基于Sentinel-2A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析.pdf

第 卷第期 年月 吉 林 大 学 学 报(地 球 科 学 版)J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y(E a r t hS c i e n c eE d i t i o n)V o l N o J u l y 习靖,姜琦刚,刘骅欣,等基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析吉林大学学报(地球科学版),():d o i:/j c n k i j j u e s e X i J i n g,J i a n gQ i g a n g,L i u H u a x i n,e ta l K a r s tR o c k yD e s e r t i f i c a t i o n M a p p i n ga n dC a u s e sA n a l y s i sB a s e do nS e n t i n e l AI m a g e r y J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y(E a r t hS c i e n c eE d i t i o n),():d o i:/j c n k i j j u e s e 基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析习靖,姜琦刚,刘骅欣,高鑫吉林大学地球探测与科学学院,长春 摘要:喀斯特石漠化是中国西南地区严重的生态环境问题.哨兵数据作为L a n d s a t和S P OT(s y s t e m ep r o b a t o i r edo b s e r v a t i o nd e l a t e r r e)系列卫星数据的继承和延续,在生态环境监测中具有很好的应用前景.采用传统方式对S e n t i n e l A数据进行喀斯特石漠化信息提取,构建 m分辨率的石漠化指数,将损失S e n t i n e l A数据的细节信息.为了更精确地对石漠化信息进行提取,结合S e n t i n e l A数据的自身特点,构建了 m分辨率的石漠化指数,提取了云南省文山州北门河流域的喀斯特石漠化信息并对其地质成因进行分析.通过对种不同的融合算法进行对比可知,采用t r o u s小波变换对短波红外波段(B )进行融合的效果优于高通滤波、主成分分析和G r a m S c h m i d t变换等融合算法,由该方法构建的 m归一化微分岩石指数(n o r m a l i z e dd i f f e r e n t i a l r o c k y i n d e x,N D R I)和岩石裸露率(fr)不仅与 m分辨率的N D R I和fr保持了较好的相关性(相关系数分别为 和),而且能够更好地突出不同地物的特征.结果表明,构建 m分辨率的N D R I和fr能够更好地对喀斯特石漠化信息进行提取.对北门河流域喀斯特石漠化地质成因分析的结果表明:北门河流域喀斯特石漠化以潜在石漠化和轻度石漠化类型为主,占流域总面积的 、;流域喀斯特石漠化主要分布于个旧组和板纳组中;在小于 的坡度范围内,各类喀斯特石漠化分布集中,占喀斯特石漠化总面积的 .关键词:喀斯特石漠化信息提取;影像融合;指数构建;成因分析;S e n t i n e l Ad o i:/j c n k i j j u e s e 中图分类号:P 文献标志码:A收稿日期:作者简介:习靖(),男,博士研究生,主要从事生态地质遥感方面的研究,E m a i l:x i j i n g m a i l s j l u e d u c n通信作者:姜琦刚(),男,教授,博士生导师,主要从事遥感地质方面的研究,E m a i l:j i a n g q i g a n g j l u e d u c n基金项目:中国地质调查局项目(D D )S u p p o r t e db yt h eP r o j e c to fC h i n aG e o l o g i c a lS u r v e y(D D )K a r s tR o c k yD e s e r t i f i c a t i o nM a p p i n ga n dC a u s e sA n a l y s i sB a s e do nS e n t i n e l AI m a g e r yX i J i n g,J i a n gQ i g a n g,L i uH u a x i n,G a oX i nC o l l e g eo fG e o E x p l o r a t i o nS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,J i l i nU n i v e r s i t y,C h a n g c h u n ,C h i n aA b s t r a c