山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目遙感監(jiān)測(cè)及輔助績(jī)效評(píng)價(jià)

王力，黃妮，牛錚，2，羅明，陳元鵬，郭義強(qiáng)，雷雅會(huì)，扶卿華，應(yīng)凌霄

1.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101;2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049;3.自然資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083;4.自然資源部國土整治中心,北京 100035;5.中國地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京 100083;6.珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院,廣州 510611

山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)以生命共同體理念為指導(dǎo)，依據(jù)國土空間規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)修復(fù)等專項(xiàng)規(guī)劃，以保障國家生態(tài)屏障和重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)健康安全為目標(biāo)，在景觀尺度上，統(tǒng)籌考慮山上山下、地上地下、陸地海洋以及流域上下游，優(yōu)化國土空間布局，調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)和關(guān)系，對(duì)退化、受損和毀壞的生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行恢復(fù)活動(dòng)（羅明等，2019）；山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)關(guān)系到生態(tài)文明建設(shè)和美麗中國建設(shè)進(jìn)程，關(guān)系到國家生態(tài)安全和中華民族永續(xù)發(fā)展（吳鋼等，2019）。山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程試點(diǎn)于2016年開始啟動(dòng)，在全國24 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）共有25 個(gè)山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程試點(diǎn)。這25個(gè)試點(diǎn)（約111萬km2的國土面積）大多分布于生態(tài)安全戰(zhàn)略格局骨架區(qū)域，并且基本都屬于國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)，對(duì)維護(hù)國家生態(tài)安全、提升區(qū)域生態(tài)功能具有重要意義（羅明等，2019）。山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程項(xiàng)目?jī)?nèi)容繁雜、工程量巨大，涵蓋了礦山、水環(huán)境、森林、農(nóng)田、湖泊、草原、濕地、海洋、農(nóng)村、城市等多種類型的修復(fù)治理（王軍和鐘莉娜，2019；李紅舉等，2019）。這些工程的實(shí)施，開始取得生態(tài)、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)等多重效益，但也存在監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)管理科學(xué)性不足的問題（羅明等，2019）?？茖W(xué)客觀的監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)有助于明確生態(tài)環(huán)境問題的產(chǎn)生機(jī)制，使得生態(tài)保護(hù)修復(fù)措施取得最優(yōu)效益，是山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程順利實(shí)施的保障。

采用常規(guī)地面測(cè)量方法來進(jìn)行山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)，存在主觀性太強(qiáng)、周期時(shí)間長、人工及成本較高等局限性，并且難以在區(qū)域尺度上對(duì)監(jiān)測(cè)要素進(jìn)行快速提取，使得監(jiān)測(cè)結(jié)果和績(jī)效評(píng)價(jià)缺乏時(shí)效性（Andrés-Costa等，2017；刀谞等，2018）。遙感技術(shù)以其宏觀、實(shí)時(shí)、快速、動(dòng)態(tài)、客觀的特點(diǎn)，被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)中，例如：熱帶雨林恢復(fù)（Qin 等，2019；Wu 等，2020）、Nature-based稀樹草原恢復(fù)（Moustakas等，2019）、大規(guī)模生態(tài)恢復(fù)工程區(qū)的植被恢復(fù)（Tong等，2018；Niu 等，2019），而且，應(yīng)用于生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程監(jiān)測(cè)中的指標(biāo)，64%是可以通過遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行直接或間接監(jiān)測(cè)的（陳元鵬等，2019）。前人的研究為基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)提供了技術(shù)參考，但是目前大部分研究只是針對(duì)山、水、林、田、湖、草等單一生態(tài)要素進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，難以滿足山水林田湖草生態(tài)保護(hù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)整體保護(hù)、系統(tǒng)治理的需求。

本研究針對(duì)前人研究中存在的問題，綜合考慮山、水、林、田、湖、草等多種生態(tài)要素，提出了一個(gè)基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)技術(shù)路線。采用文獻(xiàn)綜述和具體案例分析相結(jié)合的方法，詳細(xì)論述了遙感技術(shù)在山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。該研究的開展對(duì)于保障山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的順利實(shí)施，以及工程效益的可持續(xù)性具有技術(shù)指導(dǎo)性意義。

