天津地區植被覆蓋度的遙感估算及其動態變化研究

劉子瀟，顏悅

(天津市測繪院，天津 300381)

1 引 言

植被作為物質和能量交換的重要媒介，連接著地球上陸地、水體以及大氣，在整個陸地能量交換、水分循環和生物地球化學循環過程中起著至關重要的作用[1]。自然情況下，植被的空間分布及生長狀況主要受區域水熱條件影響，區域氣候的變化主導著植被的動態變化，植被的分布及其變化也調節著區域的氣候。人類活動同樣對植被的空間分布和結構有直接而顯著的影響，相對于氣候對于植被的變化而言，人類活動帶來的影響往往更為快速和劇烈。植被覆蓋度是指植被在地面單位面積內的其投影面積所占比例，植被覆蓋度作為地表植被狀況的一個重要參數，是反映區域植被變化情況的重要指標。在區域大尺度植被覆蓋度監測中，由于遙感技術具有范圍廣、周期短、成本低等一系列特點，為持續、大范圍植被覆蓋度監測提供了有效的支持，目前已形成了以遙感手段為主的植被覆蓋度監測技術路線。管亞兵等人利用1980年～2014年4個時期的遙感影像反演出黃河十大孔兌流域植被蓋度，在此基礎上分析并揭示黃河十大孔兌流域林草植被覆蓋度的時空變化規律[2]；張耀等人以山西平朔安太堡露天煤礦為研究對象，利用多時相TM遙感數據，采用主成分分析法，建立植被覆蓋度反演模型并對礦區植被恢復和土地復墾進行分析[3]；馬中剛等利用Landsat 8影像數據，采取植被指數逐步回歸分析和線性混合像元分解的方法，結合野外樣地調查數據，建立康保縣荒漠化地區植被覆蓋度反演混合模型并予以驗證[4]。本文以天津地區為研究區域，利用1999年～2017年間十期遙感影像對研究區域植被覆蓋度進行反演，分析這一時段天津區域植被覆蓋度時空變化特征，進而為研究該區域水熱條件及人類活動對植被系統的影響提供參考。

2 數據與模型方法

2.1 研究區域概況

天津位于我國華北、西北和東北三大區域的結合部，地處環渤海地區的中樞部位，地理位置優越，腹地廣闊，總面積約為1.2萬平方千米，北部薊州區為山區，南部屬華北平原，由海河攜帶的泥沙沖積而成，地勢低平，平原面積占總面積的94%，平原區域是天津地區人類活動的主要場所，以城鎮、農村居民點以及耕地為主要土地利用類型，北部薊州山區是林地的主要分布區域。

2.2 影像數據獲取及預處理

天津地區植被覆蓋度估算利用 30 m分辨率Landsat系列衛星影像數據進行。數據獲取時間以7月～9月為佳，獲取了1999年、2000年、2001年、2002年、2006年、2009年、2010年、2013年、2015以及2017年10期的影像數據。由于原始TM數據與現有數據套合精度比較高，因此不進行幾何糾正，對TM數據進行輻射定標、大氣糾正、地形糾正、去云處理以及鑲嵌裁切等預處理，得到目標區域處理好的影像數據。圖1所示為2013年天津地區預處理后TM影像示例。

圖1 2013年天津地區預處理后TM影像示例

2.3 植被覆蓋度遙感反演模型

(1)像元二分模型

像元二分模型是一種被廣泛使用的植被覆蓋度遙感估算方法，其具備無須依賴實測數據、較高精度、較易實現等特點。像元二分法的原理是將遙感傳感器所觀測到的信息S分為由植被覆蓋區域產生和無植被覆蓋區域產生兩種，那么一個像元反映的遙感信息S則是由植被覆蓋區域貢獻的SV和無植被覆蓋區域貢獻的SS相加而得，即：

S=SV+SS

(1)

假設一個由純植被產生像元的遙感信息為Sveg，一個由無植被覆蓋區域產生像元的遙感信息為Ssoil，則對于一個實地植被覆蓋度為fc的混合像元而言，其中由植被和非植被區域提供的遙感信息分別可以表示為：

SV=fc×Sveg

(2)

SS=(1-fc)×Ssoil

(3)

將其帶入式(1)進行變換，可以得到該像元植被覆蓋度fc的計算公式為：

fc=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)

(4)

因此，我們可以根據Sveg、Ssoil兩個具備實際含義的參數來計算出植被覆蓋度。

(2)植被指數選擇

利用預處理后的衛星數據計算植被指數，選擇了5種植被指數：歸一化植被指數NDVI、增強型植被指數EVI、修正型土壤調節植被指數MSAVI、優化土壤調節植被指數OSAVI和土壤調節植被指數SAVI[5]。天津地區5種植被指數的統計值如表1所示。在數據處理過程中將小于零的值都賦予 0.000 1，將大于1的值都賦予 0.999 9。在各植被指數中，NDVI的均值最大，且其標準差最大，說明該地區的NDVI值相對比較分散，能從更多的層次反演地表植被狀況。

