高分遥感在隧道地表环境监测中的应用

阳春花，赵礼剑，胡吉林

（1.国家测绘地理信息局 重庆测绘院，重庆 400015）

高分遥感在隧道地表环境监测中的应用

阳春花1，赵礼剑1，胡吉林1

（1.国家测绘地理信息局 重庆测绘院，重庆 400015）

以重庆大学城隧道建设中与营运后的两期高分遥感影像为例，通过人机交互式遥感解译，提取各期影像的地表覆盖分类信息，在此基础上对生态环境中的林地、耕地、地表水以及其他用地的动态变化情况以及相关环境指数作详细分析，从而获得隧道建设过程中的地表环境变化情况。为验证该应用方法的可推广性，选取碧鸡关隧道建设前后3个不同时期的高分遥感影像，成功分析出该隧道在修建过程中的地表环境动态变化情况。

山区公路隧道建设；环境动态监测；地表覆盖

目前，对隧道建设中的环境监测主要集中在废渣、水土流失、空气污染、噪音污染等方面[1,2]，也有针对山区公路建设对物种影响的监测研究和隧道养护的监测[3]，但很少有针对隧道修建及营运过程中地表覆盖环境变化的监测研究。对于隧道建设和营运过程的遥感监测中，更多的是使用SAR或LiDAR数据开展隧道地表或内部沉降的监测研究[4,5]，很少有从地表覆盖的角度对隧道建设开展环境监测。魏德照、潘建平使用Landsat TM和QuickBird两种遥感影像对隧道建设前后的生态环境进行了动态分析[6]；苟亚青等使用Landsat7 ETM+、Landsat5 TM、GeoEye等遥感影像对青藏公路格尔木至拉萨段改建完善工程进行了环境影响评价[7]；关磊等提出，遥感影像分辨率和实时监控是阻碍评价结果更加精确的重要因素[8]。因此，有必要使用高空间分辨率的光学遥感影像对隧道建设前后的地表环境变化开展监测应用研究，从而推进遥感技术在山区公路隧道地表环境监测与评价中的应用与发展。

1 影响范围与监测内容

1.1 隧道建设影响范围分析

根据路域生态系统影响域范围边界距离公路中心线的距离，小于50 m属于直接影响区，路域生态系统极其敏感；50～100 m属于过渡影响区，路域生态系统较为敏感；100～200 m属于间接影响区，路域生态系统敏感度较低[9]。铁路建设运营导致的沿线社会经济活动加速，对沿线1 000～5 000 m范围的农田生态系统仍存在一定的负面影响[10]。根据《JTGB03-2006公路建设项目环境影响评价规范》，道路建设对生态环境的影响一级评价范围为公路用地外界不小于300 m。本文综合公路路域与铁路建设的影像范围，根据遥感影像分景实际情况，将研究范围选择在隧道所在位置四周外延1 000 m左右。

1.2 遥感监测内容分析

为了从宏观角度提供隧道建设过程中的地表生态环境变化过程，结合光学遥感影像可解译识别出的地物类别，针对生态环境监测指标中的耕地利用指数、地表存水面积占地表面积比例和植被覆盖率，本文选取山区隧道地表的耕地、水体、林地进行重点识别解译，并在此基础上开展动态监测研究。

2 监测方法

以重庆大学城隧道施工中与营运后的两期QuickBird影像为例，对使用高分遥感影像监测山区隧道地表环境动态变化的方法进行分析。

1）遥感影像预处理。对隧道建设不同时期的不同时相遥感影像进行辐射校正、几何纠正等预处理后，以隧道为中心，向四周外延1 000 m左右作为研究区域，如图1所示。

图1 遥感影像预处理目标效果

2）地表信息解译。首先将经过预处理的影像数据进行自动分类，在此基础上进行人工干预，得到精细化分类结果，如图2所示。

图2 地表信息分类目标效果

3）统计矩阵生成。对精细化分类结果中的重点识别目标进行面积统计，在此基础上计算出对应时相的环境指数，形成统计矩阵，如表1所示。

表1 信息统计矩阵

4）动态变化分析。数据分析方面，首先对信息统计矩阵中的指数进行分项分析，选取变化较大的指数所涉及的地物类别，然后针对发生变化的各类地物分析其动态变化轨迹，并计算变化面积比例，最后得到量化的动态变化结果。图形分析方面，将精细化分类结果数据叠加到研究区域影像数据上，通过设置不同变化轨迹类型的颜色，形成动态分析图，如图3所示。

