劉 晶，黨星海,2，陳麗麗，邊雁君，黃立鑫，李志紅，周兆葉*

（1.蘭州理工大學 土木工程學院，甘肅 蘭州 730050；2.甘肅省應急測繪工程研究中心，甘肅 蘭州 730050；3.中鐵二十局集團市政工程有限公司，甘肅 蘭州 730030）

高寒草地是維持高原地區(qū)生態(tài)平衡的關鍵物種，高寒草地的退化將導致不可逆轉的生態(tài)問題，因此對于高寒草地的監(jiān)測至關重要。高寒草地的監(jiān)測方法主要包括傳統(tǒng)的地面調查和利用植被指數(shù)進行遙感估 測[1]，地面調查方法費時費力，樣本數(shù)量少，空間代表性差，得出的結論不足以很好地反映高寒草地覆蓋度的真實空間分布狀態(tài)[2-3]；遙感估測的常用手段包括衛(wèi)星遙感、無人機遙感等[4]。利用無人機能低空飛行、懸停等特點進行取樣[5-6]，并配合少量地面取樣，可成為樣方尺度高寒草地覆蓋度、高度、生物量調查的主要手段，在很大程度上解決傳統(tǒng)觀測方法的不足[7-8]。 無人機操作靈活，可通過設置其飛行高度和飛行模式獲取與遙感像元尺度匹配的圖像，能架起樣地實測數(shù)據(jù)與遙感影像之間的橋梁。目前基于植被指數(shù)的遙感估測方法包括回歸方程法、像元二分法和機器算 法等[1,7]。

本文以黃河源區(qū)的高寒草地為研究對象，以無人機航拍為獲取數(shù)據(jù)的主要手段，結合地面樣方調查數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)提取了植被指數(shù)；再利用回歸模型法和像元二分法反演了源區(qū)高寒草地覆蓋度；最后篩選最優(yōu)指數(shù)和算法進行黃河源區(qū)高寒草地覆蓋度估算以及變化趨勢分析，以期為高寒草地的合理利用與生態(tài)治理提供數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取

本文所指的黃河源區(qū)為唐乃亥水文站以上區(qū)域，面積為1.2×105km2，主要植被類型為高寒草地、高寒灌叢化草地和高寒草甸等[8-9]。該區(qū)域植被生長季節(jié)性變化明顯，對氣候變化極其敏感，屬于生態(tài)脆弱帶和氣候變化敏感區(qū)[10-12]。

本文采用大疆精靈Pro四旋翼無人機，航高設置為20 m，樣地大小布設為250 m×250 m（以便與MODIS數(shù)據(jù)像元大小匹配），樣地內以矩形的方式獲取照片，每塊樣地共獲取13張照片，單張照片覆蓋范圍約為 35 m×35 m[3]。2016－2018年7月底8月初在黃河源區(qū)共拍攝326塊樣地，4 238張照片。樣地位置分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)航拍樣地位置分布

1.1.2 MODIS數(shù)據(jù)下載

根據(jù)黃河源區(qū)的經緯度范圍，確定行列號為h25v05、h26v05的兩景數(shù)據(jù)可覆蓋全區(qū)域。該數(shù)據(jù)的時間分辨率為16 d，空間分辨率為500 m。本文下載數(shù)據(jù)時間序列為2001－2018年7月11日（以便與野外航拍時間一致）的MOD11A1和MOD13A1數(shù)據(jù)，共72景影像。

1.2 研究方法

無人機樣地植被覆蓋度采用項目團隊自主開發(fā)的覆蓋度提取軟件進行計算。首先利用MODIS Tool軟件對下載的源區(qū)MOD13A1數(shù)據(jù)進行預處理，包括定義投影、裁切等，并提取、計算得到歸一化植被指數(shù)（NDVI）、增強型植被指數(shù)（EVI）、土壤調節(jié)植被指數(shù)（SAVI）和修正的土壤調節(jié)植被指數(shù)（MSAVI）[3]； 然后利用回歸模型法和像元二分模型，分別基于4種植被指數(shù)對黃河源區(qū)植被覆蓋度進行反演，并比較各植被指數(shù)采用上述兩種方法的反演精度；最后比較采用同種反演方法，哪種植被指數(shù)的反演精度更高就采用該植被指數(shù)進行逐年反演，并分析黃河源區(qū) 2001－2018年植被覆蓋度的變化情況。

2 黃河源區(qū)植被覆蓋度反演

2.1 黃河源區(qū)樣地植被蓋度提取

本文采用研究團隊自主開發(fā)的Pixel Based Manual Classifier V1軟件提取航拍照片的植被覆蓋度和非植被等信息。該軟件能利用閾值法快速、高效、準確地區(qū)分植被和非植被，并根據(jù)分類結果進行植被覆蓋度的計算。

2.2 植被覆蓋度反演

2.2.1 植被指數(shù)數(shù)據(jù)獲取

首先從經過預處理的MOD13A1數(shù)據(jù)中提取NDVI、EVI，再提取紅光波段和近紅外波段，用以獲取SAVI和MSAVI[4]。

2.2.2 基于植被指數(shù)的回歸模型法

基于植被指數(shù)的回歸模型法首先建立植被指數(shù)與實測植被覆蓋度的關系，再結合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)將該關系反推到整個黃河源區(qū)，從而獲得黃河源區(qū)的植被覆蓋度數(shù)據(jù)。

本文首先分別計算2001－2018年各種植被指數(shù)的均值，再采用“提點法”得到各植被指數(shù)的像元值，并利用其中75%的樣本點數(shù)據(jù)與植被覆蓋度建立擬合關系，然后通過擬合關系進行反演，最后利用25%的樣本點進行驗證，比較其反演精度。