t:K a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n i so n eo f t h es e r i o u se c o l o g i c a l a n de n v i r o n m e n t a l p r o b l e m s i nS o u t h w e s tC h i n a A st h ei n h e r i t a n c ea n dc o n t i n u a t i o no fL a n d s a ta n d S P OT(s y s t e m ep r o b a t o i r edo b s e r v a t i o nd e l a t e r r e)s e r i e s s a t e l l i t ed a t a,S e n t i n e l d a t ah a sb e t t e r a p p l i c a t i o np r o s p e c t i ne c o l o g i c a la n de n v i r o n m e n t a l m o n i t o r i n g B yt h et r a d i t i o n a lm e t h o d,t h e K a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o n m a p p i n ge x t r a c t e df r o mS e n t i n e l Ai so n l ya t mr e s o l u t i o na n dt h i sm e t h o dw a s t e s t h ed e t a i l e d i n f o r m a t i o n I no r d e rt oe x t r a c tt h e K a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o n m o r ea c c u r a t e l y,t h i sr e s e a r c hc o n s t r u c t s mr e s o l u t i o nr o c k y d e s e r t i f i c a t i o ni n d e xf o rr o c k y d e s e r t i f i c a t i o n m a p p i n g o f B e i m e n R i v e rb a s i ni nW e n s h a n,Y u n n a nb a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i co fS e n t i n e l Ad a t aa n da n a l y z e st h eg e o l o g i c a l c a u s e s B yc o m p a r i n gf o u rf u s i o na l g o r i t h m s,t r o u sw a v e l e tt r a n s f o r m h a st h eb e t t e re f f e c tt h a nh i g hp a s sf i l t e r i n g,p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s a n dG r a m S c h m i d t t r a n s f o r mi ns h o r t w a v e i n f r a r e db a n d(B )T h er e s u l t ss h o wt h a t t h e mn o r m a l i z e dd i f f e r e n t i a l r o c k y i n d e x(N D R I)a n dr o c ke x p o s u r e r a t e(fr)h a v eg o o dc o r r e l a t i o n w i t h m N D R Ia n dfr(t h ec o r r e c t i o nc o e f f i c i e n t sa r e a n d ,r e s p e c t i v e l y),a n d t h e yc a np r o v i d em o r e i n f o r m a t i o no f d i f f e r e n t g r o u n do b j e c t s I t i n d i c a t e d t h a t t h e mr e s o l u t i o n i n d e xo fS e n t i n e l Ah a sb e t t e rp e r f o r m a n c ef o rK a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o