基于Pleiades影像的東北黑土區溝蝕分異特征研究

陳 單，張樹文，王讓虎，蒲羅曼，常麗萍，楊久春

(1.吉林大學地球科學學院，吉林 長春 130061；2.中國科學院東北地理與農業生態研究所，吉林 長春 130102)

基于Pleiades影像的東北黑土區溝蝕分異特征研究

陳 單1，2，張樹文2，王讓虎1，2，蒲羅曼1，2，常麗萍2，楊久春2

(1.吉林大學地球科學學院，吉林 長春 130061；2.中國科學院東北地理與農業生態研究所，吉林 長春 130102)

以Pleiades遙感影像為數據源，獲取東北典型黑土區2013年的侵蝕溝分布數據，并根據研究區范圍內1∶10 000的數字高程模型(digital elevation model，DEM)數據提取坡度、坡向和坡形等地形因子，探討了各地形因子影響下的侵蝕溝密度與強度規律，全面分析了東北典型黑土區溝蝕分異特征.結果表明：研究區內侵蝕溝總體分布較均勻，但在東北部地區侵蝕溝分布較密集；溝壑密度與強度隨坡度的增加總體上呈先增大后減小的趨勢，在 5°～10°范圍內溝壑密度與強度達到最大；研究區中西南、南以及東南三個坡向上的溝壑密度與強度遠大于其他坡向，東北和北坡溝壑密度與強度最低；研究區內凹形坡侵蝕溝發生的概率幾乎是凸形坡的2倍，直線坡溝壑侵蝕發生的概率最低，且研究區溝蝕密度和強度均與地形具有相關關系.

地形因子；侵蝕溝；數字高程模型；東北典型黑土區

0 引言

土壤侵蝕是導致大范圍土地退化的主要因素，全球80%以上的土地退化是由土壤侵蝕引起的[1].東北黑土區是世界三大黑土區之一，是重要的商品糧基地，對我國的糧食安全至關重要[2].但近些年來，“不上糞也打糧”的東北典型黑土區由于長期以來不合理的過度墾殖和掠奪式經營，水土流失日趨劇烈，已成為制約當地社會、經濟發展的重要因素，嚴重影響黑土區的糧食產量，其中溝蝕在黑土區水土流失中扮演的角色最為突出.

目前，溝蝕是黑土區土壤侵蝕研究的熱點問題之一.國內外關于溝蝕方面的研究報道[3-9]，多是采用航片判讀方法對侵蝕溝的分布及其變化進行研究.國內有不少學者對黑土區的侵蝕溝進行了研究，如閆業超等(2006)[7]利用Corona和Spot影像對黑土區近40年的侵蝕溝動態變化進行了研究；王文娟等(2012)[8]在1965和2005年侵蝕溝分布數據的基礎上，分析了典型黑土區40年來溝蝕空間格局變化及其地形分異規律；李飛等(2012)[9]利用SPOT-5遙感影像對東北典型黑土區南部侵蝕溝與地形要素之間的空間分布進行了分析.但由于在高分辨率遙感影像下所能提取的細溝和淺溝的信息有限，上述對東北黑土區侵蝕溝的研究主要是對影像上顯示相對明顯的切溝和沖溝進行的，實際上除切溝和沖溝外細溝和淺溝也具有一定的侵蝕能力，在一定條件下會進一步下切加深形成了切溝、沖溝等，分割地形、蠶食耕地，造成大量的水土流失.由于大多數對黑土區侵蝕溝的研究都建立在切溝和沖溝層面，未對細溝和淺溝的分布特征及其發育進行研究，不能為合理控制細溝和淺溝的發育提供有效的建議.

隨著遙感技術的發展，利用亞米級高分辨率遙感影像提取地面信息更為精細，能夠更好地對遙感影像提取的地面信息進行分析.在此基礎上，本文對東北典型黑土區沐石河流域的侵蝕溝進行了研究，應用覆蓋研究區范圍2013年Pleiades影像提取了研究區范圍內包括細溝和淺溝在內的侵蝕溝，并分析了不同地形因子下的侵蝕溝分布特征，以為侵蝕溝治理和農業可持續發展提供科學依據.

