張永，楊自輝，郭樹江，王強(qiáng)強(qiáng)，詹科杰，張劍揮，魏懷東

(1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，甘肅 蘭州730070；2.甘肅民勤荒漠草地生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站，甘肅 民勤733300)

綠洲防護(hù)帶(農(nóng)田防護(hù)林，防風(fēng)固沙林)固定沙丘、防止流沙向綠洲蔓延、消減沙塵暴發(fā)展，是保護(hù)綠洲的生態(tài)屏障。因此，綠洲防護(hù)帶植被的動態(tài)監(jiān)測與評價，是探討綠洲生態(tài)安全的重要手段，傳統(tǒng)的監(jiān)測，主要通過人工實(shí)地考察，建立定量觀測樣地調(diào)查等，不適合較大范圍定量監(jiān)測。近幾年，隨著國內(nèi)外爭相發(fā)射資源衛(wèi)星，如國產(chǎn)高分系列，資源衛(wèi)星系列，歐洲航空局哨兵衛(wèi)星系列，利用衛(wèi)片和航拍進(jìn)行荒漠化動態(tài)監(jiān)測成為首選的方法之一。

植被覆蓋度(fractional vegetation cover，F(xiàn)VC)是指植被冠層的垂直投影面積占區(qū)域總面積的百分比,是描述防護(hù)帶(包括天然林和人工林)長勢與密度的重要指標(biāo)。目前通過衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行植被覆蓋度的研究，主要從數(shù)據(jù)源的選擇、計算指數(shù)的選取、變化成因3個方面開展。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源主要是中低分辨率數(shù)據(jù)，如Modis、Landsat系列數(shù)據(jù)[1-2]。近幾年，隨著高分?jǐn)?shù)據(jù)[3]存量的增加，以及小型無人機(jī)[4]的快速發(fā)展，高分辨率數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源成為熱點(diǎn)。此外，利用ASD光譜儀，野外實(shí)測獲取光合、非光合植被、裸土、陰影的端元光譜信息，使用線性光譜模型計算覆蓋度[5]。計算指數(shù)的選擇關(guān)系到覆蓋度估算的精度。因此，基于NDVI[6](normalized difference vegetation index)歸一化植被指數(shù)、EVI[7](enhanced vegetation index)增強(qiáng)型植被指數(shù)、TAVI[8](terrain adjust vegetation index)地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)等基于像元二分模型[9-10]計算植被覆蓋度被廣泛采用。

土地利用變化遙感監(jiān)測，能夠定量反演研究區(qū)各土地利用類型在時間和空間上的動態(tài)變化。利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行土地類型分類，其精度成為關(guān)鍵。目前，主要從分類數(shù)據(jù)源、分類方法和分類器選擇等方面提高分類質(zhì)量。對于大尺度區(qū)域來說Modis、Landsat[11]成為首選數(shù)據(jù)。中小尺度區(qū)域利用高分?jǐn)?shù)據(jù)、無人機(jī)航片[12]比較適合。基于CART決策樹[13-15]、面向?qū)ο蠓诸惙椒╗16]、支持向量機(jī)法[17]等分類器可以提高分類精度。此外,利用紋理和地形[18]、歷史土地利用數(shù)據(jù)[19]作為輔助，也成為分類過程中的重要參考指標(biāo)。

本研究以民勤綠洲區(qū)及綠洲邊緣防風(fēng)固沙林為研究對象，通過植被覆蓋度和基于CART自動決策樹分類技術(shù)組合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用分類，開展防護(hù)林帶監(jiān)測與評價，探討民勤綠洲防護(hù)帶植被變化趨勢，為綠洲防護(hù)帶建設(shè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

