基于RS和GIS的深圳市土壤侵蚀监测_杨章泉.pdf

150 2022 年 第 12 期 黑 龙 江 水 利 科 技 No.12.2022 （第 50 卷）Heilongjiang Hydraulic Science and Technology （Total No.50）基于 RS 和 GIS 的深圳市土壤侵蚀监测杨章泉（上饶市科信水土保持监测有限公司，江西 上饶 334000）摘 要：在概述深圳市气候条件及地形地貌特征的基础上，进行了研究区土壤侵蚀因子的提取，并依托依托 2021 年 8 月深圳一号卫星遥感数据及预处理结果进行了土壤侵蚀等级解译，基于此，对深圳市 2022 年土壤侵蚀面积进行预测，并对不同坡度、不同植被覆盖率及不同土地利用类型下土壤侵蚀面积进行了预测与分析。通过掌握研究区土壤侵蚀实际情况，可为水土保持措施的制定提供可靠依据。关键词：RS；GIS；深圳市；土壤侵蚀；水土流失；监测 中图分类号：S157 文献标识码：B文章编号:1007-7596（2022）12-0150-04 收稿日期 2022-11-20 作者简介 杨章泉（1 9 8 7-），男，江西横峰人，工程师，从事水土保持工作。0 引 言随着生产建设项目的开发建设及人为活动的影响，水土流失问题日益突出，早期的土壤侵蚀监测主要通过人工调查方式进行。20 世纪 80 年代中后期 RS 遥感技术普及后，水利部开始推进遥感手段在全国土壤侵蚀调查领域的应用；此后随着 GIS 技术的迅猛发展，因其具有强大的空间处理能力和分析能力，在影响土壤侵蚀多要素相关分析方面得到广泛应用。本文对 RS 和 GIS 技术在深圳市土壤侵蚀面积预测及坡度、土地利用、植被覆盖等因素影响程度量化分析方面的应用展开探讨。1 项目区概况深圳以丘陵、台地和平原等地貌为主，年降水量均值 1966mm，降水量大，暴雨频繁，地貌复杂，且主要以赤红壤为主，水土流失风险大，很容易造成水土流失“致黄”。深圳市生产建设项目点多面广，根据 深圳市国土空间总体规划（2020-2035年），全市建设用地规模会持续扩大，建设强度也会随之增强，必然会降低城市植被覆盖率，削弱水土涵养功能，再加上深圳特殊的地形地貌和较大的水土流失风险，必将加剧土壤侵蚀。2 土壤侵蚀因子的提取自然因素和人为因素是影响区域水土流失的两个主要方面，其中自然因素包括降水、植被、土壤、地形，而人为因素包括土壤保护措施及土地开发利用方式等。不同影响因素又包括若干次级因子，具体见图 1。在进行土壤侵蚀模型构建时，关键在于影响因子的提取，借助 RS 和 GIS 进行遥感影像及所采集到的图件、观测数据等进行空间分析、因子提取，以单项或叠加的方式输出。在具体应用时，应用 ERDAS 软件对所得到的 TM 卫星影像初步纠正，并借助标准地图进行精纠正，以得到统一的影像底图；将所得到的结果与其余图件及属性数据融合并展开综合应用分析，结合实地调查结果进行土壤侵蚀等级解译，得出各类影响因子的具体影像程度，以图形或属性数据形式存储，便于空间分析调用1。DOI:10.14122/ki.hskj.2022.12.034 151 2022 年 第 12 期 黑 龙 江 水 利 科 技 No.12.2022 （第 50 卷）Heilongjiang Hydraulic Science and Technology （Total No.50）图 1 土壤侵蚀因子分类树2.1 降水及土壤类型降水是影响土壤侵蚀的动力因素，降雨量及雨强等信息的采集和处理为区域土壤侵蚀模型的构建和水土流失过程的模拟提供动力因子。通过SURFER 软件预处理研究区降雨数据，并将点数据整理成与地理坐标对应的专题信息，再转换成空间图形格式和 ARC/INFO 格式，经拓扑重构、空间编辑及投影变换后与评价单元图叠加，最终得出区域内具体点雨量值2。土壤类型主要影响土壤有机质含量及矿物胶体接触形式，进而影响土壤抗冲蚀性能及渗透性能。