1 基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)技術(shù)路線

基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)以“山水林田湖草生命共同體”的理念（成金華和尤喆，2019）及生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)學(xué)為理論支撐，注重生態(tài)因子之間的相互作用及生態(tài)環(huán)境的整體性。本研究具體的技術(shù)路線如圖1所示。通過收集山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目工程區(qū)的多源數(shù)據(jù)——包括多源遙感數(shù)據(jù)（不同時(shí)間、空間和光譜的遙感數(shù)據(jù)）和多源觀測(cè)數(shù)據(jù)（定點(diǎn)、實(shí)地調(diào)查采樣數(shù)據(jù)、智能設(shè)備觀測(cè)數(shù)據(jù)），利用各種遙感反演和信息提取的方法，從關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)格局和質(zhì)量出發(fā)，獲取了能綜合反映山水林田湖草各生態(tài)要素的指標(biāo)信息（土地覆蓋類型、植被長勢(shì)、水質(zhì)）。這些指標(biāo)的選擇參考了全國生態(tài)環(huán)境10年變化（2000年—2010年）遙感調(diào)查的評(píng)估指標(biāo)（歐陽志云等，2014；Ouyang等，2016），可以服務(wù)于山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的實(shí)施進(jìn)度監(jiān)測(cè)，同時(shí)還可以應(yīng)用于山水林田湖草生態(tài)修復(fù)項(xiàng)目實(shí)施完后的績(jī)效評(píng)價(jià)。從提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的角度出發(fā)，本文選擇了一系列指標(biāo)進(jìn)行山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的績(jī)效評(píng)價(jià)（水源涵養(yǎng)、水土保持、生態(tài)系統(tǒng)承載力、固碳功能、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值等）。

圖1 基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)技術(shù)路線Fig.1 Technical route of monitoring and performance evaluation of ecological restoration project of mountains，rivers，forests，farmlands，lakes，and grasslands based on remote sensing data

表1以云南省撫仙湖山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程試點(diǎn)項(xiàng)目的遙感監(jiān)測(cè)為例，闡明了本研究選取的土地覆蓋類型、植被長勢(shì)、水質(zhì)參數(shù)在項(xiàng)目實(shí)施過程中的監(jiān)測(cè)，以及作為評(píng)價(jià)指標(biāo)與水源涵養(yǎng)、水土保持、生態(tài)系統(tǒng)承載力等指標(biāo)，在項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)中的可能應(yīng)用。撫仙湖山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程試點(diǎn)項(xiàng)目的總體目標(biāo)是以撫仙湖Ⅰ類優(yōu)質(zhì)水資源保護(hù)為目標(biāo)，針對(duì)流域突出的生態(tài)問題，強(qiáng)力推進(jìn)流域生態(tài)格局優(yōu)化與空間管控，加大退化土地整治。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，共劃分了4大類工程：修山擴(kuò)林工程、調(diào)田節(jié)水和控污治河工程、生境修復(fù)工程和治水保湖工程。針對(duì)這4 大類工程，共有19 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中14 個(gè)指標(biāo)可以通過遙感監(jiān)測(cè)獲取，并能進(jìn)一步輔助生態(tài)修復(fù)工程的績(jī)效評(píng)價(jià)。

表1 云南省撫仙湖山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程試點(diǎn)項(xiàng)目總體目標(biāo)、項(xiàng)目類別、評(píng)價(jià)指標(biāo)，以及可以通過遙感監(jiān)測(cè)獲取的指標(biāo)、績(jī)效評(píng)價(jià)方法Table 1 The overall objectives，project categories，evaluation indicators of the pilot project of ecological protection and restoration project of mountains，rivers，forests，farmlands，lakes，and grasslands in Fuxian Lake of Yunnan Province，as well as indicators and performance evaluation methods that can be obtained through remote sensing monitoring

2 基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)

區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)涵蓋山、水、林、田、湖、草等自然生態(tài)各要素（劉世梁等，2019）。本研究以“山水林田湖草生命共同體”（成金華和尤喆，2019；吳鋼等，2019）為中心思想，主要關(guān)注各生態(tài)要素組成的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的格局和質(zhì)量，論述遙感數(shù)據(jù)在山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)格局的研究，從生態(tài)系統(tǒng)分類出發(fā)，利用遙感數(shù)據(jù)獲取項(xiàng)目區(qū)土地覆蓋類型，以此來分析各生態(tài)要素的數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間布局；對(duì)于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的研究，從植被長勢(shì)、水質(zhì)兩方面開展基于遙感數(shù)據(jù)的植被長勢(shì)時(shí)空變化分析和水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)。