民勤綠洲位于甘肅河西走廊東段，是石羊河延伸到沙漠腹地出現(xiàn)的非地帶性景觀，是指石羊河下游紅崖山水庫以下沖積成的狹長而平坦的綠洲帶。甘肅民勤縣東西北三面被巴丹吉林和騰格里沙漠包圍，近九成面積為荒漠化土地，是中國重要的沙塵暴策源地之一。民勤綠洲像插入沙漠中的楔子，阻擋兩大沙漠的合攏。20世紀(jì)50年代，民勤綠洲邊緣(這里指主要受西北風(fēng)危害的綠洲西北邊緣一線)地下水位為1～3 m，主要植被為紅柳(Tamarixramosissima)，俗稱柴灣，植被生長旺盛，綠洲有石羊河多條水系的地表徑流滋潤，生態(tài)環(huán)境良好。1958年建紅崖山水庫，流域終端湖青土湖來水?dāng)嗔鳌６?，隨著流域農(nóng)業(yè)發(fā)展，耕地面積逐步擴(kuò)大，地表徑流不能滿足流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求，綠洲內(nèi)來水逐漸減少，靠打井提灌滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，地下水位逐漸下降,時至今日，地下水位下降至25 m左右，植被無法利用，造成衰敗死亡。在這個過程中，為了綠洲不受風(fēng)沙危害，20世紀(jì)60年代，開始不間斷在民勤綠洲邊緣大面積治沙造林，2007年石羊河流域重點(diǎn)治理工程實(shí)施，促進(jìn)綠洲防護(hù)帶建設(shè)進(jìn)展，幾十年的防護(hù)帶建設(shè)，綠洲植被如何變化，需要有一個量化的說明。本研究主要探討該區(qū)20年來植被變化。研究區(qū)范圍是結(jié)合衛(wèi)星遙感圖，通過綠洲外圍分布的固沙林實(shí)地調(diào)查生長狀況，包括植被的蓋度、密度等來確定，見圖1。

圖1 民勤綠洲與固沙林區(qū)Fig.1 Minqin oasis and sand-fixing forest

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

Landsat TM數(shù)據(jù)分辨率為30 m，這種數(shù)據(jù)對于中尺度區(qū)域開展遙感定量監(jiān)測，具有成本低，處理周期短，效率高等優(yōu)點(diǎn)。因此，本研究選擇1996、2006和2016年Landsat TM、OLI影像。云覆蓋均小于10%，成像質(zhì)量較好，時間范圍為7月末至8月初，每期3景。由于選用的數(shù)據(jù)屬于未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，因此，先對9景數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正和大氣校正，并采用二次多項(xiàng)式進(jìn)行幾何校正，將校正誤差控制在一個像元以內(nèi)。

選用12景2016年8 m多光譜、2 m全色高分1號數(shù)據(jù)，時間范圍在6-9月，通過大氣校正、正射校正等處理最后融合為2 m多光譜影像。對比兩種分辨率下計算結(jié)果的誤差大小。所有數(shù)據(jù)經(jīng)過鑲嵌和裁剪處理，獲得研究區(qū)影像。

1.3 研究方法

1.3.1植被覆蓋度的計算 在原有沙地、裸地的基礎(chǔ)上栽植人工固沙林，以及在低覆蓋度土地栽植固沙林恢復(fù)植被，在衛(wèi)星遙感圖上表現(xiàn)為植被覆蓋度的增加。因此利用遙感影像反演植被覆蓋度，監(jiān)測和評價綠洲防護(hù)帶的植被變化。本研究采用基于NDVI的像元二分模型[9]計算植被覆蓋度。計算公式為：

(1)

式中：fc為植被覆蓋度，NDVI是通過計算得到的3期研究區(qū)NDVI實(shí)際值，NDVIveg和NDVIsoil分別對應(yīng)研究區(qū)范圍內(nèi)純植被的NDVI值和土壤的NDVI值。根據(jù)研究區(qū)NDVI值的分布范圍，以置信度5%分別獲取3期NDVI上下閾值，作為NDVIveg和NDVIsoil。最后利用Arcgis中的重分類工具，結(jié)合民勤綠洲植被類型實(shí)際分布和荒漠化地區(qū)土地利用類型劃分方法，將植被覆蓋度劃分為5級(包括低植被覆蓋度0～5%、中低植被覆蓋度5%～15%、中等植被覆蓋度15%～30%、中高植被覆蓋度30%～60%、高植被覆蓋度60%以上)。此種分類方法，較為精確的反映干旱荒漠地區(qū)各覆蓋度類型空間分布和面積變化。

1.3.2基于CART決策樹分類與面積變化統(tǒng)計 CART決策樹分類技術(shù)，是通過對測試變量和目標(biāo)變量構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的循環(huán)二分形成二叉樹形式的決策樹結(jié)構(gòu)[20]。本研究結(jié)合野外實(shí)測數(shù)據(jù)選取訓(xùn)練樣本和多源數(shù)據(jù)，基于ENVI 5.3的CART計算工具，對民勤綠洲進(jìn)行土地利用類型分類。并對分類后結(jié)果進(jìn)行面積統(tǒng)計，最后建立3期影像各地物類型面積轉(zhuǎn)移矩陣。多源數(shù)據(jù)[14]相應(yīng)計算公式為：

