戢帥

摘要： 以隨岳高速公路某段為例，探討了利用遙感技術(shù)來動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)植被變化的方法。該方法使用了兩種遙感數(shù)據(jù)源，首先對(duì)1996年的Landsat TM影像進(jìn)行幾何校正,并將2009 年的GeoEye-1圖像與其配準(zhǔn)。先從1996年Landsat TM圖像中提取植被指數(shù),再對(duì)1996年的植被指數(shù)圖進(jìn)行非監(jiān)督分類,得到植被分布圖。對(duì)2009年的GeoEye-1進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸悾玫?009年的植被分布圖。最后,對(duì)1996年和2009年的植被分布結(jié)構(gòu)圖應(yīng)用ARCVIEW進(jìn)行疊合分析,求出植被的變化。

關(guān)鍵詞 ：動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，植被，隨岳高速，面向?qū)ο?/p>

中圖分類號(hào)：Q948.15+2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

Dynamic monitoring of vegetation by using two remotely sensed data

Ji Shuai

Abstract : Sui-Yue Expressway to a certain example, to explore the use of remote sensing to monitor vegetation changes the dynamic method. This method uses two kinds of remote sensing data source, first in 1996, Landsat TM images for geometric correction, and in 2009 its GeoEye-1 image registration. Start with the 1996 Landsat TM images to extract the vegetation index, and then the vegetation index map in 1996 for non-supervised classification, vegetation maps obtained. In 2009 the GeoEye-1 object-oriented classification, get maps of vegetation in 2009.Finally, in 1996 and 2009 application ARCVIEW vegetation distribution for composite structure analysis, find the vegetation changes .

Key words : Dynamic monitoring, vegetation, with high mountain, object-oriented

1引言

隨著人類的發(fā)展，越來越多的植被受到破壞，導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境的惡化以及全球性的環(huán)境變化。 如水土流失的加重、土壤的退化、大氣二氧化碳的增加以及生物多樣性減少等.植被的保護(hù)和恢復(fù)具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的植被監(jiān)測(cè)方法主要靠人工實(shí)地采樣，不僅周期長(zhǎng)，受到氣候的影響，而且監(jiān)測(cè)的精度不高，難以滿足相關(guān)部門的需求。

隨著遙感衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展,為植被的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了先進(jìn)的技術(shù)手段。衛(wèi)星遙感具有覆蓋范圍大，能重復(fù)對(duì)地進(jìn)行觀測(cè),并且成本較低，這就使得它廣泛用于環(huán)境的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中。植被覆蓋的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)其方法有先分類后比較、 先比較后分類以及變化信息的直接提取檢測(cè)。分類方法有目視判讀分類和計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別分類。計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別分類有面向?qū)ο蠓诸惡蛡鹘y(tǒng)分類方法。本文以隨岳高速公路某段為例，探討了一種直接提取植被動(dòng)態(tài)變化信息的方法。

2研究區(qū)域概況

選取隨岳高速公路某段，地理位置介于34°1′30″～34°1′40″, E113°4′7″～118°4′40″之間，區(qū)域春夏暖氣流交替頻繁,夏秋晴熱少雨, 植被發(fā)育較好,生物資源豐富。氣候溫暖濕潤(rùn), 多年平均氣溫16.4 ℃，植被尤為茂盛，如圖1所示：

圖1

3植被動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)遙感原理

遙感圖像全面真實(shí)地記錄了地表植被與環(huán)境的信息，通過對(duì)影像的色調(diào)、色彩和幾何形狀的分析，可判讀植被特征、類型和分布狀況。利用多波段、多時(shí)相的遙感圖像信息，并結(jié)合其他資料信息，應(yīng)用遙感和地理信息技術(shù)，可揭示植被的動(dòng)態(tài)變化。

3.1變化監(jiān)測(cè)方法

變化檢測(cè)就是從不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)中,定量的分析和確定地表變化的特征與過程。由多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)分析地表變化過程需要進(jìn)行一系列的圖像處理工作，包括數(shù)據(jù)選擇、幾何配準(zhǔn)處理、歸一化、圖層疊加、變化檢測(cè)分析及應(yīng)用等。如圖2所示：

圖2

3.1.1數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理

選取該地區(qū)1996年TM和2009年GeoEye-1的影像，影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括圖像的輻射校正和幾何校正兩大部分。輻射校正在拿到數(shù)據(jù)前已經(jīng)糾正過了。幾何糾正采用GDP 的方法，把圖像糾正到統(tǒng)一的坐標(biāo)系，以使地理信息系統(tǒng)中來自不同遙感器的圖像和地圖能方便地進(jìn)行不同層之間的操作運(yùn)算和分析。

3.1.2獲取植被分布圖

3.1.2.1 計(jì)算1996年遙感圖像的NDVI

在植被遙感中,NDVI 應(yīng)用最為廣泛其定義為:

NDVI =(TM4 - TM3) / (TM4 + TM3)

筆者認(rèn)為增大圖像的對(duì)比度故把ERADS求出的歸一化植被指數(shù)，進(jìn)一步將其歸一化到0～255之間，其算法如下:

NDVIn = 255 ×(NDVIo - NDVImin}/(NDVImax - NDVImin)

其中:NDVImax、NDVImin 表示NDVI 中的最大值和最小值。利用上式，對(duì)1996年遙感圖像進(jìn)行計(jì)算其對(duì)應(yīng)的NDVIn，并生成對(duì)應(yīng)的植被指數(shù)圖像。在圖像上,森林植被由于灰度值較高,而在圖像上表現(xiàn)出較亮的色調(diào)。水體、道路、居民地和裸地的值較低，因而表現(xiàn)出較暗的色調(diào)。運(yùn)用圖像分割技術(shù)(即密度分割)，應(yīng)用ARCVIEW中的圖像分析( ImgaeAnalyis) 功能對(duì)1996年NDVIn圖像的進(jìn)行分類。

3.1.2.2 對(duì)2009年圖像的植被提取

由于GeoEye-1數(shù)據(jù)的分辨率較高，可采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄌ崛≈脖?，之后通過目視判讀將某些類歸為植被。

3.1.3圖像疊合分析

獲得的兩種植被分布圖后，利用地理信息系統(tǒng)軟件Arc/Info將1996年和2009年的植被分布結(jié)構(gòu)圖做疊加，以求得2009年與1996年相比植被的變化。

3.1.4植被變化分析

通過比較疊加圖層，可以了解植被的變化區(qū)域情況，并且通過Arc/Info系統(tǒng)可以分別計(jì)算出2009年和1996年植被的覆蓋面積，兩者的差值即為植被的改變量。

4結(jié)語

本文所論述的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)植被資源變化特征的提取，在短時(shí)間內(nèi)可完成大面積范圍內(nèi)植被資源的變化監(jiān)測(cè)，能夠減少大量的野外調(diào)查工作量和室內(nèi)圖形勾繪的工作量,實(shí)現(xiàn)圖形的自動(dòng)系列生成，滿足植被資源宏觀控制的需要，具有實(shí)時(shí)、高效的

特點(diǎn)。不足之處在于分類方法上，不能夠保證分類的精度，不過隨著高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)展，影像的分辨率越來越高，植被的監(jiān)測(cè)也會(huì)更加的高效。

參 考 文 獻(xiàn)

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