母景琴，詹 勝

(1.唐山師范學(xué)院計算機科學(xué)系，唐山 063000;2.唐山師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)系，唐山 063000)

0 引言

唐山市是一座重工業(yè)城市，伴隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，資源衰竭和浪費現(xiàn)象突出，環(huán)境污染嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境形勢十分嚴(yán)峻，迫切需要開展優(yōu)良城市生態(tài)的恢復(fù)建設(shè)工作。利用遙感技術(shù)快速高效地完成植被信息的調(diào)查工作，對唐山市生態(tài)建設(shè)發(fā)展具有重要意義。

城市綠地是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。城市綠地系統(tǒng)具有生態(tài)、經(jīng)濟、社會等多重屬性，在城市復(fù)合系統(tǒng)中占有特殊的位置，對城市經(jīng)濟發(fā)展具有直接、間接的提升作用。遙感技術(shù)作為一種綜合的探測技術(shù)，能迅速有效地提供地表自然過程和現(xiàn)象的宏觀信息，有助于揭示其動態(tài)變化規(guī)律，并預(yù)測其發(fā)展趨勢;不僅能迅速獲得大量豐富的信息和數(shù)據(jù)，而且能科學(xué)、準(zhǔn)確、及時地提供分析結(jié)果[1]。在城市綠地信息的提取過程中，首先要提取出城市植被信息，利用遙感技術(shù)的宏觀性、多時相、多波段等特點，采取適宜的圖像處理方法，能夠快速準(zhǔn)確地獲取城市植被的分布結(jié)構(gòu)及變化趨勢，為城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)及技術(shù)支持。基于遙感數(shù)據(jù)提取的歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)被認(rèn)為是便捷而準(zhǔn)確的參數(shù)，并且得到了廣泛的應(yīng)用[2-6]。

本文基于1999年、2006年以及2009年3期TM和ETM+遙感圖像，采用植被指數(shù)方法獲取了3個時段的唐山市植被分布信息，合成了唐山市植被信息分布動態(tài)變化圖，分析了唐山市植被分布構(gòu)成及其發(fā)展變化趨勢。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

唐山市位于河北省東部，E117°31′～119°19′，N38°55′～40°28′之間，總面積13 472 km2;地勢自西北向東南逐漸趨于平緩，以平原為主;屬暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，冬季寒冷干燥，夏季高溫多雨，季風(fēng)明顯。唐山市是一座具有百年歷史的沿海重工業(yè)城市，現(xiàn)轄2縣級市(遷安、遵化)，6縣(灤縣、灤南、樂亭、遷西、玉田、唐海)，6區(qū)(路南、路北、開平、古冶、豐潤、豐南)和6開發(fā)區(qū)(高新技術(shù)開發(fā)區(qū)、海港開發(fā)區(qū)、南堡開發(fā)區(qū)、蘆臺經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、漢沽管理區(qū)和曹妃甸工業(yè)區(qū))。本文研究區(qū)主要涉及路南、路北、開平、豐南和高新技術(shù)開發(fā)區(qū)等幾個區(qū)域。唐山市植被系統(tǒng)是由公園綠地、廣場綠地、道路綠地、居住區(qū)綠地和附屬綠地等5大系列組成的綜合體系，其中主要以公園綠地為特色，現(xiàn)有南湖、鳳凰山、大城山、大釗和彎道山5座公園。

1.2 遙感數(shù)據(jù)源

本次研究收集了1999年8月11日Landsat7 ETM+圖像、2006年7月21日和2009年9月15日Landsat TM圖像。3期圖像的獲取時間均在夏末秋初季節(jié)，植被發(fā)育情況具有可比性，圖像色調(diào)均勻，唐山市所轄范圍內(nèi)均無云層覆蓋，影像質(zhì)量良好，適合用于進行唐山市植被動態(tài)變化監(jiān)測。本次研究主要使用了 TM4，3，2 和 ETM+4，3，2 波段合成圖像。

由于要對不同時期的植被空間動態(tài)變化進行統(tǒng)計分析，因此要對3期圖像進行幾何配準(zhǔn)。以2006年7月21日TM圖像為基準(zhǔn)，將1999年8月11日ETM+圖像和2009年9月15日TM圖像分別與其進行幾何配準(zhǔn)。

