胡屾 劉駿 毛學(xué)剛
(國(guó)家林業(yè)局華東林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院,杭州,321001) (東北林業(yè)大學(xué))
?
中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年植被覆蓋度及其變化1)
胡屾 劉駿 毛學(xué)剛
(國(guó)家林業(yè)局華東林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院,杭州,321001) (東北林業(yè)大學(xué))
為研究中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋變化特征,基于MODIS歸一化植被指數(shù)(INDV)月合成數(shù)據(jù),利用雙組分線性混合模型估算中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年植被覆蓋度(fc),并對(duì)4年間植被覆蓋度時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行分析。結(jié)果表明:(1)中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度整體處于較高水平,植被覆蓋度平均在70%以上,并呈現(xiàn)出東高西低的分布特征;(2)2007—2011年,中國(guó)東北地區(qū)年最大植被覆蓋度總體較穩(wěn)定并有一定增長(zhǎng)趨勢(shì),以穩(wěn)定和輕微恢復(fù)為主。穩(wěn)定及輕微恢復(fù)的面積占總面積的90%以上,出現(xiàn)了不同程度退化的面積在10%以下,主要出現(xiàn)在內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部以及中部,其原因與該地過(guò)度放牧等有關(guān);(3)中國(guó)東北地區(qū)2007—2010的植被覆蓋度變化波動(dòng)不大,相對(duì)穩(wěn)定;(4)中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年間植被覆蓋狀況呈良性發(fā)展趨勢(shì)。
歸一化植被指數(shù);東北地區(qū);植被覆蓋度;MODIS
NDVI; Northeastern China; Fractional vegetation cover; MODIS
植被不僅是生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ),還是生態(tài)系統(tǒng)的主要組成成分,具有減緩徑流、截流降雨、保持水土、防沙等功能[1]。植被聯(lián)結(jié)著土壤、大氣和水分等自然過(guò)程,在生物地球化學(xué)循環(huán)、地表能量交換以及水文循環(huán)等過(guò)程中起著重要作用,對(duì)研究全球變化起到“指示器”的作用[2]。植被覆蓋度是植物群落覆蓋地表狀況的一個(gè)綜合量化指標(biāo),是研究區(qū)域或全球性水文、氣象、生態(tài)等方面問(wèn)題的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),廣泛應(yīng)用于各種相關(guān)理論和模型中[3]。同時(shí),在研究水土保持、生態(tài)環(huán)境調(diào)查、植被覆蓋變化以及蒸散量等方面有廣泛的應(yīng)用。
植被覆蓋度的估測(cè)方法主要有實(shí)地調(diào)查和遙感監(jiān)測(cè)兩種方法。由于植被覆蓋情況具有明顯的時(shí)空變化特征,傳統(tǒng)實(shí)地抽樣估計(jì)植被覆蓋度的方法,很難獲得大尺度區(qū)域的測(cè)量結(jié)果。相反,針對(duì)實(shí)地調(diào)查方法這些缺陷,遙感監(jiān)測(cè)的方法因其良好的時(shí)間和空間連續(xù)性,能很好地完成對(duì)大尺度區(qū)域植被覆蓋度的估計(jì)[4-7]。遙感技術(shù)具有快速、宏觀、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、客觀等特點(diǎn),為監(jiān)測(cè)和研究植被覆蓋狀況變化提供了一種新型而有效的方法,為研究植被覆蓋度提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持[8-10]。目前,有許多利用遙感技術(shù)測(cè)量植被覆蓋度的方法,其中應(yīng)用最廣泛的方法,是植被覆蓋度與光譜指數(shù)的相關(guān)分析法以及回歸模型法[11-13]。但這兩種方法只適用于特定區(qū)域或特定植被類(lèi)型,且模型復(fù)雜、操作時(shí)間長(zhǎng)、變量多、難測(cè)量等問(wèn)題,不易推廣。在定量處理遙感圖像植被覆蓋度方面,主要有混合像元分解和植被指數(shù)(IV)法。前者是基于光譜混合模型,通常認(rèn)為地面目標(biāo)大小,是小于遙感圖像的空間分辨率,遙感圖像的像元特征可以反映土地覆蓋特征的綜合信息,但測(cè)量精度直接受混合像元分解技術(shù)成熟度的影響;后者是通過(guò)建立植被覆蓋度與植被指數(shù)之間的關(guān)系,這種方法被廣泛采用。