本研究選取了土地覆蓋類型、植被長勢(shì)和水質(zhì)參數(shù)這3個(gè)指標(biāo)，論述其在山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，主要基于以下兩個(gè)原因：（1）基于遙感數(shù)據(jù)獲取的土地覆蓋類型、植被長勢(shì)和水質(zhì)參數(shù)具有很強(qiáng)的普適性，已經(jīng)成功應(yīng)用于山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)試點(diǎn)項(xiàng)目——陜西省黃土高原生態(tài)保護(hù)修復(fù)、河北省國家山水林田湖草生態(tài)修復(fù)、江西省贛州市山水林田湖草生態(tài)保護(hù)與修復(fù)和福建省閩江流域山水林田湖草生態(tài)修復(fù)等試點(diǎn)工程項(xiàng)目中。（2）基于遙感數(shù)據(jù)獲取土地覆蓋類型、植被長勢(shì)和水質(zhì)參數(shù)的方法較為成熟，且在近幾年取得了一系列技術(shù)方法上的突破，并具有巨大的發(fā)展空間，例如：隨著高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)獲取周期縮短、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用，土地覆蓋分類的分辨率、時(shí)效性、精度和自動(dòng)化水平逐步提高（Tong 等，2020；Zhang 等，2019；許澤宇 等，2022）；近年來遙感大數(shù)據(jù)云平臺(tái)處理技術(shù)的突破，使得遙感數(shù)據(jù)可以快速實(shí)現(xiàn)長時(shí)間尺度植被長勢(shì)的連續(xù)監(jiān)測(cè)（Song 等，2018；裴 杰 等，2018；Huang 等，2020）；水質(zhì)參數(shù)的遙感反演也逐步從實(shí)驗(yàn)室、科學(xué)方法走向業(yè)務(wù)化應(yīng)用（丁夢(mèng)嬌等，2019；Sagan等，2020；劉曼等，2021）。

2.1 土地覆蓋類型遙感提取

土地覆蓋類型信息是描述區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)類型組成的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)揭示山、水、林、田、湖、草等生態(tài)要素的空間變化規(guī)律和評(píng)價(jià)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)的生態(tài)環(huán)境具有重要意義（劉紀(jì)遠(yuǎn)和布和敖斯?fàn)枺?000）。前人的研究大多以遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過人機(jī)交互解譯、監(jiān)督分類等方法，提取土地覆蓋類型信息，但這些方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，很難實(shí)現(xiàn)生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目工程區(qū)土地覆蓋亞類和三級(jí)以上地類的高效、準(zhǔn)確提取。隨著空間科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于遙感數(shù)據(jù)的土地覆蓋分類研究也向著更高層次的人工智能化方向發(fā)展（邸凱昌等，2000；駱劍承等，2001；Gidudu和Heinz，2007）。單一的人工智能分類方法被證明在中低分辨率土地覆蓋分類中具有很好的精度（Rodriguez-Galiano 等，2012；裴歡 等，2018；戴聲佩等，2021），但是針對(duì)高分辨率遙感影像分類會(huì)造成很多與實(shí)際理解不相符的破碎斑塊。針對(duì)這一問題，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄒ脖粡V泛引入到遙感分類中（Zhang 等，2018；朱曉霞等，2021；Vizzari，2022）。作為一種面向?qū)ο蟮挠跋穹指罴夹g(shù)，其最重要的特點(diǎn)就是分類的最小單元是由影像分割后得到的同質(zhì)影像對(duì)象（圖斑），而不再是單個(gè)像素，可以實(shí)現(xiàn)較高層次的遙感圖像分類和目標(biāo)地物提?。愒坪频?；2006）。圖2 為基于高空間分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，采用圖像分割的方法獲取的2015年廣東省定子灘產(chǎn)卵場(chǎng)周邊土地覆蓋類型數(shù)據(jù)，通過客觀分析該區(qū)域生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程實(shí)施前各土地覆蓋類型的面積比例和空間分布格局，為科學(xué)合理地制定河道修復(fù)工程規(guī)劃提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)支持與決策參考。

