張姍

摘要：針對(duì)歸一化植被指數(shù)（NDVI）在國(guó)際和國(guó)內(nèi)研究中的應(yīng)用及與其他數(shù)據(jù)的結(jié)合情況，對(duì)NDVI在不同研究領(lǐng)域中的深化應(yīng)用及研究的最新進(jìn)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。同時(shí)通過(guò)一些案例的分析，得到了NDVI數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)結(jié)合研究的基本思路和方法論，在研究現(xiàn)狀方面，基于當(dāng)前較為普遍的相關(guān)性分析，做深入的研究與探討，在值檢驗(yàn)方法方面。對(duì)NDVI在不同的研究方向中的值檢驗(yàn)方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析，主要涉及到的就是顯著性檢驗(yàn)，最后結(jié)合研究現(xiàn)狀和NDVI的局限，對(duì)當(dāng)前研究進(jìn)行了總結(jié)，以對(duì)后續(xù)研究提供想法。

關(guān)鍵詞：歸一化植被指數(shù);值檢驗(yàn);研究方法;數(shù)據(jù)結(jié)合及相關(guān)性分析

中圖分類(lèi)號(hào)：Q948 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-9944（2019）20-0025-04

1引言

歸一化植被指數(shù)（NDVI），是反映植被覆蓋與植被分布的重要數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)NDVI在時(shí)間序列上的變化進(jìn)行分析，能夠較為準(zhǔn)確地獲取植被覆蓋度、植被物候、植被分布區(qū)域的變化規(guī)律，對(duì)深入研究全球氣候閉環(huán)和陸地生態(tài)系統(tǒng)具有十分重要的意義。

目前，已有一些研究，利用NDVI指數(shù)對(duì)全球或者區(qū)域的植被變化進(jìn)行研究，Tingxiang Liu等利用NDVI數(shù)據(jù)，研究了1982～2015年中國(guó)東北地區(qū)植被物候變化，殷剛等通過(guò)研究長(zhǎng)時(shí)間序列下中亞地區(qū)的NDVI數(shù)據(jù)，得到全球變化下中亞地區(qū)植被覆蓋度的變化和影響因子的相關(guān)度，梁守真等利用2000～2009的ND-VI數(shù)據(jù)，研究了時(shí)間序列下環(huán)渤海地區(qū)植被的變化情況。對(duì)于當(dāng)前NDVI的數(shù)據(jù)結(jié)合，現(xiàn)有研究多用氣候數(shù)據(jù)，主要分析植被變化與氣候因子的關(guān)系。

在值檢驗(yàn)和擬合公式方面，主要涉及到P值檢驗(yàn)和擬合公式，同時(shí)也會(huì)涉及部分適用于NDVI數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型（主要是植被物候模型），擬合公式方面主要會(huì)涉及到SLOPE公式和線(xiàn)性偏相關(guān)公式。從而多角度地分析NDVI的應(yīng)用與研究現(xiàn)狀，為后續(xù)研究提供借鑒。

2NDVI的研究方法

2.1SLOPE公式與植被覆蓋度

當(dāng)前NDVI的研究方向，主要在于3個(gè)方面，研究植被覆蓋度變化及影響因素，研究植被物候變化及變化規(guī)律，研究植被變化（覆蓋度，物候，垂直地帶性，區(qū)域分布）與影響因子的相關(guān)性。

關(guān)于植被覆蓋度變化的研究，其主要的研究方向在于基于長(zhǎng)時(shí)間序列的研究區(qū)研究，或是基于大尺度研究區(qū)的研究，同時(shí)也存在兩者相結(jié)合的情況，其主要落腳點(diǎn)在動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和原因分析。當(dāng)前的研究方法是基于SLOPE公式反映的NDVI數(shù)據(jù)的變化情況，對(duì)植被覆蓋度的變化進(jìn)行分析：

式（1）中：SLOPEE為回歸方程斜率;z，y分別為年份和年均NDVI）i為計(jì)算期間年份序號(hào);n為計(jì)算的總年份。如果SLOPE

SLOPE的變化強(qiáng)度實(shí)際上就是指SLOPE的SLOPFE，1982～2015年全球NDVI的SLOPE隨高程變化的規(guī)律圖（圖1）總體上反映的是NDVI的垂直分異規(guī)律，即海拔上升，植被覆蓋度總體呈下降趨勢(shì)，但這種垂直分異的明顯程度在不同時(shí)間段存在不同，就折線(xiàn)圖數(shù)據(jù)而言，SLOPE值呈現(xiàn)1982～2000年減小，2005～2015年增加的情況，說(shuō)明了垂直分異存在“相對(duì)不明顯一相對(duì)明顯一相對(duì)不明顯”的趨勢(shì)，基于此趨勢(shì)可以進(jìn)一步探究影響垂直分異明顯性變化的原因。

