基于MOD13Q1的永州近15年植被变化研究

徐根生，何应法，付炜，王里豪，袁铁

（湖南省永州市气象局，湖南永州 425000）

基于MOD13Q1的永州近15年植被变化研究

徐根生，何应法，付炜，王里豪，袁铁

（湖南省永州市气象局，湖南永州 425000）

以永州地区为研究区域，利用NASA提供的MOD13Q1-NDVI数据（2000—2014年）研究其植被变化特征。结果表明，永州地区植被指数处在0.6～0.8段的受外部条件的影响较小，而植被指数在0.8～1.0段的受外部条件的影响较大。植被指数在0.4～0.6段的走势与0.8～1.0段的大多数年份相反，植被指数在0.2～0.4和0～0.2两段所占比重一直处于一个比较低的水平。总体来说，永州地区的植被指数历年一直比较高，历年平均值为0.701。

永州；MOD13Q1；植被变化

动态监测植被生长状况是生态环境研究的热点之一，遥感技术以其宏观、综合、动态和快速等优点已成为准确获取下垫面信息的主要手段。在过去的研究中，以NOAA/AVHRR（甚高分辨率辐射计）的归一化差分植被指数（NDVI）运用最为广泛。中分辨率成像光谱仪（MODIS）植被指数产品是在已有植被指数基础上改进设计的，增强了对植被的敏感度，减少外部影响因素（如大气、观测视角、太阳角和云等）和内在因素（如叶冠背景和垃圾等）的影响。MODIS传感器是当前世界上新一代“图谱合一”的中分辨率光学遥感仪器，每日2次获取全球36个光谱波段的地球综合信息观测数据，在生态环境监测应用中具有巨大的潜力［1～3］。MODIS用于计算NDVI的1（红波段，RED）、2（近红外波段，NIR）波段的空间分辨率为250 m，比1.1 km分辨率的AVHRR更能详尽地反映植被的空间差异性。MODISNDVI输入的RED和NIR是经过大气校正的地表反射值，且波幅更窄，避免了NIR区水汽吸收问题；MODIS不仅在发射前做了定标，且在运行过程中可不断修正偏差，这使它在整体上比AVHRR性能稳定［3～4］。

植被是连接大气圈、土壤圈、水圈的纽带，气候的变化反映在植被的覆盖度、生物量、叶面积指数等生理参数上，引起参数值的变化，因此，植被在全球变化研究中起着“指示器”的作用，对植被的动态监测可以在一定程度上反映气候的变化，揭示全球气候变化的规律。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

永州市下辖零陵、冷水滩2个区和祁阳、东安、双牌、道县、江华、江永、宁远、新田及蓝山9个县。位于湖南省西南部，五岭山脉北麓，地处北纬24°39′～26°51′、东经111°06′～112°21′。土壤类型多样，以黄壤和红壤土为主，大部分pH为5.5～7.0，有机质平均含量为38.5 g/kg，N、P、K比例协调，微量元素含量丰富。属亚热带大陆性季风湿润气候区，四季分明，无霜期长，热量丰富，雨水充沛。无霜期286～311 d，年平均气温17.6～18.6℃，≥10℃的活动积温5 530～5 860℃，≥10℃的作物生长期250～258 d，5—7月日温大于20℃的天数有78～84 d。年均降水量1 377.3 mm，年均日照时数为1 360～1 740 h［5］。

1.2 研究材料

研究所需的植被指数产品MOD13Q1数据来自美国航空航天局（NASA）数据中心，主要是利用绿色植被在不同波段的光谱反射特征来计算［6］。MOD13Q1空间分辨率为250 m×250 m，时间分辨率为16 d。MOD13Q1以ISIN（Integerized Sinusoidal）一种全球投影格式存放，它把全球影像数据划分为36列×18行的方格网，每格表示一个文件产品的存放区域，以0开始记录文件的位置行列号，如文件名中的h28v06表示第29行第7列所在位置。永州覆盖h28v06、h27v06共2个区域，如图1所示。MOD13Q1产品提供了NDVI、增强型植被指数EVI、NIR和RED通道反射率数据。以往研究表明，NDVI对植被长势和生长量非常敏感，能很好地反映地表植被的繁茂程度，NDVI的变化趋势在一定程度上能代表地表植被覆盖变化。因此，本研究选取MOD13Q1-NDVI为数据源，定制了2000—2014年每年第209天覆盖永州的30景MOD13Q1-NDVI数据。

图1 永州MODIS影像所在区域

1.3 研究方法

首先，利用MRT（MODIS Reprojection Tool）对30景MOD13Q1-NDVI数据进行地理几何校正与重采样批处理，提取NDVI数据。然后，利用ERDAS IMAGINE软件的拼接（Mosaic Tool）功能对每年第209天28行和29行、第7列的MOD13Q1-NDVI数据进行拼接处理，得到15景MOD13Q1-NDVI数据。最后，基于永州地区行政边界矢量数据，利用ERDAS IMAGINE Mask功能获取15景永州地区MOD13Q1-NDVI数据。将植被指数分为0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8和0.8～1.0共5段，植被指数小于0的归到0～0.2段，分别统计各段像元所占的百分比。

