宁夏罗山地区植被覆盖度监测与分析

2019-01-22

福建质量管理 2019年2期

(北方民族大学宁夏银川 750021)

宁夏罗山地处吴忠市同心县，地处草原与荒漠过渡带上，面对宁夏罗山地区荒漠化严重的现状，本文利用已经开发的遥感信息服务云平台，对宁夏罗山地区的植被覆盖度进行了计算及分析，为荒漠化的治理提供信息支撑。通过选取2014年7月28日、2015年6月13日、2016年9月19日三个时期的宁夏罗山地区的Landsat OLI影像作为植被覆盖度监测的数据，对遥感影像进行预处理后，再借助遥感信息服务平台进行植被覆盖度的计算，可以为荒漠化的治理提供一个新的解决思路。

一、数据预处理

本次研究使用的OLI影像数据是从地理空间数据云上下载的已经经过辐射校正、几何纠正处理后的数据，因此只需要对数据进行辐射定标和FLAASH大气纠正即可。又因研究区域属于从地理空间数据云上下载的影像区域中的一部分，因此不需要做影像的融合处理，仅需要做影像裁剪处理即可[1]。

1、辐射定标：当辐射相同，理论上地面反射率差异就是遥感影像的亮度差异。但实际情况是，遥感卫星的接收器除了受太阳辐射的影像还受到其他辐射的影响，而辐射定标就是要去除太阳辐射以外的影响。

2、FLAASH大气纠正：由于传感器在拍摄遥感影像时，对目标地物的总辐射亮度探测并不是地表真是反射率的反应，还包括了由大气吸收以及散射作用造成的辐射量误差。而FLASSH大气校正主要目的就是消除这些由大气影响造成的误差[2]。

3、裁剪：由于研究区是属于下载的一景影像中的一部分，因此使用了ArcMap软件，制作了研究区域的SHP文件，对下载的Landsat OLI遥感影像进行裁剪，裁剪以后生成了.dat格式的栅格文件，方便后续的NDVI计算[3]。

二、植被覆盖度提取原理

1、归一化植被指数(NDVI)，也被称为绿色指数，其计算方式为近红外波段与可见光红波段这两个波段的差与和的比值：具体计算方法如下所示：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

2、植被覆盖度计算模型：本项目采用了李苗苗等人的研究成果，利用NDVI指数用作定量估算研究区域的植被覆盖度模型[4]。具体的计算方法如下所示：

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

其中，NDVIsoil表示没有任何植被覆盖的区域所计算出的NDVI值，而NDVIveg则表示完全没有植被覆盖区域的NDVI计算结果。这两个值可以通过设定置信区间进行选取。

三、植被覆盖度提取结果及分析

考虑研究区域环境气候干燥，植被覆盖度相对比较低，同时参照前人的研究成果，将植被覆盖度分为5个等级：无植被覆盖(type1≤20%)、低植被覆盖度(20%

表1 2014～2016年罗山地区植被覆盖度变化情况

由图1至3可知，2014至2016年间，宁夏罗山地区的植被覆盖度变化趋势为整体情况比较稳定，但局部区域有好转趋势。空间分布上，罗山山体海拔最高的中间区域植被覆盖度情况最好，属于高植被覆盖区域；罗山西北部红寺堡区植被覆盖度属于中植被覆盖度，这主要是得益于红寺堡灌溉工程及生态移民工程的建设，而罗山东南区域为下马关镇，在该区域存在很多水浇地，因此被分为中植被覆盖度区域；罗山西南部区域及东北部区域由则属于无植被区域或低植被区域，荒漠化情况比较严重。由表1可知，宁夏罗山地区的无植被区域及低植被区域占比在逐年降低，两个类型的区域占比由2014年的82.20%降低到2015年的53.04%，而中植被覆盖区域及高植被覆盖区域占比则出现逐年增长的趋势，由2014年的9.82%增加到2016年的20.8%。整体上来说，罗山区域的植被覆盖度呈现逐年好转的态势，但荒漠化情况依旧严峻。