图3 动态变化分析叠加效果

3 碧鸡关隧道应用

碧鸡关隧道位于云南省昆明市西山区，于2003年1月开始施工，2005年12月峻工，中心处于北纬24°58'，东经102°36'，全长约3 200 m。收集到的3期Quick Bird成像时间分别是碧鸡关隧道建设前（2003-01-18）、隧道施工中（2005-04-23）、隧道营运3 a后（2009-12-06）。3期影像均为4个波段的多光谱数据，分辨率为2.4 m。以碧鸡关隧道所在位置四周外延1 000 m左右为界，受影像自身范围限制，隧道通行方向两侧及北侧外延有效距离仅为700 m左右，如图4所示。

图4 碧鸡关隧道监测范围内影像数据

本文首先对该隧道监测范围内的3期遥感影像数据进行了自动分类，根据耕地利用指数、地表存水面积占地表面积比例和植被覆盖率指标计算内容需要，将类别设置为林地、耕地、水体和其他4大类，在此基础上人工干预进行了分类结果精细化，得到结果如图5。

图5 碧鸡关隧道各期分类信息精细化结果

隧道建设3个时期对应各时相的分类信息统计与指标计算结果如表2。

表2 碧鸡关隧道分类信息提取结果

由表2中的环境指数分析结果可见，林地与耕地的变化较明显，因此将用地类型中涉及到林地与耕地相对于隧道建设前的变化进行综合分析，如表3所示。

表3 隧道地表生态环境变化综合分析/%

从表3可见，碧鸡关隧道建设过程中，生态环境的变化主要表现为其他用地占用耕地和林地，而在隧道营运后，耕地数量有所恢复。在此基础上分别对隧道建设前-建设施工中、建设施工中-营运3 a后、隧道建设前-营运3 a后的变化对照情况进行叠加，结果如图6所示。

图6 碧鸡关隧道动态变化提取结果

通过叠加分析可见，碧鸡关隧道施工中相对于建设前，地表生态环境变化主要表现为耕地减少，包括其他用地占用耕地以及耕地变为林地，结合信息统计结果可知，变化用地面积占分析范围内总面积4.5%，营运后相对于施工中存在6%的面积用地类型发生改变，其中2.1%为其他用地占用耕地；1.5%为其他用地占用林地；1.3%为其他用地被复垦为耕地；0.1%的面积为其他用地被复垦为林地；其余1%耕地转为林地。而营运后相对于建设前则总共存在7.3%的用地类型发生改变，且生态环境变化较建设前有所恢复。

对碧鸡关隧道四周各外延1 km左右的3.5 km2范围内分类结果的综合分析可知，该范围内91.2%的用地类型始终未发生改变； 1.5%的耕地在施工过程中被占用，但隧道营运后被恢复； 4.5%的耕地最终被转化为其他用地； 1.7%的耕地最终被转化为绿化林地；0.2%的其他用地被复垦为耕地；其余0.9%为其他用地占用林地。

4 结 语

山区公路隧道建设对环境的负面影响以生态环境为主，国内外很少有针对山区公路隧道建设的地表覆盖环境变化监测，尤其光学遥感技术在该方面的应用研究。相对于中低分辨率卫星遥感影像，高空间分辨率的遥感影像可以提高生态环境动态监测判读精度，有利于开展大尺度地表变化监测。

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P237.9

B

1672-4623（2015）04-0032-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.012

阳春花，硕士，主要从事国土资源与遥感技术应用、地理国情监测、质量检查方面的工作。

2015-02-12。

项目来源：2012年重庆市建设科技计划资助项目（城科字2012第（02-50）号）。