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    呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型

    2010-09-09 03:40:02陳艷梅高吉喜刁兆巖呂世海常學(xué)禮馮朝陽中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所四川成都1001中國科學(xué)院研究生院北京10009河北師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院河北石家莊0001中國環(huán)境科學(xué)研究院生態(tài)所北京100012濟南大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院山東濟南20002魯東大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院山東煙臺202
    中國環(huán)境科學(xué) 2010年9期
    關(guān)鍵詞:呼倫貝爾草原覆蓋度樣地

    陳艷梅,高吉喜,刁兆巖,呂世海,常學(xué)禮,馮朝陽(1.中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所,四川 成都 1001;2.中國科學(xué)院研究生院,北京 10009;3.河北師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊0001;.中國環(huán)境科學(xué)研究院生態(tài)所,北京 100012;.濟南大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,山東 濟南 20002;.魯東大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院,山東 煙臺 202)

    呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型

    陳艷梅1,2,3,高吉喜4*,刁兆巖5,呂世海4,常學(xué)禮6,馮朝陽4(1.中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所,四川 成都 610041;2.中國科學(xué)院研究生院,北京 100049;3.河北師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊050016;4.中國環(huán)境科學(xué)研究院生態(tài)所,北京 100012;5.濟南大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,山東 濟南 250002;6.魯東大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院,山東 煙臺 264025)

    采用美國ASD公司Fieldspec3光譜儀和日本富士數(shù)碼相機,于2009年7~8月在內(nèi)蒙古呼倫貝爾草原區(qū)進行了植物高光譜和植被覆蓋度測定,并運用回歸分析方法,建立實測歸一化植被指數(shù)(ASD NDVI)和植被覆蓋度之間的地面光譜模型,分析MODIS/TERRA衛(wèi)星的NDVI(MODIS NDVI)與ASD NDVI的關(guān)系,建立預(yù)測植被覆蓋度的MODIS光譜模型,并對模型進行精度檢驗.結(jié)果表明所建的MODIS光譜模型是線性函數(shù),該模型預(yù)測精度高于亞像元分解模型,標(biāo)準誤差為11.58%,平均預(yù)測精度達到88.75%.

    呼倫貝爾草原;歸一化植被指數(shù)(NDVI);植被覆蓋度;光譜模型

    Abstract:During July and August 2009, an ASD Fieldspec3 spectroradiometer and a Japanese Fuji digital camera were used to measure hyperspectral data and vegetation coverage on the Hulunbeier Grassland, Inner Mongolia, China. Regression analysis methods were used to establish a ground spectral relationship between the local measured vegetation coverage and normalized difference vegetation (ASD NDVI). Then, the relationship between NDVI got from MODIS/TERRA (MODIS NDVI) and ASD NDVI was analyzed to establish a MODIS Spectral Model to estimate vegetation coverage with MODIS NDVI. Finally, the accuracy of MODIS spectral model was validated. The MODIS Spectral Model was just a linear equation but had higher prediction accuracy than sub-pixel models with 11.58% standard error and 88.75% average prediction accuracy.

    Key words:Hulunbeier Grassland;normalized difference vegetation index (NDVI);vegetation coverage;spectral models

    植被覆蓋度(觀測區(qū)域內(nèi)植被垂直投影面積占地表面積的百分比)是一個重要的生態(tài)參數(shù),廣泛應(yīng)用于研究地表蒸散發(fā)、土壤水分、水土流失、光合作用的過程以及全球變化等領(lǐng)域[1-4].

    利用遙感手段來估算植被覆蓋度是測量植被覆蓋度的主要手段之一,可以歸納為經(jīng)驗?zāi)P头ā⒅脖恢笖?shù)法和亞像元分解模型法[5-6],亞像元分解模型法可看作是在植被指數(shù)法基礎(chǔ)上所做的改進.目前,遙感與實測結(jié)合建立估算模型的方法逐漸取得新的進展[7-9].然而,現(xiàn)在還沒有一種標(biāo)準的方法用來監(jiān)測植被覆蓋度.

    歸一化植被指數(shù)(NDVI)是遙感估算植被覆蓋度研究中最常用的植被指數(shù),許多學(xué)者在研究中都使用NDVI估算植被覆蓋度,并證實NDVI與植被覆蓋度有良好的相關(guān)性[10-14].源于MODIS/ TERRA衛(wèi)星傳感器的NDVI數(shù)據(jù)與NOAA/ AVHRR比較,具有空間分辨率更高、地理參考更準確、波段較窄、受水汽影響較小等優(yōu)點,在許多領(lǐng)域得以應(yīng)用[15].本研究在前人研究基礎(chǔ)上,利用MODIS紅光波段(0.620~0.670μm)和近紅外波段(0.841~0.876μm)提取并計算實測地面光譜數(shù)據(jù)的歸一化植被指數(shù)(ASD NDVI),結(jié)合實測草地植被覆蓋度,初步建立研究區(qū)估算植被覆蓋度的地面光譜模型,并利用實測ASD NDVI與MODIS NDVI的關(guān)系建立MODIS光譜模型,以期為呼倫貝爾草原估算植被覆蓋度提供新方法.

