汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测_赵旦

1007-4619(2014)04-0958-13Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报
汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测
赵旦，张淼，于名召，曾源，吴炳方
中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京100101
摘要：2008年汶川8．0级特大地震对当地的生态系统造成了极大的破坏，为了评估5年来灾区农田和
森林植被的恢复情况，利用逐年机载高分辨率遥感影像，结合星载遥感数据和地面调查数据，开展了灾区农林植被恢复状况监测。

在农田恢复监测方面，
结合2008年地震发生后以及2013年5月中旬的机载高分辨率遥感数据，采用目视解译的方式对汶川地震中受损农田的恢复状况进行监测与评估，同时利用GVG （GPS 、Video 和GIS ）农情采样系统的作物种植成数调查结果，分析了灾后作物种植结构的变化。

结果表明，灾区1592ha 受损农田，5年后仅有约17．5%得到了恢复和耕种使用。

就耕地利用强度而言，重灾区耕地利用率较高，作物种植结构没有发生重大变化。

在森林恢复状况监测方面，对典型区（岷江干旱河谷区和盆周山地区的3个重点区域）采用目视解译方式识别出森林变化，并结合大区域尺度规一化植被指数（NDVI ）时间序列变化分析，对整个灾区的森林损毁和恢复情况做出评价。

监测结果显示，汶川县、什邡市和绵竹市的森林植被恢复情况总体较好，但是一些坡度较大的损毁区、次生灾害频发区的森林尚未恢复，大区域尺度的统计结果显示，地震重灾区的46381ha 重度损毁森林植被和177025ha 中度损毁森林植被区域，完全恢复的区域占13．52%和25．84%，部分恢复的区域都占到50%。

在自然恢复较为困难的区域，如汶川县中部和东北部、都江堰市北部、彭州市北部、什邡市北部、绵竹市北部、安县北部及北川县南部等，需要加强人工干预。

遥感监测方法既适用于震后的农田和森林恢复状况动态监测，
也适用于其他自然灾害发生时对灾区农田和森林植被破坏状况进行应急监测，具有实际应用价值和良好的发展前景。

关键词：汶川地震，农林恢复，机载高分辨率遥感影像，目视解译，变化检测中图分类号：TP79
文献标志码：A
引用格式：赵旦，张淼，于名召，曾源，吴炳方．2014．汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测．遥感学报，
18（4）：958－970
Zhao D ，Zhang M ，Yu M Z ，Zeng Y and Wu B F．2014．Monitoring agriculture and forestry recovery after the Wenchuan Earthquake．Journal of Ｒemote Sensing ，18（4）：958－970［DOI ：10．11834/jrs．20143345］
收稿日期：2013-12-11；修订日期：2014-03-03；优先数字出版日期：2014-03-10基金项目：国家高技术研究发展计划（863计划）（编号：2012AA12A307）；中国科学院战略性先导科技专项（编号：XDA05050000）；高分地球观测系
统重点项目（编号：E0204/1112）
第一作者简介：赵旦（1985—），男，博士，助理研究员，从事生态遥感、
LiDAＲ理论与应用研究。

E-mail ：zhaodan@radi．ac．cn 通信作者简介：吴炳方（1962—），男，博士，研究员，从事农业与生态环境遥感研究。

E-
mail ：wubf@radi．ac．cn 1引言
2008年5月12日，四川汶川发生的8．0级地震造成了重大人员伤亡，同时对自然环境也造成了巨大的破坏。

凭借无可比拟的时空连续性和区域覆盖性，遥感手段被第一时间用来评估地震造成的农田森林植被破坏。

王文杰等人（2008）使用光学卫星数据TM 和SPOT 等对重灾区的14个区县生态系统破坏做出
的快速评估认为，森林生态系统破坏面积为50309
ha ，占评估区森林面积的2．8%。

欧阳志云等人（2008）使用震前（2007）、震后（2008）的TM 数据和震后的航空遥感数据对震区17个县市进行了生态系统破坏监测后认为，森林生态系统受损面积为97748ha ，占评估区森林面积的2．72%。

