基于Landsat TM/OLI影像的窟野河流域植被覆蓋變化研究

摘 要：本文以窟野河流域為研究對象，采用2003、2010及2017年3期landsat TM/OLI影像為基礎數(shù)據(jù)，計算歸一化植被指數(shù)法NDVI，并根據(jù)像元二分模型，計算了窟野河流域內(nèi)植被覆蓋度，生成窟野河流域植被覆蓋分級圖，通過對結(jié)果分析得出，經(jīng)過多年來的綜合治理工作及氣候變化等因素共同作用下，窟野河流域內(nèi)植被覆蓋增長趨勢明顯。從時間上看，窟野河流域植被覆蓋總體上呈增長的趨勢，低覆蓋度類減少，中、高覆蓋度類呈增長趨勢;從空間上看，受人類活動和氣候雙重因素影響下，流域不同區(qū)域植被覆蓋變化差異較顯著，植被總體以改善為主，部分區(qū)域則表現(xiàn)為退化。

關(guān)鍵詞：Landsat;歸一化植被指數(shù);植被覆蓋度;窟野河流域

1 研究區(qū)概況

窟野河發(fā)源于內(nèi)蒙古自治區(qū)東勝區(qū)的巴定溝，是黃河的一級支流之一，從伊金霍洛旗和陜西省府谷縣流過，在陜西省神木縣沙峁頭村流入黃河[1]。流域地理范圍位于東經(jīng)109°25'56"～110°48'49"，北緯38°22'26"～39°51'18"之間，干流全長242km，平均比降為0.344%，流域總面積為8742 km2。由于窟野河流域處于北溫帶半干旱大陸性季風氣候地帶和獨特的地理位置，導致其流域內(nèi)降水分布在時間和空間上極不均勻。時間上，6～9月降水量占年降水量的大多數(shù);空間上，降水量大致分布為東多西少、南多北少?？咭昂恿饔虻孛差愋蛷碗s多樣，地表主要由黃土，風沙土和砒砂巖構(gòu)成，受水蝕、沙蝕、風蝕等侵蝕極其嚴重，水土流失面積占總面積的90%以上，多年平均輸沙量達到上億噸，是黃河流域水土流失最嚴重的地區(qū)之一。流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)脆弱，屬國家級水土流失重點治理區(qū)[1]。本文采用3期不同時間段的landsat7 TM/OLI遙感影像和植被歸一化指數(shù)研究其流域內(nèi)多年來的植被變化特征，其研究成果可以為該地區(qū)的生態(tài)恢復提供基礎信息。

2 遙感數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預處理

根據(jù)窟野河流域所處的地理位置特征和有關(guān)植被研究，6～8 月為窟野河流域內(nèi)植被主要生長季，此時植被覆蓋度最高。因此本文選擇 2003年、2010年以及 2017年的每年6月下旬共3期Landsat TM/OLI遙感影像為基礎數(shù)據(jù)，影像的空間分辨率為30m，每期均由2景圖像鑲嵌而成。植被生長狀況相近，并且云覆蓋量接近于零，能夠降低由于溫度、降雨等自然因素引起的差異對植被長勢的影響，極大地提高了研究的可靠性。

由于受到遙感系統(tǒng)的空間、時間、光譜和輻射分辨率的限制，復雜的地球表面信息很難準確記錄，使得數(shù)據(jù)采集分析過程中不可避免地出現(xiàn)誤差。正是由于存在這些誤差，遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量將會有所降低，從而影響圖像分析的準確性。因此，為了更好地進行定量化研究，需要對遙感原始影像進行預處理。主要是對影像獲取過程中產(chǎn)生的模糊、變形和噪音等誤差進行糾正，還原圖像最真實的信息[2]。本文主要采用ENVI軟件實現(xiàn)影像的輻射定標和大氣校正，把原始影像的DN值轉(zhuǎn)化為地面目標的反射率。再利用窟野河流域邊界矢量圖對三期鑲嵌的遙感影像進行裁剪，最終得到預處理后的研究區(qū)遙感影像圖。

3 研究方法

3.1 歸一化植被指數(shù)提取

歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）是根據(jù)遙感影像波段抽象出來的，其值與植物的長勢和生產(chǎn)率成正比。在一定程度上可以反映出植被覆蓋度和植被生長狀況，其計算公式為：