    1 研究區(qū)概況和研究方法

    1.1研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于歐亞草原東部內(nèi)蒙古呼倫貝爾草原區(qū),是中國北方草原的主體部分,也是目前草地生態(tài)系統(tǒng)類型最為齊全,保存最完整的區(qū)域[16].研究區(qū)地形坦蕩遼闊,海拔高度500~900m,屬于中溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年均溫-3~0℃,年降水量240~380mm.地帶性土壤為黑鈣土和栗鈣土,隱域性土壤有草甸沼澤土、鹽化草甸土、風(fēng)沙土等.研究區(qū)東部的地帶性植被為溫性草甸草原,以貝加爾針茅(Stipa baicalensis)、羊草(leymus chinensis)、線葉菊(Filifolium Sibiricum)、糙隱子草(Cleistogenes squarrosa)、雜類草草型等為主體;研究區(qū)西部是典型草原地帶,植被以大面積的根莖禾草和叢生禾草為主,尤其以羊草、大針茅(Stipa grandis)和克氏針茅(Stipa crylovii)為建群種或優(yōu)勢種;另外,研究區(qū)內(nèi)有3條沙帶和零星沙丘堆積,發(fā)育有沙地植被;研究區(qū)的河流湖泡周圍發(fā)育有沼澤草甸、低地雜草草甸等濕地植被.

    1.2試驗概況

    野外試驗工作分別在2009年7月22~28日,8月5~8日,8月28~31日進行,此時是植被生長最旺盛的時期,采樣路線盡量覆蓋呼倫貝爾草原不同植物群落的不同生產(chǎn)力梯度(圖1).

    圖1 研究區(qū)地理位置及樣地分布Fig.1 Location of study area and sampling position

    樣地和小樣方具體設(shè)置方法為:首先在分析TM遙感影像、土地利用現(xiàn)狀圖和植被類型圖的基礎(chǔ)上,選擇大致250m×250m植物生長均勻的49個樣地,要求其植被斑塊面積較大且在植被組成上具有代表性,以滿足地面光譜數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)的像元匹配要求.試驗過程中選擇樣地中10個最具有典型和代表性的典型樣地(典型草原3個,草甸草原4個,沙地植被1個和濕地植被2個),每個典型樣地做30個1m×1m的樣方;另外的39個樣地中每個做5個1m×1m的樣方;樣方總數(shù)10×30+39×5=495個.

    1.3研究方法

    1.3.1植被光譜和草原植被覆蓋度的測定 使用美國ASD公司的Fieldspec 3光譜輻射儀進行草地植被光譜測定,視場角25°,光譜范圍350~2500nm,數(shù)據(jù)間隔1nm,觀測時傳感器垂直向下,距離冠層0.5m,每隔10~15min用白板進行校正.選擇天氣狀況良好、晴朗無云、風(fēng)力較小、太陽光強度充足并穩(wěn)定的時段(10:00~15:00).

    每個1m×1m樣方測量光譜數(shù)據(jù)5次,用數(shù)據(jù)線連接光譜儀和GPS,每組數(shù)據(jù)中帶有地理坐標(biāo)和海拔高度.每個小樣方測完光譜后,用數(shù)碼相機垂直于地面,距離冠層0.5m拍照,記錄每個樣方對應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)編號和照片編號以及樣方植被特征等.

    1.3.2草原植被蓋度提取方法 在計算機測算相片植被覆蓋度前,先切除相片的邊緣部分,左右兩邊分別平行截除1/5、上下兩邊分別截除1/8,去掉四周變形較大部分.相片剩余部分用于進行植被覆蓋度的計算機測量.用ERDAS(9.1)軟件處理照片,首先是將照片轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶戎?然后與原照片比較,找出植物與非植物部分臨界點,將照片轉(zhuǎn)化為(0,1)的黑白圖,統(tǒng)計分析植物部分占整個分析區(qū)域的比例,得到植被覆蓋度.

    1.3.3從高光譜數(shù)據(jù)提取NDVI方法 在ViewSpec pro軟件(version 5.6)中求取實測光譜曲線的近紅外波段和紅光波段的光譜反射率平均值.然后計算NDVI值,計算公式為:

    式中: ρNIR和ρRED分別是對應(yīng)MODIS近紅外波段、紅光波段的光譜反射率均值.

