基于高分辨率遙感影像的裸露山體監測

李翔宇

摘? 要：文章基于高分辨率遙感影像，研究裸露山體遙感監測方法，給出了遙感數據源及時相選擇的建議，建立了遙感監測流程，以大連市為例進行了裸露山體現狀及變化監測，掌握了各轄區裸露山體空間分布及變化情況。該方法全面、快速、準確，可彌補常規地面調查的不足，是提升生態環境管理精細化、信息化水平的有效手段。

關鍵詞：裸露山體;高分辨率遙感;監測;大連市

中圖分類號：TP751 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2020）06-0041-03

Abstract： Based on high-resolution remote sensing images， this paper was researched on the remote sensing monitoring methods of bare mountains. The suggestionswere made for how to select image sources and temporal stage. The monitoring process was establishedto monitor the distribution and changes of bare mountains. Taking Dalian as an example， compared with ground survey， this method is comprehensive， fast and accurate. It is an effective means to improve the level of meticulous and information management of ecological environment.

Keywords： bare mountains; high-resolution remote sensing; monitoring; Dalian City

裸露山體是指因人類活動或自然災害造成的局部山體地形地貌突變和植被破壞后未及時恢復植被的裸露空隙部分[1]。隨著我國城鎮化進程的加快及礦產資源的持續開發，對山體的開采和破壞不斷加大，產生了大量的裸露創傷山體，城市生態景觀格局遭到破壞，生態結構和服務功能退化，容易引發水土流失和環境生態失衡問題。這與綠水青山就是金山銀山的綠色發展觀背道而馳，同時也不符合人民群眾對良好生態環境的要求。因此，對裸露山體進行監測，掌握其現狀分布及變化情況，為管理部門提供全面而準確的數據支持就顯得十分必要。裸露山體一般數量較多，分布廣泛，所處區域地形復雜，傳統的地面調查法耗時耗力，有些隱蔽問題不容易被發現，而遙感技術以其“全天候、廣覆蓋、高精度、獲取信息快、受地面限制少”等特點，可大大彌補這一不足。隨著新一代高分辨率衛星系統相繼投入應用，我國遙感領域已經正式步入了高分辨率影像的大數據時代。本文基于高分辨率影像，提出裸露山體的遙感監測方法，并以大連市為例進行裸露山體現狀及變化監測與分析。

1 研究區概況

研究區域為大連市全域，包括中山區、西崗區、沙河口區、甘井子區、高新園區、旅順口區、金普新區（含保稅區）、普蘭店區、長興島臨港工業區、花園口經濟區、瓦房店市、莊河市、長海縣等13個區市縣。

大連市位于歐亞大陸東岸，遼東半島最南端，東瀕黃海，西臨渤海，屬于低山丘陵地貌，長白山系千山山脈余脈縱貫本區，區內山地丘陵多，平原低地少，整個地形為北高南低，北寬南窄。大連市位于北半球的暖溫帶地區，具有海洋性特點的暖溫帶大陸性季風氣候。

2 遙感監測方法

2.1 遙感數據類型選擇

數據源的選擇可以是一種遙感數據源，也可以是兩種及以上數據源的結合使用。監測對象的空間尺度不同，可采用不同分辨率的遙感影像，對于城市尺度的裸露山體監測，需要較高的空間分辨率，通常選擇米級的遙感數據作為主要信息源。目前可以選擇的米級數據包括：國有遙感衛星資源三號、高分一號、高分二號、高分六號等，民用商業遙感衛星吉林一號、北京二號、高景一號等;法國的SPOT5-7、美國的IKONOS及QuickBird、印度的IRS等。

從實用性、經濟性、穩定性的角度出發，本研究遙感數據源以融合后分辨率為2米的資源三號/高分一號多光譜數據為主，將融合后分辨率為0.8米的高分二號多光譜數據作為補充。遙感數據源參數見表1。

2.2 遙感數據時相選擇

為準確提取裸露山體信息，要求遙感影像的成像時間盡量處于能夠區分地物類型的時期，一般東北地區選擇6-9月份的植被生長季，大連屬于遼南地區，生長季可延長至5-10月份，該時段的遙感影像可以較好地區分各種地類。若是選擇其它月份，農作物未播種或已收割，容易發生地類誤判，尤其是裸地與耕地;或者地面有積雪覆蓋，各類地物均不易區分。

2.3 監測流程

2.3.1 裸露山體遙感監測分類

裸露山體一般是在工程開發建設過程中對自然山體破壞而形成，以邊坡裸露、水土流失嚴重、土壤貧乏為特征[2]，采礦（石）、山區修建公路、鐵路等活動均可帶來山體的嚴重破壞。根據形成的因素不同，可將其劃分為礦山和裸地，見表2。

