遙感生態(tài)指數(shù)在礦山生態(tài)修復(fù)監(jiān)測中的應(yīng)用

陳森強

（廣東省國土資源測繪院，廣東 廣州 510500）

隨著生態(tài)文明建設(shè)的不斷推進，我國正在深入開展廢棄礦山生態(tài)修復(fù)工作，主要目的是減少高污染礦山數(shù)量，力求實現(xiàn)發(fā)展質(zhì)量和生態(tài)環(huán)境的統(tǒng)一協(xié)調(diào)可持續(xù)，尤其是歷史遺留礦山生態(tài)環(huán)境修復(fù)工作迫在眉睫，加快推進廢棄露天礦山生態(tài)保護修復(fù)進度監(jiān)測和效益評價，對于流域區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理和大保護目標(biāo)具有重要意義[1,2]。礦山生態(tài)修復(fù)質(zhì)量與人們生活密切相關(guān)，多角度、準(zhǔn)確、迅速地監(jiān)測區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的重點，如何全面概括區(qū)域生態(tài)環(huán)境的狀況和發(fā)展趨勢，并科學(xué)、系統(tǒng)地評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境也是礦山修復(fù)領(lǐng)域研究的重點。

近年來，國內(nèi)相關(guān)專家學(xué)者在礦山修復(fù)治理和遙感監(jiān)測領(lǐng)域形成了大量研究成果，徐涵秋提出一種純粹基于遙感傳感器，以植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)等自然要素變量來評估城市生態(tài)健康狀況[3]；張靜等將氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）融合遙感生態(tài)指數(shù)進行改進型遙感生態(tài)指數(shù)（ARSEI）的構(gòu)建，實現(xiàn)西安市過去二十年來的生態(tài)質(zhì)量時序監(jiān)測，基于Moran 指數(shù)對西安市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間自相關(guān)聯(lián)系進行分析[4]；孫婭琴等利用融合空天地一體化監(jiān)測手段對長江沿線典型模式的廢棄露天礦山進行生態(tài)修復(fù)情況的持續(xù)監(jiān)測[5]。傳統(tǒng)的生態(tài)修復(fù)成效評估方法以定性為主、定量為輔，因此需要建立量化評價模型對生態(tài)環(huán)境修復(fù)成效進行系統(tǒng)、量化監(jiān)測[6-8]。

本研究基于RSEI 生態(tài)指數(shù)對佛山市西江錳礦區(qū)進行長時間序列、多指標(biāo)的生態(tài)環(huán)境評價，對2017～2021 年間西江錳礦區(qū)修復(fù)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況進行動態(tài)量化監(jiān)測，有利于為佛山市西江錳礦區(qū)生態(tài)環(huán)境工程建設(shè)、監(jiān)測和評價提供重要的參考依據(jù)。

1 監(jiān)測區(qū)域和數(shù)據(jù)

1.1 監(jiān)測區(qū)概況

西江錳礦位于廣東省佛山市高明區(qū)，全區(qū)總面積938km2，礦區(qū)地勢自西南向東北傾斜，屬沖積平原區(qū)。氣候類型為亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，雨熱同季，年平均氣溫27.6℃，平均年降水量為1270mm，平均海拔為228.3m。其中西江畔的錳礦是廣東省內(nèi)已探明儲量最大的獨立錳礦床，規(guī)模達超大型，監(jiān)測區(qū)域2016 年獲得探礦權(quán)和采礦權(quán)，從2019 年開始進行礦山關(guān)閉和生態(tài)修復(fù)治理，本文以該區(qū)域為研究區(qū)，基于RSEI 開展西江錳礦生態(tài)修復(fù)質(zhì)量分析研究。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

1.2.1 錳礦區(qū)采礦權(quán)數(shù)據(jù)

從佛山市普通建筑材料用砂石土礦專項規(guī)劃數(shù)據(jù)庫中獲取西江錳礦區(qū)采礦權(quán)數(shù)據(jù)，坐標(biāo)系和幾何校正后的影像保持一致。

1.2.2 衛(wèi)星遙感影像

研究采用衛(wèi)星遙感影像包括國產(chǎn)光學(xué)影像和美國地質(zhì)調(diào)查局USGS Landsat-8 影像。其中國產(chǎn)光學(xué)影像滿足覆蓋礦區(qū)監(jiān)測的特征波段（綠、紅、紅邊、近紅外波段等）。針對佛山市西江錳礦區(qū)屬于多云雨氣象地區(qū)，選擇少云且空間分辨率及時間分辨率較高的影像。可供參考的（不限于）衛(wèi)星數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)清單

