遙感技術在老撾南里河小流域綜合治理中的應用

向 大 享，姜 瑩，程 學 軍，趙 靜，吳 儀 邦，肖 瀟

(1.長江科學院 空間信息技術應用研究所，湖北 武漢 430010； 2.武漢市智慧流域工程技術研究中心，湖北 武漢 430010)

0 引 言

在全球氣候變化和人類活動等多因素影響下，瀾湄流域部分地區洪旱災害頻發，嚴重威脅當地居民的生命財產安全。遵循綠色可持續發展理念，結合瀾湄國家的經濟社會發展需求，選擇居民生活水平亟待提高、生態環境保護需求迫切的典型小流域，制定小流域綜合治理實施方案。通過實施水土流失防治、生態環境修復、人居環境改善、經濟發展提升等綜合治理項目，建立綠色發展樣板工程，全面落實瀾湄水資源合作。

小流域綜合治理是一項復雜而艱巨的工作，需綜合考慮經濟、社會、生態、環境等多要素的影響[1]。以小流域為單元，在全面規劃的基礎上，合理安排農業生產、居民生活、產業發展等各方面用地，因地制宜布設各項水土流失綜合治理措施，實現自然資源的保護、改良與合理利用，充分發揮水資源、土地資源等自然資源的生態、經濟和社會效益，實現綜合效益的提升與穩定[2]。

遙感技術可以快速準確地提供小流域水土流失綜合治理研究所需的各種數據與信息，在小流域綜合治理工作中具有廣闊的應用前景[3]，為水土流失動態監測、水土保持規劃、工程設計、效益評估等提供準確、快速的手段，為決策提供全面、科學、準確的依據[4]。趙輝等總結分析了基于空間技術的小流域監測思路、監測內容和監測指標，提出了小流域綜合治理遙感動態監測的設想[5]。李壁成詳細闡述了小流域水土流失與綜合治理遙感監測的理論和技術方法[6]。馬青以黃土高原原州區黃堡小流域治理為對象，探討了遙感手段在小流域綜合治理監管中的示范作用[7]。

本文著重開展序列高分辨率遙感數據在瀾湄小流域劃分、現狀監測、綜合治理工程設計及治理效果評估等工作中的應用潛力分析研究，從而拓展遙感技術在瀾湄小流域綜合治理中的應用。

1 研究區概況

本文以老撾人民民主共和國南歐江流域豐沙里省境內南歐江五級電站樞紐區左岸南里河小流域為研究對象，河流流經新建移民村陽鄂村，該區域存在基礎設施不全、農業生產方式落后、水土流失情況嚴重等現象，符合小流域綜合治理示范選址條件。

南里河小流域屬亞熱帶濕潤氣候，雨量充沛，一般年均降雨量2 500～2 800 mm，降雨集中在每年5～9月。年平均溫度 26.5°，最高氣溫(6月平均溫度)38°，年平均相對濕度為68%。

1.1 飲用水現狀

陽鄂村主要用水為當地山泉水，主要處理過程為在主體水存儲設施上級設置簡易沉淀池及澄清池。陽鄂村用水處理設施較為簡易，水源安全情況得不到保障。陽鄂村水源是淺層地下水，可能攜帶泥沙、腐葉、動物排泄物等污染物，或者沖刷溶解了部分土壤和巖石中的化合物，水中微生物和化學指標超出生活飲用水標準，特別是微生物指標易超標，水質極不穩定。目前的水處理設備很難保障當地居民的飲用水安全需求。

1.2 人居環境現狀

由于陽鄂村環衛基礎設施建設嚴重滯后，垃圾處理簡單、隨意，居住分散、垃圾處理池數量少，無法滿足需求。同時，村民對于垃圾的危害性認識不足，衛生意識落后、環保意識淡薄，農民將生活垃圾棄置于河道、路旁、屋前屋后的現象十分普遍。

1.3 水土流失現狀

研究區域水土流失隱患主要集中在面蝕和溝蝕。面蝕的主要原因是當地處于老撾北部高中山區，總體地勢北高南低，坡度較大。此外，當地刀耕火種的原始種植方式會對生態環境造成破壞，大規模的森林植被砍伐，易造成嚴重的水土侵蝕，加劇土地沙化、滑坡和泥石流等自然災害。

