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        植被指數(shù)在草地遙感中的應(yīng)用初探

        2011-03-10 01:47:52康耀江
        湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2011年1期
        關(guān)鍵詞:植被指數(shù)反射率遙感技術(shù)

        康耀江

        (北京師范大學(xué)管理學(xué)院,北京 100875)

        遙感就是利用自然界中地物具有電磁波輻射的特性,來(lái)實(shí)現(xiàn)地物信息獲取的技術(shù),遙感技術(shù)則是實(shí)施監(jiān)測(cè)的重要工具。植被指數(shù)是將遙感地物光譜資料經(jīng)數(shù)學(xué)方法處理, 以反映植被狀況的特征量,是用來(lái)表征地表植被覆蓋及生長(zhǎng)狀況的一個(gè)簡(jiǎn)單、有效的度量參數(shù),已廣泛用來(lái)定性和定量評(píng)價(jià)植被覆蓋及其生長(zhǎng)活力。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,植被指數(shù)在生態(tài)、農(nóng)業(yè)、地理信息等領(lǐng)域的應(yīng)用更加全面和深入。

        我國(guó)草地科學(xué)自80年代初期引進(jìn)航天遙感技術(shù)并開展應(yīng)用以來(lái),已取得了多方面的研究成果。植被指數(shù)作為遙感監(jiān)測(cè)地面植物生長(zhǎng)和分布的一種方法,也是反映作物生長(zhǎng)狀態(tài)的直接遙感指標(biāo),其應(yīng)用效果將直接影響到遙感技術(shù)在草地資源領(lǐng)域的實(shí)用性和有效性。筆者在全面闡釋植被指數(shù)的基礎(chǔ)上,介紹了多種常用植被指數(shù)及其適用條件。并進(jìn)一步闡敘了植被指數(shù)在草地遙感中的應(yīng)用,以期為遙感技術(shù)在我國(guó)草地中的應(yīng)用提供理論依據(jù)。

        1 植被指數(shù)

        植被指數(shù)(Vegetation Index,縮寫VI)是綠色植物的光譜反射特征,其本質(zhì)就是在綜合考慮各有關(guān)的光譜信號(hào)的基礎(chǔ)上,把多波段反射率做一定的數(shù)學(xué)變換,使其在增強(qiáng)植被信息的同時(shí),使非植被信號(hào)最小化。植被指數(shù)主要反映植被在可見光、近紅外光波段反射與土壤背景之間差異的指標(biāo),各個(gè)植被指數(shù)在一定條件下能用來(lái)定量說(shuō)明植被的生長(zhǎng)狀況。影響植被指數(shù)的因子也比較多,主要屬于生物領(lǐng)域和物理領(lǐng)域。生物領(lǐng)域是指與光學(xué)特性和植被覆蓋狀態(tài)相關(guān)的各種因子,而物理領(lǐng)域主要包括大氣影響、土壤影響、遙感器影響、角度影響等。

        1.1 植被指數(shù)分類

        植被指數(shù)按發(fā)展階段大致可分為基于波段簡(jiǎn)單線性組合的植被指數(shù)、消除影響因子的植被指數(shù)和針對(duì)高光譜遙感及熱紅外遙感的植被指數(shù)三類。

        1.1.1 基于波段簡(jiǎn)單線性組合的植被指數(shù) 這類植被指數(shù)主要是基于波段的線性組合(差或和)或原始波段的比值,在沒(méi)有考慮大氣影響、土壤亮度和土壤顏色,也沒(méi)有考慮土壤、植被間的相互作用的情況下,由經(jīng)驗(yàn)方法發(fā)展生成的。它們具有嚴(yán)格的應(yīng)用限制性,這是由于它們針對(duì)特定的遙感器并為明確特定應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。

