姜瑋旭

摘 要：土地覆蓋分類數(shù)據(jù)的采集是地理普查中最基礎(chǔ)、最重要的工作之一，數(shù)據(jù)采集任務(wù)量很大、精度要求也比較高，良好的地表分類能為后續(xù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。植被覆蓋度是形容生態(tài)和氣候的重要參數(shù)之一，同時(shí)要對(duì)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行分析描述時(shí)也要利用該數(shù)據(jù)，所以，對(duì)于植被覆蓋度的研究分析具有重要的意義。本文是基于像元二分模型對(duì)北京市順義區(qū)的植被覆蓋進(jìn)行反演，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠滿足植被覆蓋度定量化要求。

關(guān)鍵詞：像元二分模型;圖像預(yù)處理;NDVI 計(jì)算;植被覆蓋度

1、引言

植被是連接土壤、大氣、和水分的橋梁，它不僅是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，同時(shí)還影響著陸地表面的能量平衡和生化循環(huán)。植被覆蓋度是指地面植被的投影面積與該地區(qū)總面積的百分比，是植被在該地區(qū)覆蓋面積的一個(gè)綜合的量化指標(biāo)，可應(yīng)用于不同行業(yè)。對(duì)于在全球循環(huán)的水文生態(tài)環(huán)境來(lái)說(shuō)，監(jiān)測(cè)植被覆蓋的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和空間分布有重要意義。本文基于像元二分模型對(duì)北京市順義區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行反演。首先對(duì)圖像依次進(jìn)行輻射定標(biāo)將沒(méi)有意義的 DN 值定標(biāo)得到輻射亮度值、然后進(jìn)行圖像裁剪和大氣校正等預(yù)處理。圖像預(yù)處理之后進(jìn)行 NDVI 計(jì)算，統(tǒng)計(jì)出每一種土地類型的 NDVI 最大和 NDVI 最小值，計(jì)算出植被覆蓋度。

2、植被覆蓋度計(jì)算

2.1???? 研究區(qū)概述

北京市是中國(guó)的首都，總面積大約是16800平方公里。 Landsat8衛(wèi)星遙感圖像上能夠明確從北京地區(qū)的土地覆蓋分類圖上看出人類的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)逐步從城市的中心慢慢外邊擴(kuò)散，十分明顯的表現(xiàn)出了人類活動(dòng)的占地面積逐漸擴(kuò)大，建房增多的變化情況，所以對(duì)該地區(qū)的植被覆蓋進(jìn)行研究分析具有較高實(shí)用價(jià)值。研究區(qū)域順義區(qū)位于北京市的東北方向，距離市中心大約30公里，整個(gè)順義區(qū)大概面積為1021平方根公里。

本文研究的數(shù)據(jù)來(lái)源是從 Landsat8OLI 影像上獲取的北京地區(qū)的矢量影像圖、土地覆蓋分類圖以及北京市行政邊界矢量這三種遙感影像數(shù)據(jù)。

2.2???? 像元二分模型簡(jiǎn)介

遙感影像上的像元信息，主要反映的是地物的混合信息。那么假設(shè)遙感圖像中任一像元的反射率 F 僅由沒(méi)有植被所覆蓋的部分（裸土）的信息Fs 與有植被覆蓋部分所提供的信息 Fv 這兩部分線性加權(quán)組合而成，即： F=Fs+Fv假設(shè)遙感圖像中任一像元都是純像元，那么，將有植被覆蓋的地區(qū)的圖像反射率設(shè)為 NDVIveg，沒(méi)有植被覆蓋的地區(qū)（裸土）的圖像反射率設(shè)為NDVIsoil。假設(shè)遙感圖像中任一像元只存在植被和土壤這兩個(gè)組分，那么這個(gè)像元中有植被覆蓋的面積在整個(gè)像元中的比例——植被覆蓋度，將其設(shè)為 VFC，那么沒(méi)有植被覆蓋的面積所占的比例即為（1-VFC）。因此，在混合像元中，將有植被所覆蓋區(qū)域的那部分所提供的信息設(shè)為 Fv，可以用純粹由植被所覆蓋地區(qū)的反射率 NDVIveg 與 VFC 的乘積算出來(lái)，無(wú)植被覆蓋的信息 Fs 可以用 NDVIsoil 與 （1-VFC） 的乘積來(lái)表示， F=ND- VIveg*VFC+NDVIsoil*（1-VFC）通過(guò)實(shí)踐證明，將 NDVI 值直接代替式上式中 F，植被覆蓋度的公式可以變換為：， 公式中：NDVIsoil—沒(méi)有植被覆蓋地區(qū)所體現(xiàn)的像元的 NDVI 值; NDVIveg—完全由植被所覆蓋地區(qū)所體現(xiàn)的像元的 NDVI 值。

所以要利用像元二分模型來(lái)估算順義區(qū)的植被覆蓋度的關(guān)鍵就是要求出 NDVIsoil 和 NDVIveg 這兩個(gè)參數(shù)值。這里有兩種假設(shè)：