圖2 1996年植被覆蓋分布Fig.2 Vegetation cover distribution in 1996

圖3 2006年植被覆蓋分布Fig.3 Vegetation cover distribution in 2006

圖4 2016年植被覆蓋分布Fig.4 Vegetation cover distribution in 2016

(2)

(3)

(4)

式中：NDVI為歸一化植被指數(shù)；NDWI為歸一化差異水體指數(shù)(normalized difference water index)；NDBI為歸一化裸露指數(shù)(normalized difference bare index)。bandgreen和bandswir1、bandnir、bandred分別對應(yīng)TM影像中的綠波段、中紅外波段、近紅外波段和紅波段。NDVI可以消除地形和大氣的影響，對植被信息較為敏感。NDWI可以較好地消除土壤和植被背景的影響，從而突出水體信息；NDBI可以有效地分辨裸地信息。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同覆蓋度類型的空間分布與面積變化

根據(jù)植被覆蓋度計算方法，利用Arcgis進(jìn)行密度分割和制圖，獲得3期植被覆蓋度圖(圖2～4)。

根據(jù)3期植被覆蓋度圖，利用Arcgis重分類工具，對各覆蓋度類型的面積計算統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果見表1。

根據(jù)圖2和表1可以看出：1996年民勤綠洲防護(hù)帶的低覆蓋度植被主要分布在綠洲外圍，占總面積的50.57%。中低覆蓋度植被主要分布在中部、西南部地區(qū)，占總面積的25.90%。中等覆蓋度植被主要分布在西南部、中西部、東南部地區(qū)，占總面積的6.48%。中高覆蓋度植被主要分布在農(nóng)田周邊和西南部地區(qū)，占總面積的5.49%。高覆蓋度植被主要分布在中部農(nóng)田附近，占總面積的11.56%。

根據(jù)圖3和表1可以看出：2006年民勤綠洲防護(hù)帶的低覆蓋度植被主要分布在綠洲外圍且面積較大，范圍較廣，占總面積的67%，中低覆蓋度植被主要分布在中部農(nóng)田附近和東南部地區(qū)，所占比例8.73%，中等覆蓋度植被分布在東南部、西南部、中部地區(qū)，所占比例5.32%，中高覆蓋度植被分布在東南部、中部綠洲內(nèi)部，所占比例5.35%，高覆蓋度植被主要呈條帶狀分布在中部農(nóng)田附近，所占比例3.62%。

圖4和表1看出2016年各覆蓋度類型：低覆蓋度植被主要分布在西南部和中南部，所占比例49.39%，中低覆蓋度植被主要分布在東部、中部、北部、東南部，范圍較廣，所占比例26.68%，中等覆蓋度植被分布在東南部和中部，所占比例5.53%，中高覆蓋度植被分布在東南部、西南部、中部地區(qū)，所占比例4.06%，高覆蓋度植被主要分布于東南部和西南部農(nóng)田附近以及中部地區(qū)，所占比例5.22%。

表1 1996、2006和2016年植被覆蓋度等級面積及所占比例Table 1 1996, 2006, 2016 vegetation coverage area and proportion

表2 1996、2006和2016年不同植被覆蓋度等級面積變化及所占比例Table 2 1996, 2006 and 2016 different vegetation coverage grade area changes and the proportion

結(jié)合圖1～4和表2可以發(fā)現(xiàn)，1996-2006年10年間，低覆蓋度和高覆蓋度面積有所增加，分別增加32.48%和27.65%。中低覆蓋度、中等覆蓋度、中高覆蓋度面積有所減少，分別減少66.28%、17.94%、2.61%，重點(diǎn)監(jiān)測樣區(qū)中，劉家地和老虎口由原來的中低覆蓋度退化為低覆蓋度，南湖鄉(xiāng)部分區(qū)域由中低覆蓋度轉(zhuǎn)變?yōu)榈透采w度。2006-2016年10年間，低覆蓋度和中高覆蓋度面積有所減少，分別減少26.28%和24.00%。中低覆蓋度、中等覆蓋度、高覆蓋度面積增加，分別增加了205.47%、4.12%、44.22%。重點(diǎn)監(jiān)測樣區(qū)中，青土湖區(qū)由低覆蓋度改善為中低覆蓋度和中等覆蓋度，劉家地和老虎口由低覆蓋度轉(zhuǎn)變?yōu)橹械透采w度，南湖鄉(xiāng)由低覆蓋度轉(zhuǎn)變?yōu)橹械透采w度。總體來看1996-2016年20年間植被覆蓋度總體呈現(xiàn)上升趨勢，整個主綠洲區(qū)生態(tài)環(huán)境朝著良性發(fā)展。

