基于主成分分析的生態變化遙感監測
——以寶雞市城區為例

張洪敏， 張艷芳， 田 茂， 吳春玲

(陜西師范大學地理科學與旅游學院，西安 710119)

0 引言

生態環境質量狀況與人類生活息息相關，正確認識和評價生態環境質量狀況對生態環境保護具有十分重要的意義[1-3]。目前，區域生態環境質量評價的常用方法是基于單一指標的評測方法，例如相對指標法[4]、模糊評價法[5]、指數評價法[6]和相關分析法[7]等。生態環境狀況指數(ecological index，EI)是反映區域生態環境整體質量的重要指標，包括生物豐度指數、植被覆蓋指數、水網密度指數、土地脅迫指數、污染負荷指數和環境限制指數等6個指數[8]。許多學者已應用EI指數對區域生態環境質量進行了評價，部分學者還對EI指數的權重進行了調整[9-11]。鑒于遙感數據具有大面積同步觀測、時效性、綜合性[12]等特性，遙感生態指數(remote sensing ecological index，RSEI)[13-14]完全基于遙感數據反演獲得，排除了人為因素對于各指標權重的影響，在區域生態環境質量評價研究中應用廣泛[15-16]，能夠揭示較大空間尺度的自然生態環境變化特征。

但是，迄今針對寶雞市生態環境質量的研究多基于單一指標，利用綜合評價指標對寶雞市生態環境質量的研究還較少。本文基于主成分分析法(principal component analysis，PCA)，集成綠度、濕度、干度和熱度4個遙感指標，構建了RSEI指標體系，對寶雞市城區2002—2013年間的生態環境質量變化進行了綜合評價，并分析了變化原因，以期為寶雞市生態環境保護和建設提供科學依據。

1 研究區概況及數據預處理

1.1 研究區概況

寶雞市為陜西省第二大城市，位于E106°18′～108°03′，N33°35′～35°06′之間，下轄3個區(陳倉區、金臺區和渭濱區)和9個縣(扶風縣、鳳翔縣、眉縣、千陽縣、麟游縣、太白縣、岐山縣、鳳縣和隴縣)，東鄰咸陽市和西安市，南鄰漢中市，西北部與甘肅省的天水市、平涼市相靠，是西北地區重要的交通樞紐，關中—天水經濟區的副中心城市。市域內地形地貌以山地、丘陵為主，南、西、北三面環山，平均海拔為618 m； 氣候屬于大陸性暖溫帶半濕潤性氣候，四季分明，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，年平均氣溫約為13 ℃，降雨量約為590～900 mm。本文研究區位于寶雞市的中部，為該市的3個城區，2002年10月8日Landsat5 TM 5(R)，4(G)，3(B)假彩色合成影像如圖1所示。

圖1 研究區遙感影像Fig.1 Image of the study area

1.2 數據源及其預處理

1.2.1 數據來源

遙感影像數據來源于地理空間數據云(http: //www.gscloud.cn/)，分別為2002年10月8日Landsat5 TM影像和2013年10月6日Landsat8 OLI和TIRS影像，獲取時間均為10月上旬，云量較少，大氣校正參數來自于Landsat影像的頭文件，大氣剖面參數由NASA提供(http: //atmcorr.gsfc.nasa.gov/)。其他數據主要包括寶雞市行政區劃圖、90 m DEM數據和土地利用現狀圖。

1.2.2 數據預處理

利用遙感影像處理軟件ENVI5.1提供的定標工具和FLAASH大氣校正工具將2景遙感影像數據的多光譜波段分別進行輻射定標和大氣校正，將DN值轉換為輻射亮度值并消除大氣、光照等因素對于地物反射的影響，獲得地物真實反射率。利用研究區域的矢量文件對大氣校正后的遙感影像數據分別采用二次多項式和最鄰近像元法進行幾何校正和圖像裁剪。圖像配準的均方根誤差小于等于0.5個像元。

