薛　倩,牟鳳云,涂植鳳

(重慶交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，重慶 400074)

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毛烏素沙地植被覆蓋度遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測
——以內(nèi)蒙古烏審旗為例

薛倩,牟鳳云,涂植鳳

(重慶交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，重慶 400074)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快，干旱區(qū)荒漠化等土地退化問題日益嚴(yán)重。本文以毛烏素沙漠腹地烏審旗為研究對(duì)象，基于2000年、2007年和2014年的Landsat遙感影像，采用植被指數(shù)和像元二分模型研究烏審旗的植被覆蓋度及動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)其變化的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行初步分析。結(jié)果表明，烏審旗地區(qū)在2000年植被覆蓋度極低，86.54%區(qū)域植被覆蓋度僅為20%以內(nèi)；2007年開始，該地區(qū)整體植被覆蓋度有所增加，18.82%區(qū)域植被覆蓋度達(dá)到20%～40%；2014年，植被覆蓋度有了顯著提高，72.37%區(qū)域已達(dá)到植被覆蓋度20%～40%；根據(jù)研究烏審旗植被覆蓋度明顯增加的主要影響因素是政策推動(dòng)作用。

毛烏素；遙感影像；植被覆蓋度；像元二分模型；驅(qū)動(dòng)力

荒漠化是當(dāng)前人類所面臨的主要生態(tài)挑戰(zhàn)。毛烏素沙地是中國沙漠化研究的熱點(diǎn)地區(qū)之一，已被列為嚴(yán)重沙漠化地區(qū)。隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，原本生長在毛烏素沙地上的各種植被遭到不同程度的破壞。植被覆蓋度在很多研究中用以評(píng)估一個(gè)地區(qū)生態(tài)環(huán)境變化。

本文利用多時(shí)相的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，基于植被指數(shù)和像元二分模型提取毛烏素沙地長時(shí)序的植被覆蓋度，進(jìn)而研究植被覆蓋度的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，并分析其變化驅(qū)動(dòng)因子。

一、研究區(qū)概況及研究方法

(一)研究區(qū)概況

本文以烏審旗為研究區(qū)域。烏審旗隸屬于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市，地理空間上在內(nèi)蒙古自治區(qū)最南端，地處毛烏素沙漠的腹地[1]。整個(gè)烏審旗東西相距104km，南北間相距194km，該地區(qū)經(jīng)緯度范圍為108°17′36″E -109°40′22″E，37°38′54″N-39°23′50″N，轄區(qū)總面積11645km2[2]。

(二)研究方法

1.遙感圖像選擇與預(yù)處理

本文選取烏審旗2000年、2007年和2014年三期Landsat影像，每一期影像包含條帶號(hào)分別為127～33，128～33和128～34三期影像，三年影像總共9景，獲取時(shí)間為每年的6～8月，因?yàn)榇藭r(shí)植被覆蓋度最大，且獲取影像的研究區(qū)無云覆蓋。分辨率為30米，利用 ENVI軟件對(duì)三期影像分別進(jìn)行影像預(yù)處理，包含輻射校正、幾何校正、鑲嵌、剪裁等基本影像處理工作。

2.植被指數(shù)選取

植被指數(shù)的研究通常是選用對(duì)綠色植物強(qiáng)吸收的可見光紅波段和對(duì)綠色植物高反射的近紅外波段來進(jìn)行分析，通過紅和近紅外波段的比值或線性組合來實(shí)現(xiàn)對(duì)植被信息狀態(tài)的表達(dá)[3]。按照它的發(fā)展歷史，有學(xué)者將其分為三種[4]：第一種植被指數(shù)，是按照元數(shù)據(jù)的波段的線性組合，也可以是原始波段之間的商，比值植被指數(shù)RVI就屬于該類型。但這種植被指數(shù)缺點(diǎn)明顯，沒有考慮外界如大氣、土壤等因素對(duì)其結(jié)果的影響。第二種植被指數(shù)有NDVI、PVI等，這種植被指數(shù)克服了第一種植被指數(shù)的缺點(diǎn)，考慮了外界因素的影響，且在物理、數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)基礎(chǔ)上不斷演化完善。相較于前兩種，第三種植被指數(shù)有特殊的用途，專門應(yīng)用于熱紅外遙感和高光譜遙感，如DVI。

