遥感技术在突发自然灾害生态影响监测和评估中的应用研究

2014-07-20万华伟王昌佐刘晓曼

环境与可持续发展 2014年5期

万华伟李静王昌佐刘晓曼

(环保部卫星环境应用中心，北京 100094)

1 引言

我国自然灾害多发，遥感技术因其具有观测范围大、获取信息量大、速度快、实时性好、动态性强、不受地面恶劣地质环境影响等优点，在突发性生态环境灾害监测中得到越来越多的应用，同时，借助业务化的数据处理和信息提取手段，可以快速、实时、动态地监测大范围的灾区生态环境现状和变化，跟踪部分类型的自然灾害的发生、发展，为救灾指挥、灾害生态影响评价和灾后生态恢复重建管理工作提供了重要技术支撑。

国外的生态环境灾害监测开展的比较早，美国农业局早在1962年就启动了FIRESCAN 计划，开始采用红外遥感技术进行森林火灾的探测与制图，取得了较好的应用效果;上世纪80年代，联合国启动的“国际减轻自然灾害十年(INDR)”计划，推动了遥感技术在灾害预警、监测和调查中的应用［1］。随着我国卫星遥感技术的发展，先后形成了气象卫星、资源卫星、海洋卫星和环境减灾卫星系统，为我国的生态环境灾害遥感监测提供了数据保障。

虽然我国已经开展了大量气象灾害，以及地震、洪水、火山、滑坡、泥石流、森林火灾等灾害遥感监测工作，汶川大地震发生后，在地面交通和通讯系统中断情况下，依靠卫星和航空遥感，获得了大量灾区生态环境破坏的信息，为相关灾害的监测和响应积累了经验。文献［2］综述了多光谱遥感在重大自然灾害评估中的应用，可以看出，目前自然灾害遥感主要集中在防灾救灾的应急工作中，而对于灾后受灾区域生态破坏和环境污染等进行遥感监测与评价的工作开展相对较少，尤其缺少用于灾害生态环境影响的遥感监测技术方法体系。

2 灾害生态影响遥感监测指标体系

2.1 总体思路

自然灾害事件具有明显的突发性和区域性特点，利用遥感技术开展自然灾害的遥感监测与评价具有突出优势，只是不同类型和区域的生态环境灾害事故的生态影响差别较大，监测的指标很难固定。由于灾害种类繁多，根据国内外的有关研究，把我国的灾害类型划分为地质灾害、气象灾害、环境污染灾害、火灾、海洋灾害、生物灾害六大类及41 个小类［3］。而且不同强度、不同地区、不同类型的灾害对灾区生态环境的影响也不相同，在进行灾害生态影响的遥感监测时，监测指标需要具体问题具体分析。区域生态环境灾害遥感监测指标可归纳为以下几方面:

(1)灾害体指标。冰雪、干旱、洪涝等灾害本身是造成区域生态破坏的主要原因，这些灾害的空间分布位置、面积和强度等指标是监测该区域生态影响的基础信息。而地震等灾害只能监测其影响和破坏的范围，地震本身的震中、震级等信息则很难利用目前的遥感技术监测。

(2)次生灾害指标。灾害过后所引发的滑坡、堰塞湖、泥石流等次生灾害也是对区域生态造成破坏的重要原因之一，它们发生的空间位置、面积、数量和强度等指标也是监测该区域生态影响的基础信息。

(3)生态影响指标。包括受灾害破坏影响的地表生物物理状况、生态系统类型和生态敏感目标三部分。地表生物物理状况主要是植被覆盖等状况。生态系统类型主要有:森林生态系统、农田生态系统、居民点和水体等。生态敏感目标主要是自然保护区、珍稀动植物资源等。

2.2 地震/泥石流

地震/泥石流等地质灾害发生时，往往会带来山体滑坡、崩塌等次生地质灾害，在评价其生态影响时，重点对山区滑坡、泥石流等地质灾害空间分布、地震对地表植被破坏面积和空间分布影响、地震对农田生态系统影响面积和空间分布影响、地震对河道水体的影响(如堰塞湖空间分布)、敏感环境目标(如自然保护区)生态环境遭破坏状况等进行监测与评估。遥感监测指标可归纳为:(1)灾害体指标:地震发生位置，不同烈度空间范围、泥石流发生位置/面积;(2)次生灾害指标:山体滑坡、泥石流、堰塞湖等发生位置、面积等;(3)生态环境影响指标:地震影响范围内生态敏感目标(自然保护区、饮用水源地、农业生态系统)格局关系和受损程度;植被覆盖度及其动态变化等。