    同時根據(jù)試驗記錄,計算每個1m×1m樣方對應(yīng)的5個光譜數(shù)據(jù)的NDVI均值.每張照片對應(yīng)1個植被覆蓋度和1個NDVI均值,一共獲得495組對應(yīng)的植被覆蓋度和實測NDVI均值.為了使地面試驗結(jié)果應(yīng)用于高空遙感影像,按地理坐標(biāo)將每個樣地的NDVI和植被覆蓋度求均值,得到49組對應(yīng)的植被覆蓋度和實測NDVI均值.1.3.4MODIS/TERRA影像的下載與處理 本研究使用的是NASA提供的MODIS/TERRA衛(wèi)星16d合成的NDVI,圖像空間分辨率為250m,格式為HDF.數(shù)據(jù)合成、投影轉(zhuǎn)換、研究區(qū)提取等均在ENVI軟件中完成.按照樣地的經(jīng)緯度坐標(biāo)信息,在Arcmap中提取相應(yīng)試驗樣地的遙感影像中的NDVI.為克服像元影像坐標(biāo)偏移及邊緣畸變的影響,若地面樣地中5個樣方的經(jīng)緯度點落到2個以上像元或位于像元邊緣則取相鄰像元值的平均值作為樣地的NDVI值(典型樣地中也隨機選5個分布均勻樣方),以減少“點對點”資料帶來的偏差.

    預(yù)測植被覆蓋度在Arcmap中的柵格計算模塊中完成,提取柵格數(shù)據(jù)中的植被覆蓋度預(yù)測值與提取NDVI值方法相同.

    1.3.5模型的檢驗方法 為了檢驗利用MODIS數(shù)據(jù)預(yù)測植被覆蓋度與實測植被覆蓋度之間關(guān)系的密切程度,選用標(biāo)準誤差(SE)[17]和平均誤差系數(shù)(MEC)[18]對預(yù)測值進行檢驗.計算公式為:

    式中: y是實測植被覆蓋度,%;y'是預(yù)測植被覆蓋度,%;n是樣本數(shù).

    1.3.6亞像元分解模型計算蓋度的方法 目前應(yīng)用較多的估算植被覆蓋度的亞像元分解模型計算公式[6]:

    式中: NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,即無植被像元的NDVI值;而NDVIveg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.

    2 結(jié)果與分析

    2.1基于光譜測定估算植被覆蓋度的地面光譜模型

    圖2 ASD NDVI與植被覆蓋度線性回歸方程(n=49)Fig.2 Linear regression equation between ASD NDVI and vegetation coverage(n=49)

    通過分析研究區(qū)內(nèi)ASD NDVI和植被覆蓋度散點關(guān)系,選用線性方程進行回歸分析.結(jié)果表明:ASD NDVI與植被覆蓋度之間存在較強的線性相關(guān)關(guān)系, R2達到0.9138(圖2).NDVI與植被覆蓋度之間的線性方程能通過極顯著性水平(0.01)的F檢驗(F=498.05,P<0.001).植被覆蓋度(fc)與ASD NDVI之間地面光譜模型的表達式為:

    2.2基于ASD NDVI和MODIS NDVI線性關(guān)系建立MODIS光譜模型

    為了探求地面所測的植被光譜數(shù)據(jù)和高空遙感所得的植被光譜數(shù)據(jù)內(nèi)在的關(guān)系,分析49個樣地的ASD NDVI和MODIS NDVI之間對應(yīng)的關(guān)系,結(jié)果顯示:兩組數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系R2=0.7939 (圖3),能通過極顯著性水平(0.01)的F檢驗(F=181.10,P<0.001).

    圖3 ASD NDVI和MODIS NDVI線性回歸方程(n=49)Fig.3 Linear regression equations between ASD NDVI and MODIS NDVI (n=49)

    由圖3可知MODIS NDVI與ASD NDVI之間的表達式為:

    將式(6)代入式(5)得到估算植被覆蓋度的MODIS光譜模型,表達式為:MODIS光譜模型的應(yīng)用與檢驗

    將式(7)應(yīng)用到與試驗同期的三期MODIS影像上(2009年7月12~27日,7月28~8月12日,8月13~28日),在Arcmap中進行柵格計算,得到上述3個時段呼倫貝爾草原植被覆蓋度空間格局圖,再通過試驗樣地的地理坐標(biāo)以及試驗記錄的采樣時間分別從3幅柵格圖中提取與野外試驗點所對應(yīng)的預(yù)測植被覆蓋度,將預(yù)測植被覆蓋度與實測植被覆蓋度進行對比分析,見圖4,其相關(guān)性較好,相關(guān)系數(shù)達到0.878.