应用 GIS 空间分析功能构建研究区土壤空间分布，并据此制作土壤专题图和土壤侵蚀的空间关系，探究人类活动对土壤侵蚀的可能影响。2.2 地形因子通过高分辨率卫星遥感影像能在较小空间尺度观察地表，并借助计算机软件制作大比尺地形图，对地形图进行矢量化分析；应用 ARC/INFO 等地理信息软件进行相应等高线图及高程值的编辑，进而生成 TIN 高程模型和格栅，制备出 DEM 模型，并提取坡度、坡向及沟谷密度图。地面阴影、阳光照射角度、植被覆盖等对遥感影像提取精度可能存在一定影响，数字高程模型的出现能有效克服这种影响。2.3 植被覆盖及土地利用植被是拦截雨量、抑制地表径流、制约土壤侵蚀和水土流失的有效因子，植被因具有反射红外光的功能而在 TM 卫星影像图中呈红色，根据颜色特征及主成分变换法便能将植被和其余地物区分开来，并得到植被覆盖率水平（见表 1）。此外，土地利用类型及程度对研究区水土流失和土壤侵蚀也存在较大影响，应用 ERDAS/IMAGINE 图像处理软件可进行遥感影像中土地利用类型的分类，并通过 ARC/INFO 转换格式、制作专题图。表 1 植被解译标志覆盖程度极高高中低颜色深红、红深红、红且夹杂绿色斑点红、桔红且夹杂绿色斑点绿色夹杂红色斑点植被覆盖率/%9010070903070030影像纹理细腻且饱和较细腻且饱和粗糙、中等饱和粗糙且不饱和地貌低山低山、丘陵丘陵丘陵、岗地3 数据获取与处理3.1 数据获取本文分析主要依托 2021 年 8 月深圳一号卫星遥感数据，该卫星运行周期短，可自主控制，可为特定时间、特地地点土壤侵蚀监测提供数据。该卫星配备分辨率 32m 的多光谱双三波段传感器，影像质量优良，信息量大，重访周期 23d，可覆盖600km600km 范围，绿波及红波谱段范围分别为520620nm 和 630690nm。该卫星遥感数据可定期提供覆盖深圳市的土壤侵蚀及水土流失遥感影像，为水土保持、环境监测、城市规划、土地利用等提供准确数据。与此同时，还收集到研究区土地利用现状图、1:5 万 DEM 数据、矢量行政边界、同期TM 数据等辅助性资料，全部数据均应用深圳独立坐标系统，并按照 10m 分辨率采样。3.2 数据预处理通过 PCI 软件和二次多项式进行深圳市卫星影像的几何纠正，并将数据误差控制在1个像元以内；在此基础上对图像进行镶嵌、裁切、融合和增强等处理后生成研究区影像，用于土壤侵蚀程度的解译。应用ArcGIS软件和研究区矢量边界进行土壤类型、土地利用现状及 DEM 数据的裁切；并通过 DEM 数据提取坡度，在 Spatial Analyst 模块下将坡度划分为 5及以下、58、815、1525、25 35、35及以上等档次。通过 ERDAS 软件对同期 TM 影像进行 NDVI 提取，借助 Modeler 模块生成研究区植被覆盖度格栅数据，并按照 30%及以下、30%45%、45%65%、65%及以上等档次归类。最后通过 ArcGIS 软件将矢量土地利用类型合并为耕地、林地、水域、居住区、未利用区等类型，并相应转换为格栅数据。3.3 土壤侵蚀等级按照土壤侵蚀分类分级标准（SL190-2007）和深圳市水土流失实际情况进行土壤侵蚀分类，根 152 2022 年 第 12 期 黑 龙 江 水 利 科 技 No.12.2022 （第 50 卷）Heilongjiang Hydraulic Science and Technology （Total No.50）据坡度、植被覆盖及土地利用类型等将深圳市土壤侵蚀划分为剧烈侵蚀、强度侵蚀、中度侵蚀、轻度侵蚀和无明显侵蚀五类，鉴于深圳市土壤侵蚀仅表现为中度侵蚀和轻度侵蚀两类，故结合实地考察，仅构建深圳市土壤中度侵蚀和轻度侵蚀解译依据，具体见表 2。根据所得到的解译标志以及研究区土地利用现状、坡度数据，应用 ArcGIS 软件对深圳市卫星影像进行人机交互解译，得出 2022 年研究区土壤侵蚀等级分布图3。