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        榆林市植被覆蓋度動態(tài)變化監(jiān)測

        2022-01-24 06:32:06劉天琦張曉倩高賢君
        北京測繪 2021年11期
        關鍵詞:毛烏素沙漠榆林市植被指數(shù)

        孟 健 劉天琦 周 寒 張曉倩 高賢君

        (長江大學 地球科學學院, 湖北 武漢 430100)

        0 引言

        近年來,隨著環(huán)保和生態(tài)意識的增強,我國對于沙漠或荒漠地區(qū)的治理也逐漸加強。其中,對植被的動態(tài)變化監(jiān)測是荒漠化治理過程中十分重要的一個環(huán)節(jié)。在對沙漠或荒漠進行變化檢測時,通常以植被覆蓋變化作為環(huán)境變化的直接結果,以植被覆蓋度作為植被動態(tài)變化監(jiān)測的數(shù)值指標。植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比。它可以用來評價土地退化和荒漠化程度,即可以根據(jù)不同的植被覆蓋程度來劃分不同程度的退化土地。對某個地區(qū)的植被覆蓋度進行不同時間的獲取和計算,就能達到對該地區(qū)植被的簡單的動態(tài)變化監(jiān)測的目的。植被覆蓋度對揭示陸地植被變化規(guī)律、探索植被變化因子和分析評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有重要意義[1]。傳統(tǒng)的植被觀測以野外目視觀測為主,觀測范圍小,耗時長,難以進行大尺度的植被時間觀測和分析。相較之下,遙感數(shù)據(jù)具有多時相、覆蓋范圍廣、空間連續(xù)、時序較長等優(yōu)點,能很好地反映植被生長發(fā)育過程中的變化特點,所以通常作為估測地面植被變化的依據(jù)[2]。

        目前采用遙感技術獲取植被覆蓋度的方法主要有回歸模型法、植被指數(shù)法與像元分解模型法[1]。銀山利用歸一化植被指數(shù)和像元分解模型建立了毛烏素沙漠植被覆蓋度遙感定量模型實現(xiàn)了對毛烏素沙漠植被覆蓋度的遙感監(jiān)測;郭勇通過解譯遙感數(shù)據(jù),精確劃分沙漠范圍并計算其面積實現(xiàn)對土地沙漠化程度的監(jiān)測[3];沙文生采用遙感監(jiān)測的方法對寧夏草地進行了植被覆蓋度的計算[4]。本文將以榆林市毛烏素沙漠區(qū)域為研究對象,采用歸一化植被指數(shù),計算其植被覆蓋度,并對植被覆蓋度劃分高、中、低三個等級。通過獲取多年榆林市毛烏素沙漠區(qū)域的植被覆蓋度,實現(xiàn)對該區(qū)域植被的變化監(jiān)測。

        1 方法

        1.1 研究區(qū)域概況

        本文的研究區(qū)域是位于陜西省榆林市以定邊縣、靖邊縣、橫山區(qū)為代表的毛烏素沙漠地區(qū)。陜西省榆林市位于107°28′~111°15′E,36°57′~934′N之間,總面積4 357 km2。榆林市北部毛烏素沙漠位于37°25′55″~39°27′52″N,107°18′~110°38′E之間,海拔高度在1 200~1 500 m范圍內。其總面積18 424.42 km2,占毛烏素沙漠總面積的21.24%,占榆林市總面積的42.73%,榆林市毛烏素沙漠在我國沙漠中緯度最南,具有典型的生態(tài)環(huán)境多樣性和獨特的自然地理景觀[5-8]。毛烏素沙漠屬典型大陸性半干旱氣候,年降水量250~ 440 mm,地表水和地下水較為豐富,水熱條件良好[3];荒漠草原面積較小,植被類型以沙生植物為主[1]。

        1.2 數(shù)據(jù)來源與預處理

        本文中研究選取理2015、2017、2020年的Landsat 8影像為數(shù)據(jù)源(Landsat8僅包含2013年至今的影像數(shù)據(jù)下載),圖像空間分辨率為 30 m×30 m?;谶b感圖像處理平臺(The Environment for Visualizing Images,ENVI)、ArcGIS軟件對影像數(shù)據(jù)進行影像拼接、輻射定標等預處理,然后用定邊縣、靖邊縣、橫山區(qū)三個區(qū)域的邊界矢量界限對不同年份數(shù)據(jù)進行裁剪獲取研究區(qū)內的影像數(shù)據(jù)。

        1.3 植被覆蓋度計算

        歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Ve-getation Index,NDVI)常用來進行區(qū)域尺度的植被分類和植被覆蓋度研究,計算公式為

        (1)