因?yàn)橥饨绛h(huán)境的影響往往不可忽略，所以歸一化植被指數(shù)在應(yīng)用上更為廣泛。

歸一化植被指數(shù)(NDVI)是指利用近紅外波段與紅光波段之差與他們之和相比，也可由比值植被指數(shù)非線性歸一化處理得來[5]。公式為:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

其中，NIR為近紅外波段，R為紅波段。

3.像元分解模型

像元分解模型是假設(shè)圖像中每個(gè)像元是由多種遙感傳感器所觀測到的地物信息綜合組成，通過這些遙感信息，建立像元分解模型,植被覆蓋度便可由此計(jì)算[4]。目前主要應(yīng)用于植被覆蓋度研究的模型多種多樣，包括隨機(jī)幾何模型、模糊分析模型以及概率模型等[6]。

fc=( NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

二、結(jié)果與分析

(一)歸一化植被指數(shù)計(jì)算及分析

利用公式(1)在ENVI中進(jìn)行烏審旗2000年、2007年、2014年三年NDVI值的計(jì)算。計(jì)算結(jié)果顯示，NDVI的取值范圍在[-1,1]，當(dāng)NDVI=0時(shí)，表示該地區(qū)沒有植被覆蓋；而當(dāng)NDVI﹤0時(shí)，表示該地區(qū)地表為水或云區(qū)域；而NDVI>0時(shí)，表示該區(qū)域地表有植被存在，且地表植被覆蓋度和NDVI值呈現(xiàn)正相關(guān)。

表1　三年影像特殊NDVI值

根據(jù)表1，依據(jù)最大NDVI值，可以看出植被覆蓋度的最大值在減少，但是通過這三年的平均NDVI值反映，隨著時(shí)間的推移，烏審旗的植被覆蓋度一直在增加，2014年較2000年NDVI平均值增加了2倍多。從表1中可以看出2014年的NDVI值標(biāo)準(zhǔn)差只有2000年和2007年的一半，結(jié)合平均NDVI值，表明，2000—2014年期間，烏審旗的植被覆蓋度有所增加。

(二)像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度

1.NDVIsoil與 NDVIveg參數(shù)的取值

根據(jù)像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度，最關(guān)鍵的問題是處理NDVIsoil和NDVIveg選取問題。對(duì)大部分裸地表面，在理論上NDVIsoil應(yīng)近似于零，然而因?yàn)榈乇頋穸?、土壤類型、顏色及粗糙程度等多種因素影響，NDVIsoil取值一般在[-0.1,0.2][8]。NDVIveg的取值也會(huì)因情況不同而不同。NDVI值可直接利用軟件計(jì)算得到。

通過公式的轉(zhuǎn)換，將NDVIsoil與 NDVIveg的確定可以換成fcmax、fcmin、NDVImax和NDVImin參數(shù)的確定。公式中fcmax與fcmin為研究區(qū)域所有像元中植被覆蓋度的最大和最小值，環(huán)境不同其取值會(huì)有所不同。根據(jù)具體情況，fcmax與fcmin的不同取值可以分為：

(1)fcmax≈100%，fcmin≈0%時(shí)，NDVIsoil=NDVImin，NDVIveg=NDVImax。

(2)當(dāng)fcmax與fcmin不能近似取100%與 0%時(shí)，若此時(shí)有外業(yè)的實(shí)測值，則采用實(shí)測值。若沒有實(shí)測數(shù)據(jù)，則需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和查閱參考文獻(xiàn)，確定fcmax和fcmin，但對(duì)精度會(huì)產(chǎn)生影響。