中國(guó)東北地區(qū)位于東北亞區(qū)域的中心地帶,地理位置十分重要??偯娣e為1.454×106km2,約占全國(guó)土地總面積的13%。擁有豐富的自然資源、農(nóng)業(yè)資源和工業(yè)資源。研究中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋狀況及其變化規(guī)律,可以為科學(xué)合理的保護(hù)和利用中國(guó)東北地區(qū)的林業(yè)、農(nóng)業(yè)及土地資源等提供幫助,為中國(guó)東北地區(qū)的生態(tài)建設(shè)提供參考。本研究采用2007—2010年MODIS歸一化植被指數(shù)(INDV)月合成數(shù)據(jù),應(yīng)用雙組分線性混合模型,對(duì)中國(guó)東北地區(qū)的植被覆蓋狀況進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年的植被覆蓋度的時(shí)空變化特征分析,旨在揭示中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度變化規(guī)律,明確其變化方向。
中國(guó)東北地區(qū)包括黑龍江、吉林、遼寧省以及內(nèi)蒙古自治區(qū)的部分地區(qū)(呼倫貝爾盟、興安盟、通遼市和赤峰市)。該地區(qū)位于東北亞區(qū)域的中心地帶,地理位置約位于115°33′35″~134°58′28E,38°43′15″~53°33′35″N。中國(guó)東北地區(qū)以東北平原、丘陵和山地為主。中國(guó)東北地區(qū)地處中溫帶與寒溫帶,屬溫帶季風(fēng)氣候,四季分明,夏季溫?zé)岫嘤?,冬季寒冷干燥。因東北地區(qū)濕度較低,太陽(yáng)輻射較高,所以夏季依然是高溫天氣。東部地區(qū)的長(zhǎng)白山擋住了西北寒風(fēng),冬季氣溫極低,山區(qū)氣溫可達(dá)-40 ℃以下。年降水量為400~800 mm,降水量自西向東有減少的趨勢(shì)。
2.1 數(shù)據(jù)收集及處理
遙感數(shù)據(jù):計(jì)算植被覆蓋度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采用MODIS NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品。該產(chǎn)品采用MODIS的藍(lán)、紅、近紅外反射率3個(gè)波段的數(shù)據(jù)(3波段的中心分別為469、645和858 nm),由經(jīng)過(guò)水、云、重氣溶膠、以及云陰影掩膜處理的雙向大氣校正表面反射率計(jì)算獲得。該數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。數(shù)據(jù)空間分辨率為1 km,時(shí)間序列為2007—2010年,數(shù)據(jù)范圍中國(guó)東北地區(qū),投影方式采用UTM/WGS-84投影。
數(shù)據(jù)處理:盡管MODIS NDVI數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的預(yù)處理,并采用最大值合成法將多天的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行合成,但是得到的產(chǎn)品仍然受云、氣溶膠及水汽等影響。尤其是合成期內(nèi),一直有云存在的情況下,云成為對(duì)NDVI產(chǎn)品影響最大的噪聲,這些噪聲使得合成后的NDVI隨時(shí)間變化呈無(wú)規(guī)律狀態(tài),相鄰值高低變化沒(méi)有規(guī)律。因此,本研究采用TIMESAT軟件的基于濾波函數(shù)的平滑法,針對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行時(shí)間序列擬合,處理后的數(shù)據(jù),在時(shí)間序列上是平滑的,符合實(shí)際規(guī)律。
2.2 植被覆蓋度計(jì)算模型
植被覆蓋度的計(jì)算,采用簡(jiǎn)單的線性混合模型。該模型假設(shè)每個(gè)像素的反射率為所有子像素反射率按百分比進(jìn)行加權(quán)的總和。對(duì)于植被覆蓋度的來(lái)說(shuō),每個(gè)像素被假定包含兩個(gè)組分即有植被覆蓋區(qū)和無(wú)植被覆蓋區(qū),這樣混合模型變?yōu)橛?個(gè)組分線性模型,且2個(gè)組分是相互獨(dú)立的。雙組分線性混合模型方程可表示為:
R=Rcanopyfc+Ropen(1-fc)+ε。
(1)
式中:R為像元的反射率;Rcanopy為有植被覆蓋區(qū)的反射率;Ropen為無(wú)植被覆蓋區(qū)的反射率;fc為植被覆蓋度;ε為像元內(nèi)無(wú)意義的剩余分量。
雙組分線性混合模型表明,某個(gè)波長(zhǎng)的像元的光譜響應(yīng)是由來(lái)自有植被覆蓋區(qū)和無(wú)植被覆蓋的光譜相應(yīng)的線性組合,兩個(gè)分量的對(duì)應(yīng)覆蓋度分別為fc和1-fc。
地物的反射率隨波長(zhǎng)變化顯著,使用不同的光譜波段可能會(huì)產(chǎn)生多種植被覆蓋度[14]。此外,即使在某些波長(zhǎng)Rcanopy和Ropen也會(huì)受植被濕度、土壤水分及質(zhì)地等影響[15-16]。為減少這些因素的影響,采用IV估算植被覆蓋度比較合適[17-19]。采用IV作為所有植被指數(shù)的代表,并替換反射率R,則有如下公式:
