5.12汶川地震重灾区土地利用变化遥感监测与分析

罗慧娟，黄诗峰，臧文斌，李小涛

（中国水利水电科学研究院 遥感技术应用中心，北京 100048）

1 研究背景

2008年5月12日发生的汶川大地震不仅造成巨大的人员伤亡和财产损失，地震及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害还破坏了生态系统，毁坏了大量林地、耕地和城镇用地，使灾区土地利用类型发生极大变化。震后重建工作的开展，不仅使地震灾区社会经济水平得到一定的恢复和发展，也改善了灾区的生态环境，使毁坏土地利用得到一定的恢复。随着遥感技术的发展，凭借其快速、准确等优势，基于遥感和GIS技术的灾害监测和评估的应用越来越多。遥感技术在5.12汶川大地震的灾情监测与评估中也发挥了不可替代的作用。如邵芸等［1］利用多源多时相高分辨率雷达遥感数据，对汶川地震灾区各城镇和次生灾害进行了快速、系统、连续的监测，并根据雷达图像特征对房屋损毁情况、滑坡和堰塞湖的分布与规模等进行了快速定量评估，建立了相应的解译标志。陈世荣等［2］利用高分辨率卫星遥感影像对汶川地震灾区20个县（市、区）国/省道基础设施损毁情况进行评估，研究结果表明汶川、北川等6个县道路重度损毁。除了利用遥感技术对灾情进行快速准确的监测，利用遥感数据监测地震前后土地利用的变化，分析灾害对地表土地利用和生态环境的影响，对科学减灾、灾后重建及生态环境恢复具有非常重要的意义。目前，对5.12汶川地震的土地利用监测工作已经有一些成果，如倪忠云等［3］采用分块分类法，对都江堰地区5.12汶川地震前后的土地利用进行分类，得到都江堰在地震中的灾毁分布情况。高慧等［4］基于景观格局理论，对绵竹市北部山区5.12汶川地震前后的遥感影像进行土地利用分类的遥感解译，研究表明地震后景观类型间的连通性、聚集度变小。王文杰等［5］利用遥感数据，结合GIS技术，研究了汶川地震对区域生态系统的影响，结果表明，地震对灾区生态系统造成严重破坏，灾区因地表破坏、水土流失加剧导致区域生态承载力下降，生物多样性与生态系统服务功能受到影响。范建容等［6］利用遥感影像对北川县唐家山地区的地震次生灾害毁坏耕地进行快速评估，研究结果表明崩塌滑坡、被毁耕地分布与断裂带分布一致。庄建琦等［7］以重灾区都汶公路沿线为研究对象，利用遥感影像解译和土地利用资料，探讨了地震引发的崩塌、滑坡等次生山地灾害对土地利用的破坏方式和特征，研究表明在各种土地利用类型中，淤埋破坏是最主要的破坏形式。

针对目前汶川地震土地利用变化的相关研究主要集中在人口较多的县市，监测方式也主要以地震发生前后的对比，而对重灾区大范围的土地利用监测和灾后植被恢复情况的监测较少。鉴于此，本文采用2008年震前、震后及2010年三期遥感影像对5.12汶川地震重灾区8个县市的土地利用变化进行调查，分析地震对灾区土地利用的破坏情况及震后恢复情况。

2 研究区概况

5.12 汶川地震属于浅源地震，地震影响范围广，全国有26个省市出现不同程度的震感，其中以四川、陕西和甘肃三省灾情最为严重。本文选取地震受灾最为严重的四川省八个县市为研究区，包括汶川县、北川县、绵竹市、都江堰市、什邡市、安县、彭州市和茂县，总面积约17 000km2。研究区内地势西高东低，西北部属于龙门山地区，东南部处于成都平原，区域内最高海拔6 125m，最低处487m，相对高差5 638m。西北部山区土地利用类型以林地和草地为主，东南部平原以农田和城镇用地为主。地处亚热带湿润和半湿润气候带，研究区气候较为潮湿。研究区范围如图1所示。

3 数据与研究方法

3.1 数据选取为了监测研究区地震前后土地利用变化情况，震前2008年采用2期Landsat ETM+影像数据，震后2008年采用1期Landsat ETM+影像数据和1期CBERS-02星CCD影像数据，以及2010年采用2期Landsat ETM+影像数据。辅助数据还包括SRTM 90m分辨率原始高程数据及四川省行政区划矢量数据。具体数据情况见表1。

