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        涑水河流域植被覆蓋變化特征分析

        2010-07-19 07:56:38畢如田
        山西農(nóng)業(yè)科學(xué) 2010年7期
        關(guān)鍵詞:研究

        南 鋒,畢如田

        (1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生學(xué)院,山西太谷030801;2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,山西太谷030801)

        全球環(huán)境的種種變化威脅著人類(lèi)及其社會(huì)的持續(xù)發(fā)展,越來(lái)越受到各國(guó)政府和科學(xué)家的重視。全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)(Global Change and Terrestrial Ecosystem,GCTE)是當(dāng)前全球變化研究的重要內(nèi)容,氣候變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響及其反饋一直是其中的研究焦點(diǎn)之一[1-3]。而利用遙感技術(shù)進(jìn)行對(duì)地觀測(cè)又具有以下優(yōu)點(diǎn):(1)衛(wèi)星遙感圖像具有周期性、宏觀性、現(xiàn)勢(shì)性、經(jīng)濟(jì)性的特點(diǎn),可以用于大區(qū)域的植被覆蓋監(jiān)測(cè)[4];(2)遙感數(shù)據(jù)的可重復(fù)獲取特性是其相對(duì)于其他數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢(shì)之一,利用多時(shí)相衛(wèi)星影像進(jìn)行變化分析,是遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域[5];(3)高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段多、信息量豐富的特點(diǎn),可以提供連續(xù)、精細(xì)的光譜信息,用于植被遙感的定量研究中[6];(4)多源遙感信息(多時(shí)相、多光譜、多傳感器、多平臺(tái)和多分辨率)提供的信息具有互補(bǔ)性、合作性,可以使對(duì)植被覆蓋度的定量估算更加精確、完全和可靠[7]。因而,遙感技術(shù)在全球變化的氣候—植被關(guān)系研究中倍受重視,用遙感技術(shù)進(jìn)行大范圍調(diào)查意義重大。

        本研究利用MODIS數(shù)據(jù),以涑水河流域植被指數(shù)變化,探討了近8年該流域植被覆蓋變化情況,分析研究NDVI月平均值、多年月平均值、季平均值、年平均值的變化特征。

        1 研究區(qū)概況

        涑水河流域位于山西省南部的運(yùn)城市境內(nèi),東、南、北三面山地和臺(tái)地環(huán)繞,中部地勢(shì)開(kāi)闊平坦,地形從東北向西南傾斜,是一個(gè)從東北向西南傾斜的半閉流區(qū),海拔為210~1 935 m。地理坐標(biāo)東經(jīng)110°15′~112°04′,北緯34°35′~35°49′。東部及南部環(huán)繞著中條山,綿延起伏約200 km,海拔1 500~2 400 m。流域?qū)儆诟珊蛋敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候,流域里主要?dú)夂蛱卣鳛椤笆昃藕怠?,農(nóng)作物以冬小麥為主,春旱發(fā)生頻繁,對(duì)產(chǎn)量影響很大。涑水河屬北方間歇性季節(jié)河流,非汛期河道成為排污河道。由于非汛期處于斷流狀態(tài),沒(méi)有自?xún)艉拖♂屇芰?,?dǎo)致涑水河污染嚴(yán)重,生態(tài)問(wèn)題突出。

        2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理方法

        2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

        本研究所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)NASA網(wǎng)站的MODIS 1B 250 m分辨率影像,共申請(qǐng)下載2002—2009年各月數(shù)據(jù)540期,通過(guò)NASA快視圖選擇無(wú)云或少云數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)由山西省氣象局提供。

        2.2 數(shù)據(jù)處理方法

        2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 MODIS 1B數(shù)據(jù)預(yù)處理(主要是影像的幾何校正,去蝴蝶效應(yīng))由遙感圖像處理軟件ENVI 4.6來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于MODIS1B數(shù)據(jù)(HDF文件)中已經(jīng)包含有經(jīng)緯度數(shù)據(jù),所以利用這些經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正,同時(shí)利用ENVI 4.6軟件Map菜單下的Georeference MODIS幾何糾正功能進(jìn)行影像糾正,且ENVI 4.6在幾何糾正的同時(shí)對(duì)Bowtie也進(jìn)行了處理。在幾何糾正的過(guò)程中采用的投影為經(jīng)緯度坐標(biāo)系,WGS-84橢球體。

        2.2.2 植被指數(shù)計(jì)算 用MODIS數(shù)據(jù)1,2波段的反射率數(shù)據(jù)反演出歸一化植被指數(shù)NDVI。中分辨率成像光譜儀遙感影像共有36個(gè)光譜通道,其第1個(gè)波段(0.62~0.67 μm)和第2個(gè)波段(0.841~0.876 μm)分別是紅光波段和近紅外波段,可以用第1和第2個(gè)波段計(jì)算植被指數(shù)。

        其中,ρRED為紅光波段反射率(對(duì)應(yīng)于MODIS數(shù)據(jù)的第1波段),ρNIR為近紅外波段反射率(對(duì)應(yīng)于MODIS數(shù)據(jù)的第2波段)。

        2.2.3 MVC法合成植被指數(shù) 用最大值合成法MVC合成月NDVI圖。

        其中,i為月份,k為天數(shù)(1~30/31 d)。

        2.2.4 植被指數(shù)圖裁剪 在ENVI軟件中,打開(kāi)處理好的植被指數(shù)圖,疊加涑水河流域邊界,將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)感興趣區(qū)(ROI),裁剪出整個(gè)流域和各縣區(qū)的植被指數(shù)圖。

