基于Landsat 8 OLI卫星遥感数据的黄前水库水源地保护区水土流失监测

王延明 李勇刚 侯 蕾

(1.山东农业大学勘察设计研究院，山东 泰安 271018；2.济南市水文局，山东 济南 250000；3.山东农业大学水利土木工程学院，山东 泰安 271018)

水土流失问题一直是黄河下游丘陵山区面临的重要难题，也是全球环境学科的研究热点[1]。近几年，因遥感技术快捷、大范围的空间监测、多时相、多波段、低成本的特点，已成为水土流失监测的重要技术手段，并得到了广泛应用[2-3]。孙燕等[4]讨论了EOS/MODIS遥感技术在我国区域水土流失调查监测中的可用性，从定性遥感和定量遥感两方面阐述了该技术在这一领域的应用前景和实现方法。刘艳[5]利用TM遥感数据对浈江流域南雄市内的黄坑河小流域进行了研究，对小流域土壤侵蚀分布状况及侵蚀程度有了更明确的了解，对小流域的水土流失治理提供了技术支撑。康芮等[6]在分析生产建设项目水土保持监测研究现状、遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用现状的基础上，提出利用高空间分辨率遥感技术提取生产建设项目水土保持监测中部分关键指标的监测方法。张欣[7]利用TM数据研究了饶河流域水土流失风险评价。

水土流失不仅导致土地质量下降、生态环境恶化，还使大量的颗粒态的污染物流入水域，导致河湖水质恶化[8-9]。黄前水库水源地是重要饮用水水源地，保障着泰安市主城区80%以上的用水供应，而保护区的非点源污染较为严重，其中水土流失是该区域非点源污染的一个重要方面[10]。本文采用Landsat 8卫星的遥感数据，结合先进的遥感图像处理技术，对该区域开展了水土流失遥感调查与监测，阐明该区域的林草覆盖度及水土流失的空间分布特征，为黄前水库的生态保护和综合治理提供依据。

1 黄前水库水源地保护区概况

黄前水库水源地位于黄河流域的下游大汶河水系，处于东经117°4′～117°22′、北纬36°16′～36°28′之间，总控制流域面积292km2，流域内共有4条河入库，分别是麻塔河、下港河、石屋志河和红河。流域地形起伏、高差变化大，平均海拔530m，地形为侵蚀构造、中度切割的中低山及浅切割的低山丘陵，基岩裸露。该流域处于暖温带，属半湿润大陆性季风气候，年平均气温13℃左右，年均降水量758mm，由于受季风气候影响，年际降水变幅较大且年内降水分布很不均衡，夏多冬少。水源地位于泰安市岱岳区黄前镇黄前村北1km处，距离泰安城区23km，距离济南市60km。黄前水库流域主要包括泰安市岱岳区黄前镇、下港镇，泰山区大津口乡，济南市莱芜区大王庄镇的部分区域，总人口8.5万左右，产业结构以农林畜业为主。根据《泰安市黄前水库饮用水水源保护区调整方案》(2016年)，黄前水库保护区分为一级保护区、二级保护区、准保护区。地理位置见图1。

图1 黄前水库水源地地理位置

2 数据来源与处理

2.1 数据来源

a.遥感数据。本研究采用lantsat 8 OLI卫星2018年的遥感影像数据，9个波段，空间分辨率为30m，其中包括一个15m的全色波段。在遥感影像的季相选择上，既要注意图像覆盖区域内遥感信息获取瞬间图像本身的质量，又必须顾及不同区域的时效性季相差异选择，以满足瞬间状态下，最大限度地使图像反映地表信息的要求。本研究选择5月的遥感影像，主要用于研究区植被覆盖因子的提取。

b.其他数据。土地利用数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院资源环境科学数据中心，分辨率为30m。该数据根据刘纪远提出的中国科学院土地资源分类系统，利用2018年的Landsat 8遥感图像，通过人机交互解译生成，并利用野外调查数据进行验证和纠正，精度可靠。数字高程(DEM)数据来源于地理空间数据云，空间分辨率为30m。

2.2 数据处理

2.2.1 遥感影像预处理

影像辐射定标、精校正:在ENVI5.3支持下，利用地形图对影像进行几何精校正，校正中采用WGS-1984坐标系，UTM投影，然后进行辐射定标(见图2)和大气校正(见图3)。

图2 辐射定标

图3 大气校正

去除红色波段和近红外波段的异常值，然后进行归一化植被指数(NDVI)提取，植被覆盖度(FVC)的计算，见图4。

图4 归一化植被指数(NDVI)提取图

2.2.2 植被覆盖因子提取

植被覆盖因子是判定土壤侵蚀是否存在及进行土壤侵蚀强度分级的一个重要指标，也是全球变化中最活跃、最有价值的环境影响因素和指示因子，同时也是遥感传统的监测对象。从空间分辨率来看，遥感既提供了在景观尺度上刻画植被特征变化模式的手段，也提供了反映小区域详细植被信息的手段；从光谱分辨率来看，它提供了从可见光到近红外、中红外的信息：从时相特征来看，它可以反映植被覆盖度的时空分异特征。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