表1 土地利用监测数据选择情况

3.2 土地利用分类体系的确定本文土地利用分类体系采用中国科学院在“国家科学数据共享工程—地球系统科学共享网”支持下建立的“中国1∶25万土地覆盖遥感调查与监测数据库”所采用的基于陆地生态系统特点的遥感土地覆盖分类系统，包括森林、草地、农田、聚落、湿地与水体、荒漠等6个一级类型，各类型具体含义见表2。

表2 土地利用分类体系

3.3 数据处理及研究方法

3.3.1 遥感图像预处理 遥感图像的预处理过程主要包括影像的校正和配准、波段融合、影像拼接及裁剪。考虑到土地利用类型在光谱3、4、5波段的区分性较好，为减少数据的冗余，在对图像做前期处理时，只选择其3、4、5波段组合作为土地利用分类的特征波段，以提高图像分类处理速度及处理效果。由于2008年震后数据结合Landsat ETM+和CBERS-02卫星CCD数据，考虑到两种影像成像特征不同，对两种影像采用同一分类体系及分类方法分别进行土地利用分类，再进行分类结果融合。

3.3.2 土地利用分类方法 研究区90%的地面高程在1 000m以上，属于中高山区。为提高分类精度，本文参考王剑等人［8］在对位于中国西南地区的漾濞江流域做土地利用分类时所采用的多步骤分层分类方法，该方法在地形地貌复杂的山区有较好的应用。

具体的分类方法为：首先利用传统的监督分类法对影像进行一次土地利用分类，将整个研究区影像分为水体、植被覆盖和其他3个大类，其中植被覆盖类包含森林、草地和农田3种土地利用类型，其他类包含聚落和荒漠两种土地利用类型；其次，在一次分类结果的基础上，再对每一大类进行二次土地利用分类。方法流程见图2。

以震前2008年4月的土地利用分类结果为例，对照研究区原始影像，利用ERDAS软件随机在每种土地利用类型分类结果中产生30个样本，采用目视判读的方法对分类结果进行精度评价。分类精度评价结果表明：多步骤分层分类法的总体分类精度达到80.3%；对照传统监督分类法，分类精度仅为70.9%，其中最大分类误差来自森林草地误分为水体和荒漠。由此可见，改进后的多步骤分层土地利用分类方法，在山丘区能够提高土地利用分类精度，有效避免混合像元的误分。

4 结果分析

4.1 研究区土地利用分类结果采用上述研究方法，对2008年震前、2008年震后及2010年三期遥感影像进行土地利用分类，结果如图3所示。

4.2 2008年汶川地震前后土地利用变化分析利用GIS技术对研究区2008年地震前后土地利用分类结果进行统计，见表3和图4。

表3 研究区地震前后土地利用分类统计

统计结果表明，研究区震前的土地利用类型以森林和草地居多，主要分布在西部山丘区，符合山地丘陵区的植被覆盖情况；东部平原地带以农田和聚落为主，山区内沿河谷地带也散落分布一些城镇，如汶川县。

5.12 汶川地震发生后，研究区森林覆盖面积从震前9 718km2下降到震后的7 443km2，面积比率下降14%，草地面积增加2 266km2，面积比率上升13%，山丘区森林和草地总覆盖面积比率降低了1%；平原区农田和聚落面积比率由震前的29%降低到震后的24%，荒漠面积增加674km2，面积比率上升4%。利用GIS技术，推求研究区地震前后的土地利用变化矩阵，再叠加区域的坡度信息，可以看到（见图4），地震前后荒漠面积变化主要集中在坡度15°～35°的较陡坡和陡坡地区，以森林、草地及聚落变化为荒漠的面积最多，分别是466km2，61km2和74km2，占震后总荒漠面积的66%、9%和11%。震后荒漠面积的分布主要沿龙门山脉，这是由于龙门山构造带的挤压膨胀，释放的巨大能量破坏了较高海拔的植被，使地表裸露，导致在遥感图像上直观表现为裸土面积的增加。受地震及其引发的滑坡泥石流影响，河谷地带的聚落及农田也遭受了很大的破坏，导致这些地区的土地利用类型向荒漠类型转变。同时，地震及其引发的滑坡等次生灾害也导致山丘区森林覆盖类型向草地覆盖类型转变。相对来说，平原区因海拔较低，除较大水域区及部分聚落区受地震影响出现部分面积转为荒漠外，其他地区受地震的影响较小。

