基于MODISEVI的左江流域耕地利用效率評價*

周顯芳,盧遠

(廣西師范學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,南寧530001)

耕地受到人類活動的強烈影響,是土地利用動態(tài)變化中非?；钴S的要素之一。耕地的變化對糧食安全以及生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性都有著非常重要的影響。因此,對耕地的面積、利用強度以及利用方式等一系列信息的實時掌握,將有助于制定區(qū)域社會、經(jīng)濟、生態(tài)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略[1]。

以RS和GIS技術(shù)為輔助,對左江流域耕地的利用效率進行一些定量的評價。到目前為止,眾多的學(xué)者使用MODIS的數(shù)據(jù)產(chǎn)品做過不同的研究,那曉東等人利用MODIS的歸一化植被指數(shù)(NDV I)所反映出來的物候特征來進行監(jiān)督分類,提取三江平原濕地的植被信息[2]。彭代亮等人提取耕地NDV I在一年內(nèi)時間序列峰值頻數(shù),得出浙江省市級耕地的復(fù)種指數(shù),豐富了監(jiān)測復(fù)種指數(shù)的技術(shù)和方法[6]。畢曉麗應(yīng)用起伏型時間序列法對中國典型省份黑龍江、山東、福建、內(nèi)蒙古、新疆的 NDVI月動態(tài)變化進行模擬,開展 NDV I動態(tài)變化的研究[3]。趙偉、李召良利用MODIS增強型植被指數(shù)(EVI)時間序列數(shù)據(jù)分析干旱對植被的影響,以EVI時間序列數(shù)據(jù)反映干旱對地表植被的影響[5]。左麗君等通過對比NDVI、EV I兩種植被指數(shù)在耕地信息提取中的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)EVI比NDV I具有更強的識別能力[1]。然而少有人利用EV I做耕地利用效率評價,而且大部分都是以平原地區(qū)為研究對象。而南方丘陵地區(qū)有別于平原地區(qū),因此以左江流域作為研究區(qū),尋求適用于南方丘陵區(qū)的更為有效和合理的耕地利用效率評價方法,為科學(xué)決策提供參考。

1 數(shù)據(jù)源及研究區(qū)

1.1 數(shù)據(jù)源

由美國航空航天局MODIS植被研究組的分析結(jié)果表明:在高氣溶膠含量下,EVI比NDVI更穩(wěn)定,該文采用NASA USGS提供的研究區(qū)內(nèi)MODIS EV IMOD13Q1數(shù)據(jù),空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d。時間從2001-01-01至2007-12-30,共161個時相的影像。此外,文中還采用了與研究區(qū)相應(yīng)的TM影像作為數(shù)據(jù)源,在野外調(diào)查的基礎(chǔ)上建立各類土地利用類型的解譯標志,并結(jié)合專家知識,通過目視解譯得到了該區(qū)土地利用圖。

1.2 研究區(qū)概況

左江流域位于廣西壯族自治區(qū)的西南部,是珠江水系郁江的支流,全長337 km,流域面積3.2萬km2。在行政區(qū)劃上,左江流域主要隸屬于崇左市的江州區(qū)、憑祥市、扶綏縣、寧明縣、龍州縣、大新縣、天等縣以及防城港市的上思縣。該地區(qū)壯族人口占總?cè)丝?0%以上,生產(chǎn)力比較落后,經(jīng)濟基礎(chǔ)十分薄弱,目前仍是國家和自治區(qū)重點扶貧的地區(qū)之一。左江流域地處我國西南喀斯特地區(qū)的南緣地帶,氣候?qū)倌蟻啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū),喀斯特地貌類型占流域面積的66%以上,且山地多平地少,地形地貌破碎。

2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)處理方法和流程

2.1.1 數(shù)據(jù)處理方法 提取研究區(qū)EVI時間序列圖像(2001—2007年),將圖像中＜0的值賦值為 0。由于所得的圖像曲線局部有異常值。因此進行了平滑處理。在平滑之前將圖像作一次運算,因原來的值比較小,將其成倍放大,使圖像值為0～250,以便于后面的分析和操作。在ERDAS平臺下,先將每年的23個EVI圖像按時間順序疊合成一個具有23個波段的影像,再使用SpatialM odeler功能模塊建立濾波模型。

(1)BISE平滑。數(shù)據(jù)第一次平滑采用最佳坡度系數(shù)截取法(BISE),它通過一個滑動的周期來判斷EVI再增長百分率來去掉云等因素導(dǎo)致的EVI突降值。針對研究區(qū)采用的百分率是15%,因為使用值過大時得到的圖像過于平直,有用的信息也被濾掉,過小時包含的噪聲太多。但處理后得到的結(jié)果仍然存在不少的異常值,這是因為BISE方法有自身的不足之處。由于地表植被各向異性的觀察角度或大氣條件的影響,會導(dǎo)致一些異常偏高值,BISE方法并不能有效地去除這些異常值,并且在判斷中缺少對下降趨勢的判斷而使得正常的谷值發(fā)生變化。為了取得更加滿意的效果,再次對圖像進行平滑。

(2)Savitzky-Golay平滑。數(shù)據(jù)第二次平滑則使用Savitzky-Golay濾波法,Savitzky-Golay濾波法是一種權(quán)重滑動平均濾波[11],通過Savitzky-Golay濾波模擬整個EVI時序數(shù)據(jù)的長期變化趨勢。其公式如下:

式中:Yj——平滑后的 EV I值;Xj+1——未平滑的EVI值;Ci——第i個 EV I值的權(quán)重系數(shù);N ——濾波算子的 EV I個數(shù),其大小等于平滑窗口的大小(2m+1)。此方法要求選擇合適的平滑窗口和多項式階數(shù)。本文使用ENV I軟件的IDL工具,輸入命令,嘗試多次后最終選擇平滑窗口大小為5,多項式階數(shù)為2。經(jīng)過兩次平滑后的圖像基本上去除了異常值。此時,可以對圖像進行峰頻計算。

