近30年十大孔兌流域植被覆蓋度空間變化的遙感調查與分析

朱吉生，李紀人，黃詩峰，臧文斌

(1.中國水利水電科學研究院，北京 100038； 2.南水北調中線干線工程建設管理局，北京 100038；3.北京恒宇偉業科技發展有限公司，北京 100054)

近30年十大孔兌流域植被覆蓋度空間變化的遙感調查與分析

朱吉生1,2，李紀人1，黃詩峰1，臧文斌3

(1.中國水利水電科學研究院，北京 100038； 2.南水北調中線干線工程建設管理局，北京 100038；3.北京恒宇偉業科技發展有限公司，北京 100054)

植被覆蓋度；空間變化；遙感；歸一化植被指數；十大孔兌流域

植被覆蓋度是表征水土保持狀況的一項重要指標。傳統的樣本估算法在計算大范圍、多時相的植被覆蓋度時既耗時耗力又易產生誤差，為此基于先進的遙感技術，選擇十大孔兌流域作為研究區，以1990年、2000年和2010年為分析典型年，以歸一化植被指數和遙感反演為基礎，利用像元二分模型按照土壤侵蝕強度分級指標中的覆蓋度等級劃分標準對植被覆蓋度等級重新劃分，進而定量分析了該研究區的植被覆蓋度空間變化。結果表明，1990年植被覆蓋度為20.76%、2000年為21.71%、2010年為25.92%，即十大孔兌流域植被覆蓋度呈現逐漸升高趨勢。

水土保持是國土整治、江河治理的根本，是生態改善、環境宜居的重要途徑。植被是水土保持狀況的一項重要表征，能很好地指示生態環境的變化[1]。美國植物生態學家克勒門曾言：“每一個植物或群落是它生長其中的條件的尺度[2]?！币虼?，研究植被覆蓋度空間變化，對水土保持實踐具有重要的指導意義。

獲取植被信息的傳統方法是樣本估算法，即在研究區局部提取一定數量的樣本，通過測算局部樣本的植被覆蓋度來推算整個區域的植被覆蓋度。但該方法存在因尺度差異引起的時空異質性，利用該方法計算大范圍、多時相的植被覆蓋度既耗時耗力又易產生誤差。而利用先進的遙感技術可以更快、更大范圍地獲取植被信息，即通過遙感提取植被光譜信息，并將其與植被覆蓋度建立相關關系，進而獲得植被覆蓋度[3]。

本研究選擇十大孔兌流域為研究區，利用TM影像和ETM影像數據，基于像元二分模型計算歸一化植被指數(NDVI)，采用ENVI軟件對其進行統計分析，再分別用遙感影像進行植被覆蓋度遙感反演，最后利用ArcGIS軟件對計算的植被覆蓋度數據分別鑲嵌，獲取十大孔兌流域三期植被覆蓋度空間分布及變化情況，以期為生態環境保護工作提供技術支撐。

1 研究區數據

十大孔兌包括毛不拉孔兌、布爾色太溝、黑賴溝、東柳溝、西柳溝、罕臺川、壕慶河、哈什拉川、母花溝和呼斯太河(見圖1)，流域總面積10 461.77 km2，其上中游區域水土流失范圍廣、強度大，水土流失面積約占上中游總面積的95%，多年平均輸沙量0.27億t，是黃河河道泥沙的重要來源。

十大孔兌位于我國半干旱區，氣候干燥，年降水量僅200～350 mm，對各種林草措施十分不利。降水年際變化大，年內分布不均，7—9月的降水量占全年降水量的70%，極易產生洪水，洪峰流量也是平均流量的數百倍甚至上千倍。降水集中是該區水力侵蝕的主要原因，故水力侵蝕主要發生在汛期，即每年7—9月份。由于下墊面類型差異較大，因此十大孔兌上中游區的水土流失類型和特點不盡相同。

研究區6—9月份植被較為茂盛，為便于對比分析不同年份植被覆蓋度情況，盡量選取6—9月遙感影像。本研究選用1990年8月13日、1991年8月7日TM影像作為1990年植被覆蓋度反演數據源，選用1999年7月20日、2000年7月31日ETM影像作為2000年植被覆蓋度反演數據源，選用2010年9月5日、2010年9月12日TM影像作為2010年植被覆蓋度反演數據源。

圖1 十大孔兌示意

2 植被覆蓋度遙感調查方法

2.1 植被覆蓋度計算方法

基于研究區實際情況，本研究選擇了李苗苗等[4]提出的方法進行植被覆蓋度計算。該方法是在對像元二分模型2個重要參數推導的基礎上，改進了已有模型的參數估算方法，建立了用NDVI值定量估算植被覆蓋度的模型，并根據實際運用時的兩種情況，提出了估算植被覆蓋度的方案。該方法公式為

VFC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(1)

式中：VFC為植被覆蓋度；NDVI為該點歸一化植被指數值；NDVIsoil為完全是裸土或無植被覆蓋區域的NDVI值；NDVIveg為完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。

