基于混合像元分解的鄱陽湖濕地植被覆蓋度提取

陳彥兵

摘 要：濕地因受水情因素影響，濕地植被分布零散且變化明顯，使用遙感數(shù)據(jù)提取植被覆蓋度時，難以獲取純植被像元，使植被覆蓋度提取精度較低。針對上述問題，文章選擇鄱陽湖濕地為研究區(qū)，以Landsat8數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，基于線性混合模型提出了四端元線性混合分解的植被覆蓋度提取方法，然后將該方法與像元二分模型、三端元線性分解模型進行植被覆蓋度提取實驗，最后采用高分影像對提取結果進行精度驗證。結果表明：四端元線性混合分解方法與驗證數(shù)據(jù)相關系數(shù)分別為0.9742，均方根誤差分別為0.0616，相關程度和總體精度均優(yōu)于像元二分法、三端元線性分解法，表明四端元線性混合分解方法提取結果更能反映鄱陽湖濕地的真實情況，可以作為鄱陽湖濕地植被覆蓋提取方法。

關鍵詞：鄱陽湖；濕地植被；模型；覆蓋度

中圖分類號：Q948.1 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）29-0071-02

1 研究區(qū)概況

鄱陽湖是中國第一大淡水湖，地處江西省的北部，長江中下游南岸。鄱陽湖濕地是各種水生動物和越冬的候鳥活動棲息之地，濕地內(nèi)多種植被更是生物主要的食物來源，同時也是人類進行經(jīng)濟活動重要的生產(chǎn)資料。隨著近幾年氣候變化和各種因素的影響，鄱陽湖和其他內(nèi)陸湖泊一樣面臨著水量調蓄能力下降、湖泊環(huán)境污染加重、生物資源退化等問題[1]。因此，本文通過對鄱陽湖濕地植被覆蓋度研究，為濕地生態(tài)環(huán)境的保護和合理利用提供科學依據(jù)。

2 研究方法

2.1 像元二分模型

像元二分法模型是將混合像元的反射率看作是植被和土壤反射率的線性組合，該模型表達式如（1）所示：

Vf=（R-Rv）/（Rv-Rs） （1）

式中R為任意像元的NDVI植，Rs為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，Rv代表完全植被覆蓋的NDVI值?？紤]本文研究區(qū)存在大量的水體，利用NDWI提取法[9]對水體進行掩膜處理，消除大面積水體對植被覆蓋度提取的影響。通過分析計算出來的研究區(qū)像元的NDVI值，根據(jù)頻率統(tǒng)計表，并借鑒崔天翔等學者對Rv與Rs的取值方法[2]，選取研究區(qū)內(nèi)累計頻率為5%的NDVI值為Rs，累計頻率為95%的NDVI值為Rv，進而通過式（1）計算得到其植被覆蓋度。

2.2 線性混合分解模型

線性混合分解模型（LMSS）是通過構成該像元的端元反射率與其在像元中所占比例的加權和來描述，表達式及約束條件如（2）、（3）、（4）所示。

式（2）為線性混合分解模型的基本形式，式（3）及（4）為約束方程。僅滿足式（3）為無約束線性混合分解，滿足（3）或（4）2個條件為半約束線性混合分解；3個條件均滿足為全約束線性混合分解。經(jīng)查閱相關文獻可知，較多學者研究認為全約束LSMM模型相對無約束和半約束模型，具有更高的反演精度，所以本文直接采用全約束模型進行植被覆蓋度的提取。

2.3 端元提取

采用2014年5月1日的Landsat8遙感影像為植被覆蓋度提取數(shù)據(jù)源，通過對鄱陽湖區(qū)的實際情況與影像的對照分析，確定了植被、灘涂、裸露砂地、水體四種主體端元。因此本文采用植被、灘涂、裸露砂地的三端元和植被、灘涂、裸露砂地、水體的四端元方法作為植被覆蓋度提取方法，進行植被覆蓋度的分級估算研究。

2.4 植被覆蓋度分級

在借鑒前人[3]對于植被覆蓋度分級規(guī)定的基礎上，并結合鄱陽湖區(qū)植被覆蓋類型結構，本文將研究區(qū)植被覆蓋度分為低（0～0.3）、中低（0.3～0.5）、中高（0.5～0.8）、高（0.8～1）等四個等級水平。

3 結果與分析

以2014年5月2日的Google Earth高分影像上獲取的植被覆蓋度作為檢驗數(shù)據(jù)，比較三種方法獲取的鄱陽湖區(qū)植被覆蓋度的精度。在三種方法的植被覆蓋度專題圖上隨機選取50個樣本，獲得DMP和LMSS模型的三端元和四端元及高分影像解譯植被覆蓋度，然后獲取的估算值與高分影像檢驗值，最后做出兩者間的關系圖（圖1所示）。

表1為三種方法的植被覆蓋度估算值與高分影像的檢驗值差值的統(tǒng)計特征，可以看出四端元LMSS模型相對于三端元LMSS模型和DMP模型，與驗證數(shù)據(jù)具有更高的一致性。

本文采用相關系數(shù)和均方根誤差方法來定量評價方法的優(yōu)劣。通過計算得出DMP、三端元LMSS和四端元LMSS三種模型與驗證數(shù)據(jù)相關系數(shù)分別為0.6186、0.8979、0.9742，均方根誤差分別為0.4023、0.1935、0.0616。LMSS模型的相關程度和總體精度均優(yōu)于像元二分法模型，說明LMSS模型更能反映鄱陽湖區(qū)植被覆蓋度的真實情況，可以作為鄱陽湖植被覆蓋提取方法。此外，由于研究區(qū)域主體為水域，水體比例較大，是鄱陽區(qū)的主體端元，加入水體端元的四端元LMSS模型將極大提高鄱陽湖覆蓋度提取的整體精度。

4 結束語

本文以鄱陽湖為研究區(qū)，在分析混合像元分解模型的基礎上，結合鄱陽湖濕地存在大片水域的典型特點，提出考慮水體光譜特征的四端元線性混合分解。通過精度驗證：鄱陽湖區(qū)四端元線性混合分解與檢驗值的相關系數(shù)為0.9742，均方根誤差RMSE為0.0616，均優(yōu)于像元二分法和三端元線性混合分解，表明四端元的全約束線性混合分解模型具有較高精度，可以作為濕地植被覆蓋度提取的方法，為進一步研究鄱陽湖濕地景觀格局演變規(guī)律提供方法參考。

參考文獻：

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[3]吳桂平，葉春，劉元波.鄱陽湖自然保護區(qū)濕地植被生物量空間分布規(guī)律[J].生態(tài)學報，2015，35（2）：361-369.

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