計算RSEI 指數(shù)所使用的Landsat-8 遙感影像出自美國陸地衛(wèi)星計劃，是NASA 和地質(zhì)調(diào)查局USGS 聯(lián)合開發(fā)的中分辨率衛(wèi)星，在GEE 平臺進行影像分析和云計算[9]。主要包括原始圖像，經(jīng)輻射校正的大氣層頂表觀反射率圖像（Top of Atmosphere Reflectance，TOA Reflectance），經(jīng)輻射校正和大氣校正的地表反射率圖像（Surface Reflectance，SR），均已完成幾何精度校正。

1.2.3 礦區(qū)實測數(shù)據(jù)

礦區(qū)實測數(shù)據(jù)包括利用大疆無人機對礦區(qū)進行影像采集及礦區(qū)實地照片等。

2 研究方法

2.1 遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）構(gòu)建

基于Google Earth Engine（GEE）平臺，利用遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Ecological Index，RSEI），含綠度（NDVI）、濕度（Wet）、干度（NDSI）、熱度（LST）四個指標(biāo)，對西江錳礦區(qū)生態(tài)環(huán)境修復(fù)質(zhì)量進行時序量化評價[10]。首先開展主成分分析，對第一主成分進行歸一化處理，得到研究區(qū)的時序RSEI 數(shù)據(jù)成果，并進行生態(tài)質(zhì)量時空特征分析。

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是一種基于傳感器技術(shù)的區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況的評價方法，將植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和裸土指數(shù)等自然因子，分別對應(yīng)植被綠度、地表濕度、熱度和干度，能夠?qū)υ搮^(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行量化評價[11,12]：

公式中，NDVI為歸一化植被指數(shù)；NDSI為干度指數(shù)；WET為濕度指數(shù)；LST為熱度指數(shù)。

（1）綠度指數(shù)

將NDVI指數(shù)作為量化表征植被密度和覆蓋度的指標(biāo)，來表示綠度指數(shù)：

公式中，ρnir和ρred分別為Landsat-8 影像的近紅外波段和紅光波段。

（2）干度指數(shù)

將NDSI指數(shù)來表征干度指數(shù)，具體由裸土指數(shù)（SI）和建筑指數(shù)（IBI）構(gòu)成：

公式中，ρblue、ρgreen、ρswir1分別為Landsat-8 影像的藍光波段、綠光波段以及中紅外波段1。

（3）濕度指數(shù)

將濕度分量表征WET指數(shù)：

公式中，ρswir2為Landsat-8 影像的中紅外波段2。

（4）熱度指數(shù)

將遙感反演得到的地表溫度來表征LST指數(shù)，具體如下：

公式中，LST表達地表實際溫度（℃），k1、k2是定標(biāo)參數(shù)，P（Ts）是黑體熱輻射亮度值；ε為地表比輻射率；τ為大氣在熱紅外波段的透過率；L↑為大氣向上輻射亮度；；L↓為為大氣向下輻射亮度。

首先根據(jù)主成分分析法（PCA）將分量指標(biāo)進行降維處理，將累計貢獻度超85%的特征值作為有效數(shù)據(jù)，若只將第一主成分來表征信息，則不能反映全部有效信息，因此本文融合第一主成分、第二主成分，計算初始生態(tài)指數(shù)RSEI0。為使RSEI0能最大程度體現(xiàn)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀，利用1 減PC1綜合值和PC2綜合值：

為方便指標(biāo)度量和對照分析，對RSEI0進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

公式中，RSEImax為區(qū)域初始生態(tài)指數(shù)的最大值，RSEImin為區(qū)域初始生態(tài)指數(shù)的最小值。經(jīng)過處理的RSEI值介于[0，1]之間，RSEI值越大代表該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越優(yōu)。

