基于遥感影像的河北省张家口市植被覆盖度变化监测分析

基于遥感影像的河北省张家口市植被覆盖度变化监测分析

0植被覆盖度监测1979年，国家决定在西北、华北以北和东北地区严重缺水和水土流失严重的地区修建大规模的森林保护项目，即北方森林保护。最后，三北地区森林覆盖率从5.05%增加到14.95%。沙漠土地得到有效控制，水土流失基本得到控制，生态环境和人民生活条件显著改善。遥感量测法即利用遥感技术提取研究区的植被光谱信息,再将其与植被覆盖度建立相关关系,进而获得植被覆盖度,采用遥感量测法可以快速地、大范围地提取植被信息。植被覆盖度是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。植被覆盖度在提示地表植被分布规律,探讨植被分布影响因子,分析评价区域生态环境,及时准确地掌握其动态变化,分析其发展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。在利用遥感方法对植被生长状况进行监测研究方面,国内外已有大量的科学研究:Rouse等提出监测植被生长状态的归一化植被指数(NDVI),该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究;甘甫平等根据植被在685nm附近的最大吸收深度相对地划分植被污染程度。归一化植被指数是植物生长状态,以及植被空间分布密度的最佳指示因子,与植被分布密度呈线性相关。当植被覆盖度较低时,NDVI对覆盖度增减反应灵敏,当覆盖度较大时,NDVI趋于饱和。以河北省“风口”张家口为例,采用多时相TM遥感影像数据,借助遥感图像处理软件ERDASIAGINE9.2和ArcGIS9.2,提取张家口市在经过三北防护林前三期绿化建设和京津周围绿化工程建设几年后的植被覆盖指数,根据灰度值与植被覆盖度的对应关系等到不同时期植被覆盖等级图,定量分析三北防护林在张家口市的建设进展情况。1土地利用现状结构河北省张家口市,位于中国河北省西北部,地处京、冀、晋、蒙四省(市)区交界处,是北京的北大门,土地总面积36873km2。土地利用现状结构是:耕地占土地总面积的32.7%,林地面积占15.5%,草场占12.42%。张家口市属大陆性气候,四季分明,雨热同季,昼夜温差大,降水量较少,从1978年三北防护林一期工程开始,该市便是河北省的重点造林地区,在国家林业局对生态工程进行整合后,又被列入环北京风沙源工程区之内。2学习方法2.1数据来源2006年9月及2010年8月的TM影像数据、1∶50000张家口市行政区划图。2.2遥感图像预处理遥感图像数据预处理主要包括:几何纠正、投影转换、研究区域的裁切、不同时相遥感影像直方图匹配等工作。2.3ndvi监测常用于植被覆盖度遥感监测的植被指数有:NDVI,PVI,SAVI,MSAVI,TSAVI,GEMI,MVI等。其中,归一化植被指数———NDVI对土壤背景的变化较为敏感,随绿色植被覆盖度的增加而迅速增大,当覆盖度增加到一定程度时,绿度值增加缓慢,是植被空间分布较好的指示因子,适用于农作物早、中期的监测。由于NDVI具有灵敏度高、检测范围较宽、能消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰、削弱太阳高度角和大气带来的噪音等方面的优点,故被广泛应用于植被覆盖度的动态监测。NDVI(NormalizedDiffereneeVegetationIndex)———归一化植被指数的计算公式为:其中:NIR为近红外波段,R为红波段。得到NDVI图如图1,图2所示。2.4植被覆盖率的计算在NDVI基础上进一步计算研究区的植被覆盖度,需要将NDVI转化为植被覆盖度,本文采用像元二分模型法计算植被覆盖度。2.4.1植被覆盖度计算假设一个像元的信息可以分为土壤与植被两部分。通过遥感传感器所观测到的信息S,就可以表达为由绿色植被成分所贡献的信息Sv,与由土壤成分所贡献的信息Ss这两部分组成。