应用遥感技术监测内蒙古河套灌区盐碱地动态变化

#应用遥感技术监测内蒙古河套灌区盐碱地动态变化安永清1，屈永华2,高鸿永二伍靖伟3,陈爱萍1（1•内蒙古河套灌区义长灌域管理局，五原015100;2北京师范大学/中科院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室，北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室， 北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京 100875;3.水资源与水电工程科学国家重点实验室 武汉大学，武汉430072）摘要：及时监测土地利用的动态变化是合理利用土地并进行土地开发.保持良好的土地生态环境的重要环节，是实现区域可持续发展的保障。利用遥感技术动态监测土地利用和土地覆盖状况具有快速、 准确、及时的特点。本文基于TM和IRS影像，利用土壤线特征选择训练样区，结合最大似然法，对内蒙古河套灌区不同年度的四幅影像进行了分类，通过建立地表真实区验证分类精度，并对分类结果进行了比较与探讨。关键词：河套灌区；盐碱地；遥感；土壤线；时相；分类引言土地资源是人类基本的生产资料和生存的重要环境条件。 管好用好土地资源，不仅要掌握土地资源数量，同时要了解其质量状况。离开土地质量，土地面积是不具有实用价值的，荒漠化、盐碱化是土地退化的重要表现。内蒙古河套平原，是我国重要的粮油生产基地，位于内蒙古自治区西部，在黄河“几”字形的左上角，北依阴山南临黄河，东邻草原钢城包头市，西接乌兰布和大沙漠，处于华北与西北的连接带上。河套平原平均海拔在1000米以上，属温带大陆性气候，多年平均降水量176mm,多年平均蒸发量达2056mm,是降水量的11.7倍，降水少而蒸发强，是典型的干旱少雨地区⑴。在我国西部干旱半干旱地区，干旱的荒漠气候、富含盐分的母质、地表和地下水动力作用以及特殊的地形等因素的综合作用下， 形成了大面积的土地盐碱化现象［2］。盐碱化会引起土壤板结、肥力下降、作物减产、弃耕和土地撂荒等诸多后果［3］。河套平原上的盐碱化土地是比较严重的，盐碱程度较重且分布广泛，在一定程度上制约着河套灌区经济持续快速的发展。因此，有必要对灌区的土地类型进行普查，了解灌区内土地利用现状。在LandSat和SPOT卫星之后，中巴资源卫星CBERS、印度IRS、北京1号等许多新的地球资源卫星开始发射，计算机硬件性能与普及程度极大提升，遥感图像处理软件逐步集成使用，遥感技术全面快速地发展，利用遥感技术对灌区土地进行普查成为现实，尤其是对盐碱地的分布与变化进行动态监测是普查中的重点。相比传统的土地普查方法，利用卫星遥感影像对土地类型进行普查在经济性、时效性等方面无疑具有十分明显的优势。土壤线特征2.1土壤线土壤在红和近红外波段反射率之间存在线性关系，即土壤线 ⑷。土壤线能较好地描述不同土壤类型的光学特性，不同类型的土壤在土壤线上有不同的位置区间，可用于区分盐碱土和其他不同类型的土壤。2.2基于IRS遥感卫星的土壤线特征下面是2006年3月8日印度IRS卫星河套灌区中游试验区影像，

这个时节河套地区植物还未生长，土壤含水率较低。经实地考查、取样、定位，在原影像上标明了各种地物，再以该影像的红波段为横轴,近红外波段为纵轴，生成了中游实验区的土壤线散点图，见图 1。图1图1中游实验区影像和影像散点图再根据不同地物固有的反射值差异，利用目视解译和实地查勘相结合方法，通过反复比对与调整，实验区的不同地物在散点图中可找到其图2试验区不同地物在散点图中的位置

