基于珠海一号高光谱影像的大同煤田区碳汇变化

袁 媛

(1.山西省煤炭地质一一五勘查院有限公司,山西 大同 037000; 2. 矿山地质灾害防治与环境恢复大同市重点实验室,山西 大同 037000)

大同煤田是山西省生产出口煤最多的煤田,开采历史悠久,煤矿的开采给当地的经济带来发展的同时,也造成了生态环境的破坏,导致碳排放量大大增加。“十四五”期间我国明确了要坚持绿色发展的引领,实施区域绿色协调发展战略。经过近几年的努力,大同煤田生态环境恢复已取得一定的成效。进行煤田区域生态环境监测,掌握煤田碳汇量变化是非常有必要的。

近年来,高光谱影像以其波段宽度窄、光谱分辨率高、响应范围广、波段连续等特点被广泛应用于土地利用现状分类。围绕以土地利用为主要的碳循环方式,研究分析大同煤田区域碳汇量在近两年时空上的变化,可为大同煤田调整产业结构,优化土地合理利用,提高能源利用率,实现山西省碳达峰、碳中和目标提供数据支撑和理论依据。

鉴于此,本文以大同煤田为研究区域,基于珠海一号2020和2021年两期高光谱影像数据,提取大同煤田两年的土地利用现状变化;采用遥感估算法[1],得到煤田区域两年的碳汇量变化情况,探究珠海一号高光谱数据在地物分类及未来的碳汇监测潜力,为煤田区碳汇研究提供一种新的思路[2]。

1 研究区概况与数据

1.1 研究区概况

大同煤田位于山西省北部、大同市西南方,研究区域地跨大同、左云、怀仁3个市、县(如图1所示),面积为1 805.67 km2。

图1 研究区域

大同煤田为赋存双纪煤田(即侏罗系和石炭二叠系煤系),大同煤炭资源已探明储量约312 亿t。其中,侏罗纪煤70亿t,石炭二叠纪煤242 亿t。从南北朝时期就开始开采大同煤田,侏罗系煤炭资源赋存面积共计772 km2,已经开发利用和精查区面积为632 km2,占侏罗系煤田总面积的82%,目前石炭二叠纪煤层也已开始开采。

1.2 数据源

本文数据选取的是珠海一号2020年4月12日和2021年5月2日覆盖大同煤田区域的L1B级数据,高分辨率影像选取的是2020年4月24日和2021年5月29日的GF2数据,用于空-谱融合。

珠海一号卫星星座由34颗遥感微纳卫星组成,包括2颗OVS-1视频卫星、10颗OVS-2视频卫星、2颗OUS高分光学卫星、10颗OHS高光谱卫星、2颗SAR卫星及8颗OIS红外卫星。目前,珠海一号卫星星座已实现3组共12颗卫星在轨运行。其中,OHS高光谱卫星分别于2018和2019年以“一箭五星”方式发射入轨。OHS高光谱卫星数据具体参数见表1。

表1 数据源参数

2 数据处理与分析

首先,对珠海一号数据进行预处理,包括波段合成、辐射定标、大气校正和正射校正等;然后,对珠海一号高光谱影像与GF2遥感影像进行空-谱融合,得到既具有32个波谱又具有1 m分辨率的遥感影像,并在此基础上采集样本,得到研究区域2020和2021年土地利用现状;最后,计算两期的碳汇量,通过结果比对,得到研究区碳汇量的变化情况。具体技术路线如图2所示。

图2 技术路线

2.1 高光谱影像预处理

珠海一号高光谱遥感影像均在PIE 6.3软件平台完成预处理,基本流程包括波段合成、辐射定标、大气校正和正射校正,将原始影像生产为具有准确几何定位的反射率数据。珠海一号原始数据包括32个单波段文件,波段合成用于将多波段数据合并成一个单一的文件,辐射定标用于消除由传感器、光学系统等造成的图像亮度失真,可以将珠海一号OHS原始DN值数据转换为辐射亮度值或大气表观反射率。以表观反射率的形式输出辐射定标后的数据。传感器记录的光谱数据中,存在由于大气、 太阳高度角、地形等的影响而引起的辐射误差。其中,大气对电磁辐射产生的散射和吸收是辐射误差的主要来源。大气校正的主要目的是消除由大气影响所造成的辐射误差,反演地物真实的反射率。正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正,生成多中心投影平面正射图像的处理过程,它除了能纠正一般系统因素产生的几何畸变外,还可以消除地形引起的几何畸变。

2.2 空-谱融合

空-谱融合是将珠海一号高光谱影像与高分辨率GF-2遥感影像进行影像融合,最终得到既具有32个波谱特性又具有1 m高分辨率的遥感影像。遥感影像融合方法非常多,如PCA融合、GS融合、基于最佳指数准则高光谱图像小波包融合、基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)高光谱影像融合、基于贝叶斯抗噪小波方法影像融合及PCA和二代Bandelet结合的影像融合[3-10]等多种影像融合方法。针对当前空-谱融合方法应用于高光谱图像融合时,出现空间细节信息提升明显但光谱失真,或光谱保真度高但空间细节信息提升不足的问题,本文基于波段自适应细节注入算法进行异源影像空-谱融合。

波段自适应细节注入融合方法主要从两个方面对融合图像的光谱和空间细节信息进行提升。一方面,针对传统GS方法应用于高光谱图像融合时光谱失真较严重的问题,参考BDSD (band dependent spatial detail) 模型求取模拟图像权重系数的思路,提出一种波段自适应的低分辨率图像模拟方法,可以获得光谱信息更丰富的模拟图像;另一方面,为了保证融合图像的细节纹理信息,采用NSCT将模拟图像、空间细节信息图像和多光谱图像的空间及部分光谱信息注入重构的高空间分辨率图像中,然后将该图像作为第1分量与其余GS分量进行逆变换,得到最终的高空间分辨率高光谱图像。融合结果如图3所示。