2.2 植被覆蓋度分級

將遙感反演的植被覆蓋度數據按照土壤侵蝕強度分級指標中的覆蓋度等級劃分標準重新進行劃分，劃分為低覆蓋度、較低覆蓋度、中覆蓋度、較高覆蓋度和高覆蓋度5個等級，具體劃分規則見表1。

表1 植被覆蓋度分級標準

3 結果分析

本研究利用3個典型年的遙感數據源分別計算6景影像的NDVI值。利用ENVI軟件選取樣本區域對計算的NDVI值進行統計分析，并分別取累計概率的5%、95%的NDVI值作為NDVImin和NDVImax，再分別對6景遙感影像進行植被覆蓋度遙感反演，最后利用ArcGIS軟件對計算的6景植被覆蓋度數據分別鑲嵌，獲取十大孔兌流域三期植被覆蓋度數據。

十大孔兌流域1990、2000、2010年植被覆蓋度反演結果分別如圖2、3、4所示。

十大孔兌流域不同年份不同等級植被覆蓋度分布情況見表2。

圖2 十大孔兌流域1990年植被覆蓋度分布

圖3 十大孔兌流域2000年植被覆蓋度分布

圖4 十大孔兌流域2010年植被覆蓋度分布

表2 十大孔兌流域不同年份不同等級植被覆蓋度分布情況

十大孔兌流域植被覆蓋度分級統計信息見表3。流域植被覆蓋度等級以低覆蓋度為主，占流域面積的50%以上，其中1990、2000年占流域面積超過70%。1990、2000年的中覆蓋度、較高覆蓋度、高覆蓋度三種等級面積總和占流域面積的比例均不足20%。

表3 十大孔兌流域植被覆蓋度分級統計

經計算，1990年十大孔兌流域植被覆蓋度為20.76%，2000年為21.71%，2010年為25.92%(見表4)，即1990—2000年植被覆蓋度升高了0.95百分點，2000—2010年植被覆蓋度升高了4.21百分點。其中，呼斯太河植被覆蓋度提升最多，1990—2010年由24.09%提升至40.02%；其次是東柳溝，提升了9.83百分點；黑賴溝提升了7.73百分點。

表4 十大孔兌流域上游植被覆蓋度統計

由此表明，1990—2010年十大孔兌流域植被覆蓋度呈現逐漸升高趨勢。究其原因，一是20世紀90年代有關市(旗)在十大孔兌實施黃土高原水土保持世界銀行貸款一、二期項目開展了眾多引洪用洪工程并取得了一定的治沙效益；二是從1999年起十大孔兌涉及的市(旗)相繼頒布了禁牧、休牧和輪牧政策，即在以農為主的地區實施禁牧，在新牧區、半農半牧區實行季節性休牧和劃區輪牧，促進了植被恢復；三是通過推進舍飼圈養，落實封山禁牧制度，孔兌生態環境開始明顯好轉，整體生態惡化趨勢得到遏制，并在局部出現好轉。

4 結 論

經過當地政府持續加大植被保護力度，積極實施多種措施，研究區內植被覆蓋度近年來明顯提高，治理效果比較顯著。從總體上看，本次計算結果基本符合研究區的實際情況，表明利用遙感技術可以克服傳統方法的局限，解決較大尺度的植被覆蓋度空間變化分析問題，這為不同尺度的時空異質性研究提供了有益探索。

(1)基于像元二分模型，利用遙感影像提取NDVI，計算植被覆蓋度，進而分析研究區植被時空動態變化，能為區域生態建設和可持續發展提供決策支持。

(2)本研究每年選取兩個時期，共對6景影像數據進行了反演分析，這對整個系列年份的植被覆蓋度變化情況判斷可能有一定的影響。建議在影像資料較好情況下，每年多分幾期，增加遙感影像監測頻次。

(3)建議進一步分析研究區的土壤侵蝕強度空間分布變化，結合植被覆蓋度變化情況，探究研究區的水土保持成效及發展方向。

[1] 丁國棟.區域荒漠化評價中植被的指標性及蓋度分級標準研究——以毛烏素沙區為例[J].水土保持學報,2004,18(1):158-160，188.

[2] 北京大學,蘭州大學,南京大學,等.植物地理學(附植物學基礎)[M].北京:人民教育出版社,1980:139-145.

[3] 秦偉,朱清科，張學霞，等.植被覆蓋度及測算方法研究進展[J].西北農林科技大學學報:自然科學版,2006,34(9):163-170.

[4] 李苗苗,吳炳方,顏長珍,等.密云水庫上游植被覆蓋度的遙感估算[J].資源科學,2004,26(4)：153-159.

(責任編輯 徐素霞)

S157；S771.8

A

1000-0941(2015)07-0068-00

朱吉生(1984—)，男，福建云霄縣人，博士研究生，主要從事水信息學及水資源管理研究。

2014-07-10