圖5 1996年土地利用Fig.5 Land use in 1996

2.2 綠洲防護(hù)林帶空間分布和面積變化

本研究主要監(jiān)測綠洲防護(hù)帶的空間分布和面積變化，因此將民勤綠洲土地利用類型分為3類：農(nóng)田防護(hù)林[新疆楊(Populusalbavar.pyramidalis)]、防風(fēng)固沙林[梭梭(Haloxylonammodendron)、白刺(Nitrariatangutorum)、檉柳(Tamarixchinensis)]、其他地類(農(nóng)田、水域、裸巖、鹽堿地、沙地)。此外，利用本研究采用的土地利用分類方法得到分類結(jié)果(圖5～7)。

對各土地利用類型面積進(jìn)行計算統(tǒng)計，結(jié)果見表3和表4。

根據(jù)圖5和表3可知1996年各土地利用類型的空間分布和具體面積。其中農(nóng)田防護(hù)林主要呈條帶狀零星分布在綠洲中部、中北部地區(qū)，占總面積的0.29%，防風(fēng)固沙林主要分布在綠洲外圍，分布范圍較廣，占總面積的63.64%，其他地類主要呈狹長形分布于綠洲區(qū)外圍和綠洲中部地區(qū)，占總面積的36.07%。

圖6 2006年土地利用Fig.6 Land use in 2006

圖7 2016年土地利用Fig.7 Land use in 2016

結(jié)合圖6和表3可以看出，2006年各土地利用類型：農(nóng)田防護(hù)林主要分布于中部和中北部地區(qū)，分布范圍較小，占總面積的0.72%，防風(fēng)固沙林主要分布于綠洲西北部、東部邊緣地帶，東南部有小范圍集中分布，所占比例74.10%，其他地類主要分布在綠洲中部、北部、東部邊緣地帶，東南部有少量分布，所占比例25.18%。

結(jié)合圖7和表3可以看出，2016年各土地利用類型中，農(nóng)田防護(hù)林主要分布于綠洲中部、中北部，占總面積的0.47%。防風(fēng)固沙林主要分布于中部農(nóng)田外圍大部分地區(qū)，分布范圍較廣，面積較大，占總面積的76.73%。其他地類小范圍分布于綠洲中部、北部、東南部、西部地區(qū)，占總面積的22.79%。

根據(jù)圖1、5～7和表4看出，1996-2006年農(nóng)田防護(hù)林面積增加了25.75 km2，增幅148.68%，說明在這10年間，阻止沙漠侵吞農(nóng)田，開展農(nóng)田防護(hù)林建設(shè)，取得一定成果。防風(fēng)固沙林分布范圍明顯向綠洲邊緣擴(kuò)大，增加面積630.12 km2，增幅達(dá)16.47%。此外，老虎口和南湖鄉(xiāng)，防風(fēng)固沙林面積增加明顯，青土湖和劉家地以沙地等其他地類為主，沒有較大變化。2006-2016年的10年間，農(nóng)田防護(hù)林面積出現(xiàn)減少，分布范圍發(fā)生萎縮，實(shí)際減少14.64 km2，減少比例33.99%。防風(fēng)固沙林面積分布范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，實(shí)際增加面積有158.38 km2，增幅3.55%。此外，青土湖、劉家地、老虎口，由裸地改善為防風(fēng)固沙林地，南湖鄉(xiāng)也有部分裸地轉(zhuǎn)變?yōu)榉里L(fēng)固沙林?？傮w上看，1996-2016年的20年間，農(nóng)田防護(hù)林出現(xiàn)先快速增長后小幅減少趨勢。防風(fēng)固沙林分布范圍和面積出現(xiàn)先快速增長后緩慢增長的趨勢，說明民勤綠洲，20年來人工造林工程成果顯著，有效遏制沙漠向綠洲推進(jìn)。