2.2 礦區(qū)修復(fù)前后生態(tài)環(huán)境時空變化監(jiān)測和評價

在GEE 云平臺計算西江錳礦修復(fù)區(qū)的綠度、干度、濕度和熱度，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理及主成分分析，由于西江錳礦修復(fù)區(qū)2016 年獲得礦產(chǎn)開發(fā)權(quán)，因此本文計算2015、2017 和2021 年各分量指標(biāo)以及RSEI 影像，并進行時空變化分析，綜合分析礦山修復(fù)區(qū)域的生態(tài)修復(fù)成效，西江錳礦區(qū)各分量指標(biāo)統(tǒng)計如表2 所示。

表2 西江錳礦區(qū)各分量指標(biāo)統(tǒng)計

2.2.1 綠度指標(biāo)時空變化特征分析

研究結(jié)果表明，2015 年至2021 年期間，西江錳礦區(qū)NDVI 指數(shù)整體呈先下降后上升的總體變化趨勢，具體數(shù)值體現(xiàn)為平均值從0.35 降至0.17 再升至0.25，說明修復(fù)區(qū)內(nèi)植被呈先退化后復(fù)綠趨勢。圖1 為NDVI指數(shù)時空分布，由圖可知，2015 年修復(fù)區(qū)內(nèi)NDVI 指數(shù)呈現(xiàn)周邊高、中心低的情況，隨著距離礦坑越近，NDVI 指數(shù)下降越顯著，植被覆蓋度越低。2017 年礦坑位置從內(nèi)到外演變，采坑面積不斷擴大，NDVI 值不斷降低。2021 年，西江錳礦區(qū)已開展生態(tài)修復(fù)工作，廢棄礦坑已進行黃土回填和草植覆蓋，區(qū)域整體NDVI 指數(shù)平穩(wěn)上升。綜上，監(jiān)測區(qū)的植被指數(shù)已有明顯提升，但仍低于該區(qū)域未開采前的生態(tài)環(huán)境狀態(tài)。

圖1 NDVI指數(shù)時空分布

2.2.2 干度指數(shù)時空變化特征分析

用NDSI 指數(shù)（含裸土指數(shù)SI 和建筑指數(shù)IBI）來體現(xiàn)研究區(qū)的土地干燥水平，數(shù)值越大說明該區(qū)域植被覆蓋水平越差，地表裸露范圍越大，NDSI 指數(shù)保持在[-1，1]區(qū)間。由表2 可知，礦區(qū)內(nèi)平均NDSI 指數(shù)呈先下降后上升態(tài)勢，2015 年至2021 年，NDSI 指數(shù)從-0.065 減少至-0.066，再增加至-0.044，整體波動不大。圖2 為西江錳礦區(qū)NDSI 指數(shù)時空分布，由圖可知，NDSI 指數(shù)總體呈現(xiàn)礦坑周邊高、中心低的特征，礦坑邊緣位置區(qū)域的NDSI 指數(shù)越低，說明人為破壞現(xiàn)象越少，處于土壤初始狀態(tài)。2021 年經(jīng)過生態(tài)修復(fù)治理，礦坑周邊已經(jīng)基本恢復(fù)成土場，礦區(qū)NDSI 指數(shù)平均水平相對下降。這表明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在逐漸回升，初步完成生態(tài)修復(fù)任務(wù)。

圖2 礦區(qū)NDSI指數(shù)時空分布

2.2.3 濕度指數(shù)時空變化特征分析

WET 指數(shù)與地表水分直接關(guān)聯(lián)，數(shù)值大小體現(xiàn)植被周邊環(huán)境中的水分含量。采用濕度分量WET 指數(shù)反映土壤濕度，指數(shù)保持在[-1，1]區(qū)間。由表2 可知，2015 年至2021 年，礦區(qū)整體平均WET 指數(shù)呈現(xiàn)先升后降的趨勢，整體變化趨向平緩，保持在[-0.02，0.02]之間。圖3 為西江錳礦區(qū)WET 指數(shù)時空分布，從三期影像變化來看，整體波動不大，由此可以看出，修復(fù)區(qū)整體土壤含水量基本持平，WET 指數(shù)已基本恢復(fù)，修復(fù)效果較好。