        1.1.2 消除影響因子的植被指數(shù) 針對(duì)波段簡(jiǎn)單線性組合的局限性,后來(lái)又發(fā)展了許許多多消除影響因子的植被指數(shù)。這類指數(shù)大都基于物理知識(shí),將電磁波輻射、大氣、植被覆蓋和土壤背景的相互作用結(jié)合在一起考慮,按土壤、大氣及綜合影響因子三個(gè)方向?qū)τ绊懸蜃舆M(jìn)行消除,并通過(guò)數(shù)學(xué)、物理、邏輯經(jīng)驗(yàn)以及通過(guò)模擬將原植被指數(shù)不斷改進(jìn)而發(fā)展生成的,例如PVI、SAVI、M SAV I、TSAV I、ARV I、GEM I、AVI、NDV I等等。它們普遍基于反射率值、遙感器定標(biāo)和大氣影響的理論,將各波段反射率以不同形式進(jìn)行組合來(lái)消除外在的影響因素,如遙感器定標(biāo)、大氣、觀測(cè)和照明條件等。

        1.1.3 針對(duì)高光譜遙感及熱紅外遙感的植被指數(shù) 利用傳統(tǒng)的寬波段遙感數(shù)據(jù)(如MSS、TM)研究植被,由于波段數(shù)少、光譜分辨率低,計(jì)算出的植被指數(shù)基本上是基于不連續(xù)的紅光和近紅外波段的,所以能反映的信息量少。第三類植被指數(shù)是針對(duì)高光譜遙感及熱紅外遙感而發(fā)展的植被指數(shù),如導(dǎo)數(shù)植被指數(shù) (DVI)、溫度植被指數(shù)(Ts-VI)、生理反射植被指數(shù)(PRI)等。這些植被指數(shù)是近幾年來(lái)在遙感技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用深入的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的新表現(xiàn)形式。

        1.2 常用植被指數(shù)及其適用條件

        1.2.1 比值植被指數(shù) 最早的比值植被指數(shù)(Ratio Vegetation Index,RVI)由Jordan提出,其數(shù)值是近紅外波段與可見紅光波段的比值,用RVI=NIR(近紅外波段反射率)/R(紅光波段反射率)或兩個(gè)波段反射率的比值。在NOAA/AVHRR中的RV I由CH 2/CH 1計(jì)算;在Landsat-TM中RVI則由TM 4/ TM 3計(jì)算可得。

        一般而言,綠色健康植被覆蓋地區(qū)的RV I遠(yuǎn)大于1,而無(wú)植被覆蓋的地面(裸土、人工建筑、水體、植被枯死或嚴(yán)重蟲害)的RV I值在1左右,植被的RV I通常大于2。由于RV I是綠色植物的靈敏指示參數(shù),與葉面積指數(shù)(LAI)、葉干生物量(DM)、葉綠素含量的相關(guān)性高,可用于檢測(cè)和估算植物生物量。除此,植被覆蓋度也會(huì)影響RV I,當(dāng)植被覆蓋度較高時(shí),RV I對(duì)植被十分敏感;當(dāng)植被覆蓋度<50%時(shí),這種敏感性顯著降低,只有在植被覆蓋濃密的情況下效果才最好。另外,RVI還受大氣條件影響,大氣效應(yīng)會(huì)大大降低其對(duì)植被檢測(cè)的靈敏度,所以在計(jì)算前需要進(jìn)行大氣校正,或用反射率計(jì)算RVI。

        1.2.2 歸一化植被指數(shù) 歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),也叫歸一化差值植被指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)植被指數(shù),其數(shù)值是近紅外波段與可見紅光波段數(shù)值之差與這兩個(gè)波段數(shù)值之和的比值,用NDVI=(NIRR)/(NIR+R)表示,或用兩個(gè)波段反射率的計(jì)算表示。在NOAA/AVHRR中NDV I=(CH2-CH1)/(CH2+CH1);在Landsat-TM中 NDVI= (TM4-TM3)/(TM4+TM3)。