    圖4 基于MODIS數(shù)據(jù)預(yù)測的植被覆蓋度與實測的植被覆蓋度之間的相關(guān)關(guān)系(n=49,SE為標(biāo)準誤差,MEC為平均誤差系數(shù))Fig.4 Correlation between vegetation coverage obtained in the field and predicted by MODIS (n=49, SE= standard error of predicting coverage, MEC= coefficient of mean error)

    表1 MODIS光譜模型和亞像元分解模型預(yù)測結(jié)果的誤差分析Table 1 Analysis on the Errors of regression equations and sub-pixel models

    為了進一步驗證預(yù)測精度,根據(jù)式(2)和式(3)計算其標(biāo)準誤差(SE)和平均誤差系數(shù)(MEC),并與亞像元分解模型計算的植被覆蓋度進行了比較,見表1.

    由表1可見,所建的估測植被覆蓋度的MODIS光譜模型SE和MEC均較小,其平均預(yù)測精度可以達到88.75%,優(yōu)于亞像元分解模型的預(yù)測精度,可以應(yīng)用該模型和MODIS數(shù)據(jù)估算呼倫貝爾草原大面積和長時段的植被覆蓋度.

    3 討論

    3.1MODIS NDVI數(shù)據(jù)誤差是MODIS光譜模型預(yù)測產(chǎn)生誤差的主要因子

    由于MODIS傳感器橫向掃描角度的變化范圍達到±55°,再加上其探測器對地觀測的視場幾何特征、地球表面曲率、地形起伏和運動中自身抖動等因素的共同影響,導(dǎo)致MODISL1B數(shù)據(jù)存在幾何畸變,俗稱“Bowtie效應(yīng)”[21].MODIS數(shù)據(jù)在掃描角達到15°后就會產(chǎn)生Bowtie效應(yīng),而且隨著掃描角度的增大, Bowtie效應(yīng)越明顯,這部分數(shù)據(jù)占據(jù)了相當(dāng)大的一部分.對此,國內(nèi)外很多學(xué)者在去除MODIS數(shù)據(jù)的Bowtie 效應(yīng)方面做了不少研究[21-23]. NASA提供的MODIS NDVI數(shù)據(jù)已經(jīng)進行消除Bowtie效應(yīng)處理,并在計算植被指數(shù)前經(jīng)過嚴格的大氣校正、幾何校正和輻射校正[21].野外試驗垂直測量的光譜數(shù)據(jù),相當(dāng)于MODIS數(shù)據(jù)對應(yīng)0度掃描角度,誤差最小.研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)過NASA處理后的MODIS NDVI與實測的ASD NDVI之間仍然存在一些偏差,導(dǎo)致預(yù)測值被覆蓋度的Modis光譜模型的預(yù)測結(jié)果會有一些誤差.但通過地面實測ASD NDVI數(shù)據(jù)的修正后也可以獲得較理想的結(jié)果.

    3.2地面光譜模型與亞像元分解模型關(guān)系密切

    對于亞像元分解模型,當(dāng)NDVIsoil和NDVIveg確定后,其實質(zhì)也是線性方程.若NDVIsoil和NDVIveg取值準確時,亞像元分解模型和基于試驗的光譜模型表達式應(yīng)該相同或相近.如:依據(jù)所建地面光譜模型確定NDVIsoil和NDVIveg分別為0.175和0.8998,將其代入式(4)中發(fā)現(xiàn)亞像元分解模型表達式與地面光譜模型相同;若根據(jù)MODIS光譜模型所確定的NDVI的兩個極值代入式(4)沒有出現(xiàn)亞像元分解模型表達式與MODIS光譜模型相同結(jié)果,主要因為MODIS NDVI有誤差存在.

