高桂勝　楊斌　王磊

摘 要：針對(duì)高分一號(hào)WFV傳感器的參數(shù)特點(diǎn)，選取歸一化植被指數(shù)（NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）和土壤調(diào)整植被指數(shù)（SAVI）3種植被指數(shù)，采用不同時(shí)期的數(shù)據(jù)對(duì)四川省茂縣地區(qū)進(jìn)行植被信息提取，計(jì)算分析不同植被指數(shù)提取植被信息的差異性。結(jié)果表明：高分一號(hào)數(shù)據(jù)提取的NDVI植被效果最好，其中2013年分類總精度為94.55%，Kappa系數(shù)為0.88；2015年分類總精度為90.47%，Kappa系數(shù)為0.85。根據(jù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析表明：在高原山區(qū)地形環(huán)境下，利用植被指數(shù)提取植被信息，高分一號(hào)衛(wèi)星采用NDVI比較合適。

關(guān)鍵詞：植被指數(shù)；高分一號(hào)；差異性

中圖分類號(hào)：Q948.15+6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170332016

引言

植被信息是生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域中重要的組成因子，在氣候、水文和生化循環(huán)中起著重要的作用，也是反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要標(biāo)志。因此，對(duì)植被分布及其時(shí)空演化規(guī)律的研究一直是各國(guó)政府和科研機(jī)構(gòu)的關(guān)注熱點(diǎn)[1]。遙感技術(shù)是植被生態(tài)調(diào)查的重要手段，相比常規(guī)的調(diào)查方法，遙感具有感測(cè)范圍大、獲取速度快、花費(fèi)成本低、干擾因素少等優(yōu)點(diǎn)，利用遙感技術(shù)進(jìn)行植被信息提取可以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、生物多樣性保護(hù)及農(nóng)業(yè)、林業(yè)等相關(guān)部門提供數(shù)據(jù)支持和信息服務(wù)[2，3]。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

茂縣位于四川省西北部，地勢(shì)西北高、東南低。所處經(jīng)緯度為E10256'～ 10410'，N3125'～ 3216'，岷江、涪江上游貫穿其間，東西全程116.62km，南北橫跨93.73km，所轄面積3903.28km2。地形表現(xiàn)主要為高山溝谷，平均海拔約2000m，相對(duì)高度1500～2500m。截至2012年，茂縣國(guó)土總面積3903.28km2，其中耕地占2.61%，林地占67.5%，草地21.6%，森林覆蓋率為31.3%。

1.2 數(shù)據(jù)源簡(jiǎn)介

高分一號(hào)衛(wèi)星于2013年4月 26日在酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，搭載2臺(tái)2m全色/8m多光譜PMS相機(jī)，4臺(tái)16m分辨率多光譜WFV相機(jī)。衛(wèi)星側(cè)擺條件下重訪周期4d，其中2/8m分辨率PMS相機(jī)覆蓋周期需要41d，而16m分辨率多光譜WFV相機(jī)覆蓋周期4d，幅寬800km [4]。由于高分一號(hào)影像數(shù)據(jù)可免費(fèi)獲取，因此在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用前景廣泛。

2 植被信息提取

2.1 植被指數(shù)選取

利用植被指數(shù)來(lái)反演植被信息是一種廣泛應(yīng)用的方法，結(jié)合前人研究成果和研究區(qū)植被分布特點(diǎn)選用3種植被指數(shù)，分別是：歸一化植被指數(shù)（NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）、和土壤調(diào)整植被指數(shù)（SAVI）。

對(duì)各植被指數(shù)影像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲得它們的直方圖和相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)，然后在直方圖上通過目視判讀和人工調(diào)試獲得最佳閾值。對(duì)各植被增強(qiáng)影像進(jìn)行閾值分割提取，獲得植被信息的二值影像。其中，植被像元賦值為1，非植被像元賦值為0。研究區(qū)植被提取的二值影像如圖1和圖2所示。

3 結(jié)果分析

對(duì)所提取的植被信息做進(jìn)一步精度驗(yàn)證。將同期的SPOT 2.5m全色影像與多光譜影像進(jìn)行融合，獲得的2.5m彩色融合影像作為參考影像進(jìn)行精度驗(yàn)證。應(yīng)用隨機(jī)采樣法，在研究區(qū)選取200～300個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)，建立各指數(shù)影像的混淆矩陣，獲取3種不同植被指數(shù)植被提取的總精度和Kappa系數(shù)。

從表2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，高分一號(hào)的總體精度都在80%以上，提取效果理想。其中高分一號(hào)數(shù)據(jù)，2013年5種植被指數(shù)的提取精度依次為NDVI>SAVI>EVI，2015年5種植被指數(shù)的提取精度依次為NDVI >EVI> SAVI，分析原因是茂縣地處川西高原，加上實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)獲取時(shí)間是12月份，植被覆蓋度不高，植被指數(shù)未達(dá)到飽和值，所以NDVI的提取效果最好。綜合研究對(duì)比得出，高原山區(qū)地形環(huán)境下利用5種植被指數(shù)提取植被信息，高分一號(hào)數(shù)據(jù)的提取精度差別較大，高分一號(hào)數(shù)據(jù)提取精度2013年NDVI比EVI高5.37%，2015年NDVI比SAVI高8.65%。

4 結(jié)論

針對(duì)茂縣地區(qū)，利用5種植被指數(shù)進(jìn)行植被信息提取，高分一號(hào)采用NDVI的提取效果最好，分類總精度分別為94.55%（2013年數(shù)據(jù)）、90.47%（2015年數(shù)據(jù)），對(duì)應(yīng)的Kappa系數(shù)分別為0.88、0.85。

植被指數(shù)作為一種簡(jiǎn)單實(shí)用的植被信息提取方法，在茂縣地區(qū)的提取精度較高，因此適用于茂縣地區(qū)的植被信息提取。但是提取時(shí)分割閾值的選取是個(gè)難題，其置信度選擇不夠明確，人工干擾較大。在下一步的研究中將結(jié)合地理地形、影像采集時(shí)間等背景信息，充分考慮區(qū)域地形、采集時(shí)間等背景因子對(duì)植被指數(shù)的影響，以此提高植被提取的精度。

參考文獻(xiàn)

[1]賈海峰， 劉雪華. 環(huán)境遙感原理與應(yīng)用[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2006：169-181.

[2]王文杰， 蔣衛(wèi)國(guó)， 王維， 侯鵬. 環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)與應(yīng)用[M]. 北京：中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社，2011：163-173.

[3]Jensen，J.R.Remote Sensing of the Environment： An Earth Resource Perspective[M].2E， Prentice Hall， 2011：355-400.

[4]陸春玲，王瑞，尹歡. “高分一號(hào)”衛(wèi)星遙感成像特性[J]. 航天返回與遙感， 2014， 35（4）：67-73.

作者簡(jiǎn)介：高桂勝（1979-），男，西南科技大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院在讀研究生，研究方向?yàn)檫b感技術(shù)與應(yīng)用；楊斌（1979-），男，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事遙感科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用。