基于RS/GIS的黃土地區(qū)高速公路沿線植被覆蓋度變化分析——以銅黃高速為例

屈越強(qiáng)，陳愛俠，王　丹

(長安大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 西安　710054)

· 試驗研究 ·

基于RS/GIS的黃土地區(qū)高速公路沿線植被覆蓋度變化分析——以銅黃高速為例

屈越強(qiáng)，陳愛俠，王丹

(長安大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 西安710054)

黃土高原地帶一直以來都是我國水土流失比較嚴(yán)重的地區(qū)，高速公路的建設(shè)擾動了原本脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，植被覆蓋度則是影響水土流失的一個重要因子，因此，本文基于Landsat遙感數(shù)據(jù)源，利用遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)，結(jié)合歸一化植被指數(shù)(NDVI)像元二分法來分析黃土地區(qū)銅(川)黃(陵)高速公路兩側(cè)400m內(nèi)的植被覆蓋度變化情況。研究表明研究區(qū)中低覆蓋度的變化是先升高后降低，即由1995年的18.1%上升到2000年29.4%，而到2013年則下降到6.3%，主要是銅黃高速公路施工對沿線植被的砍伐和工程占地所致。2000年～2013年間由于黃土高原地區(qū)實施退耕還林，封山綠化，使研究區(qū)的高覆蓋度在2013年面積增加明顯，較2000年增加了39%，說明高速公路路域生態(tài)植被的恢復(fù)取得了良好的效果，有效降低了該區(qū)域的水土流失。本次研究的定量分析可以為該地區(qū)水土流失及生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供參考資料。

黃土高原；高速公路；植被覆蓋度；RS/GIS

高速公路的建設(shè)給人們的生產(chǎn)和生活帶來很大方便，然而也不可避免帶來一定影響，如植被砍伐、土壤結(jié)構(gòu)變化、坡度增加等。

由于黃土地區(qū)土壤節(jié)理性發(fā)育比較明顯，且濕陷性較強(qiáng)，這種影響變得更為突出[1]，該區(qū)域的水土流失比較嚴(yán)重，為此銅黃高速公路沿線水土流失和植被覆蓋度變化備受人們關(guān)注[2]。

RS/GIS作為一項高新技術(shù)[2]，它為區(qū)域植被覆蓋度調(diào)查提供了新的途徑與技術(shù)支持，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)調(diào)查手段的不足，及時、快捷、準(zhǔn)確地獲得相應(yīng)覆蓋度信息，為路域植被恢復(fù)調(diào)查提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。目前，有關(guān)銅黃高速公路路域的植被覆蓋度變化研究鮮見報道。

論文選用1995年、2000年、2013年3期的Landsat遙感圖像，利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)二分法對銅黃高速公路建設(shè)前、中、后期兩側(cè)400m范圍的植被覆蓋度進(jìn)行定量分析，為該地區(qū)水土流失及生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供參考資料。

1　研究區(qū)概況

1.1工程概況

銅黃高速公路建成于2001年，北接黃延高速公路，南接西銅一級公路，途徑銅川市、宜君縣、止于黃陵縣的康崖底，全長72.25km，是包頭至北海西部開發(fā)大通道的重要路段。該公路的邊坡區(qū)域主要采用砼骨架植草防護(hù)、水平溝植草防護(hù)、穴播植草防護(hù)、噴播植草防護(hù)等[3]。經(jīng)過近幾年的自然演替，原來公路采用的水平溝、穴播恢復(fù)的植被明顯退化，于是在2010年前后，對該公路的邊坡又進(jìn)行了專項綠化設(shè)計，主要栽紫穗槐、點播的檸條、紫花苜蓿。2013年取得了非常好的綠化效果。

1.2自然環(huán)境概況

銅黃高速公路所經(jīng)地區(qū)為渭北高原向陜北黃土高原過度的山岳地貌，地勢西南高，東北地，屬于低山地貌。該地區(qū)屬于暖溫帶大陸季風(fēng)氣候區(qū)，四季溫差大，冬季氣候干燥寒冷，易積雪，夏季溫度高，濕度適宜，雨水充沛。春秋為過度季節(jié)，氣候多變。

2　遙感圖像預(yù)處理

2.1原始遙感圖像的波段組合

本文選用研究區(qū)Landsat遙感影像，采用543波段組合，因為此種假彩色合成與真實顏色更加接近，便于后面處理圖像的識別[4]。原始遙感影像數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)源

注：數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。

2.2圖像鑲嵌

波段組合完成后，即增強(qiáng)處理結(jié)束，需要對所獲的不同遙感影像進(jìn)行鑲嵌，以獲得能夠覆蓋整個研究區(qū)的遙感圖像[5]。

2.3圖像裁剪

為了更好的顯示植被覆蓋度變化，本文選擇道路兩側(cè)4km走廊帶呈圖。根據(jù)生態(tài)環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則的規(guī)定，公路的評價范圍為中軸線各向外延生300～500m，因此，在數(shù)據(jù)分析時只對高速公路兩側(cè)400m進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