地震对森林生态系统的破坏，造成了四川省碳储备能力的下降。

于文金（2008）通过模型计算认为全省森林生态系统生态服
赵旦等：汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测959
务价值损失达1055．88ˑ108元，综合生态损失为3527．31ˑ108元，遥感数据为模型提供了若干参数。

学者普遍认为大地震造成的生态系统破坏恢复将会是一个长期的过程。

刘彬等人（2008）通过对灾区植被损毁调查分析后认为植被附着层和原有植被层大面积消失或掩埋，形成大量次生裸地以及山体创面集合体，使植物生长发育的附着基质和定居场所等进一步恶化，而景观破碎化程度的增加也会进一步威胁震后植被系统的稳定性及恢复进程。

吴春生等人（2012）通过TM数据对灾区的生态系统恢复进行了评价，认为农田、森林和草地生态系统面积较震后初期分别增加了8280ha、5830ha 和17490ha，但是TM数据往往只能定性地评价恢复情况。

李甜甜（2012）从景观生态学的角度，利用遥感数据分析后认为经过震后3年的恢复，斑块水平的景观形状有所好转，耕地、林地和草地面积有所上升，未利用地面积减少，聚集度下降。

对于汶川震区农田生态系统受损程度的评价研究相对较少，李强子等人（2009）收集了大量可用于耕地受损监测的高分辨率遥感数据，利用灾前灾后的变化监测到震区受损耕地面积为1632．2ha，占评估区农田面积的0．26%。

地震发生时，油菜等作物因已经收割几乎未受影响，而冬小麦主要分布在河谷地带及低山平缓地区，大部分地区冬小麦直接受损不明显，而汶川、茂县、北川、理县、青川和平武等县市因处于山区地带，受地震影响稍大。

对于秋粮作物，由于山区水保措施受到破坏，该地区的秋粮生产将受到间接影响。

李强子等人（2009）给出调整种植结构的建议，从而稳定了该地区的粮食生产。

为了更好地评估和规划汶川灾区生态环境恢复，本文以航空遥感影像和地面调查数据为基础，结合中分辨率遥感数据对灾区地震损毁的农田和森林进行了分析，以评价震后5年的农田和森林恢复情况，并针对存在的问题提出了相应建议。

2研究区与数据
2．1研究区
选择农田损毁严重的11个县作为农田恢复监测研究区，包括汶川、茂县、北川、理县、青川和平武等农田损毁最为严重的山区县市；选取森林覆盖面积较大且处于重灾区的26个县市作为森林恢复状况监测范围，重点关注森林生态系统损失最大的汶川县、绵竹市和损失较小的什邡市（王文杰等，2008），汶川县的森林生态系统属于岷江干旱河谷区，该地区的特点是降水量小、蒸发量大、季节性干湿交替明显、植被覆盖率低、土壤干旱贫瘠和环境极度恶化（王春明等，2003）；而绵竹市和什邡市属于盆周山地区。

地震中，岷江干旱河谷区受到的破坏最大，这是因为该区域为震中所在地，且土壤含水量随海拔高度降低而降低（严代碧等，2006）。

其中11个农田损毁严重的县包含在26个森林破坏严重的监测范围内，图1中展示了农田与森林恢复监测范围与汶川地震缓冲区的分布状况。

2．2汶川地震灾区航空遥感数据及星载数据
2008年汶川地震发生后，中国科学院遥感与数字地球研究所（2013）利用卫星和航空遥感系统，开展了为期一个月的应急监测与灾情评估。

随后，利用航空遥感系统分别于2009年、2010年和2011年又连续开展了汶川地震遥感动态监测。

2013年4月下旬至5月上旬，在汶川灾区进行了第5次航空遥感飞行，覆盖了汶川、绵竹和北川等重灾区。

其中汶川县区域的航空遥感影像为2008年、2009年和2011年；绵竹市区域的航空遥感影像为2009年、2011年和2013年；而什邡市的数据仅有2011年可用。