(3)峰頻計算。峰頻計算采用兩次差分法,參照文獻[6]的二次差分思想,結(jié)合論文實際研究內(nèi)容,所使用具體計算公式為

式中:ΔX ——時間序列 EVI差值;Xn——序列中后一個EV I值;Xn-1——序列中前一個EV I值。

一個像元在1 a內(nèi)有23個EVI值,將這23個值按時間順序排成一列,形成數(shù)組。按照公式(2)計算,當(dāng)ΔX＜0時,則將其賦值為-1,如果ΔX＞0時則將其賦值為1,這樣形成22個數(shù)組成的數(shù)組。重復(fù)以上步驟,對第一次差分所得到的數(shù)組再進行一次差分,這樣可以得到21個由-2,0,2組成的數(shù)組,其中-2的個數(shù)就是本像元的波峰數(shù)。

根據(jù)廣西的實際情況并以廣西復(fù)種指數(shù)為參考,認為峰值小于100的峰不能代表作物生長過程中的最高峰值,不應(yīng)計算在內(nèi),因此將值小于100的峰屏蔽掉。最后,將得到的圖像與土地利用現(xiàn)狀圖疊加分析。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理流程 數(shù)據(jù)處理流程如圖1。

圖1 數(shù)據(jù)處理流程圖

2.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析

數(shù)據(jù)處理得到耕地利用效率年際變化如圖2,從時間上看,扶綏縣、江州區(qū)、龍州縣、大新縣、憑祥市、寧明縣、天等縣的水田和旱地的利用效率隨時間變化的趨勢基本一致,水田利用效率均比旱地利用效率高。總體上,2001年、2003年耕地利用效率普遍比較高,而2006年則比較低。2007年除上思縣外,其余各縣(市)的耕地利用效率都有所回升。根據(jù)廣西統(tǒng)計年鑒2001-2007年的廣西國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報,從中可以看出這種變化的原因主要是:(1)政策的調(diào)整,經(jīng)濟作物面積不斷擴大,糧食播種面積不穩(wěn)定;(2)農(nóng)業(yè)投入不足,影響農(nóng)民的積極性;(3)氣候變化的影響,氣候不好的年份如2004年遭遇的50 a罕見的干旱,不利于農(nóng)作物的生長。

圖2 各縣(市)耕地利用效率年際變化

將左江流域2001-2007年水田和旱地的平均利用率分為4個等級,得到水田和耕地多年平均利用效率變化的空間格局。在整個流域中,憑祥市水田和旱地的平均利用效率都是最高的,而江州區(qū)和扶綏縣則都是最低的,與實際情況相符。憑祥市長期以來經(jīng)濟處于欠發(fā)達狀態(tài),工業(yè)發(fā)展緩慢,當(dāng)?shù)鼐用裰饕赞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,因此耕地利用效率較高。而江州區(qū)是崇左市政府所在地,是左江流域中主要的城市發(fā)展區(qū),耕地利用不局限于單一的農(nóng)業(yè)發(fā)展及傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式;此外,因為經(jīng)濟的發(fā)展,就業(yè)機會增多,勞動力也不再集中在農(nóng)業(yè),而是分散到其他行業(yè)。扶綏縣的低耕地利用效率是與該縣大量種植甘蔗與劍麻兩種作物密切相關(guān),甘蔗及劍麻的生長期較長,土地沒有得到充分利用。本文所得到的耕地利用效率變化結(jié)果也可以從統(tǒng)計年鑒所述中得到驗證,無論在時間上還是在空間上都基本一致,由于左江流域的特殊性,地貌以山地為主,因此與整個廣西的情況有所差別。

2.3 精度驗證

利用2001—2007年各年《廣西統(tǒng)計年鑒》提供的各縣(市)糧食播種面積以及耕地面積統(tǒng)計數(shù)據(jù),可以算出耕地的復(fù)種效率,抽取任意一年的數(shù)據(jù),對復(fù)種效率與耕地利用效率進行比較及線性擬合。R值達到0.73,表明結(jié)果與統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較一致,取得較為滿意的效果。

3 討 論

本文嘗試使用一種新的研究方法對土地利用效率進行合理評價,利用RS,GIS軟件處理數(shù)據(jù)。在處理的過程中,雖然選擇了比較適合的處理方法,但是基于時間序列的NDVI數(shù)據(jù)受大氣狀況變化、氣候變化、云覆蓋、傳感器等這些因素的影響,使得處理結(jié)果不能詳盡地反映實際情況。同時,EVI數(shù)據(jù)集對于提取大中尺度各種土地覆蓋變化信息取得比較明顯的效果,但是左江流域山地和丘陵多,地貌破碎,不可避免地存在混合像元的問題,比如同時種植了多種農(nóng)作物,或者局部沒有種植農(nóng)作物,直接影響了所提取的EVI曲線的形態(tài)和結(jié)果的準確性。因此,進行實地的調(diào)查和核準耕地的面積都是提高結(jié)果精度的有效途徑。

此外,農(nóng)作物的生長受多種因素的影響,管理不善或者氣候條件變化都會影響峰值出現(xiàn)的時間和強度。本文旨在提供一種基于MODIS的EVI植被指數(shù)的耕地利用效率評價的正確分析方法。在面臨耕地資源有限,人口持續(xù)增長的壓力下,能夠簡單、快捷地對丘陵地區(qū)的耕地利用狀況進行科學(xué)判斷,為有關(guān)決策部門提供及時的信息服務(wù)。

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