2 生態環境質量遙感評價體系建立

2.1 綠度指標

歸一化植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)是指示植被生長狀況的最常用指數之一，與作物產量、植被覆蓋度和葉面積指數等關系密切[17]，被廣泛應用于監測植被長勢和生態環境質量監測等領域[18]。NDVI公式為

NDVI=(ρNIR-ρred)/(ρNIR+ρred),

(1)

式中ρi表示各對應波段的反射率。

2.2 濕度指標

濕度指標采用纓帽變換中Wet分量，該分量反映了研究區地表土壤、植被等的濕度狀況。土壤濕度在大氣與地表的水分交換過程中起到了關鍵作用，是揭示土地退化的重要指標[19]。2002年和2013年的Wet公式分別為

Wet2002=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2ρred+0.159 4ρNIR-0.680 6ρSWIR1-0.610 9ρSWIR2,

(2)

Wet2013=0.151 1ρblue+0.197 2ρgreen+0.328 3ρred+0.340 7ρNIR-0.711 7ρSWIR1-0.455 9ρSWIR2。

(3)

2.3 干度指標

地表覆蓋大致分為水體、植被、建筑用地和裸地4類(嚴寒地區除外)[20]，建筑指數(index-based built-up index，IBI)和裸土指數(soil index，SI)指示了地表干度。采用IBI和SI合成地表干度指標(normalized difference soil index，NDSI)，即

SI=(ρSWIR1+ρred-ρblue-ρNIR)/(ρSWIR1+ρred+ρblue+ρNIR),

(4)

(5)

NDSI=(IBI+SI)/2。

(6)

2.4 熱度指標

地表溫度(land surface temperature，LST)是指示地表與大氣之間物質能量交換的重要參數，基于遙感數據反演LST已經被廣泛應用于監測農作物長勢、旱情等領域。基于Landsat TM/ETM+進行LST的反演方法主要有大氣校正法、單窗算法[21]和分裂窗算法等，本研究采用大氣校正法反演LST。分別對2景影像的熱紅外波段(Landsat8 選擇第10波段)進行輻射定標后求得黑體輻射亮度B(LST)，再利用普朗克函數求出LST[22]，其公式為

LST=K2/ln[K1/B(LST)+1]，

(7)

B(LST)=[Lλ-Lu-τ(1-ε)Ld]/τε，

(8)

Lλ=[εB(LST)+(1-ε)Ld]τ+Lu，

(9)

式中：K1和K2為常數，在頭文件中獲取；Lλ為熱紅外輻射亮度值；τ為熱紅外波段的大氣透過率；ε為地表比輻射率；Lu和Ld分別表示大氣向上和向下的輻射亮度值；ε，Lu和Ld在NASA提供的大氣剖面參數網站獲得。

由于正規化處理具有削弱日照和大氣的影響以及減少不同時相遙感影像之間差異等優點[23-24]，為避免指標量綱不一致對計算結果造成影響，對以上各指標進行正規化處理，使數值處于(0，1)之間。正規化公式為

NIi=(Ii-Imin)/(Imax-Imin),

(10)

式中：NIi為正規化處理后各對應指標的數值；Ii為各對應指標的原始數值；Imax和Imin分別為對應指標的最大值和最小值。

2.5 RSEI構建

構建RSEI的關鍵在于既能反映各單一指標，又能反映綜合情況，PCA可以把原來多個變量轉化為少數幾個綜合變量，既消除了各變量之間的相關性，又避免了人為因素的干擾[25]。為了避免大面積水體對PCA造成影響，首先將大片水體信息掩模； 然后將經過正規化處理的NDVI，Wet，NDSI和LST這4個指標進行PCA運算。各個指標PCA運算結果如表1所示。

表1 4個指標PCA結果Tab.1 PCA results of four indexes

由表1可知，NDVI和Wet指標對于PC1的荷載值為正值，說明這2個指數對于生態環境質量起積極作用，而LST和NDSI對于PC1的荷載值為負值，說明這2個指數對于生態環境質量起消極作用。將以上各指標轉化為綜合評價體系，其公式[15]為

(11)

