程先富，張方方，鄧 良，楊偉偉，王詩晨，徐光來

植被覆蓋度是指植被的葉、莖、枝垂直向下的投影面積占總面積的比例［1－2］，它是衡量地表植被狀況的一個最重要的指標(biāo)，是描述植被群落及生態(tài)系統(tǒng)的重要參數(shù)，也是環(huán)境變化中的一個敏感因子，常常被用作植物群落覆蓋地表狀況的一個綜合量化指標(biāo)［3－5］。植被狀況和植被覆蓋的變化從一定程度上反映了氣候變化的趨勢，是生態(tài)環(huán)境研究的熱點之一［6］。

傳統(tǒng)的植被覆蓋度監(jiān)測方法是地面測量法［7］，其具有較好的靈活性，適用于小區(qū)域的調(diào)查研究，在大范圍內(nèi)難以開展。隨著遙感和GIS技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用遙感資料估算植被覆蓋度的方法為大區(qū)域植被覆蓋度的監(jiān)測提供了可能。遙感估算植被覆蓋度的方法主要有經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ê椭脖恢笖?shù)法［8－9］。近年來，國內(nèi)外在植被遙感監(jiān)測方面開展了大量的研究，涌現(xiàn)了許多植被覆蓋變化監(jiān)測的方法［10－13］，主要有回歸模型法、植被指數(shù)法、分類決策樹法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、像元分解模型法、光譜梯度差法、FCD模型法［14］等。在上述方法中，像元分解法最大的優(yōu)點是計算模型簡單可靠、輸入?yún)?shù)通用易得，被廣泛應(yīng)用。不少學(xué)者對植被覆蓋度動態(tài)變化進行了研究，但對植被覆蓋度的預(yù)測研究不多。陳晉等［15］使用像元分解法對北京市海淀區(qū)的植被覆蓋進行了估測，總體精度可達70%左右；高志海等［16］基于像元分解模型，估算了民勤綠洲的植被覆蓋度；馬娜等［17］對內(nèi)蒙古自治區(qū)正藍旗植被覆蓋度格局和動態(tài)變化進行了研究，取得了較好的成果。本研究以安徽省霍山縣為研究對象，利用1994—2011年4期的遙感影像資料，采用像元二分模型估算霍山縣不同時期植被覆蓋度，揭示其空間分布特征及動態(tài)變化，預(yù)測霍山縣2020年植被覆蓋度的空間分布格局，分析植被覆蓋度的影響因素。為安徽省霍山縣的生態(tài)縣建設(shè)、水土流失治理和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

霍山縣位于大別山北麓，安徽省西部，地處北緯31°03′—31°33′，東經(jīng)115°52′—116°32′之間，總面積2 045.6km2，總?cè)丝?6.6萬，轄16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、130個行政村。地勢由西南向東北逐漸傾斜，東、南、西三面山巒重疊，北部為丘陵，地勢較平坦。北亞熱帶溫濕季風(fēng)氣候，四季分明，無霜期長，年平均氣溫15℃，平均無霜期220d，年均降雨量1 391mm，多集中在5—9月。植物主要有針葉林、竹林、闊葉林、混交林、灌木林和灌草叢。土壤類型主要有水稻土、粗骨土、紫色土、潮土、黃棕壤、棕壤、石灰土和紅壤。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

采用空間分辨率為30m的安徽省霍山縣Landsat TM／ETM＋影像數(shù)據(jù)，時間為1994年9月14日、2000年10月3日、2006年10月9日和2011年10月10日，軌道號為122／038。數(shù)字高程模型（DEM）來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心（http：∥datamirror.csdb.cn）國 際 科 學(xué) 數(shù) 據(jù) 鏡 像 網(wǎng) 站 的SRTM DEM數(shù)據(jù)，空間分辨率為30m。土地利用數(shù)據(jù)由Landsat TM／ETM＋遙感影像通過選擇訓(xùn)練區(qū)、建立解譯標(biāo)志，采取人機交互判讀方式解譯得到。土壤類型數(shù)據(jù)來自l∶10萬霍山縣土壤圖，經(jīng)過數(shù)字化而得到。氣象氣候資料來自安徽省氣象局提供的1994—2011年降水和氣溫數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 像元二分模型 假設(shè)一個像元的信息S可以分為土壤與植被兩部分。即：

