基于IKONOS影像的甲玛铜多金属矿区土地景观格局分析与评价

叶 江，朱海涛，郭 娜

（1.西南交通大学地球科学与环境工程学院，成都610031；2.成都理工大学地球科学学院，成都610059；3.环境保护部卫星环境应用中心，北京100094；4.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京100094）

基于IKONOS影像的甲玛铜多金属矿区土地景观格局分析与评价

叶 江1，2，朱海涛3，郭 娜2，4

（1.西南交通大学地球科学与环境工程学院，成都610031；2.成都理工大学地球科学学院，成都610059；3.环境保护部卫星环境应用中心，北京100094；4.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京100094）

西藏甲玛铜多金属矿床在开发过程中涉及了诸多土地利用／覆被方面的保护问题，作者采用IKONOS高清遥感影像，在GIS和景观生态学理论的支持下通过计算该矿区及其周边的土地利用／覆被景观格局指数，对该地区的土地利用现状进行了分析和评价。结果表明：草地是研究区的景观基质，对甲玛矿区整体景观格局的影响程度最大；灌木林地类破碎度最大，大部分斑块镶嵌在草地类中；裸露岩石类破碎度较低，大部分斑块分布集中；建设用地、耕地和水域对甲玛矿区整体景观影响程度最小。建议在矿区开发时，坚持开发与治理并重；在矿区复垦时，改良土壤基质，保护水资源，以种植草地为主，灌木林地合理地镶嵌在草地类中，从而保证绿色矿山的合理开发利用以及对西藏脆弱生态环境保护的目的。

土地利用／覆被；景观格局；GIS；西藏甲玛铜多金属矿

土地资源是人类生存之本。随着经济、社会的发展，人类土地利用活动对土地覆被的改变不断加强，由此产生了很多环境响应问题［1］。国外应用RS和GIS技术进行土地利用／覆被景观格局研究起步较早，Margareta运用遥感技术，对瑞典的原始草原和牧场进行了研究［2］；Munyati对赞比亚Kafue沼泽的湿地景观变化进行监测，得到了湿地景观动态变化数据［3］。Saich等利用雷达遥感对越南Cat Tien国家公园的景观组成及动态变化进行了监测［4］；Menges等利用TopSAR数据对澳大利亚北部Mary河流域的景观格局变化进行了识别和监测［5］。Royle等也利用遥感和GIS对美国草原沼泽地区的环境进行空间建模研究，并通过马尔科夫模型对建立的模型进行了景观格局变化预测［6］。这些研究采用多种遥感数据源分析景观格局组成和变化趋势，对评价某地区土地利用／覆被等人为干扰下的演替、生物与环境方面相互影响提供参考依据。

中国近年来采用RS和GIS技术对土地利用／覆被方面的研究也非常引人注目，黄俊芳等利用RS、GIS手段，编制了生态景观类型图，并计算出景观多样性、优势度、破碎度和均匀度等指数，对新疆阜康地区三工河流域土地利用类型的生态景观格局进行了分析，认为该流域属于以草地为基质，依水分条件优劣发育而成的多种植被类型组合的山地-绿洲-荒漠（MODS）复合景观结构［7］。孙娟等以QuickBird卫星影像解译，对贵港市城市建成区的景观类型及景观格局进行了相关分析［8］。赵二磊等分别采用2000年和2004年的QuickBird卫星影像数据，对上海市徐泾镇的景观格局进行了分析［9］。俞晓莹等以湖南省保靖县为研究区域，采用RS和GIS技术，在分形理论的指导下，运用多种维数计算方法分析了该区域的土地利用景观格局［10］。

西藏自治区地广人稀，是典型的生态脆弱区。生态具有自然基础不稳定性和对外力干预的敏感性特点。甲玛铜多金属矿床位于西藏八一牧场和班禅牧场所在地，由于矿山开发使得该地区生态环境遭到破坏。在生态自我更新能力非常差的青藏高原区域，其生态恢复能力很难得到自我更新和调节。因此，在甲玛矿产资源开发为社会创造巨大效益的同时，合理保护该地区的生态景观环境至关重要。

