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    遙感生態(tài)指數(shù)在礦山生態(tài)修復監(jiān)測中的應用

    2024-03-18 08:54:04陳森強
    資源導刊(信息化測繪) 2024年2期
    關鍵詞:錳礦西江時空

    陳森強

    (廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510500)

    隨著生態(tài)文明建設的不斷推進,我國正在深入開展廢棄礦山生態(tài)修復工作,主要目的是減少高污染礦山數(shù)量,力求實現(xiàn)發(fā)展質(zhì)量和生態(tài)環(huán)境的統(tǒng)一協(xié)調(diào)可持續(xù),尤其是歷史遺留礦山生態(tài)環(huán)境修復工作迫在眉睫,加快推進廢棄露天礦山生態(tài)保護修復進度監(jiān)測和效益評價,對于流域區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理和大保護目標具有重要意義[1,2]。礦山生態(tài)修復質(zhì)量與人們生活密切相關,多角度、準確、迅速地監(jiān)測區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是當前學術界研究的重點,如何全面概括區(qū)域生態(tài)環(huán)境的狀況和發(fā)展趨勢,并科學、系統(tǒng)地評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境也是礦山修復領域研究的重點。

    近年來,國內(nèi)相關專家學者在礦山修復治理和遙感監(jiān)測領域形成了大量研究成果,徐涵秋提出一種純粹基于遙感傳感器,以植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)等自然要素變量來評估城市生態(tài)健康狀況[3];張靜等將氣溶膠光學厚度(AOD)融合遙感生態(tài)指數(shù)進行改進型遙感生態(tài)指數(shù)(ARSEI)的構建,實現(xiàn)西安市過去二十年來的生態(tài)質(zhì)量時序監(jiān)測,基于Moran 指數(shù)對西安市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間自相關聯(lián)系進行分析[4];孫婭琴等利用融合空天地一體化監(jiān)測手段對長江沿線典型模式的廢棄露天礦山進行生態(tài)修復情況的持續(xù)監(jiān)測[5]。傳統(tǒng)的生態(tài)修復成效評估方法以定性為主、定量為輔,因此需要建立量化評價模型對生態(tài)環(huán)境修復成效進行系統(tǒng)、量化監(jiān)測[6-8]。

    本研究基于RSEI 生態(tài)指數(shù)對佛山市西江錳礦區(qū)進行長時間序列、多指標的生態(tài)環(huán)境評價,對2017~2021 年間西江錳礦區(qū)修復區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況進行動態(tài)量化監(jiān)測,有利于為佛山市西江錳礦區(qū)生態(tài)環(huán)境工程建設、監(jiān)測和評價提供重要的參考依據(jù)。

    1 監(jiān)測區(qū)域和數(shù)據(jù)

    1.1 監(jiān)測區(qū)概況

    西江錳礦位于廣東省佛山市高明區(qū),全區(qū)總面積938km2,礦區(qū)地勢自西南向東北傾斜,屬沖積平原區(qū)。氣候類型為亞熱帶濕潤季風氣候,雨熱同季,年平均氣溫27.6℃,平均年降水量為1270mm,平均海拔為228.3m。其中西江畔的錳礦是廣東省內(nèi)已探明儲量最大的獨立錳礦床,規(guī)模達超大型,監(jiān)測區(qū)域2016 年獲得探礦權和采礦權,從2019 年開始進行礦山關閉和生態(tài)修復治理,本文以該區(qū)域為研究區(qū),基于RSEI 開展西江錳礦生態(tài)修復質(zhì)量分析研究。

    1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

    1.2.1 錳礦區(qū)采礦權數(shù)據(jù)

    從佛山市普通建筑材料用砂石土礦專項規(guī)劃數(shù)據(jù)庫中獲取西江錳礦區(qū)采礦權數(shù)據(jù),坐標系和幾何校正后的影像保持一致。

    1.2.2 衛(wèi)星遙感影像

    研究采用衛(wèi)星遙感影像包括國產(chǎn)光學影像和美國地質(zhì)調(diào)查局USGS Landsat-8 影像。其中國產(chǎn)光學影像滿足覆蓋礦區(qū)監(jiān)測的特征波段(綠、紅、紅邊、近紅外波段等)。針對佛山市西江錳礦區(qū)屬于多云雨氣象地區(qū),選擇少云且空間分辨率及時間分辨率較高的影像??晒﹨⒖嫉模ú幌抻冢┬l(wèi)星數(shù)據(jù)如表1 所示。