2 遙感數據來源

本文主要使用中國高分二號衛星、美國Landsat衛星、歐空局Sentinel衛星3種遙感數據，開展瀾湄國家小流域綜合治理相關應用的監測與計算。高分二號衛星搭載有2臺高分辨率1 m全色、4 m多光譜相機。衛星下點空間分辨率可達0.8 m。Landsat 8陸地衛星擁有7個光譜波段，空間分辨率為15～60 m不等；時間分辨率為16 d。哨兵2號是高分辨率多光譜成像衛星，分為2A和2B這2顆衛星，攜帶一枚多光譜成像儀(MSI)，主要用于監測土地環境，可提供有關陸地植被生長、土壤覆蓋狀況、內河和沿海區域環境等信息。從可見光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率，在光學數據中，哨兵2號數據是唯一一個在紅邊范圍含有3個波段的數據，這對監測植被健康信息非常有效。

3 應用實例

3.1 小流域劃分

小流域劃分應從形態特征、地表徑流、特殊地形處理等方面遵從以下幾點原則[8]：以自然地形地貌為基礎，盡量保證小流域形態特征完整；應與各級流域邊界無縫對接，不能橫跨上級流域；應充分考慮地表匯水關系；可適當考慮水庫、水閘、橋涵等水利工程設施和村莊、居民點的位置，對于流域出口附近的村莊或居民點，可按屬地關系適當調整小流域界線，盡量保證歸屬關系一致。

依據以上原則，本文使用2020年2月6日GF-2影像數據、ASTER GDEM 30 m數字高程數據、水系等基礎數據，通過洼地填充、水流方向計算、匯流累積量計算等水文分析方法，自動提取溝道和微流域分水線并進行平滑處理，確定水流出口位置節點，保證微流域分水線正確、溝道連續完整、出水口位置準確。建立微流域及溝道相互之間的拓撲關系，同時結合遙感影像修訂異常的線段和節點數據，最終形成流域劃分結果。南里河小流域劃分結果如圖1所示。

圖1 南里河小流域劃分結果Fig.1 Division results of the small watershed of Nanli River

從圖1可以計算出，南里河小流域面積約為18 km2，小流域邊界線基本為山脊線，是一個相對獨立、完整、封閉的小流域，是小流域綜合治理示范的最佳選擇。小流域內多灌木叢林，大部分區域為原始叢林，植被條件較好。

3.2 小流域下墊面遙感監測

3.2.1植被覆蓋度

植被覆蓋度是指植被垂直投影面積占土地總面積之比[9-12]。通過像元二分模型把歸一化植被指數(NDVI)轉化成植被覆蓋度(FVC)，計算公式如下：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

式中：NDVIsoil，NDVIveg分別為南里河小流域無植被覆蓋像元和完全植被覆蓋像元的NDVI值，即整個區域內NDVI的最大、最小值，兩者取值較大程度影響著植被覆蓋度的計算精度[13]。為了最大程度削弱光譜成像奇異值帶來的影響，本文分別取累計頻率為5%和95%的NDVI值作為兩個因素取值，依據GF-2影像計算的2020年2月南里河小流域植被覆蓋度如圖2所示。

圖2 南里河小流域植被覆蓋度Fig.2 The FVC of Nanli River small watershed

由圖2可以看出：大于30%覆蓋度的區域占小流域總面積的91.2%，覆蓋度低于30%的區域為當地人民采取刀耕火種方式開墾的耕地，人為干預較大且生產方式不合理，導致植被覆蓋度較低。

3.2.2土地利用

土地利用/覆蓋變化信息是區域氣候與環境研究的基礎，是小流域綜合治理規劃的信息支撐。本文基于面向對象的隨機森林算法對小流域土地利用進行分類[14-15]。結合ESP(Estimation of Scale Parameter)評價工具得到最優分割尺度的范圍，并綜合考慮各地物類型的分布特點，通過逐次調整分割尺度大小進行反復試驗來確定最佳的分割尺度，達到最佳分割結果。綜合考慮各分割對象的光譜、幾何、紋理等特征，利用隨機森林算法構建的分類規則進行土地利用分類，結果如圖3所示。土地類型以有林地為主，均勻分布在南歐江小流域各地區，其次是坡耕地，主要分布在小流域的北側。南里河小流域土地總面積18.87 km2，各植被覆蓋類型如表1所列。

3.2.3坡度

坡度作為重要的地形因子，是土壤侵蝕監測與評價、土地利用與水土保持規劃等領域最常用的地形因子指標，在通用土壤流失方程式中，坡度是其中的重要參數因子。坡度算法是在指定空間參考系中坡面z=f(x，y)，對z分別求x與y方向的偏導p與q，坡度α表示為p與q的函數：

