基于RS和GIS的咸丰县旱灾灾情快速统计技术研究

王小燕，任国业

(四川省农业科学院遥感应用研究所，四川 成都　610066)

0　引言

干旱灾害是指由于干旱所造成的低于一定水准的社会、经济和环境状态,是由于严重干旱作用于脆弱的社会、经济或敏感生态环境系统的致灾结果[1]。我国是一个旱灾频发、灾情严重的国家。据统计,旱灾在自然灾害造成的总损失中占35%左右[2]。旱灾所造成的损失已经严重阻碍了我国国民经济的增长和社会的进步,并对生态环境产生了难以估量的破坏,进而影响到社会、经济、环境的可持续发展。如何客观有效地对其损失进行定量研究,为减灾防灾工作服务,已成为目前亟待解决的问题[3-4]。

减灾防灾是一项复杂的自然、社会、技术、经济系统工程,必须以现代科学技术为依托，把依靠科学技术作为减灾的根本途径。因此，将3S数字技术应用于减灾防灾工作、对重大自然灾害进行监测和评估的方法便应运而生[5-9]。3S技术是地理信息系统Geographical Information System,GIS)、全球定位系统(Global Positioning System,GPS)和遥感(Remote Sens-ing,RS)的统称。它是目前对地观测系统中空间信息获取、存贮、管理、更新、分析和应用的三大支撑技术的总和,具有快速方便、准确客观、灵活机动和综合集成的特点[10],对实现灾害的动态监测、损失评估和防治具有十分重要的意义[11]。

本文以湖北省咸丰县为研究区，以旱灾灾害为主要研究对象，以多源数据为基础，结合研究区基础地理信息和社会经济数据，考虑研究区的环境特点，利用地面调查采样辅助下的遥感技术，结合GIS的空间分析技术，对受灾目标的快速识别技术以及灾情快速统计技术，实现贫困地区灾情的快速统计。

1　研究区概况

咸丰县为湖北省恩施土家族苗族自治州下辖县(108°37′8″～109°20′8″S，29°19′28″～30°2′54″N)，位于鄂、湘、黔、渝四省(市)边区结合部，距州府所在地恩施98km，距重庆市黔江区53km。咸丰县地处武陵山东部。地形地貌复杂，呈南部高、中部低、东部向西部倾斜。境内海拔最高点1911.5m，最低点445m，相对高差为1466.5m，以二高山地区为主，占总面积的68%。咸丰县国土总面积2550km2，其中耕地面积4.4万公顷。平均海拔800m左右。辖10个乡镇一个区，263个村，总人口36.4万人(2013年数据)，有土家族、苗族、朝鲜族、东乡族、蒙古族、畲族等少数民族[12]。

咸丰县贫困地区多为生态恶劣区、深山区，自然灾害如旱灾、洪灾、地质灾害、冰灾、雹灾等致使生态恶化、生产滞后、脱贫难度加大，因灾返贫现象严重。严重的旱灾导致畜牧、农业受灾面较大，每年有上万人口返贫[13]。

2　研究方法及统计指标体系

2.1　研究方法

首先根据具体需求以及研究区的实际情况，收集研究区的资料，建立研究区基础数据库，即人口数据库和农作物数据库；然后基于确定的灾情快速分析方法，建立受灾目标快速识别和快速统计方法，对灾情损失进行评估和统计。

2.2　技术路线

首先，处理收集到的基础人口等数据以及遥感影像数据，得到一个基础数据库，主要内容是人口密度空间分布图和主要农作物空间分布图；然后，根据相关部门得到的旱灾受灾范围和等级图，将人口密度分布图、旱灾受灾范围图和等级图,以及咸丰县行政界线图运用GIS空间分析技术进行分析；最终得到受灾区灾情统计结果(见图1)。

图1　技术路线图Fig.1　Technology Roadmap map

2.3　快速统计指标体系

本文主要选用人口和农作物两个指标，分别对其人口数量和主要农作物面积进行统计，计算因灾受灾数量和面积，如表1所示。

表1　旱灾受灾目标快速统计指标体系

3　基础数据库的建立

3.1　人口空间密度分布图的建立

首先对人口数据进行空间化处理。人口数据通常是以行政单元为统计单位的，数据表达了统计单元之间的差异，但并没有给出统计单元内部的差异。为了进行准确的受灾人口统计，需要对人口统计数据进行空间化。

要确定一定范围内的人口指标数量，关键在于确定该范围内的人口指标分布密度函数。本文借助遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术，运用人口数据的空间展布方法[14]来获取人口数据的空间分布密度，这种手段对人口数据进行空间化是一种有效的手段。

丁志雄等[14]是将城镇居民地和农村居民地分开，将农业人口在农村居民地上展布，将非农业人口在城镇居民地上展布，所得的人口空间分布密度更接近真实的空间分布密度值，计算公式如下:

Di=Pi/Ai

(1)

式中：Di为区域i的居民地农业或非农业人口密度；Pi为区域i的农业或非农业人口；Ai为区域i的面积。

本次研究借用丁志雄等[14]提供的计算方法，以咸丰县各乡镇为基本单元。首先将2014年咸丰县人口统计数据转换成按乡镇统计的数据，然后利用Arcgis10.2平台，在咸丰县乡镇矢量图中属性表里加入各乡镇人口数据，然后结合各乡镇人口数据和土地面积，根据公式(1)计算生成一个人口密度属性字段，从而得到咸丰县人口密度空间分布图(图2)，密度单位是人/km2。根据本研究需求，不需要区分农业或非农业人口，因此，此处的人口密度是指所有人口密度。