        NDVI對(duì)綠色植被表現(xiàn)敏感,與植被的許多參數(shù)密切相關(guān),如吸收光合有效百分率(FPAR)、葉綠素密度、葉面積指數(shù)、植被覆蓋率和蒸散率。近年來(lái)利用NDVI數(shù)據(jù)在季節(jié)性植被狀況和監(jiān)測(cè)土地覆蓋變化等方面有越來(lái)越多的研究。NDVI其值一般在-1≤NDVI≤1之間,負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等,對(duì)可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。

        1.2.3 差值環(huán)境植被指數(shù) Richardson提出了差值植被指數(shù)(Difference Vegetation Index,DVI),其數(shù)值等于近紅外波段與可見紅光波段數(shù)值之差,用DVI=IR-R,或用兩個(gè)波段反射率的計(jì)算表示。在NOAA/AVHRR中DVI=CH2-CH1;在Landsat-TM中DV I=TM4-TM3。DV I屬于線性植被指數(shù),在低LAI時(shí),效果較好;當(dāng)LAI增加時(shí)對(duì)土壤背景的變化極為敏感。

        1.2.4 綠色植被指數(shù) 綠色植被指數(shù)(Green Vegetation Index,GVI)又叫綠度植被指數(shù),是根據(jù)大氣參數(shù)、大氣外太陽(yáng)分光光譜照度數(shù)據(jù),AVHRR定標(biāo)參數(shù)以及由實(shí)驗(yàn)計(jì)算出的轉(zhuǎn)換系數(shù),獲得實(shí)際應(yīng)用的植被指數(shù)。k-t變換后表示綠度的分量,通過(guò)k-t變換使植被與土壤的光譜特性分離。其表達(dá)式為:GVI=1.6225CH2-2.2978CH1+11.0656。由于GV I是各波段輻射亮度值的加權(quán)和,而輻射亮度是大氣輻射、太陽(yáng)輻射、環(huán)境輻射的綜合結(jié)果,所以GVI受外界條件影響大。

        1.2.5 垂直植被指數(shù) 與RV I相比,垂直植被指數(shù)(Perpendicular Vegetation Index,PVI)受土壤亮度的影響較小。垂直植被指數(shù)是指在R-NIR的二為坐標(biāo)系內(nèi),植被像元到土壤亮度線的垂直距離。PV I=[(SR-VR)2+(SN IRVNIR)2]1/2,S是土壤反射率,V是植被反射率。該指數(shù)較好地消除了土壤背景的影響,對(duì)大氣的敏感度小于其他V I。PV I是在R-NIR二位數(shù)據(jù)中對(duì)GVI的模擬,兩者物理意義相同。

        1.2.6 其他植被指數(shù) 為更好地消除影響因子或在對(duì)現(xiàn)有植被指數(shù)進(jìn)行修正的基礎(chǔ)上提出了更多的植被指數(shù)。有些學(xué)者對(duì)NDVI進(jìn)行修正又發(fā)展了其它的植被指數(shù),如轉(zhuǎn)換型植被指數(shù)TNDV I,再歸一化植被指數(shù)RNDV I、GNDV I等。為減少土壤和植被冠層背景的雙層干擾,Huete提出了土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAV I),創(chuàng)造性引入了土壤亮度指數(shù)L,建立了一個(gè)可適當(dāng)描述土壤-植被系統(tǒng)的簡(jiǎn)單模型。為減小SAV I 中裸土影響,Qi提出了修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(MSAVI)。它與SAVI 最大區(qū)別是L 值可以隨植被密度而自動(dòng)調(diào)節(jié),較好消除了土壤背景對(duì)植被指數(shù)的影響。

        隨著高分辨率遙感技術(shù)的應(yīng)用,又發(fā)展起來(lái)一些新的植被指數(shù)?;诟吖庾V遙感的植被指數(shù)中比較典型的是紅邊植被指數(shù)和倒數(shù)植被指數(shù)?;跓峒t外遙感的植被指數(shù)則在本質(zhì)上是把熱紅外輻射(如地面亮度溫度)和植被指數(shù)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行大尺度范圍的遙感應(yīng)用。