历年航飞的B4101飞机，搭载的传感器略有不同，其中2013年搭载的光学传感器为光学推扫式数字航摄仪ADS80，在部分区域应用机载激光雷达ALS70以获取地形。

为了获得大尺度的灾害损失及恢复信息，研究基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）的归一化植被指数（NDVI）数据，获取了灾区2007年—2012年的逐旬时间序列NDVI数据。

2．3野外调查数据
汶川地震发生之前，全球农情遥感速报系统（Wu等，2014）为开展冬小麦种植面积估算，于2008年4月20日—5月6日完成冬小麦种植成数调查，该调查通过对GPS、VIDEO摄像头和GIS的综合集成（简称为GVG农情采样系统），用于野外农作物种植结构的采样，估算各行政区划内不同作物的种植比例。

该系统通过实时采集GPS信号，捕捉摄像头采样照片，同时根据GPS位置自动获得GIS属性信息，并记录于数据库中（吴炳方等，2004）。

2008年的GVG农情采样记录了江油、安县和青川等县的作物种植成数（李强子等，2009）。

汶川地震后，为
960Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报2014，
18(4)开展中国不同作物种植面积估算，利用GVG 农情采
样系统（吴炳方等，2004），分别于2008年7月13日—7月31日，
2009年4月9日—4月26日，2009年7月6日—7月29日，
2010年4月5日—4月21日，2010年7月12日—7月30日，以及2013年4月30日—5月6日，
2013年7月25日—8月6日期间完成了2008年—2010年以及2013年四川重庆
地区的夏粮、秋粮作物种植成数调查（图1）。

受地震影响，
其中2008年7月份GVG 调查线路有较大调整（吴炳方和李强子，2004），没能覆盖震区，其余时期的调查线路均穿过震区，对江油、安县、绵竹、
什邡和彭州等县的作物种植成数有地面调查记录。

图1
汶川地震灾后农田和森林植被恢复监测范围与地面调查示意图
Fig．1
Study area and field investigations for monitoring agriculture and forestry recovery after the Wenchuan Earthquake
为了辅助遥感影像的森林恢复检测，在2013年5月初对汶川灾区进行实地调查。

采样点共24个，其分布如图1所示。

24个采样点分布在3个典型区域，分别分布在汶川县、什邡市和绵竹市3个森林恢复状况重点监测县市。

主要记录了每个采样点的地理坐标和实地照片等，并向当地人询问样点的恢复情况。

2．4
土地覆盖数据
使用基于星载遥感数据的ChinaCover 全国土地覆盖数据集对地震灾区的森林损毁情况进行验证。

通过统计比对2005年和2010年的森林研究区土地覆盖类型变化，定性地获得灾区森林植被类型
损毁的具体情况，并将其与研究结果进行比较。

ChinaCover （Wu 等，2012）以TM 和中国环境卫星数据为基础，使用面向对象的自动分割、分类与人工修改方法生成适应中国区域的30m 空间分辨率高精度土地覆盖数据。

ChinaCover 分类系统的一级类与IPCC 系统保持一致，共有6类，二级类采用了由FAO 的LCCS 生成的具有全球统一代码的38
个类型。

其中，2010年数据全国平均精度一级为94%，二级为86%。

3农林恢复监测
农林恢复监测的整体技术流程如图2所示。

赵旦等：汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测
961
图2农田和森林恢复监测研究流程图Fig．2Flowchart for monitoring agriculture and forest recovery
3．1农田恢复监测
3．1．1受损农田恢复状况监测
由于震区地处高山峡谷地区，山体滑坡、塌方和堰塞湖等次生灾害导致农田被侵占和毁坏，同时农田基本都分布在山谷地带，且地块破碎，因此，配合震区的高分辨率航空影像资料，可以采用目视解译的方式进行受损农田的识别（廖克等，2006；徐新刚等，2008；李强子等，2009）。

