基于像元二分法的大宁矿区植被覆盖度研究

钟 琪 胡 晋 山 康 建 荣

（江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116）

随着煤炭大量开采，大面积的土地被破坏，地表植被发生退化，生态环境遭到破坏，严重影响了矿区可持续发展。矿区特别是处于山区的矿区，地表植被易受到采矿活动影响。矿区地表植被一旦遭到破坏，植被覆盖面积比例过低会造成土壤侵蚀等现象，进而破坏土壤结构，易导致地表塌陷、泥石流等地质灾害。植被覆盖度是衡量生态覆盖水平的有效指标之一［1-2］，能较好地显示出矿区植被覆盖情况，利用该指标反演矿区生态覆盖时空变化，可以为矿区地表土地复垦与生态环境恢复提供科学依据。

植被覆盖度通常是指某一地域植物垂直投影面积与该地域面积之比，是反映一个地区植被面积占有情况或植被资源丰富程度及实现绿化程度的指标，研究植被覆盖度最终是为矿区生态环境建设提供数据支撑［3］。传统估算植被覆盖度的方法主要有点测法、目估法等，对于面积小的区域来说比较可行。但随着观测区域面积增大，加之植被覆盖面积随时间变化较大，传统测量方式不仅费时费力，而且获取的数据也不完全［4-5］。随着多时相、高分辨率遥感技术的发展，为地表植被覆盖时空分析提供了丰富的数据源，开始出现基于遥感技术的地表植被覆盖估算方法，如物理模型法、经验模型法、混合像元分解法等。物理模型法涉及的参数较多，计算复杂，应用较少［6］。经验模型法只适用于特定的区域和植被，有很大的局限性，并且对图像分辨率要求很高［7］。混合像元分解法认为像元由多个部分组成，利用不同部分的信息建立模型，从而获得植被信息。该方法方便快捷，大大减少了人力物力的消耗［8-10］。在混合像元分解法中，像元二分法是估算植被覆盖度的常用方法。WEI等［11］利用像元二分法对我国西北地区新疆、甘肃、陕西、内蒙古、青海、宁夏等省（自治区）的MODIS数据进行了处理分析，得出的西北地区2000—2010年的植被变化情况与实际情况基本吻合。LI等［12］利用像元二分法计算了内蒙古自治区中部地区草地2000—2013年的植被覆盖度，并使用了等权比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）度量，使偏差最小化，进而对内蒙古草地变化情况进行了分析。张晓东等［13］基于像元二分法计算了宁夏盐池县的植被覆盖度，分析了植被与地质灾害的关系，认为植被覆盖度与地质灾害点密度呈现明显的负相关。

目前，运用像元二分法来分析植被生长状况及覆盖情况的研究思路逐渐成熟。现阶段主要用于拥有大面积植被的区域，来观察其生态环境变化状况，如自然景区；或对省市区域进行植被覆盖度研究，用于分析城市环境治理是否向好。但将像元二分法运用于矿区生态环境这一方向的研究涉及较少。像元二分法精度高、效率高、操作简单，方法也相对成熟，对于矿区所处的地势较为恶劣的山区环境，也能比较准确地计算出植被覆盖度结果；植被覆盖度能够直观地表现出研究区域植被数量分布情况，以便分析出矿区开采活动对研究区域中的哪些部分产生影响及影响程度。

本研究以山西省大宁矿区为例，利用像元二分法对矿区1998—2017年植被覆盖度进行估算，结合2005—2011年间矿区P101～P105工作面区域植被覆盖度情况并与矿区实际情况进行对比，根据矿区工作面开采时间，分析矿区开采活动对植被覆盖度的影响，揭示研究区内近19 a来植被覆盖度的整体变化特征及原因，为矿区生态环境恢复治理提供参考。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

大宁矿区位于山西省晋城市阳城县北部，地理坐标为东经112°10′30″～112°15′36″，北纬35°19′14″～35°21′09″（图 1）。井田位于太行山南端与中条山东北缘结合部，区内地形以低山—丘陵为主，地势西高东低，最高点位于西部。井田内主要含煤地层为二叠系下统山西组和石炭系上统太原组，含煤地层总厚度一般为124.18 m，含煤10～16层，被批准开采3号煤层，生产规模4.0 Mt/a，井田南北宽4～6 km，东西长5～12 km，井田面积38.822 5 km2。矿区属东亚季风区半干旱大陆性气候，四季分明，夏季多雨，春秋季多风少雨，冬季寒冷。据阳城县气象资料，该区年平均气温11.7℃，年平均降水量为599.2 mm。