nm a p p i n gi nt h i ss t u d y T h eg e o l o g i c a l c a u s e s a n a l y s i s o fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n i nB e i m e nR i v e rb a s i ns h o w s t h a tt h eK a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o nm a i n l yc o n s i s t so fp o t e n t i a lK a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o na n dl i g h tK a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o n,w h i c ha c c o u n tf o r a n d o ft h et o t a lb a s i na r e a K a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o n i sd i s t r i b u t e dm o s t l y i nt h eG e j i uF o r m a t i o na n dB a n n aF o r m a t i o n W i t h i ns l o p e r a n g eo f ,a l l t y p e so fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o na r e c o n c e n t r a t e dd e v e l o p m e n t,a c c o u n t i n g f o r o ft h e t o t a l a r e ao fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n K e yw o r d s:K a r s tr o c k y d e s e r t i f i c a t i o n m a p p i n g;i m a g ef u s i o n;c o n s t r u c t i o ni n d e x e s;c a u s e sa n a l y s i s;S e n t i n e l A引言喀斯特石漠化是涉及土壤严重侵蚀、基岩高度裸露、土壤生产力大幅度下降和呈现荒漠化景观的土地退化过程.中国西南喀斯特区域土地石漠化已经严重影响了区域生态、经济和社会的发展,阻碍了居民生产生活水平的提高.为了解决石漠化生态灾害问题,实现石漠化精准治理,需要对喀斯特石漠化的时空信息进行精确提取,探讨喀斯特石漠化发育和演变机理.遥感技术作为喀斯特石漠化监测的重要手段,在喀斯特石漠化信息提取、演变和驱动因素分析等方面得到了广泛的应用.童立强通过分析TM(t h e m a t i cm a p p e r)数据 的 自 身 特 点,采 用TM/TM 增强石漠化信息,以岩石裸露率、植被覆盖率等特征对 世纪 年代至 世纪初的西南喀斯特地区石漠化信息进行了提取.王明明等采用L a n d s a t数据,选取植被覆盖率、岩石裸露率作为评价因子,对后寨河流域的石漠化信息进行了提取,揭示了石漠化发育与其关键驱动因子坡度的关系,并探讨了石漠化分布与其表征因子地表反照率的相关关 系.李 阳 兵 等结 合 航 片、S P OT(s y s t e m ep r o b a t o i r edo b s e r v a t i o nd el at e r r e)、对地观测卫星A L O S和资源卫星数据,利用岩石裸露率对贵州省个典型岩溶山地区域近 a的喀斯特石漠化变化趋势及是否存在转型演变进行了研究,为中国西南喀斯特山地石漠化长期演变趋势提供了参考.在石漠化信息提取的相关研究中,学者们结合遥感影像的光谱、纹理等特征信息对石漠化特征进行了深入分析,并从其驱动力因素上提供了许多有效的治理措施建议,对石漠化的监测、防治和治理具有重要意义.然而,不同类型遥感数据源的空间分辨率、光谱分辨率不同,以及提取方法的多样化等造成提取效果不一,同时提取方法缺乏标准化、统一化,无法实现不同研究结果的同步对比.因此,探索出一种提取精度高、效率高、成本低的石漠化信息提取技术意义重大.在遥感提取石漠化信息研究中,植被覆盖率和岩石裸露率是应用最为广泛的两项指标.在提取这两项指标时,MO D I S(m o d e r a t e r e s o l u t i o ni m a g i n gs p e c t r o r a d i o m e t e r)数据虽然时间分辨率较高(d),但是空间分辨率很低(m),难以体现石漠化地物的细节特征;L a n d s a tTM、E TM(e n h a n c e dt h e m a t i cm a p p e r)和O L I(o p e r a t i o n a l l a n di m a g e r)数据(m)的空间分辨率虽然较MO D I S数据高,但是L a n d s a t数据的时间分辨率较低(d).