1 遥感影像信息提取

本文采用IKONOS遥感影像数据，时相为2008年10月21日，空间分辨率为1m。影像覆盖范围东西方向长约13.8km，南北方向宽约9.3km，覆盖面积约128km2（图1）。

图1 西藏甲玛矿区IKONOS R（3）G（2）B（1）遥感影像Fig.1 The IKONOS R（3）G（2）B（1）remote sensing image of the Jiama copper polymetallic deposit

1.1 研究区概况

研究区位于“一江两河”开发区中部，属拉萨市墨竹工卡县甲玛乡和斯布乡管辖。地理坐标为：29°37′49″～29°43′53″N，91°43′06″～91°50′00″E。东西方向长约8～11km，南北方向宽约6～15km。区内第四系松散堆积物广泛发育，分布面积占85%以上。一半山坡密灌丛生，一半山坡或为腐殖土覆盖，或为寒冻风化形成的倒石覆盖，厚度一般在1～5m。区内气候属典型的大陆高原性气候。雨季潮湿寒冷，冬季酷寒干燥，昼夜温差较大。年降雨量在500mm左右，多集中在6～9月份，7～8月份为无霜期，每年10月份到翌年3月份为冰雪季节［11-13］。区内从玛拉日经则古朗、铜山、东风垭至红山头，是一条北东向的分水岭，其东西方向的侧树枝水系发育，多为季节性山沟溪流。地表水流走向多为北西向和北东向。西侧较大水流有夏工普和塔龙斯布普及其支流布朗普。斯布普由南西向北东汇入拉萨河，洪水期最大流量在20m3／s，枯水期最小在1m3／s［11-13］。沿河谷或剥蚀强烈区第四系发育，植被以高山草甸为主，有少量高山耐寒苔藓，植被简单。水系发育，以大气降水和冰雪融水供给［11-13］。

1.2 解译标志的建立

遥感影像通过地物的光谱特征、几何特征及时相变化来表现地物信息，解译时必须运用地学相关分析方法，综合影像的色调、亮度、饱和度、形状、纹理和结构等特征，并结合已有资料和野外工作经验判定地物类型［14］。针对甲玛矿区高空间分辨率遥感数据建立解译标志如表1所示。

1.3 土地利用／覆被信息提取

根据建立的解译标志，从图像上选取了耕地A、耕地B、灌木林地、草地、裸露岩石A、裸露岩石B、裸露岩石C等主要的7类样本，并在IKONOS影像上均匀选取各类训练区50个样本进行合格性检验。

影像分类采用监督分类，通过计算训练样本的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence参数来检查训练样本的代表性（表2，表3）。当Jeffries-Matusita和Transformed Divergence参数＞1.9，说明样本之间可分离性好，属于合格样本；1.8～1.9，说明样本之间可分性良好；＜1.8，需要重新选择样本；＜1，则考虑将2类样本合并。通过计算发现大部分样本之间的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence参数值均＞1.8，样本间可分离性都比较好，只有草地样本和耕地B样本之间的Jeffries-Matusita和Transformed Divergence参数为1.77，草地和灌木林地Jeffries-Matusita参数为1.78。这主要是由于植被在图像中的表现特征比较类似而引起的。

表1 甲玛土地利用／覆被影像解译标志Table 1 The interpretation signs of the Jiama land use／cover image

根据分类的复杂度、精度需求确定不同的分类器，监督分类采用最大似然法进行统计分析。由于最大似然分类法是假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中［14］。同时，最大似然分类法是根据训练样本的均值和方差来评价其他像元和训练类别之间的相似性进行分类，比平行算法、最小距离等算法精度要高，所以在甲玛矿区IKONOS遥感影像处理过程中采用最大似然分类法进行地类划分。

为达到生态评价的目的，按照Ⅱ级地类将裸露岩石A、裸露岩石B和裸露岩石C归并在一起为裸露岩石，把耕地A和耕地B归并为耕地；并通过目视解译及野外的实地调查把建设用地（居民点和道路）和水域（河流和水塘）提取出来，将图像中的云和阴影也根据野外调查结果归并到对应的类别当中。通过聚类分析除去小斑点。经过图像监督分类及后处理得到甲玛矿区土地利用／覆被分类图（图2），其中地类主要划分为建设用地、水域、耕地、草地、灌木林地、裸露岩石6类。