IV=IVcanopyfc+IVopen(1-fc)+ε。
(2)
式中:IV為植被指數(shù);IVcanopy為有植被覆蓋區(qū)的植被指數(shù);IVopen為無(wú)植被覆蓋區(qū)的植被指數(shù);fc為植被覆蓋度;ε為像元內(nèi)的無(wú)意義剩余分量。
對(duì)于本研究區(qū)域的植被,無(wú)意義剩余分量可被忽略ε,采用兩個(gè)組分比較合理[2]。植被覆蓋度(fc)可以表示為:
(3)
INDV又稱(chēng)標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù),它是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子[14]。因此,本研究采用INDV計(jì)算植被覆蓋度:
(4)
式中:fc為植被覆蓋度;INDV為歸一化植被指數(shù);INDVcanopy為有植被覆蓋區(qū)的歸一化植被指數(shù);INDVopen為無(wú)植被覆蓋區(qū)的歸一化植被指數(shù)。
INDVopen與INDVcanopy值隨時(shí)間和空間的變化而變化,因此,它們的取值不能采用一個(gè)確定的值。原始圖像中一般都含有噪聲等干擾,為避免圖像中因噪聲的影響而產(chǎn)生的過(guò)低或過(guò)高的INDV值,INDVopen與INDVcanopy的取值不能取統(tǒng)計(jì)結(jié)果中的最大與最小值。通常取給定的置信度的置信區(qū)間內(nèi)的最大和最小值[20]。根據(jù)INDV頻率累計(jì)表,INDVopen取值為頻率0.5%的INDV,INDVcanopy取值為頻率99.5%的INDV值,即為無(wú)植被覆蓋和全植被覆蓋像元的INDV值。
2.3 植被覆蓋度的分級(jí)
植被覆蓋度的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)有大量的研究[21-24],植被覆蓋度分級(jí)的閥值選取也因地區(qū)的不同而不同。本研究參考K. Kensuke et al[24]閥值的選擇標(biāo)準(zhǔn),并結(jié)合中國(guó)東北地區(qū)植被特點(diǎn),將植被覆蓋度劃分為5個(gè)等級(jí)(見(jiàn)表1)。
表1 植被覆蓋度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)
2.4 標(biāo)準(zhǔn)差分析
由于植被生態(tài)系統(tǒng)是一種動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài),對(duì)于不同區(qū)域具有不同的穩(wěn)定程度和動(dòng)態(tài)變化幅度。為反映植被覆蓋度變化的穩(wěn)定程度,引入標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)表示植被覆蓋變化的離散程度。其值越小,說(shuō)明植被覆蓋時(shí)間序列離散程度越小,變化越平穩(wěn),反之則波動(dòng)性越大。植被覆蓋度的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式為:
(5)
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差Sfc取值,將植被覆蓋變化劃分為5個(gè)等級(jí),即:變化小(Sfc≤0.1)、變化較小(0.1 3.1 植被覆蓋度空間分布特征 由圖1可知,中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年平均植被覆蓋度為74%??傮w來(lái)看,中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋狀況良好,植被覆蓋度從東部向西部呈減少趨勢(shì),具有東高西低的特點(diǎn)。其中,低度、中低度、中度的植被覆蓋度分布,主要分布在東北地區(qū)的西部和西南部的干旱、半干旱候區(qū),大部分位于內(nèi)蒙古自治區(qū)內(nèi),其面積分別為1.318×105、8.26×104、1.125×105km2,分別占中國(guó)東北地區(qū)總面積的9.06%、5.68%和7.74%。中高度及高度的植被覆蓋度分布較為零散,主要分布在中國(guó)東北地區(qū)中部及內(nèi)蒙古自治區(qū)、黑龍江省和吉林省的交界處,還包括遼寧省的西北部以及內(nèi)蒙古自治區(qū)的北部,面積為2.084×105km2,占中國(guó)東北地區(qū)總面積的14.33%。高植被覆蓋度主要分布在黑龍江省、吉林省、遼寧省的大部,以及內(nèi)蒙古自治區(qū)的東北部,面積為9.193×105km2,占中國(guó)東北地區(qū)總面積的63.20%。從各等級(jí)植被覆蓋度分布情況來(lái)看,東北地區(qū)植被覆蓋狀況主要以高植被覆蓋度為主,表明了中國(guó)東北地區(qū)良好的植被覆蓋狀況。但可以明顯的看出中國(guó)東北地區(qū)的內(nèi)蒙古自治區(qū)的部分植被覆蓋以低度及中低度植被覆蓋度為主,說(shuō)明此地區(qū)植被覆蓋狀況較差。 圖1 中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度分布特征 3.2 植被覆蓋度年際間變化 由表2、圖2可知,總體上4年間中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度呈穩(wěn)定并有一定增長(zhǎng)趨勢(shì),以穩(wěn)定和輕微恢復(fù)為主,穩(wěn)定和輕微恢復(fù)的面積占總面積的91.03%,說(shuō)明4年來(lái)中國(guó)東北地區(qū)總體植被保護(hù)情況良好。