式中：Sv——綠色植被所產(chǎn)生的信息；Ss——土壤所產(chǎn)生的息。

在混合像元中植被所產(chǎn)生的信息Sv可以表示為：

式中：fc——像元的植被覆蓋度；Sveg——像元被植被全覆所產(chǎn)生的信息。

同理，混合像元中裸土或無植被覆蓋所產(chǎn)生的信息Ss可以表示為：

式中：Ssoil——像元被土壤覆蓋所產(chǎn)生的信息。

將公式（2）—（3）代入公式（1），可得計算植被覆蓋度的公式：

2.2.2 基于NDVI的植被覆蓋度估算 根據(jù)像元二分模型，單個像元的NDVI值是有植被覆蓋的NDVI與無植被覆蓋的NDVI的加權(quán)平均，公式（4）經(jīng)變換可得：

式中：NDVIsoil——裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值；NDVIveg——完全被植被覆蓋的區(qū)域的NDVI值。

參考霍山縣土地利用圖和土壤圖確定各類型的NDVIveg和NDVIsoil值，NDVIveg和 NDVIsoil分別為給定置信度的置信區(qū)間內(nèi)的最大值與最小值。對于土地利用類型的NDVI分布，對像元個數(shù)以逆序求和，生成逆序的累積像元個數(shù)，用累積像元個數(shù)除以總像元個數(shù)，得逆序累積概率分布。取置信度為0.5%，則在0.5%附近的NDVI值即為NDVImax。同理，利用土壤圖和NDVI分布，根據(jù)頻率統(tǒng)計分布，可以得到NDVImin。通過計算得出研究區(qū)有林地、灌木林地、疏林地、高覆蓋草地、中覆蓋草地、低覆蓋草地、水田、旱地的 NDVIveg分別為0.60，0.66，0.64，0.66，0.64，0.62，0.52和0.47；水稻土、粗骨土、紫色土、潮土、黃棕壤、棕壤、石灰土、紅壤的 NDVIsoil分別為0.17，0.13，0.11，0.13，0.15，0.10，－0.08 和－0.09。

利用ERDAS軟件的model模型中的Conditional語句制作各個NDVIveg與NDVIsoil的參數(shù)圖。將各個參數(shù)圖代入公式（5），計算所有影像的植被覆蓋度（fc），參考《土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)（SL190—2007）》，將研究區(qū)植被覆蓋度分成6級：裸地（15%以下）、低植被覆蓋度（15%～30%）、較低植被覆蓋度（30%～45%）、中植被覆蓋度（45%～60%）、較高植被覆蓋度（60%～75%）和高植被覆蓋度（75%以上），分別記為1，2，3，4，5和6。

2.2.3 元胞自動機與馬爾可夫鏈模型 元胞自動機（CA）模型可以表示為：

式中：S——元胞有限、離散的狀態(tài)集合；t，t＋1——不同時刻；n——元胞的鄰域；f——元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則。

馬爾可夫鏈（Markov）模型［12］可以表示為：

式中：St，St＋1——t，t＋1時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；Pij——狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，可表達為：

其中：1≤Pij＜1，且∑Pij＝1（i，j＝1，2，…，n）。

將Markov模型與CA模型結(jié)合，在植被覆蓋度柵格圖中，每個像元看作一個元胞，每個元胞的植被覆蓋度等級為元胞的狀態(tài)。在GIS軟件的支持下，利用轉(zhuǎn)換面積矩陣和條件概率圖進行運算，從而確定元胞狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，模擬未來植被覆蓋度的空間分布。