图2　咸丰县人口密度空间分布图Fig.2　Population density spatial distribution map of Xianfeng County

3.2　主要农作物分布图的建立

首先对咸丰县农作物进行遥感解译，建立农作物分布图。咸丰县遥感影像采用高分一号卫星影像(图3)，时相为2014年5月6日，空间分辨率为16m。针对区域农作物等分布，经过大量文献参考和实验，最终采用采用面向对象方法进行目标提取[15-21]。分析平台采用ERDAS2013IMAGINE Objective 模块。

面向对象[22]分类就是集合影像临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。根据咸丰县农作物特点，提取主要农作物水稻、小麦和油菜三类农作物作为受灾对象。图3为咸丰县高分影像波段4、2、1彩色合成；图4为解译的农作物分布图，黑色线为咸丰县县界；黄色图斑为旱地作物，即小麦和油菜；绿色图斑为水田作物，即水稻。

图3　咸丰县遥感影像图Fig.3　Remote Sensing Image of Xianfeng County

图4　咸丰县农作物分布图Fig.4　Crop distribution in Xianfeng County

4　受灾目标快速统计

4.1　人口旱灾受灾人口快速统计

根据相关部门得到的旱灾受灾范围，将人口密度分布图、旱灾受灾范围图以及咸丰县行政界线图进行空间叠加分析。具体方法是先将所有数据转换成栅格数据，然后采用Arcgis10.2平台，利用其空间分析工具中的局部分析，进行合并。在合并之前，如果投影坐标系不同，得先统一坐标系统，将不同的数据重投影成相同的坐标系统WGS_1984_Albers，并且对空间分辨率不一致的两幅图象中的高分辨率图像进行重新采样使之与地空间分辨率图像一致，得出旱灾人口受灾分布图(图5)。图中图例颜色依次渐深代表受灾人口越多，共分五个层次，分别是0～1000人、1000.1～6000人、6000.1～20000人、20000.1～40000人、40000.1～55675人。

图5　咸丰县旱灾受灾人口分布图Fig.5　Drought-hit population distribution in Xianfeng County

4.2　旱灾受灾农作物快速统计

将农作物分布图、旱灾受灾范围图、以及咸丰县行政界线图进行空间叠加分析，得出旱灾受灾农作物受灾分布图。具体方法是先将所有数据转换成删格数据，采用Arcgis10.2平台，利用其空间分析中的局部分析进行合并，最终得出咸丰县旱灾受灾农作物分布图(图6)。由于3月一般水田还未种植水稻，因此，受灾的农作物是旱地作物。图中浅绿色为受灾的冬小麦，深绿色为受灾的油菜；在受灾范围及程度图例中，白色区域表示非受灾区，黄色区域表示作物轻度受灾区。

图6　咸丰县旱灾受灾农作物分布图Fig.6　Drought-hit crop distribution in Xianfeng County

4.3　旱灾灾情统计结果

根据上述分析，最终得到咸丰县各乡镇旱灾受灾面积、受灾人口、农作物等信息，为灾情决策提供快速科学准确的依据，统计结果见表2。

表2　咸丰县旱灾灾情统计结果

(1)咸丰县旱灾受灾人口总数为11263人，占全县总人数的3.09%。除了太洛坝区工委和活龙坪乡2个乡镇未受影响外，其余9个乡镇均有不同程度人口受灾，其中马甲池和高乐山镇受灾人口最多，均为2000人以上；其次是丁寨乡、黄金洞乡和中堡镇，在1000～2000人，其余4个乡镇受灾人口均在100～700人。

(2)咸丰县旱灾受灾农作物总数为4862.59公顷，占全县耕地面积的11.05%。其中马甲池乡农作物受灾面积最多，为1371.70公顷；其次是清坪镇、活龙坪乡、高乐山镇、丁寨乡以及尖山乡，受灾农作物面积在300～900公顷；受灾农作物面积最少的是朝阳寺镇78.89公顷以及中堡镇39.14公顷。

由于数据有限，本次研究未对研究结果进行实地验证，这也是下一步研究内容。

5　结论

本文即运用社会经济统计数据、国产高分一号卫星影像以及其他多源数据，并采用遥感和GIS技术，对旱灾受灾区的典型受灾目标即人口和农作物进行了快速统计，最终得到了研究区及其各乡镇受灾目标的量的统计结果。确立了灾情快速统计技术方法，即基础数据库的建立和受灾目标快速识别和灾情快速统计的方法。本文的研究，能够为贫困地区旱灾以及其他地区各种灾害的灾情统计提供一种快速、准确的方法；在各种自然灾害发生时，能够为相关部门减灾、灾后定损及赔偿提供科学的依据，不再有因灾致贫的恶性循环，进而推进贫困地区经济发展并保障人口安全，并为贫困地区防灾、减灾规划及政策的制定提供科学依据。由于数据原因，没有对损失进行到价格一步和研究结果进行实地验证，这也是下一步研究内容。