1）利用75%的植被覆蓋度對各植被指數(shù)均值進行采樣，并建立植被指數(shù)與實測植被覆蓋度之間的散點圖，得到擬合關系式，如圖2所示。

圖2 植被指數(shù)與實測FVC建立的擬合關系

2）在ArcGIS中，分別利用各植被指數(shù)的擬合關系式反演整個黃河源區(qū)的植被覆蓋度，結果如圖3所示。

圖3 回歸模型法各植被指數(shù)的反演結果

3）利用剩余的25%的樣本點數(shù)據(jù)進行精度驗證，結果如圖4所示。

圖4 回歸模型法精度驗證

2.2.3 像元二分模型法

像元二分模型法是將像元中的地物組成分為植被與非植被兩部分，通過獲取純植被像元與非純植被像元的光譜信息來達到分解混合像元的目的。通過分解可計算得到該混合像元中植被因子所占的比例。以NDVI為例，植被覆蓋度的計算公式為：

式中，NDVIsoil為純土壤像元對應的NDVI值；NDVIveg為純植被像元對應的NDVI值；NDVI為需要計算植被覆蓋度的混合像元的NDVI值。

具體取值方法為：若有實測數(shù)據(jù)，則分別取實測植被覆蓋度的最大值和最小值作為FVCmax和FVCmin，遙感影像中的NDVI值作為NDVImax和NDVImin，與實測的FVCmax和FVCmin數(shù)據(jù)相對應[6]。

與回歸模型法一樣，采用75%的樣本點進行計算，25%的樣本點進行精度驗證，擬合結果如圖5所示。結合樣地所在像元擬合得到的植被覆蓋度與樣地實測植被覆蓋度進行精度驗證，結果如圖6所示。

圖5 像元二分模型法各植被指數(shù)反演結果

圖6 像元二分模型法精度驗證

2.3 逐年反演植被覆蓋度

兩種方法精度驗證的相關系數(shù)如表1所示，可以看出，對于4種植被指數(shù)來說，回歸模型法的模擬精度均優(yōu)于像元二分模型法；對于回歸模型法來說，4種植被指數(shù)中MSAVI的反演精度最高，R2達到了0.815 6。 因此，本文采用回歸模型結合MSAVI建立的關系：y=146.4x+0.853 3，作為反演2001－2018年黃河源區(qū)植被覆蓋度的依據(jù)。

表1 兩種方法精度驗證的相關系數(shù)R2

3 研究結果分析

3.1 2001－2018年植被覆蓋度變化分析

本文采用最小二乘線性回歸模型計算黃河源區(qū)2001－2018年植被覆蓋度的變化情況。該方法常用于分析長時間序列的植被變化趨勢，將時間變量t作為獨立變量，與各年的NDVI時序數(shù)據(jù)進行最小二乘回歸分析，從而得到一個線性方程；再利用該方程，根據(jù)其斜率數(shù)值，獲得源區(qū)2001－2018年植被覆蓋度的變化趨勢。若斜率小于零，則植被生長呈下降趨勢；反之，則呈增長趨勢。時間變化公式為：

式中，y為各年的平均植被覆蓋度；a為擬合參數(shù)；b為線性回歸方程的斜率[6]。

2001－2018年黃河源區(qū)植被覆蓋度變化趨勢如圖7所示，可以看出，2001－2018年源區(qū)的植被覆蓋度整體呈增長趨勢，但增長不是很明顯，且自2001年 以來，黃河源區(qū)植被覆蓋度在50%～70%之間。

圖7 2001－2018年黃河源區(qū)植被覆蓋度變化趨勢分析

3.2 黃河源區(qū)多年植被覆蓋度均值統(tǒng)計分析

本文根據(jù)植被覆蓋度劃分標準（表2）對黃河源區(qū)植被覆蓋度多年均值進行分級[13-14]，結果如圖8所示，并統(tǒng)計了不同覆蓋度等級所占的比例（表3）。

表2 植被覆蓋度劃分標準

結合圖8和表3可知，整個黃河源區(qū)內植被覆蓋度＜10%的裸地，占比為1.41%；植被覆蓋度為10%～30%的低覆蓋區(qū)，占比為11.69%；植被覆蓋度為30%～45%的中低覆蓋區(qū)，占比為17.66%；植被覆蓋度為45%～60%的中覆蓋區(qū)，占比為19.59%；植被覆蓋度＞60%的高覆蓋區(qū)，占比為49.65%；因此黃河源區(qū)約50%的地區(qū)其植被覆蓋度在60%以上。

圖8 黃河源區(qū)植被覆蓋度分級結果

表3 黃河源區(qū)植被覆蓋度不同等級的面積統(tǒng)計

4 結 語

1）2001－2018年黃河源區(qū)的植被覆蓋度整體呈增長趨勢，但該趨勢不是很明顯，且自2001年以來，黃河源區(qū)植被覆蓋度在50%～70%之間。

2）整個黃河源區(qū)內植被覆蓋度＜10%的裸地，占比為1.41%；植被覆蓋度為10%～30%的低覆蓋區(qū)，占比為11.69%；植被覆蓋度為30%～45%的中低覆蓋區(qū)，占比為17.66%；植被覆蓋度為45%～60%的中覆蓋區(qū)，占比為19.59%；植被覆蓋度＞60%的高覆蓋區(qū)，占比為49.65%；因此，黃河源區(qū)約50%的地區(qū)其植被覆蓋度在60%以上。

本文只選用了MODIS數(shù)據(jù)進行研究，沒有結合其他較長時間序列數(shù)據(jù)（如GIMMS）進行長時間序列的黃河源區(qū)植被覆蓋度的變化趨勢分析；計算得到了黃河源區(qū)2001－2018年的植被覆蓋度變化趨勢，但未進行影響因素分析，這也是今后需繼續(xù)研究的內容。