2.2.4 精度檢驗 為了定量評價利用TM／ETM＋數(shù)據(jù)反演植被覆蓋度的精度，以2011年10月的野外實測值與2011年遙感估算的植被覆蓋度值進行對比，相對誤差＝〔（遙感估算－實地測算）／實地測算）〕×100%，平均誤差＝相對誤差總和／N，N為實測數(shù)目。驗證結(jié)果詳見表1。表1可以看出，總體精度達到82.8%，說明基于NDVI的像元二分法估算植被覆蓋度能滿足區(qū)域尺度的植被覆蓋度調(diào)查要求。

3 結(jié)果分析

3.1 植被覆蓋度的空間分布特征

根據(jù)上面的計算公式并應(yīng)用GIS空間分析方法，繪制出1994，2000，2006和2011年4期植被覆蓋度空間分布圖（附圖1，2000和2006年略），并分別統(tǒng)計各個等級的分布面積（圖1）。

附圖1顯示，霍山縣植被覆蓋度總體分布特征是東北部植被覆蓋度較小，南部、西北部植被覆蓋度較大。尤其是與兒街鎮(zhèn)、衡山鎮(zhèn)和下符橋鎮(zhèn)的植被覆蓋度較小。17a來植被覆蓋度整體呈M形增長，其中在1994—2000年和2006—2011年植被得到明顯恢復(fù)和改善。

表1 研究區(qū)2011年植被覆蓋度估算檢驗表

圖1表明，1994年霍山縣裸地、低植被覆蓋度、較低植被覆蓋度、中度植被覆蓋度、較高植被覆蓋度和高植被覆蓋度的面積分別為105.85，92.61，174.64，82.32，671.26和918.92km2，分別占總面積的 5.17%，4.53%，8.54%，4.03%，32.81% 和44.92%。2000年霍山縣裸地、低植被覆蓋度、較低植被覆蓋度、中度植被覆蓋度、較高植被覆蓋度和高植被覆蓋度的面積分別為 69.57，21.88，55.94，129.52，368.76和1 399.93km2，分別占總面積的3.40%，1.07%，2.73%，6.33%，18.03%和68.44%。2006年霍山縣裸地、低植被覆蓋度、較低植被覆蓋度、中度植被覆蓋度、較高植被覆蓋度和高植被覆蓋度的 面 積 分 別 為 78.74，41.88，86.42，210.39，404.74和1 223.43km2，分別占總面積的3.85%，2.05%，4.22%，10.29%，19.78%和59.81%。2011年霍山縣裸地、低植被覆蓋度、較低植被覆蓋度、中度植被覆蓋度、較高植被覆蓋度和高植被覆蓋度的面積分別為 85.58，29.27，58.50，151.39，462.05 和1 258.81km2，分 別 占 總 面 積 的 4.18%，1.43%，2.86%，7.40%，2.59%和61.54%。