按照此方法，依次裁剪出1995年5月、2000年5月和2013年9月的研究區(qū)遙感影像。

3　植被覆蓋度計算

3.1歸一化植被指數(shù)NDVI計算

歸一化植被指數(shù)(NDVI)是利用綠色植物強(qiáng)吸收可見光紅波段(0.63～0.69μm) 和高反射近紅外波段(0.76～0.9μm) 特點，經(jīng)過變換，增強(qiáng)植被信號，削弱噪音組合而成。

選擇Arcgis Spatial Analyst工具欄中的Raster Calculator進(jìn)行計算，選擇第三波段和第四波段，利用公式NDVI =(NIR-R)/(NIR+R)進(jìn)行計算[6]。

式中：NIR為近紅外波段的反射率，R為紅光波段的反射率。

3.2植被覆蓋度計算

植被覆蓋度的反演就是利用歸一化植被指數(shù)和像元二分模型。像元二分模型原理是假設(shè)影像上一個像元的反射率R可分為純植被部分反射率Rv和非植被部分Rs兩部分，任一像元的反射率值可以表示為由植被覆蓋部分與非植被覆蓋部分的線性加權(quán)的和:

R=Rv+Rs

(1)

假設(shè)影像上一個像元中有植被覆蓋的面積比例為fc,即該像元的植被覆蓋度, 那么非植被覆蓋的面積比例為1-fc。如果該像元全由植被所覆蓋,則所得的反射率為Rveg,如果該像元無植被覆蓋,則反射率為Rsoil,因此,混合像元的植被部分所貢獻(xiàn)的信息Rv可以表示為純植被反射率Rveg與像元中植被覆蓋面積fc的乘積(見公式(2)), 而非植被成分所貢獻(xiàn)的信息Rv可以表示為Rsoil與1-fc的乘積(見公式(3)):

Rv=fc×Rveg

(2)

Rs=(1-fc)×Rsoil

(3)

將式(2)和式(3)帶入式(1),可得到計算植被覆蓋度的公式,如下:

(4)

其中:Rsoil與Rveg是像元二分模型的兩個參數(shù)。很明顯,只要求得這兩個參數(shù)根據(jù)公式(4),就可以利用遙感信息來估算植被覆蓋度[7]。

根據(jù)像元二分模型原理,將1個像元的NDVI值表示為由有植被覆蓋部分地表與無植被覆蓋部分地表組成的形式。計算植被覆蓋度的公式可表示為:

其中:NDVIsoil表示完全為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,NDVIveg則代表完全由植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值[8,9,10]。

3.3植被覆蓋度分級

按照植被覆蓋度的分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，見表2。

表2　植被覆蓋度分級標(biāo)準(zhǔn)

為了得到不同植被覆蓋度的面積統(tǒng)計值，將該圖像進(jìn)行屬性值的重新設(shè)置，裸地屬性值為1 ，低植被覆蓋度屬性值為2，中低植被覆蓋度屬性值為3，中植被覆蓋度屬性值為4，高植被覆蓋度屬性值為5，利用Arcgis軟件制作研究區(qū)植被覆蓋度分級圖，如圖1所示[11,12]。

圖1　銅黃高速公路路域植被覆蓋度分級Fig.1　The vegetation coverage classification of TongHuang highway roadside

4　研究區(qū)植被覆蓋度變化分析

按照新的屬性值統(tǒng)計柵格總數(shù)，根據(jù)柵格總數(shù)計算不同等級植被覆蓋度面積。通過對3個時期的植被覆蓋度分級圖的對比，制作分類后植被覆蓋度對比表,如表3所示。

由上表所示不同時期的植被覆蓋度分類面積，利用Arcgis制作不同時期植被覆蓋度總體對比圖，見圖2。

表3　銅黃高速公路路域不同時期植被覆蓋度變化

圖2　銅黃高速公路路域不同時期植被覆蓋度對比Fig.2　The vegetation coverage comparison of TongHuang highway roadside in different periods

由表3和圖2可知，研究區(qū)裸地面積和地覆蓋度面積相對較少，0.1%～0.4%，且在3個研究時期變化較??；中低覆蓋度面積表現(xiàn)為明顯的擾動，即由1995年的18.1%上升到2000年的29.4%，而2013年則下降到6.3%；主要是因為中覆蓋度的面積逐年下降，即由1995年的42.7%下降到2013年的15.4%；高覆蓋度的面積在1995年和2000年變化不大，約占38.6%～38.9%，而在2013年表現(xiàn)為明顯的升高，達(dá)77.6%[13]。研究區(qū)植被覆蓋度的變化主要在于施工期工程的擾動，使其中低覆蓋度在2000年明顯增加，而2000年～2013年間由于路域植被的重建和研究區(qū)推行“山川秀美工程”，實施退耕還林，封山綠化，使研究區(qū)的高覆蓋度面積增加明顯?？梢?，高速公路路域生態(tài)恢復(fù)措施取得了很好效果，明顯降低了區(qū)域水土流失[14,15]。