说明与分析：通过图1和图2可以看出，实验区的散点呈明显的线性关系，在散点的中上端是土壤部分，散点集中，方差小，像元相对比较单一，受水分与植物的影响不明显；在散点中下端，在近红外波段有明显的下降，表现出水吸收的特征。盐碱地（红色区域，这里的盐碱地指长有少量盐生植物或寸草不生的中重盐碱地， 一般无法耕作）处于散点土壤线的上端，其在红和近红外的DN值大于其它类别；湖泊由于水对光的吸收作用处在散点土壤线的最下端， 因水深的不同和水生植物的影响，散点比较分散；沙丘、非盐碱地、村庄等地物在红与近红外波段的DN值大于湖泊小于盐碱地，村庄对近红外的反射值较高而处于散点的上端；沙丘在红和近红外波段的DN值大于非盐碱地，但二者在近红外波段有重合的部分；散点图中的白色部分不能判定其类别归属，但分类时可根据相似概率自动判定其应归属的类别。由此可见，通过土壤线，可以在影像散点图中找到各种地物的对应位置。河套灌区土地分类3.1影像时相选择遥感卫星影像分类通常用多光谱数据来进行。地物的光谱反射是多种因素共同影响的综合效应，其特征主要由矿物组成、地表形态、土壤水分、植物生长状况等因素决定⑴。季节变化引起的土地覆被发生变化，对盐碱土信息的提取会造成干扰，增加遥感变化检测的难度。雨季盐会溶解，且水分的光谱吸收特性不仅直接影响土壤的光谱特征，同时水分还控制盐分垂直运动和物理化学性质的表现， 从而影响盐碱化土壤的遥感信息表现⑷。初生的绿色植物会增高近红外波段的反射值，对土壤的光谱信息产生极大的干扰，出现类型混淆。所以，土壤分类应选择在干季，把水分和植物的对分类影响降到最低，提高分类精度。因河套平原到了秋季收割结束要秋浇保墒，虽降雨很少但土壤含水率很高，所以此次分类所用影像为河套地区春季影像。另外，春季为泛盐季节，干旱多风，地下盐分运移到地表，盐渍土表层出现盐霜、盐壳、盐皮，地表反射率高，在影像上易于识别 [5]。3.2分类方法常用的分类方法有监督分类和非监督分类，监督分类同非监督分类相比，可选择性地决定分类类别，从而避免出现一些不必要的类别，且能通过检查训练样本来决定训练样本是否被精确分类，从而能避免分类中的严重错误，在有针对性的分类中得到广泛运用 ⑸。所以此次分类采用的是监督分类中最常用的最大似然法。 监督分类的关键是选择训练样区，利用土壤线特征在散点图中划定各类别区间选择训练样区需要同目视解译充分结合起来，这需要分析者对所要分类的区域有一定程度的了解和很好的实地调查研究。3.3河套灌区分类结果为了比较河套灌区近二十年的土地覆盖变化，尤其是盐碱地的动态变化，采用监督分类中的最大似然法对1988年4月4日、1996年4月21日、2001年3月3日、2006年3月8日影像进行了分类。由于获取的影像覆盖范围不同，除了2006年影像包括全部河套灌区，2001年影像几乎包括全部河套灌区，其余两幅只包括河套灌区大部，其中以1988年影像欠缺部分较大，下面是各年度影像分类图，左列为河套灌区原图像，右列为分类图像。见图3。