總體上看，高覆蓋度植被所占比重最大，其次是中高覆蓋度和中覆蓋度植被。3者所占全縣國土總面積比重均大于70%，說明霍山縣生態(tài)環(huán)境整體較好。

圖1 霍山縣植被覆蓋度的面積分布

3.2 植被覆蓋度的動態(tài)變化

利用ArcGIS軟件對4期植被覆蓋度圖進行計算，得到轉(zhuǎn)移矩陣（表2—4）。表2表明，1994—2000年高植被覆蓋度的面積增加了481.01km2，其中裸地、低植被覆蓋、中低植被覆蓋、中植被覆蓋、中高植被覆蓋轉(zhuǎn)化為高植被覆蓋的面積分別為17.46，26.40，70.75，40.69 和 452.13km2，說明霍山縣1994—2000年植被覆蓋度整體在提高。由表3可見，2000—2006年高植被覆蓋度的面積減少了176.5 km2，裸地面積增加了9.17km2，雖然有3.91km2裸地轉(zhuǎn)化為中低植被覆蓋；有4.78km2低植被覆蓋轉(zhuǎn)化為中植被覆蓋；有13.28km2中低植被覆蓋轉(zhuǎn)化為中植被覆蓋；有34.36km2中植被覆蓋轉(zhuǎn)化為中高植被覆蓋；有134.00km2中高植被覆蓋轉(zhuǎn)化為高植被覆蓋。但卻有236.74km2高植被覆蓋轉(zhuǎn)化為中高植被覆蓋。由此可見，2000—2006年期間霍山縣植被退化較嚴重，整體上植被覆蓋度在下降。表4表明，霍山縣2006—2011年中高、高植被覆蓋度的面積分別增加了57.31和35.4km2，同時裸地面積也增加了6.82km2，出現(xiàn)兩極分化的趨勢，但整體上植被覆蓋度在緩慢上升。可見在2006—2011年該地區(qū)的退耕還林等生態(tài)保護措施起了積極的作用，植被得到不同程度的恢復(fù)，生態(tài)環(huán)境有一定的改善，但局部仍有惡化的趨勢。

表2 霍山縣1994－2000年植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣 km2

表3 霍山縣2000－2006年植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣 km2

表4 霍山縣2006－2011年植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣 km2

1994—2011年的17a間，高植被覆蓋度的面積增加了339.91km2，中低植被覆蓋度、低植被覆蓋度、裸地的面積分別減少116.15，63.34和20.29km2。表明17a來霍山縣植被覆蓋狀況有明顯的上升趨勢。

3.3 植被覆蓋度分布格局預(yù)測

以霍山縣2011年植被覆蓋度格局為初始狀態(tài)，時間間隔為9a，應(yīng)用CA－Markov模型對2020年植被覆蓋度格局進行預(yù)測，元胞大小為30m×30m，預(yù)測結(jié)果如附圖2所示。

根據(jù)預(yù)測，到2020年霍山縣裸地、低植被覆蓋度、較低植被覆蓋度、中度植被覆蓋度、較高植被覆蓋度和高植被覆蓋度的面積分別為74.43，21.86，47.85，134.43，436.02和1 331.22km2。結(jié)果表明，2011—2020年植被覆蓋格局繼續(xù)保持1994—2011年的變化趨勢，表現(xiàn)為低覆蓋等級的植被面積減少，高覆蓋等級的植被面積增加?？傮w上看，研究區(qū)植被的覆蓋狀況趨于比較穩(wěn)定的變化。

3.4 植被覆蓋度的影響因子分析

3.4.1 氣候變化對植被覆蓋度的影響 氣候變化影響植被生境，進而影響其生長狀況，其中以氣溫和降水影響最為直接且存在一定的累積和滯后效應(yīng)［18］。近30a安徽省霍山縣氣候暖化趨勢明顯，年均溫氣候傾向率為0.32℃／10a，高于全國（0.26±0.034）℃／10a?；羯娇h位于濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，全年降水主要集中在5—9月，夏季植被覆蓋對降水和氣溫響應(yīng)存在一定的滯后期，這與許旭等［19］的研究結(jié)果一致。氣溫對NDVI影響大于降水。NDVI對氣溫和降水響應(yīng)亦存在空間差異，研究區(qū)東、南、西三面環(huán)山，北部為丘陵，地勢平坦。10月從東北向西南氣溫逐漸減小，而降水逐步增大。氣溫升高加大地表蒸發(fā)，加劇了土壤水分流失，對植被生存具有抑制作用，加之9—10月霍山縣降水充沛，溫度成為影響安徽省霍山縣夏季植被變化的主要因素。

3.4.2 自然災(zāi)害對植被覆蓋度的影響 自然災(zāi)害對區(qū)域植被覆蓋格局有重要的影響。霍山縣水土流失情況嚴重，據(jù)統(tǒng)計該縣水土流失面積達679km2，約占該縣總面積的42%，在大別山腹地地區(qū)，已退耕還林，植被得到了有效保護；但在低山丘陵區(qū)，因土層薄，土質(zhì)松軟，土壤持水能力低，人為活動強烈，水土流失嚴重，植被覆蓋度較低。同時研究區(qū)地形復(fù)雜，坡度大于25°的坡耕地面積達417km2，1994年霍山縣夏季發(fā)生強降水，誘發(fā)山體滑坡、崩落、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，對植被退化產(chǎn)生較大的影響，導(dǎo)致1994年高植被覆蓋度的面積較小，僅918.92km2。