        式中[4],I代表歸一化植被指數(shù)NDVI;R表示紅外波段;RNI表示近紅外光(Near Infrared,NIR)波段。

        目前我國已經發(fā)展了很多利用遙感測量植被覆蓋度的方法,其中較為實用的方法是利用植被指數(shù)I近似估算植被覆蓋度(Vegetation Fraction Co-verage,VFC)。本文所探討的植被覆蓋度模型就是在像元二分模型的基礎上利用I來研究的。

        (2)

        其中,V代表植被覆蓋度VFC;Isoil為完全是裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值;Iveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。

        利用這個模型計算植被覆蓋度的關鍵是計算Isoil和Iveg。當區(qū)域內可以近似取Vmax=100%,Vmin=0%。

        公式(2)可變?yōu)?/p>

        (3)

        Imax和Imin分別為區(qū)域內最大和最小的I值。由于不可避免存在噪聲,Imax和Imin一般取一定置信度范圍內的最大值與最小值,置信度的取值主要根據(jù)圖像實際情況來定。在本實驗中,研究區(qū)域內的Imax和Imin分別取累計概率為5%和95%左右的NDVI值。

        綜上,可以將整個地區(qū)分為三個部分:當I小于Imin,VFC取值為0;I大于Imax,VFC取值為1;介于兩者之間的像元使用公式(3)計算。

        參照ArcGIS10.4自然間斷點分級法(Jenks),將植被覆蓋度分為三級,分別為低、中、高植被覆蓋度,如表1所示。

        表1 榆林市植被覆蓋度等級劃分標準

        1.4 變化檢測方法

        本實驗變化監(jiān)測主要通過ArcGIS像元數(shù)值分析及柵格面積統(tǒng)計來得到。

        首先參照ArcGIS10.4自然間斷點分級法(Jenks),將植被覆蓋度分為三級,再通過重分類后的屬性表查看各等級所占柵格數(shù)目,由于本實驗選取Landsat8為數(shù)據(jù)源,空間分辨率為30 m×30 m,可計算得到各等級植被覆蓋度所占面積及其所占比例。

        以此類推,將榆林市地區(qū)2015、2017、2020年三個年份的不同等級植被覆蓋度所占柵格面積及其占比進行統(tǒng)計。

        1.5 數(shù)據(jù)處理流程

        首先將遙感影像進行輻射定標等預處理,然后用榆林市邊界矢量界限對不同年份數(shù)據(jù)進行裁剪獲取研究區(qū)內的影像數(shù)據(jù)。在進行鑲嵌處理時設置一定的參考數(shù)值以達到較好的鑲嵌效果,盡量弱化鑲嵌邊界。

        通過EVNI波段計算器計算歸一化植被指數(shù)NDVI值和植被覆蓋度VFC值,結合ArcGIS軟件對植被覆蓋度進行重分類,將榆林市植被覆蓋度分為三個等級。然后通過ArcGIS像元數(shù)值分析及柵格面積統(tǒng)計得到不同等級植被覆蓋度所占榆林市區(qū)域的面積及百分比,最后將2015、2017、2020年三個年份下不同植被覆蓋度等級結果進行監(jiān)測,以得到動態(tài)監(jiān)測結果(如圖1所示)。圖1中NDVI指歸一化植被指數(shù),VFC指植被覆蓋度。

        圖1 數(shù)據(jù)處理流程圖

        2 結果分析

        2.1 不同時期植被覆蓋度情況

        將在ENVI中估算所得的結果在ArcGIS中進行再次加工,通過重分類將植被覆蓋度分為三個等級,將最后所得的結果繪制為不同年份的專題圖。圖2是植被覆蓋度分類結果,分別是2015、2017和2020年的植被覆蓋度等級分布圖。植被覆蓋度等級根據(jù)實際調查分為3個等級:白色為低植被覆蓋度,灰色為中植被覆蓋度,黑色為高植被覆蓋度。從圖2可以看出,2015年榆林市主要以低植被覆蓋度分布為主,西部較為集中,東部和中部有中植被覆蓋區(qū)分散分布,高植被覆蓋區(qū)零碎分散于北部和南部。2017年榆林市高植被覆蓋區(qū)域主要分布在中部地區(qū)。2020年榆林市東部和西南部地區(qū)基本為中植被覆蓋區(qū),中部地區(qū)主要為高植被覆蓋區(qū)和中植被覆蓋區(qū)。