圖3 南里河小流域土地利用Fig.3 The land use types of Nanli River small watershed

表1 土地利用類型占比

本文基于從地理空間數據云下載的ASTER GDEM 30 m數字高程數據，采用基于正交曲線坡面的坡度計算方法，計算得到南里河小流域坡度如圖4所示。

圖4 南里河小流域坡度Fig.4 The slope of Nanli River small watershed

南里河小流域以山地地形為主，絕大部分地區為山區，高程為343～1 768 m之間。根據南里河小流域土地不同坡度分級分析，5°以上坡度面積為18.66 km2，占總面積的98.89%，如表2所列。從坡度分布來看，坡度以15°～25°為主，25°～35°次之，該小流域水土流失程度較大。

表2 坡度分級占比Tab.2 Slope degree classified

3.2.4水土流失遙感估算

根據中國土壤侵蝕分類分級標準，結合老撾南里河小流域土地利用及坡度分級實際情況，采用中國土壤流失方程CSLE計算土壤侵蝕模數，將流域土壤侵蝕分為微度、輕度、中度、強烈、極強烈和劇烈。采用坡度及林草蓋度等指標疊加分析的方法確定水土流失面積及強度，具體分級方法如表3所列，南里河土壤侵蝕強度如圖5所示。

表3 水力侵蝕強度分級標準Tab.3 Water erosion intensity classification standard

圖5 南里河土壤侵蝕強度Fig.5 Soil erosion intensity of Nanli River small watershed

根據2020年遙感解譯結果可知，總水土流失面積為1.04 km2，占研究區總面積的5.49%。其中輕度流失面積為0.04 km2，占研究區面積的0.21%；中度流失面積為0.31 km2，占研究區面積的1.65%；強烈流失面積為0.55 km2，占研究區面積的2.94%；極強烈流失面積為0.12 km2，占研究區面積的0.65%；劇烈流失面積為0.08 km2，占研究區面積的0.04%。流失強度以微度為主的，占研究區面積的94.51%。

通過對南里河小流域下墊面植被覆蓋度、土地利用、坡度以及水土流失進行遙感監測與計算，從面上掌握了小流域總體情況：小流域相對比較獨立封閉，適合綜合治理示范選點；小流域內平均坡度較大，農業耕作方式落后，作物單一，水土流失現象嚴重，同時居住人口較多，有必要加強長期的基礎設施、資源保持和技術能力的建設。

3.3 小流域綜合治理規劃設計

通過遙感監測與計算、現場調研與數據采集等多種方式對小流域綜合治理區進行了下墊面基礎調查與分析，結合水土流失情況、生態環境、房屋分布、農業生產方式等現狀條件，從人居環境改善和水土保持工程防治兩方面開展了小流域綜合治理規劃設計，主要包括飲用水安全保障設施、垃圾處理設施、谷坊工程、坡改梯工程、經果林工程等建設內容。

3.3.1人居環境改善設計

基于村鎮環境治理區中居民飲用水源位置、村舍分布、居民用水需求等，針對居民飲用水供水及處理上存在的問題，結合現有供用水管道線路與布局，運用生物慢濾水處理技術，設計集中式生物慢濾供水措施，在陽鄂村原有管網基礎上加裝凈水設施，有效解決居民飲水安全問題，降低飲用水安全事故發生風險。

同時，由于陽鄂村地處偏遠，經濟、交通條件較差，陽鄂村主要垃圾類型是生活和廚余垃圾，其他垃圾占比極小，已修建的占地面積達80 m2的垃圾填埋坑足以滿足相當長一段時間陽鄂村的其他垃圾填埋需求，面臨的主要問題是：村落房屋分散且均位于河道兩岸，垃圾收集池較遠、疏于管理且村民垃圾處理意識較淡薄以及其他垃圾被隨意棄置于河道而導致的水環境污染風險。針對上述痛點，利用遙感影像進行空間規劃布局，在A、CD、E區增設3處垃圾收集池，垃圾分類處理宣傳標識牌，如圖6所示。