3.4.3 人類活動對植被覆蓋度的影響 17a來安徽霍山縣植被覆蓋度整體呈M形增長，具有兩次明顯的恢復(fù)期。即第一次明顯改善期（1994—2000年）和第二次較明顯改善期（2006—2011年）。這與李雙雙等［20］的陜甘寧地區(qū)植被恢復(fù)具有階段性，整體呈S形增長的研究結(jié)果相似。人類活動作用十分明顯。1994—2000年霍山縣實行生態(tài)縣戰(zhàn)略，主要在北部的與兒街鎮(zhèn)、但家廟鎮(zhèn)、下符橋鎮(zhèn)、黑石渡鎮(zhèn)的低崗丘陵區(qū)大力開展小流域綜合治理，治理面積達9 750 hm2，通過積極的整治，控制了水土流失，恢復(fù)了植被，使得1994—2000年霍山縣高植被覆蓋度的面積增加了481.01km2。2000—2006年，隨著該縣城鎮(zhèn)開發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的加快，土地開發(fā)程度逐年加大，用地類型發(fā)生了深刻的變化，原有的農(nóng)田、坑塘、濕地等被工業(yè)用地和居住用地所取代，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地快速增加，道路、橋梁等基礎(chǔ)建設(shè)亦占用部分農(nóng)用地以及各類開發(fā)區(qū)的相繼成立并建設(shè)，破壞了原有的生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致高植被覆蓋度的面積減少了176.5km2，裸地面積增加了9.17km2。2006—2011年國家“退耕還林還草”政策的實施，特別是2007年退耕還林工作重點由增加森林面積、恢復(fù)生態(tài)逐步轉(zhuǎn)向完善退耕還林政策，有效解決好退耕農(nóng)戶的長遠利益和生計問題。通過“成片造林、補植補造”使植被質(zhì)量得到提升，使得霍山縣中高覆蓋度、高覆蓋度的面積分別增加了57.31和35.4km2，但增幅不大且逐步趨于平穩(wěn)。綜上所述，造成上述植被覆蓋度變化的主要驅(qū)動因素為自然因素、人為因素以及自然災(zāi)害［21］。

4 結(jié)論

（1）在充分考慮區(qū)域土壤類型、土地利用方式等對NDVI的影響的基礎(chǔ)上，基于像元二分模型估算植被覆蓋度，得到較為理想的分類結(jié)果。

（2）從空間上看，霍山縣植被覆蓋度總體分布特征表現(xiàn)為東北部植被覆蓋度較小，南部、西北部較大。從時間上看，17a來霍山縣植被覆蓋度呈M形增長，整體呈緩慢上升趨勢。

（3）應(yīng)用CA—Markov模型對2020年植被覆蓋度空間分布格局進行預(yù)測，結(jié)果表明2020年低覆蓋等級的植被面積在減少，高覆蓋等級的植被面積在增加?？傮w上看，研究區(qū)植被的覆蓋狀況趨于比較穩(wěn)定的變化。

（4）霍山縣植被覆蓋度的變化是由氣候變化和人類活動共同作用的結(jié)果。隨著城鎮(zhèn)化水平的提高，土地利用方式的改變，人類經(jīng)濟活動的影響會越來越明顯。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，防治水土流失將是研究區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)的重點。

［1］ Anatoly A G，Yoram J K，Robert S，et al.Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction［J］.Remote Sensing of Environment，2002，80（1）：76－87.

［2］ 李苗苗，吳炳方，顏長珍，等.密云水庫上游植被覆蓋度的遙感估算［J］.資源科學(xué)，2004，26（4）：157－164.