图3河套灌区1988、1996图3河套灌区1988、1996、2001、2006年卫星影像和分类图像因各年度影像大小不同，所以总面积不相同，但各类别面积在总面积中所占比例也能反映土地的覆盖变化。鉴于利用土壤线划分土地类别时只能定性划分，而不能定量划分的问题，即存在一定的主观性,所以得出的分类结果要进行认真的误差验证，如精度不能满足要求，要反复重新选取训练样区进行分类，直到达到需要的精度，才有利用价值。下面1988、1996、2001、2006年度土地覆盖面积与比例的汇总表，见表1表1不同年度分类结果汇总表\年、类\度别、19880404199604212001030320060308面积（万亩）比例面积（万亩）比例面积（万亩）比例面积（万亩）比例盐碱地154.9413.95%165.0610.44%158.849.25%149.058.67%非盐碱地577.8652.03%876.3855.45%1013.6259.06%1039.2360.42%湖泊27.882.51%72.454.58%112.626.56%128.567.47%沙丘349.8931.51%466.6829.53%409.1223.84%379.4022.06%城镇22.191.29%23.691.38%总计1110.58100%1580.57100%1716.39100%1719.94100%为了直观比较，根据表1生成的柱状图，见图41988、1996、2001、2006年度分类图各类比例图4 1988、1996、2001、2006年度分类图各类比例对比需要说明的是，因影像地面分辨率和光谱分辨率的原因，较小的地物在影像上无法识别或分类精度较低，所以非盐碱地类包括耕地、村庄、树林、道路、渠沟等地物，沙丘地包括沙丘和沙性土地，水体包括湖泊、低洼积水等。另外，在1988年和1996年的图像分类中没有分城镇类，因当时城镇规模不大，在分类时同非盐碱地相混淆，于是合并到非盐碱地类中，而2001年和2006年城镇规模较明显，与其它类可分性较好，于是单独分为一类。从图4中可以很明显看出，随着年代的推移，河套灌区的盐碱地和沙丘地所占比例在呈下降趋势，非盐碱地呈上升趋势，水体的比例也在上升，城镇所占比例2006年比2001年略为上升。需要注意的是，上述得出的分类结果并不完全准确，分类时图像分辨率、各波段组成和波长、图像清晰度、以及原始图像经过镶嵌、配准、剪切、校正等各种影像处理会丢失一些图像中的信息等等，所有这些因素都会对分类结果产生变化。精度评价4.1精度评价方法精度评价对于遥感分类是很重要的，分类图像的精度直接影响到对分类数据进行研究的合理性，以及实际运用的价值。分类图像精度是指分类图像和一幅假设准确的图像（参考图）之间的吻合度，但实际中要取得准确的图像是不现实的，因而，大多时候都是利用建立真实地表区与分类图进行对比，即在分类图中有多少像元与建立的真实地表区吻合⑸。精度评价最常用的方法是建立误差矩阵（也称混淆矩阵），以此计算各种统计量，得出各类别的精度指标。在基于类别与类别比较的基础上，误差矩阵比较已知的参照数据（真实地面数据）与对应的自动分类的结果。误差矩阵为方阵，它的行与列的数目相等，并且与要进行精度评价的类别的数目相等。4.2分类图像精度评价因为已无法取得1988、1996、2001年的真实地表区，所以只对2006年的分类结果进行误差验证，因所用分类方法一样，误差验证结果对另三幅分类图像分类精度也具有很好的参考价值。 下面是2006年3月8日分类图像误差矩阵表，见表2。表22006年3月8日分类图像误差矩阵表直/、实地面类另y被 评 价 的 图 像盐碱地非盐碱地水体沙丘地城镇总和盐碱地289931830375298210234282非盐碱地609118220113130178726131703水体131960182275176465190730沙丘地386711017249:54566114770846城镇31444151743312133821总和335131334711841816065649561461382制图精度漏分误差用户精度错分误差盐碱地86.51%—13.49%—84.97%15.43%非盐碱地88.57%11.43%89.76%10.24%水体98.97%1.03%95.57%4.43%沙丘地89.96%10.04%77.02%22.98%城镇66.83%33.17%97.93%2.07%总体精度417175/461382=90.4186%KappaCoefficient=0.8667从上表中看出，水体的分类精度 98.97%最高，城镇的分类精度66.83%最低，盐碱地的分类精度是 86.51%，非盐碱地的分类精度88.57%，沙丘地分类精度89.96%，总体分类精度是90.4186%，Kappa系数为0.8667。根据分类精度指标显示，影像的分类结果具有较高准确率，对研究河套灌区的土地覆盖类型年代变化有很好的参考作用。但是 ，利用精度评价检验区建立误差矩阵进行精度评价有很大的局限性， 得出的精度指标主要是描述分类图中各类别有多少像元正确的归到各自的精度评价检验区（一般是建立真实地表区）内，而对检验区以外的像元是否被正确分类并没有进行统计。所以，还应该利用简单随机采样、聚点或集群采样、分层采样等进行实地采样验证，最终得出总体和各类别的分类精度值［5］。5总结与讨论本文利用土壤线特征对灌区内大的土地类别进行识别与分类， 利用不同年度的四幅影像分类比较了灌区近二十年的土地覆盖变化， 提供了灌区近二十年来的土地覆盖的动态监测数据。 不足的是，无法对土地类别进行细分，如无法通过土壤线特征对土地盐碱轻重程度进行定量分析。因地下水埋深和矿化度与盐碱化程度有着明显的相关关系［6~7］，所以应结合灌区地下水位、地下水矿化度，通过实地考察和经验判断并结合实验室化验数据，进一步研究地下水水位和矿化度变化对盐碱地的产生的影响。从分类结果可以看出，河套灌区的盐碱地和沙丘随年代的推移呈下降趋势，但仍然占有较大比例，在一定程度上制约着灌区经济的快速发展。引起土地覆盖变化的原因是多方面的，需要结合气候变化、地下水埋深和矿化度、人为改造等因素进行总结和探索其相关关系。

3020zz2.zz3.zb1.zz4.zb2.zz5-b4zz7.zb5.zz9.zb6.zzICEblOzb7.zb8.zb9.参考文献1203020zz2.zz3.zb1.zz4.zb2.zz5-b4zz7.zb5.zz9.zb6.zzICEblOzb7.zb8.zb9.参考文献12040010600800Wavelength1000400[1][2][3]高鸿永,伍靖伟,等.地下水位对灌区生态环境的影响 [J].干旱区资源与环境,2008,22(4^