圖2 2015年廣東省定子灘產(chǎn)卵場(chǎng)周邊土地覆蓋類型的空間分布Fig.2 Spatial distribution of land cover types around the Spawning Ground of Ding Zi Tan in Guangdong Province in 2015

從1999年開始，世界上的各個(gè)國家就陸續(xù)發(fā)射高空間分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，而且近幾年高空間分辨率衛(wèi)星的數(shù)量明顯增加（石衛(wèi)平，2000；李靜，2007）。這些高空間分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具有亞米級(jí)的空間分辨率，重訪周期高達(dá)1天，可以對(duì)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)的土地覆蓋類型進(jìn)行近實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。圖3展示了重慶市某一礦山生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程實(shí)施不同階段的高空間分辨率遙感影像圖，通過目視判讀的方法也很容易識(shí)別生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)各生態(tài)要素的變化，以此來判斷項(xiàng)目實(shí)施的進(jìn)度。

圖3 重慶市某一礦山修復(fù)區(qū)的高空間分辨率影像圖Fig.3 High spatial resolution image of a mine restoration area in Chongqing

除了通過直觀的目視判讀的方法從高空間分辨率影像中識(shí)別生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)的各生態(tài)要素以外，深度學(xué)習(xí)作為圖像識(shí)別領(lǐng)域重要的技術(shù)手段，在地表特征地物精確提取方面展現(xiàn)出了巨大的潛力，這也為利用高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)來開展生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)進(jìn)度監(jiān)測(cè)提供了重要的技術(shù)支撐。例如：劉文濤等（2018）使用深度學(xué)習(xí)方法從高空間分辨率影像中提取了建筑物屋頂，并通過特征復(fù)用和特征增強(qiáng)等設(shè)計(jì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)建筑物的自動(dòng)精確提??；Bupphawat等（2017）提出了一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的高空間分辨率遙感圖像土地覆蓋制圖方法，可以實(shí)現(xiàn)亞像元尺度土地覆蓋類型的提?。籘ong 等（2020）提出了一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法可以用于高精度提取不同時(shí)空分辨率遙感影像的土地覆蓋類型信息。我們利用深度學(xué)習(xí)方法從國產(chǎn)高分二號(hào)衛(wèi)星影像上提取了建筑物信息，發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)方法可以精確的提取出道路、已建好的建筑物和正在建設(shè)的建筑物（Wang等，2019）。

2.2 植被長勢(shì)遙感監(jiān)測(cè)

植被長勢(shì)是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的重要指示器（王柯等，2019）。基于遙感數(shù)據(jù)估算的植被指數(shù)、植被覆蓋度、葉面積指數(shù)和植被生產(chǎn)力等參數(shù)可以定量地表征地表植被長勢(shì)（Yuan等，2017；Chen等，2013；Xiao等，2019），其中，植被指數(shù)獲取的不確定性較低，也是遙感領(lǐng)域中用來表征地表植被長勢(shì)狀況的一個(gè)簡(jiǎn)單、有效的度量參數(shù)。眾多植被指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是最為廣泛使用的一種植被指數(shù)，與植被長勢(shì)呈正相關(guān)關(guān)系（Rokni 和Musa，2019）。針對(duì)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)植被長勢(shì)的監(jiān)測(cè)，可以綜合利用低、中、高這3種空間分辨率NDVI的優(yōu)勢(shì)。