图3 空-谱融合结果

2.3 土地利用分类

基于高光谱遥感影像图像分类方法有很多,包括ISODATA分类、K-means分类、神经网络聚类分类、模糊C均值分类、基于混合像元的模糊分类(MPC)、整合空间信息的模糊分类、距离分类、最大似然分类、光谱信息散度分类等。本文采用光谱特征匹配分类方法,将大同煤田土地利用现状分为6类,分别为耕地、林地、草地、水体、人造地表及未利用地。

光谱特征匹配是基于光谱中各地物光谱特征与当前影像进行的匹配,通过计算波谱间的角度判定两个波谱间的相似度,较小的角度代表像元与参照波谱匹配紧密。通过与设定阈值比较,大于指定的最大弧度阈值的像元不被分入该类,然后生成分类后的图像。

光谱特征匹配原理:在多维光谱空间,不同的地物光谱角度方向是不同的。两个n波段的光谱向量Y=[y1y2…yn],可以用光谱角度匹配方法测向量间的角度差异性,公式为

(1)

2.4 碳汇量计算

碳汇量计算采用遥感估算法。碳汇量计算公式为[11]

Ca=∑Li=∑Si×Di

(2)

式中,Ca表示碳吸收量(kg);Li表示研究区域内的第i种土地类型的碳排量(kg(c)/m2);Si表示第i种土地类型的面积;Di为第i种土地类型的碳收支系数。

本文采用的碳汇系数需要通过跟踪国内外期刊的研究成果最终确定,且为符合大同林地、草地等的碳汇系数。文献[12]研究发现,耕地既是碳源也是碳汇,耕地的碳排放系数为 0.042 2 kg(c)/m2,碳吸收系数为 0.692 kg(c)/m2,取耕地的净碳汇系数作为碳收支系数,则耕地的净收支系数取 0.67 kg(c)/m2。根据文献[13]的研究,林地碳汇系数取值为 5.77 kg(c)/m2,草地碳汇系数取值为 0.472 kg(c)/m2。

碳汇量计算公式为

C=Ca×44/12

(3)

式中,C为碳汇量,最终为二氧化碳吸收量。

3 结果与分析

3.1 大同煤田区域土地利用现状变化

2020年大同煤田区域土地利用以林地最多,占总面积的43%;其次是耕地,占25%;然后是草地,占21%,建筑用地占9%;最后是水体和未利用地,分别占0.7%和1.3%。2021年大同煤田区域土地利用以林地最多,占总面积的43%;其次是耕地,占25%;然后是草地,占21%,建筑用地占9%;最后是水体和未利用地,分别为0.7%和1.3%。

2021年相较于2020年,大同煤田土地利用未发生显著变化,林地增加0.71 km2,耕地增加0.11 km2,草地增加2.57 km2。由于煤田生态修复,林地和草地面积增加,如图4所示。

图4 2020-2021年大同煤田土地利用现状

3.2 分类精度评价

结合左云县、云冈区和怀仁县实际土地利用现状数据,对由2021年珠海一号提取的土地利用现状图,通过混淆矩阵结合Kappa系数进行精度验证和对比,得到总体精度为79.17%,Kappa系数为75.96%。在分类结果中,水体的生产者精度最高,为88.54%;建筑的生产者精度最低,为69.02%;林地的用户精度最高,为91.08%;未利用地的用户精度最低,为57.65%,见表2。

表2 精度评价(像素) 个

3.3 大同煤田区域碳汇量变化

2020年大同煤田区域碳汇量为1814 万t CO2。其中,林地碳汇量1642万t CO2,耕地碳汇量108 万t CO2,草地碳汇量64 万t CO2。2021年大同煤田区域碳汇量为1817 万t CO2。其中,林地碳汇量1644万t CO2,耕地碳汇量1 081 644 万t CO2,草地碳汇量65 万t CO2。

2021年相较于2020年,大同煤田区域碳汇量增加了3 万t CO2。其中,林地增加碳汇量2 万t CO2,草地增加碳汇量1 万t CO2,耕地碳汇量基本不变,如图5所示。

图5 大同煤田碳汇密度

4 结 论

本文以大同煤田为研究对象,以2019和2020年两期珠海一号高光谱遥感影像为数据,提取煤田区域土地利用现状,并计算碳汇量,得到两期碳汇变化数据,结论如下:

(1)2020和2021年土地利用现状均为:林地>耕地>草地>建筑用地>水体>未利用地,2021年相较于2020年,土地利用未发生显著变化,林地增加0.71 km2,耕地增加0.11 km2,草地增加2.57 km2,为煤田区域生态修复的结果。

(2)2021年相较于2020年,增加了林地、耕地和草地,大同煤田区域碳汇量增加3 万t CO2。其中,林地增加碳汇量2 万t CO2,草地增加碳汇量1万t CO2,耕地碳汇量基本不变。

综上所述,大同煤田经过近两年的绿色发展,已初见成效,要实现绿色可持续发展,提高碳汇量,下一步需充分利用山体、水体、采矿废弃地等一些土地进行绿化,为自然资源提供天然屏障,增加碳汇储量。为及时了解煤田生态环境修复情况,需长期进行土地利用变化监测,基于珠海一号高光谱遥感影像对大同煤田区域进行碳汇监测有很好的效果。