基于Arcgis紫云苗族布依族自治县石漠化调查及特征分析

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石漠化

在中国石漠化是西部的代名词，特别是贵州等地。贵州地区喀斯特石漠化比较严重。喀斯特石漠化是土地荒漠化类型之一，主要指在热带、亚热带湿润、半湿润气候条件和岩溶及其发达的自然背景下，受人为干扰，使地表植被破坏，造成土壤侵蚀程度严重，基岩大面积裸露，土地退化的表现形式[1]。

贵州处于世界喀斯特最复杂、类型最齐全、分布面积最大的东南亚喀斯特区域中心，是我国面积最大、灾害最严重的省份[2]。紫云苗族布依族自治县属于贵州省安顺市，紫云苗族布依族自治县在省内喀斯特石漠化情况较严重。喀斯特石漠化的研究目前在我国正在大力推进，国内外学者采用卫星遥感方法对石漠化信息进行提取研究分析。根据研究表明，这与传统的地面调查相比，遥感的方法具有覆盖范围广、多时相、经济快捷和历史数据丰富等优势，在喀斯特石漠化信息提取和评价中有着巨大的潜力和应用价值。利用卫星遥感结合GIS技术获取的各类信息，在此基础上，揭示石漠化的动态演变过程、特征、成因以及影响因素，对治理石漠化的效果进行评估并提出相应对策[3]。

在国内学者对石漠化进行研究的同时，石漠化的提取方法层出不穷，人机交互解译、综合指数法，高光普分析等。在此我采用的是综合指数法。综合指数法是综合考虑遥感、基岩、地质、植被、土壤、地貌、土地利用信息，建立石漠化综合指标，对石漠化信息进行提取和分级[4]。该方法从多方面考虑可能会影响石漠化形成的因素，对石漠化信息进行综合提取。

一、数据与方法

(一)研究区概况

紫云苗族布依族自治县隶属于贵州省西南部安顺市，地处E105°55′～106°29′，N25°21′～26°03′。全县面积2310.68km2，境内平均海拔1000～1300M，属于亚热带湿润季风气候，年均气温15.3℃，无霜期288d，年日照数1440h，年降水量1337mm。

境内的地层以二迭系和三迭系分布最广，是中国典型的喀斯特地貌，沉积岩和碳酸盐岩体形成众多的溶洞群，分布广泛，类型齐全。其中山地占总面积的77.8%。境内地势南北高而中部平缓，东西两侧向外倾斜，西部山脉属乌蒙山系，其余为苗岭山系。

(二)技术路线

本研究采用综合指数法进行紫云苗族布依族自治县的石漠化信息提取。从归一化岩石指数(NDRI)、归一化差分植被指数(NDVI)、研究区坡度数据，三个对石漠化影响较大的因素提取石漠化信息[5]。首先石漠化分级问题，根据喀斯特石漠化定义，石漠化分类应具有综合性，同时还要考虑环境问题。石漠化在空间分布上存在差异，在恢复重建时存在难易差异科学划分石漠化等级，建立相应的解译标志，才能准确反映当时状况，综合考虑主导因素、可操作性、相对一致性等原则，结合研究区的实际，提出喀斯特石漠化5级分类标准(表1)[5-7]。作为紫云喀斯特石漠化等级划分标准。分级赋值作为石漠化提取过程中的重要依据。

表1 喀斯特石漠化分级标准表

(三)数据来源

研究使用Landsat5遥感影像(地理数据云)，紫云苗族布依族自治县行政矢量边界(收集)。同期高分辨率Google Earth影像(91卫图助手)。

(四)数据处理

研究中的图件统一采用UTM投影，统一采用GCS-WGS-1984地理坐标系。使用遥感图像处理软件ENVI5.1对影像进行预处理投影、辐射校正、研究区裁剪。根据综合考虑，假彩色图像采用Landsat5中(TIR+NIR+BLUE)的波段组合对碳酸岩进行表达[1]，得到紫云苗族布依族自治县(图1)。通过影像特征和Google Earth影像对比可明显区分出喀斯特地区。

图1

(五)提取分析

利用矫正过的Landsat5遥感影像在ENVI5.1中计算提取归一化差分植被指数计算植被覆盖(图2)

计算归一化差分植被指数：

(1)

在ENVI5.1利用Band Math将NDVI小于0的值赋值为0，B1为NDVI：

NDVI=((B1 lt 0)*0)+((B1 ge 0)*B1)

(2)

在ENVI5.1利用Band Math计算植被覆盖度Fv，NDVI是归一化差分植被指数、NDVImin是归一化差分植被指数的最小值、NDVImax是归一化差分植被指数的最大值：