低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)具有大尺度、長時(shí)間序列、高效率、低成本的特點(diǎn)，可以高效確定植被發(fā)生明顯變化的區(qū)域以及變化對(duì)應(yīng)的精細(xì)時(shí)間節(jié) 點(diǎn)。例 如：Jiang 等（2017） 基 于1984年—2013年的GIMMS NDVI（0.083°×0.083°）數(shù)據(jù)分析了中亞地區(qū)植被的變化，發(fā)現(xiàn)1991年蘇聯(lián)解體后因?yàn)闂壞翆?dǎo)致哈薩克斯坦東部、吉爾吉斯斯坦和塔吉克斯坦部分地區(qū)的牧場(chǎng)植被覆蓋度明顯改善；Song 等（2018）利用0.05°×0.05°空間分辨率的NOAA AVHRR NDVI 遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)了近34年來全球土地覆蓋的變化情況，發(fā)現(xiàn)中國和歐洲區(qū)域大規(guī)模的植樹造林活動(dòng)是該區(qū)域森林增加的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，而熱帶地區(qū)的森林砍伐和農(nóng)田開墾，是導(dǎo)致該區(qū)域農(nóng)田大面積增加的直接原因?；?982年—2016年0.05°×0.05°空間分辨率的NOAA AVHRR NDVI 數(shù)據(jù)，分析了全國25 個(gè)山水林田湖草生態(tài)保護(hù)工程試點(diǎn)項(xiàng)目區(qū)和第一批10 個(gè)項(xiàng)目區(qū)森林、低矮植被和裸地及建筑用地三種生態(tài)要素在項(xiàng)目開展前34年的變化情況，該結(jié)果可以為生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程提供長時(shí)序的生態(tài)本底依據(jù)，也可作為在工程完成后開展績(jī)效評(píng)價(jià)的對(duì)比數(shù)據(jù)（圖4）。

圖4 基于1982年—2016年低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)試點(diǎn)工程區(qū)植被長勢(shì)變化趨勢(shì)分析Fig.4 Analysis of vegetation growth trend in the pilot project area of mountains，rivers，forests，farmlands，lakes，and grasslands ecological protection and restoration based on 1982—2016 low spatial resolution remote sensing data

中空間分辨率遙感數(shù)據(jù)在時(shí)空分辨率以及獲取成本上稍遜色于低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)，但可以應(yīng)用于分析區(qū)域植被的變化程度和具體空間位置。隨著基于云計(jì)算的地理信息處理平臺(tái)Google Earth Engine（GEE）的發(fā)展，海量中空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的免費(fèi)快速處理成為可能（Beaton 等，2019；Gorelick 等，2017；Xiong 等，2017）。例如：裴杰等（2018）基于GEE 遙感大數(shù)據(jù)云計(jì)算平臺(tái)，利用1988年—2016年的Landsat NDVI 長時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析了云南省南洞地下河流域石漠化生態(tài)工程實(shí)施前后植被的變化。

高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)對(duì)地面物體的辨別能力強(qiáng)，更直觀地體現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)地表情況，可以分析植被發(fā)生變化的原因和驅(qū)動(dòng)機(jī)制。例如：孫桂芬等（2018）利用四川省雅江縣和冕寧縣兩場(chǎng)火災(zāi)前后時(shí)序的高分一號(hào)寬幅數(shù)據(jù)，對(duì)不同受災(zāi)程度火燒跡地火災(zāi)前后NDVI 的變化進(jìn)行分析，結(jié)果表明火燒區(qū)植被的NDVI 比正常植被對(duì)應(yīng)的NDVI 始終偏低，且植被受災(zāi)越嚴(yán)重，其NDVI值對(duì)應(yīng)越低。

2.3 水質(zhì)參數(shù)遙感反演

“水”要素是山水林田湖草生命共同體的重要組成部分，而水質(zhì)是水環(huán)境的重要指示因子。水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)可以反映水質(zhì)參數(shù)（懸浮物含量、葉綠素a濃度、水體透明度等）在空間和時(shí)間上的分布及變化，發(fā)現(xiàn)一些常規(guī)方法難以揭示的污染源和污染物遷移特征，而且具有監(jiān)測(cè)范圍廣、速度快、成本低和長期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等優(yōu)勢(shì)（田野等，2015），因此，可以利用遙感技術(shù)對(duì)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行時(shí)空定量分析。針對(duì)生態(tài)保護(hù)修復(fù)區(qū)的水質(zhì)參數(shù)遙感反演，前人的研究中通常采用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法建立水質(zhì)參數(shù)與最佳遙感波段及其組合的線性和非線性關(guān)系來實(shí)現(xiàn)水質(zhì)參數(shù)的遙感定量反演，以此來監(jiān)測(cè)水質(zhì)參數(shù)在空間和時(shí)間上的變化狀況和特性（杜為靜等，2010；何磊等，2015）。基于2017年18 景不同時(shí)相的SPOT多光譜影像，分析了深圳港赤灣港區(qū)多用途泊位改擴(kuò)建工程附近海域水體化學(xué)需氧量（COD）漲落潮輸移特征（圖5）。經(jīng)遙感時(shí)序分析及實(shí)測(cè)樣點(diǎn)水質(zhì)分析，發(fā)現(xiàn)工程實(shí)施區(qū)附近不同時(shí)期COD濃度受漲落潮影響較為明顯：落潮時(shí)，徑流攜帶沿岸COD 高濃度水體直接影響工程附近水域；漲潮階段，工程附近COD 高濃度水體得到稀釋，赤灣內(nèi)灣COD 濃度稍高于工程沿岸水域?；诟呖臻g分辨率遙感數(shù)據(jù)的可見光波段構(gòu)建的指數(shù)可以定量指示水體的黑度（Shen 等，2019），該方法已經(jīng)被生態(tài)環(huán)境部應(yīng)用于城市黑臭水體的排查與識(shí)別中。因此，利用遙感數(shù)據(jù)可以較好地表征水質(zhì)參數(shù)空間變化趨勢(shì)，但針對(duì)某一地點(diǎn)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行定量提取的精度有待提高（Li等，2016）。