式中：m為主成分分量個數；ai為第i個主成分分量特征值的貢獻率；PCi表示第i個主成分分量。

同樣利用式(10)對RSEI正規化得到RSEINI，并對RSEINI以0.2為間隔劃分為1～5等級，分別為差、較差、中等、良和優[14]。RSEINI越接近于1，表示生態環境質量越好，反之，則表示生態環境質量越差。

為了進一步研究生態環境質量綜合變化特征，計算生態環境質量綜合指數(synthetical ecological index，ESI)，若ESI越大，表示生態環境整體狀況越好，反之，則表示生態環境質量整體狀況越差，其公式為[15]

(12)

式中：n為生態環境質量等級數；Ai為生態環境質量等級i所占的面積；S為研究范圍總面積；Pi為等級i所對應的量化等級值。

3 結果與分析

3.1 生態環境質量變化監測

3.1.1 總體生態環境質量變化監測

RSEINI空間分布及分級統計結果分別如圖2和表2所示，圖中白色部分為掩模掉的水體。

(a) 2002年 (b) 2013年

圖22002年和2013年RSEINI空間分布
Fig.2DistributionofRSEINIin2002and2013

表2 2002年和2013年RSEINI分級統計結果Tab.2 Leveled RSEINI statistics in 2002 and 2013

由圖2和表2可知，生態環境質量等級為差和較差的區域主要分布于研究區東北部地區，而良和優的地區主要位于研究區西北部和南部山區； 2002—2013年間研究區RSEINI平均值由0.56提高到0.61，ESI值由3.25提高到3.56，表明近10 a來生態環境質量的整體狀況有了較明顯改善。生態環境質量等級為差、較差、中等和良的區域面積比例均在下降，而等級為優的面積比例由5.19%上升到28.13%。RSEINI變化檢測及統計結果如圖3和表3所示。

圖3 2002—2013年間RSEINI變化檢測Fig.3 Change detection of RSEINI between 2002 and 2013

表3 2002年和2013年RSEINI等級變化Tab.3 Change of RSEINI between 2002 and 2013

通過對2期RSEINI數據進行差值變化分析可以發現，生態環境質量等級提升的面積比例遠大于等級下降的面積比例，說明研究區生態環境質量整體狀況呈好轉趨勢。生態環境質量變差的面積為398.18 km2，占總面積的10.96%，主要分布在研究區東部和中部的建設用地和丘陵旱地； 49.54%的地區生態環境質量狀況沒有發生改變； 而生態環境質量變好的地區面積達到1 435.55 km2，占總面積的39.50%，主要分布在研究區西北部和南部山地。

3.1.2 各地區生態環境質量變化監測

各地區RSEINI分級及ESI統計結果如表4所示。

表4 各地區RSEINI分級及ESI統計結果Tab.4 Statistics of leveled RSEINI and ESI in each district

ESI值越大，表明生態環境質量狀況越好，由表4可知，3個地區中，生態環境質量狀況由好到差依次為渭濱區、陳倉區和金臺區，2002—2013年間陳倉區和渭濱區ESI值分別增加了0.38和0.23，而金臺區ESI值降低了0.03，說明陳倉區和渭濱區生態環境整體狀況在改善，而金臺區生態環境整體狀況在惡化。

3.1.3 不同土地利用類型生態環境質量變化監測

土地利用/覆被變化揭示了生態環境與人類活動之間的相互作用，是人類改造地球下墊面的結果之一[26]。土地利用面積和結構的變化會引起生態系統服務價值發生量的變化，進而影響生態環境質量狀況。利用監督分類的方法，將研究區2個時期的遙感影像進行解譯，分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6類(解譯精度均大于85%)，并與RSEINI分布進行疊加分析，得到2002年和2013年各土地利用類型RSEINI各等級所占面積及比例，分別如表5和表6所示。

表5 2002年各土地利用類型RSEINI所占面積及比例Tab.5 Statistics of leveled RSEINI of land use types in 2002

表6 2013年各土地利用類型RSEINI所占面積及比例Tab.6 Statistics of leveled RSEINI of land use types in 2013