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

本文選取位于吉林省長春市境內的九臺沐石河流域為研究區，其地理位置為126°1′39″～126°17′14″E，44°9′18″～ 44°22′20″N[10-11]，距離長春市60 km、吉林市70 km，整個研究區的總面積為253 km2.研究區處于中溫帶半濕潤地區，屬大陸性氣候，四季分明，年平均溫度5.0℃，年降水量624.1 mm.沐石河流域土質肥沃，但截至2012年，沐石河鎮人口已超過60 000人，人口的增長以及耕地開墾強度的增加使得沐石河鎮生態環境逐漸惡化，水土流失現象嚴重，其中以溝蝕最為突出.

1.2 數據來源

本研究選取的遙感影像是覆蓋研究區范圍的2013年Pleiades影像，該影像由全色和多光譜融合而成，空間分辨率為0.7 m.Pleiades影像是SPOT系列衛星后續計劃的Pleiades衛星獲得的，其繼承了SPOT系列衛星的固有優勢，同時繼續保持在高分辨能力、短周期重訪、靈活觀測等方面的領先地位，受到遙感用戶的廣泛關注，是遙感數據源中的重要組成部分[12].本研究對Pleiades影像進行了輻射校正、幾何糾正以及增強等處理.同時利用1∶10 000、空間分辨率為5 m的數字高程模型(digital elevation model，DEM)獲取了研究區的高程、坡度、坡形、坡向等地形要素，分析各地形因子影響下侵蝕溝的密度與強度規律，全面分析東北典型黑土區溝蝕分異的特征.

1.3 研究方法

首先，對2013年Pleiades遙感影像進行目視解譯，獲取研究區當年的侵蝕溝分布狀況.解譯前要對侵蝕溝進行識別，主要分為三個階段：侵蝕溝預判、外業調查和解譯標志的建立.侵蝕溝預判主要是對侵蝕溝的分布及其發展狀況進行了解，然后在預判的基礎上針對疑點、難點，選取出具有典型性的侵蝕溝進行外業調查，深入詳細地了解研究區內侵蝕溝的發展狀況，建立解譯標志；再根據解譯標志對覆蓋研究區的Pleiades影像進行解譯.目視解譯結果包括侵蝕溝分布面狀數據與線狀數據.面狀數據用于計算寬度大于2 m的侵蝕溝面積，其方法為勾畫出寬度大于2 m的侵蝕溝輪廓(溝寬小于2 m時，不勾畫溝緣線)，再將線狀圖層轉成面狀.線狀數據用于計算侵蝕溝的溝長，同時也用于表示寬度小于2 m的侵蝕溝，其方法為沿侵蝕溝中心勾畫.目視解譯后要進行野外驗證與補判，保證解譯的準確性.此次，外業調查工作中還采用了高精度的CORS設備，與常用的手持GPS設備進行了對比，進一步提高了數據的準確性.

研究采用溝壑密度與溝壑強度作為侵蝕溝分布特征的指標.傳統的侵蝕溝分布特征僅以溝壑密度來度量，為了定量分析研究區內侵蝕溝空間分異規律，本研究以單位面積上的侵蝕溝總長度作為溝壑密度指標、單位面積上的侵蝕溝總面積作為溝壑強度指標，反映地表的破碎程度和土壤侵蝕的劇烈程度.

為了便于分析研究區在不同地形因子上的溝蝕分布情況，本文依據研究區的實際情況，利用1∶10 000 DEM獲取了研究區的坡度、坡形、坡向等地形要素，對其進行分級，將坡度、坡形、坡向等地形要素與線狀和面狀侵蝕溝分別疊加，分析各地形因子影響下侵蝕溝密度與強度規律.