（1）式中：NIR為近紅外波段;R為紅外波段。

得到NDVI 值取值范圍在-1到1之間，負值表示地面覆蓋為河流、湖泊等水域;0值表示建筑物、巖石或裸地等無植被覆蓋區(qū);正值表示地面有植被覆蓋，且NDVI值與植被覆蓋度成正比。

3.2 植被覆蓋度計算與分級

植被覆蓋度（Fractional Vegetation Coverage，F(xiàn)VC）是指植被冠層的垂直投影面積與土地總面積之比，能比較直觀地反映出植被的現(xiàn)狀，并能夠清晰地揭示植被覆蓋的變化過程[3]。本文研究采用像元二分數(shù)學模型對NDVI結(jié)果進行分析計算，可以使植被指數(shù)定量化地反映植被信息并得到植被覆蓋度，再對植被覆蓋度進行分等級劃分，以達到對植被覆蓋演變程度量化的目的，使植被面積變化的定量評價更為直觀可讀。植被覆蓋度計算的公式為[2]：

（2）式中：NDVIsoil為全土壤覆蓋像元的NDVI值;NDVIveg 為全植被覆蓋像元的NDVI值。參考文獻[4]提出的關(guān)于NDVIveg和NDVIsoil的估算方法以及NDVI灰度值分布，截取5% 和95% 的NDVI值為上下限閾值分別近似代表 NDVIveg和NDVIsoil，計算出植被覆蓋度。

通過植被覆蓋度量化分級處理，可以直觀地得到窟野河流域植被生長空間分布情況。本文根據(jù)國家《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》和相關(guān)文獻，結(jié)合研究區(qū)的植被狀況和遙感圖像的可解譯程度，最終采用等間距分級法，將每期窟野河流域植被覆蓋度計算結(jié)果劃分為5個植被覆蓋等級區(qū)：Ⅰ級（低植被覆蓋度）：0～0.2，對應于沙漠、撂荒地、居民點及交通用地等;Ⅱ級（中低植被覆蓋度）：0.2～0.4，對應于低產(chǎn)草地、疏林地等植被;Ⅲ級（中植被覆蓋度）：0.4～0.6，對應于農(nóng)田、中產(chǎn)草地等植被;Ⅳ級（中高植被覆蓋度）：0.6～0.8，對應于中高產(chǎn)草地、林地、農(nóng)田等植被;Ⅴ級（高植被覆蓋度）：0.8～1，對應于保護良好森林、高產(chǎn)草地、良田等植被。

為了更好地描述窟野河植被覆蓋在空間上的變化程度，利用（3）式計算植被覆蓋度變化情況[3]。

（3）式中：FVCi為較晚年份（i年）的植被覆蓋度;FVCj為較早年份（j年）的植被覆蓋度?；冢?）式的植被覆蓋度變化計算結(jié)果，設置臨界值進行標準化分級確定植被覆蓋度變化等級區(qū)域[3]。根據(jù)本研究區(qū)植被覆蓋度變化的實際情況，將全區(qū)分為5個植被覆蓋度變化等級區(qū)：D<-0.5為嚴重退化區(qū)，-0.5≤D<-0.1為輕微退化區(qū)，-0.1≤D<0.1為穩(wěn)定區(qū)，0.1≤D<0.5 為輕微改善區(qū)，D≥0.5為強烈改善區(qū)。

4 植被覆蓋度提取結(jié)果與分析

4.1植被覆蓋度提取

根據(jù)研究方法，提取2003-2017年間3期影像的NDVI值，并將其轉(zhuǎn)化為相應的植被覆蓋度。不同分級的植被覆蓋情況見表1，如圖2所示為2003年、2010年和2017年3期植被覆蓋度圖。然后根據(jù)式（3）得到不同時間段內(nèi)窟野河植被覆蓋變化圖。如圖2所示，從圖中可以清晰的看到，近14年來，窟野河流域植被覆蓋度逐漸增加。