2.2物候擬合函數(shù)與植被物候變化

關(guān)于植被物候及物候變化規(guī)律的研究，研究方向主要是關(guān)于長(zhǎng)時(shí)間序列的植被物候變化的研究，其主要研究數(shù)據(jù)為GIMMS NDVI數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)要研究流程：首先是基于GIMMS NDVI數(shù)據(jù)提取每一年年內(nèi)NDVI變化情況，然后根據(jù)時(shí)間序列提取多年的NDVI變化曲線(xiàn)，再利用擬合函數(shù)模型對(duì)原始的NDVI變化曲線(xiàn)進(jìn)行擬合，主要的擬合函數(shù)模型有Savitzky-Golay濾波模型，不對(duì)稱(chēng)高斯函數(shù)模型和雙logistic函數(shù)模型，可以根據(jù)最優(yōu)擬合模型進(jìn)行選擇，也可以將3種函數(shù)值進(jìn)行線(xiàn)性變換（求平均，權(quán)重求和），最后選擇適當(dāng)?shù)姆治龇ㄟM(jìn)行分析，得出結(jié)論。關(guān)于函數(shù)擬合方面，由于當(dāng)前的技術(shù)層面無(wú)法達(dá)到年內(nèi)不間斷連續(xù)監(jiān)測(cè)NDVI值，同時(shí)由于云量等問(wèn)題，部分NDVI值會(huì)存在空缺或者錯(cuò)誤，所以需要用擬合模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，針對(duì)3種常用的函數(shù)擬合模型，本文主要介紹雙logistic函數(shù)模型，其函數(shù)模型結(jié)構(gòu)如下：

f（t）=c1+c2g（t;x） （2）

式（2）可以看成是f（t）=b+ax的初等線(xiàn)性函數(shù)式，在研究性論文描述“C1和C2決定了函數(shù)的基線(xiàn)和振幅”，其實(shí)質(zhì)也可以從初等函數(shù)中反應(yīng)出來(lái)，C1=6，表示函數(shù)向上或向下平移的距離，C2=a，表示函數(shù)的增減性質(zhì)，g（t;x）是一個(gè)高斯型函數(shù)，近似于正態(tài)分布的圖像，整個(gè)函數(shù)的線(xiàn)性與非線(xiàn)性取決于g（t;x），由于其近似正態(tài)分布的函數(shù)曲線(xiàn)，導(dǎo)致c1決定其下限值高度，即所謂基準(zhǔn)高度，C2決定其振幅大小，即增加時(shí)增加的幅度，和減少時(shí)減少的幅度，這兩個(gè)幅度決定了函數(shù)的一個(gè)極值到基準(zhǔn)線(xiàn)的垂直距離，即振幅;g（t;x）在雙logistic函數(shù)模型中其函數(shù)結(jié)構(gòu)為：

2.3偏相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性分析

關(guān)于植被變化及影響因子相關(guān)性的研究，在當(dāng)前的研究中，主要涉及到的是氣候因子對(duì)于植被覆蓋度變化的研究，其研究一般思路是，利用NDVI與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算，從而得到各個(gè)因子在植被變化過(guò)程中的偏相關(guān)系數(shù)，從而判定影響植被變化的多種因素中，每個(gè)因素所占的地位。相關(guān)性分析的一般流程是：提取需要計(jì)算偏相關(guān)系數(shù)的因子在研究區(qū)和研究時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，然后計(jì)算各數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，再利用相關(guān)系數(shù)計(jì)算一階偏相關(guān)系數(shù)，用一階偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算二階偏相關(guān)系數(shù)，遞歸計(jì)算直至k階偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算完成，最后根據(jù)影響研究參數(shù)的各因子，k階偏相關(guān)值的大小，說(shuō)明影響該參數(shù)的因子在影響過(guò)程中所占的地位。相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：

