生态环境遥感监测方案上课讲义

生态环境遥感监测方

案

生态环境遥感监测方案

遥感技术作为目前一种先进的信息采集方式，具有信息量大、成本低和快速的特点，是生态环境监测中非常重要的技术手段。遥感集市运用遥感技术进行矿区生态环境动态监测，为合理开发矿产资源提供基础性数据资料，实现矿产资源的可持续发展，是生态环境领域研究的重要课题。

矿区生态环境问题包括：对地表的破坏、对土地的占用和破坏，对自然景观的影响和破坏，造成“三废”污染，破坏水资源、造成水土流失，诱发或孕育滑坡、泥石流、冲击地压、矿震等动力地质、环境地质问题，噪声和振动污染，热污染等。目前，国内外已有许多科学工作者利用遥感技术对矿区生态环境监测做了研究：一方面，是利用不同时相的波段组合图、指数变化图和土地覆盖类型变化图来体现地表信息的变化，从而进行矿区生态环境动态监测，但往往是定性或半定量分析，并且多是单个大面积的矿区，对于大范围分布零散的矿区研究甚少；另一方面，是将遥感信息与其他调查数据（如土质、水质等数据）相结合，具体研究采矿引起的土质变化、水质变化、地表变形等，虽然细致、透彻，但费时、费力。

针对湖北大冶矿区分布零散的特点，应该采用多时相陆地卫星遥感数据，首选遥感集市高分数据，在不同波段组合和各种指数运算应用的基础上，分析各类地表地物具体光谱特征和空间特征，用基于知识的决策树的方法进行分类，得到具有高精度的分类结果图，然后基于不同时相分类结果的变化检测，通过对研究区水体污染、矿区复垦、耕地变化等的定量分析，进行了湖北大冶矿区生态环境监测的研究。

遥感数据的获取和预处理

湖北大冶面积为1400km2，属亚热带季风气候区。由于20世纪的 80年代到90年代是矿区开采的相对高峰期，并且由此引起的生态环境问题有一定滞后效应，同时为了减少季节上产生的误差，而夏季植被丰富，易于区分矿区和植被类型，本文从现有的资料中选取有代表性的1986年7月底、1994年11月的TM 影像和2002年 9月初的ETM 影像进行处理和分析比较（其中1994年 TM 影像因季节差异仅作矿区的比较）。

由于地面站在接收信号时根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行的几何校正，还不能满足专业解译和综合分析的需要，本文以 !,- 万比例尺的地形图作为参考坐标，对湖北大冶矿区的遥感影像进行几何精校正。纠正时在图像和地形图上分别均匀地选取易于辨别、目标清晰、特征突出的 )-个点作为控制点，如道路交叉口、桥梁端点、坝堤等。

遥感影像解译

分类方法概述

利用 TM遥感数据影像提取土地覆盖的方法主要有：1.利用原始波段进行光谱信息分类； 2.利用变换后的影像特征进行分类，主要的变换方法有主成分变换、缨帽变换、比值法、生物量提取等方法。基于上述特点，本文采用逐级

分层分类，建立决策二叉树的方法来实现土地覆盖信息的提取，其优点是具有简单、明确、直观的分类结构，算法不需要关于输入数据分布的假设；可以充分利用原始波段和变换处理波段的信息，把复杂的问题划分为一个个相对简单的问题，针对不同的地物分类目标选择最佳的波段组合和特征参数，避免一次提取多类的困难等。

图1 研究区土地覆盖决策二叉树提取模型

各类地物提取

水体的提取

在遥感影像上，就每一类地物，测定其光谱值，从中抽出典型的数据作平均，发现水体具有特征：（TM2+TM3）-（TM4+TM5）>0 ，但是只用此特征多提了矿区和居民点。比较误提的矿区、居民点和水体的光谱值，矿区TM3的值比较大，而居民点从 TM5 最容易与其他类别区分，根据这个特点，用 TM3 < 60 和 TM5 < 40 除去误提的矿区和居民点。最后对水体污染的程度选取典型的重污染、轻污染和清洁水的模板，对各类模板光谱值进行比较，从中可以发现从波段3 可以将各类很好的区分，根据此将水体分成三类：重污染TM

（40~60）、轻污染TM3（30~40）、清洁水 TM3（ < 30）。

植被的提取

由于TM 数据时相和其他条件的限制，所以只将植被分为林地和灌木两类。根据本次实地调查结果，通过分析区内植被类型分布同归一化差异植被指

数和高程的关系，在水体进行掩膜处理的基础上，建立研究区植被分布的决策提取：林地（NDVI>0.45,DEM>100）、灌木（0.350）。

矿区的提取

采用监督分类方法，选取训练模板，提取出的矿区信息易与居民点、道路、裸地等相混淆，误提率很高。铁矿指数（即 iron oxide指数，实质为红光波段（band3）与蓝光波段（band1）反射值的比值），体现了矿物尤其是含铁氧化物的矿石band3/band1比值较大的特点，而矿区除停产的矿区有少量植被覆盖，因为开采几乎没有植被覆盖，综合两种特点，同时为了减少干扰，先将水体进行掩膜，然后根据铁矿指数大于0.4和NDVI指数小于 0基本上提取了全部的矿区，漏提的很少。

非植被地类提取

然遥感影像上居民地是各相关地物反射和辐射信息的混合反映。用类似方法，通过层层分析，将已经掩膜水体、植被和矿区的遥感图用（TM4

（40~80），TM5（70~100），TM4~TM3<15）的特征提出居民地，其他地类在掩模水体、植被、矿区和居民地的基础上，根据裸地

（TM4>=120,TM4>TM5）、耕地（TM4<120,TM4>TM5）、草地

（TM4

变化检测

通过上述的具体分析，建立决策树，用遥感软件 H!6IJ 中的空间建模工具生成模型，将矿区的地表地物分为清洁水、轻污染水、重污染水、林地、灌木、矿区、居民地、耕地、裸地和草地10类。然后用ERDAS中的分类精度评估模块，生成 300个随机点（点数与类别涉及的象元数成正比），与实际类别作比较（通过野外调查，相近

年份地形图，由于1986年缺少实际比较数据不能作详尽的精度评价），得到分类精度评价结果。2002年分类结果精度，水体最高，都在90%以上，矿区最低，只有77%，其他都在80%和90%之间，比监督分类结果的精度高出了10%~20%，具有很高的分类精度，有利于变化检测的准确性。统计1986年和2002年TM(ETM)分类结果各土地类型面积（见下表和下图）。