2 結果與分析

根據2013年Pleiades影像，以侵蝕溝解譯標志為基礎，對研究區的侵蝕溝進行目視解譯，并通過野外調查對所畫侵蝕溝進行驗證，將解譯出的侵蝕溝分布狀況制成侵蝕溝分布圖，結果見圖1.從圖1可以看出，研究區侵蝕溝分布較均勻，但在東北部地區，侵蝕溝分布相對較密集.結合DEM提取的數據可以計算出研究區內300 m以下的侵蝕溝面積占侵蝕溝總面積的93.47%，侵蝕溝長度占研究區侵蝕溝總長度的93.81%，侵蝕溝密度與強度分別為1 185.49 m/km2和6 152.50 m2/km2，300 m以上的侵蝕溝密度與強度分別為428.48 m/km2和2 356.78 m2/km2，研究區300 m及以下地區侵蝕溝較發育.本文主要研究坡度、坡形、坡向等地形要素影響下的侵蝕溝密度與強度規律，全面分析溝蝕分異特征.

圖1 研究區2013年侵蝕溝分布圖

2.1 基于坡度分級的侵蝕溝分布特征分析

坡度是地貌形態特征的主要因素，一定程度上決定了地表水流再分配過程中水流下切的能量.為了研究坡度與侵蝕溝分布特征的關系，本研究利用 ArcGIS 的空間分析模塊提取了研究區1∶10 000、空間分辨率為 5 m 的數字高程模型(DEM)的坡度因子，并進行坡度分級.根據研究區實際情況以及侵蝕溝總體分布，將坡度分為0°～2°，2°～5°，5°～10°，10°～15°，…，20°～25°以及 25°以上7個級別.將坡度分級圖分別與侵蝕溝分布面狀數據與線狀數據進行疊加，得到基于坡度因子的侵蝕溝面積與長度分布圖，并統計出不同坡度級別下侵蝕溝的密度與強度，結果如表1所示.

表1 不同坡度分級下侵蝕溝密度與強度

圖2 不同坡度分級下的溝壑密度與溝壑強度

將溝壑密度和強度與坡度的變化關系做成關系圖(見圖2)后可以看出，溝壑密度與強度均有隨坡度的增加總體上呈先增大后減小的趨勢，在5°～10°范圍內溝壑密度與強度達到最大值.當坡度小于5°時，侵蝕溝密度與強度隨坡度的增加而增加，這可能是由于坡度較低地區主要用于耕作，耕作過程中人為因素的影響在一定程度上改變了土壤的結構、性質，使得侵蝕溝較為發育；對于大于5°的坡面，侵蝕溝密度與強度隨坡度的增加而降低，這是由于隨著坡度的增加，水流的匯聚作用減弱，再加上研究區土壤疏松肥沃，具有良好的滲水性和透水性，缺乏足夠的匯水面積和坡長形成侵蝕溝，導致高坡度區域侵蝕溝發育受到抑制.

2.2 基于坡向分級的侵蝕溝分布特征分析

坡向對侵蝕的影響主要是水熱條件和降雨量的差異造成植被生長狀況和土地利用的不同，導致土壤侵蝕強度的不同[13].土壤侵蝕方式和強度在不同坡向上存在明顯的不對稱性.本研究通過 ArcGIS 的空間分析功能，利用DEM 數據提取了研究區的坡向數據，坡向以正北方向為0°，將研究區按順時針方向分成北(N)、東北(NE)、東(E)、東南(SE)、南(S)、西南(SW)、西(W)和西北(NW) 8個坡向.不同坡向下的溝壑密度與溝壑強度統計結果見表2.

表2 不同坡向下溝壑密度與溝壑強度

由表2可以看出，研究區內各坡向上的面積分布存在差異.在8 個坡向中，西北坡、西坡的總面積略高于其他幾個坡向，將不同坡向下溝壑密度與溝壑強度做成關系圖(見圖3)后可以看出，研究區中西南、南以及東南3個坡向上的溝壑密度與強度遠大于其他坡向，而東北和北坡溝壑密度與強度最低.造成這一現象的主要原因是陽坡與陰坡所接受的太陽輻射不同，陽坡較多，導致陽坡土壤晝夜溫差相對于陰坡要大，凍融作用更強，再加上春季陽坡的積雪融化速度快、水流集中，造成陽坡侵蝕比陰坡嚴重，侵蝕溝裂度較大；此外，研究區全年盛行西南風，南坡、西南坡、西坡受到的風蝕要比其他坡嚴重，導致侵蝕溝較為發育[14].