以李强子等人（2009）的2008年汶川地震受损农田分布图为本底数据，将农田恢复监测的范围约束在2008年受损农田范围内，对于2009年—2012年间因次生灾害新增的受损农田暂不予考虑；在受损农田区域，利用变化检测的方式对2008年—2013年的变化区域进行提取，对发生变化的区域，利用目视解译的方式，判断变化区域是否已经恢复耕作，进而确定是否为已恢复的受损农田；利用2008年—2013年有重叠区域的受损农田恢复状况，外推得出震区受损农田恢复总体状况，并根据行政界限统计各县受损农田恢复面积。

3．1．2震区作物种植结构动态监测
（1）利用GVG农情采样系统估算作物种植成数。

全球农情遥感速报系统为开展中国不同作物种植面积估算，利用GVG农情采样系统（吴炳方等，2004），完成了2008年—2010年以及2013年四川重庆地区的夏粮、秋粮作物种植成数调查（图1）。

夏粮生长季内，调查主要面向冬小麦和油菜两种作物，秋粮生长季作物种植情况调查主要面向玉米、中稻两种作物，同时兼顾了经济类作物的种植比例，以反映震区作物种植结构、种植模式以及种植习惯是否发生重大变化。

（2）利用航空影像提取作物种植成数。

由于汶川地震发生后，震区道路受损现象普遍存在，受此影响，GVG调查线路不能按照原采样路线开展调查，调查结果的代表性受到一定影响。

因此，在GVG农情采样系统调查的基础上，利用抽样的方式获取高分辨率航空/卫星影像，通过目视解译的方式对震区秋粮作物类型进行判读（徐新刚等，2008；杨博和刘义，2008）。

利用5月初的航空真彩色遥感影像，解译出冬小麦地块（图3（a））。

利用土地利用数据对水田和旱地进行区分，结合8月中旬的高分辨率卫星数据，解译出玉米和中稻地块（图3（b））。

识别出大宗作物的种植地块后，通过区域统计的方式计算每个县不同作物类型的种植比例，获取作物种植成数。

3．2森林恢复监测
3．2．1典型区遥航空遥感影像变化分析
针对不同年份的航空遥感影像进行数据配准。

根据野外调查实测的GPS点位对2011年和2013年的遥感影像数据进行了重新校正，然后以这两个年份的数据为基准，与2008年和2009年的数据进行配准。

基于已配准的遥感影像，以野外调查为样本，通过影像的颜色信息查找汶川县和绵竹市的森林损失和恢复情况，并标记一些较大面积的破坏和恢复地块作为样本，与250m分辨率MODIS数据分析
962Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报2014，
18(4)比对。

受航空遥感影像覆盖范围限制，典型区的森
林恢复评价分析主要集中在汶川县和绵竹市。

图3
航空影像上的冬小麦种植地块与其他作物
Fig．3
Visual interpretation of different crops from airborne and spaceborne remote sensing images
3．2．2逐年NDVI 分析
航空遥感数据地面分辨率高，但是其费用昂
贵，不适用于大面积的损失和恢复评估，因此本文以250m 空间分辨率的MODIS NDVI 产品MYD13Q1
为基础数据对地震受灾区域的26个县市的森林损
失和恢复进行分析，
NDVI 数据使用Savitzky-Golay （S-G ）滤波（Savitzky 和Golay ，1964；Tsai 和Philpot ，
1998）以尽量减少云雨等天气影响。

为了更直观地建立NDVI 变化与森林损失和恢复的关系，本文从2006年—2012年的NDVI 数据中分别提取逐年的最大、最小NDVI 值，通过对逐年最大最小NDVI 值的比较，结合航空遥感数据标记的森林损失和恢复地块位置，
提取森林损失和恢复的NDVI 变化特征。

并基于变化特征对大区域的森林变化进行分析与统计。

3．2．3
基于土地覆盖数据的结果验证
通过分析土地覆盖数据中2005年的林地类型转变到2010年的非林地类型信息，获得2010年较2005年的林地变化信息，以此对NDVI 变化分析的结果进行验证，并统计和分析了林地转变成为其他类型的具体情况。

