多源遙感數據下區域生態環境質量評價方法

魏 婧

(榆林學院 建筑工程學院，陜西 榆林 719000)

人口急速擴張與工業化進程的推進，會集中體現在人口高度密集與土地高度集約利用上[1-2]，導致地表環境產生巨大變化?，F階段，秉承綠色環保理念，為改善生態環境質量，就需要定量分析生態環境的優劣水平。我國地貌廣闊，生態環境存在一定空間差異，且環境數據存在信息量大[3]、獲取難度高等特征。針對生態環境質量評價問題，學者們從不同角度出發，提出如下解決方案。

有學者將某濕地看作評價目標，利用DPSIR(Driving Pressure State Impact Response，驅動力壓力狀態影響響應)模型篩選評價指標，創建環境質量評價體系，計算指標隸屬度矩陣，運用模糊綜合估計實現生態環境質量評價。但此方法構建的評價指標主觀性較強，權重賦值難度較高[4]。還有學者使用層次分析法推算指標權重，采用中心點三角白化權函數計算指標分類級別，明確指標變化走向。但方法無法有效去除數據變量干擾，導致評價結果極易失真[5]。近些年，遙感技術在地表觀測方面得到廣泛使用，多源遙感數據與單一衛星數據相比，可以得到更多土地空間序列信息。為實現高精度區域生態環境質量評價目標，利用多源遙感數據構建質量評價指標體系，運用投影尋蹤法提取高維遙感細節信息，使用支持向量機推算屬性矢量和環境質量評價指數間的耦合關系，輸出最終評價結果。通過實例分析表明所提方法的可行性，能夠為區域環境發展建設提供可靠依據。

1 區域生態環境質量評價指標構建

生態環境質量評價數據以多源遙感數據為核心，考慮環境質量評價的需求與數據可獲取性[6]，使用遙感數據創建面向目標層、指標層的評價指標體系，生態環境質量評價指標見表1。

表1 區域生態環境質量評價指標Tab.1 Evaluation indexes of regional ecological environment quality

植被覆蓋度能很好地呈現出該區域植物生長的真實情況，是環境質量評價的關鍵指標。NDVI(Normalized Difference Vegetation Index，歸一化植被指數)和植被覆蓋度具備優秀的關聯性[7-8]，在獲得植被覆蓋狀態的同時，能有效處理地形與群落結構陰影干擾等問題，降低太陽高度角與大氣噪聲的影響。將其計算公式表示成：

NDVI=(NI-RE)/(NI+RE)

(1)

式中，NI為近紅外波段像元，RE為可見光波段像元。一個像元的NDVI可使用歸一化后的裸土覆蓋貢獻率與植被覆蓋貢獻率計算得到[9]，將不同像元的植被覆蓋度描述為：

VF=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)

(2)

式中，NDVIs為裸土的歸一化植被指數值；NDVIv為全部被植被覆蓋的歸一化植被指數值。

坡度的高低影響人類生活、水土流失與植被生長，按照坡度對植被與災害分布的影響[10]，將其劃分為0°～5°、5°～9°、9°～16°、16°～26°、>26°。土壤侵蝕指數不但能看出土壤質量優劣，還能展現滑坡、泥石流等自然災害的易發性[11-12]。土壤侵蝕指數越大，證明區域生態環境越差。

2 區域生態環境質量評價

劃分評價指標后，使用投影尋蹤法將多源遙感數據的高維數據投影至低維子空間內[13]，通過極小化策略尋找能展現初始遙感高維數據結構的投影，完成遙感細節信息提取。

為剔除評價指標數據的量綱影響，采用功效系數法對全部正負效應指標采取無量綱處理[14]。將處理后的n維評價指標集合xij投影至b，獲得一維線性空間投影值，記作：

(3)

式中，Zi為第i個樣本的一維線性空間投影值；bj為投影方位矢量。

已知各評價指標樣本集情況下，投影指標函數O(b)僅伴隨投影方向b的變化而改變。Zi的分布特點要符合以下條件：投影點局部密集度高，全局密集度低。將分類指標看作目標函數[15]，構建出式(4)的投影指標函數：

O(b)=C(b)×E(b)*

(4)