圖5 不同漲落潮特征潮位SPOT多光譜影像提取的水體化學(xué)需氧量Fig.5 Multi-spectral image extraction of chemical oxygen demand in water for tide levels with different rising and falling tide characteristics

3 基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)

科學(xué)客觀地評(píng)估山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的效益對(duì)于維護(hù)和提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有重要意義（孔令橋等，2019）。按照“山水林田湖草生命共同體”的理念，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)空間格局、生態(tài)系統(tǒng)特性及服務(wù)功能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，有助于明確生態(tài)空間存在的突出問題，以及未來區(qū)域生態(tài)保護(hù)修復(fù)所面臨的形勢(shì)與挑戰(zhàn)（葉艷妹等，2019）。

不同的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程有不同的目標(biāo)要求，其效益評(píng)價(jià)的指標(biāo)也存在不同，但是遙感作為一種技術(shù)手段，可以有效的獲取與植被、水體和地表覆蓋類型有關(guān)的數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上提取一套客觀的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，輔助生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的績(jī)效評(píng)價(jià)（陳元鵬等，2019）。通過分析云南南洞地下河流域Landsat 影像提取的植被覆蓋度（annFVC）的時(shí)序變化，Pei 等（2019）發(fā)現(xiàn)經(jīng)過近30 多年的生態(tài)保護(hù)修復(fù)治理，該區(qū)域的植被覆蓋度呈明顯增加趨勢(shì)，而且生態(tài)工程實(shí)施后整個(gè)區(qū)域的annFVC 增加幅度（Slope=0.0046，P=0.008）大于生態(tài)工程實(shí)施前（Slope=0.0029，P=0.34），說明生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的實(shí)施明顯改善了當(dāng)?shù)氐闹脖桓采w度。

為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程實(shí)施后帶來的生態(tài)效益，可以利用低中空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)，通過生態(tài)環(huán)境要素遙感反演的方法，定量獲取生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，例如：水源涵養(yǎng)功能、水土流失、生態(tài)承載力、固碳功能、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值、景觀格局穩(wěn)定性等參數(shù)，評(píng)價(jià)生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程實(shí)施后所帶來的區(qū)域生態(tài)效益（表2）。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)中，除了不能被應(yīng)用于生態(tài)承載力估算之外，遙感技術(shù)都可以在其他指標(biāo)的估算中發(fā)揮很重要的作用。

表2 山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程績(jī)效評(píng)價(jià)中的指標(biāo)、計(jì)算方法和遙感估算參數(shù)總結(jié)Table 2 Summary of indicators，calculation methods and remote sensing estimation parameters in performance evaluation of ecological restoration engineering

4 結(jié) 論

本文基于“山水林田湖草生命共同體”的理念，提出了基于遙感數(shù)據(jù)的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)的技術(shù)路線。通過文獻(xiàn)綜述和具體案例分析相結(jié)合的方法，闡明了遙感數(shù)據(jù)獲取的土地覆蓋類型、植被長勢(shì)、水質(zhì)參數(shù)可以有效地應(yīng)用于山水林田湖草各生態(tài)要素的監(jiān)測(cè)，論述了遙感在輔助山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)中的重要作用。隨著遙感數(shù)據(jù)源的不斷增加、以及新的遙感影像處理和信息提取方法的進(jìn)一步發(fā)展，利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行的研究也會(huì)逐漸向精細(xì)化和多樣化的方向發(fā)展，這將為山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)提供重要的技術(shù)參考，尤其對(duì)于缺少實(shí)測(cè)資料的生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

