一、引言

稀土開采產生大量堆積尾砂，出現強烈水土流失過程，伴生嚴重水環(huán)境和地質災害。采用工程和非工程措施結合手段開展稀土尾砂地植被修復是尾砂地災害防治的常見手段。評價礦區(qū)植被恢復效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設計提供理論依據。本文以江西省尋烏縣離子型輕稀土尾砂區(qū)為研究區(qū)，收集研究區(qū)1989-2015 年 Landsat 數據和尋烏站氣象數據，實地調查研究區(qū)典型尾砂適生植被和堆積尾砂的地物波譜數據，解算典型植被的 NDVI 值，分析礦區(qū) NDVI 的年際和年內時程變化規(guī)律。

二、基于 Landsat 數據的 NDVI 時程變化

在利用遙感技術對植被信息的研究中，NDVI 是植被指數中運用最為廣泛的一種，它能很好地反映了植被生長狀態(tài)以及植被空間分布情況，與植被分布密度呈線性相關。許多研究表明 NDVI 與植被覆蓋度、葉面積指數（LAI）和光合作用等植被參數有關，NDVI 的時間變化曲線能有效地表現出植被的季節(jié)變化、年際變化和人為活動影響變化。因此，在監(jiān)測廢棄礦區(qū)植被恢復情況的過程中 NDVI 起到有效地作用。本文選取歸一化植被指數（NDVI）來反映稀土礦尾砂地植被變化情況，其計算形式為近紅外波段（NIR）與紅光波段（R）的差值比上這兩個波段數值之和，公式為：

表1 Landsat TM/OLI NDVI 計算公式

研究區(qū) NDVI 時程變化分析分為兩個部分進行，第一部分為整體礦區(qū) NDVI 時程變化分析，第二部分選取植被修復時間較早的“稀土尾砂試驗區(qū)”雙茶亭礦區(qū)分析NDVI 時程變化規(guī)律。

2.1 整體礦區(qū) NDVI 時程變化

基于 ENVI 軟件中 Band Math 計算 NDVI 結果，將整體礦區(qū) NDVI 值提取出來并導出成 ASCII 文件，方便之后分析使用。計算 NDVI 平均值，診斷 NDVI 時序趨勢，揭示整體礦區(qū) NDVI 時程變化規(guī)律，見圖1。圖1 表明：1989-2015 年整體礦區(qū) NDVI 值在 0.12-0.5 間變化，平均值為 0.31；NDVI 最大值和最小值所在年份分別為 1995 年和 2013 年，分別為 0.5 和 0.12，變化幅度為 0.38；NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.79，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.08，決定系數大于相應臨界值，線性回歸趨勢顯著，NDVI 值的傾向率為-0.08(10a)-1，表明 NDVI值顯著減?。籒DVI 值的 Mann-kendall 趨勢分析檢驗值 Z 為-6.68，取顯著性水平為0.05，相應臨界值 Z 05.0 為 1.96，檢驗值的絕對值 Z 大于相應臨界值，Mann-kendall 趨勢檢驗顯著，表明整體年 NDVI 值呈顯著性下降趨勢。

圖1 整體礦區(qū) NDVI 時程變化

NDVI 時程變化可分為三個階段，第一階段為穩(wěn)定期，時間為 1989-2005 年，此階段 NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.052，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.157，決定系數小于相應臨界值，NDVI 變化趨勢不顯著，平均 NDVI為 0.43，整體稀土礦區(qū)存在一定的開采，但是整體 NDVI 值未大幅度減小；第二階段為劇烈開采期，時間為 2006-2008 年，此階段 NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數R2 為 0.69，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.658，決定系數大于相應臨界值，NDVI 呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.3(10a)-1，平均 NDVI 為 0.29，較穩(wěn)定期下降了 0.14，此階段稀土礦區(qū)進行劇烈的采礦活動，人類活動對稀土礦區(qū)影響較大，嚴重破壞了礦區(qū)植被，導致 NDVI 值迅速下降；第三階段為植被修復期，時間為 2009-2015年，此階段 NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.395，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.197，決定系數大于相應臨界值，NDVI 呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.046(10a)-1，整個時間段 NDVI 呈現較低值，平均 NDVI 為 0.19，較劇烈開采期下降了 0.1，尋烏縣 2009 年對稀土礦區(qū)進行植被修復治理，使研究區(qū)內的 2009 年和 2010 年的植被數量有所增加，對于整體礦區(qū)恢復效果一般。