高分辨率遥感影像(S P OT、高分一号等)没有短波红外波段,不能通过构建岩石裸露率的方式来提取石漠化信息.S e n t i n e l A作为L a n d s a t卫星和S P OT卫星的继承和延续,在可见光和近红外范围吉 林 大 学 学 报(地 球 科 学 版)第 卷内共有 个波段,其中包含了个 m分辨率的波段、个 m的波段和个 m的波段,重访周期更短(d);因此,充分发挥S e n t i n e l A数据自身的优势,能够对石漠化的监测和治理产生积极的促进作用.使用S e n t i n e l A数据,能够通过构建植被覆盖率和岩石裸露率对石漠化信息进行提取.然而,在用以构建相关指数的波段中,红波段(B)和近红外波段(B)的空间分辨率为 m,而短波红外波段(B )的空间分辨率为 m.如果采用传统的方法将 m分辨率的波段下采样至 m分辨率构建石漠化指数,会损失影像的空间细节,不利于石漠化信息的精细化提取.另一种方法是选取一种合适的方式将短波红外波段与 m分辨率的波段进行融合处 理,以 获 取 更 多、更 精 细 的 石 漠 化 信 息.S e n t i n e l A中 m分辨率的波段(B、B、B、B)与其他 m分辨率的波段覆盖范围相同,可以从中选取合适的波段作为全色波段与短波红外波段进行融合 ,为更精细地提取研究区石漠化信息创造了有利条件.综上所述,为了更好地利用S e n t i n e l A数据对石漠化信息进行提取,本文选取植被覆盖率、岩石裸露率作为评价指标,结合S e n t i n e l A数据的特点,对比分析高通滤波(H P F)、主成分分析(P C A)、G r a mS c h m i d t变 换(G S)、t r o u r小 波 变 换(ATWT)等融合算法,从中选取融合效果最佳的图像在 m分辨率对云南省文山州丘北县北门河流域的喀斯特石漠化信息进行提取,并分析其地质成因.研究区概况云南省文山州丘北县北门河流域位于云南省文山州丘北县中部,地理坐标为 E E、N N(图).研究区地势西高东低,区内除地表水外,还有较丰富的地下水资源.北门河属清水江上游支流,北门河流域(以地表分水岭为界)主要分布个溶岩地下水单元,分别为普者黑盆地单元、关寨河单元和补档河单元.区内出露以碳酸盐岩为主,岩溶发育,构造活跃,处于滇东南褶皱带,以东西向构造为主.总体上属于中亚热带高原季风气候,年平均气温 ,年平均降水量 mm.研究区内喀斯特石漠化发育广泛,坡耕现象严重,生态环境脆弱.数据源及研究方法S e n t i n e l A数据“哨兵”系列地球观测卫星是欧盟委员会和欧洲航天局共同倡议的全球环境与安全监测系统(即哥图研究区地理位置图(a)、S e n t i n e l A遥感影像(b)及喀斯特石漠化野外照片(c)F i g L o c a t i o no f t h e s t u d ya r e a(a),t r u ec o l o r i m a g eo fS e n t i n e l A(b),a n df i e l dp h o t o so fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n(c)第期 习靖,等:基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析白尼计划)的重要组成部分,主要用于陆地、海洋环境以及自然灾害的监测.S e n t i n e l A卫星发射于 年,使用极轨太阳同步轨道,轨道高度 k m,轨道 倾 角 ,刈 幅 宽 度 k m,轨 道 周 期 m i n.S e n t i n e l A传感器可获得 个波段的多光谱影像,包括个 m波段、个 m波段和个 m波 段(表).研 究 选 取S e n t i n e l A(L e v e l C)数据为数据源(图 b),在研究区范围内无云覆盖,采用欧空局提供的s e n s o rv对数据进行大气校正,分别导出与研究相关的、m分辨率波段.表S e n t i n e l A数据参数T a b l eD e s c r i p t i o no fS e n t i n e l Ad a t a分辨率/m波段中心波长/n m带宽/n m B B B B B B B B a B B B B B 影像融合方法与精度评价影像融合方法遥感影像融合的目的在于根据一定的融合规则将低空间分辨率影像和高空间分辨率全色波段影像进行融合,生成高空间分辨率多光谱影像.因此,在利用S e n t i n e l A数据进行融合时,首先需要分别计算个 m分辨率波段与短波红外波段之间的相关系数,选取其中相关系数最大的 m波段作为全色影像进行融合研究.像素级融合在处理过程中尽可能多地保留了原始数据的特性,提供了更多的细微信息,是应用最广范的融合算法.常规遥感影像融合算法均属于像素级融合.