式中，C(b)為類間散開度，即投影值的標準差；E(b)*為類內密度水平，即投影值的局部密度值。

為提高生態環境質量評價結果精度，將提取得到的遙感細節信息作為輸入樣本集，設計基于支持向量機的區域生態環境質量評價方法。支持向量機是一種機器學習算法[16]，假設遙感信息樣本是X={x1，x2，…，xm}，Y={y1，y2，…，ym}是屬性集，xi為遙感數據，yi為數據屬性，將支持向量機的回歸函數表示為：

(5)

支持向量機下的生態環境質量評估就是使用回歸估計[18-20]獲得一個趨近指標的映射，分析遙感數據在屬性中的屬性矢量和環境質量評價指數之間的非線性關聯，獲得對應的環境質量評估指數結果。

3 實驗分析

將圖1所示的陜西省某A城市作為研究案例，使用本文方法對其進行生態環境質量評價，該地區位處中亞熱帶向北亞熱帶過渡區域，日照充足、冬冷夏熱、四季分明，年均溫度16.2 ℃，年降水量1 500 mm，地勢高低不均，農業生產以糧作物為主。

圖1 A市地理遙感輪廓圖像Fig.1 Geographic remote sensing contour image of city A

3.1 區域植被生態覆蓋度質量評價

本文方法對A市植被覆蓋度質量評價的分析結果如圖2所示。觀察圖2看到，該地區的植被覆蓋度集中于周邊地段，中心部分區域植被覆蓋度較少，證明地理高程越大，植被覆蓋度越優。產生此現象原因為：中心地帶區域有大量居民居住，很多土地被劃分成耕地，地表被人為開墾，破壞了原有自然生態環境，導致此部分地區的植被覆蓋度低，土地退化較為嚴重，在環境治理中應著重關注綠色植物保護。

圖2 植被覆蓋度質量評價結果Fig.2 Vegetation coverage quality evaluation results

3.2 區域坡度和土壤侵蝕指數評價

A市坡度數據和生態環境質量之間的關聯見表2，從表2中看到，質量等級中的“差”與“極差”均分布于坡度值較低的平坦區域，坡度值高的區域生態環境質量相對較好。這是因為該地區地勢陡峭范圍不易于人類活動，開發難度相對較大，因此坡度越高，生態環境質量越好。

表2 坡度與生態環境質量的關聯Tab.2 Correlation between slope and ecological environment quality hm2

通常情況下，植被覆蓋度和土壤侵蝕值成反比，融合坡度與植被覆蓋度相關數據，完成土壤侵蝕實驗定量分析，將土壤侵蝕水平劃分為6個級別，詳細分類參考見表3。

表3 土壤侵蝕程度級別劃分Tab.3 Classification of soil erosion degree

依照表3劃分該地區的土壤侵蝕程度，結果如圖3所示。

圖3 A市土壤侵蝕程度分布Fig.3 Distribution of soil erosion degree in city A

顏色越深，表明土壤侵蝕程度越高。從圖3中看到，東北區域的土壤侵蝕程度最高，由于該地區處于繁華地段，人類活動密集，地表在持續開發建設中會移動大量土體，土地受到不同程度的破壞，土壤通氣透水性能也逐步降低，直接或間接地加劇土壤侵蝕水平，土壤質量急速下降，極易產生土體塌方事件，威脅到人們的居住安全。

3.3 年度區域生態環境質量綜合評價

使用本文方法分析近6年該地區的生態環境質量數據，結果如圖4所示。

圖4 A市生態環境質量指數年度評價Fig.4 Annual evaluation of ecological environment quality index of city A

從圖4中可知，伴隨現代化經濟的不斷發展，2015年—2018年，各類生態指標均呈現下降的趨勢，因大量征用土地進行開發建設，植被覆蓋度的下降幅度最大；2019—2020年，生態環境指標具有回升態勢，證明該地區在發展經濟的同時，也加強了相應的環保意識，生態環境狀況有所改善。以上結論與當地實際開發情況相符，證明了本文方法的可靠性。

4 結語

為實現科學全面的生態環境質量評估任務，設計一種多源遙感數據下區域生態環境質量評價方法。所提方法評價指標客觀，能準確闡明研究區域的現代生態環境變化趨勢，評價結果可信性強，符合當地真實的建設發展規律。但因條件限制，不同階段的多源遙感影像質量存在細部差別，有可能導致輸出結果產生偏差，在接下來的研究中會深入完善該問題。