2.3 冰冻/雪灾

冰冻/雪灾发生时，需要获取雪覆盖状况的灾情信息和灾害对区域生态环境破坏的信息进行事件对生态环境影响的评估，而且灾后融化过程中地表水的增加有可能也会带来土石松动，从而带来次生地质灾害。因此除灾情发生空间范围外，还要评价其冰雪后次生地质灾害(如滑坡、泥石流)状况，以及灾害对区域生态敏感目标造成的影响(如植被覆盖变化、生态系统类型损毁程度、湖泊和水库变化)等。遥感监测指标可归纳为:(1)灾害体指标:雪被空间分布、面积;(2)次生灾害指标:滑坡、泥石流空间分布和变化状况;(3)生态环境影响指标:冰冻/雪灾发生范围内生态敏感目标(自然保护区、居民点、农业生态系统)格局关系，植被覆盖度及动态变化、敏感生态系统类型及动态变化等。

2.4 干旱灾害

干旱是一种常见的天气现象，尤其对农田生态系统有很大影响。在利用卫星遥感重点获取地表土壤干湿状况和干旱强度，并对受干旱影响的农作物的面积或危害程度进行估算。指标可归纳为:(1)灾害体指标:地表土壤干湿状况，干旱等级空间分布;(2)生态环境影响指标:旱灾发生范围内生态敏感目标(自然保护区、农业生态系统)格局关系和影响程度。

3 灾害生态影响指标提取方法与实例

3.1 遥感数据源

(1)按获取平台分，包括卫星数据和航空数据。随着卫星遥感技术的快速发展，可用于灾害生态影响评估监测的数据源也越来越丰富，由于灾害类型不一，其适用的卫星数据也不同。对于气象灾害，大多发生在大尺度的空间范围内，可采用MODIS、风云等公里分辨率的卫星数据;针对森林、草地等自然生态系统发生的火灾等，可采用环境一号卫星［4］、Landsat 卫星、高分一号［5］宽覆盖卫星等15～30m 空间分辨率的卫星数据;对于地质灾害而言，由于其发生的空间范围较小，则需要采用10m 以内空间分辨率的卫星数据，如SPOT、国产资源卫星ZY02C/ZY－3、国产高分一号卫星等，还有米级亚米级分辨率数据，如QuickBird、Worldview 等卫星数据。同时，由于无人机的灵活性，不受运行轨道的限制，可以快速获取灾区实时的高分辨率遥感数据，可以非常清晰地获得灾区现状信息，同时飞行高度较低，不受云的影响，已成为灾害应急监测中的一个重要数据源。

(2)按传感器分类，包括光学、红外和雷达数据。光学数据是目前最为常用的数据源，可根据灾害类别和区域大小选取不同空间分辨率的数据进行监测和评价。按照载荷类型分类，按照载荷的谱段范围，除了常用的可见光谱段，提取温度信息的提取需要红外载荷;此外，雷达数据可以获取天气情况不好时的地表信息，如Radarsat，TerraSAR 等。

3.2 遥感提取方法

(1)基于影像光谱和空间特征的目标识别方法。地表冰雪覆盖、滑坡体和堰塞湖等次生地质灾害造成的生态破坏，在遥感影像上的色调、几何形状等特征突出，特别是在高分辨率卫影像上更加明显，可以利用这些特征进行识别出来。通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示进行目标的识别。可通过自动分类和人工交互式解译相结合的方法，获取目标的空间分布信息。以汶川地震为例，图1 为2008年汶川地震发生后依据北川县5月15日SPOT5 多光谱卫星数据，进行解译得到的区域滑坡空间分布图。

图1 北川县区域滑坡空间分布图

(2)不同时相遥感影像比对分析方法。将同一地区不同时间序列(如灾前、灾后、灾后一段时期)遥感影像进行比对，可直接分析灾区地表景观的动态变化，提取灾后地面生态环境遭受的破坏、生态恢复情况。图2 为2008年汶川地震后北川县漩坪羌族乡堰塞湖影像。

图2 堰塞湖(绿点处，左:灾前;右:灾后)

(3)定量分析和反演方法。定量反演分析方法即利用反演模型，定量分析地灾后地表生物物理状况及其的环境影响。如可利用卫星影像提取归一化植被指数(NDVI)、估算地表植被覆盖度，以监测地表植被状况和遭受的破坏情况，掌握灾后区域植被覆盖的现状;通过灾前、灾后地表植被覆盖度的差值运算估算地表植被的破坏情况。图3 为2008年南方雪灾前后资兴市的植被覆盖度变化［6］。