2.具體NDVIsoil和NDVIveg的取值

因?yàn)楸疚膶?shí)驗(yàn)區(qū)選擇為烏審旗，地處毛烏素沙漠腹地，處于較為干旱地區(qū)，fcmax與fcmin不能近似得取100%與 0%，且無法實(shí)地考察烏審旗地區(qū)的植被覆蓋度，所以采取參考文獻(xiàn)與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方法來確定參數(shù)。在ENVI軟件中利用密度分割和圖像顏色紋理等特征來確定參數(shù)取值(見表2)。

表2　三年NDVIsoil和NDVIveg取值

根據(jù)公式(2)進(jìn)行植被覆蓋度計(jì)算。

(三)植被覆蓋度結(jié)果分析

將得到的植被覆蓋度分為5個(gè)級(jí)別：1級(jí)，稀少植被覆蓋度，為0%～20%；2級(jí)，較低植被覆蓋度，為20%～40%；3級(jí)，中等植被覆蓋度，為40%～60%；4級(jí)，較高植被覆蓋度，為 60%～80%；5級(jí)，高植被覆蓋度，為80%～100%。利用GIS軟件計(jì)算出各級(jí)植被覆蓋度面積及所占比例(見表3)。

表3　植被覆蓋度分級(jí)面積及比例

由表3可知，2000年烏審旗有86.54%的面積的植被覆蓋度在1級(jí)，即0%～20%，只有2.54%的面積達(dá)到了中等植被覆蓋度，即40%以上；2007年這種現(xiàn)象有所好轉(zhuǎn)，稀少植被覆蓋度的面積所占比例下降到77.4%，而中等及以上植被覆蓋度所占面積達(dá)到3.78%；2014年，1級(jí)植被覆蓋度面積明顯的減少，只占24.02%，而2級(jí)植被覆蓋度面積，即植被覆蓋度在20%～40%之間的面積達(dá)到72.37%，但是，中等植被覆蓋度面積并未有明顯提高，為3.62%。從整體上看，烏審旗植被覆蓋度在第二個(gè)階段有了明顯的提高，即 在2007—2014年期間，大部分區(qū)域植被覆蓋度從1級(jí)(稀少植被覆蓋度)提高到2級(jí)(較低植被覆蓋度)，說明在2007—2014年間，烏審旗在植被覆蓋方面做出了大量的努力，整體提高了全旗的植被種植率，特別是對(duì)于植被稀少的地方，加大了植被的種植量，但是中等以上植被覆蓋度的面積增幅還是較低。

根據(jù)植被覆蓋度等級(jí)劃分，利用Arcgis軟件做出2000年、2007年、2014年三期的植被覆蓋分級(jí)專題圖。

由圖得出，2000年烏審旗植被覆蓋度整體很低，以1級(jí)稀少植被覆蓋度(0%～20%)為主，只有少量區(qū)域植被覆蓋度在2級(jí)及以上(20%以上)?？梢?，烏審旗在2000年整體環(huán)境較為惡劣，植被覆蓋程度低，且高植被覆蓋區(qū)在空間上呈現(xiàn)分散性。在2007年，植被覆蓋度有了小幅度提高，2級(jí)較低植被覆蓋度(20%～40%)區(qū)域有了顯著增加，但整體上，增加區(qū)域還是較少。從空間上看，相比2000年，在烏審旗的東北部、東南方向植被覆蓋度在2007年都有顯著提高。在2014年，整體顏色加深，即表示整體植被覆蓋度顯著提高?？梢?，烏審旗2014年主要植被覆蓋度等級(jí)為3級(jí)(中等植被覆蓋度)。從空間上看，在烏審旗大部分區(qū)域植被覆蓋度呈現(xiàn)較為均勻的狀態(tài)，但是西北部部分區(qū)域植被覆蓋度較低，同樣從側(cè)面反映出在2007—2014年間，烏審旗在植被覆蓋度保護(hù)和提升方面做出了很大的努力，且效果較為顯著。但從總體上看，烏審旗地區(qū)這三年基本都沒有較高及高植被覆蓋度區(qū)域，證明烏審旗地區(qū)的環(huán)境雖然在逐漸變好，但是離高度植被覆蓋還有一定的距離。