    表1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)清單

    計算RSEI 指數(shù)所使用的Landsat-8 遙感影像出自美國陸地衛(wèi)星計劃,是NASA 和地質(zhì)調(diào)查局USGS 聯(lián)合開發(fā)的中分辨率衛(wèi)星,在GEE 平臺進行影像分析和云計算[9]。主要包括原始圖像,經(jīng)輻射校正的大氣層頂表觀反射率圖像(Top of Atmosphere Reflectance,TOA Reflectance),經(jīng)輻射校正和大氣校正的地表反射率圖像(Surface Reflectance,SR),均已完成幾何精度校正。

    1.2.3 礦區(qū)實測數(shù)據(jù)

    礦區(qū)實測數(shù)據(jù)包括利用大疆無人機對礦區(qū)進行影像采集及礦區(qū)實地照片等。

    2 研究方法

    2.1 遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)構建

    基于Google Earth Engine(GEE)平臺,利用遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),含綠度(NDVI)、濕度(Wet)、干度(NDSI)、熱度(LST)四個指標,對西江錳礦區(qū)生態(tài)環(huán)境修復質(zhì)量進行時序量化評價[10]。首先開展主成分分析,對第一主成分進行歸一化處理,得到研究區(qū)的時序RSEI 數(shù)據(jù)成果,并進行生態(tài)質(zhì)量時空特征分析。

    遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)是一種基于傳感器技術的區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況的評價方法,將植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和裸土指數(shù)等自然因子,分別對應植被綠度、地表濕度、熱度和干度,能夠?qū)υ搮^(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行量化評價[11,12]:

    公式中,NDVI為歸一化植被指數(shù);NDSI為干度指數(shù);WET為濕度指數(shù);LST為熱度指數(shù)。

    (1)綠度指數(shù)

    將NDVI指數(shù)作為量化表征植被密度和覆蓋度的指標,來表示綠度指數(shù):

    公式中,ρnir和ρred分別為Landsat-8 影像的近紅外波段和紅光波段。

    (2)干度指數(shù)

    將NDSI指數(shù)來表征干度指數(shù),具體由裸土指數(shù)(SI)和建筑指數(shù)(IBI)構成:

    公式中,ρblue、ρgreen、ρswir1分別為Landsat-8 影像的藍光波段、綠光波段以及中紅外波段1。

    (3)濕度指數(shù)

    將濕度分量表征WET指數(shù):

    公式中,ρswir2為Landsat-8 影像的中紅外波段2。

    (4)熱度指數(shù)

    將遙感反演得到的地表溫度來表征LST指數(shù),具體如下:

    公式中,LST表達地表實際溫度(℃),k1、k2是定標參數(shù),P(Ts)是黑體熱輻射亮度值;ε為地表比輻射率;τ為大氣在熱紅外波段的透過率;L↑為大氣向上輻射亮度;;L↓為為大氣向下輻射亮度。

    首先根據(jù)主成分分析法(PCA)將分量指標進行降維處理,將累計貢獻度超85%的特征值作為有效數(shù)據(jù),若只將第一主成分來表征信息,則不能反映全部有效信息,因此本文融合第一主成分、第二主成分,計算初始生態(tài)指數(shù)RSEI0。為使RSEI0能最大程度體現(xiàn)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀,利用1 減PC1綜合值和PC2綜合值:

    為方便指標度量和對照分析,對RSEI0進行標準化處理,公式如下:

    公式中,RSEImax為區(qū)域初始生態(tài)指數(shù)的最大值,RSEImin為區(qū)域初始生態(tài)指數(shù)的最小值。經(jīng)過處理的RSEI值介于[0,1]之間,RSEI值越大代表該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越優(yōu)。