    在草原區(qū)缺乏試驗數(shù)據(jù)時,可以選擇亞像元分解模型測定植被覆蓋度.在亞像元分解模型中NDVIsoil應(yīng)該是不隨時間改變的,對于大多數(shù)類型的裸地表面,理論上應(yīng)該接近零[6,10].然而由于大氣影響地表濕度條件的改變,以及地表濕度、土壤類型等條件的不同,NDVIsoil會隨著時間和空間而變化,變化范圍在-0.1~0.2之間[10]. NDVIveg代表著全植被覆蓋像元的最大值,也會隨著時間和空間而改變.NDVIsoil和NDVIveg的確定是決定亞像元分解模型預(yù)測精度的最關(guān)鍵的因素[6,10].多數(shù)研究人員是根據(jù)遙感圖像中全部裸地或全部為植被覆蓋對應(yīng)的NDVI值來確定這兩個值.然而,對于低分辨率的圖像,或者干旱地區(qū),可能根本不存在全植被覆蓋的像元或完全裸地的像元,那么圖像中的NDVI最大值和最小值的取值問題就成為一個難題.目前有研究人員根據(jù)研究植被類型所有像元的NDVI的概率分布的95%或98%上側(cè)分位數(shù)所對應(yīng)的NDVI值確定NDVIveg,以5%或2%下側(cè)分位數(shù)則代表NDVIsoil[19-20].本研究證明按照此方法確定的NDVI極值的方法在草原區(qū)可行,其預(yù)測植被覆蓋度的精度也可以達到80%以上,當(dāng)?shù)孛嬖囼灁?shù)據(jù)缺乏時,這也是一種獲得植被覆蓋度的較省時省力的方法.

    本研究試驗樣地在呼倫貝爾草原區(qū)分布較均勻,涵蓋了地帶性植被草甸草原、典型草原以及非地帶性沙地植被和沼澤草甸、低地雜草草甸等濕地植被;樣本數(shù)量較多,密度大,草地類型較全,能夠代表呼倫貝爾草原區(qū)植被覆蓋度與光譜反射率之間關(guān)系;同時選用較成熟的植被指數(shù)計算方法,波段選取與MODIS遙感數(shù)據(jù)的紅光波段和近紅外波段完全一致,建立了地面光譜模型和MODIS光譜模型,主要目的是利用MODIS/ TERRA或MODIS/AQUA遙感影像在呼倫貝爾草原區(qū)進行大面積長時段草原植被覆蓋度估測,研究方法易行,目標(biāo)明確,研究結(jié)果可以直接服務(wù)于研究區(qū)生產(chǎn)實踐.然而,試驗不足之處在于僅僅有2009年植物生長最旺盛的試驗數(shù)據(jù),在將來我們應(yīng)該進行連續(xù)幾年的同類試驗,同時研究整個生長季節(jié)植物光譜與植被覆蓋度之間的關(guān)系,進一步證明本研究的應(yīng)用價值.

    4 結(jié)論

    4.1基于實測ASD NDVI估測植被覆蓋度的地面光譜模型是簡單的線性函數(shù),該模型R2達到0.9138;MODIS NDVI和實測ASD NDVI之間也為線性關(guān)系,R2為0.7939;基于上述兩個線性方程得到估算植被覆蓋度的MODIS光譜模型.

    4.2MODIS光譜模型標(biāo)準誤差為11.58%,平均預(yù)測精度達到88.75%,亞像元分解模型標(biāo)準誤差介于14.37%~14.58%之間,平均預(yù)測精度達到83.50%~86.14%之間.MODIS光譜模型可用于估算呼倫貝爾草原植被覆蓋度.

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    致謝:參與本研究野外試驗的還有呼倫貝爾學(xué)院劉及東教授、張曉明講師,中國環(huán)境科學(xué)研究院葉生星助理研究員和張晨助理研究員,河北師范大學(xué)的胡引翠副教授,山東師范大學(xué)張寶雷副教授,以及河北師范大學(xué)劉長虹、郭亞倫、杜紅同學(xué)以及魯東大學(xué)張寧和孫小艷同學(xué),在此表示感謝.

    Spectral models for estimating grassland vegetation coverage on Hulunbeier Grassland, Inner Mongolia, China.

    CHEN Yan-mei1,2,3, GAO Ji-xi4*, DIAO Zhao-yan5, Lü Shi-hai4, CHANG Xue-li6, FENG Zhao-yang4(1.Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China;2.Graduate University of Chinese Academy Sciences, Beijing 100049, China;3.College of Resource and Environment Sciences, Hebei Normal University, Shijazhuang 050016, China;4.Institute of Ecology, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;5.College of Resource and Environment Sciences, Jinan University, Jinan 250002, China;6.College of Geography and Planning, Ludong University, Yantai 264025, China). China Environmental Science, 2010,30(9):1287~1292

    X87

    A

    1000-6923(2010)09-1287-06

    陳艷梅(1970-),女,河北邢臺人,副教授,中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所博士研究生,主要從事自然生態(tài)系統(tǒng)保護與管理研究.發(fā)表論文10篇.

    2009-12-20

    環(huán)境保護公益性行業(yè)科研專項(200809125,200909021);中國環(huán)境科學(xué)研究院中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(2009KYYW07)

    * 責(zé)任作者, 研究員, gaojx@ craes.org.cn

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