2 研究方法

2.1 方法原理

自20世紀(jì)60年代以來，科學(xué)家已經(jīng)利用遙感數(shù)據(jù)模擬和提取了各種生物物理量。大量研究都采用了植被指數(shù)——無量綱的輻射測度來反映綠色植被的相對豐度及發(fā)育狀況。很多植被指數(shù)都用到與健康綠色植被有關(guān)的紅光和近紅外反射率之間的關(guān)系。研究表明[7]，利用遙感數(shù)據(jù)的紅光和近紅外波段的不同組合研究植被的效果較好，能提取出90%以上的植被信息。Rouse等[8]早于1974年就提出了常用的歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)，計算公式為

式中，ρnir和 ρred分別為近紅外波段和紅光波段亮度值。

NDVI在對Landsat數(shù)據(jù)處理綠色植被信息時應(yīng)用很普遍[9]。本文亦采用NDVI計算3期遙感圖像的植被信息，并根據(jù)地貌實況修正植被像元，生成植被分布圖和植被動態(tài)變化圖。

2.2 生成NDVI影像

按照NDVI計算公式分別得到3個時段的唐山市NDVI影像圖(圖1)。NDVI影像圖大小為650像元 ×800像元，像元值范圍在 -1.0～1.0之間[10]，像元內(nèi)的植被越多，像元亮度值越大，體現(xiàn)在NDVI影像圖上就越亮。

圖1 3個時段唐山市NDVI影像圖Fig.1 NDVI images of Tangshan City in 3 periods

2.3 提取植被信息

2.3.1 設(shè)定閾值參數(shù)

為了區(qū)分NDVI影像圖中的植被與非植被像元，需要設(shè)定像元亮度閾值參數(shù)作為區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)。這里需要指出的是，NDVI是基于比值的指數(shù)，已有研究表明，一些較暗的非植被地物，由于其近紅外和可見光波段的反射率都很低，使得NDVI值反而較高[10]。為此，需要判斷近紅外波段的像元值，如果該值比較小，則盡管NDVI值滿足條件，也不能判定其為植被像元。

設(shè)定NDVI閾值的方法并沒有統(tǒng)一的定論，本文采用的方法是利用TM4(R)，3(G)，2(B)假彩色合成圖像中植被像元呈紅色這一特性調(diào)整閾值參數(shù)，并從2009年NDVI影像圖中隨機抽取像元點與唐山市地貌實況相比對，進一步校正閾值參數(shù)，最終選定閾值為0.09。把TM4單波段圖像、NDVI影像圖和 TM4(R)，3(G)，2(B)假彩色合成圖像同時顯示在屏幕上進行對比，觀察3幅圖像上的隨機像元值發(fā)現(xiàn)，在假彩色合成圖像上顯示為紅色的植被，其NDVI＞0.09，且近紅外波段像元值通常在40以上。因此本研究設(shè)定近紅外波段像元閾值參數(shù)為40。

2.3.2 生成植被信息圖

為了統(tǒng)計的方便，生成植被信息圖時采用二值圖。以NDVI影像圖和近紅外波段影像圖作為輸入，逐個判斷每一個像元，如果像元值大于NDVI閾值參數(shù)，而且大于近紅外波段閾值參數(shù)，則判定該像元為植被，在植被信息圖對應(yīng)位置取值為1;如果像元值小于或等于上述2個閾值參數(shù)，則判定該像元為非植被，在植被信息圖對應(yīng)位置取值為0(圖2)。圖2大小為650像元×800像元，分別與3個時段的NDVI影像圖對應(yīng)。圖2中白色部分為植被(農(nóng)田和城市綠地)。

圖2 3個時段唐山市植被信息圖Fig.2 Vegetation information in Tangshan City in 3 periods

分別計算出3個時段植被信息結(jié)果圖中的植被像元個數(shù)、植被面積和植被占研究區(qū)總面積的百分比(表1)。

表1 唐山市植被像元數(shù)量和面積統(tǒng)計(包含郊區(qū)農(nóng)田)Tab.1 Statistics of vegetation pixels and areas in Tangshan City(including suburb farmland)