1.2 数据获取与预处理

本研究选用的Landsat影像时间跨度为1998—2017年，空间分辨率为30 m。选择1998-09-06、2001-07-12、2005-07-07、2007-08-14和2011-08-09的Landsat-5 TM影像数据以及2013-08-30、2017-07-08的Landsat-8 OLI影像数据来计算矿区整体植被覆盖度。同时选择2005-07-07、2006-06-04、2007-08-14、2008-09-01、2009-07-02以 及2010-06-19、2011-08-09的Landsat-5 TM影像计算矿区工作面开采期间研究区域的植被覆盖度。非遥感数据主要采用中国土壤数据库网站的山西省土壤数据、资源环境数据云平台的植被类型数据以及大宁矿区相关资料。

在数据获取与传输过程中，系统可能会随机产生辐射失真现象；同时在数据获取时，可能会受到大气和光照等因素的影响，使系统获得的地物反射信息产生误差。因此本研究采用ENVI5.3软件进行辐射定标和大气校正预处理来减小这部分误差，提高计算精度与后续计算的准确度。

2 研究方法

2.1 像元二分法

像元二分法是混合像元分解法中线性分解的一种，该方法将像元假设为植被与土壤两种地物信息，从而计算植被信息在像元中所占比例［14-17］，公式为

其中，S为单个像元；Sveg为植被信息；Ssoil为土壤信息；FVC为植被覆盖度。

由于NDVI在表示植被状态方面有良好的效果，因此，本研究将NDVI设为单个像元信息，将NDVIsoil设为像元累计约等于2%的像元NDVI值，即土壤信息量，将NDVIveg设为像元累计98%的像元NDVI值，即植被信息量，式（1）可表示为

2.2 Sen+Mann-Kendall趋势分析法

为更好地表示矿区植被覆盖整体变化特征，本研究采用 Sen+Mann-Kendall趋势分析法［18-19］计算研究区整体植被覆盖度变化趋势。Sen趋势计算公式为

其中，i和j为时间序列索引；NDVIi和NDVIj分别为时间序列的NDVI值；H为斜率，当斜率大于0时为趋势上升，反之，则趋势下降。

Mann-Kendall趋势计算公式为

式中，sgn(⋅)为符号函数；L为测试统计量；n为时间序列长度，本研究n=19。当n≥10时，使用检验统计量Z作为趋势显著性检验，置信水平为α= 0.05，即，Z1-α/2=Z0.975=1.96。计算公式为

式中，VAR(⋅)为函数运算符号。

3 结果与分析

3.1 基于像元二分法的植被覆盖度结果

本研究首先利用ENVI 5.3软件中Band Math方式计算出研究区各年份的NDVI值和FVC值。在计算过程中，由于像元二分法是将像元假设为植被与土壤，所以当遇到水体时，将被作为无法识别区域，在最终成图上成为黑色；然后将FVC结果按照无植被覆盖（0～30%），低植被覆盖度（30%～50%），中植被覆盖度（50%～75%），高植被覆盖度（75%～100%）［20］进行分类；最后将数据处理结果应用ArcGIS 10.6软件导出，得到植被覆盖度空间分布图（图2），并统计出各植被覆盖度占研究区面积的百分比（表1）。

由图2和表1可知：

（1）1998年，矿区内以无植被覆盖与中植被覆盖度区域为主，二者主要分散分布于除西北部以外的其他区域，高植被覆盖度区域在西北部区域有小部分分布，整体植被覆盖区域占比为74.88%。

（2）2001—2005年，矿区内的无植被覆盖与中植被覆盖度区域明显减少，占比从23.27%减少到19.68%，无植被覆盖区域多分布于研究区南部边缘地带，高植被覆盖度区域逐渐增加，占比由17.78%增长到28.26%，在研究区内较为分散分布。

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（3）2007—2011年，矿区内的高植被覆盖度区域有所减少并逐渐向矿区西北部区域集中，高植被覆盖度区域占比由29.68%下降为22.66%。此时，矿区东部的高植被覆盖度区域有所减少，无植被覆盖与低植被覆盖度区域增加。

（4）2013—2017年，矿区内高植被覆盖度区域在西部山顶到东南部的连接区域逐渐增加，其余区域以中植被覆盖度区域为主，矿区内仍存在部分无植被覆盖区域。

（5）1998—2017年，研究区整体植被覆盖面积增加了4.724 1 km2，整体植被覆盖区域占比从1998年74.88%增加到2017年的87.52%，涨幅为12.64%；中、高植被覆盖度区域面积分别增加1.903 5 km2和5.893 2 km2，低植被覆盖度区域面积减少了2.889 9 km2。

3.2 基于Sen+Mann-Kendall法的植被覆盖度变化趋势分析

本研究利用Sen+Mann-Kendall趋势分析法计算研究区植被覆盖度变化趋势，并将结果按标准划分为显著下降、下降、平缓波动以及增长和显著增长5种变化程度，如表2所示。