表2 样本Jeffries-Matusita参数Table 2 The Jeffries-Matusita parameters of samples

表3 样本Transformed Divergence参数Table 3 The Transformed Divergence parameters of samples

图2 甲玛铜多金属矿区土地利用／覆被分类图Fig.2 The classification map of the land use／land cover of the Jiama copper polymetallic deposit mining area

根据实地勘查和取样，对建设用地、水域、耕地、草地、灌木林地、裸露岩石地类，分别采集50个样本作为精度评价的样本。甲玛矿区土地利用／覆被分类精度指标见表4。

表4 甲玛矿区土地利用／覆被分类精度Table 4 The classification accuracy of the land use／land cover of the Jiama mining area

表4显示：总精度为95.6364%，Kappa系数为0.947 5，各地类制图精度和用户精度都达到90%以上，而且建设用地和水系的用户精度达到100%，漏分错误和错分误差都在10%以下，只有草地类的用户精度在90%以下，这说明甲玛矿区土地利用／覆被分类图精度较高、误差较小，可以作为景观格局分析的依据。

2 景观格局分析与评价

景观生态系统的质量现状由研究区域内自然环境、各种生物以及人类社会之间复杂的相互作用来决定。景观格局指数能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间分布特征的定量化标准体系。在进行景观格局分析时，主要选择斑块类型面积、景观百分比、斑块数、最大斑块指数、斑块平均面积等反映景观斑块类型的指标以及边缘长度、缀块形状指数等反映景观斑块形状的指标。本文采用美国俄勒冈州立大学森林科学系开发的景观指数计算软件FRAGSTATS 3.3计算景观格局指数，对研究区景观格局进行分析和评价。

2.1 斑块类型和形状分析

a.斑块类型面积

从2008年甲玛矿区景观斑块类型面积来看，草地、灌木林地和裸露岩石占了较大面积比例，然而建设用地、水域和耕地只占了很少一部分面积（表5）。

b.景观百分比

从2008年的景观百分比（面积比）看，草地类占了50%以上，建设用地、水域和耕地所占比例都没有达到1%，灌木林地和裸露岩石达到20%（表6）。

表6 甲玛矿区景观面积百分比Table 6 The percentage of the landscape area in the Jiama mining area

c.斑块数

从2008年的景观斑块数来看，灌木林地类的实际斑块数和面积＞50m2的斑块数都是最大的；草地实际斑块数较大，然而面积＞50m2的斑块数量相对较少；裸露岩石类的斑块数量也较大，且面积＞50m2的斑块数量也相对较大；建设用地、水域和耕地的斑块数量较小（表7）。

表7 甲玛矿区景观斑块数Table 7 The number of the landscape patches in the Jiama mining area

d.最大斑块指数

从2008年的景观最大斑块指数看，草地的景观最大斑块指数最大；裸露岩石类的最大斑块指数排在草地之后，为12.876%；灌木林地、建设用地、水域、耕地的最大斑块指数都较小（表8）。

表8 甲玛矿区景观最大斑块指数Table 8 The largest landscape patches index of the Jiama mining area

e.斑块平均面积

从2008年甲玛矿区的景观斑块平均面积看，水域的斑块平均面积最大，为8 161.444m2，建设用地斑块平均面积排第二，灌木林地和耕地的斑块平均面积较小（表9）。

f.边缘长度

从2008年景观的边缘长度来看，草地类和灌木林地类的边缘长度较大；裸露岩石类的边缘长度较灌木林地类要小；建设用地、水域和耕地的边缘长度较小（表10）。

g.缀块形状指数

从2008年景观格局的缀块形状指数来看，灌木林地的缀块形状指数最大；草地的缀块形状指数排第二，为161；裸露岩石的缀块形状指数排第三；草地、建设用地、水域和耕地缀块形状指数都较小（表11）。

表9 甲玛矿区景观斑块平均面积（A／m2）Table 9 The average area of the landscape patches in the Jiama mining area

表10 甲玛矿区景观斑块边缘长度（l／km）Table 10 The edge length of the landscape patches in the Jiama mining area