（1） 當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取 。那么植被覆蓋公式可變?yōu)椋篤FC=（ND- VI-NDVImin）/ （ NDVImax-NDVImin）。將區(qū)域內(nèi)最大的 NDVI 值設(shè)為 ND- VImax，最小的 NDVI 值設(shè)為 NDVImin。本論文選 作為置信度的范圍選取該值。

（2） 當(dāng)區(qū)域內(nèi)不能近似的選取 。本文選取一定置信度范圍內(nèi)的NDVImin 和 NDVImax 作為植被覆蓋度計(jì)算的參數(shù)。

2.3???? NDVI 計(jì)算

歸一化植被指數(shù)（NDVI）能反映出地面含有如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗超度等植物冠層的背景影響等方面內(nèi)容，且與植被覆蓋有關(guān)。在遙感影像中，NDVI 的計(jì)算公式：，其中，NIR—近紅外波段的反射值，R—紅光波段的反射值。NDVI 計(jì)算中，要將 NDVI 值保持在[-1，1]中，避免異常值太大給計(jì)算造成不便。

本論文選用 NDVI 值作為參數(shù)計(jì)算植被覆蓋度，采用像元二分模型對(duì)植被覆蓋進(jìn)行反演，要求取植被覆蓋度，首先需要計(jì)算 NDVI 值。由于大氣校正后的結(jié)果有部分像元為負(fù)值且數(shù)值較大在[-1，1]之外，為了便于后面的計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析，對(duì) NDVI 進(jìn)行去除異常值處理，將 NDVI 值中大于1的數(shù)值變?yōu)?，小于 -1的數(shù)值變成 -1。

2.4???? 制作掩膜

為了控制需要處理的圖像的處理區(qū)域，采用特定的圖像（掩膜圖像）對(duì)要處理的圖像進(jìn)行遮擋，這就是掩膜文件制作的原理。掩膜文件的作用：（1）屏蔽作用，可以只對(duì)所屏蔽的地區(qū)進(jìn)行處理。（2）提取感興趣區(qū)域，用已經(jīng)制作好掩膜文件與需要處理的遙感圖像相乘，就能得到感興趣區(qū)域的圖像，計(jì)算所得的圖像本身的圖像值保持不變，感興趣區(qū)域外的圖像值變?yōu)?，作為背景值存在。（3）特殊形狀圖像的制作，跟提取感興趣區(qū)域原理一樣，跟圖像裁剪類似。

2.5???? 獲取閾值

獲取閾值就是獲得上面處理得到的掩膜文件，統(tǒng)計(jì)圖像文件中的NDVImin 和 NDVImax，本文在置信度范圍為 內(nèi)獲取每個(gè)掩膜文件對(duì)應(yīng)的最大和最小 NDVI 值，得到掩膜文件的 NDVI 最大最小值。

2.6???? 計(jì)算參數(shù)文件

植被覆蓋度的計(jì)算公式為：。求取出 NDVIsoil 和 NDVIveg 這兩個(gè)參數(shù)，代入上述公式，計(jì)算出研究區(qū)域的植被覆蓋度。得到上述兩個(gè)參數(shù)的結(jié)果之后之后，進(jìn)行波段運(yùn)算，再進(jìn)行去除異常值處理，由此生成最終參數(shù)文件，最后進(jìn)行符號(hào)化，得到最終植被覆蓋結(jié)果。

3、總結(jié)

本文利用像元二分模型對(duì)北京市順義區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行了估算，從估算結(jié)果來(lái)看，順義區(qū)中心區(qū)域的植被覆蓋度相對(duì)于遠(yuǎn)離中心地區(qū)的植被覆蓋度要小，尤其是東南地區(qū)人口密集、城市化水平較高的地區(qū)，植被覆蓋度相對(duì)較小。因此，通過(guò)分析對(duì)比，本文采用像元二分模型估算北京市順義區(qū)的植被覆蓋度與實(shí)際情況大致相同，能夠充分說(shuō)明該模型估算植被覆蓋度結(jié)果比較準(zhǔn)確。

參考文獻(xiàn)：

[1] 孟慶輝， 王文明， 曹鵬. 幾種遙感影像數(shù)據(jù)讀寫(xiě)及其在地理國(guó)情普查中的應(yīng)用[J]. 測(cè)繪與空間地理信息，2014（6）：66-68.

[2] 郭偉偉， 王秀蘭， 馮仲科，等. 基于 NDVI 的植被覆蓋度變化的研究與分析——以河北省張家口市為例[J]. 測(cè)繪與空間地理信息，2012（07）：63-66.

[3] 陳勁松， 韓玲. 運(yùn)用 ENVI 提取遙感影像中的植被信息[J]. 測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化，2005（02）：20-22.

[4] 葉嬌瓏， 何政偉， 翁中銀，等. NDVI 像元二分模型在喀斯特地區(qū)提取石漠化中的應(yīng)用[J]. 地理空間信息，2012（04）：134-136.

[5] 王婷婷， 李山山， 李安，等. 基于 Landsat8衛(wèi)星影像的北京地區(qū)土地覆蓋分類[J]. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2015，20（09）：1275-1284.