在像素级融合算法中,H P F、P C A、G S、ATWT b 等 应用广泛且融合效果好,因此研究选取上述融合算法对S e n t i n e l A数据短波红外波段(B )进行融合对比分析.影像融合精度评价基于W a l d协议准则,影像融合的评价策略主要包括降低分辨率和全分辨率两类.由于此次研究中选取融合的波段在 m分辨率没有参考影像进行融合评价分析,所以研究选取了降低分辨率策略对影像的融合质量进行评价.降低分辨率评价策略是在假设融合影像评价存在尺度不变性的前提下,将原始全色影像和多光谱影像的空间以其空间分辨率比率进行空间降质后融合,以原始多光谱影像作为参考影像,与降质后的融合影像进行对比分析.常用的评价指标有相关系数、均方根误差、相对整体维数综合误差、光谱角和影像质量 .相关系数主要用来表示两个变量之间的相关程度,在融合影像评价中可以监测融合影像与参考影像的相关程度,以反映影像融合后的光谱畸变程度.相关系数越高,表明融合影像与参考影像相似程度越高,影像光谱畸变越小,融合质量越好.rMiNj(x(i,j)x)(y(i,j)y)MiNj(x(i,j)x)(y(i,j)y).()式中:r为相关系数;M、N分别为影像的行数和列数;x(i,j)和y(i,j)分别为参考影像和融合影像在(i,j)位置的像元灰度值;x、y分别为x、y的均值.均方根误差反映客观评价方法预测性能的准确性.融合质量越好,均方根误差越接近.ERMS EMNMiNjxi,j()yi,j().()式中:ERMS E为均方根误差.相对整体维数综合误差是一种用于评价融合影像与参考影像之间光谱扭曲程度的指标.相对整体维数综合误差越小,影像融合质量越好;若相对整体维数综合误差为,则为理想融合结果.EE R G A S hlbbiERMS E(i)x(i).()式中:EE R G A S为相对整体维数综合误差;h为多光谱影像的分辨率;l为全色影像的分辨率;b为波段数吉 林 大 学 学 报(地 球 科 学 版)第 卷量.光谱角用以度量融合影像与参考影像之间的光谱扭曲程度.光谱角越大,光谱扭曲现象越严重;光谱角的理想值为.a r c c o sv,vvv.()式中:为光谱角;,表示内积;表示范数;vv,v,vn,为融合影像元灰度值集合;vv,v,vn,为参考影像像元灰度值集合.影像质量是一种通用的融合影像质量评价指标,能够度量两幅影像结构上的失真.影像质量取值范围为,越靠近,说明融合影像的融合质量越好.Qx yx y(xy)(xy).()式中:Q为影像质量;x和y分别为x和y的方差;x y为x、y的协方差.此次研究选取植被覆盖率与岩石裸露率作为喀斯特石漠化信息提取的表征因子进行喀斯特石漠化信息提取.将研究区喀斯特石漠化分为级:无石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化.岩石裸露率和植被覆盖率的计算结果在空间上并不是绝对相反,尤其在喀斯特特殊的岩性环境条件下,岩石凹槽处、缝隙中存在土壤堆积,植物得以生长,导致该区域的植被覆盖率较高(如山林),植被下岩石裸露比较严重.因此,本研究参考 喀斯特地区植被恢复技术规程(L Y/T )中的石漠化分级体系及前人工作建立的石漠化分级标准,在A r c G I S 软件平台下按照相关标准分别对植被覆盖率和岩石裸露率进行重分类,对重分类后的数据通过叠加分析后对照表中的分级标准完成研究区石漠化分级工作;同时采用目视解译的方式提取了耕地、建设用地、水体等信息,以便更为精确地对喀斯特石漠化信息进行提取.植被覆盖率通过以下公式计算:IN D V IBN I RBr e dBN I RBr e d;()FF V CIN D V IIN D V Im i nIN D V Im a xIN D V Im i n.()式中:IN D V I为归一化植被指数;BN I R为近红外波段;Br e d为红外波段;FF V C为植被覆盖率;IN D V Im i n为没有植被存在像元的归一化植被指数;IN D V Im a x为完全由植被覆盖像元的归一化植被指数.相关研究成果表明,在没有实测数据的情况下,IN D V Im i n与IN D V Im a x可以参考使用一定置信度范围内的IN D V I.此次研究取IN D V I累计频率为的为IN D V Im i n,累计频率为 的为IN D V Im a x.当IN D V IIN D V Im i n时,植被覆盖率为;当IN D V IIN D V Im a x时,植被覆盖率为.岩石裸露率通过以下公式计算:IN D R IBS W I RBr e dBS W I RBr e d;()frIN D R IIN D R Im i nIN D R Im a xIN D R Im i n.()式中:IN D R I为归一化岩石指数;BSW I R为短波红外波段;fr为岩石裸露率;IN D R Im i n为完全无岩石裸露像元的归一化岩石指数;IN D R Im a x为岩石完全裸露像元的归一化岩石指数.由于影像中存在噪声,不能直接取IN D R I的最大值和最小值来表示岩石裸露的程度.在没有实测数据的情况下,需要通过给定的置信度区间对fr进行估算.