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基于遥感的公路边坡生态环境健康评价研究
作者: 发布日期:2019-04-09 14:07

基于遥感的公路边坡生态环境健康评价研究

 
       生态环境是指由生物群落及非生物自然因素组成的各种生态系统所构成的整体,主要或完全由自然因素形成,并间接地、潜在地、长远地对人类的生存和发展产生影响。20世纪中期,随着人与自然的矛盾日益恶化,人类开展生态环境评价研究。1962年,“遥感”一词首次出现。直到20世纪末,人们在遥感技术上取得飞速发展。遥感对公路边坡生态环境健康进行监测——遥感通过传感器对道路边坡的纹理、色调等特征进行模拟,提供边坡生态环境基本地面资料,且能实时快速提供环境动态变化基本情况和发展程度,从空中对边坡生态环境进行大范围同步连续监测,突破以往从地面研究的局限性。最后运用评价方法或模型对公路边坡生态环境健康进行定量或定性的分析,在多方信息融合之下进行综合性评价,减少样本偶然性和局限性问题。




公路边坡生态环境健康评价分析方法
 

       在公路边坡生态环境健康性评价的过程中,评价分析方法和遥感数据信息提取方法就尤为重要。本文基于前人研究,对评价分析方法和信息提取方法进行归纳总结,主要分为以下几种。

(1)回归分析法

        回归分析是确定两种或以上变量间相互依赖关系的一种统计分析方法,主要分为多元回归分析、人工神经网络等。在回归分析中,假如涉及的变量在两个及以上时,则称为多元回归分析。吴玉财等人运用多元线性回归方法对评价边坡安全系数和稳定性进行判断。该方法优点:预测效果提高;缺点:因子的不确定性。人工神经网络法可自动从现有数据中寻找规律,并自主学习,适用难以推理,识别的复杂数据分析。武强等利用人工神经网络模型,建立陕西榆次地区地裂缝灾害危险性评价系统,但这种方法存在无法阐释推理过程和依据等缺点。




(2)相关分析法

       相关分析法是有别于回归分析法的其他分析方法,主要包括主成分分析法、灰色关联分析法等。主成分分析法是一种将多个原有指标简化为几个新指标的方法,避免指标间信息重叠,但样本基数要求较大。运用此方法对不同的森林类型进行健康评价,取得较好的结果。灰色关联分析根据因素发展的异同度来量化各因素间的相关性,特别适用于动态历程分析。该方法考虑整体分析指标间的相关性,但指标最优值主观性强,又难以确定。证据权模型以贝叶斯条件概率为基础,确定各证据层的权重值,进而计算事件发生的概率值。采用证据权模型对滑坡危险度进行研究,分析结果与现有滑坡分布情况比较吻合。该方法能客观量化不同的情况,但只能对二值或者三值图层进行计算,受到一定程度的局限。



(3)综合指数法

       综合指数法是指在一套合理的评价系统上,对各种指标进行加权平均,构造一个综合指标,主要归纳为层次分析法,模糊综合评判法等。层次分析法是一种结合定量和定性分析的系统方法。选取多个影响因子,利用层次分析法模型建立研究区的地质灾害预测评价。研究表明该方法存在一定随机性和不确定性。模糊综合评判法利用模糊数学将定性转化为定量评价,较好解决边界模糊与误差给结果带来的影响。该方法的主观性较强,且不适用多目标评价。




  (4)其他方法

       聚类分析法是将样本按相似度进行分类,使得类别间相似度较低。运用单元聚类分析法建立滑坡灾害预测预报模型,研究误差在0.1到0.3之间。该方法简明定量评价,但在大样本下,评价结果难得出,误差较大。
植被指数时间序列分析是指将植被指数按时间顺序排列作出曲线。采用植被指数时间序列分析方法对震后植被恢复情况进行检测和评估分析,表明该方法意义显著。
 
道路边坡生态环境健康评价因子


通过遥感对公路边坡生态环境健康进行评价,所选取的影响因子在评价中权重的大小,直接影响整个评价的精确性。基于前人研究对影响因子进行归纳总结,主要包括植被覆盖率、土地利用类型等。

(1)植被覆盖率

       植被覆盖率是指某一地域植物垂直投影面积与该地域面积之比,是重要的生态评价参数。通过遥感资料估算的方式得到植被指数转换法。植被指数转换法主要是指利用对象元中植被类型以及分布特征的分析,使得植被覆盖率与植被指数建立一定的转化关系。如:Quarmby利用AVHRR资料,建立植被指数与植被覆盖率的线性混合转换模式,该法适用估算农业区的植被覆盖率。


(2)土地利用/土地覆盖变化

       土地利用是自然条件与人干涉所决定的土地功能,而土地覆盖是指地标形成的或人为引起的覆盖状况。LUCC可以参考土地利用现状分类(GB/T21010-2007)标准,利用支持向量机方法和目视解译方法进行提取。


(3)地形湿度指数

       地形湿度指数是一种对径流路径长度、产流面积等的定量描述,也是对流域中各点潜在土壤水分含量和径流产生潜在能力的量化。通过TFD算法与多流向法结合计算该指数。


(4)地形坡度

       坡度一般指坡面的铅直高度和水平宽度比值的反正切值。在很大程度上决定植被的生长状况和恢复能力,因此探讨坡度对边坡生态环境健康评价意义显著。采用数字地形图建立数字高程模型计算便可以提取坡度因子。


(5)土壤含水量

       土壤含水量是表现土壤水分的关键参数,表征一定深度土层干湿程度的物理量。利用不同波段反演土壤含水量或通过直接建立土壤含水量与土壤反射率间的关系进行遥感监测。例如,李雪菱以湖南青山为研究区展开土壤含水量对滑坡的影响研究,表明土壤含水量对滑坡影响明显。

  
       在我国提出可持续发展的战略之后,边坡生态环境健康一直受到各方重视,采用多源遥感数据与边坡生态环境相结合,既能减少人力物力,又使得可评价区域更加广泛。本文研究仍然存在不足,希望日后能进一步做出补充。 评价参数问题。如果仅采用对一般生态环境健康评价参数,由此得出的方法或模型都不全面。遥感解译问题。由于遥感数据解译程度不高,信息有效解译遭遇瓶颈,遥感数据所包含的海量信息被较多浪费。
基于目前道路边坡生态健康评价的研究,建议如下:(1)提出针对公路边坡的研究参数,使得评价更好运用于实际边坡养护;(2)不断学习探索遥感有效信息的解译。遥感数据对公路边坡生态环境健康评价研究将更好的深化和推动环境遥感技术和应用深度。在遥感技术快速发展当下,相信对公路边坡生态环境健康的研究对整个生态环境改善和优化可以提供实际性建议。
 


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