表2顯示的是林冠層截留量與各影響因素的偏相關(guān)系數(shù)，由表中數(shù)據(jù)可以看出，林外降雨量與林冠層截留量有較大關(guān)系，其次是風(fēng)速與相對(duì)濕度，與其他因素的關(guān)系較小。

2.4偏相關(guān)系數(shù)變化分析

通過(guò)偏相關(guān)系數(shù)在長(zhǎng)時(shí)間序列上的研究，可以發(fā)現(xiàn)，偏相關(guān)系數(shù)在長(zhǎng)時(shí)間序列上并不是固定不變的，而且諸多研究中都能找到這種實(shí)例，如圖2t61。

圖2中可以明顯看出NDVIGS（GS is Growing sea-sons）和GT（GT is Growing temperature RNDVI-GT）的部分相關(guān)系數(shù)。在前15年和后15年有明顯的不同，同時(shí)從5個(gè)方面定義GS，發(fā)現(xiàn)偏相關(guān)系數(shù)都有明顯的降低，但是就研究而言，對(duì)于這種變化的原因研究的比較少，不僅僅需要從階段上來(lái)研究前后階段的變化，更應(yīng)該從年際變化和年際變化反映的長(zhǎng)時(shí)間序列的變化趨勢(shì)來(lái)研究，研究的簡(jiǎn)要技術(shù)路線(xiàn)如圖3所示。

3顯著性檢驗(yàn)與尺度轉(zhuǎn)換

3.1顯著性檢驗(yàn)

顯著性檢驗(yàn)，主要指利用擬合函數(shù)對(duì)不連續(xù)或者空缺值進(jìn)行擬合假設(shè)時(shí)，需要檢驗(yàn)擬合值與實(shí)際測(cè)量值的差異是否顯著，即擬合值與實(shí)際樣本的測(cè)量值間的差異，是擬合值的總體特征與實(shí)際測(cè)量值特征在根本上就不一致，還是擬合值與實(shí)測(cè)值之間的差異純屬機(jī)會(huì)變異。也就說(shuō)，顯著性檢驗(yàn)是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)反映真實(shí)情況程度的方法，常用的顯著性檢驗(yàn)的方法是P值檢驗(yàn)。

在NDVI的研究中很多涉及到P值檢驗(yàn)的擬合計(jì)算，同時(shí)顯著性檢驗(yàn)并不只是說(shuō)明的是，數(shù)據(jù)值的大小，數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，而是說(shuō)明數(shù)據(jù)的可靠性，在對(duì)NDVI數(shù)據(jù)的研究中，往往涉及到植被的增長(zhǎng)速率，植被的下降速率，植被的變化趨勢(shì)等問(wèn)題，在大多數(shù)研究中，關(guān)于NDVI的這些結(jié)論，都利用了顯著性檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)擬合數(shù)據(jù)的可靠性，常用的P值界限有（0.01，0.05，0.1），當(dāng)P>0.05或0.1時(shí)說(shuō)明由數(shù)據(jù)得到的結(jié)論（如相關(guān)性，數(shù)據(jù)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)增速）不顯著，當(dāng)P<0.05或0.1時(shí)，說(shuō)明由數(shù)據(jù)得到的結(jié)論顯著，但是并不是說(shuō)沒(méi)有通過(guò)P值較小的顯著性檢驗(yàn)的結(jié)論就不能使用或者說(shuō)毫無(wú)價(jià)值：Gang Fu，Zhen xi Shen在研究修剪與氣溫變暖對(duì)青藏高原北部三大高寒草甸區(qū)植物生產(chǎn)力的影響時(shí)，得到了C區(qū)由于修剪造成的GPP下降14.4%的結(jié)論，該結(jié)論的P檢驗(yàn)值只有0.082，遠(yuǎn)大于0.001和0.005，但是在試探性研究中如果把P定為0.1，則在較高的P值下，該結(jié)論仍可以說(shuō)明是顯著的。在NDVI與其他數(shù)據(jù)的相關(guān)性研究中，對(duì)于相關(guān)性的P檢驗(yàn)則是說(shuō)明兩組數(shù)據(jù)是否是顯著相關(guān)的，白建軍等在研究區(qū)域氣候因子與植被時(shí)空變化關(guān)系時(shí)，得到了植被月平均NDVI值和月降水量相關(guān)系數(shù)是0.808（n=132）P<0.001的結(jié)論，反映的是植被月平均NDVI值和月降水量相關(guān)系數(shù)的可靠性。由相關(guān)系數(shù)0.808顯著，可以得到植被月平均NDVI值和月降水量相關(guān)性較大的結(jié)論。