表11 甲玛矿区景观缀块形状指数Table 11 The index of the landscape patches' shapes in the Jiama mining area

2.2 甲玛矿区景观格局评价

通过计算甲玛矿区的7个景观格局指数：斑块类型面积、景观百分比（面积比）、斑块数、最大斑块指数、平均斑块面积、斑块边缘长度、缀块形状指数，对甲玛矿区约128km2的景观格局进行综合评价。

分布面积占研究区总面积达53.539%的草地景观，其斑块指数最大，斑块平均面积也较大，连接性较好，为典型的高原草甸生态系统景观，是研究区生态环境质量的控制性组分，也是研究区的基质，对甲玛矿区整体景观格局的影响程度最大；但斑块数目较多，形状较为复杂，被河流水域、灌木林地和裸露岩石所割裂，表现出一定的干扰特征。灌木林地面积占研究区总面积的24.136%，斑块数最多，形状最复杂，说明斑块破碎度较大，大部分碎斑块镶嵌在草地类中，在自然状态下向外扩张的趋势较小。裸露岩石面积占研究区总面积的20.734%，最大斑块指数和斑块平均面积较大，而斑块边缘长度和缀块形状指数相对较小，完整性较好，大部分裸露岩石景观斑块分布集中，且所占比例较大，会导致该区域生态环境的破坏，降低生态景观稳定性，主要因素为采矿。建设用地、水域和耕地的总面积占研究区总面积的1.6%，斑块平均面积相对较大，分布集中，其中建设用地中的道路和水域中的河流是该地区景观格局的廊道。

从上述景观指数分析可知，甲玛矿区景观格局主要以草地景观为主，并镶嵌灌木林地景观，构成该区域的自然景观生态系统主要组成部分，为该区域的生态景观格局稳定性起到决定性作用。但作为基质的草地景观破碎度、裸露岩石等非自然景观所占比例较高，说明该区域的生态格局稳定性不高，其稳定性组成成分遭到一定程度的损毁。从甲玛矿区各类用地空间组合来看，如果将甲玛矿区生态系统划分为建设用地和非建设用地两种，可以判断甲玛矿区的基本景观格局应为建设用地“斑块”镶嵌于由自然和半自然景观构成的非建设用地“基质”当中。如果将甲玛矿区生态系统划分为植被覆盖区和非植被覆盖区，可以判断甲玛矿区的基本景观格局应为非植被覆盖“斑块”镶嵌于自然和半自然景观构成的植被覆盖“基质”中。

3 矿区土地复垦的建议

甲玛铜多金属矿区作为基质的草地景观与镶嵌其中的灌木林地景观属于资源型斑块，具有水土涵养和提供物质资源的作用，但其生物量、恢复能力和阻抗能力均较低，受人为干扰较大。甲玛铜多金属矿的矿产资源开发必将破坏该地区较为脆弱的景观格局现状。因此，作者从景观生态学角度对矿区的开发复垦提出如下建议。

a.由于以草原为基质的青藏高原生态系统恢复能力和阻抗能力低，较易受人为干扰影响，因此，在进行矿山建设时，应尽可能减少原生态景观的破坏。在进行道路、钻井平台等用地的建设时，做好规划，降低不利影响程度，建议及时进行草被的表面剥离，避免土壤层遭到破坏；在开采过程中注意及时回填，减少裸露岩石景观比例，加强草地养护。

b.种树种草改善矿区景观生态环境。受矿山开采的影响，景观格局必然遭到破坏。选择当地的草种类型和灌木林进行培育，优化培育策略，加强开采区、道路建设区、居民生活区等区域植被覆盖，采用及时植被恢复的方案，尽可能减少由于采矿对资源斑块破坏的不利影响，改善其景观生态。

c.保护水资源，防止河流污染。河流是甲玛铜多金属矿区的主要景观廊道，对维护该地区生态系统平衡起着至关重要的作用。同时，从矿区流出的水资源也是斯布乡和甲玛乡的主要饮用水源。因此，它的破坏也将直接威胁到村民及牲畜的生命安全。鉴于以上原因，矿山在开采中所产生的废水必须经过严格的处理，从矿山流出的河水也必须进行定时的水质检测，以防止危险发生。