三、影響因素分析

(一)自然因素

烏審旗屬于典型的溫帶大陸性季風(fēng)氣候，該地區(qū)年平均溫度只有6.8℃，據(jù)統(tǒng)計(jì)全年日照時(shí)長2800～3000小時(shí)，年降水總量僅為350～400毫米，但年蒸發(fā)量卻高達(dá)2200～2800毫米。該地區(qū)風(fēng)沙大，風(fēng)力資源豐富，年平均風(fēng)速為3.4米/秒，無霜期達(dá)到113～156天[10]。根據(jù)烏審旗的年降水量與年蒸發(fā)量可以看出，其年蒸發(fā)量是年降水量的6～7倍之多，很明顯這種降水條件對(duì)于烏審旗的植被的生長存在很大的限制作用。且烏審旗的日照時(shí)間較長，全年可達(dá)2800～3000小時(shí)，同樣導(dǎo)致地處毛烏素沙漠腹地的烏審旗荒漠化治理的難度加大，荒漠化加劇，植被在此處生長，對(duì)于自身耐旱性要求較高，導(dǎo)致植被覆蓋度增長緩慢。

(二)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素

對(duì)于烏審旗來說，惡劣的自然環(huán)境是其植被覆蓋度變化的外部原因，而人為因素則是其內(nèi)因，也是對(duì)其變化造成影響的主要原因。

1.人口因素

人口對(duì)于一個(gè)地區(qū)的影響不容小覷。人口因子對(duì)植被覆蓋度變化的作用主要表現(xiàn)在由于人口的增加或減少對(duì)土地和自然資源需求的變化上。人口不斷增加，是當(dāng)前難以提高植被覆蓋度的主要癥結(jié)所在，人口壓力與自然條件的惡劣導(dǎo)致的人地矛盾尤為突出。

根據(jù)烏審旗歷年國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，在2000年，總?cè)丝?6,873人；在2007年，總?cè)丝?03,066人，比2006年增長2,075人；在2014年，按戶籍人口劃分，年末總?cè)丝跒?10,523人，比上年增長817人。可見，烏審旗人口在不斷增長，這就意味著，人口的增長對(duì)于城鎮(zhèn)建設(shè)用地的需求量在不斷增長，導(dǎo)致人均所需的耕地面積不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致烏審旗的土地利用結(jié)構(gòu)逐年發(fā)生變化。

2.國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展

經(jīng)濟(jì)因素是自然資源、政策和科技等因素綜合作用的結(jié)果，它通過供求關(guān)系形成目前土地利用格局[11]。

根據(jù)烏審旗各年國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)(http:∥www.wsq.gov.cn/)，統(tǒng)計(jì)烏審旗地區(qū)2003—2014年地區(qū)生產(chǎn)總值(見圖1)。

圖1　2003—2014年烏審旗地區(qū)生產(chǎn)總值

根據(jù)圖1，可以看出烏審旗地區(qū)在2007年后生產(chǎn)總值增長速度有所加快，這與該地區(qū)在2007年后重視生態(tài)保護(hù)，且全區(qū)經(jīng)濟(jì)不再單純依靠農(nóng)業(yè)而發(fā)展沙漠旅游相關(guān)。從整體來看，2003—2014年，烏審旗地區(qū)生產(chǎn)總值從13.64億元增長到403.52億元，發(fā)展態(tài)勢很好，說明其發(fā)展前景可觀。因此，生產(chǎn)總值與一個(gè)地區(qū)對(duì)于生態(tài)環(huán)境的態(tài)度是息息相關(guān)的，不能一味的向大自然索取資源，而要好好保護(hù)我們棲息的環(huán)境。