4.3 2008年震后到2010年土地利用恢复情况分析

震后研究区土地利用分类统计结果表明，见表4和图5，森林面积由2008年地震后的7 443km2增加到7 588km2，增加了145km2；草地面积减少了618km2，面积降低14%；震后农田面积比率由2008年地震后的18%增加到20%，面积提高12%；聚落面积比率由地震后的6%增加到10%，面积增加72%；荒漠面积有了明显的降低，面积减少61%，减少了428km2。从统计结果中可以看出，汶川地震发生后两年内，研究区森林覆盖面积有一定增加，草地面积有所降低，植被覆盖类型向农田和聚落类型转变，总覆盖面积有一定的减少。除此之外，农田和聚落面积有了明显的增加，从地理位置分布来看，增加的聚落和农田主要分布在沿河流的低谷地区。分析表明，经过地震后两年的恢复期，汶川地震重灾区的土地利用有了比较明显的恢复。由于研究区处于湿润半湿润气候带，气候较为潮湿，加上汶川地震后该地区降雨量较高，使山丘区森林覆盖类型有了较快的恢复。同时，在灾后重建工作的大力推行下，灾区的社会经济水平有了较大的恢复和发展，这是农田和聚落面积快速增加的主要原因。

表4 研究区地震后土地利用统计

5 结语

以汶川地震重灾区8县市为例，利用遥感和GIS技术，采用多步骤分层分类方法对研究区域2008年地震前后及震后2010年土地利用信息进行提取分析，主要得出以下结论：

（1）遥感和GIS技术的结合，是提取大范围区域土地利用信息非常有效的方式。尤其在资料缺乏地区，遥感技术更降低了灾情评估难度。同时遥感数据的快速准确等优势，有利于对灾情进行动态监测和评估，对灾后土地利用恢复情况的把握对于灾后重建工作具有重要的指导意义。

（2）利用多步骤分层分类法在山丘区进行土地利用分类，能有效避免混合像元的误分，提高分类精度。

（3）通过对汶川地震重灾区地震前后土地利用变化情况进行分析，发现地震对山丘区植被覆盖影响较大，在较陡坡和陡坡山地，地震及其引发的次生灾害导致植被覆盖面积降低，荒漠面积增加，森林覆盖类型向草地覆盖类型转变；平原地区受地震影响较小，但也有部分聚落和水体受地震影响变化为荒漠。

（4）通过对研究区地震后2008年和2010年土地利用变化情况进行分析，发现两年内汶川地震重灾区土地利用出现较为明显的恢复：森林覆盖面积有所提高，植被覆盖类型向农田和聚落类型转变；受灾后重建工作的推动，农田和聚落面积有了明显的增加。

［1］邵芸，宫华泽，王世昂，等.多源雷达遥感数据汶川地震灾情应急监测与评价［J］.遥感学报，2008（12）：865-870.

［2］陈世荣，马海建，范一大，等.基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估［J］.遥感学报，2008（12）：949-955.

［3］倪忠云，何政伟，赵银兵，等.都江堰震后土地利用.覆被变化信息提取方法研究［J］.国土资源遥感，2010（1）：73-76.

［4］高慧，何政伟，倪忠云，等.绵竹市北部山区震后土地利用景观格局变化研究［J］.国土资源遥感，2010（2）：97-101.

［5］王文杰，潘英姿，徐卫华，等.四川汶川地震对生态系统破坏及其生态影响分析［J］.环境科学研究，2008（21）：110-116.

［6］范建荣，张建强，田兵伟，等.汶川地震次生灾害毁坏耕地的遥感快速评估方法——以北川县唐家山地区为例［J］.遥感学报，2008（12）：917-924.

［7］庄建琦，葛永刚.5.12汶川地震对都汶公路（G213）沿线土地破坏及损失评价［J］.地质科技情报，2009，28（2）：7-11.

［8］王剑，徐美，曾和平，叶霞.遥感技术在土地利用分类中的应用［J］.沧州师范专科学校校报，2010，26（2）：107-109.

［9］曹雪，柯长青.基于TM影像的南京市土地利用遥感动态监测［J］.武汉大学学报·信息科学版，2006，31（11）：958-961.

［10］申克建，周伟，袁春，等.CBERS-02星CCD数据土地利用分类方法研究——以江苏省宜兴地区为例［J］.遥感应用，2009（2）：71-75.

［11］术洪磊，毛赞猷.GIS辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究—以土地覆盖/土地利用类型为例［J］.测绘学报，1997（4）：328-336.

［12］张佩芳，邓喜庆，刘桂青.多尺度空间下的云南山地流域遥感土地利用分类对比研究［J］.国土资源遥感，2007（3）：89-93.

［13］王乐，何政伟，倪忠云，等.基于分形理论的汶川县震后土地利用类型变异分析［J］.资源与人居环境，2010（2）：36-39.

［14］梁英丽，杨武年.基于遥感技术的土地利用/土地覆盖信息提取——以四川省眉山市青神县为例［J］.测绘，2010，33（2）：76-79.