根据相关研究,分别取累计频率为和 的IN D R I值为IN D R Im i n和IN D R Im a x.表喀斯特石漠化分类分级标准T a b l eC l a s s i f i c a t i o nc r i t e r i a f o rK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n植被覆盖率/岩石裸露率/无石漠化无石漠化潜在石漠化潜在石漠化潜在石漠化 无石漠化潜在石漠化潜在石漠化潜在石漠化轻度石漠化 潜在石漠化潜在石漠化轻度石漠化轻度石漠化轻度石漠化 潜在石漠化潜在石漠化轻度石漠化中度石漠化中度石漠化 潜在石漠化潜在石漠化轻度石漠化中度石漠化重度石漠化第期 习靖,等:基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析当IN D R IIN D R Im i n时,fr;当IN D R IIN D R Im a x时,fr.研究结果影像融合效果分析构建 m分辨率的石漠化指数,需要选取最优的 m分辨率波段作为全色波段.通过对 m分辨率的B、B、B、B 下采样至 m分辨率,计算各波段之间的相关性(图)可知,B 与B 的相关性最高,因此选择B 为全色波段进行融合,构建 m分辨率的fr.为了定量地对融合结果进行评价,分别将B 和B 由原先的、m分辨率下采样至、m分辨率后再进行融合,并采用相关系数、均方根误差、相对整体维数综合误差、光谱角、影像质量等评价指标对融合后得到的B 进行评价.结果(表)表明,采用ATWTb 融合后得到的B 遥感影像效果最佳.由此可见,ATWT b 融合后的影像在光谱信息和空间信息的保真度最优.因此,此次研究选取ATWTb 融合算法对B 进行融合,构建 m分辨率的石漠化指数.、m分辨率N D R I和fr对比通过对比分析、m分辨率的N D R I和fr(图)可知,m分辨率的清晰度明显高于 m,能够更好地突出地物的边界特征,尤其是线性地物,在 m分辨率下地物变得更为平滑,更好地区分了建设用地、道路、耕地与石漠化区域.融合后构建的 m分辨率N D R I和fr与传统方式构建的 m图S e n t i n e l AB 与B、B、B、B 波段相关性分析F i g C o r r e l a t i v ea n a l y s i s f o rB a n dB,B,B,B o fS e n t i n e l A表融合影像评价指标T a b l eQ u a n t i t a t i v ea s s e s s m e n t o fp a n s h a r p e n i n g i m a g e方法相关系数均方根误差相对整体维数综合误差光谱角影像质量H P F P C A G S A TWT b 吉 林 大 学 学 报(地 球 科 学 版)第 卷a、d、g 遥感影像;b、c 与a对应的、m分辨率N D R I;e、f 与d对应的、m分辨率fr;h、i 与g对应的、m分辨率fr.图S e n t i n e l A遥感影像以及 m和 m分辨率岩石指数、岩石裸露率对比分析F i g t r u ec o l o r i m a g eo fS e n t i n e l A,N D R Ia n dfri n d e x e sa t ma n d mr e s o l u t i o n分辨率N D R I和fr的相关系数分别为 和.由此可见,m分辨率的指数不仅较好地保存和继承了 m分辨率指数的信息,而且能够更好地突出空间细节信息.通过对比可知,m分辨率的水体fr值绝大部小于,而 m分辨率在水体与耕地的边界部分fr,容易与耕地、潜在石漠化混淆.对不同程度石漠化的区分度而言,m分辨率的fr能够更好地区分耕地与潜在石漠化.此外,m分辨率的fr对中度石漠化和重度石漠化的识别能力要低于 m分辨率的fr.尤其是石漠化连续分布的区域,m分辨率fr大部分大于,容易将中度石漠化误分为重度石漠化区域;而 m分辨率在中度石漠化区域范围内的fr在左右,能够更好地区分中度石漠化与重度石漠化.通过野外观测对石漠化提取精度进行评价.野外验证点共计 个(图),其中包含 个石漠化验证点和 个其他要素验证点.通过野外观测,此次石漠化信息提取的正确率为.个重度石漠化验证点被划分为中度石漠化,个重度石漠化验证点被划分为轻度石漠化,个中度石漠化被划分为轻度石漠化,个轻度石漠化验证点被划分为潜在石漠化.北门河流域喀斯特石漠化地质成因分析北门河流域喀斯特石漠化地质成因分析图如图所示.北门河流域喀斯特石漠化类型主要以潜在石漠化和轻度石漠化为主(表),分别占流域面积的 、.重度和中度石漠化区域主要分布在研究区的西北部和北部地区(图 a).北门河流域碳酸盐岩分布广泛,共计 k m,占整个流域面积的 .