基于MODIS NDVI的海南島植被覆蓋面積的反演技術

楊 靜，張亞杰，張京紅，張明潔

（海南省氣候中心/海南省南海氣象防災減災重點實驗室，?？?570203）

植被是生態系統的重要組成部分，在陸地表面能量交換過程、生物地球化學循環過程和水文循環過程中扮演著重要的角色[1-3]。傳統的植被覆蓋度地面測量方法有目估法、采樣法、儀器法和照相法等[4]。隨著遙感技術的發展，植被指數在植被覆蓋度測量上得到了廣泛應用[5]。歸一化植被指 數 (Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)為遙感影像中近紅外波段反射值與紅光波段反射值之差比上兩者之和，是目前評估植被狀況最有效的參數之一。NDVI能夠反映出植物冠層的背景影響，范圍為-1～1，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等；0表示有巖石或裸土等；正值表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度的增大而增大[6]。國內外學者利用NDVI進行了一系列的植被生態環境研究[7-14]。TANG 等[15]采用無人機遙感技術對中分辨率成像光譜儀（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）NDVI數據產品植被覆蓋度的反演結果進行了驗證，結果表明，利用NDVI數據產品反演沙漠地區植被覆蓋率是可行的，同時對NDVI數據產品進行校正可以有效提高反演精度。JAFARI等[16]評估了MODIS增強植被指數 (Enhanced Vegetation Index, EVI)和 NDVI在伊朗中部干旱和半干旱牧場地區的監測能力，發現NDVI更適用于草地狀況評價。LONG[17]建立了植被覆蓋二分像元反演模型，并用野外調查數據對模型精度進行驗證，開展了鴨池示范區植被覆蓋度的定量估算研究。王婷[18]基于MODIS NDVI數據反演黑龍江蘭西縣植被覆蓋度，結果表明，NDVI的估算精度可達80%。何國興等[19]以甘肅省高寒草甸為研究區，基于2000—2019年遙感數據和2014年實測數據，采用經驗回歸模型法構建植被覆蓋度估算模型，結果表明，高寒草甸植被覆蓋度的最佳反演植被指數為NDVI。劉曉菲[20]研發了1種區域生長研究區的NDVI提取方法，提取出了江蘇省金壇市植被覆蓋度并進行驗證，發現NDVI有較好的反演效果。李麗麗等[21]基于MODIS NDVI數據利用像元二分模型反演植被覆蓋度，分析了2000—2015年石羊河流域植被時空動態變化趨勢。李曉松等[22]利用NDVI對荒漠化地區的植被覆蓋度進行了估測，其研究結果表明，NDVI能夠有效地估測荒漠化地區的植被覆蓋度。臧淑英等[23]通過獲取大慶 1988、1996、2001年3個時段的TM影像，使用NDVI和SAVI兩種植被指數，采用像元二分模型法和經驗型法建立了大慶地區草地植被蓋度的遙感定量反演模型，該模型的精度達到70.34%。

海南島是我國唯一的熱帶氣候島嶼，在充沛的光、熱條件下，植被覆蓋茂密豐富，確定合適的技術方法表征海南島植被覆蓋面積時空變化特征是值得研究的問題。前人的研究未涉及海南島植被覆蓋面積反演，基于此，筆者采用一元線性擬合、均方根誤差分析、相關系數分析等方法開展基于MODIS NDVI的海南島植被覆蓋面積反演技術研究，旨在為合理監測海南島植被生態環境變化提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況 海南島地處中國南海西北部 (108°37′E～110°30′E，18°10′N～20°10′N)，屬熱帶海洋性季風氣候，長夏無冬，降水豐沛；其地形（圖1）為一穹形山體，四周低平，中間高聳，以五指山、鸚歌嶺為隆起核心，向外圍逐級下降[24]。

圖1 海南島地形

1.2 數據來源與處理 1）2015、2017 年海南省地表覆蓋數據，來源于清華大學地球系統科學系全球地表覆蓋數據集（http://data.ess.tsinghua.edu.cn/）。在 ArcGIS 軟件中利用 Extract by mask 工具提取出森林、草地、灌叢、濕地的柵格圖層作為植被覆蓋區域；利用 Zonal Statistics as Table 工具統計各市縣植被覆蓋面積，以此代表海南島各市縣真實的植被覆蓋狀況。

2）2015、2017年 MOD13Q1遙感數據 (空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d)，來源于美國航空航天局（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）。采用 MODIS Reprojection Tools(MRT)軟件對下載的原始數據進行格式轉換、投影轉換、數據拼接、裁切等預處理[25]。為消除異常值的影響，采用最大值合成法 (maximum value composites，MVC)合成月最大NDVI數據，最后得到海南島2015、2017 年平均 NDVI值[26]。

