毛乌素沙地典型地段沙漠化土地格局分析

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1、毛乌素沙地典型地段沙漠化土地格局分析①何月邢立新许军强（吉林大学地球探测科学与技术学院，长春130026）摘要：土地沙漠化是我国一个严重的环境经济问题，利用遥感技术对其进行动态监测是了解其发展过程、状态和趋势的有效方法。由于沙地的零星分布，给目视解译带来困难，手工较难精确其边界，本文采用波谱角分类方法对毛乌素沙地典型地段1993年，1998年TM数据和2002年ETM数据实现沙地信息的自动提取，操作简单，快捷且总体精度均达65%以上。对三期沙地信息专题图，在Arcgis系统的支持下，建立空间信息库，选取边界密度、分维数、破碎度指数等指标，分析研究区沙漠化土地

2、空间分布及动态演变。对沙漠化土地的格局分析揭示出研究区沙漠化土地时空分布及其变化规律，为环境监测研究提供科学依据。关键词：毛乌素沙地；格局；波谱角分类；遥感；沙漠化0引言土地沙漠化指在干旱、半干旱和部分半湿润地区的沙质地表条件下,由于自然因素或人为活动的影响，破坏了自然生态系统平衡，出现以风沙活动为主要标志，并逐步形成风蚀、风积地貌景观的土地退化过程。其危害已成为当今全球范围内重大的经济与生态环境问题。我国北方地区沙漠化土地处在不利的自然条件和不合理的人类经济活动的压力下，分布范围广，发展速度快，使防治工作遇到很多的困难。因此，对其进行空间分布研究和实时动态

3、监测具有较大的现实意义。遥感技术定量分析沙漠化具有速度快、成本低、监测范围广等优点，而其很强的实时性及动态性又是传统的资源环境监测和预报方法所难以比拟的。由于沙地的零星分布，给目视解译带来困难，手工较难精确其边界，目前对其进行自动分类常用[2,5]的方法有，有监督分类，植被指数等。本文在银川——榆林高压输变电选线研究中，对研究区沙地变化信息研究选用波谱角分类实现沙地信息的自动提取。1研究区概况研究区分布范围为37°54′～38°14′N、107°25′～110°3′E，覆盖面积约为210164km，横跨内蒙古、陕西、宁夏三省，位于毛乌素沙地的核心地段。毛乌素

4、沙地是我国[1]沙漠化的一个严重地区，也是沙漠化研究的一个重点。它位于鄂尔多斯高原向陕北黄土高原的过渡地带，处于干旱、半干旱过渡地带，海拔1100～1500米，自西北向东南倾斜。年平均温度6.0～9.0℃，年平均降水量东南部为440mm，向西递减至250mm，年平均蒸发量1770～2500mm，是降水量的4～9倍，湿润指数0.5～0.65。年平均风速2.1～3.3m/s，年平均大风日[7]数10～40d，最多达95d。本研究区自然条件较优越，但由于干旱多风的气候和广泛分布的疏松沙质地表，一旦过度开垦和放牧,流沙面积将不断扩大，并使固定和半固定沙丘向流动沙丘方

5、向发展。2沙地信息提取2.1数据源及其准备本文选用我国遥感地面站1993年、1998年的TM数据和2002年的ETM数据，分别进行几何精校正、图像拼接、波段组合、增强处理等常规预处理。解译标志的建立是信息提取的首要步骤。在土壤中，粘土颗粒、粉砂颗粒、砂颗粒所占的相对比例，决定土壤的质地。不同质地的土壤光谱特征不同。含有机质成分越多的土壤其反射率越低，在影像上色调越深。在沙质土地中，由于有机质成分的流失，其光谱反射率会增加。另外植被覆盖度不同，色调亦不同。所以，土壤中含砂质成分越高，有机质含量越少，在图像上色调越浅，这是土地沙化解译的最基本标志。2.2波谱角分

6、类波谱角分类方法是一种光谱匹配技术，以物理学为基础，通过运算影像像元光谱与样本参考光谱之间的夹角来区分类别。波谱角分类方法的原理是:把光谱作为向量投影到N维空间上,其N维数为试验时选取的所有波段数。N维空间中，各光谱曲线被看作有方向[8]有长度的向量，而各光谱之间形成的夹角叫作波谱角。波谱角的数学表达式为:-1åXYa=cos22åå(XY)()其中:a为影像像元光谱与参考光谱之间的夹角(波谱角)；x为影像像元光谱曲线向量；y为参考光谱曲线向量。cosa的值接近1的时候有最好的估计光谱值和类别分类结果。波谱角分类步骤：首先，在GRB(7,5,2)彩色合成图像

7、上，目视勾绘沙地训练样本，训练样本要在全区范围内选择最有代表性的典型像元，把具有不同影像特征的沙地包括进去；然后进行像元提纯：ENVI软件提供一个n维可视化分析器，通过它可对训练样本进行提纯。当某些像元始终聚集在一起运动时，这些就是所需的最纯像元：若在运动时，像元分成了两部分，则说明选择了两类地物的训练区，需重新选择训练；阈值的确定：合理选取阈值是波谱角分类成功的关键。输入由上步提纯得到的像元数据，选择适宜的阈值，反复试验。不同时相选取不同阈值。分类完毕后，得到研究区三期沙地信息专题图。图1毛乌素沙地典型地段1993年沙地信息专题图图2毛乌素沙地典型地段19

8、98年沙地信息专题图图3毛乌素沙地典型地段2002年