有11.42%的地區(qū)出現(xiàn)了一定程度的恢復(fù),分布相對(duì)零散,主要分布在臨近水源的水源相對(duì)較好的地區(qū),說(shuō)明植被的恢復(fù)工作與加強(qiáng)退耕還林還草等措施有關(guān),也與地區(qū)地理環(huán)境特點(diǎn)和氣候特點(diǎn)有重要關(guān)系。但是,仍有8.15%區(qū)域,植被出現(xiàn)了不同程度的退化,其中有0.08%的區(qū)域植被出現(xiàn)了嚴(yán)重退化現(xiàn)象。退化主要出現(xiàn)在內(nèi)蒙古自治區(qū)的東北部以及中部,而這部分區(qū)域植被覆蓋度大部分以低度和中低度植被覆蓋度為主,而植被退化現(xiàn)象也相對(duì)明顯,這與人們保護(hù)植被的意識(shí)不強(qiáng),過(guò)度放牧、砍伐森林等破壞植被的行為有密切關(guān)系。 3.3 植被覆蓋度變化穩(wěn)定程度 由圖3、表3可知,2007—2010年?yáng)|北地區(qū)植被覆蓋變化標(biāo)準(zhǔn)差整體呈西南部及西部高,中部高低并存,剩余部分較低的分布特點(diǎn)。主要以變化小和變化較小兩種變化水平為主,占總面積的88.98%,主要分布在黑龍江省、吉林省和遼寧省的大部分地區(qū),以及內(nèi)蒙古自治區(qū)與黑龍江省交界處,其分布的區(qū)域與植被覆蓋度穩(wěn)定的區(qū)域位置基本一致。而變化中等、變化較大和變化大的地區(qū)共占總面積的11.02%,其分布區(qū)域與之前研究結(jié)果中植被覆蓋度有明顯變化的區(qū)域基本吻合??傮w來(lái)看,中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年植被覆蓋度變化波動(dòng)不大,相對(duì)穩(wěn)定。 表2 植被覆蓋度演變及統(tǒng)計(jì) 圖2 中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋變化 圖3 植被覆蓋度變化穩(wěn)定程度 3.4 植被覆蓋度年內(nèi)變化 由圖4、圖5可知,1—7月份,中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度基本呈上升趨勢(shì),并在7月份達(dá)到最大值。一年中,植被覆蓋度最高的時(shí)間段為7—8月份,之后植被覆蓋度開(kāi)始出現(xiàn)降低,10月份下降速度明顯加快。這與中國(guó)東北地區(qū)自南向北跨越中溫帶與寒溫帶兩個(gè)氣溫帶的特點(diǎn)有很大關(guān)系。由于中國(guó)東北地區(qū)冬季普遍時(shí)間長(zhǎng)且氣溫低,導(dǎo)致植被覆蓋度變化時(shí)間較全國(guó)其他地區(qū)較早,植被覆蓋度最低的月份為1月份和12月份。 表3 中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度變化標(biāo)準(zhǔn)差分級(jí) 2007—2011年植被覆蓋度總體變化趨勢(shì)基本一致,變化曲線均呈單峰型。總體上每年4月份植被活動(dòng)開(kāi)始明顯增強(qiáng),并在5—6月份植被增強(qiáng)速度明顯加快,在7月份左右,植被覆蓋度達(dá)到最大值,7—8月份為植被覆蓋度最高時(shí)期,9月份植被覆蓋度出現(xiàn)明顯下降,之后逐漸降至最低值。每年最低植被覆蓋度出現(xiàn)在1月和12月份左右。 3.5 各等級(jí)植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化 由表4可知,2007—2008年,中植被覆蓋度、中高植被覆蓋度和高植被覆蓋度面積都有所增加,分別增加了3.53%、8.93%、0.99%,低、中低植被覆蓋度面積減少,分別減少16.71%和15.24%,減幅較大;2008—2009年間,中植被覆蓋度和中高植被覆蓋度面積均有所減少,分別減少12.54%和22.51%;低、中低和高植被覆蓋度面積均有所增加,分別增加10.64%、4.50%和7.62%;2009—2010年,除高植被覆蓋度外,其他等級(jí)的植被覆蓋度均有增加。總體分析2007—2010年間各等級(jí)植被覆蓋度變化情況,低、中低、中高植被覆蓋度的面積都有所減少,但中植被覆蓋度和高植被覆蓋度面積都呈增長(zhǎng)狀態(tài)。 3.6 各等級(jí)植被覆蓋度的變化方向 為定量分析中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年間各等級(jí)植被覆蓋度的變化方向,引入轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)對(duì)各等級(jí)植被覆蓋度的變化趨勢(shì)做進(jìn)一步分析。選擇植被覆蓋度較高的7月份和8月份的數(shù)據(jù),根據(jù)中國(guó)東北地區(qū)各等級(jí)植被覆蓋度面積,利用ArcGIS10.0中的空間分析功能,建立轉(zhuǎn)移矩陣。