3.2尺度轉(zhuǎn)換

在研究NDVI數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)相關(guān)性時(shí)，常遇到數(shù)據(jù)尺度不一致的情況，在尺度由低分辨率向高分辨率轉(zhuǎn)化時(shí)，可以辦的方法是進(jìn)行重采樣，再進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換，在尺度上推時(shí)，選擇方法有很多：線(xiàn)性的方法可以選擇相鄰像元和求平均的方式，也可以選擇加權(quán)求和方式，進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換，非線(xiàn)性的方式可以通過(guò)設(shè)立中間尺度，建立中間尺度與高低分辨率間的函數(shù)關(guān)系，由低分辨率向中間尺度轉(zhuǎn)換，再由中間尺度轉(zhuǎn)換到高分辨率，尺度轉(zhuǎn)換實(shí)例。

在研究中1982～2015年全球植被覆蓋的時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)因子時(shí)，NDVI數(shù)據(jù)分辨率為0.083度，氣象數(shù)據(jù)為0.25度，不能直接進(jìn)行疊加運(yùn)算。于是需要進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換。此研究采用加權(quán)求和的方法將NDVI數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至與氣象數(shù)據(jù)相同的尺度。轉(zhuǎn)換公式為：

4結(jié)論與討論

本文對(duì)NDVI的主要應(yīng)用方向及研究方法進(jìn)行了總結(jié)概括，深入探究了主要的NDVI研究方法及研究函數(shù)，研究結(jié)論實(shí)際上是一個(gè)NDVI數(shù)據(jù)的研究方法和研究思路，主要就有，植被覆蓋度對(duì)應(yīng)的SLOPE函數(shù)研究，植被物候?qū)?yīng)的雙logic函數(shù)模型研究，植被變化與其影響因子的相關(guān)性研究，偏相關(guān)系數(shù)的深入探討，顯著性檢驗(yàn)和尺度轉(zhuǎn)換。關(guān)于NDVI數(shù)據(jù)其實(shí)也存在較大的局限性，NDVI公式為：

根據(jù)函數(shù)結(jié)構(gòu)可以看出，NDVI是近紅外和紅波段的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線(xiàn)性變換得到的，這種非線(xiàn)性變換對(duì)NDVI的低值部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)說(shuō)是一種突出，對(duì)于高值部分來(lái)說(shuō)是一種抑制，導(dǎo)致NDVI數(shù)據(jù)，在高值部分反應(yīng)不靈敏，從而在對(duì)植被覆蓋度較高區(qū)域例如亞馬遜和剛果雨林的變化研究中，NDVI數(shù)據(jù)很少被采用。

如在研究熱帶雨林退化和碳儲(chǔ)量之間的關(guān)系時(shí)，Mohammed Alamgir等則使用的統(tǒng)計(jì)實(shí)測(cè)，在雨林中抽樣進(jìn)行測(cè)量的方式進(jìn)行研究，而非利用NDVI數(shù)據(jù)。同時(shí)在研究中非樹(shù)木覆蓋度的決定因素及敏感性時(shí)，Julie C.Aleman等使用分類(lèi)型計(jì)算的方式，計(jì)算不同影響因子在模型中的相對(duì)重要性以及它們與植被覆蓋偏相關(guān)系數(shù)來(lái)量化每個(gè)預(yù)測(cè)因子的影響，在分析當(dāng)前植被覆蓋分布及變化的同時(shí)，該研究基于數(shù)據(jù)，增加了對(duì)未來(lái)植被覆蓋度變化的預(yù)測(cè)，但該研究是從植被覆蓋度影響模型和MODIS three cover數(shù)據(jù)角度出發(fā)的。對(duì)于基于NDVI數(shù)據(jù)的植被覆蓋度及分布預(yù)測(cè)的深度研究還較少。最后基于大尺度長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI變化及影響因子研究多考慮的是NDVI與其影響因子的線(xiàn)性相關(guān)性，但實(shí)際情況并不是所有影響因子與NDVI的關(guān)系都是簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)的，因此在非線(xiàn)性相關(guān)性方面還需要深入探究。