(3)

根据表1将Fv分级赋值；

在ENVI5.1中提取归一化岩石指数计算岩石裸露率(图3),由于裸露碳酸盐岩和石灰土等在短波红外波段(SWIR,2000～2400nm)有显著差异[8]，所以采用此计算公式

(4)

在ENVI5.1利用Band Math计算岩石裸露率Fr，NDRI是归一化岩石指数、NDRImin是归一化岩石指数的最小值、NDRImax是归一化岩石指数的最大值：

(5)

根据表1将Fr分级赋值；

利用紫云苗族布依族自治县DEM高程数据在Arcgis map中提取紫云苗族布依族自治县坡度数据(图4)，根据表1将紫云苗族布依族自治县坡度数据分级赋值。

图2

图3

图4

将得到的结果紫云苗族布依族自治县植被覆盖度Fv的分级赋值图、岩石裸露率Fr的分级赋值图、坡度的分级赋值图在Arcgis中叠加分析，根据表1划分出紫云苗族布依族自治县石漠化分级图(图5紫云苗族布依族自治县石漠化分级图)。

图5

二、结果与分析

通过紫云苗族布依族自治县石漠化所占比例图(图6)可以看出：非石漠化地区占研究区的58%、潜在石漠化占比14%、轻度石漠化占比13%、中度石漠化占比14%、重度石漠化占比1%。研究区重度石漠化占比最少，非石漠化地区所占面积超越一半。重度石漠化、中度石漠化、轻度石漠化一共占比28%，石漠化区域占比研究区的28%，证实紫云苗族布依族自治县是贵州石漠化较严重区域。且石漠化区域主要集中在研究区两旁峰丛之间，中部以及北部石漠化面积相对较少。其中重度石漠化面积在研究区中部，海拔较高的山脊。

各级石漠化比例如图6所示。

图6 紫云苗族布依族自治县石漠化比例图

根据研究区石漠化分布图与研究区假彩色图像叠置分析石漠化主要集中在喀斯特典型区域，喀斯特峰丛是最易产生石漠化的地区。研究区中重度石漠化只占1%，中度石漠化和轻度石漠化以及潜在石漠化所占比例相同且比重度石漠化多出13-14倍。研究区石漠化有继续扩大趋势。保护石漠化已是迫在眉睫之事，应加深群众对石漠化形成、石漠化危害、以及石漠化难治理的认知。

三、结论与讨论

本文通过综合指数法提取紫云苗族布依族自治县石漠化信息，结合研究区当地情况，对石漠化影响较大的三个因素提取，再综合的方法得到的石漠化信息。分析研究区石漠化走向趋势，得到石漠化在研究区存在的地理方位，对当地预防石漠化、治理石漠化提供有利帮助。

对石漠化治理提出几点建议：

(1)严格保护耕地和基本农田。

(2)加强群众石漠化危害认识。

(3)统筹协调研究区各行业人士土地利用。

(4)生态优先，协调为主。

研究中也存在许多不足需要进一步改进。例如研究中利用Landsat5影像相比Landsat8更新早，不能够全面证实石漠化分布。综合指数法的因素不够全面，对于石漠化的分级不够细致。

之后的时间笔者会加以完善，提出更全面的理论和方法对石漠化治理付以绵薄之力。

参考文献：

[1]刘芳,何报寅,寇杰峰.利用Landsat热红外遥感调查广西平果县石漠化现状和变化特征[J].中国水土保持科学,2017,15(2):125～131.

[2]Sweeting M M.Retections on the development of Karst geomor phology in Europe and a comparision with its development in China[J].Z Geo2moph,1933(37):127～136.

[3]陈起伟,熊康宁,蓝安军.基于“3S”的贵州喀斯特石漠化现状及变化趋势分析[J].中国岩溶,2007,26(1):37.

[4]童立强.西南岩溶石山地区石漠化信息自动提取技术研究[J].国土资源遥感,2003,58(4):36.

[5]白哓永,熊康宁,李阳兵,等.喀斯特山区不同强度石漠化与人口因素空间差异性的定量研究[J].山地学报,2006,24(2):242～248.

[6]熊康宁,黎平,周忠发,等.喀斯特石漠化的遥感-GIS典型研究-以贵州省为例[M].北京:地质出版社,2002:17～28.

[7]吕涛.3S技术在贵州喀斯特山区土地石漠化现状调查中的应用[J].中国水土保持,2002(6):26～28.

[8]张晓伦,甘淑.基于NDRI像元二分模型的石漠化信息提取研究[J].新技术新工艺,2004(1)：72～75.