FVC=[(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)]k

式中：FVC为植被覆盖度;NDVI为所求像元的归一化植被指数:NDVImin、NDVImax为研究区内NDVI的最小值、最大值;k为经验系数。

基于ENVI5.3软件，提取NDVI，计算FVC，根据研究区边界，对预处理后影像进行裁剪得到研究区的植被覆盖度。根据植被覆盖分级编码标准(见表1)进行分级。

表1 植被覆盖分级编码

基于landsat 8 OLI遥感数据提取的植被覆盖面积为167.40km2，而实际监测的植被覆盖面积为172.09km2，平均误差约为2.73%，与实际情况相吻合。

2.2.3 坡度、海拔因子提取

在DEM基础上，利用ArcGIS10.2软件中的Spatial Analyst模块，提取研究区的坡度信息。根据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007)[11]中临界坡度分级方案，结合研究区实际情况，将坡度分为平缓坡、中等坡、斜坡、陡坡、急坡和急陡坡六级，见图5。

图5 黄前水库流域坡度分级

2.2.4 土壤侵蚀分析方法

土壤侵蚀主要受气候、土壤、地质、地形、植被和人为6大因素的综合影响，这6大因素又可再分为诸多次级影响因子，其中在气候条件一定的情况下，土地利用类型、地面坡度和植被覆盖度的作用尤为显著，不同的组合方式导致不同的土壤侵蚀强度。

本研究以遥感影像为基本信息源，结合其他图件资料，基于“3S”技术平台，采用综合评判法与实地调查验证法相结合的研究方法，在获取研究区土地利用类型、植被覆盖和地面坡度三个主导因子的基础上，利用主导因子与土壤侵蚀的相关关系，结合气象、地质、土壤、岩石等辅助因子，依据《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007)[11]中土壤侵蚀强度及水力侵蚀强度分级标准，确定该区域土壤侵蚀强度的空间分布特征。

3 结果与分析

3.1 黄前水库水源地保护区林草植被覆盖度分布特征

黄前水库水源地保护区林草植被覆盖度分布状况见表2。通过2018年landsat 8遥感影像分析，黄前水库水源地保护区低覆盖度的面积为6.76km2，中低覆盖度的面积为12.45km2，中覆盖度的面积为20.48km2，中高覆盖度的面积为29.86km2，高覆盖度的面积为97.85km2；其中，准保护区中以林草地为主，总面积为114.64km2，林草覆盖的高覆盖度面积为62.67km2，所占的比例最大，达到了53.09%，依次为高覆盖度>中高覆盖度>中覆盖度>中低覆盖度>低覆盖度>裸地；二级保护区中林草覆盖的总面积为52.64km2。黄前水库水源地保护区的高覆盖度区域多集中于西麻塔河流域的上游，林草覆盖的中低覆盖度区域和裸地多集中于下港河以及石屋至河的上游流域，见图6。

表2 黄前水库水源地保护区林草植被覆盖度分布

图6 黄前水库水源地保护区林草植被覆盖度

3.2 黄前水库水源地保护区水土流失分布特征

黄前水库水源地保护区水土流失分布状况见表3和表4。通过2018年landsat 8 OLI卫星遥感影像分析，黄前水库水源地水土流失面积为165.03km2，占土地总面积的55.30%。其中，轻度侵蚀66.87km2，中度侵蚀68.42km2，强烈侵蚀26.87km2，极强烈侵蚀2.68km2，剧烈侵蚀0.19km2，分别占侵蚀面积的40.52%、41.46%、16.28%、1.62%、0.12%；其中，准保护区土壤侵蚀面积为95.03km2，轻度侵蚀和中度侵蚀比例相当，都达到了25%左右；二级保护区土壤侵蚀面积为69.45km2，中度侵蚀比例较大，为27.47%，轻度侵蚀的比例为25.75%；一级保护区土壤侵蚀面积较小，为0.49km2，以轻度侵蚀为主。从空间分布角度分析，土壤侵蚀较严重的区域多集中于麻塔河、石屋志河、下港河、红河的中下游河道周边区域以及下港河上游区域，见图7。

表3 黄前水库水源地水土流失分布 单位：km2

表4 黄前水库水源地保护区水土流失分布

图7 黄前水库水源地保护区水土流失分布

4 结 论

文中利用2018年landsat 8 OLI卫星遥感数据对黄前水库饮用水水源地保护区的林草覆盖度和水土流失特征进行了监测分析，为水源地保护区的综合监管和生态环境治理提供了技术支撑。形成以下主要结论：

黄前水库饮用水水源地保护区的林草覆盖度较高，其中低覆盖度、中低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度的面积为167.4km2，占保护区总面积的57.32%。但黄前水库水源地保护区的水土流失较为严重，土壤侵蚀面积占总的土地面积的55.30%，轻度侵蚀和中度侵蚀占侵蚀总面积的81.98%，说明水土流失受地形、土壤等因素的影响较大。