圖6 小流域綜合治理總體布局Fig.6 The overall layout of Nanli River small watershed management

3.3.2水土保持防治工程措施設計

水土保持工程措施是小流域綜合治理的重要手段，結合南里河小流域地形地貌、河流水系、農業生產方式等特點，利用遙感影像及地形數據，在陽鄂村上游南里河左側支流設計二級谷坊，在支流右側坡地建設三級坡改梯治理工程，并在坡改梯上種植經果林，樹種包括芒果樹、紅毛丹樹、龍眼樹、橘子樹等。人居環境改善與水土保持防防治工程措施總體布局如圖6所示。

3.4 小流域綜合治理效果評估

采用遙感和地理信息系統技術、野外調查、社會調查與室內實驗相結合的方式，通過實例選取、理論推導等方法確定小流域綜合治理效益評估指標集[16]。利用主成分分析方法篩選出小流域綜合治理生態效益、經濟效益、社會效益二級評價指標，再運用層次分析法對生態、經濟、社會及綜合效益進行了科學、系統地分析與評價[17-18]。依次計算各層因素對目標的總排序權重，獲得小流域綜合治理效益評價因素的權重，如表4所列。

表4 小流域綜合治理效益評價因子權重Tab.4 Benefit evaluation factor weight of the small watershed

植被指數變化指標采用2021年3～8月期間多源遙感影像計算得來，3月9日、3月25日、5月12日、5月28日為Landsat數據，4月1日、4月16日、4月21日、6月20日為Sentinel數據，計算結果如圖7所示。

圖7 2021年南里河小流域NDVI變化Fig.7 The NDVI change of Nanli River small watershed in 2021

由圖7可以看出，整個小流域植被變化3～6月呈上升趨勢，符合季節變化規律。本文分別隨機選擇了南里河小流域綜合治理點和非治理點，兩點的NDVI變化曲線如圖8所示。

從圖8可以看出：非治理點的NDVI均大于0.65，整體較高，且增長趨勢較平穩；治理點的NDVI整理偏低，均低于0.65，在3月份有一個突變，主要是因為剛施工結束，由基本完全裸土地表變為稀疏的經果林地，4～6月份保持較緩的平穩增長態勢，經果林地成活率高，長勢較緩，這說明生態效益已初步體現。

由于該小流域綜合治理工程于2021年3月完工，還未達到效益凸顯的時長(一般為5～7 a)，其經濟效益還未很好體現，故僅選擇經果林成活率、災害防護率等作為經濟效益分析指標。根據現場調查統計，經果林成活率100%，同時有效減少原有坡地的水土流失，經濟效益未來可期。

小流域綜合治理工程完工后，項目組從人居生活改善與生態環境治理、小流域綜合治理建設成效、后期運維意愿、未來小流域綜合治理展望4個版塊開展了問卷調查，共收集了30份完整的問卷。從問卷結果中提取出人居環境改善滿意度、基礎設施完善程度等參數作為社會效益分析評價指標，據統計2個指標取值均很高，說明本治理工程的社會效益明顯，治理區內居民獲得感強。

圖8 治理點及非治理點植被變化對比曲線Fig.8 The NDVI change curve of management and non-management

4 結 論

(1) 利用遙感數據實現了瀾湄國家典型小流域劃分、小流域內下墊面土地利用、植被覆蓋度、坡度、水土流失等要素自動監測與提取，從時間尺度、空間尺度提升了小流域綜合治理基礎數據水平。

(2) 在利用遙感與GIS手段開展瀾湄國家典型小流域劃分、下墊面要素監測的前提下，綜合分析小流域空間布局，為小流域綜合治理選址、規劃設計提供基礎數據支撐，有效提升小流域綜合治理前期工作效率及質量。其成功應用改變了以經驗為主、現場調研為輔的工作方式，提高了科學化、自動化程度，可有效解決實際工作中存在的成效低、進度慢、監測監督不力等問題。

(3) 基于多源時序遙感數據及問卷調查數據，利用層次分析方法開展了瀾湄國家示范小流域綜合治理效果評估，從時間軸和空間軸分析了治理后的變化情況，初步評估了治理工程的生態效益、經濟效益，結合工程實施后問卷調查結果表現出的較好社會效益，開展了綜合效益評估，結果顯示工程實施結束半年后已有較好的綜合效益，更好的綜合效益將在2027年后凸顯。

(4) 本文初步探討了遙感技術在瀾湄國家小流域綜合治理中的應用潛力，取得了一定的成效，提升了小流域綜合治理信息化水平。但如何提升遙感技術在典型小流域綜合治理中的應用面及應用深度需持續研究，通過大量研究實踐形成一套行之有效的應用標準是未來工作的重點方向。