圖3 不同坡向下的溝壑密度和溝壑強度

2.3 基于坡形分級的侵蝕溝分布特征分析

坡形一般是指局部坡面的曲折形狀.利用 DEM提取的坡形要素實質上就是討論該柵格點相對于周邊柵格的平均高度而言是凹陷的還是凸出的.本文將基于DEM 數據提取的坡形因子分為凹形坡(L<0)、直線形坡(L=0)和凸形坡(L>0)，與2013年侵蝕溝面狀數據與線狀數據進行了疊加統計，統計結果如表3 所示.從表3可以看出，研究區凹形坡侵蝕溝發生的概率幾乎是凸形坡的2倍，直線坡中溝壑侵蝕發生的概率最低.這是由于凹形坡對水流的匯聚作用使其下切力增大，引發溝壑侵蝕；凸形坡對水流具有發散作用，不易發生下切；此外，有研究表明，凹形坡的水流含沙量大于凸形坡，直線坡形水流含沙量最小[15]，這也是導致凹形坡侵蝕溝發育的原因之一.

表3 各坡形類型下溝壑密度與溝壑強度

為進一步研究侵蝕溝與坡形的關系，對研究區侵蝕溝的密度和強度與坡形分別進行了相關性分析.分析結果表明：研究區侵蝕溝多集中于坡形值為-1～1之間的地區，坡形值為-1～1區間的侵蝕溝面積占侵蝕溝總面積的98.95%、長度占研究區侵蝕溝總長度的99.46%，面積占研究區侵蝕溝總面積的99.81%，因此，將研究區坡形分為<-1.0，-1.0～-0.8，-0.8～-0.6，…，0.6～0.8，0.8～1.0，>1.0等12個級別，計算出每個坡形級別內所有坡形的平均值，再利用分區統計功能統計出不同坡形級別的侵蝕溝面積與長度，分別計算溝壑密度與強度，結果見表4.

表4 不同坡形分級下溝壑密度與溝壑強度

根據表4中的數據，對研究區侵蝕溝的密度和強度分別與對應坡形級別內所有坡形的平均值進行相關性分析，結果見圖4.結果表明，研究區侵蝕溝的密度和強度均與對應坡形級別內所有坡形的平均值相關，溝壑密度和溝壑強度受坡形影響明顯，溝壑強度與坡形L值之間近似呈二次函數關系(y1=11 674x2-10 842x+10 248，R2=0.924 2)，溝壑密度與L值之間也呈現類似的二次函數關系(y2=880.08x2-1 348.1x+1 134.8，R2=0.966 6).從圖4可以看出，當坡形L值小于0時，溝壑的密度與強度均呈現明顯下降的趨勢；當坡形L值大于0時，溝壑的密度與強度有上升趨勢，這是由于凹形坡水流沿坡面向下匯集，當凹形坡逐漸變成直線坡形時，水流匯聚作用減弱，下切力變小，直線形坡坡面平坦，水流難以集中，不利于侵蝕溝的發育.

