王玉璽 郭珊珊

（鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450001）

0 引言

植被指數(shù)（Vegetation Index簡稱VI）是依據(jù)植被與土壤背景的光譜特征，由波段反射率計算而來的量。常見的植被指數(shù)有比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）、增強型植被指數(shù)（EVI）等。它們一定程度上有效地反映地表植被覆蓋狀況及植被生長狀況，成為植被監(jiān)測、生物量估算等工作的重要參數(shù)。隨著高光譜遙感的發(fā)展，植被指數(shù)（VI）被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)環(huán)境、土地資源管理等領(lǐng)域。

我國遙感應(yīng)用始于20世紀70年代，起初主要依托于國外的遙感信息源，如NOAA、MODIS、Landsat及SPOT等。而近年來，我國遙感衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展迅速，尤其是新一代極軌氣象衛(wèi)星——風(fēng)云三號（FY3）的成功發(fā)射，為環(huán)境監(jiān)測等業(yè)務(wù)提供了可達250m分辨率的可見光和紅外波段資料。實踐證明，F(xiàn)Y3上攜帶的中分辨率光譜成像儀MERSI實用價值高，不遜色于國外同類衛(wèi)星，在國內(nèi)農(nóng)林、生態(tài)、環(huán)境等多領(lǐng)域的地位也將逐漸凸顯。

1 幾種常用植被指數(shù)的定義與特點

根據(jù)植被在紅光波段與近紅外波段反射率存在較大差異這一顯著特點，植被指數(shù)的計算主要采用紅光波段(R)及近紅外波段(NIR)兩個通道。然而，由于遙感影像各波段反射率將受到大氣、云影、太陽高度角、地形、土壤背景及星載儀器本身等條件的影響，為了提高植被指數(shù)的計算精度、滿足相關(guān)研究的要求，多種植被指數(shù)被相繼提出。下面將常用的幾種植被指數(shù)的計算公式與特點列舉如下：

1.1 比值植被指數(shù)（RVI）

比值植被指數(shù)受大氣影響大，但可基本忽略土壤含水量的影響。它適宜于植被生長高度旺盛并具有高覆蓋度時的植被監(jiān)測[1]。

1.2 歸一化植被指數(shù)（NDVI）

由于歸一化植被指數(shù)可以較有效地消除部分輻射誤差，其反演產(chǎn)品往往表現(xiàn)出較好的一致性，是目前應(yīng)用最廣的一種植被指數(shù)。但NDVI對高植被區(qū)具有較低的靈敏度。

1.3 大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）

上式中，B代表藍光波段反射率（以下不再贅述），常系數(shù)由該指數(shù)提出者推薦的大氣修正參數(shù)取值而得。

ARVI是NDVI的改進，它使用藍色波段矯正大氣散射的影響（如氣溶膠），ARVI常用于大氣氣溶膠濃度很高的區(qū)域，如煙塵污染的熱帶地區(qū)或原始刀耕火種地區(qū)[2]。

1.4 土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）

上式中，常系數(shù)由該指數(shù)提出者推薦的土壤修正參數(shù)取值而得。

SAVI可以修正NDVI對土壤背景的敏感。

1.5 增強型植被指數(shù)（EVI）

上式中，常系數(shù)由該指數(shù)提出者推薦的背景調(diào)節(jié)參數(shù)和大氣修正參數(shù)取值而得。

增強型植被指數(shù)可以同時訂正大氣及土壤背景的影響。

2 與植被指數(shù)相關(guān)的FY3/MERSI通道

FY3/MERSI與國外EOS/MODIS屬于同類衛(wèi)星，在光譜、空間和時間分辨率上具有相似性，同樣在大尺度遙感監(jiān)測等方面具有很大潛力。FY3/MERSI的光譜范圍為 0.41-12.5μm，包含20個通道，其中可見光（藍、綠、紅）及近紅外四個通道與植被指數(shù)相關(guān)，現(xiàn)將其參數(shù)依次列出。

表1 與植被指數(shù)相關(guān)的MERSI通道

3 利用ENVI軟件提取植被指數(shù)

ENVI是目前最常用的遙感圖像處理軟件之一，ENVI軟件中Transform菜單下有NDVI計算功能，但是僅針對TM、SPOT等少數(shù)幾個國外衛(wèi)星影像，也無法用于其它植被指數(shù)的計算，有一定局限性。在此，筆者提供一種通用的在多光譜影像上提取各種植被指數(shù)的方法，即利用ENVI軟件的Basic Tools中的Band Math功能。下面以一張經(jīng)過預(yù)處理的2012年5月4日河南省鶴壁市的MERSI影像為例，說明操作步驟：