植被指數統計值對比 表1

(3)植被覆蓋度反演及精度驗證

對于純植被像元的遙感信息Sevg和無植被覆蓋像元的遙感信息Ssoil，對應到具體植被指數上，大多數類型的裸地表面的VIsoil值在理論上應該接近于0，但由于受土壤類型、大氣效應和土壤水分等多重因素的綜合影響，VIsoil值一般在-0.1～0.2之間變化[6]。此外，由于受植被類型影響，VIveg也會隨時空變化而發生改變。因此，本研究利用高分辨率遙感影像，采集獲取天津地區裸地樣點和植被樣點，并在此基礎上采用普通克里金插值方法得到植被指數的VIveg和VIsoil的空間分布情況，在此基礎上計算得到5種植被指數的植被覆蓋反演結果，如圖2所示。從統計結果看(表2)，利用不同的植被指數估算得到的植被覆蓋度均值差異在3.5%以內，標準差差異也很小，在0.01以內。

圖2 天津地區2013年08月植被覆蓋反演結果圖

對樣點植被覆蓋度的認定中，主要采用人工估計以及畫格網統計的方法進行。此次在天津地區均勻選擇驗證樣點共119個。由于高分數據與TM數據存在時相差異，進行精度驗證時，對應高分圖片與TM數據，對植被覆蓋度差異大于40%的點作為異常點剔除，最終用于驗證的點位89個。利用均方根誤差函數定量評價估算植被覆蓋度的精度，以高分驗證點圖片估算得到的植被覆蓋度為真實值。結果發現本試驗使用的方法估算結果精度都比較高，均在80%以上。其中NDVI估算精度比其他指數估算精度略高約3%左右。所以對整個天津地區植被覆蓋度估算選擇利用NDVI作為輸入參數。

五種植被指數估算植被覆蓋精度比較 表3

3 植被覆蓋度估算

利用NDVI和像元二分模型估算天津地區的植被覆蓋度，2017年9月天津地區的植被覆蓋度如圖3所示。整個天津地區2017年9月植被覆蓋狀況較好，約有40.90%的區域植被覆蓋度在75%以上；植被覆蓋度大于60%的區域占整個地區的54.74%；植被覆蓋度低于20%的區域占22.49%。

天津市植被覆蓋度總體上呈現出由中心城區向外、由沿海向內陸增高的趨勢。其中，薊州區北部山區是天津市植被覆蓋度最高的區域，其次為薊州山區以南、中心城區以北的廣袤農田區域，再次為天津南部的農田區域；而濱海新區沿海區域是天津市植被覆蓋度最低的區域，這一區域以坑塘、鹽堿地、鹽池、裸露地表(填海造陸)為主，鮮有植被覆蓋，以市內六區和濱海新區塘沽城區為核心的軸帶區域也是植被覆蓋度相對較低的區域。

圖3 天津地區2017年9月植被覆蓋狀況反演結果

2017年9月天津各區縣植被覆蓋度均值比較如圖4所示，其中薊州區、寧河區植被覆蓋狀況最好，植被覆蓋度均值達到0.72；濱海新區和市內六區區植被覆蓋狀況最差，植被覆蓋度均值為0.36和0.29；寶坻區、靜海區和武清區的植被覆蓋狀況也比較好，植被覆蓋度均值在0.65以上。

圖4 2017年9月天津各區縣植被覆蓋度均值比較

1999年～至2015年間各年份的植被覆蓋度估算結果如圖5所示。

圖5 1999年～2015年天津地區植被覆蓋估算結果

4 天津地區植被覆蓋變化分析

4.1 植被覆蓋狀況年際變化特點

1999年～2017年天津地區生長季植被覆蓋年際間變化過程的波動性較為明顯，如圖6所示。天津地區植被覆蓋度在1999年～2017年10次監測的平均值為0.59，其中，2001年植被覆蓋度為最高值0.64，2010年、2013年植被覆蓋度出現低谷，2010年植被覆蓋度僅為0.52，2015年、2017年天津地區植被覆蓋度恢復到平均水平。

圖6 天津地區1999年～2017年植被覆蓋度變化曲線圖

從1999年～2017年不同級別覆蓋度的面積占比情況來看，如圖7所示。極高植被覆蓋度區域通常占比最高，在年際變化中也存在著明顯的波動性，在植被覆蓋度最高的2001年，極高植被覆蓋度區域占比超過50%，與此相對應低覆蓋度、中覆蓋度、中高覆蓋度區域占比均出現低值。而在植被覆蓋度最低的2010年，極高植被覆蓋度區域占比僅為30%，其他年份極高植被覆蓋度區域占比通常在40%～50%之間波動；極低植被覆蓋度區域的占比則表現出較高的穩定性，基本保持在20%上下。