    2.2 礦區(qū)修復前后生態(tài)環(huán)境時空變化監(jiān)測和評價

    在GEE 云平臺計算西江錳礦修復區(qū)的綠度、干度、濕度和熱度,經(jīng)過標準化處理及主成分分析,由于西江錳礦修復區(qū)2016 年獲得礦產(chǎn)開發(fā)權,因此本文計算2015、2017 和2021 年各分量指標以及RSEI 影像,并進行時空變化分析,綜合分析礦山修復區(qū)域的生態(tài)修復成效,西江錳礦區(qū)各分量指標統(tǒng)計如表2 所示。

    表2 西江錳礦區(qū)各分量指標統(tǒng)計

    2.2.1 綠度指標時空變化特征分析

    研究結果表明,2015 年至2021 年期間,西江錳礦區(qū)NDVI 指數(shù)整體呈先下降后上升的總體變化趨勢,具體數(shù)值體現(xiàn)為平均值從0.35 降至0.17 再升至0.25,說明修復區(qū)內(nèi)植被呈先退化后復綠趨勢。圖1 為NDVI指數(shù)時空分布,由圖可知,2015 年修復區(qū)內(nèi)NDVI 指數(shù)呈現(xiàn)周邊高、中心低的情況,隨著距離礦坑越近,NDVI 指數(shù)下降越顯著,植被覆蓋度越低。2017 年礦坑位置從內(nèi)到外演變,采坑面積不斷擴大,NDVI 值不斷降低。2021 年,西江錳礦區(qū)已開展生態(tài)修復工作,廢棄礦坑已進行黃土回填和草植覆蓋,區(qū)域整體NDVI 指數(shù)平穩(wěn)上升。綜上,監(jiān)測區(qū)的植被指數(shù)已有明顯提升,但仍低于該區(qū)域未開采前的生態(tài)環(huán)境狀態(tài)。

    圖1 NDVI指數(shù)時空分布

    2.2.2 干度指數(shù)時空變化特征分析

    用NDSI 指數(shù)(含裸土指數(shù)SI 和建筑指數(shù)IBI)來體現(xiàn)研究區(qū)的土地干燥水平,數(shù)值越大說明該區(qū)域植被覆蓋水平越差,地表裸露范圍越大,NDSI 指數(shù)保持在[-1,1]區(qū)間。由表2 可知,礦區(qū)內(nèi)平均NDSI 指數(shù)呈先下降后上升態(tài)勢,2015 年至2021 年,NDSI 指數(shù)從-0.065 減少至-0.066,再增加至-0.044,整體波動不大。圖2 為西江錳礦區(qū)NDSI 指數(shù)時空分布,由圖可知,NDSI 指數(shù)總體呈現(xiàn)礦坑周邊高、中心低的特征,礦坑邊緣位置區(qū)域的NDSI 指數(shù)越低,說明人為破壞現(xiàn)象越少,處于土壤初始狀態(tài)。2021 年經(jīng)過生態(tài)修復治理,礦坑周邊已經(jīng)基本恢復成土場,礦區(qū)NDSI 指數(shù)平均水平相對下降。這表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在逐漸回升,初步完成生態(tài)修復任務。

    圖2 礦區(qū)NDSI指數(shù)時空分布

    2.2.3 濕度指數(shù)時空變化特征分析

    WET 指數(shù)與地表水分直接關聯(lián),數(shù)值大小體現(xiàn)植被周邊環(huán)境中的水分含量。采用濕度分量WET 指數(shù)反映土壤濕度,指數(shù)保持在[-1,1]區(qū)間。由表2 可知,2015 年至2021 年,礦區(qū)整體平均WET 指數(shù)呈現(xiàn)先升后降的趨勢,整體變化趨向平緩,保持在[-0.02,0.02]之間。圖3 為西江錳礦區(qū)WET 指數(shù)時空分布,從三期影像變化來看,整體波動不大,由此可以看出,修復區(qū)整體土壤含水量基本持平,WET 指數(shù)已基本恢復,修復效果較好。