4
结果与讨论
4．1
农田恢复监测4．1．1
损毁农田恢复面积
据李强子等人（2009）的监测与估算，汶川地震
造成的耕地损毁，
主要是因山体滑坡、塌方和堰塞湖淹没等原因造成的耕地被掩埋、淹没，北川等11
个县市累计受损耕地约为1592．27ha ，利用2013年5月的航拍影像，估算出震区11个县市损毁耕地在
汶川地震5周年之际的恢复状况，各区县的损毁耕地恢复面积统计结果见表1。

表1
汶川地震震区受损耕地恢复情况
Table 1
Area of damaged arable land and recovery area of damaged cultivated land
省份
县市耕地面积/ha 2008年震后
2013年
受损面积/ha
受损耕地比例/%
损毁耕地恢复面积/ha
恢复比例/%
四川
北川35346．73461．40
1．31
38．208．28青川82606．53351．870．4340．6811．56汶川9482．93285．073．0131．8411．17安县70438．27111．070．1630．1927．18江油
125305．20194．470．1644．2022．73茂县12807．2082．670．6513．0515．79绵竹57675．9329．670．0523．8580．38彭州68164．7329．670．0426．0487．77都江堰49158．4724．130．0514．5560．30什邡41649．0015．200．0412．9585．20理县6547．007．070．113．0142．57合计
559182．00
1592．27
0．28
278．56
17．49
赵旦等：汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测963
由于2008年汶川地震的中心震区地形复杂、地势起伏明显，山区耕地均分布在河谷地带，尤其是北川、
青川、汶川和茂县等县市因处于山区地带，耕地破碎度较高，受地震影响稍大，到2013年5月，损毁耕地恢复比例不足20%，北川、青川和汶川等地的损毁耕地恢复比例仅为10%左右（图4）。

安县、江油和理县损毁耕地恢复状况一般，恢复耕地所占比例未达到50%。

绵竹、彭州、都江堰和什邡等县市尽管处于震中，
但大部分耕地处理地形平缓区域，损毁的耕地多处于山体边缘与平缓耕地的交界
处，超过2/3的耕地已经恢复耕作，且绵竹、彭州和什邡等县市受损耕地的恢复比例超过80%。

总体来看，汶川地震造成的耕地损毁多分布在北川、青川和汶川等山区地带，而山区地带的损毁耕地恢复状况不佳，导致震区大部分损毁耕地没有得到恢复耕作，
就四川省内11个农田损毁严重的县而言，仅有约278．56ha 的损毁耕地在汶川地震5年后恢复耕作（比例约为17．49%）。

图4
2008年—2013年汶川县漩口镇周边农田损毁及恢复状况
Fig．4
Distribution map of damaged cultivated land in 2008and the status of damaged arable land in 2013
汶川地震发生后，为解决城区居民的生活而搭建的过渡性安置点占用了大量的农田，截止到2009年5月，大部分被安置点占用的农田均已恢复耕作，但北川县城及其他受重创乡镇的迁址将长期占用部分农田。

至2013年5月，仍有部分坡耕地处于滑坡附近或者潜在滑坡体上。

4．1．2
震区作物种植成数动态监测
利用2008年—2010年以及2013年的GVG 农情采样系统的采样结果对震区12个重点区县的夏粮、秋粮种植结构进行统计，结果见表2。

从2008年—2013年的GVG 重灾区的作物种植比例来看，震区的主要作物种植结构没有发生重大变化，
作物种植模式与种植习惯基本保持不变，其中经济作物种植比例有所增加，粮食作物种植比例略有减少，
北川、汶川、彭州、都江堰以及理县等地区经济作物种植比例增加趋势明显，江油地区的玉米种植比例逐年升高，水稻种植比例逐年下降。