圖3 礦區(qū)WET指數(shù)時空分布

2.2.4 熱度指數(shù)時空變化特征分析

本文基于遙感影像地表溫度反演得到的實際地表溫度來表示LST 指數(shù)，數(shù)值越高，地表溫度越高，直接影響區(qū)域內(nèi)動植物生存狀態(tài)。由表2 可知，2015 年至2021 年，西江錳礦區(qū)夏季平均地表溫度呈現(xiàn)逐步上升趨勢，2015 年地表平均溫度約為15.93℃，2017 年升高至20.04℃，2022 年升至21.40℃。結(jié)果表明，LST 指數(shù)與NDVI 指數(shù)呈負相關(guān)關(guān)系，植被的熱輻射能力小于裸露地面，植被生長越茂盛，降低地表溫度的效果越明顯。圖4 為西江錳礦區(qū)LST 指數(shù)時空分布圖，由圖可知，礦區(qū)溫度升高較為明顯，從地表溫度的變化范圍可以看出，該區(qū)域經(jīng)過生態(tài)修復(fù)，未恢復(fù)至未開采前的自然狀態(tài)與溫度有很大關(guān)系。

圖4 礦區(qū)LST指數(shù)時空分布

2.2.5 遙感生態(tài)指數(shù)時空變化特征分析

對上述指數(shù)進行主成分分析，并計算礦區(qū)RSEI 指數(shù)，具體分析結(jié)果如表3 所示。由表3 可知，各年份PC1 的主成分貢獻度均小于84%，PC1 和PC2 的累計貢獻度都超過了90%，說明選取PC1 作為單一指標(biāo)對于全部信息的表征效果不如PC1 和PC2 的累計貢獻度，必須將貢獻率作為權(quán)重計算PC1 和PC2 構(gòu)建綜合指標(biāo)初始RSEI0，才能更好地反映該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境修復(fù)狀況。

表3 各分量指標(biāo)主成分分析結(jié)果

計算各指標(biāo)之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)，在99%置信水平P 值均為0.000，均通過顯著性檢驗。相關(guān)性計算結(jié)果如表4 所示，結(jié)果表明，RSEI 與各分量的相關(guān)性均大于0.6，RSEI 與各分指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)中，NDVI、WET 與RSEI 呈正相關(guān)，NDSI、LST 與RSEI 呈負相關(guān)，說明RSEI 值越大質(zhì)量越好。

表4 各指標(biāo)相關(guān)性矩陣

通過計算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得到西江錳礦區(qū)2015 年、2017 年、2021 年的RSEI 指數(shù)影像。為更直觀地觀察生態(tài)環(huán)境的變化情況，將礦區(qū)各年份RSEI指數(shù)按照0.2的間隔區(qū)間分為5 個等級，由圖5 可知，礦坑中心所在位置RSEI 指數(shù)平均值最低，距離礦坑中心位置越遠，RSEI 指數(shù)平均值隨之升高，說明受開采影響越小，該區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。

圖5 西江錳礦區(qū)RSEI指數(shù)時空分布

由于西江錳礦區(qū)內(nèi)礦坑面積不斷擴大，裸土面積增多，導(dǎo)致礦區(qū)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量差的土地面積增加，開采完區(qū)域的生態(tài)環(huán)境則是逐漸變好、良性發(fā)展，尤其是已經(jīng)進行系統(tǒng)恢復(fù)的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境狀況已經(jīng)達到開采前水平，生態(tài)修復(fù)效果良好。由于生態(tài)質(zhì)量轉(zhuǎn)好的相關(guān)區(qū)域面積比生態(tài)治理轉(zhuǎn)壞的區(qū)域少，說明目前礦區(qū)整體生態(tài)環(huán)境還未達到開采前狀態(tài)。

3 總結(jié)

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）可在生態(tài)修復(fù)效果監(jiān)測評估中較好地反映礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化情況。從RSEI 指數(shù)各分量指標(biāo)及綜合指標(biāo)的空間分布來看，由于西江錳礦區(qū)礦坑面積不斷擴大，導(dǎo)致礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量差的土地面積增加，開采完成區(qū)域的生態(tài)環(huán)境則是逐漸變好，尤其是已經(jīng)進行系統(tǒng)恢復(fù)的區(qū)域，生態(tài)環(huán)境狀況達到未開采前水平，生態(tài)修復(fù)效果良好。由于變好的區(qū)域面積略少于變壞的區(qū)域面積，目前礦區(qū)整體生態(tài)環(huán)境還未達到未開采前水平，還需要持續(xù)開展生態(tài)修復(fù)，實現(xiàn)邊開采邊修復(fù)，在最大程度上保護礦區(qū)及周邊區(qū)域的生態(tài)環(huán)境良性發(fā)展。