由表5可知,對(duì)角線上的數(shù)據(jù)表示2007—2010年間各等級(jí)植被覆蓋度未發(fā)生變化面積占總面積的比例,7月份分別為6.63%、1.69%、2.39%、6.23%、57.70%,共占總面積的74.64%;8月份分別為6.21%、1.85%、2.92%、8.15%、52.5%,共占總面積的71.64%。而對(duì)角線右側(cè)上方的數(shù)據(jù)表示由低等級(jí)轉(zhuǎn)移到高等級(jí)的面積占總面積的比例,即植被恢復(fù)的比例,7月份恢復(fù)的比例為13.66%,8月份恢復(fù)的比例為16.45%。反之,對(duì)角線左下方的數(shù)據(jù)表示由高等級(jí)轉(zhuǎn)移為低等級(jí)植被覆蓋度的面積占總面積的比例,即植被退化的比例,7月份退化的比例為11.70%,8月份退化的比例為11.91%。植被恢復(fù)比例總體大于植被退化的比例,說(shuō)明中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年間植被覆蓋狀況呈良性發(fā)展趨勢(shì)。 圖4 2009年1—12月植被覆蓋度分布 植被蓋度各年各等級(jí)植被覆蓋度的面積/104km22007年2008年2009年2010年2007—2008年變化量/104km2變化率/%2008—2009年變化量/104km2變化率/%2009—2010年變化量/104km2變化率/%2007—2010年變化量/104km2變化率/%低蓋度13.8811.5612.7913.02-2.32-16.711.2310.640.231.80-0.86-6.20中低蓋度8.667.347.678.26-1.32-15.240.334.500.597.69-0.40-4.62中蓋度11.6312.0410.5311.650.413.53-1.51-12.541.1210.640.020.17中高蓋度26.7529.1422.5823.892.398.93-6.56-22.511.315.80-2.86-10.69高蓋度84.5485.3891.8988.650.840.996.517.62-3.24-3.534.114.86 圖5 中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度年內(nèi)變化趨勢(shì) 表5 2007—2010年植被覆蓋度轉(zhuǎn)移矩陣% 本研究以2007—2010年的MODIS NDVI為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),基于雙組分線性混合模型,估測(cè)了中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度,并對(duì)中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度進(jìn)行空間制圖,以及分析時(shí)間序列上不同等級(jí)植被覆蓋度的分布及變化特征。2007—2010年中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度總體覆蓋度處于較高水平,平均植被覆蓋度在70%以上,空間分布上呈現(xiàn)出東高西低的特點(diǎn);2007—2010年間中國(guó)東北地區(qū)植被覆蓋度總體上呈穩(wěn)定并有一定增長(zhǎng)趨勢(shì),以穩(wěn)定和輕微恢復(fù)為主;中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年植被覆蓋度變化波動(dòng)不大,相對(duì)穩(wěn)定;中國(guó)東北地區(qū)1—7月份植被覆蓋度呈上升趨勢(shì),并在7月份達(dá)到最大值,之后植被覆蓋度開(kāi)始出現(xiàn)降低,這與東北地區(qū)自南向北跨越中溫帶與寒溫帶兩個(gè)氣溫帶的特點(diǎn)有很大關(guān)系;2007—2010年間低、中低、中高植被覆蓋度的面積都有所減少,但中植被覆蓋度和高植被覆蓋度面積都呈增長(zhǎng)狀態(tài),植被恢復(fù)比例總體大于植被退化的比例,中國(guó)東北地區(qū)2007—2010年植被覆蓋狀況呈良性發(fā)展趨勢(shì)。 [1] ZHANG X F, LIAO C H, JONATHAN LI, et al. Fractional vegetation cover estimation in arid and semi-arid environments using HJ-1 satellite hyperspectral data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2013,21:506-512. [2] HIRANO Y, YASUOKA Y, ICHINOSE T. Urban climate simulation by incorporating satellite-derived vegetation cover distribution into a mesoscale meteorological model [J]. Theoretical and Applied Climatology,2004,79(3):175-184. [3] JIAPAER G, CHEN X, BAO A M. A comparison of methods for estimating fractional vegetation cover in arid regions[J]. Agricultural and Forest Meteorology,2011,151(12):1698-1710. [4] 師慶東,陳利軍,潘曉玲,等.