5　結(jié)　論

5.1本文基于Erdas和Arcgis軟件，選取了黃土地區(qū)銅黃高速公路作為研究對象，對銅黃高速沿線的植被覆蓋度進(jìn)行了研究和分析，通過對3個時期的植被覆蓋度對比，結(jié)果表明，研究區(qū)的2000年中覆蓋度和高覆蓋度面積比例有所下降，而中低覆蓋度面積比例明顯升高，升幅為11.3%，主要是銅黃高速公路施工對沿線植被的砍伐和工程占地所致。

5.2研究區(qū)2013年高覆蓋度面積明顯升高，主要是研究區(qū)路域植被的重建和研究區(qū)域“山川秀美工程”的實施，取得了明顯的生態(tài)效果，有效減緩了黃土地區(qū)高速公路兩側(cè)水土流失。

[1]劉泉,陳朝鎮(zhèn).黃土高原水土流失的現(xiàn)狀和思考[J].綿陽師范學(xué)院學(xué)報,2007,26(2):101-102.

[2]陳俐謀,楊霞.公路交通GIS技術(shù)應(yīng)用研究[J].沈陽師范大學(xué)學(xué)報,2005,23(2):169-172.

[3]朱小花.銅黃高速公路路墊邊坡植被恢復(fù)影響因子研究[D].西安：長安大學(xué),2011.

[4]孫曉華.應(yīng)用ERDAS進(jìn)行衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)預(yù)處理[J].福建建設(shè)科技,2010,(3):66-67.

[5]吳黎,張有智,解文歡.基于ERDAS的肇源縣植被覆蓋度研究[J].黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,(3):126-128.

[6]陳國榮,劉健,施聰智，等.基于GIS和遙感技術(shù)的植被覆蓋度反演模型[J].北華大學(xué)學(xué)報,2010,11(3):251-254.

[7]Zhangyan Jiang,Alfredo R Huete,Jin Chen， et al.Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction[J].Remote Sensing of Environment,2006,101(3):366-378.

[8]馬娜,胡云峰,莊大慶，等.基于遙感和像元二分模型的內(nèi)蒙古正藍(lán)旗植被覆蓋度格局和動態(tài)變化[J].地理科學(xué),2012,32(2):251-256.

[9]潘建平,葉煥倬.基于遙感分類的植被覆蓋度提取[J].測繪信息與工程,2007,32(6):17-19.

[10]黎良財,鄧?yán)?曹穎. 基于NDVI像元二分模型的礦區(qū)植被覆蓋動態(tài)監(jiān)測[J].中南林葉科技大學(xué)學(xué)報,2012,32(6):18-23.

[11]王曉峰,任志遠(yuǎn).基于RS和GIS的榆林市植被覆蓋度動態(tài)變化研究[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報,2008,36(3):101-104.

[12]穆少杰，李建龍，陳奕兆，等.2001-2010年內(nèi)蒙古植被覆蓋度時空變化特征[J].地理學(xué)報，2012,67(9):1255-1268.

[13]陳濤,李平湘,張良培.武漢地區(qū)1988年～2002年植被覆蓋度動態(tài)變化分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2012,23(5):511-516.

[14]田運林.植被覆蓋作用下的水土流失效應(yīng)研究[J].臨汾師范學(xué)院學(xué)報，2010,32(3):47-50.

[15]Yang Zisheng, Liang Luohui.Soil erosion under different land use types and zones of Jinsha River Basin in Yunnan Province, China[J].Journal of Mountain Science,2004,1(1):46-56.

Analysis of Vegetation Coverage Change of the Loess Area Along the Highway Based on RS/GIS:An Example of Tonghuang Expressway

QU Yue-qiang1, CHEN Ai-xia1, WANG Dan1

(SchoolofEnvironmentalScience&Engineering,Chang’anUniversity,Xi’an710054,China)

Loess Plateau zone has always been the serious soil erosion region in China. Highway construction has disturbed the fragile eco-system. Vegetation coverage is an important factor affecting soil erosion. Therefore, this article based on Landsat remote sensing data sources, using RS and GIS technology, combining with the normalized difference vegetation index (NDVI) pixel dichotomy, analyzed the vegetation coverage changes along Tonghuang highway within 400m on both sides in Loess Plateau region. Research showed that the changes of the Medium-low coverage first increased and then decreased, increased from 18.1% in 1995 to 29.4% in 2000. However it dropped to 6.3% in 2013, mainly due to the cutting and land occupation during Tonghuang highway construction. Thanks to the implementation of returning farmland to forestry and closing hillsides to facilitate afforestation in the Loess Plateau region from 2000 to 2013, the high coverage area increased significantly in 2013, increased 39% compared with 2000, indicating that highway expressway ecological vegetation recovery achieved good effect, effectively reduced soil erosion in the region. Quantitative analysis of this study can provide reference for the regional soil erosion and ecological environment protection.

The loess plateau; expressway; vegetation coverage; RS/GIS

2014-08-21

屈越強(qiáng)(1989-)，男，陜西延安人，長安大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院環(huán)境工程專業(yè)2012級在讀研究生，主要從事環(huán)境遙感研究。

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A

1001-3644(2015)01-0030-04