流域内整体呈现出西高东低的趋势,西北侧区域海拔高(图 b)、坡度大(图 c),第期 习靖,等:基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析表研究区喀斯特石漠化面积及发生率统计表T a b l eS t a t i s t i c a lt a b l eo fa r e aa n dd e v e l o p m e n to fK a r s tr o c k yd e s e r t i f i c a t i o n i nt h e s t u d ya r e a石漠化类型面积/k m发生率/无石漠化 潜在石漠化 轻度石漠化 中度石漠化 重度石漠化 总计 坡耕现象严重,北部区域相较于西北侧区域海拔较低(图 b),但是临近坝区,耕地和城镇用地较为集中,人类活动更为剧烈.研究区内不同的海拔、坡度、岩性等地质单元分布面积差异较大.为了更好地探索不同程度喀斯特石漠化的地质成因规律,在对不同程度喀斯特石漠化分布面积监测的基础上,进一步统计分析了不同程度喀斯特石漠化在研究区内不同地质背景单元的占比,即喀斯特石漠化发生率,结果如表、表、图、表所示.海拔北门河流域整体海拔分布在 m之间,通过对流域喀斯特石漠化发生率与海拔的关系(图 a、b,表、图 a)进行分析可知:无石漠化区域主要分布在 m海拔范围内;石漠化主要集中分布在小于 m的海拔范围内,分布面积占石漠化总面积的 .由不同海拔范围内的喀斯特石漠化发生情况(图 a)可知,喀斯特石漠化的发生率随着海拔的上升,整体上呈现出上 升的趋势.其中,由 m到 m的区间范围内增加最为明a 喀斯特石漠化分布;b 海拔分级;c 坡度分级;d 地层岩性单元.图北门河流域喀斯特石漠化地质成因分析图F i g G e o l o g i c a l c a u s e sa n a l y s i sm a p p i n go fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o ni nB e i m e nr i v e rb a s i n吉 林 大 学 学 报(地 球 科 学 版)第 卷表研究区不同程度喀斯特石漠化在不同海拔条件下分布面积统计表T a b l eS t a t i s t i c a l t a b l eo fa r e ao fd i f f e r e n td e g r e e so fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o na td i f f e r e n ta l t i t u d ec o n d i t i o n s i nt h es t u d ya r e a海拔/m面积/k m无石漠化潜在石漠化轻度石漠化中度石漠化重度石漠化 表研究区不同程度喀斯特石漠化在不同坡度条件下分布面积统计表T a b l eS t a t i s t i c a l t a b l eo f a r e ao f d i f f e r e n t d e g r e e s o fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o na t d i f f e r e n t s l o p e c o n d i t i o n s i n t h e s t u d ya r e a坡度/()面积/k m无石漠化潜在石漠化轻度石漠化中度石漠化重度石漠化 图研究区喀斯特石漠化发生率在不同海拔(a)、不同坡度(b)条件下的分布F i g D i s t r i b u t i o no fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o nd e v e l o p m e n t r a t ea td i f f e r e n t a l t i t u d e s(a)a n ds l o p e s(b)i nt h e s t u d ya r e a显,在 m到 m的区间范围内又有所下降,海拔超过 m又持续上升.小于 m的区域主要是地势平坦的坝区,不容易发生水土流失;m的坝区周边为灰岩分布区,坡耕现象较为严重,导致喀斯特石漠化发生率变化明显;大于 m的区域主要分布在研究区西部,尤其是西北部,坡度陡且坡耕现象严重导致了该区域中度、重度石漠化发生率较高.坡度根据相 关 文 献 研 究 中 对 坡 度 的 分 类 分 级 标准,将研究区划分为平坦地()、平缓坡()、缓坡()、缓陡坡()、陡坡()和极陡坡().通过目视解译剔除耕地和建设用地等地物后,小于 的区域较少,所以此次研究将小于 的区域合并统计.第期 习靖,等:基于S e n t i n e l A的喀斯特石漠化信息提取及成因分析表研究区不同程度喀斯特石漠化在不同岩性条件下分布面积及发生率统计表T a b l eS t a t i s t i c a l t a b l eo fa r e aa n dd e v e l o p m e n t o fK a r s t r o c k yd e s e r t i f i c a t i o n i nd i f f e r e n td e g r e e su n d e rd i f f e r e n t l i t h o l o g i c a lc o n d i t i o n s i nt h e s t u d ya r e a地层单元面积/k m无石漠化潜在石漠化轻度石漠化中度