①提取前，先要明確所需植被指數(shù)的數(shù)學(xué)公式，并找出公式中各波段對應(yīng)的MERSI數(shù)據(jù)通道序號，如提取EVI就要用到通道1（藍光波段）、通道3（紅光波段）及通道4（近紅外波段）。②啟動ENVI軟件，打開本地的圖像文件③單擊菜單欄中Basic Tools，選擇 Band Math，在彈出的頁面中 “Enter an Expression”下輸入某植被指數(shù)的計算公式，單擊ok完成。為了輸入方便，可用簡單的參數(shù)來表示波段反射率，如b1、b3、b4分別表示藍光、紅光、近紅外波段反射率，數(shù)字對應(yīng)通道序號。輸入公式需要特別注意兩點:波段反射率應(yīng)定義為浮點型（float）；常系數(shù)也必須轉(zhuǎn)化為浮點型，如計算EVI應(yīng)輸入“2.5*(float(b4)-b3)/(b4+6.0*b3-7.5*b1+1.0)”。 ④在 Variables to Band Pairings對話框中選取相應(yīng)波段為參數(shù)b1、b3、b4定義。⑤選擇輸出圖像路徑，單擊OK完成。

圖1-4為從鶴壁市MERSI影像中分別提取NDVI、ARVI、SAVI、EVI后的影像，四幅影像間存在些微差別。

圖1 NDVI

圖2 ARVI

圖3 SAVI

圖4 EVI

4 植被指數(shù)的應(yīng)用

4.1 在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用

農(nóng)業(yè)是立國之本，作物生長監(jiān)測、科學(xué)估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)災(zāi)害評估等都是科學(xué)家不斷探索的課題，而植被指數(shù)往往作為重要的數(shù)據(jù)參數(shù)應(yīng)用其中。由植被指數(shù)反演葉面積指數(shù)(LAI)，定量分析地球生態(tài)系統(tǒng)能量交換特性，可用于農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)估和病蟲害評價。由于MERSI光譜分辨率、空間分辨率良好，充分利用FY3/MERSI數(shù)據(jù)進行LAI反演具有極強的應(yīng)用價值和推廣潛力。此外，植被指數(shù)也可用于干旱、凍害監(jiān)測，收集歷史干旱、凍害時期的植被指數(shù)與土壤含水量、氣溫等相關(guān)信息，建立監(jiān)測模型。

4.2 在生態(tài)環(huán)境方面的應(yīng)用

植被指數(shù)是植物生長狀態(tài)和植被空間分布密度的衡量指標之一，在生態(tài)環(huán)境方面應(yīng)用頗廣。如NDVI對火災(zāi)后冠群蓋度的變化敏感，能增強植被與其非綠色背景之間的反差[1]，常用于森林火災(zāi)監(jiān)測；由植被指數(shù)等反演的植被覆蓋度是水土流失等生態(tài)問題的主要因素，是描述生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的重要遙感基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在環(huán)保理念被廣泛認同、遙感等新興技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，“因地制宜、合理規(guī)劃”應(yīng)該被履行得更好，這就要求我們必須借助科學(xué)手段進行調(diào)查分析，進而構(gòu)建生態(tài)工程。

4.3 在土地資源管理方面的應(yīng)用

經(jīng)濟的快速發(fā)展，為就業(yè)等眾多社會問題帶來了良好契機，然而也帶來了諸如耕地等各類地塊向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的必然問題。土地資源調(diào)查、土地開發(fā)整理成為迫在眉睫的事情。借助植被指數(shù)的變化，可以研究退耕還林（草）等一系列土地資源變更的問題。植被指數(shù)與土壤質(zhì)量的相關(guān)性又使其可以作為土壤評價的指標之一，為土地開發(fā)整理提供輔助信息。結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間分析功能與可視化功能，建立土地動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)或搭建土地整理決策支持平臺，為國土資源局等相關(guān)部門土地復(fù)墾項目的驗收等工作提供幫助[4]。

[1]邱慶倫,趙鴻燕,郭劍,等.遙感植被指數(shù)在農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用[J].農(nóng)機化研究,2004,11(6):215-217

[2]楊軍,董超華,盧乃錳,等.中國新一代極軌氣象衛(wèi)星——風(fēng)云三號[J].氣象學(xué)報,2009,67(4):501-509