d.坚持开发与治理并重，实现环境的良性循环。从景观生态学来讲，采矿地是剧烈人为干扰下的一种特殊景观类型。而西藏甲玛矿区景观类型单一，生态脆弱。新景观类型的加入，往往会破坏景观的稳定性，景观格局的改变也会超出自然系统的自我调节和物种的适应能力。因此，在矿区开采的同时，就要加强环境保护，提高当地居民、开发者的生态环境保护意识；在矿区建设和开采前，应该具备完善的生态恢复方案预案，提前做好矿区生态环境治理策略；在矿区建设和开采期间加强生态环境监测，及时治理矿区环境，实现良性循环。

4 结论

通过RS和GIS技术的综合应用，提取了甲玛矿区的土地利用／覆被类型，并采用统计学方法对图像处理结果进行了评价。从景观生态学的角度提出了矿山开发复垦的建议。

a.草地景观连接性较好是研究区的基质，对甲玛矿区整体景观格局的影响程度较大，但斑块数目较多，形状较为复杂，表现出干扰特征；灌木林地斑块破碎度较大，大部分碎斑块镶嵌在草地类中，在自然状态下向外扩张的趋势较小；裸露岩石完整性较好，大部分裸露岩石类集中分布；建设用地、水域和耕地类分布集中，对整体景观格局影响程度最小。

b.改良土壤基质，进行表土剥离；以种植高寒草种为主，林地可间种于草地当中；进行水污染治理，切实保护水资源不被污染；坚持开发与治理并重，实现环境的良性循环。

c.本文采用的图像数据比较老（2008年），没能够实时更新，造成了数据分析与现实存在一定时间差，这是本文的遗憾所在。但针对当时的甲玛景观特征提出上述建议和观点，可对矿山的持续开发起到警示作用。

西藏华泰龙矿业开发有限公司提供了大量的数据资料，并为作者的野外工作和室内工作提供了资助，特此致谢。

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Analysis and evaluation of landscape pattern of Jiama copper polymetallic deposit in Tibet of China based on IKONOS image

YE Jiang1，2，ZHU Hai-tao3，GUO Na2，4
1.Earth Science and Environmental Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu610031，China；2.College of Earth Sciences，Chengdu University of Technology，Chengdu610059，China；3.The Environmental Satellite Application Center，Ministry of Environmental Protection，Beijing100094，China；4.Chinese Academy of Sciences Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Beijing100094，China

The exploitation process of the Jiama copper polymetallic deposit in Tibet of China has involved numerous protection problems of the land use／land cover.The authors of this paper adopt IKONOS HD image to calculate the land use／land cover and landscape pattern index under the support of Geographic Information System and the theory of landscape ecology.Based on this，they analyze and evaluate the present situation of the land use in this area.The final results indicate that there are four main factors to influence the landscape pattern of this area.First，the grassland is the landscape matrix of the study area and has the greatest effect on the whole landscape pattern of the Jiama mining area；secondly，the shrub forestland has the largest fragmentation，and the majority ofthe landscape patches are set in the grassland types；thirdly，the fragmentation of the bare rock types is minimum，and most of the landscape patches are concentrated；and fourthly，the land used for construction，cultivated land and water areas have the lowest effect on the whole landscape of the Jiama mining area.The authors suggest that people have to lay equal stress on the exploitation and management during exploiting the mining area and improve the soil matrix and protect the water resources in the mine reclamation，plant mainly grass and inlay the shrub land into the grassland reasonably in order to ensure the rational exploitation and utilization of the green mine and the objective of protecting the delicate ecological environment in Tibet.

land use／land cover；landscape pattern；geographic information system（GIS）；Jiama copper polymetallic deposit；Tibet

P627

A

10.3969／j.issn.1671-9727.2015.04.12

1671-9727（2015）04-0484-08

2014-04-09。

国家自然科学基金青年基金资助项目（41302265）；国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目（KLGSIT2014-13）。

叶江（1978-），男，硕士，讲师，研究方向：矿山工程测量及3S技术集成应用，E-mail：yejiang＠cdut.cn。