1.3 研究方法 NDVI對海南島植被覆蓋的模擬效果用植被覆蓋區域空間識別率、真實值與模擬值之間的相關系數和均方根誤差來表征。在MATLAB軟件中設置步長為0.05的循環，找到NDVI識別海南島植被覆蓋空間分布狀況的最佳閾值（認為NDVI大于此值的地區為植被覆蓋區域），計算此閾值下各市縣植被覆蓋面積，并與植被覆蓋面積真實值進行對比、建立統計回歸模型。采用一元線性回歸、均方根誤差分析、相關性分析[27]等方法進行統計分析。

2 結果與分析

2.1 海南島地表覆蓋分布 海南島屬熱帶海洋性季風氣候，植被覆蓋茂密，主要分布在中部五指山山脈一帶，典型的植被類型為熱帶常綠季雨林[26]。從海南島2015年地表覆蓋圖可以看出，海南島最主要的地表覆蓋類型為森林，占總面積的57.85%；其次是耕地，占總面積的29.85%，主要分布在?？凇⑴R高、澄邁、文昌、東方等沿海一帶。這些地區人類活動相對較強，耕地面積大；草地、灌叢、水體、硬化地表有零星的分布，所占比例均小于6%(圖2-a)。利用ArcGIS軟件提取出海南島2015年森林、草地、灌叢、濕地的柵格圖層，得到植被覆蓋面積占總面積的65.67%。海南島2017年地表覆蓋狀況與2015年類似，最主要的地表覆蓋類型為森林，占總面積的57.14%，耕地占總面積的31.41%，植被覆蓋面積占總面積的62.57%（圖2-b）。

圖2 海南島 2015 和 2017 年地表覆蓋圖

從海南島2015和2017年各市縣植被覆蓋率（植被覆蓋面積/行政區域面積）分布來看，海南島植被覆蓋率總體較高，且中部山區市縣植被覆蓋率高于沿海市縣（圖3）。植被覆蓋率最高的市縣為五指山，2015年植被覆蓋率為95.21%，2017年為94.39%。其次是瓊中、白沙，2015年植被覆蓋率分別為93.20%、91.34%，2017年分別為94.39%、92.03%。植被覆蓋率最低的市縣為?？?，2015年植被覆蓋率為35.33%，2017年為25.86%。其次是文昌、定安，2015年植被覆蓋率分別為42.02%、60.01%，2017年分別為32.30%、48.65%。

圖3 海南島 2015 和 2017 年各市縣植被覆蓋率

2.2 海南島植被覆蓋面積反演

2.2.1 NDVI反演閾值確定 設置步長為 0.05 的循環計算不同閾值（認為大于此值的地區為植被覆蓋區域）下NDVI對海南島2015、2017年植被覆蓋空間分布狀況的識別率，選取最大識別率對應的NDVI值作為反演閾值，得到NDVI最佳反演閾值為0.70，此時NDVI對海南島植被覆蓋狀況有較好的識別，2015、2017年植被覆蓋的空間識別率分別為78.64%、78.74%。從空間分布圖（圖4）可知，2015年，NDVI能識別出海南島55.58%的植被覆蓋區和23.07%的非植被覆蓋區，但未能識別10.67%的植被覆蓋區域，且多識別出了10.69%的植被覆蓋區；NDVI對內陸市縣的植被覆蓋區域有很好的識別，能捕捉到絕大部分植被覆蓋區域；沿海市縣識別誤差大一些，臨高、海口、澄邁NDVI多識別的植被覆蓋區域較大，昌江、文昌等地NDVI未識別出的植被覆蓋區域較大（圖4-a）。2017年，NDVI能識別出海南島56.58%的植被覆蓋區和22.17%的非植被覆蓋區，但未能識別6.66%的植被覆蓋區域，且多識別出了14.6%的植被覆蓋區，整體效果與2015年相當；NDVI對內陸市縣植被覆蓋區域識別較好，能捕捉到絕大部分植被覆蓋區域；沿海市縣識別誤差較大，?？?、定安、瓊海NDVI多識別的植被覆蓋區域較大（圖4-b）。沿海市縣反演偏差較大可能與人類活動頻繁造成的土地利用情況復雜、植被覆蓋相對稀疏有關。沿海市縣NDVI未識別出的植被覆蓋區域可能與NDVI閾值的選取有關，由于這些地區植被覆蓋較中部山區稀疏，NDVI閾值取0.70時，便將稀疏的植被地區濾除，造成沿海市縣反演情況較差。