3.政策因素

1978年國家開展了三北防護(hù)林工程建設(shè)，該項(xiàng)目預(yù)計(jì)2050年完成。73年的建設(shè)期分為三個(gè)階段，共計(jì)八期工程，共534萬公頃造林綠化面積[12]。在保持該區(qū)域原有的綠化面積的基礎(chǔ)上，采取多種措施，使系統(tǒng)處于穩(wěn)定的大型防護(hù)林體系，森林覆蓋率在三北地區(qū)由5.05%增加到14.95%，降低荒漠化對(duì)土壤侵蝕帶來的危害，使生態(tài)環(huán)境與生活條件有所提高[13]。烏審旗根據(jù)自己的環(huán)境條件及經(jīng)濟(jì)狀況，具體問題具體分析，結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況實(shí)施“三北”五期工程，先后出臺(tái)了一系列提高其植被覆蓋度的政策措施，實(shí)施了多個(gè)工程。

2000—2007年間影響烏審旗最大的政策因素就是加快經(jīng)濟(jì)建設(shè)，導(dǎo)致大量的土地轉(zhuǎn)變?yōu)楦睾统擎?zhèn)建設(shè)用地。因?yàn)榭萍嘉幕拗?，人們的?jīng)濟(jì)來源主要依靠耕地，所以2007年之前，烏審旗生產(chǎn)總值較低，且增長緩慢；2007年之后，三北防護(hù)林工程的建設(shè)和當(dāng)?shù)卣畬?duì)于生態(tài)環(huán)境的重視，一些環(huán)保企業(yè)進(jìn)駐烏審旗地區(qū)，使得當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境開始有所改善，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不再單純依靠農(nóng)業(yè)，而是向第二和第三產(chǎn)業(yè)方向轉(zhuǎn)變。由此可見，政策對(duì)于烏審旗地區(qū)的植被覆蓋度的變化影響很大。

四、結(jié)語

本文以烏審旗地區(qū)為研究區(qū)域，基于2000年、2007年和2014年這三期的遙感數(shù)據(jù)，利用植被指數(shù)法和像元分解模型對(duì)研究區(qū)域這三年的植被覆蓋度變化進(jìn)行研究，進(jìn)而分析影響烏審旗植被覆蓋度變化的驅(qū)動(dòng)因子。

(1)烏審旗植被覆蓋度的時(shí)空變化特征為：整體植被覆蓋度不高，基本沒有較高和高植被覆蓋度區(qū)域，中等植被覆蓋度區(qū)域也很少，說明烏審旗的生態(tài)條件相對(duì)較為惡劣；2007年以后，烏審旗植被覆蓋度有了顯著提升，至2014年，已有72.37%的研究區(qū)域植被覆蓋度達(dá)到20%～40%。

(2)從驅(qū)動(dòng)因子分析，對(duì)烏審旗植被覆蓋度影響較大的是其政策因素。烏審旗地區(qū)在2007年后對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)意識(shí)加強(qiáng)以及對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致其生產(chǎn)總值快速增長，植被覆蓋度也隨之升高。自然因素對(duì)烏審旗植被覆蓋度變化的影響是內(nèi)因，社會(huì)環(huán)境因素是外因且為主要原因。

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[責(zé)任編輯劉江南]

2016-03-16

重慶市前沿與應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目“基于氣候變化情景影響的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究”(cstc2014jcyjA00043)；重慶市南岸區(qū)科技公關(guān)項(xiàng)目“基于遙感數(shù)據(jù)耦合DEA方法的長江經(jīng)濟(jì)帶縣域耕地利用效率研究”；重慶交通大學(xué)研究生教育創(chuàng)新項(xiàng)目“基于面向?qū)ο蟮亩喑叨壬絽^(qū)農(nóng)村土地覆蓋信息提取研究”(20160104)

薛倩(1993-)，女，新疆烏魯木齊人，碩士研究生，研究方向：國土資源與3S技術(shù)。

K909

A

1008-6390(2016)04-0169-05