喀斯特山区石漠化多源高分遥感定量评估

Aiming to the urgent needs of rocky desertification assessment and prevention, the study devote to 1)Developing the optimal geographic unit devision method for rocky desertification assessment, with the support of multi-source data in Karst Mountainous, pushing the assessment unit move from the traditional grid towards landscape unit,2)Carrying out the quantative inversion of rocky desertification information based on passive and active multi-source remote sensing data, focusing on the breakthroughs in establishment and automatic unmixing of spectral mixing model(photosynthetic vegetation - non-photosynthetic vegetation - soil - bare rock) and rock lithology and proportion estimation based on multi-polarization radar data,3)Screening out the suitable indicators for rocky desertification evaluation, establish the relationship between these indicators change with rocky desertification degree.Finally,promoting the rocky desertification evaluation in karst mountainous area to fully quantative.

针对喀斯特山区石漠化评估及防治的迫切需求，研发多源数据支持下的喀斯特山区石漠化评价最佳地理单元分割方法，使评价单元从传统空间网格走向石漠化发生、发展景观单元；系统开展基于主、被动多源高分遥感数据的石漠化信息定量反演方法，重点突破喀斯特山区光谱混合模型（光合植被-非光合植被-土被-裸岩）的构建及自动化分解，裸岩岩性及比例的多极化SAR提取；研究筛选出适合石漠化评价的遥感量化指标，建立这些指标变化与石漠化程度的遥感耦合关系及其量化分级系统。最终，推动喀斯特山区石漠化遥感评价向完全定量化转变。

当前，石漠化仍旧是我国喀斯特地区面临的最严重的生态环境问题，科学、有效地防治喀斯特山区石漠化，必须查清石漠化的现状、跟踪监测石漠化并分析预测其发展趋势，本研究针对喀斯特山区石漠化评估及防治的迫切需求，研发了多源数据支持下的喀斯特山区石漠化评价最佳地理单元区划方法，使评价单元从传统空间网格走向石漠化发生、发展景观单元；系统开展了基于主、被动多源高分遥感数据的石漠化信息定量反演方法，并建立了一套石漠化评价遥感指标体系，推动了喀斯特山区石漠化遥感评价向完全定量化转变。（1）本研究以石漠化典型地区-关岭县为研究区，通过对土地覆盖、岩性、地形地貌、降雨量因子的制图与分析，利用叠加分析的方法，对研究区进行景观单元的区划，形成关岭县景观单元区划图；利用层次分析法建立了喀斯特石漠化程度层次结构模型，并通过专家打分求取各影响因子权重，建立了基于景观单元的喀斯特山区石漠化分类分级定量评价指标体系。（2）在多源遥感数据的基础上，分析了喀斯特地区绿色植被、干枯植被、裸土、裸岩四种典型地物的光谱特征，通过实验利用高光谱数据Hyperion和多光谱数据TM影像进行对比分析，另外还比较了各种表征石漠化信息的植被指数，最后得出利用高光谱数据比利用多光谱数据提取石漠化信息更准确，三角植被指数（TVT）对提取绿色植被覆盖度效果更佳，和绿色植被覆盖度的相关系数最高。对于非绿色植被利用喀斯特石漠化光谱指数KRDSI3能较好地提取干枯植、裸土和裸岩的信息。（3）本研究在GIS技术的支持下，利用遥感指标因子及地形等因子，用多标准评价法（MCE）对石漠化现状进行综合评价，最终实现喀斯特山区石漠化定量评估。总之，本研究已完成了预定研究目标和任务，达到了预期研究效果，有利地推动了喀斯特石漠化遥感定量评价研究，对于石漠化地区生态恢复和管理具有重要的指导意义。