升到17.18%，高植被覆蓋區(qū)面積占比從最小值53.42%上升到66.98%。

（2） 2005～2011年，各等級植被覆蓋區(qū)面積變化幅度均低于2003～2005年滑坡恢復初期，恢復速度降低。中低植被覆蓋區(qū)域占比由5.50%降低到2.02%，中植被覆蓋度區(qū)域占比由10.07%降低到7.92%，中高植被覆蓋度區(qū)域占比由17.18%上升到22.01%，高植被覆蓋度區(qū)域面積比例波動上升，由66.98%上升到67.38%，但高植被覆蓋度區(qū)域面積始終小于滑坡前水平。

（3） 2011～2020年，滑坡區(qū)植被覆蓋恢復較為平穩(wěn)，穩(wěn)中有升，表現(xiàn)為高植被覆蓋區(qū)占比大幅上升，由67.38%升至82.01%，而其他等級植被覆蓋區(qū)占比逐步降低，至2014年，各等級植被覆蓋區(qū)面積占比與滑坡前基本相同。至2020年，低、中低、中、中高植被覆蓋區(qū)面積均小于滑坡前，高植被覆蓋區(qū)面積超過滑坡前，植被生態(tài)恢復良好。

3.3 原因分析

從現(xiàn)有的研究結(jié)果可知，在恢復過程中植被由早期的快速增長到后期逐步穩(wěn)定。千將坪滑坡發(fā)生后，5 a來整體植被覆蓋度快速接近滑坡前水平，但滑坡體上部依然為中低植被覆蓋度，說明植被大多都能自然恢復，但不同區(qū)域的恢復速度和恢復程度會存在一定差異。2008～2020年，整體植被覆蓋度穩(wěn)定增長，逐漸超過滑坡前，滑坡體上部植被損壞最嚴重的地方也基本恢復至滑坡前水平，說明此地區(qū)未受到明顯人為干擾，無大型工程建設或開發(fā)等破壞環(huán)境的現(xiàn)象。隨著植被的自然恢復，滑坡體生態(tài)環(huán)境也得到改善。

4 結(jié) 論

本文采用像元二分模型獲取了千將坪滑坡區(qū)2002～2020年間9個時相的植被覆蓋度，并將植被覆蓋度劃分成5個等級。據(jù)此分析了滑坡區(qū)年平均植被覆蓋度變化情況、不同等級植被覆蓋區(qū)面積變化情況，得出結(jié)論如下。

（1） 通過分析千將坪滑坡區(qū)平均植被覆蓋度的變化可知，總體上滑坡區(qū)平均植被覆蓋度從2002～2020年呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。2002年植被平均覆蓋度為0.827 8，2003年滑坡后下降至0.715 1，說明滑坡對植被覆蓋破壞顯著，多年生態(tài)恢復后，至2014年平均植被覆蓋度達到0.836 5，超過滑坡前。2020年平均植被覆蓋度為0.853 8，是歷史最高。

（2） 統(tǒng)計分析研究區(qū)不同等級植被覆蓋度的變化可知，與2002年滑坡前相比，2003年滑坡發(fā)生后高植被覆蓋區(qū)面積比例由77.18%下降到53.42%，低、中低植被覆蓋區(qū)面積合計占比由3.36%上升到20%，說明滑坡導致低植被覆蓋區(qū)面積顯著增加，高植被覆蓋區(qū)面積大幅減少。經(jīng)過近20 a漫長的生態(tài)重建，至2020年滑坡區(qū)低、中低、中、中高等級植被覆蓋區(qū)面積比例均小于滑坡前，高植被覆蓋區(qū)面積比例大于滑坡前值。低、中低、中植被覆蓋區(qū)面積共降低了11 784.48 m2，高植被覆蓋區(qū)面積增長了32 525.17 m2，植被恢復良好。

（3） 千將坪滑坡植被穩(wěn)定增長的主要原因是植被的自然恢復，滑坡后無人為干擾，無大型工程建設或開發(fā)等破壞環(huán)境的現(xiàn)象。

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（編輯：李 晗）

Monitoring vegetation cover changes on Qianjiangping landslide based on Landsat images

FU Junlin1，XU Jian1，ZHAO Dengzhong2，LI Guozhong1，ZHAO Baocheng1，XU Jian1

（1.Institute of Spatial Information Technology Application，Changjiang River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China； 2.Science and Technology Exchange and International Cooperation Division，Changjiang River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China）Abstract：

In order to monitor the ecological recovery process of vegetation in landslide areas，and provide a scientific basis for the ecological recovery of landslide areas，Qianjiangping landslide in Zigui county，Hubei province was taken as the research area for study.The Landsat TM/OLI imagery with a spatial resolution of 30m was used as the data source to calculate the normalized vegetation index （NDVI），and an image dichotomous model was used to estimate the vegetation cover values for 9 time phases from 2002 to 2020，and to analyze the change of vegetation cover of this landslide area.The results showed that the average vegetation cover in the landslide area from 2002 to 2020 showed a trend of first decreasing and then increasing，with the average vegetation cover decreasing significantly after the landslide occurred in 2003，and then gradually increasing，until the average vegetation cover exceeded the level before the landslide in 2014.After the occurrence of the landslide，the area of low vegetation cover increased significantly，while the area of high vegetation cover was severely damaged.After nearly 20 years of ecological recovery，by 2020，the proportion of the area of low vegetation cover in the study area was lower than that before the landslide，while the proportion of the area of high vegetation cover was higher than that before the landslide.A generally recovery was shown in Qinajiangping landslide area.

Key words：

vegetation cover； Landsat； dynamic monitoring； image element dichotomous model； Qianjiangping landslide； Three Gorges Reservoir area

收稿日期：

2022-05-10

基金項目：

湖北省自然資源廳科研計劃項目“三峽庫區(qū)典型水土流失與滑坡區(qū)生態(tài)修復關鍵技術與應用示范”（ZRZY2021KJ10）

作者簡介：

付珺琳，女，碩士，主要從事遙感、地理信息系統(tǒng)研究。E-mail：fujunlin12@163.com