遙感技術(shù)在山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)和輔助績(jī)效評(píng)價(jià)中可以發(fā)揮重要作用，但是遙感技術(shù)并不是萬能的，它在山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程上的應(yīng)用中還存在明顯的不足：

（1）遙感技術(shù)的應(yīng)用離不開地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的支持。遙感影像從數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理以及地表參數(shù)反演和信息提取等過程中都存在一定的誤差，從而影響生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目工程區(qū)各生態(tài)要素的監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致生態(tài)保護(hù)修復(fù)決策產(chǎn)生偏差（Liu 等，2019；Biswal 等，2019；Frolking 等，2002）。為了從遙感數(shù)據(jù)中精確提取與生態(tài)保護(hù)修復(fù)監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)有關(guān)的信息，必須采用遙感信息和地面觀測(cè)資料相結(jié)合的方法（Dardel 等，2014；Lawley 等，2016；Yang 等，2012），對(duì)遙感反演和提取的參數(shù)進(jìn)行充分的地面驗(yàn)證，盡可能準(zhǔn)確地獲取生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)所需要的數(shù)據(jù)。基于遙感技術(shù)提取的反映山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程實(shí)施效果的指標(biāo)，各指標(biāo)之間權(quán)重的確定需要相關(guān)領(lǐng)域的專家基于地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)才能給出合理的數(shù)值范圍。

（2）遙感技術(shù)所能提供的監(jiān)測(cè)山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的指標(biāo)以及輔助績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)都是有限的。山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目實(shí)施效果的指標(biāo)包括生態(tài)效果、經(jīng)濟(jì)效果、社會(huì)效果3 個(gè)方面（Martin 和Lyons，2018）。目前遙感技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在生態(tài)效果的評(píng)價(jià)中，而經(jīng)濟(jì)效果和社會(huì)效果的評(píng)價(jià)更多的是使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，遙感數(shù)據(jù)的使用十分有限（胡霞和楊春華，2014；張峰和李珍存，2006）。

（3）遙感參數(shù)的使用需要加強(qiáng)與生態(tài)環(huán)境學(xué)科進(jìn)一步廣泛深入的交叉研究。通過對(duì)遙感影像上所表現(xiàn)的色調(diào)、紋理、形狀、光譜特征、熱輻射特征等信息的充分挖掘，采用數(shù)據(jù)融合以及各種信息提取技術(shù)，可以獲取很多與生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程監(jiān)測(cè)以及績(jī)效評(píng)價(jià)有關(guān)的指標(biāo)，但是與生態(tài)修復(fù)項(xiàng)目的實(shí)際需求相比，這些指標(biāo)還是存在較大的局限性（Berni 等，2009；Asokan 和Anitha，2019；Damm 等，2018）。例如：遙感技術(shù)在監(jiān)測(cè)土地覆蓋分類、植被長勢(shì)和水質(zhì)等方面已經(jīng)能提供一個(gè)較好的定性分析結(jié)果，但是對(duì)其進(jìn)行定量、客觀和系統(tǒng)的評(píng)價(jià)，還需要進(jìn)一步研究。此外，有些反映山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的指標(biāo)（如生物多樣性、群落組成，土壤剖面結(jié)構(gòu)、理化特性等），很難通過遙感手段精確獲取，需要進(jìn)一步挖掘和探索可用于監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的遙感參量。

因此，為了進(jìn)一步提高遙感數(shù)據(jù)服務(wù)于山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和績(jī)效評(píng)價(jià)的廣度和深度，一方面要從算法和數(shù)據(jù)源出發(fā)，從遙感數(shù)據(jù)中挖掘出更多有關(guān)山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的信息；另一方面，要加強(qiáng)遙感數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)的結(jié)合，進(jìn)一步挖掘和探索新的可業(yè)務(wù)化的遙感評(píng)價(jià)參量，形成更系統(tǒng)、完整的山水林田湖草生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)。