重灾区耕地利用率较高，农民生产积极性未因地震受到影响，除尚未恢复耕作的农田外，几乎没有撂荒地和休耕地。

964Journal ofＲemote Sensing遥感学报2014，18(4)
表2汶川地震后（2008年—2010年以及2013年）重灾区主要作物类型种植比例
Table2Crop type proportions for major crops in main disaster areas in2008—2010and2013/%
夏粮秋粮
冬小麦玉米中稻经济作物2008200920102013200820092010201320082009201020132008200920102013北川9．71．62．45．526．449．339．734．118．026．642．736．25．64．17．615．4青川8．35．86．27．427．926．847．732．025．324．744．642．49．28．67．29．9汶川3．72．43．23．127．926．842．234．125．324．742．336．28．28．612．515．4安县34．026．123．722．920．225．941．639．576．764．456．558．43．13．71．92．1江油37．07．323．726．44．324．340．350．094．266．052．540．91．54．77．24．3茂县3．74．43．26．027．930．339．945．353．943．240．225．216．921．615．718．6绵竹34．024．438．636．03．311．011．72．895．771．384．090．01．07．74．34．7彭州34．026．519．413．18．816．139．918．188．371．140．241．92．912．720．025．2都江堰34．031．736．327．726．425．321．112．053．953．543．150．518．721．225．829．4什邡34．026．631．638．91．41．50．13．297．895．596．693．90．83．03．41．6理县3．73．53．24．524．930．321．112．053．943．243．150．517．516．525．829．4
4．2森林恢复监测
4．2．1典型区遥航空遥感影像变化分析
（1）汶川县的重灾区为岷江干旱河谷区，主要森林类型为常绿阔叶灌木林，树木稀少，且降雨量较少，山体坡度大，易发生次生灾害，地震导致大量的森林损失。

根据四川省林业厅2008年7月发布的《汶川地震灾害植被恢复重建主要模式和技术措施》（简称《措施》），该区域森林损失主要由地震引起的滑坡、崩塌和泥石流等造成，由于植被稀疏且降雨较少，因此主要采用封山育林的方式进行森林恢复。

另外，为了保障公路和居民点安全，在少量区域采用人工造林的方式恢复，即通道绿化植被恢复。

汶川县的森林损毁面积近20000ha（王文杰等，2008）。

从航空遥感影像中发现，大部分的损毁森林通过封育的方式已经自然恢复了一部分，但是在一些较大坡度的滑坡体附近，植被几乎没有恢复。

2008年震后该区域的植被破坏极其严重，部分森林区域完全成为裸土。

2009年5月，部分裸土已经开始缓慢恢复绿色，至2011年，大部分坡度较缓的裸土区域已经恢复植被覆盖，根据实地调查发现植被类型主要为阔叶小灌木，但是在一些坡度较陡峭的区域和排水沟，仍然保持裸土状态，这主要由雨水冲刷和小型泥石流造成。

图5展示了汶川县调查的两个未恢复的典型样点，区域A由于坡度极大，雨水冲刷极其严重，造成了该区域的植被附着层完全被毁，植被始终无法正常恢复；区域B的植被未恢复则主要是滑坡未得到有效治理造成。

（2）什邡市为盆周山地区的较低海拔区域，蓥华镇海拔约为750m，红白镇为不到1000m，主要森林类型根据海拔从低到高分布为常绿阔叶林、常绿针阔混交林和常绿针叶林等。

《措施》指出，地震在该区域造成了许多大滑坡面和坡度大于45ʎ的松散堆积体，这些地段不宜人工作业，但由于该地区降雨量较大，植物种类繁多，通过封山育林可尽快得到恢复。

另外，针对一些坡度较小、土壤条件较好、滑坡体相对稳定的区域，可通过人工植苗造林措施可尽快恢复植被；同时在道路和居民点附近也进行了通道绿化植被恢复工作。

根据2011年的遥感影像和2013年实地调查的情况看，该地区的森林恢复情况较理想，损毁森林的痕迹已经基本无法看不到，只有极少量由雨水冲刷造成的裸土分布。

可以预见该地区的森林植被已经趋于恢复，仅需在一些特殊区域适当加强人工干涉。

（3）绵竹市为盆周山地区，但是海拔较高，其中清平乡海拔达到了1300m，主要森林类型根据海拔从低到高分布为常绿针阔混交林和常绿针叶林，森林茂盛，雨水充足。

与什邡市类似，绵竹的森林损失也主要由地震引起的次生灾害造成，森林恢复方式也相同。

赵旦等：汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测965
图5
汶川县典型区米级高分辨率遥感影像与观测照片
Fig．5
High-resolution images and investigation photos of Wenchuan typical area
通过图6可以看出，绵竹市典型区的整体恢复情况也很好，绝大多数的地震裸土已经恢复植被覆盖，植被类型主要为阔叶灌木（图6（a ））。