        3 涑水河流域2002—2009年植被覆蓋變化特征分析

        3.1 NDVI月平均值變化特征分析

        其中,i表示月份(6—8月),j表示年份(2002—2009年)。i=6表示6月,j=1表示2002年,依次類(lèi)推。

        根據(jù)國(guó)際通用辦法并結(jié)合流域?qū)嶋H情況,將植被指數(shù)分為裸地(NDVI=0.16);較少植被(0.16<NDVI≤0.33);中等植被 (0.33<NDVI≤0.44);茂密植被(0.44<NDVI≤0.60);很密植被(NDVI>0.60)5 個(gè)等級(jí)。

        涑水河流域2002—2009年6—8月的月平均NDVI分布如圖1所示。

        從圖1可以看出,涑水河流域NDVI空間分布總體趨勢(shì)是:自東北向西南NDVI逐漸增加,茂密植被和很密植被主要集中在沿東北至西南絳縣、夏縣中條山一帶及永濟(jì)市中部、東南部雪花山區(qū)林地。中等植被主要分布在聞喜西南部、鹽湖、臨猗、永濟(jì)大部分地區(qū),主要以農(nóng)業(yè)植被中早熟的棉花、冬麥、花生等溫?zé)嶙魑锖涂上牟サ挠衩?、谷子、豆?lèi)為主要覆蓋植被。稀少及裸土植被主要分布在聞喜中北部大部分區(qū)域、臨猗北部和永濟(jì)西南部分地區(qū)。

        對(duì)涑水河流域植被各個(gè)等級(jí)的像元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出各等級(jí)像元分布比例(圖2)。從圖2可以看出,涑水河流域植被長(zhǎng)勢(shì)較好,茂密植被分布最廣,占43.3%;其次是中等植被,占28.4%;較少植被僅次于中等植被,占19.6%;很密植被較少,占6.9%;流域裸土很少,占1.8%。

        3.2 植被生長(zhǎng)季 (夏季)NDVI平均值變化特征分析

        其中,j表示月份(6—8月),i表示年份(2002—2009年)。j=6表示6月,i=1表示2002年,依次類(lèi)推。

        由涑水河流域8年的6—8月植被指數(shù)圖,統(tǒng)計(jì)各等級(jí)像元分布比例,繪制曲線圖(圖3)。

        從圖3可以看出,8年來(lái)涑水河流域裸土的分布比例幾乎沒(méi)有變化;2002—2004年間較少植被、中等植被和很密植被都處于下降趨勢(shì),向茂密植被迅速轉(zhuǎn)化;2005年中等植被和茂密植被均有所下降,較少植被和很密植被有所增加;2006—2007年間,茂密植被和很密植被呈下降趨勢(shì),向較少植被和中等植被轉(zhuǎn)化;2008—2009年,較少植被急劇下降。這些突變主要是受干旱、霜凍、冰雹、大風(fēng)、暴雨等氣象災(zāi)害天氣以及由此而導(dǎo)致的農(nóng)作物病蟲(chóng)草害影響的結(jié)果。

        4 結(jié)論

        本研究在遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)的支持下,對(duì)山西運(yùn)城涑水河流域2002—2009年的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行NDVI數(shù)據(jù)的反演,分析了NDVI月平均值的變化特征、植被生長(zhǎng)季NDVI平均值的變化特征,結(jié)果表明,這種方法可以有效地分析區(qū)域尺度植被覆蓋的變化特征,具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本研究只對(duì)植被指數(shù)平均值的變化趨勢(shì)作了分析,在以后的研究中還需要深入分析植被與土壤、環(huán)境、生態(tài)、城市等的關(guān)系。

        [1]中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)生命科學(xué)部,中國(guó)科學(xué)院上海文獻(xiàn)情報(bào)中心.全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)——IGBP的核心計(jì)劃之一[C]//全球變化與生態(tài)系統(tǒng).上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1994:62-95.

        [2]李云鵬,娜日蘇,劉朋濤,等.呼倫貝爾草原退化遙感監(jiān)測(cè)與氣候成因[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào),2006,21(S3):56-61.

        [3]陳素華,宮春寧.氣候?qū)?nèi)蒙古草原生態(tài)系統(tǒng)的影響[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào),2004,19(S1):69-73

        [4]Zhou L,Tucker C,Kaufmann R,et al.Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation indexduring1981 to1999[J].Journal ofGeophysical Research,2001,106:20069-20083.

        [5]馬明國(guó),王雪梅,角媛梅,等.基于RS與GIS的干旱區(qū)綠洲景觀格局變化研究——以金塔綠洲為例[J].中國(guó)沙漠,2003,23(1):53-58.

        [6]陳述彭,童慶禧,郭華東,等.遙感信息機(jī)理研究[M].北京:科學(xué)出版社,1998:139.

        [7]申廣榮,王人潮.植被光譜遙感數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀及其展望[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版),2001,27(6):682-690.

        [8]李慧靜.基于MODIS-NDVI內(nèi)蒙古植被變化遙感監(jiān)測(cè)[D].呼和浩特:內(nèi)蒙古師范大學(xué),2008.

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