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由表2可知：1998—2017年，研究区植被覆盖平缓波动区域占比为61.83%，增长区域占比为29.67%，下降区域占比为7.06%，显著增长区域占比为1.39%，显著下降区域占比为0.06%。整体变化趋势为平缓波动，极少部分区域呈现增长趋势。

综合3.1节和3.2节分析可知：1998—2017年，研究区内植被覆盖面积增加，无植被覆盖度区域逐渐转为中植被覆盖度区域和高植被覆盖度区域，整体上呈平稳向好的发展趋势。这主要得益于相关环境保护政策的出台以及相关措施的落实。例如：2002年1月，国务院西部开发办公室确定全面启动退耕还林工程；2005年9月国家环境保护总局发布了《矿山生态环境保护与污染防治技术政策》［21］，制定了矿区生态恢复措施并确定了阶段性目标；2010年11月，山西省人民政府办公厅发布了《山西省林业生态建设总体规划纲要（2011—2020年）》［22］，其中包括矿区植被恢复规划与方法。在退耕还林工程和政府政策出台的影响下，矿区加强了对生态环境的治理与维护。截至2017年，研究区无植被覆盖与低植被覆盖度区域整体占比为30.79%，西南部分与东南部分还存在着较大的无植被覆盖区域，这些区域还需要加强环境治理和维护。另外，大宁矿区地势西高东低，在开采时首先选择了东部地区，导致东部地区的植被覆盖度有明显退化趋势。由此表明，植被覆盖度变化与矿区开采活动在空间上具有一定的一致性。

3.3 矿区工作面开采期间地表植被变化

为了进一步研究地表植被覆盖度对开采活动的响应，根据矿区东部工作面开采起止时间，应用像元二分法对矿区东部2005—2011年间逐年的Landsat影像数据进行了地表植被覆盖度反演，结果如图3所示。由图3计算的矿区东部植被覆盖度变化情况见表3。

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表3中各工作面上方地表植被覆盖度变化情况是根据各个工作面开采起止时间所在年份的FVC影像相减计算得出。由该表分析可知：各工作面开采过程中其地表植被覆盖面积均有不同程度下降，其中P104工作面开采后植被覆盖面积减少0.043 2 km2，为5个工作面中减少最多的。

P101、P102、P104、P105工作面在开采后高植被覆盖度区域均有所减少，大多退化为低植被覆盖度区域和无植被覆盖区域；P103工作面高植被覆盖度区域面积虽然没有减少，但中、低植被覆盖度区域面积减少了，说明P103工作面在开采时破坏了中、低植被覆盖度区域，使其退化为无植被覆盖度区域。

结合3.1节分析发现，2005—2011年，研究区东部的高植被覆盖度区域逐渐退化为无植被覆盖度区域和低植被覆盖度区域，研究区整体的高植被覆盖度区域占比由原来的28.26%下降为22.66%。这主要是由于矿区从2005年开始在研究区东部开始进行地下开采活动（工作面位置见图3（h）），到2011年开采了5个工作面。因此导致研究区东部地表植被破坏，植被覆盖度在2005—2011年间有不同程度的减少。由此可以看出植被覆盖度变化与矿区开采活动在时间上具有一定的一致性。

3.4 矿区地面植被保护措施

根据政府发布的关于矿区生态环境治理与恢复的相关政策，结合研究区实际状况及本研究分析结果给出以下建议：

（1）根据大宁矿区所处区域的自然环境特点，结合树种的生物学特性和生态学特征，选择适宜的树种来增加研究区植被覆盖度。同时，山脚处轻度和中度塌陷地区可恢复其原来的土地利用类型，严重塌陷地区应视其区位条件复垦为林地或草地。

（2）通过采用充填开采、协调开采，同时采取“三下”采煤防护措施，可以有效防止或减小地表的沉陷与破坏，从而保护地面植被尽可能少受破坏，改善矿区生态环境。

4 结论

（1）应用遥感手段可以快速获取矿区的植被覆盖情况，像元二分法可以有效地反演矿区植被覆盖度。研究发现：1998—2017年，大宁矿区植被覆盖面积增加了4.724 1 km2，占比达到87.52%，整体呈平稳向好的发展趋势。

（2）通过对矿区整体与矿区工作面的地表植被覆盖度进行反演发现，矿区开采活动破坏地表植被，降低地表植被覆盖度；矿区植被覆盖度变化与矿区开采活动在时间上具有一致性，同时在空间上也具有一致性。

（3）本研究仅考虑了矿区开采一种影响因素，未考虑其他影响因素。后续研究中将进一步引入其他因素，更全面地分析矿区地下开采对地表植被覆盖度的影响。