但是在一些坡度较大的
区域还需要加强人工干涉以加快植被恢复（图6（b ））。

图6
绵竹市典型区米级高分辨率遥感影像与观测照片
Fig．6
High-resolution images and investigation photos of Mianzhu typical area
966Journal of Ｒemote Sensing 遥感学报2014，
18(4)另外，对绵竹市清平乡附近的3年航空遥感影
像进行了比对，并实地考察，发现除因2010年8月特大泥石流造成的沟槽外，由地震造成的裸土已经大部分恢复为绿色植被覆盖，而根据地面调查数据，清平乡的特大泥石流沟槽正在迅速进行造林、修建排导沟和导流堤等修复性工作，完工后将会遏制泥石流的生成。

综合3个典型区的航空遥感影像和地面调查结果，
地震灾区的森林恢复情况整体较好。

但是由于气候较为干燥、降雨量较小，岷江干旱河谷区的植
被恢复较盆周山地区差。

频发的次生自然灾害，
仍然是阻碍森林恢复的最大因素。

4．2．2
逐年NDVI 分析
图7给出了3个典型区的野外调查点对应2006年—2012年逐年最大与最小NDVI 值变化趋势图。

从图中可以看出，整体上2008年灾区森林损毁区域的NDVI 和2007年相比已经大幅下降，2009年往往有进一步下降的情况发生，随后2010年—2012年大部分植被在逐步恢复，但是恢复速度不尽相同。

图7
3个野外调查区采样点NDVI 逐年变化情况
Fig．7
NDVI changes of field sample sites in three typical areas
从图7（a ）可以看出，汶川县采样点的NDVI 值在2008年和2009年变化明显，从0．8—0．9下降至0．5—0．6，降幅超过0．3，这是森林遭到大面积破坏的明显证据；从2010年—2012年NDVI 值有所上升，但是幅度相对较小，可以理解为森林恢复不甚理想；从图7（b ）可以看出，什邡市采样点的NDVI 值在2008年和2009年有所下降，但是降幅仅为0．2左右，且2010年—2012年基本恢复到0．8，与震前的状态相差不大，可见恢复情况较好；从图7（c ）可以看出，绵竹市采样点的NDVI 值在2008年和2009年也下降了0．1—0．2，损失较小，随后在2010年—2012年并没有上升。

NDVI 最小值能够反映森林下垫面和落叶后森林的植被保有量，也同样反映了3个典型区的植被变化。

从图7可以看出，
3个典型的NDVI 最小值在2008年均有所降低，随后2009年—2010年有所恢复。

但是在什邡市和绵竹市典型区2011年—2012
年的NDVI 最小值接近于0，这可能是由区域内长期持续降雨造成的。

根据上述分析，我们定义了两个参数来描述森林损毁和恢复情况，分别是2008年—2009年的NDVI 最大值中的低值较2006年—2007年NDVI 最大值的降低量Δ08-09和2010年—2012年的NDVI 最大值较2008年—2009年NDVI 最大值中的低值增加量Δ10-12。

Δ08-09=Max （NDVI 06-07max ）－Min （NDVI 08-09
max ）
Δ10-12=Max （NDVI 10-12max ）－Min （NDVI 08-09
max {
）根据Δ08-09，损失分为3个等级：严重（Δ08-09≥0
．3）、较重（0．3＞Δ08-09＞0．2）和较轻（0．2≥Δ08-09＞0．1），如图8所示，重度损失的区域面积为46381ha ，中度的区域面积为177025ha 。

重度和中度损失的区域主要分布在龙门山脉的汶川县东部、彭州市
北部、
什邡市北部和绵竹市东部，该区域为茶坪山，分布在龙门山断裂带上，受到地震的冲击最大；邛。