        2 植被指數(shù)在草地遙感中的應(yīng)用

        2.1 植被指數(shù)與草地資源

        Kogan等研究表明,通過(guò)比較33種不同的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn),草地和闊葉林植被類型的NDVI相對(duì)穩(wěn)定,而沙漠和熱帶森林的NDVI隨著時(shí)間序列的變化有著一定程度變化,變化的程度有待于進(jìn)一步討論。鐘誠(chéng)等利用landsat5和NOAA的遙感數(shù)據(jù),應(yīng)用GIS進(jìn)行遙感信息處理,對(duì)那曲地區(qū)的草地資源進(jìn)行調(diào)查。他們將遙感圖像上測(cè)出各樣方的植被指數(shù)與野外調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái),可以結(jié)合草地退化指標(biāo)體系完成研究區(qū)退化草地的評(píng)價(jià)。張華國(guó)等綜合監(jiān)督分類方法、植被指數(shù)法、閾值法和人機(jī)交互目視判讀法等方法,對(duì)4M分辨率的IKONOS遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了土地覆蓋分類,獲得了南麂列島的土地覆蓋的最新信息。

        2.2 植被指數(shù)與牧草產(chǎn)量及生產(chǎn)力估計(jì)

        研究表明,植被長(zhǎng)勢(shì)和覆蓋的變化直接對(duì)應(yīng)著植被指數(shù)的變化,因此可用植被指數(shù)作為牧草生長(zhǎng)狀況的定量指標(biāo),NDVI與牧草生長(zhǎng)期地上部生物量之間相關(guān)密切,可提供直接監(jiān)測(cè)總產(chǎn)草量的方法;并研究了天然草地NDV I和RVI的特征,確定草地的返青期,對(duì)比分析了累積NDVI與牧草產(chǎn)量的關(guān)系。梁天剛等以新疆阜康縣為試驗(yàn)區(qū),利用NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)產(chǎn)量值,分析模擬了鮮草重量和植被指數(shù)之間的數(shù)理關(guān)系,并對(duì)草地產(chǎn)量進(jìn)行了模擬預(yù)報(bào)。數(shù)理模擬及分析的結(jié)果表明:在理論上,NDVI及RVI數(shù)據(jù)是比較理想的預(yù)報(bào)指數(shù),直線及對(duì)數(shù)模型是理想的預(yù)報(bào)模型。植被蓋度較大時(shí),最優(yōu)預(yù)報(bào)模型是采用RVI數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)模型。

        2.3 植被指數(shù)與草地監(jiān)測(cè)

        在干旱和半干旱區(qū),NDVI與植被覆蓋率、生物量和生物生產(chǎn)力有很好的相關(guān)關(guān)系,因此,它被用來(lái)大致劃分沙漠區(qū)和半干旱草原,并可以確定生物量是否發(fā)生系統(tǒng)性減少。胡新博等在新疆荒漠、半荒漠地區(qū),利用NOAA/AVHRR資料,采用垂直植被指數(shù)來(lái)大面積地開展植被識(shí)別與分類。其研究表明,應(yīng)用垂直植被指教對(duì)荒漠、半荒漠地區(qū)的遙感監(jiān)測(cè)效果明顯優(yōu)于RVI和NDVI,在解決植被低蓋度區(qū)生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)的遙感監(jiān)測(cè)方面效果較好。張洪亮等以Landsat-5 TM遙感圖像和草地蝗蟲發(fā)生的野外樣點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)信息,以青海湖地區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),根據(jù)草地蝗蟲發(fā)生的遙感機(jī)理,提出了一種基于比值的草地蝗蟲發(fā)生監(jiān)測(cè)的遙感新算法,可用于為該區(qū)草地蝗蟲發(fā)生預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型的建立提供遙感指標(biāo)。