2.3.2 遙感影像處理

對遙感影像進行波段合成、正射校正、融合、調色、鑲嵌等系列操作，獲得高分辨率多光譜正射遙感影像，要求圖像清晰，地物層次分明，色調一致。

（1）波段合成：將多光譜數據的紅、綠、藍波段分別賦予R、G、B顏色得到模擬真彩色圖像。

（2）正射校正[4]：利用實測控制點或以歷史高分辨率遙感影像作為基準影像，與全色數據尋找同名點，將獲得的同名點作為控制點，結合DEM數據進行正射校正。控制點需均勻分布，校正精度平原區不超過1個像元，山區不超過2個像元。將正射校正后的全色影像作為參照影像，再對多光譜影像進行正射校正。

（3）融合：根據校正后的全色影像與多光譜影像的特征及傳感器信息，選擇合適的方式進行融合操作。ZY-3、GF-1、GF-2影像采用G-S Pansharping方法或HPF融合方法可以取得較好的融合效果。

（4）調色、鑲嵌：將融合后的多景影像進行勻光、勻色，根據實際地物、地形分布繪制鑲嵌線，對影像進行鑲嵌，最終拼接形成一幅覆蓋全區域的影像。為提高鑲嵌精度，可先進行同條帶影像間鑲嵌，再進行條帶間鑲嵌，鑲嵌線應盡量處于同質區域內。

2.3.3 遙感信息解譯

采用人機交互目視判讀的方法進行裸露山體解譯的及信息提取。

（1）建立解譯標志。根據影像光譜特征，結合野外調查資料，同時參照近年土地利用現狀圖等地理圖件，對各土地利用/覆被類型的幾何形狀、顏色特征、紋理特征和空間分布情況進行分析，最終建立裸露山體遙感解譯標志（表3）。

（2）現狀及變化信息解譯。根據裸露山體遙感解譯標志，對裸露山體區域進行人工勾繪，并完善屬性信息，即為現狀信息解譯。裸露山體現狀圖層屬性結構建議包括監測地塊編號、行政區代碼、縣級行政區名稱、鄉鎮/街道名稱、地類、中心經度、中心緯度、面積、影像時相等。與行政區劃矢量數據進行疊加分析可批量獲得每個斑塊的屬地信息。

對比前、后期遙感影像，查找地類變化區域，進行變化區域勾繪，并完善相關屬性信息，即為變化信息解譯。裸露山體變化圖層屬性結構建議包括：變化地塊編號、行政區代碼、縣級行政區名稱、鄉鎮/街道名稱、變化前地類、變化后地類、中心經度、中心緯度、面積、前期影像時相、后期影像時相、變化方向（增加、減少）等。當裸露山體轉變為其他地類時，變化方向為“減少”，反之為“增加”。

矢量數據要求圖斑必須閉合，無拓撲錯誤（無自相交、重疊和相鄰地塊無縫隙），公共邊只矢量化一次。

2.3.4 野外核查

抽取一定比例的裸露山體圖斑進行實地調查，應包含解譯過程中的所有不確定圖斑，根據核查結果評價解譯精度，并對錯誤圖斑進行修正，確保解譯結果的可靠性。

3 結果分析

利用GIS軟件對解譯結果進行統計，2018年大連市裸露山體斑塊1845個，總面積約66.43平方公里，占大連市總面積的0.5%（圖1）。從空間分布上看，金普新區、甘井子區、瓦房店市、莊河市、長興島臨港工業區裸露山體面積較大，5個地區裸露山體面積之和占全市裸露山體總面積的比例達81.6%;從類型構成上看，礦山面積遠大于裸地面積，二者占比分別為78.6%、21.4%。2018年大連市各區域裸露山體面積從多到少依次排列見圖2。

與2017年相比，全市裸露山體斑塊減少146個，凈減少面積約2.58平方公里，同比減少了3.7%。各轄區中，除長海縣、莊河市裸露山體面積同比分別增加4.9%、2.1%外，其余區市縣均為減少，面積減少比例在0.8%～80.3%之間。類型構成上，裸地、礦山面積均有所減少，分別減少13.7%和0.6%，裸地減少幅度較大。山體生態環境向好發展。大連市各區域裸露山體面積年度對比見圖3。

4 結論

研究表明，利用高分辨率遙感影像對裸露山體進行監測，結合野外核查，能夠全面、快速、準確地掌握裸露山體分布及變化情況。根據監測結果可建立管理臺賬，對各區市縣或各鄉鎮情況進行統計分析，促進生態環境管理精細化、信息化，為監管、整治、考核評價等工作提供可靠的數據支持。

參考文獻：

[1]方代有.深圳市城市裸露山體缺口類型劃分探討[J].亞熱帶水土保持，2006（02）：73-74.

[2]豐瞻，李少麗，周明濤.裸露山體生態修復技術研究[J].三峽大學學報（自然科學版），2008（02）：48-51.

[3]GB/T 21010-2010.土地利用現狀分類[S].

[4]邵曉貴，胡奕.基于Google Earth影像和GIS的安順市區裸露山體缺口調查[J].亞熱帶水土保持，2015，27（02）：23-26.