摘 要：在植被遙感監(jiān)測領域，植被指數(shù)被普遍運用于植物生長狀況及植被覆蓋的研究，其與植被覆蓋度有著密切的聯(lián)系。文章選取攀枝花地區(qū)MODIS遙感影像作為信息源，對歸一化植被指數(shù)、比值植被指數(shù)與植被覆蓋度間的關系進行研究。結(jié)果表明：基于MODIS數(shù)據(jù)提取的植被指數(shù)與植被覆蓋度之間存在較強的相關性，且相關系數(shù)大小與植被指數(shù)類型和選取的擬合函數(shù)類型有關。各植被指數(shù)同植被覆蓋度間相關性最高的是歸一化植被指數(shù)，選用相同植被指數(shù)情況下，指數(shù)曲線擬合的相關系數(shù)最大。

關鍵詞：MODIS圖像；植被指數(shù)；植被覆蓋度；植被指數(shù)與植被覆蓋度相關系數(shù)

植被覆蓋度是一個重要的生態(tài)氣候參數(shù)，能為環(huán)境和氣候變化研究提供重要的基礎數(shù)據(jù)，對它的研究具有十分重要的意義[1]。利用遙感圖像提取植被指數(shù)進而估算出植被覆蓋度信息是較為簡便有效的做法。目前大多數(shù)學者都致力于研究植被指數(shù)的提取方法以及植被覆蓋度的提取算法，少數(shù)研究者對植被覆蓋度與植被指數(shù)的相關性進行研究[2]。文章選取MODIS圖像作為研究數(shù)據(jù)，采用不同的植被指數(shù)，結(jié)合不同的曲線模型對植被覆蓋度與植被指數(shù)的相關性進行探討，從而為植被覆蓋度的估算選擇最佳植被指數(shù)，也為準確估算植被覆蓋度供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省西南部，行政區(qū)劃隸屬于攀枝花市，范圍為102°20′E-102°45′E、26°30′N-26°45′N。研究區(qū)位于金沙江和雅礱江的交匯地帶，屬南亞熱帶亞濕潤氣候類型，降雨量少，生物種類繁多。區(qū)域內(nèi)植被主要以熱帶及亞熱帶落葉大喬木，常綠針葉林為主。

2 數(shù)據(jù)源簡介

本次研究使用的數(shù)據(jù)是由美國國家宇航局（NASA）EOS數(shù)據(jù)中心提供的MODIS數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取時間為2005年7月23日。該數(shù)據(jù)是由搭載于EOS/Terra衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀（MODIS）獲取的，其分辨率為250m。包括Blue、Red、NIR、MIR四個波段和經(jīng)過后期處理的分辨率為250m的歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)、增強型植被指數(shù)。適合應用于植被指數(shù)的提取以及植被覆蓋度的研究。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)預處理

根據(jù)實驗要求對研究區(qū)域的MODIS數(shù)據(jù)進行預處理，主要有數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、設置投影參數(shù)、幾何校正及輻射校正等。該處理利用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT（Modis Reprojection Tool）軟件完成。

3.2 植被指數(shù)獲取

綜合考慮研究區(qū)自然地理特征，選取歸一化植被指數(shù)和比值植被指數(shù)進行研究。歸一化植被指數(shù)（NDVI）計算公式為：NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）；比值植被指數(shù)（RVI）計算公式：RVI=R/NIR。其中NIR為近紅外波段反射率；R為紅光波段反射率。利用遙感圖像專業(yè)處理軟件ENVI5.1對經(jīng)預處理后的MODIS圖像提取植被指數(shù)。

3.3 植被覆蓋度反演

區(qū)域植被覆蓋度信息可由實地測量和利用遙感圖像進行反演估算兩種方法獲取。其中，遙感估算法分為植被指數(shù)法和混合像元分解法，本次研究中采用植被指數(shù)法估算研究區(qū)植被覆蓋度。在眾多植被指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)被廣泛運用于植被生長狀況的監(jiān)測，其與植被覆蓋度具有很好的相關關系，可用于植被覆蓋度的反演。采用ERDAS的Model Maker模塊對已求出的歸一化植被指數(shù)代入計算，反演出研究區(qū)地表植被覆蓋度。由計算結(jié)果可見，MODIS遙感影像的植被覆蓋度主要分布在0.1-1之間，該區(qū)植被覆蓋度較大。

3.4 植被指數(shù)與植被覆蓋度相關性

在matlab7.1軟件平臺下，分別對兩種植被指數(shù)圖像及植被覆蓋度圖像進行等間隔采樣。研究時，由于植被覆蓋度與不同的植被指數(shù)的關系不同，所以建立植被覆蓋度估算模型時應采取不同曲線類型進行擬合。選擇擬合曲線有：直線（y=ax+b）、拋物線（y=ax2+bx+c）、冪函數(shù)（y=axb）和指數(shù)曲線1（y=aexp（bx））、指數(shù)曲線2（（y=aexp（bx）+cexp（bx））。分別計算出每種曲線下的相關程度及擬合效果指標（如相關系數(shù)、均方根誤差）。如圖1-圖2

曲線圖（圖1、圖2）中，橫坐標為曲線函數(shù)類型，由數(shù)字1-5分別表示直線、拋物線、冪函數(shù)、指數(shù)曲線1和指數(shù)曲線2。由曲線圖可得到如下結(jié)論：（1）對于MODIS數(shù)據(jù)，兩種植被指數(shù)與植被覆蓋度的相關系數(shù)都達到很高，其中歸一化植被指數(shù)相關系數(shù)最大。（2）植被覆蓋度與植被指數(shù)的非線性相關因選擇模式不同有很大的差異，指數(shù)曲線2的相關系數(shù)最大，拋物線次之，指數(shù)曲線1的相關系數(shù)最小。

4 結(jié)束語

文章選取攀枝花地區(qū)為研究區(qū)，通過對該區(qū)MODIS圖像的處理，獲得了該地區(qū)的比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI），再根據(jù)植被指數(shù)反演植被覆蓋度。然后，在matlab7.1軟件平臺下，選擇直線、二次曲線、冪函數(shù)曲線、指數(shù)曲線等幾種曲線類型來擬合植被指數(shù)與植被覆蓋度之間的關系，得出結(jié)論：不同植被指數(shù)類型與植被覆蓋度相關性不同，NDVI與植被覆蓋度相關性最大；植被覆蓋度與各種植被指數(shù)的相關性因選擇曲線類型不同有很大差異，采用二次曲線擬合時相關系數(shù)最大，而使用冪函數(shù)曲線擬合的相關系數(shù)最小。

參考文獻

[1]章文波，路炳軍，石偉.植被覆蓋度的照相測量及其自動計算[J].水土保持通報，2009，29（2）：39-42.

[2]徐爽，沈潤平，楊曉月.利用不同植被指數(shù)估算植被覆蓋度的比較研究[J].國土資源遙感，2012（4）：95-99.

作者簡介：何霜（1990-），女，四川南充人，碩士研究生，主要研究方向：遙感地學及應用。