将S线性分解,为Ss与Sv两部分:对于一个由土壤与植被两部分组成的混合像元,像元中有植被覆盖的面积比例即为该像元的植被覆盖度fc,而土壤覆盖的面积比例为1-fc。设全由植被所覆盖的纯像元,所得的遥感信息为Sveg。混合像元的植被成分所贡献的信息Sv可以表示为Sveg与fc的乘积:同理,设全由土壤所覆盖的纯像元,所得的遥感信息为Ssoil。混合像元的土壤成分所贡献的信息Ss可以表示为Ssoil与1-fc的乘积:将公式(3)与(4)代入公式(2),可得:对公式(5)进行变换,可得以下计算植被覆盖度的公式:其中,Ssoil与Sveg都是参数,因而可以根据公式(6)利用遥感信息来估算植被覆盖度。像元二分模型实际上是基于Ssoil与Sveg这两个调节因子所做的线性拉伸,即将大气、土壤背景与植被类型等对遥感信息的影响降至最低,只留下植被覆盖度的信息。2.4.2soil和ndvi将归一化植被指数(NDVI)代入公式(5)可以被近似为:其中,NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值,即无植被像元的NDVI值;而NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值,即纯植被像元的NDVI值。由公式(7)变换可得下面利用NDVI计算植被覆盖度的公式:2.5ndvi权分布在ERDAS中得到的NDVI灰度图并不是植被覆盖图,需通过ERDAS软件中的Modeler空间建模工具,利用公式:在NDVIsoil和NDVIveg的取值方面,由于时间、大气、地表湿度等条件的变化对其造成的影响,NDVIsoil和ND-VIveg的值是不确定的,NDVIsoil的变化范围一般在-0.1到0.2之间。由于本研究无法根据植被和土地利用类型取得具体对应的值,所以采用近似值代替的方法,确定置信度为1%,分别计算两幅影像NDVI概率分布在置信区间内的最大值NDVImax与最小值NDVImin。观察2006年与2010年NDVI概率分布表,寻找其中在1%和99%附近的值,取得NDVImax与NDVImin的具体值,即2006年NDVImax=0.470954,NDVImin=-0.15145,2010年NDVImax=0.661208,NDVImin=-0.01321。此时,得到的植被覆盖图仍为灰度图,为了更好地分析比较,在ERDAS里对其进行分类并赋色,本文采用非监督分类法。本文将植被覆盖度分为五个等级,即0~20%、20%~40%、40%~60%、60%~80%、80%~100%,并分类进行赋色。2006年及2010年植被覆盖度如图3,图4所示。3植被的等级分布2006—2010年张家口植被覆盖度变化统计结果见表1。从表中可以看出,2010年张家口市的整体绿化面积比2006年同期增加了698.44km2。其中,第二等级的绿化面积增长幅度最大,为1546.24km2,第五等级增加1083km2,说明在经过三北防护林三期工程、京津周围绿化工程和北京风沙源工程后,植被得到了很好地管理和保护;第一等级增加幅度不大,为468.23km2;而第三等级和第四等级面积出现了不同程度的减少,分别减少了1979.5和868.83km2,这说明在三北防护林三期工程建设和京津周围绿化等工程中,可能出现过一段时间的停滞。此外,第三、四等级面积的减少和第一等级面积的小幅度增加,可能也正是受到了2009年下半年张家口市旱情的影响。此外,从图2中可以看出,张家口市东南部靠近北京区域的植被数量明显增加,说明了京津周围绿化工程和北京风沙源工程效果显著。4应用ndvi方法的可行性1)本研究基于NDVI,运用像元二分模型方法,得到了张家口市在经过三北防护林前三期建设和京津周围绿化工程后的植被覆盖度变化情况。该方法技术路线简单,可操作性强,适用于不同分辨率的遥感数据,完全能满足动态地、定量地监测植被覆盖度的变化。2)本研究得出如下结论:从2006年到2010年四年间张家口市植被覆盖面积增加698.44km2,与第二次国家林业调查数据基本相符,误差在9%以内,说明利用NDVI监测植被覆