圖4 各級別坡形與溝壑密度和溝壑強度的關系

3 結論

本文以Pleiades遙感影像為數據源，獲取了東北典型黑土區2013年的侵蝕溝分布數據，并根據研究區范圍的1∶10 000的數字高程模型(DEM)數據提取出坡度、坡向和坡形等地形因子，探討了各地形因子影響下侵蝕溝密度與強度規律，全面分析了東北典型黑土區溝蝕分異特征.結論如下：(1)研究區侵蝕溝總體分布較均勻，但在東北部地區，侵蝕溝分布較密集.同時，侵蝕溝多分布于低海拔地區.(2)溝壑密度與強度隨坡度的增加總體上呈先增大后減小的趨勢，在 5°～10°范圍內溝壑密度與強度達到最大值.當坡度大于一定程度時，高坡度區域上缺乏足夠的地表徑流引起下切作用，導致侵蝕溝發育受到抑制.(3)研究區內在平地上的面積分布最少，而在其他 8 個坡向中，西北坡、西坡的總面積略高于其他幾個坡向.研究區中西南、南以及東南3個坡向上的溝壑密度與強度遠大于其他坡向，而東北和北坡溝壑密度與強度最低.(4)研究區內以凹形坡為主，而且凹形坡中侵蝕溝發生的概率幾乎是凸形坡的2倍，直線坡中溝壑侵蝕發生的概率最低，研究區溝蝕密度和強度均與坡形具有相關關系.相比凸形坡和直線坡形來說，凹形坡由于對水流的匯聚作用，易于形成匯聚的徑流，更容易發生侵蝕.(5) 利用亞米級高分辨率遙感影像目視解譯獲取研究區侵蝕溝分布狀況，能夠更好地對研究區內包括淺溝和細溝的侵蝕溝分異特征進行分析，為侵蝕溝治理和合理控制細溝和淺溝的進一步加深提供有效建議，為農業可持續發展提供科學依據.

本文雖然對溝蝕在不同地形要素上的分異特征進行了探討，但侵蝕溝的產生和發展受氣候、地質、地形、土壤、人類活動等諸多要素的影響.有研究表明，降雨及降雨侵蝕力的不同，是造成侵蝕程度差異的重要原因[16]；幾乎所有的土壤性質都可以影響土壤侵蝕過程[17]，人類活動也會改變黑土區土壤侵蝕這一自然侵蝕過程等[14].因此，在對黑土區溝蝕進行研究時，除了要考慮地形因素，還要充分考慮其他多種因素對溝蝕的作用.

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(責任編輯：方 林)

Study on gully erosion distribution in Northeast black soil areas based on Pleiades

CHEN Dan1，2，ZHANG Shu-wen2，WANG Rang-hu1，2，PU Luo-man1，2，CHANG Li-ping2，YANG Jiu-chun2

(1.Collage of Earth Science，Jilin University，Changchun 130061，China；2.Northeast Institute of Geography and Agroecolopy，Chinese Academy of Science，Changchun 130102，China)

Taking Pleiades remote sensing image as data source，erosion gully distribution of dates of typical black soil area in Northeast in 2013 are obtained，and according to the 1∶10 000 digital elevation model(DEM) data of study area range，such as slope，aspect and slope-shape were extracted，and the erosion gully density and strength are discussed with the impact of topographical factors，and erosion gully contributions characteristics in typical black soil areas of Northeast are analyzed comprehensively.Results show that：(1) Distribution of erosion gully region in study area is uniform relatively，but in the Northeast，is more dense.Meanwhile，erosion gully distributes around the surrounding low-lying areas mostly.(2) Gully density and strength express first increase and then decrease on the whole with the increase of the slope.Within the range of 5 °～ 10 °，gully density and strength are highest.(3) In study area，erosion gully density and intensity of southwest，south，and southeast aspect is much larger than the other aspect，while gully density and strength of the Northeast and the north aspect is lowest.(4) Concave slope is the main in study area，and the probability of the erosion gully in concave slope is almost double in convex slope.In straight slope gully erosion has the lowest probability.Compared with convex slope，concave slope due to the role of water convergence，can lead to the convergence of the runoff，which lead to erosion easily.

topographical factors；erosion gully；digital elevation model；typical black soil area in Northeast

1000-1832(2016)04-0138-07

10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.04.029

2016-01-28

國家自然科學青年基金資助項目(41301467)；吉林省測繪地理信息局國情監測科技創新項目.

陳單(1993—)，女，碩士研究生；通訊作者：張樹文(1955—)，男，研究員，博士研究生導師，主要從事土地系統遙感研究.

S 157.1 [學科代碼] 210·5099

A