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        基于環(huán)境星數(shù)據(jù)的長(zhǎng)株潭植被覆蓋度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        2016-11-11 07:43:07趙建蘋秦建新
        關(guān)鍵詞:覆蓋度反演植被

        趙建蘋, 秦建新, 肖 凡

        (湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410081)

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        基于環(huán)境星數(shù)據(jù)的長(zhǎng)株潭植被覆蓋度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        趙建蘋,秦建新*,肖凡

        (湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410081)

        利用2010年10月與2015年10月兩個(gè)不同時(shí)相的環(huán)境星CCD數(shù)據(jù),以長(zhǎng)沙市、株洲市、湘潭市為核心的長(zhǎng)株潭城市群作為研究區(qū)域,采用像元二分模型對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)的植被覆蓋情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,通過(guò)建立轉(zhuǎn)移矩陣分析該區(qū)的植被退化或改善情況,并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差的數(shù)值分析NDVI的變化情況.利用HJ1B/IRS特有的熱紅外數(shù)據(jù)反演地表溫度,分析不同植被覆蓋度下與溫度分布的關(guān)系,為長(zhǎng)株潭地區(qū)生態(tài)文明城市的建設(shè)提供參考.圖7,表2,參10.

        植被覆蓋度;環(huán)境星;NDVI;標(biāo)準(zhǔn)偏差;地表溫度

        植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover,F(xiàn)VC),通常指植物在單位面積內(nèi)地上部分(包括葉、莖、枝)在地面上的垂直投影面積占該區(qū)總面積的百分比,用來(lái)反映植物的生長(zhǎng)狀況[1].通常采用地面觀測(cè)和遙感估算的方法計(jì)算.對(duì)于研究小范圍區(qū)域時(shí)實(shí)地觀測(cè)法具有較高準(zhǔn)確度,完全可以滿足要求;針對(duì)大尺度區(qū)域時(shí)傳統(tǒng)測(cè)量方法受人力物力條件限制不再滿足要求.遙感技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,為植被覆蓋度的測(cè)量提供了新的方向.

        中空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)種類最多,應(yīng)用范圍也最廣,被頻繁用于植被覆蓋度的總體觀測(cè)[2].中空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)如Landsat、SPOT等數(shù)據(jù)被普遍使用.如文獻(xiàn)[3]等基于MODIS數(shù)據(jù)通過(guò)多種植被指數(shù)對(duì)干旱區(qū)植被覆蓋度進(jìn)行反演,對(duì)塔里木河下游輸水后的生態(tài)狀況有了進(jìn)一步認(rèn)識(shí).而環(huán)境星數(shù)據(jù)具有重訪周期短,空間分辨率較高,且容易獲取等優(yōu)勢(shì)逐漸進(jìn)入大眾視野.文獻(xiàn)[4]等人利用CCD數(shù)據(jù)對(duì)黃海海域滸苔分布與移動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),對(duì)于環(huán)境保護(hù)工作的開展起到了重要作用.本文選用環(huán)境星數(shù)據(jù),運(yùn)用像元二分模型估算了長(zhǎng)株潭地區(qū)的植被覆蓋度.

        1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

        1.1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

        長(zhǎng)株潭城市群位于湖南省中東部,地域范圍東經(jīng)111°53′-114°15′,北緯26°03′-28°41′,包括長(zhǎng)沙、株洲、湘潭三市,面積約2.8×104km2,如圖1所示.三市沿湘江呈“品”字形分布.近年來(lái)隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大,兩兩相距不足20 km.屬亞熱帶季風(fēng)氣候.由于深居盆地內(nèi)部,距海較遠(yuǎn),受冬夏季風(fēng)轉(zhuǎn)換,地勢(shì)向北傾斜等因素作用,氣候溫和,四季分明[5].

        研究數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心長(zhǎng)株潭地區(qū)2010年10月的HJ1B-CCD2與2015年10月的HJ1A-CCD2以及HJ1B/IRS遙感影像數(shù)據(jù),CCD數(shù)據(jù)包含四個(gè)波段信息,分辨率為30 m,IRS即紅外相機(jī)前三個(gè)波段為近紅外波段,第四波段為熱紅外波段,地理投影坐標(biāo)為WGS-84[6].通過(guò)提取兩期影像的NDVI,利用像元二分法得到對(duì)應(yīng)的植被覆蓋度.

        圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Sketch map of the study area

        1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

        針對(duì)下載的CCD影像數(shù)據(jù),包含波段為Geotiff的文件,并且提供元數(shù)據(jù)說(shuō)明(.XML),其中涉及波段信息、定標(biāo)參數(shù)、成像時(shí)間等.由于使用的是二級(jí)影像數(shù)據(jù)需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)處理操作.主要涉及遙感影像圖像定標(biāo)、大氣校正、研究區(qū)裁剪等流程.我們經(jīng)常用到的是依照定標(biāo)參數(shù)利用Band Math工具手動(dòng)定標(biāo),然后進(jìn)行圖層合并.這里使用數(shù)據(jù)預(yù)處理補(bǔ)丁,可直接讀取CCD數(shù)據(jù)的.XML文件,并提供圖層合并功能,輸出結(jié)果為一個(gè)包含4個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)柵格文件.在中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心官網(wǎng)找到環(huán)境星數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的波譜響應(yīng)函數(shù),導(dǎo)入Sli格式的文件中,制作波譜響應(yīng)函數(shù)的波譜曲線格式,在后期大氣校正操作時(shí)處理需要.最后根據(jù)數(shù)據(jù)需求裁剪所需要的研究區(qū)影像數(shù)據(jù).

        2 研究方法

        2.1轉(zhuǎn)移矩陣

        公式表示計(jì)算一個(gè)時(shí)期到另外一個(gè)時(shí)期像元所屬的植被覆蓋度類型發(fā)生變化的比例[7],

        (1)

        式中,i、j分別對(duì)應(yīng)矩陣的行與列,Sij表示i對(duì)應(yīng)的植被利用面積轉(zhuǎn)變?yōu)閖的比例,Si則代表在上一時(shí)期的初始面積,P表示從i行到j(luò)列像元所屬植被覆蓋度類型發(fā)生變化的比例[8].

        2.2標(biāo)準(zhǔn)偏差

        (2)

        2.3植被覆蓋度遙感監(jiān)測(cè)模型建立

        利用像元二分模型建立植被覆蓋度,即一個(gè)像元的NDVI分為兩部分:由植被覆蓋與無(wú)植被覆蓋的NDVI[10].對(duì)于一個(gè)由土壤與植被兩部分構(gòu)成的混合像元,像元中有植被覆蓋的面積比例假定為該像元的植被覆蓋度f(wàn)C,則1-fC即為由土壤覆蓋部分的面積比例.設(shè)全由植被所覆蓋的純像元,所得的遙感信息為Sveg,而由土壤所覆蓋的純像元,所得的遙感信息為Ssoil.即:

        NDVI=fC·NDVIveg+(1-fC)NDVIsoil

        (3)

        公式變換(3)可得:

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

        (4)

        3 結(jié)果與分析

        3.1NDVI年際變化分析

        通過(guò)計(jì)算NDVI得到如圖2所示的NDVI年際變化曲線,自10年到15年間整體植被狀況達(dá)到改善,峰值右偏,同時(shí)峰值附近NDVI的頻數(shù)降低,NDVI分布比較平緩.可以通過(guò)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的大小對(duì)NDVI的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè).一般來(lái)說(shuō),標(biāo)準(zhǔn)差越大表示偏離均值的程度越大,標(biāo)準(zhǔn)差越小表示該范圍內(nèi)趨于穩(wěn)定.通過(guò)計(jì)算得到2010年的Stdev=0.1830,2015年Stdev=0.2016.總體來(lái)看,15年植被變化幅度出現(xiàn)明顯增長(zhǎng).

        圖2 歸一化植被指數(shù)(NDVI)年際變化曲線Fig.2 Normalized difference vegetation index (NDVI)Interannual variation curve

        根據(jù)研究區(qū)兩期影像的NDVI得到如圖3所示的NDVI年際變化情況,發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)株潭地區(qū)總體植被覆蓋同比10年明顯增加,其中45.8%的區(qū)域植被覆蓋增加,13.5%的區(qū)域植被顯著增加,22%的區(qū)域植被覆蓋降低,主要集中在湘江沿岸,0.1%的區(qū)域植被覆蓋出現(xiàn)大幅度的減少,一方面與研究時(shí)段有關(guān),另一方面江邊娛樂設(shè)施的建設(shè)以及污染加劇水生植被大規(guī)模死亡也占據(jù)較大比重.長(zhǎng)株潭地區(qū)總體植被覆蓋呈增加趨勢(shì),說(shuō)明該時(shí)間段內(nèi)綠化狀況得到很大程度的推廣.