利用20年遙感影像分析西部干旱區(qū)植被演變特征[J].資源科學(xué),2003,25(5):84-88. [5] 劉愛(ài)霞,王長(zhǎng)耀,王靜,等.基于MODIS和NOAA/AVHRR的荒漠化遙感監(jiān)測(cè)方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2007,23(10):145-150. [6] ZHANG Y S, INAKWU O A O, ELNAZIR R. Assessment of land surface temperature in relation to landscape metrics and fractional vegetation cover in an urban/peri-urban region usingLandsatdata[J]. International Journal of Remote Sensing,2013,34(1):168-189. [7] 李恒凱,雷軍,楊柳.基于Landsat影像的離子稀土礦區(qū)植被覆蓋度提取及景觀格局分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(10):267-276. [8] BRIAN J, RYUTARO T, TOSHIYUKI K. Remote sensing of fractional green vegetation cover using spatially-interpolated endmembers[J]. Remote Sensing,2012,4(9):2619-2634. [9] 李冰,劉镕源,劉素紅,等.基于低空無(wú)人機(jī)遙感的冬小麥覆蓋度變化監(jiān)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(13):160-165. [10] 劉峰,劉素紅,向陽(yáng).園地植被覆蓋度的無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014,45(11):250-257. [11] 謝秋霞,孫林,韋晶,等.基于遙感估算方法的干旱區(qū)植被覆蓋度適應(yīng)性評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2016,35(4):1117-1124. [12] WU D, WU H, ZHAO X, et al. Evaluation of spatiotemporal variations of global fractional vegetation cover based on GIMMS NDVI data from 1982 to 2011[J]. Remote Sensing,2014,6(5):4217-4239. [13] 袁沫汐,鄒玲,林愛(ài)文,等.湖北省地區(qū)植被覆蓋變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(17):5315-5323. [14] MAAS S J. Linear mixture modeling approach for estimating cotton canopy ground cover using satellite multispectral imagery[J]. Remote Sensing of Environment,2000,72(3):304-308. [15] TOWNSHEND J R, MASEK J G, HUANG C Q, et al. Global characterization and monitoring of forest cover using Landsat data: opportunities and challenges[J]. International Journal of Digital Earth,2012,5(5):373-397. [16] TOWNSHEND J R G, JUSTICE C O, GURNEY C, et al. The impact of misregistration on change detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,1992,30(5):1054-1060. [17] HASHIM M, POUR A B, WEI C K. Comparison of ETM+ and MODIS data for tropical forest degradation monitoring in the peninsular malaysia[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing,2014,42(2):383-396. [18] 肖強(qiáng),陶建平,肖洋.黃土高原近10年植被覆蓋的動(dòng)態(tài)變化及驅(qū)動(dòng)力[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(23):7594-7602. [19] 何寶忠,丁建麗,張喆,等.新疆植被覆蓋度趨勢(shì)演變實(shí)驗(yàn)性分析[J].地理學(xué)報(bào),2016,71(11):1948-1966. [20] 王新闖,劉文鍇,楊會(huì)軍,等. 河南省植被覆蓋度及其景觀格局時(shí)空變化[J].