表 2 深圳市土壤中度侵蚀和轻度侵蚀等级解译依据土壤侵蚀等级轻度侵蚀中度侵蚀植被覆盖6075%4560%3045%25纹理不规则块状，植被稀疏不规则块状，植被零散，斑块破碎地表形态主要为密林或部分坡耕地影像主要为疏林和坡耕地影像地表颜色绿色间夹杂褐色斑块褐色斑块呈片状分布4 土壤侵蚀监测结果及评价4.1 深圳市土壤侵蚀情况根据解译结果，通过 ArcGIS 软件得出深圳市不同土壤侵蚀等级下的侵蚀面积，近年来随着地方政府对水土保持重视程度的提升和土壤侵蚀治理力度的加强区域内土壤侵蚀总面积不断降低；但是土壤侵蚀类型却逐渐从轻度侵蚀向中度侵蚀转变。根据 2020 年研究区土壤侵蚀分布情况，深圳市中南地区梧桐山系中度侵蚀和轻度侵蚀均较多，呈片状分布，且侵蚀面积大；东北部地区工矿用地和疏林地存在一定程度的中度侵蚀，且分布零散。4.2 土壤侵蚀与坡度坡度是影像土壤侵蚀程度的主要因素之一，在其他条件不变的情况下，随着坡度的增加，土壤侵蚀程度呈加剧态势。将研究区坡度图和土壤侵蚀分类图叠加处理后，便可利用 ERDAS 中 Modeler 工具计算研究区 2022 年不同坡度所对应土壤侵蚀类型及面积，分析结果详见表 3。根据表中结果，研究区土壤侵蚀主要出现在坡度 15 25、25 35的陡坡段，即使植被覆盖度较高，也存在面积较大的轻度侵蚀；植被覆盖率低的地区与村庄距离较近，大多表现为中度侵蚀。坡度为 8 15 及 5 以下的地区主要为平原和山区的交界地，因耕地、草地和林地遭到生产建设项目的扰动和破坏，土壤侵蚀问题也较为严重4。表 3 不同坡度的土壤侵蚀面积坡度/55881515252535 35合计轻度侵蚀/km256.7528.91102.71216.48228.74228.96862.55中度侵蚀/km215.989.7429.8755.6775.0568.10254.41侵蚀面积/km272.7338.65132.58272.15303.7972.731116.96占比/%6.513.4611.8724.3627.1926.591004.3 土壤侵蚀与植被覆盖率植被具有拦截雨量、增强地表径流等重要作用，也是抑制土壤侵蚀的主要因子，植被覆盖度、种类及生长情况对于项目区土壤侵蚀影响较大。结合所提取的项目区植被覆盖度及土壤侵蚀等级格栅数据，应用 ERDAS 中 Modeler 工具计算项目区 2022年植被覆盖度不同情况下土壤侵蚀数据，计算结果详见表 4。根据表中分析结果，深圳市土壤侵蚀主要发生在植被覆盖率为 45%65%及 35%以上的区域，土壤侵蚀面积占比依次为 52.18%和 33.42%，以上区域主要为坡度较大的林地和坡耕地，土壤侵蚀主要表现为轻度侵蚀；植被覆盖率为 30%45%的区域土壤侵蚀面积占比 13.75%，该地区经济较为落后，人类活动扰动及不合理开垦是造成植被破 153 2022 年 第 12 期 黑 龙 江 水 利 科 技 No.12.2022 （第 50 卷）Heilongjiang Hydraulic Science and Technology （Total No.50）坏和水土流失的主要原因。表 4 不同植被覆盖率的土壤侵蚀面积植被覆盖率/%3030454565 65合计轻度侵蚀/km24.7193.91456.50321.84876.96中度侵蚀/km22.9659.72126.3551.47240.5侵蚀面积/km27.67153.63582.85373.311116.96占比/%0.6813.7552.1833.421004.4 土壤侵蚀与土地利用土地利用程度对研究区土壤侵蚀也存在一定程度的影响，通过土地利用分类格栅图和土壤侵蚀等级格栅数据的叠加处理，应用 ERDAS 中 Modeler计算项目区 2022 年不同土地利用类型下土壤侵蚀面积，计算结果详见表5。根据表中计算及统计结果，深圳市土壤侵蚀主要发生在林地中，在总侵蚀面积占比 61.50%，主要原因在于林地中的疏林地坡度较大，且梧桐山前开发有大量果园，引发大面积土壤侵蚀；耕地中土壤侵蚀面积占比为 14.18