        圖3 2010年10月-2015年10月NDVI變化趨勢(shì)Fig.3 Variation trend of Normalized difference vegetation index (NDVI) in the years of October 2010 to October 2015

        3.2植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化

        由于衛(wèi)星觀測(cè)角度以及土壤、濕度等自然原因影響下NDVIveg與 NDVIsoil數(shù)值不是恒定不變的,理想狀態(tài)的NDVI值分別為0、1.因此現(xiàn)實(shí)條件下,需要根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)原理選擇適當(dāng)?shù)闹眯艆^(qū)間,這里以[0.5%,99.5%]為置信區(qū)間,2010年數(shù)據(jù)NDVIMIN=0.037 ,NDVIMAX=0.876 ,2015年數(shù)據(jù)NDVIMIN= 0.052,NDVIMAX= 0.7893.在NDVIMIN與NDVIMAX之間的值劃分等級(jí)以便于對(duì)比兩個(gè)年份的植被差異,本文以0%~25%、25%~50%、50%~75%、75%~100%劃分為低、中低、中、高覆蓋率四個(gè)等級(jí),代入公式(4)得到如下結(jié)果.如圖4、圖5所示,分別為2010年10月與2015年10月植被覆蓋度分級(jí)情況.

        圖4 2010年10月植被覆蓋度分級(jí)圖    圖5 2015年10月植被覆蓋度分級(jí)圖Fig.4 Classification of vegetation Coverage in October 2010   Fig.5 Classification of vegetation Coverage in October 2015

        由2010年與2015年的植被覆蓋度分級(jí)圖可知湘江沿岸地帶植被覆蓋情況破壞嚴(yán)重,亟待改善.該區(qū)域處在長(zhǎng)株潭核心地帶,居民區(qū)的大規(guī)模擴(kuò)張及城市建設(shè)占用大量土地,森林資源被人為破壞嚴(yán)重.建設(shè)用地占用大量土地,整個(gè)居民區(qū)大規(guī)模擴(kuò)張,森林資源被破壞等人為因素突出.而長(zhǎng)沙東北部以及株洲南部地區(qū)屬于植被密集型區(qū)域.

        依據(jù)圖像分級(jí)情況,統(tǒng)計(jì)出每一級(jí)別所占比重,由表1中數(shù)據(jù)可知,2010年到2015年間長(zhǎng)株潭總體植被覆蓋呈上升趨勢(shì),由0.617上升到0.677.其中中低覆蓋區(qū)域植被覆蓋度明顯提高.

        表1 植被覆蓋度分級(jí)比(單位:%)

        3.3植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣

        通過(guò)構(gòu)建轉(zhuǎn)移矩陣的方式計(jì)算一個(gè)時(shí)期到另外一個(gè)時(shí)期像元代表的植被覆蓋類型發(fā)生變化的比例.由表2可以計(jì)算出發(fā)生變化的植被約為56.39%.說(shuō)明這段時(shí)間變化較為明顯.從低覆蓋區(qū)向中低覆蓋區(qū)轉(zhuǎn)變的比例比較突出,為10.25%,說(shuō)明自2010年起低覆蓋區(qū)植被狀況得到改善,同時(shí)中覆蓋區(qū)向低、中低、高覆蓋區(qū)轉(zhuǎn)移量分別為7.01%、9.73%、3.04%,其它覆蓋區(qū)轉(zhuǎn)移量不是很明顯.