        3 存在的問(wèn)題與展望

        (1)遙感植被指數(shù)的真正優(yōu)勢(shì)是空間覆蓋范圍廣、時(shí)間序列長(zhǎng)、數(shù)據(jù)具有一致可比性,但是獲得這樣的植被指數(shù)至少需要解決大氣影響、土壤影響、角度影響這三方面的問(wèn)題,因此植被指數(shù)往往具有明顯的地域性和時(shí)效性。實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該結(jié)合草地科學(xué)的特點(diǎn),在具體使用時(shí)因地適宜地選用和修正植被指數(shù),尤其是建立植被指數(shù)與具體應(yīng)用對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,以實(shí)現(xiàn)植被指數(shù)能客觀地反演應(yīng)用對(duì)象的特征。

        (2)就目前的研究成果來(lái)看,植被的類型較為復(fù)雜,而且任一種反映到植被指數(shù)數(shù)據(jù)的特征也不是單一的,植被類型的分類在不同的地區(qū)有不同的定義和標(biāo)準(zhǔn),有待于更深入的研究。

        (3)目前我國(guó)主要應(yīng)用植被指數(shù)監(jiān)測(cè)植被和農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)的年際比較,較廣泛地應(yīng)用于主要產(chǎn)糧縣旱地和水田作物的物候期進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè),但在草地資源上利用植被指數(shù)進(jìn)行定量分析有其具體的困難。首先,草地的分布都非常廣泛,從低海拔的平地、河谷到高海拔的山區(qū),在地物的判譯中增加了解決異物同譜問(wèn)題的難度,而農(nóng)作物例如小麥等分布有比較確定的規(guī)律,一般都分布在一定海拔高度的河谷和平坦地上。其次,草地上植物種類繁多,影響光譜數(shù)據(jù)的產(chǎn)量、蓋度等因素的變幅很大,不易在光譜數(shù)據(jù)與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)間建立準(zhǔn)確穩(wěn)定的關(guān)系,而在特定的地區(qū),農(nóng)作物一般品種和產(chǎn)量相對(duì)穩(wěn)定。另外,農(nóng)作物的產(chǎn)區(qū)多分布在由耕種技術(shù)、人類活動(dòng)影響較大的地區(qū),天然草地的產(chǎn)量則隨機(jī)性較大。

        (4)利用氣象資料NOAA/AVHHR數(shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)產(chǎn)量值,雖然可以選出相關(guān)系數(shù)大,并通過(guò)顯著水平0.01和0.05F檢驗(yàn)的理論上最優(yōu)的模型,但從實(shí)際預(yù)報(bào)的結(jié)果來(lái)看,在地形復(fù)雜、草地類型變化較大的地區(qū),模型預(yù)報(bào)的穩(wěn)定性極差。利用同時(shí)相或準(zhǔn)同時(shí)相采集數(shù)據(jù)、建立模型的方法,一般適用于地勢(shì)比較平坦,草地類型變化不大的地區(qū);在地形和草地類型變化大的地區(qū),如在新疆大部分地區(qū),模型預(yù)報(bào)的產(chǎn)量波動(dòng)極大,不能準(zhǔn)確地反映地面草地的實(shí)際變化狀況。陳全功等建立了多年平均植被指教與平均草地產(chǎn)量級(jí)之間的關(guān)系,使用植被指數(shù)表示草地產(chǎn)量,并獲得了適合于地形和草地變化大的地區(qū)的預(yù)報(bào)方法和模型。但是,如果僅從植被指數(shù)來(lái)對(duì)草地進(jìn)行分級(jí)還可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果。

        隨著遙感技術(shù)的日新月異,高光譜及熱紅外遙感技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用,植被指數(shù)的研究新領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域必將進(jìn)一步拓寬。針對(duì)出現(xiàn)的新技術(shù),傳統(tǒng)的植被指數(shù)應(yīng)用是否會(huì)受到限制,新的植被指數(shù)是否適宜和高效,還有待廣大科研工作者的實(shí)踐證明,以提高遙感技術(shù)應(yīng)用特別是在草地資源方面應(yīng)用的高效性和時(shí)效性。

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