圖7 天津地區1999年～2017年不同級別覆蓋度面積占比變化柱狀圖

4.2 植被覆蓋狀況空間變化特點

經典統計學里通常用變異系數CV的大小確定觀測變量的變異程度，變異系數的計算公式為：

(5)

式中CV為變異系數大小；S為標準方差；x為變量均值[7]。

植被覆蓋度的空間變異系數可以用來度量目標時間內植被覆蓋度的波動變化程度。圖8是利用1999年～2017年間10期監測數據，計算獲取的天津地區植被覆蓋度變異系數空間分布圖，從圖中可以看出大部分區域植被覆蓋狀況變化比較平穩。東部沿海區域、主城區及其周邊區域的植被覆蓋狀況波動變化程度相對高一些。這些區域一是與人類開發活動的主要區域相一致，植被覆蓋在人類的不斷開發建設活動中有所反復；其次，植被覆蓋度變異系數較高區域還主要發生在濕地周邊，如薊州區于橋水庫周邊，濕地受水位變化影響，水生植物的在影像中的可見范圍變化較為頻繁。

4.3 植被覆蓋狀況變化趨勢

圖9是1999年、2017年天津地區的植被覆蓋變化趨勢圖。從圖中可以看出1999年～2017年間，市內六區絕大部分區域植被呈持平或略微好轉趨勢，該區域是天津市的主城區，是植被覆蓋度變化最小的區域；天津南部和西部的農田區域植被狀況明顯變好，濱海新區中部的臨港工業園到生態城一帶是植被狀況轉好的另一主要區域，該區域受近年來濱海新區開發影響，是填海造陸與鹽堿地再利用的集中區域，其植被狀況的好轉與人類開發建設活動密不可分；植被覆蓋狀況變差的地區主要是環城四區、濱海新區、武清等區縣的城市周邊區域，這些區域是近20年人類開發活動的主要區域，大量耕地轉換為建設區域，在部分濕地周邊也存在著植被覆蓋度變差情況，如薊州區于橋水庫、寧河區七里海濕地，這主要是由于濕地水位變化造成部分草本植物被淹沒。

圖8 天津地區1999年～2017年植被覆蓋度變異空間分布圖

圖9 天津地區1999年、2017年植被覆蓋變化趨勢圖

5 結 論

采用以像元二分模型為基礎，以歸一化植被指數NDVI為參數的植被覆蓋度計算方法具有較高的估算精度和可靠性，能夠快速估算天津地區的植被覆蓋度。本研究使用該方法估測了天津地區1999年～2017年間10期的植被覆蓋度，在此基礎上分析并揭示天津地區植被覆蓋狀況的時空變化規律，結論如下：

(1)整個天津地區2017年9月植被覆蓋狀況較好，植被覆蓋度達到0.59。天津地區植被覆蓋度總體上呈現出中心城區向外、由沿海向內陸增高的趨勢。其中，薊州區北部山地林區是至天津市植被覆蓋度最高的區域，其次為薊州山區以南、中心城區以北的廣袤農田區域，再次為天津南部的農田區域；而濱海新區沿海區域和以市內六區和濱海新區塘沽城區為核心的軸帶區域是植被覆蓋度相對較低的區域。

(2)1999年～2017年天津地區生長季植被覆蓋年際間變化過程的波動性較為明顯。天津地區植被覆蓋度在1999年～2017年10次監測的平均值為0.59，植被覆蓋度一般在0.55～0.65之間波動，2010、2013年植被覆蓋度出現較為明顯的低谷。

(3)從根據1999年～2017年間10期監測數據計算獲取的天津地區植被覆蓋度變異系數空間結果來看，大部分區域植被覆蓋狀況變化比較平穩。東部沿海區域、主城區及其周邊區域以及濕地周邊區域的植被覆蓋狀況波動變化程度相對較高，這些區域受人類開發活動、水體水位和水生植物變化的影響，植被覆蓋有所反復。

(4)1999年～2017年，天津市內六區是植被覆蓋度變化最小的區域；天津南部和西部的農田區域植被狀況明顯變好，這可能與兩個年份農作物種植情況有關；濱海新區中部的臨港工業園到生態城一帶是植被狀況轉好的另一主要區域，該區域是沿海城鎮化的主要集中區域，植被狀況原本較差，其植被好轉與人類建設活動密不可分；植被覆蓋狀況變差的地區主要是環城四區、武清、寶坻等區縣的城市周邊區域，這些區域是近20年人類開發活動的主要區域，大量耕地轉換為建設區域。