4.2 結(jié)果分析

由表1可以得到，2003年流域植被覆蓋度相對較低，其中低植被覆蓋度地區(qū)和中低植被覆蓋度地區(qū)占全流域面積的比例最大，總共有64.63%，占了一半以上。2010年植被覆蓋度總體上小幅度上升。各級別中，低植被覆蓋度地區(qū)明顯減少，由2003年的33.17%減至23.35%，中低植被覆蓋度和中植被覆蓋度地區(qū)面積小幅度增長，分別達到36.28%和20.88%，較2003年分別增長了4.82%和4.06%，中高植被覆蓋度和高植被覆蓋度地區(qū)輕微增長，分別增長了0.8%和0.14%，中低植被覆蓋度和中植被覆蓋度地區(qū)占流域面積達到57.16%。2017年植被覆蓋狀況較2010年有顯著改善。中、中高和高植被覆蓋度的地區(qū)占流域面積明顯增加，分別增加了11.02%，9.08%和4.25%，中植被覆蓋度和中高植被覆蓋度地區(qū)占流域面積達到50.56%，中低植被覆蓋度、低植被覆蓋度的地區(qū)占流域面積減少量分別為12.83%和11.52%?？傮w在時間上來看，2003年-2017年窟野河流域植被覆蓋度總體呈大幅度增加趨勢，其中中植被覆蓋度和中高植被覆蓋度地區(qū)面積所占比例增加最為明顯，分別增加了1.89倍和2.12倍。從圖2可以明顯地看出，在空間上研究區(qū)植被覆蓋度改善的區(qū)域主要集中在流域東部，除局部地區(qū)外，流域植被覆蓋度都在增加。

根據(jù)前人研究和相關(guān)資料分析得到，影響窟野河流域多年來植被變化的因素主要有以下兩方面：一是人類活動。自水土保持生態(tài)治理工程以及退耕還林工程等項目開展以來，窟野河流域的植被覆蓋狀況得到了顯著的改善，植被覆蓋呈顯著增加趨勢。二是氣候因素。氣候的影響主要體現(xiàn)在降雨量和溫度上。但是氣溫主要調(diào)節(jié)一年內(nèi)植被的生長節(jié)律，與植被覆蓋度的年際間變化關(guān)系不大，對植被覆蓋度的增長貢獻不大。但是降雨對植被有積極的影響，與植被覆蓋度的年際間變化呈正相關(guān)。由文獻[4]可知，多年來，窟野河流域在不同地區(qū)降雨呈現(xiàn)出一定的差異，流域年平均降雨量變化并不很大，甚至存在輕微下降的趨勢，植被覆蓋反而總體好轉(zhuǎn)，這種情況表明降雨對植被覆蓋度的增加也沒有起到主要作用。雖然在2003-2017年，整體上看植被覆蓋顯著提高，但局部地區(qū)也有減少的情況，主要是由耕地擴張、城鎮(zhèn)建設和礦產(chǎn)開采等原因造成的[5]。相關(guān)資料表明，含煤礦地區(qū)絕大部分地表覆蓋植被，煤炭開采嚴重破壞地表植被。人類活動頻繁，植被受干擾，部分地區(qū)植被退化比較嚴重，這表明該地區(qū)人類活動對植被的干擾遠大于氣候因素的作用。

5 結(jié)語

本次研究表明，利用Landsat TM/OLI遙感影像計算歸一化植被指數(shù)的方法，可以快速準確地獲取到區(qū)域植被覆蓋度，為生態(tài)恢復以及區(qū)域植被監(jiān)測提供了可靠的數(shù)據(jù)。由于受遙感數(shù)據(jù)限制，本文中沒有研究農(nóng)業(yè)用地等植被覆蓋變化在窟野河植被覆蓋變化過程中所產(chǎn)生的的影響及作用，在這一方面仍需進一步的研究。

參考文獻：

[1] 王童，何海，吳志勇.近30年來窟野河流域土地利用與植被覆蓋度變化分析[J].水電能源科學，2017，35（11）：127-130+83.

[2] 陳妮，李譚寶，張曉萍.北洛河流域植被覆蓋度時空變化的遙感動態(tài)分析[J].水土保持通報，2013，33（3）：206-210+327.

[3] 李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究[D].中國科學院大學（中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所），2003.

[4] 谷曉偉，陳麗，董國.近50a來窟野河流域水文情勢變化研究[J]. 人民黃河，2014，66（12）：25-27.

[5] 蘇旺德，史正濤等.城市水源地植被覆蓋度遙感估算與時空變化動態(tài)分析[J].中國農(nóng)村水利水電.2014，56（4）：39-43+54.

作者簡介：

陳?。?995-），男，漢，河南省信陽市，研究生，研究方向：遙感地學應用.