從表1可以看出，在2009年之前，由于城市的快速擴張，大量農(nóng)田被占用，造成唐山市全區(qū)植被面積變少。近年來唐山市對城區(qū)綠化工作高度重視，道路綠化、公園綠化改造和南湖生態(tài)區(qū)建設(shè)成績顯著，綠地面積逐年增長;然而由于城市的擴展，也造成了農(nóng)田面積的減少。由表1中的數(shù)據(jù)分析出的結(jié)論與唐山市1999—2009年綠化建設(shè)的實際情況相一致。

為了更直觀地分析唐山市植被變化的實際情況，增強3個時段植被分布的比對效果，以2009年植被信息結(jié)果圖為紅波段、2006年植被信息結(jié)果圖為綠波段、1999年植被信息結(jié)果圖為藍(lán)波段進行假彩色合成。在3個時段植被信息圖的假彩色合成圖(圖3)中，能非常明顯地分析出唐山市區(qū)1999—2009年這10 a間植被的空間覆蓋消長變化。

圖3 1999—2009年唐山市植被分布動態(tài)變化信息圖Fig.3 Change of dynamic information of vegetation distribution in Tangshan City during 1999—2009

3 植被信息動態(tài)變化分析

從圖3可以看出，唐山市城區(qū)周圍植被分布呈遞減趨勢，從3個時間段來看，1999年的植被分布最多，2006年次之，2009年最少。說明近10 a以來城市規(guī)模不斷擴大，城市向外圍發(fā)展，植被面積變少。城區(qū)內(nèi)部植被分布增多明顯，特別是2006—2009年間，這說明近10 a以來城區(qū)內(nèi)部植被保護良好(特別是2009年和2006年都有植被以及僅2009年有植被的地段)。

以唐山市區(qū)中心大城山公園附近(圖4(左))和南湖生態(tài)區(qū)(圖4(右))為例進一步說明。

圖4 唐山市城區(qū)典型綠化區(qū)域(左)及南湖生態(tài)區(qū)(右)植被信息動態(tài)變化圖Fig.4 Change of dynamic information of vegetation distribution in typical greening area of Tangshan downtown(left)and south lake area(right)

圖4 (左)中最大的白色區(qū)域為唐山市大城山公園和南部緊鄰的鳳凰山公園。公園周圍2006—2009年新增植被明顯，說明期間公園綠化面積不斷加大，這和唐山市2003年被評為國家園林城市以來唐山市的主城區(qū)綠化、規(guī)劃建綠、拆違建綠、破硬增綠、立體增綠和公園擴綠改造建設(shè)等舉措的效果相吻合。右側(cè)線狀的紅色區(qū)域為陡河水系沿岸綠化帶，這和建設(shè)貫穿城區(qū)南北的陡河水系綠廊廊道、形成綠色網(wǎng)絡(luò)的實際情況相吻合。右上角大片紅色圖斑為工業(yè)園區(qū)綠化帶，這和2008年工業(yè)區(qū)內(nèi)部實施單位庭院綠化達(dá)標(biāo)、外圍實施生態(tài)防護工程的結(jié)果相吻合。

圖4(右)中南湖生態(tài)區(qū)在3個時間段的植被分布變化明顯，說明南湖區(qū)域近10 a以來城市發(fā)展變化很大，植被面積變化也很大。因為南湖部分區(qū)域為采煤沉降區(qū)，并堆放路南、路北2個工業(yè)區(qū)的生產(chǎn)和生活垃圾，形成了市南郊的大垃圾山。近年來，唐山市一直在進行采煤下沉受損棄置地治理工作，尤其是在2008年以來，啟動了南湖城市中央生態(tài)公園建設(shè)項目，實施了南湖擴湖及景觀綠化、環(huán)湖景觀道路、市民廣場等一批基礎(chǔ)設(shè)施工程，使南湖的生態(tài)建設(shè)步伐明顯加快。