表3 1996-2016年土地利用面積統(tǒng)計Table 3 Land use area statistics from 1996 to 2016

表4 1996-2016土地利用面積變化Table 4 Change of land use area from 1996 to 2016

通過表5可以發(fā)現(xiàn)，2006年較1996年，農(nóng)田防護(hù)林面積有52.53%保持不變，有近一半的面積發(fā)生轉(zhuǎn)移，其中大部分面積轉(zhuǎn)化為防風(fēng)固沙林和其他地類，所占比例分別為26.57%和20.90%；防風(fēng)固沙林有88.97%的面積保持不變，其余主要轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡?，所占比?0.36%。2016年較2006年，農(nóng)田防護(hù)林只有10.87%的面積保持不變,主要轉(zhuǎn)變?yōu)榉里L(fēng)固沙林和其他地類，所占比例65.77%和23.38%；防風(fēng)固沙林有82.33%面積保持不變，其余主要轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡?，所占比?7.42%。

2.3 植被覆蓋度和土地利用分類精度驗(yàn)證

高分1號融合后的2 m多光譜數(shù)據(jù)，較中低分辨率數(shù)據(jù)，具有地物紋理和輪廓更加清晰的優(yōu)點(diǎn)，可以較為準(zhǔn)確的判斷地物類別以及更加準(zhǔn)確的獲取純植被和純土壤的NDVI值。因此，適合基于像元二分模型求取植被覆蓋度結(jié)果和中低分辨率土地利用分類結(jié)果的精度驗(yàn)證。本研究將處理后的高分1號數(shù)據(jù)利用ENVI進(jìn)行波段計算，獲取研究區(qū)NDVI值的范圍，計算植被覆蓋度用于對Landsat TM/OLI數(shù)據(jù)處理結(jié)果的精度驗(yàn)證。同時在高分1號影像均勻選取每類地物的樣點(diǎn)(可以彌補(bǔ)中尺度區(qū)域選點(diǎn)困難，時間和人力成本高的缺點(diǎn))，結(jié)合野外實(shí)測數(shù)據(jù)建立驗(yàn)證樣本，對基于CART決策樹分類方法得到的土地利用分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

根據(jù)表6植被覆蓋度精度驗(yàn)證，可以看出，低覆蓋度、中低覆蓋度和中等覆蓋度分別有83.14%、87.83%和84.47%被正確分類。中高和高覆蓋度分類精度較低，有79.17%和73.42%被正確分類?？傮w分類精度為81.62%，Kappa系數(shù)為0.78。說明基于二分像元模型計算植被覆蓋度，總體分類精度良好，但是由于TM數(shù)據(jù)分辨率較低，混合像元的存在對于提取純植被和純裸地NDVI值有一定的干擾。

根據(jù)表7土地利用分類精度可以發(fā)現(xiàn)，防風(fēng)固沙林分類精度最高，有91.58%被正確分類。農(nóng)田防護(hù)林分類精度最低，只有65.21%被正確分類，這是因?yàn)檗r(nóng)田防護(hù)林為零星分布，一般寬度為1～3 m，而TM數(shù)據(jù)單位像元的邊長為30 m，所以很難有純凈的農(nóng)田防護(hù)林像元存在，只有范圍較大的林區(qū)和經(jīng)濟(jì)林田可以較好地被分離出來?？傮w分類精度為74.95%，Kappa系數(shù)為0.71.說明總體分類精度較好。

表5 綠洲防護(hù)帶面積轉(zhuǎn)移矩陣Table 5 Oasis protection zone area transfer matrix (%)

表6 植被覆蓋度精度驗(yàn)證Table 6 Verification of vegetation coverage accuracy (%)

注：總體分類精度81.62%，Kappa系數(shù)：0.78。

Note：Overall accuracy 81.62%; Kappa coefficient 0.78.

表7 土地利用分類精度驗(yàn)證Table 7 Land use classification accuracy verification (%)

注：總體分類精度74.95%，Kappa系數(shù)：0.71。

Note：Overall accuracy 74.95%; Kappa coefficient 0.71.