2.2雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化

在整體礦區(qū) NDVI 影像數據中提取以種植桉樹為主的雙茶亭礦區(qū) NDVI，計算NDVI 平均值，診斷 NDVI 時序趨勢，揭示雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化規(guī)律，見圖2。按照整體礦區(qū) NDVI 變化階段對雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化進行分析。

圖2 雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化

結果表明：1989-2015 年雙茶亭礦區(qū) NDVI 值在 0.17-0.65 間變化，平均值為 0.4；NDVI 最大值和最小值所在年份分別為 2015 年和 2008 年，分別為 0.65 和 0.17，變化幅度為0.48；穩(wěn)定期 NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.321，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.156，決定系數大于相應臨界值，NDVI 呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.049(10a)-1，平均 NDVI 為 0.44，稀土開采對雙茶亭礦區(qū)內植被存在一定影響，植被呈現減少趨勢；劇烈開采期 NDVI 值相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.732，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.57，決定系數大于相應臨界值，NDVI 呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.63(10a)-1，平均 NDVI 為 0.28，較穩(wěn)定期減少 0.16，和整體礦區(qū)情況類似，劇烈稀土開采活動嚴重破壞雙茶亭礦區(qū)內植被，導致植被迅速減少；植被修復期 NDVI 相對時間的線性回歸決定系數 R2 為 0.884，取顯著性水平為 0.05，相應臨界值 R2 05.0 為 0.187，決定系數大于相應臨界值，NDVI 呈顯著上升趨勢，傾向率為 0.25(10a)-1，平均 NDVI 為 0.39，較劇烈開采期增加 0.11，雙茶亭植被修復效果較好，對比整體礦區(qū)可得，油茶配置模式植被修復治理效果較差，桉樹配置模式效果較好。

三、基于地物波譜的典型地物 NDVI 特征值分析

基于研究區(qū)各典型地物的地物波譜特性，利用紅光波段和近紅外波段的平均反射率計算相應地物的 NDVI，見圖3。圖3 表明：在研究區(qū)典型地物中，尾砂相應NDVI 值為 0.03，芒萁為 0.69，芭茅為 0.53，芒草為 0.52，油茶為 0.69，木荷為 0.8，竹子為 0.79，馬尾松為 0.75，桉樹為 0.6，樟樹為 0.52，其中木荷 NDVI 值最大，尾砂 NDVI 值最小，尾砂存在一定的背景值。由于研究區(qū)地物波譜數采集時間為 2019年 1 月與 7 月，分別屬于冬季和夏季，則獲取各地物波譜特性計算出的 NDVI 會有一定的波動范圍，其中波動范圍較大的為芒萁、芭茅和芒草，這三種植被屬草本類植被，說明對于 NDVI，草本類植被受季節(jié)變化影響較大，喬木類植被對相對較小，即草本NDVI 在年內變化更為劇烈，喬木類植被 NDVI 年內較為穩(wěn)定。

圖3 典型地物 NDVI

四、基于小波分解的 NDVI 時程變化

4.1小波分析理論概述

傅里葉變換是最常用的分析信號工具，用于推導不同幅度和頻率下特定正弦波函數的組合。但是傅里葉變換存在不足之處，在分析信號特征時會忽略信號的時間信息，通過變換結果無法判斷某個信號發(fā)生的時間。以傅里葉變換為數學基礎，理論物理學家 A·Grossman 建立了小波變換的理論體系。小波變換分析信號時可通過小波基函數的變換分析信號的局部特征，信號分析結果具有比傅里葉變換更良好的局部特性。分解后的信號呈現低頻和高頻特性兩部分內容，低頻信號具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，高頻信號具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，所以有著“數學顯微鏡”之稱。正是小波變換擁有著這些特性，使小波變換在信號處理、數值計算和流體力學等領域得到了廣泛的應用。

4.2基于小波分解的 NDVI 多尺度時程變化

為了更好研究 NDVI 的時程變化規(guī)律，基于 Matlab 軟件，本文將 NDVI 變化曲線作為一種信號曲線，對其進行小波分解，分析其低頻信號與高頻信號的特點。根據NDVI 數據特點，采用 db3 小波函數對整體礦區(qū) NDVI 和雙茶亭 NDVI 進行分解，結果如圖4 和圖5 所示。

