基于卫星遥感数据的沙特吉赞省沙化土地信息提取比对

马大为 李樵民 官瑞芬 杨娅婷 魏采用 杨雪茹

摘  要：以2008年、2014年及2018年TM影像为数据源，利用TM影像光谱波段的谱间差异和最佳的波段组合建立基于光谱知识的沙化图地信息提取模型。利用模型分别提取沙特吉赞省2008年、2014年及2018年沙化土地信息，对提取的沙化土地信息开展数据处理及分析，进而判断沙特吉赞省近10年的沙化土地情况。

关键词：沙特吉赞  TM影像数据  光谱知识  数据处理及分析

中图分类号：TP79                                  文献标识码：A                           文章编号：1672-3791（2019）04（a）-0067-05

Abstract： Taking the TM images in 2008， 2014 and 2018 as the data source， the information extraction model based on spectral knowledge was established by using the spectral difference between the spectrum of the TM image and the best band combination. The model was used to extract the desertification land information of Saudi Jizanzan in 2008， 2014 and 2018， and to carry out data processing and analysis on the extracted desertification land information， and then to determine the desertification land in Saudi Jizan province for nearly ten years.

Key Words： Jazan（Saudi Arabia）; TM images; Spectral knowledge; Data processing and analysis

1  研究背景

土地沙化是目前全球面临的最严重的生态环境问题之一，在环境恶化、资源短缺、生物多样性日益减少的当今， 土地沙化问题备受国际社会的广泛关注。遥感技术是向数字地球提供多维动态信息的先进手段。沙化土地的蔓延与扩大给经济、社会发展和生态环境保护带来了巨大的压力。因此， 快速获取沙化土地的分布范围、面积及动态变化状况对沙区经济和社会的可持续发展具有重要的意义。

近几十年遥感技术成为迅速发展起来的一门综合性学科，遥感技术及其应用实质是地球表面物体固有的电磁波反射、辐射特征在遥感图像上的反映，遥感图像所包含的信息量很丰富，因此遥感应用涉及到各行之中，人们可以利用遥感信息来提取出水体信息、植被分布信息及城市建成区信息等。

目前，沙化土地监测多以地面调查结合遥感影像的目视解译进行，地面调查需要较多的人力、物力、财力，而目视解译的结果不仅与技术人员的水平相关，而且这种目视解译的方法并没有充分利用遥感影像的信息，造成遥感影像极大的浪费，这样对于更加准确地动态分析沙化土地的发展过程造成一定的困难。

地物的光谱知识是遥感专题信息提取中最重要的知识，对地物光谱特征的研究是基于光谱知识专题信息提取的前提。通过分析遥感影像中多光谱波段的谱间差异和波段数据的最佳波段组合找到不同区域沙化土地的光谱特征，建立基于光谱知识的沙地信息提取模型，从而提取沙化土地的信息。

2  研究区概况

吉赞省是沙特阿拉伯面积最小的省份，位于沙特阿拉伯西南部，与也门接壤，西临红海，位于东经42°～43.8°，北纬16.5°～17°之间，面积约为1.2km2，2010年人口普查数据为136万人。包括13个县、29个区、近4000个村庄。

吉赞省气候类型主要为热带沙漠气候，夏季平均最高温度为38.5℃，最低温度为29℃，冬季平均最高温度为30℃，最低温度为21℃。过去10年的平均湿度為68%，最低湿度为6%，盛行西风与西南风，平均风速12km/h。

吉赞省地形多样，沿海地区从北向南延伸，海拔高度为100m，该地区沼泽和盐沼分布较多，其中Tohama地区为吉赞最肥沃的地区。Sarwat山位于吉赞省东部，该地区陡峭多岩，海拔高度超过1800m。此外，吉赞省从北到南分布有许多河谷，洪水通过这些河谷从东部山区流向西部，直至到达红海。吉赞省还包括位于红海上的100多个岛屿。全省可分为3个部分：内陆、林区和平原地区。内陆是绵延的山脉，林区有丰盛的牧草，平原地区盛产农作物，如：咖啡豆、谷类作物（大麦、小米和小麦）和水果（苹果、香蕉、葡萄、芒果、木瓜、李子、柑橘）等。

3  研究方法

3.1 技术路线

利用收集到的2008年、2014年及2018年Landsat卫星数据，结合研究资料，建立沙化土地信息提取模型，利用ENVI 5.3.1影像处理软件开展沙化土地信息提取，最终对提取的沙化土地信息进行数据分析。技术路线如图1所示。

3.2 数据源

此次吉赞省沙化土地信息提取比对，主要采用影像为通过USGS平台获取的美国陆地卫星Landsat卫星数据，包括2008年、2014年及2018年。影像数据时相及信息见表1。