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

甘肅民勤地區(qū)處于石羊河下游，三面受巴丹吉林和騰格里沙漠包圍，是中國四大沙塵源區(qū)之一。特殊的地理環(huán)境，迫使民勤人民長期開展綠洲生態(tài)環(huán)境治理，2007年以來石羊河流域重點(diǎn)治理規(guī)劃實(shí)施，治理效果、生態(tài)環(huán)境變化趨勢等是人們關(guān)注的熱點(diǎn)問題，本研究利用Landsat TM結(jié)合高分1號數(shù)據(jù)，探討20年來防護(hù)林帶面積及其植被覆蓋度變化，研究結(jié)果與滑永春等[21]、韓濤等[22]、王紅霞等[23]的研究結(jié)論基本一致。

利用中等分辨率遙感數(shù)據(jù)，基于光譜特征進(jìn)行監(jiān)督分類，在建立分類樣本時容易出現(xiàn)“同物異譜”、“同譜異物”現(xiàn)象，導(dǎo)致各類別可分離度低，最終影響分類結(jié)果的精度。尤其是在荒漠地區(qū)，植被稀疏，覆蓋度低，獲取的植被NDVI值會低于一般理論值。因此，單一數(shù)據(jù)輔助分類效果不佳。CART決策樹分類，通過組合多源數(shù)據(jù)和目視解譯建立分類樣本進(jìn)行土地利用分類，較傳統(tǒng)分類方法，精度容易把握，分類結(jié)果質(zhì)量較高。

3.2 結(jié)論

1996-2016 年間，民勤綠洲及其外圍防護(hù)林帶各等級植被覆蓋度中，低覆蓋度植被的面積先增后減，整體稍有減少，實(shí)際減少面積比例為2.33%，這一類型為流動沙丘、稀疏白刺群落以及一些沙地草本植物。中低覆蓋度(增加面積比例3.00%)、高覆蓋度(增加面積比例84.10%)植被的面積整體處于增加趨勢；中等覆蓋度(減少的面積比例14.56%)、中高覆蓋度(減少的面積比例25.98%)植被面積整體處于減少趨勢。民勤綠洲地下水位持續(xù)降低，1996、2006、2016年地下水位分別為14、21、23 m左右，已處于民勤生態(tài)地下水位臨界范圍(7～12 m)[24]，靠地下水生長的植物(如檉柳、人工梭梭林)衰退死亡，一些種群(白刺)逐步適應(yīng)依靠降水生長。低覆蓋度植被生長主要受降雨的影響，20年來變化不大；受地下水位下降的影響，原先營造的梭梭林退化，靠地下水位生長的檉柳林死亡，是中等覆蓋度和中高覆蓋度植被面積減少的原因；大面積營造固沙林、封沙育林育草、退耕還林等工程措施促進(jìn)了低覆蓋度和高覆蓋度植被面積增加。

總體來看，20年來，民勤綠洲農(nóng)田防護(hù)林面積先增加后減少，整體處于增加趨勢，增幅64.09%，面積增加了11.10 km2；防風(fēng)固沙林面積整體在增加，先快速增長，后緩慢增長，增加了20.58%，增加面積為788.50 km2。隨著石羊河流域綜合治理規(guī)劃的實(shí)施，節(jié)水灌溉工程減少了綠洲防護(hù)林的生態(tài)用水量，農(nóng)田防護(hù)林衰敗死亡，但大面積的生態(tài)經(jīng)濟(jì)林建設(shè)，綠洲防護(hù)林面積增加。民勤生態(tài)環(huán)境建設(shè)，大面積固沙造林，綠洲外圍形成了近10 km寬的防風(fēng)固沙林帶，防風(fēng)固沙林面積增加。

在綠洲防護(hù)帶面積轉(zhuǎn)移變化中：1996-2006年10年間，有47.47%農(nóng)田防護(hù)林轉(zhuǎn)變?yōu)榉里L(fēng)固沙林和其他地類，所占比例分別為26.57%和20.90%。2006-2016年的10年，有89.13%農(nóng)田防護(hù)林轉(zhuǎn)變?yōu)榉里L(fēng)固沙林和其他地類，所占比例為65.77%和23.38%。1996-2006年的前10年，防風(fēng)固沙林主要轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡悾急壤秊?0.36%；2006-2016年的后10年，防風(fēng)固沙林有17.42%轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡悺?/p>

利用同期高分1號數(shù)據(jù)計算植被覆蓋度，對Landsat TM數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。植被覆蓋度精度驗(yàn)證: 總體分類精度為81.62%，Kappa系數(shù)為0.78。說明基于二分像元模型計算植被覆蓋度，總體分類精度良好。土地利用分類精度驗(yàn)證：防風(fēng)固沙林達(dá)91.58%，農(nóng)田防護(hù)林只有65.21%。