水土保持通報(bào),2015,35(6):241-247. [21] HUETE A, DIDAN K, MIURA T, et al. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices[J]. Remote Sensing of Environment,2002,83(1):195-213. [22] ZHANG X, MARK A F, CRYSTAL B S, et al. Monitoring vegetation phenology using MODIS[J]. Remote Sensing of Environment,2003,84(4):471-47. [23] SAMUEL L, GORDON B B, CLINE B. Soil feedback drives the mid-Holocene North African monsoon northward in fully coupled CCSM2 simulations with a dynamic vegetation model[J]. Climate Dynamics,2004,23(7/8):791-802. [24] KENSUKE K, TSUYOSHI A, HIRO O Y, et al. Quantifying grazing intensities using geographic information systems and satellite remote sensing in the Xilingol steppe region, Inner Mongolia, China[J]. Agriculture,Ecosystems and Environment,2005,107(3):83-93. 1)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31300533)。 胡屾,男,1986年12月生,國(guó)家林業(yè)局華東林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院,助理工程師。E-mail:pidouhui@163.com。 毛學(xué)剛,東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院,講師。E-mail:maoxuegang@aliyun.com。 2017年3月5日。 Q948.3 Extraction and Change of Vegetation Coverage of 2007-2010 in Northeast China//Hu Shen, Liu Jun(Research Institute of Forestry, State Forestry Administration, Hangzhou 321001, P. R. China); Mao Xuegang(Northeast Forestry University)//Journal of Northeast Forestry University,2017,45(7):45-50. 責(zé)任編輯:王廣建。 Combining the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from MODIS data with two component linear mixed model (FVC), vegetation fraction during from 2007 to 2010 in Northeast China and its spatio-temporal variation rules were estimated and analyzed for vegetation coverage changes in Northeast China. The results show that: (1)FVC in Northeast China was at a high level with the average of above 70%, presented a distribution characteristic of lower in west and higher in east. (2)In 2007-2011, annual maximum FVC was relatively stable and had a certain growth trend to stabilize and slightly recover. More than 90% area of the total was stable and slight recovery, and less than 10% area had different degree of degradation due to the phenomenon of excessive grazing, mainly in the northeast and central of the Inner Mongolia Autonomous Region. (3)FVC in 2007-2011 in Northeast China was relatively stable, with little changes. (4)The vegetation coverage in Northeast China in 2007-2011 was with a positive trend.3 結(jié)果與分析
4 結(jié)論