圖4 海南島植被覆蓋區域識別

2.2.2 NDVI植被覆蓋面積擬合 采用得到的NDVI閾值，利用一元線性回歸法建立海南島2015、2017年各市縣植被覆蓋面積實際值與NDVI反演值之間的回歸模型：

式中，y為各市縣植被覆蓋面積實際值，x為NDVI最佳閾值對應的反演值。

圖5為海南島各市縣植被覆蓋面積實際值、NDVI反演值及其擬合值的對比圖，從圖5可以看出，NDVI反演值及其擬合值對海南島各市縣實際植被覆蓋面積有較好的模擬，與真實值的相關系數均為0.91，呈高度正相關，且擬合值更接近真實值。各市縣擬合值的均方根誤差占平均值的17.51%，較反演值減少了7.23%。其中，萬寧植被覆蓋面積擬合值與實際值的偏差率最小，擬合值偏小0.77%，其次是保亭偏大0.85%、白沙偏小1.30%；臨高偏差率最大，擬合值偏大66.38%，其次是海口、定安，分別偏大42.84%、37.85%。總體說來沿海市縣NDVI擬合偏差較大、內陸市縣擬合偏差較?。▓D6）

圖5 海南島各市縣植被覆蓋面積實際值與 NDVI反演擬合值

圖6 海南島各市縣植被覆蓋面積擬合偏差率

3 討 論

前人的研究多是利用衛星數據結合野外實測的植被覆蓋度進行對比分析，以此確定最能反演植被覆蓋度變化的植被指數，所得結果精準度較高，但操作復雜，未能覆蓋全區域、全時段，且對采集技術要求要高[2-5]。目前，海南島未開展植被覆蓋度實測工作，因而筆者利用現有的清華大學土地覆蓋數據開展植被覆蓋面積反演技術研究，所得結果可較好擬合海南島植被覆蓋面積，對海南島生態植被研究有一定的指導意義。植被覆蓋度反演精度不僅受地面土地利用變化的影響，同時也受大氣、云、植被空間分布、茂密程度等因素的影響[18,22,28]。沿海市縣由于本身人類活動頻繁，土地利用情況復雜，易將非植被地區識別為植被地區；植被覆蓋相對稀疏，NDVI閾值較高時，便將稀疏的植被區濾除，造成NDVI反演偏差較大，下一步將根據沿海市縣植被分布特點確定適合沿海市縣的閾值；目前，僅獲取2年的土地利用數據，其他年份數據暫未公開分享，本研究的反演方法仍需在更長時間序列上予以驗證并補充完善；此外，本研究僅用到了MODIS NDVI數據，NDVI是度量植被覆蓋狀況最常用的指數，但易受到土壤、大氣的影響。下一步工作將比較不同衛星遙感數據集、不同植被指數的反演效果[29-30]，以期獲得更精準的海南島植被覆蓋面積反演結果。

基于2015和2017年海南島MODIS NDVI數據、地表覆蓋數據，利用一元線性擬合、均方根誤差分析、相關系數分析等方法開展了海南島植被覆蓋面積反演技術研究，得到以下結論：

（1）2015年海南島最主要的地表覆蓋類型為森林，占總面積的57.85%，主要分布在五指山山脈一帶；其次是耕地，占總面積的29.85%，主要分布在?？?、臨高、澄邁、文昌、東方等沿海一帶；植被覆蓋面積（森林、草地、灌叢、濕地）占總面積的65.67%。海南島2017年地表覆蓋狀況與2015年類似。

（2）海南島植被覆蓋率總體較高，且中部山區市縣植被覆蓋率高于沿海市縣。植被覆蓋率最高的市縣為五指山市，其次是瓊中、白沙；植被覆蓋率最低的市縣為?？?，其次是文昌、定安。

（3）海南島NDVI植被覆蓋面積反演最佳閾值為0.70。在此閾值下，NDVI對2015、2017年植被覆蓋空間識別率分別達78.64%、78.74%，反演值與真實值的相關系數為0.91，呈高度相關，其中內陸市縣植被覆蓋區域反演效果最好。

（4）海南島各市縣植被覆蓋面積與NDVI反演值的最佳擬合回歸模型為：y=0.898 9x+62 708 142.60。各市縣擬合值的均方根誤差占平均值的17.50%，較反演值誤差減少7.23%。沿海市縣植被覆蓋面積擬合偏差率較大、內陸市縣偏差率較小，其中，萬寧、保亭、白沙最小，臨高、?？?、定安最大。