圖4 整體礦區(qū) NDVI 信號和小波分解部分注：（a）表示原始信號，（b）表示低頻信號，（c）表示高頻信號。

（1）低頻信號按照 NDVI 變化階段對低頻信號進行分析。圖4 表明：穩(wěn)定期整體礦區(qū)低頻NDVI 值處于較高水平，進入劇烈開采期后低頻 NDVI 值迅速下降，在植被修復期保持穩(wěn)定；低頻信號整體趨勢與整體礦區(qū) NDVI 時程變化趨勢一致，說明低頻信號表示NDVI 的年際變化特征，將年內波動信息濾除，呈現與原始信號一致的三個變化階段。圖5 表明：雙茶亭礦區(qū)低頻 NDVI 值呈現微下降-劇烈下降-上升的三個階段變化，與雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化趨勢一致。（2）高頻信號高頻信號表示為 NDVI 的年內變化，按照 NDVI 變化階段對高頻信號進行分析。圖4 表明：穩(wěn)定期整體礦區(qū)高頻 NDVI 值呈波動變化，波動幅度較大，說明在此階段整體礦區(qū)年內 NDVI 變化較為劇烈；劇烈開采期整體礦區(qū)高頻 NDVI 值也呈波動變化，但是波動幅度較小，說明在此階段礦區(qū)年內 NDVI 呈波動變化，但是由于人類活動較為劇烈，使植被數量迅速較少，導致 NDVI 變化幅度變??；植被修復期整體礦區(qū)高頻 NDVI 值在此階段初期呈水平變化，后期呈波動變化，說明研究區(qū)年內 NDVI 在植被修復期初期年內變化較小，這是由于劇烈開采期過后植被破壞過于嚴重，導致礦區(qū)內植被數量稀少，年內植被變化較小，后期由于植被修復措施的實施，植被得到一定的恢復，然后呈現出了年內波動變化。圖5 表明：雙茶亭礦區(qū)高頻 NDVI 值三個時期都呈波動變化，這是由于在劇烈開采后，植被措施的迅速實施，使雙茶亭礦區(qū)內植被得到良好的補充，導致在劇烈開采期之后、植被恢復期初植被表現出良好的年內波動變化。

圖5 雙茶亭礦區(qū) NDVI 信號和小波分解部分注：（a）表示原始信號，（b）表示低頻信號，（c）表示高頻信號。

結合草本植被 NDVI 在年內變化更為劇烈，喬木類植被 NDVI 年內較為穩(wěn)定的結論可得：穩(wěn)定期與劇烈開采期 NDVI 波動較大是由于草本植被變化劇烈引起的，說明礦區(qū)植被變化的主要原因為草本植被的變化；在植被修復期初期高頻 NDVI 值呈水平變化特征，說明此時礦區(qū)內草本類植被數量稀少，原因為劇烈稀土開采將草本植被破壞嚴重，幾乎不存在草本類植被，在經過人工植被修復后，礦區(qū)植被得到一定的補充，草本植被開始增長，最后呈現波動特征。總體表明：礦區(qū)內對 NDVI 影響最大的為草本類植被，基于此情況，礦區(qū)植被恢復措施的植被配置模式可針對草本類植被進行選擇，并針對草本植被進行維養(yǎng)。

四、討論

本章基于 Landsat TM/OLI 數據和研究區(qū)典型地物波譜數據，計算了研究區(qū) 1989-2015 年的 NDVI 值以及典型地物的 NDVI 值，總體分為三個部分：（1）整體礦區(qū) NDVI 時程變化和雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化分析。整體礦區(qū)NDVI 呈下降趨勢，可分為三個階段，即穩(wěn)定期、劇烈開采期和植被修復期，其中整體礦區(qū) NDVI 在穩(wěn)定期呈波動變化，在劇烈開采期和植被修復期呈顯著下降趨勢，雙茶亭礦區(qū) NDVI 在穩(wěn)定期和劇烈開采期呈顯著下降趨勢，在植被修復期呈顯著上升趨勢。油茶配置模式尾砂修復治理效果較差，桉樹配置模式效果較好。（2）典型地物 NDVI 值的分析。典型地物可分為三種稀土尾砂、草本植被和喬木類植被，其中尾砂和喬木類植被年內 NDVI 值變化幅度較小，草本植被年內 NDVI值變化較大。（3）對 NDVI 時程變化曲線進行小波分解。結果分解為低頻信號和高頻信號，且分別表示 NDVI 的年際變化和年內變化特征。通過分析整體礦區(qū) NDVI 高頻信號發(fā)現了對研究區(qū) NDVI 產生影響的主要因素為草本類植被，此結論可指導后期繼續(xù)進行植被修復，針對草本植被，選擇更良好的植被配置模式

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