    圖3 礦區(qū)WET指數(shù)時空分布

    2.2.4 熱度指數(shù)時空變化特征分析

    本文基于遙感影像地表溫度反演得到的實際地表溫度來表示LST 指數(shù),數(shù)值越高,地表溫度越高,直接影響區(qū)域內(nèi)動植物生存狀態(tài)。由表2 可知,2015 年至2021 年,西江錳礦區(qū)夏季平均地表溫度呈現(xiàn)逐步上升趨勢,2015 年地表平均溫度約為15.93℃,2017 年升高至20.04℃,2022 年升至21.40℃。結果表明,LST 指數(shù)與NDVI 指數(shù)呈負相關關系,植被的熱輻射能力小于裸露地面,植被生長越茂盛,降低地表溫度的效果越明顯。圖4 為西江錳礦區(qū)LST 指數(shù)時空分布圖,由圖可知,礦區(qū)溫度升高較為明顯,從地表溫度的變化范圍可以看出,該區(qū)域經(jīng)過生態(tài)修復,未恢復至未開采前的自然狀態(tài)與溫度有很大關系。

    圖4 礦區(qū)LST指數(shù)時空分布

    2.2.5 遙感生態(tài)指數(shù)時空變化特征分析

    對上述指數(shù)進行主成分分析,并計算礦區(qū)RSEI 指數(shù),具體分析結果如表3 所示。由表3 可知,各年份PC1 的主成分貢獻度均小于84%,PC1 和PC2 的累計貢獻度都超過了90%,說明選取PC1 作為單一指標對于全部信息的表征效果不如PC1 和PC2 的累計貢獻度,必須將貢獻率作為權重計算PC1 和PC2 構建綜合指標初始RSEI0,才能更好地反映該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境修復狀況。

    表3 各分量指標主成分分析結果

    計算各指標之間的Pearson 相關系數(shù),在99%置信水平P 值均為0.000,均通過顯著性檢驗。相關性計算結果如表4 所示,結果表明,RSEI 與各分量的相關性均大于0.6,RSEI 與各分指標的相關系數(shù)中,NDVI、WET 與RSEI 呈正相關,NDSI、LST 與RSEI 呈負相關,說明RSEI 值越大質(zhì)量越好。

    表4 各指標相關性矩陣

    通過計算和標準化處理得到西江錳礦區(qū)2015 年、2017 年、2021 年的RSEI 指數(shù)影像。為更直觀地觀察生態(tài)環(huán)境的變化情況,將礦區(qū)各年份RSEI指數(shù)按照0.2的間隔區(qū)間分為5 個等級,由圖5 可知,礦坑中心所在位置RSEI 指數(shù)平均值最低,距離礦坑中心位置越遠,RSEI 指數(shù)平均值隨之升高,說明受開采影響越小,該區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。

    圖5 西江錳礦區(qū)RSEI指數(shù)時空分布

    由于西江錳礦區(qū)內(nèi)礦坑面積不斷擴大,裸土面積增多,導致礦區(qū)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量差的土地面積增加,開采完區(qū)域的生態(tài)環(huán)境則是逐漸變好、良性發(fā)展,尤其是已經(jīng)進行系統(tǒng)恢復的區(qū)域,生態(tài)環(huán)境狀況已經(jīng)達到開采前水平,生態(tài)修復效果良好。由于生態(tài)質(zhì)量轉(zhuǎn)好的相關區(qū)域面積比生態(tài)治理轉(zhuǎn)壞的區(qū)域少,說明目前礦區(qū)整體生態(tài)環(huán)境還未達到開采前狀態(tài)。

    3 總結

    遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)可在生態(tài)修復效果監(jiān)測評估中較好地反映礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化情況。從RSEI 指數(shù)各分量指標及綜合指標的空間分布來看,由于西江錳礦區(qū)礦坑面積不斷擴大,導致礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量差的土地面積增加,開采完成區(qū)域的生態(tài)環(huán)境則是逐漸變好,尤其是已經(jīng)進行系統(tǒng)恢復的區(qū)域,生態(tài)環(huán)境狀況達到未開采前水平,生態(tài)修復效果良好。由于變好的區(qū)域面積略少于變壞的區(qū)域面積,目前礦區(qū)整體生態(tài)環(huán)境還未達到未開采前水平,還需要持續(xù)開展生態(tài)修復,實現(xiàn)邊開采邊修復,在最大程度上保護礦區(qū)及周邊區(qū)域的生態(tài)環(huán)境良性發(fā)展。

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