4 結(jié)論

1)本文利用歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)和近紅外波段的閾值參數(shù)生成了唐山市1999—2009年植被分布圖和植被動態(tài)變化圖，與唐山市綠地建設(shè)的實際情況一致，說明利用本文方法提取城市植被信息的方法是有效的。

2)本文提供的唐山市1999—2009年間3個時間段的植被覆蓋面積和動態(tài)變化數(shù)據(jù)，可為分析唐山市綠地分布結(jié)構(gòu)及變化趨勢，進行城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)及技術(shù)支持。

3)需要說明的是，在確定NDVI閾值參數(shù)時，采用經(jīng)驗法會有一些像元的屬性歸類出現(xiàn)誤差，這與TM和ETM+遙感數(shù)據(jù)的分辨率有限、部分像元為混合像元有關(guān)。如何確定出現(xiàn)誤差的混合像元，將有待于進一步研究。

[1]李寶華，孟 華.基于TM影像的開封市綠地信息提取研究[J].泰山學(xué)院學(xué)報，2005，27(6):94-98.Li B H，Meng H.TM image based research of extraction technique of greenbelt information in Kaifeng[J].Journal of Taishan University，2005，27(6):94-98.

[2]于明洋，崔 健，徐秋曉，等.基于遙感技術(shù)的龍口市綠地覆蓋監(jiān)測與分析[J].山東建筑大學(xué)學(xué)報，2007，22(1):85-88.Yu M Y，Cui J，Xu Q X，et al.The monitoring and analysis of green cover in Longkou City based on the remote sensing technology[J].Journal of Shandong Jianzhu University，2007，22(1):85-88.

[3]孫 明，楊 洋，沈渭壽，等.基于TM數(shù)據(jù)的雅魯藏布江源區(qū)草地植被蓋度估測[J].國土資源遙感，2012，24(3):71-77.Sun M，Yang Y，Shen W S，et al.Vegetation cover change detection in the cropping area based on TM image[J].Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(3):92-97.

[4]王曉東，何 浩，侯 東，等.基于TM圖像的農(nóng)業(yè)區(qū)域植被覆蓋變化檢測[J].國土資源遙感，2012，24(2):92-97.Wang X D，He H，Hou D，et al.Vegetation cover change detection in the cropping area based on TM image[J].Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(2):92-97.

[5]黨 青，楊武年.近20年成都市植被覆蓋度動態(tài)變化檢測及原因分析[J].國土資源遙感，2011，23(4):121-125.Dang Q，Yang W N.Supervision and reason analysis of vegetation coverage changes of Chengdu in the past 20 years[J].Remote Sensing for Land Resources，2011，23(4):121-125.

[6]郭玉川，何 英，李 霞.基于MODIS的干旱區(qū)植被覆蓋度反演及植被指數(shù)優(yōu)選[J].國土資源遙感，2011，23(2):115-118.Guo Y C，He Y，Li X.Remote sensing inversion of vegetation coverage and optimization of vegetation index based on MODIS data in arid area[J].Remote Sensing for Land Resources，2011，23(2):115-118.

[7]Boffat A S.Resurgent forest can be greenhouse gas sponges[J].Science，1997，277(5324):315-316.

[8]Rouse J W，Haas R H，Schell J A.Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C]//3rd Earth Resource Technology Satellite(ERTS)Symposium NASA.Goddard Space Flight Center，1974，48(1):309-317.

[9]Trishchenko A P，Cihlar J，Li Z.Effects of spectral response function on surface reflectance and NDVI measured with moderate resolution satellite sense[J].Remote Sensing of Environment，2002，81:1-18

[10]黃 穎.基于遙感的城市綠地提取研究[J].西部探礦工程，2008，20(3):64-66.Huang Y.TM image based research of extraction technique of greenbelt information[J].West-China Exploration Engineering，2008，20(3):64-66.

[11]高芳琴，吳建平，孫建中，等.基于航空遙感數(shù)據(jù)的綠地信息提取與制圖系統(tǒng)[J].國土資源遙感，2001，13(2):57-61.Gao F Q，Wu J P，Sun J Z，et al.The system for extracting and mapping of city green space based on aerial remote sensing data[J].Remote Sensing for Land Resources，2001，13(2):57-61.