        圖2 不同年份植被覆蓋度等級分布圖

        2.2 榆林市植被覆蓋度動態(tài)變化情況

        從宏觀上看5a的植被覆蓋度,可以發(fā)現(xiàn),2015年時,榆林市的西部主要以低植被覆蓋度為主,主要原因是該區(qū)域的沙地主要集中在西部。經過五年的發(fā)展,榆林市很多植被覆蓋度低的沙地都逐漸轉變成了中植被覆蓋區(qū)域,東部地區(qū)基本已完全轉變成中植被覆蓋區(qū),證明在該區(qū)域的防沙治沙固沙工作確實起到了一定的研究成果。

        結合對圖3的分析情況來看,2015—2017 年該階段主要發(fā)生了低植被覆蓋度轉變中植被覆蓋度以及高植被覆蓋度區(qū)域面積急速增長,該階段研究區(qū)的低植被覆蓋區(qū)域分布廣泛的情況得到了改善。2017—2020年該階段東部地區(qū)主要以低植被覆蓋度向中植被覆蓋度轉變?yōu)橹?其余地區(qū)的植被覆蓋度也呈不同程度的增加。2015—2020年,總體來說研究區(qū)呈現(xiàn)植被覆蓋度增加的趨勢,大部分低植被覆蓋區(qū)域發(fā)生了逆轉,已基本轉變?yōu)橹兄脖桓采w區(qū)域,少部分區(qū)域發(fā)生了高植被覆蓋區(qū)域增加的趨勢[9]。

        圖3 2015—2020年植被覆蓋度等級柱狀圖

        新中國成立70年來,榆林人治理沙化面積2.44萬km2,林木覆蓋率提高到33%,率先在全國實現(xiàn)由“整體惡化”向“整體好轉、局部良性循環(huán)”的歷史性轉變,使陜西成為我國第一個完全“拴牢”流動沙地的省份,創(chuàng)造出屬于中國乃至世界的綠色奇跡。

        2.3 成因分析

        由表2得出,2015—2020年植被覆蓋度成上升速度增加,在2015—2020年發(fā)展過程中,榆林市一直在實行相應的治理對策,例如:施行三北防護林工程、退耕還林還草工程,天然林保護工程以及全面治沙造林工程。不僅如此,當?shù)卮迕駪{借榆林造林治沙精神不畏艱險、奮力開拓。這些政策因地制宜、科學管理,大大地改善了毛烏素榆林市當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境,實現(xiàn)了沙漠到山川綠地的目標。從遙感影像圖也可清晰可見,沙漠化在逐年的速度減少,沙漠變綠洲的夢想指日可待。

        表2 榆林地區(qū)不同年份不同等級植被面積及比重統(tǒng)計

        沙漠化治理與自然因素和人為因素密切相關,自然因素主要包括降水量、氣溫、當?shù)貧夂?、土質、地表含水量、地理位置等多方面。毛烏素沙漠年均溫6.0~8.5℃,年降水量20~440 mm,以降水量為例,從降水數(shù)據(jù)分析,榆林夏季降水存在明顯的年際和年代際變化特征。榆林夏季降水量年際變化與降水日數(shù)相關最為密切,與降水頻次的相關性略低[10]。2015—2020年總降水呈波段變化,但降水量充足,總體有利于植被發(fā)展。對于人為因素而言,國家和地方政策的實施在很大程度上影響研究區(qū)荒漠化的過程。例如政府設定主要發(fā)展方向,以層級式的管理機制,以家庭聯(lián)產承包責任制為基礎,各個村莊運用自己的理念與模式來治理,放手治理,創(chuàng)新治理,從而使得毛烏素沙漠是西北沙漠治理的成功典范。國家推行的政策和人民的積極響應在保證該地經濟發(fā)展的同時,使環(huán)境發(fā)生翻天覆地的改變?!傲⒉轂闃I(yè)、為養(yǎng)而種、以種促養(yǎng)、靠養(yǎng)增收”的新思想也使當?shù)厝嗣袷芤媪级郲11]。以此為鑒,未來一定會有更多“綠色奇跡”的誕生。

        3 結束語

        本實驗利用EVNI像元二分法模型法,針對榆林市不同植被覆蓋度進行分級計算,得到2015、2017、2020年植被覆蓋度的動態(tài)變化。從2015—2020年的研究區(qū)間來看,2015—2017年區(qū)間高植被覆蓋度顯著增加,2017—2020年區(qū)間中植被覆蓋度明顯增加,從總體趨勢而言,植被覆蓋度以客觀速度呈上升趨勢。本研究借助遙感技術從時間和空間兩個維度上對榆林市植被覆蓋度進行動態(tài)監(jiān)測。后結合當?shù)匕l(fā)展政策和氣候條件,分析影響植被覆蓋變化的主要因素,從而對榆林市毛烏素沙漠地區(qū)植被變化有了一定的了解。

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