［3］ Prince S D.A model of regional primary production for use with coarse resolution satellite data［J］.International Journal of Remote Sensing，1991，12（6）：1313－1330.

［4］ 甘春英，王兮之，李保生，等.連江流域近18年來植被覆蓋度變化分析［J］.地理科學(xué)，2011，31（8）：1019－1024.

［5］ 張飛，塔西甫拉提·特依拜，丁建麗.等.新疆典型鹽漬區(qū)植被覆蓋度遙感動態(tài)監(jiān)測：以渭干河—庫車河三角洲綠洲為例［J］.林業(yè)科學(xué)，2011，47（7）：121－125.

［6］ Carlson T N，Ripley D A.On the relation between NDVI，fractional vegetation cover，and leaf area index［J］.Remote Sensing of Environment，1997，62（3）：241－252.

［7］ 張云霞，李曉兵，陳云浩.草地植被蓋度的多尺度遙感與實測量方法綜述［J］.地球科學(xué)進展，2003，18（1）：85－93.

［8］ 于秀娟，燕琴，劉正軍.三江源區(qū)植被覆蓋度的定量估算與動態(tài)變化研究［J］.長江流域資源與環(huán)境，2013，22（1）：66－74.

［9］ 章文波，符素華，劉寶元.目估法測量植被覆蓋度的精度分析［J］.北京師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2001，37（3）：402－408.

［10］ Leprieur C，Kerr Y H，Mastorehio S，et al.Monitoring vegetation cover across semi－arid regions，comparison of remote observations from various scales［J］.International Journal of Remote Sensing，2001，21（2）：281－300.

［11］ 張寶慶，吳普特，趙西寧.近30a黃土高原植被覆蓋時空演變監(jiān)測與分析［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2011，27（4）：287－293.

［12］ 瑪麗艷姑麗·阿西穆，塔西甫拉提·特依拜，買買提·沙吾提，等.基于Markov模型的植被覆蓋動態(tài)變化預(yù)測研究［J］.水土保持研究，2013，20（1）：121－125.

［13］ 雷璇，楊波，蔣衛(wèi)國，等.東洞庭濕地植被格局變化及其影響因素［J］.地理研究，2012，31（3）：461－470.

［14］ 江洪，汪小欽，陳星.一種以FCD模型從SPOT影像提取植被覆蓋率的方法［J］.地球信息科學(xué)，2005，7（4）：113－116.

［15］ 陳晉，陳云浩，何春陽，等.基于土地覆蓋分類的植被覆蓋率估算亞像元模型與應(yīng)用［J］.遙感學(xué)報，2001，5（6）：416－422.

［16］ 高志海，李增元，魏懷東，等.基于遙感的民勤綠洲植被覆蓋變化定量監(jiān)測［J］.地理研究，2012，31（3）：461－470.

［17］ 馬娜，胡云鋒，莊大方，等.基于遙感和像元二分模型的內(nèi)蒙古正藍旗植被覆蓋度格局和動態(tài)變化［J］.地理科學(xué)，2012，32（2）：251－256.

［18］ 穆少杰，李建龍，陳奕兆，等.2001—2010年內(nèi)蒙古植被覆蓋度時空變化特征［J］.地理學(xué)報，2012，67（9）：1255－1268.

［19］ 許旭，李曉兵，梁涵瑋，等.內(nèi)蒙古溫帶草原區(qū)植被蓋度變化及其與氣象因子的關(guān)系［J］.生態(tài)學(xué)報，2010，30（14）：3733－3743.

［20］ 李雙雙，延軍平，萬佳.近10年陜甘寧黃土高原區(qū)植被覆蓋時空變化特征［J］.地理學(xué)報，2012，67（7）：960－970.

［21］ 王強，張勃，戴聲佩，等.三北防護林工程區(qū)植被覆蓋變化與影響因子分析［J］.中國環(huán)境科學(xué)，2012，32（7）：1302－1308.