為了研究各土地利用類型的生態環境質量變化特征，計算各土地利用類型的ESI值，結果發現，2002—2013年間，耕地ESI值未發生明顯變化，生態環境整體狀況相對穩定，但是RSEINI等級為差的耕地數量出現明顯上升； 林地、草地和未利用地的ESI值均呈上升趨勢，表明生態環境質量整體狀況得到改善； 水域和建設用地ESI值均呈下降趨勢，表明其生態環境質量整體狀況變差； 各土地利用類型生態環境質量狀況由高到低依次為林地、未利用地、草地、水域、耕地和建設用地。

3.2 生態環境質量變化原因分析

植被覆蓋度是指示地表植被狀況和生態環境質量變化的重要指標之一，對于研究土壤和生態等方面具有十分重要的意義[27]。陳倉區西北部關山林區和整個研究區南部秦嶺山地生態環境質量等級得到明顯提升。由表1可知，NDVI對于PC1的貢獻率最大，生態環境質量整體狀況改善很大程度上取決于植被覆蓋的增加。研究區2013年NDVI對于PC1的荷載值較2002年出現較大提升，植被平均覆蓋度由0.63提升為0.66，研究區植被覆蓋增加。主要由于陜西省近年出臺的《陜西省秦嶺生態環境保護條例》和《寶雞市干雜果經濟林發展規劃》，推進了秦嶺和關山林區的植樹造林、退耕還林、封山育林等工作，增加了森林覆蓋率，提升了該地區生態環境質量。

生態環境質量變差的地區主要是研究區的丘陵旱地和建設用地，其原因可能有2個： ①人類不合理的耕作活動加劇了丘陵旱地的惡化； ②影像獲取時間正處于作物收獲之后，大部分耕地沒有植被覆蓋。而在全球氣候變暖背景下，研究區熱度和干度呈現上升趨勢，有研究表明，寶雞市21世紀初有向干旱發展的趨勢[28]，2013年濕度平均值較2002年出現了大幅度下降，濕度對于 PC1的荷載值也明顯下降，從而導致丘陵旱地生態環境質量變差。建設用地生態環境質量變差與近年來城市化過程中的人類活動有關。另外，各土地利用類型中，耕地數量明顯減少，這與寶雞市近年來實行生態退耕政策以及城市化過程中建設用地占用耕地密切相關，這也表明研究區應加強對于耕地的保護。

4 結論

1)2002—2013年間，研究區ESI值由3.25上升到3.56，表明近10 a來寶雞市城區退耕還林、植樹造林等生態建設工作取得了較顯著成效。

2)在空間分布上，生態環境質量等級上升的區域主要分布在陳倉區西北部關山地區和南部秦嶺山區，這與退耕還林、封山育林等政策密切相關； 等級下降的地區主要分布在研究區丘陵旱地和建設用地集中區，與近年來人類活動以及氣候變化相關。

3)陳倉區和渭濱區生態環境質量整體狀況得到了改善，而金臺區生態環境質量整體狀況呈下降趨勢。

4)各土地利用類型生態環境質量由高到低依次為林地、未利用地、草地、水域、耕地和建設用地。耕地生態環境質量整體狀況較為穩定，但是在城市化以及生態退耕背景下，耕地數量明顯減少，加強對耕地的保護不容忽視； 林地、草地和未利用地的生態環境質量整體狀況得到改善，而水域和建設用地的生態環境質量整體變差。因此，城市化過程中應加強對生態環境的保護。

RSEI較為全面地反映了寶雞市城區的生態環境質量變化特征，而且利用主成分分析法確定各項指標權重，克服了人為因素的干擾。但本研究也存在諸多不足之處： RSEI與影像時相密切相關，比如耕地在不同季節RSEI中存在較大差別； 人類活動以及全球氣候變化對于研究區生態環境質量變化的具體影響較為復雜； 利用監督分類的方法對遙感影像進行分類，仍存在人為因素。這些原因都可能對數據精度造成一定程度的影響，從而導致誤差的產生。以上問題都有待今后進行更深入研究。

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