        表2 長(zhǎng)株潭植被覆蓋轉(zhuǎn)移矩陣(單位:%)

        3.4溫度因素對(duì)植被覆蓋度影響分析

        溫度是影響植被覆蓋度變化的一個(gè)重要因素.環(huán)境星數(shù)據(jù)的熱紅外波段在反演地表溫度方面以其周期短、覆蓋范圍廣具有重要優(yōu)勢(shì).采用輻射傳輸法對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)地表溫度進(jìn)行反演得到兩個(gè)年份的長(zhǎng)株潭地表溫度分布圖,如圖6、圖7.以下為兩個(gè)不同年份的溫度分級(jí)圖,長(zhǎng)株潭溫度變化差值在15K~22K附近,溫度分級(jí)情況明顯.可以發(fā)現(xiàn)溫度分布與植被覆蓋度狀況有著明顯的相關(guān)關(guān)系,高溫區(qū)域主要集中在湘江沿岸以及長(zhǎng)株潭中部地區(qū),顯然這些地帶植被覆蓋情況明顯偏低,同時(shí)通過(guò)對(duì)比NDVI年際變化情況發(fā)現(xiàn)該區(qū)植被也出現(xiàn)了一定程度的退化.長(zhǎng)株潭東部以及南部地區(qū)溫度一直維持在280K附近,與該區(qū)的高覆蓋植被有著直接關(guān)系.

        圖6 2010年10月溫度分級(jí)圖   圖7 2015年10月溫度分級(jí)圖Fig.6 Temperature classification in October 2010   Fig.7 Temperature classification in October 2015

        4 結(jié) 論

        選用環(huán)境星數(shù)據(jù),利用像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度.首先根據(jù)NDVI值將該區(qū)域劃分為四個(gè)等級(jí),低覆蓋區(qū)、中低覆蓋區(qū)植被狀況得到改善,NDVI平均值明顯提高說(shuō)明該區(qū)域整體植被覆蓋狀況得到改善;其次,通過(guò)構(gòu)建轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)對(duì)比兩個(gè)時(shí)間段四個(gè)等級(jí)的轉(zhuǎn)變情況,得出該短時(shí)間內(nèi)植被轉(zhuǎn)移比重約為56.39%,變化比較明顯;再次,通過(guò)構(gòu)建NDVI年際變化情況,對(duì)比兩年的標(biāo)準(zhǔn)偏差,發(fā)現(xiàn)自2010到2015年間植被變動(dòng)幅度較大;最后,通過(guò)借助HJ1B/IRS反演地表溫度對(duì)植被覆蓋度與地表溫度進(jìn)行相關(guān)分析,得出植被覆蓋度較高區(qū)域溫度相對(duì)偏低.

        本文僅選取了2010年和2015 年兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn),研究時(shí)段內(nèi)部更精細(xì)變化過(guò)程尚不清楚,僅僅分析了10月的變化情況,不同季節(jié)的變動(dòng)情況沒有考慮在內(nèi).同時(shí),在進(jìn)行地表溫度反演時(shí)沒有將地形因素考慮在內(nèi).未來(lái)在數(shù)據(jù)可得的情況下,可對(duì)研究區(qū)開展更長(zhǎng)時(shí)段更精細(xì)時(shí)間尺度的植被覆蓋度進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化深入監(jiān)測(cè)與分析.

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        Biography:Zhao Jian-ping,female,born in 1992,master,Geographic information system applications.

        Dynamic monitoring of Vegetation Fractional Cover in Changsha Zhuzhou-Xiangtan Area Based on CCD date

        ZHAO Jian-ping,QIN Jian-xin,XIAO Fan

        (College of Resources and Environmental Science,Hunan Normal University,Changsha 410081,China)

        The environmental satellite CCD data in October 2010 and October 2015 were used to make dynamic analysis of the vegetation fractional cover in Changsha,Zhuzhou and Xiangtan as the core study region by using the pixel dichotomy model. To provide a reference by establishing a transition matrix about the condition of the vegetion which means degradation or improvement. Meanwhile,basing on the changes in standard deviation to analysis the NDVI . Using HJ1B / IRS thermal infrared data to retrieve the land surface temperature(LST) which can analysis the correlation between LST and Vegetation Fractional Cover in order to promote the construction of ecological civilization in ChangSha、ZhuZhou and XiangTan.7figs.,2refs.,10refs.

        Vegetation Fractional Cover;satellite CCD;NDVI; Standard Deviation;land surface temperature

        2016-08-11

        趙建蘋(1992- ),女,山東濱州人,碩士,研究方向:地理信息系統(tǒng)應(yīng)用.

        ,E-mail:qjxzxd@sina.com.

        2095-7300(2016)03-017-06

        Q948

        A

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