2 结果与分析

2.1 各段植被指数历年百分比

从图2可以看出，永州地区历年整体植被指数处在0.6～0.8段，其中2000—2003年占的比重较低，其余年份所占比重基本处在50%左右。最高值出现在2008年，为60.46%；最低值出现在2002年，为37.58%。总体来说比较稳定，说明这段指数受外部条件（气温、降水、日照等）的影响较小。植被指数在0.8～1.0段的比重起伏较大，总体在2009年后是增加的，最高值出现在2004年，为40.72%；而在2002年，下降的非常迅速，所占比重只有12.29%；其余年份在30%左右波动。说明这段指数受外部条件（气温、降水、日照等）的影响较大。植被指数在0.4～0.6段的指数基本在10%～20%波动，最高值出现在2000年，为28.61%，最低值出现在2004年，为5.84%，其走势与0.8～1.0段大多数年份相反。植被指数在0.2～0.4和0～0.2两段所占比重一直处于一个比较低的水平，处于0～0.2的地方可能无植被，是建筑物或水体等非植被区，所以很稳定，这两段都在2002年的时候出现了1个峰值，与0.6～0.8出现的低值形成鲜明对比，可能与2002年的自然条件有关。总体来说，永州地区的植被指数历年一直较高。

图2 永州地区各段植被指数历年百分比

2.2 永州地区历年植被指数走势

图3 永州地区历年植被指数

用ERDAS IMAGINE Mask功能获取15景永州地区MOD13Q1-NDVI数据时，对数据选择了忽略“0”值处理（否则影像填充区域的“0”会影响植被指数的计算），最后得到永州地区历年植被指数值。由图3可以看出，永州地区历年植被指数最高为2004年的0.760，最低为2002年的0.569，这与植被指数在0.8～1.0这段出现高、低值的年份相吻合。历年平均为0.701，2004年以前波动比较大，而后整体数值比较平稳。

3 小结与讨论

1）植被指数的指数处在0.6～0.8段的受外部条件（气温、降水、日照等）影响较小，而在0.8～1.0段的比重起伏较大，受外部条件的影响较大。植被指数在0.4～0.6段的与0.8～1.0段大多数年份相反，植被指数在0.2～0.4和0～0.2两段所占比重一直处于一个比较低的水平。永州地区的植被指数历年一直较高，平均为0.701。

2）MOD13Q1-NDVI数据具有时间分辨率高、数据重复覆盖周期短和覆盖范围广等优势，对植被长势和生长量非常敏感，NDVI变化趋势一定程度上代表了地表植被覆盖变化。本文较为全面地分析、阐述了研究区域内15 a来植被的时空变化过程和趋势，为近期植被的动态监测提供了基础科学数据。但也存在一定的不足之处，如在数据时间选择上，应该用全年的MOD13Q1级产品再平均；在遥感数据来源方面，应该选用空间分辨率较高的产品。MOD13Q1级产品能够较好地满足大尺度范围内植被监测研究的精度需求。

［1］李谢辉，塔西甫拉提·特依拜.绿洲荒漠过渡带生态环境变化预警线提取与分析研究——以新疆和田绿洲为例［J］.中国沙漠，2008，28（1）：77-82.

［2］刘闯，葛成辉.美国对地观测系统（EOS）中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感数据的特点与应用［J］.遥感信息，2000（3）：45-48.

［3］袁雷，李春娥，储少林，等.冷季深入对AMER-E监测内蒙古积雪的影响［J］.草业科学，2008，25（8）：26-30.

［4］李登科，郭铌.陕西MODIS/NDVI的区域分布和季节变化［J］.中国沙漠，2008，28（1）：108-112.

［5］黎娟，周清明，邓小华，等.永州烤烟糖碱含量的空间变异特征分析［J］.中国农学通报，2011，27（23）：150-154.

［6］徐斌，陶伟国，杨秀春，等.我国退牧还草工程重点县草原植被长势遥感监测［J］.草业学报，2007，16（5）：13-21.

（本文责编：郑丹丹）

Study on the Vegetation Changes of Yongzhou in Resent 15 Years based on MOD13Q1

XU Gen-sheng，HE Ying-fa，FU Wei，WANG Li-hao，YUAN Tie
（Yongzhou Meteorological Bureau，Yongzhou Hunan 425000，China）

Taking Yongzhou area as the study region，the changes of vegetation characteristics were studied based on MOD13Q1-NDVI data provided by NASA（2000—2014）.The results showed that the vegetation index in 0.6～0.8 of Yongzhou area was less influenced by external conditions，and the vegetation index in 0.8～1.0 was more influenced by external conditions.In most years the trend of vegetation index in 0.4～0.6 was contrary to that of 0.8～1.0.The proportion of vegetation index in 0.2～0.4 and 0～0.2 were at a low level.In general，the vegetation index of Yongzhou area has been always relatively high over the years，and the average value was 0.701.

Yongzhou；MOD13Q1；Vegetation change

Q948

A

1001-1463（2015）03-0027-03

10.3969/j.issn.1001-1463.2015.03.009

2015-01-14

徐根生（1982—），男，湖南攸县人，工程师，硕士，主要从事气象通信保障工作。联系电话：（0746）8379321。E-mail：14040743@qq.com