延安市2008年-2018年植被覆蓋度的變化比較分析

李光輝 董耀 劉冰 楊志 程繼峰 王海俠

摘要：研究分別使用2008年及2018年兩個年份的Landsat數據，經過遙感圖像的預處理，根據歸一化植被指數（NDVI）近似估算植被覆蓋度的原理，分別估算2008年及2018年的植被覆蓋度并對植被覆蓋度進行了五種等級區分。通過比較兩期植被覆蓋度的五種等級的面積，分析了植被覆蓋度五種等級的變化情形及轉化程度。最后進一步闡述了2018年以來延安市五種等級植被覆蓋度分布區域的特征。

關鍵詞：Landsat數據;植被覆蓋度;植被覆蓋度等級

中圖分類號：P90 ? ?文獻標志碼：A

一、引言

植被作為陸地生態系統的主要成分之一，對陸地氣候變化具有重要調節作用，因而對植被信息的監測具有重要的生態和社會意義[1]。植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比。植被覆蓋度是描述地表植被的重要參數與生態環境的基本指標，在大氣圈土壤圈水圈和生物圈中都占據著重要的地位[2]。植被覆蓋度是土地覆蓋的最主要部分，是區域生態系統環境變化的重要指示，因此獲取地表植被覆蓋度變化信息，對于揭示地表空間變化規律，探討其變化因素，分析區域生態環境具有重要意義[3]。

遙感技術是獲取植被覆蓋信息的主要手段，估算方法主要有回歸模型法、混合像元分解法及機器學習法等方法[4]。張燦等[5]基于Landsat影像構造了四端元（植被-高反射率地物-低反射率地物-土壤）模型，并以此建立LSMM來分析丘陵區植被覆蓋情況，取得較好的結果。

通過使用延安市2008年及2018年的Landsat數據反演了兩期期的植被覆蓋度，并對反演后的植被覆蓋度進行比較，得出了從2008年到2018年延安市植被覆蓋度的變化趨勢是低覆蓋度的面積不斷地減少，高覆蓋度的面積不斷地增加的漸進變化趨勢。

二、研究區概況

研究選擇的區域為延安市。延安市位于陜西省北部，地處黃河中游，黃土高原的中南地區，西安以北371千米。市境介于北緯35°21′—37°31′，東經107°41′—110°31′之間，總面積37037平方千米。

三、研究方法

1.數據來源

根據需要分別下載2008年及2018年的landsat影像數據，每一期最少需要5景影像才能完全覆蓋延安市。2008年的數據為landsat5的L4產品數據;2018年的數據為landsat8 OLI的L4產品數據。數據選擇了5-10月份之間的無云或少云數據。

2.數據預處理

數據預處理包括幾何校正、輻射定標大氣校正、圖像鑲嵌、圖像裁剪等。

3.植被覆蓋度

（1）植被覆蓋度的計算

植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比[6]。植被覆蓋度常用于植被變化、生態環境研究、水土保持、氣候等方面。

目前已經發展了很多利用遙感測量植被覆蓋度的方法，較為實用的方法是利用植被指數近似估算植被覆蓋度，常用的植被指數為NDVI。下面是李苗苗等[7]在像元二分模型的基礎上研究的模型：

VFC = （NDVI-NDVIsoil）/（NDVIveg-NDVIsoil） ?（1）

其中， NDVIsoil為完全是裸土或無植被覆蓋區域的NDVI值，NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。兩個值的計算公式為：

NDVIsoil=（VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax）/（VFCmax- VFCmin） ?（2）

NDVIveg=（（1-VFCmin）*NDVImax-（1-VFCmax）*NDVImin）/（VFCmax- VFCmin） ?（3）

植被覆蓋度的取值范圍理論上為0～1，但經統計，計算出的植被覆蓋度存在異常值，因此，要進行去異常值的步驟，將小于0的值變為0，大于1的值變為1。

（2）植被覆蓋度分級標準及等級圖

針對信息提取結果，結合區內植被的基本特征，按照植被覆蓋度分級標準表，如表1所示，將植被覆蓋度分為五級，分別得到延安市的2008年及2018年的兩年年植被覆蓋度等級圖，如圖2、圖3所示。

（3）植被覆蓋度分級面積統計表

對區內植被覆蓋度按照面積大小排序，從高到低為高覆蓋度、中高覆蓋度、中覆蓋度、極低覆蓋度和低覆蓋度，各級植被覆蓋度面積及比例統計分別見表2、表3。

（4）比較分析

對兩期植被覆蓋度分級面積統計表進行比較，延安市的極低覆蓋度面積從2008年到2018年先是增加，然后減少;低覆蓋度的面積從2008年到2018年先是減少，然后增加;中覆蓋度的面積從2008年到2018年先是大幅度減少，然后是大幅度增加;中高覆蓋度的面積從2008年到2018年先是大幅度減少，然后是大幅度增加;高覆蓋度的面積從2008年到2018年是持續的增加。

四、建議

1.研究對2008年及2018年兩個個時間節點上的植被覆蓋度行了分析，沒有研究整個時段內每年植被覆蓋度的具體變化過程。未來如有條件，考慮合理增加影像的數量，以便更加精確、真實的分析延安植被覆蓋度生態變化情況。

2.研究對延安市近10年的植被覆蓋的時空變化特征和內部轉移變化特征進行了分析，今后的研究應結合人類活動因素和氣溫、降水等自然因素來分析影像植被覆蓋度變化的驅動因子，進而尋求完善延安市植被覆蓋度漸進變化的原因。

五、結語

1.從2018年最近年份來看，區內植被覆蓋度整體較高，中高覆蓋度以上覆蓋面積超過50%。其中高覆蓋度的植被主要集中在延安市的西南角及東南角地區的中低山等海拔較高的地區，多為茂密的林地。中高覆蓋度的植被主要分布在延安市西南地區、中部地區及東南地區的丘陵崗地，多為林地和灌草地。中覆蓋度的植被主要分布在延安市平原及周圍的丘陵與平原過渡帶，多為耕地。低覆蓋度和極低覆蓋度地區多為建設用地所占比例較高的地區。

2.使用LandsatTM遙感圖像，結合遙感技術，可較為準確地提取研究區植被覆蓋度信息，滿足研究需要。植被覆蓋度作為水土流失、景觀格局等研究的重要影響因子，對生態環境監測保護與可持續發展都有著重要意義。

參考文獻：

[1]溫興平，胡光道，楊曉峰.基于光譜特征擬合的高光譜遙感影像植被覆蓋度提取[J].地理與地理信息科學，2008，24（1）：27-30.

[2]張學玲，張瑩，牛德奎，等.基于TM NDVI的武功山山地草甸植被覆蓋度時空變化研究[J].生態學報，2018，38（7）：1-10.

[3]黃瑾，楊武年，張敏，等.普格縣植被覆蓋度遙感動態監測分析[J].地理空間信息，2009，7（2）：51-53.

[4]賈坤，姚云軍，魏香琴，等.植被覆蓋度遙感估算研究進展[J].地球科學進展，2013，28（7）：774-782.

[5]張燦，徐涵秋，張好，等.南方紅壤典型水土流失區植被覆蓋度變化及其生態效應評估：以福建省長汀縣為例[J].自然資源學報，2015，30（6）：917-928.

[6]田慶久，閔祥軍.植被指數研究進展[J].地球科學進展，1998，13（4）：327-333.

[7]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.

基金項目：國家自然科學基金資助項目（41901289）;中國科學院青年創新促進會（2019130）。

作者簡介：李光輝，男，碩士，工程師。研究領域為遙感地質、遙感技術應用。