基于GF-1影像的甘南县植被覆盖度提取分析

2019-10-21李恒龚文峰曹凯华刘月阳徐铖龙周莹徐宏聚

探索科学 2019年4期

李恒龚文峰曹凯华刘月阳徐铖龙周莹徐宏聚

摘要：基于RS和GIS技术，以甘南县2014年 GF-1WFV1影像和2018年GF-1WFV3影像为基础数据源，采用像元二分模型法定量获取研究区域的植被覆盖。研究结果表明，甘南县植被覆盖度整体状况良好，中高盖度和高盖度占据主要地位，呈现递增的趋势，面积比例之和分别为73.39%和87.16%，源于国家推行的退耕还林还草等生态政策，生态环境恶化趋势得到一定缓解。极低覆盖度、低盖度和中盖度植被面积呈现递减趋势，其中中盖度植被面积减少的最多，为439.88 km2。

关键词：植被覆盖度;GF-1;NDVI;甘南县

Abstract： Based on RS and GIS technology， based on Gannan County's 2014 GF-1WFV1 image and 2018 GF-1WFV3 image data source， the pixel coverage of the study area was quantitatively obtained by the pixel binary model method. The results show that the overall coverage of vegetation coverage in Gannan County is good， and the medium-high coverage and high coverage occupy a dominant position， showing an increasing trend. The sum of the area ratios is 73.39% and 87.16% respectively， which is derived from the national implementation of returning farmland to forests. Ecological policies such as grass and the deterioration of the ecological environment have been alleviated. The vegetation coverage of extremely low coverage， low coverage and mid-coverage showed a decreasing trend， with the most reduced vegetation area in the middle cover， which was 439.88 km2.

Key words： Vegetation coverage;GF-1;NDVI;Gannan County

1引言

农牧交错带是指农业区与牧业区之间所存在的一个农牧过渡地带，在这个过渡带内种植业和草地畜牧业在空间上交错分布[1]，生态结构较为简单，对全球环境变化极为敏感。近几十年来，随着全球环境的变化，该区域环境不断恶化，已对當地生态环境和经济发展产生严重影响。据甘南县水务局的相关勘察表明，全县现有水土流失面积占总面积52.7%[2]。植被覆盖度不仅是一个重要的生态学参数，也是控制土壤侵蚀的一个关键因素。因此，开展植被覆盖度的提取研究对当地生态恢复和经济发展都具有积极作用。

植被覆盖度是指植被包括叶、茎、枝在地面的垂直投影占统计区总面积的百分比[3]。植被覆盖度测算方法主要有目测估算法、仪器测量计算法和遥感解译法[4]。相比常规的调查方法，遥感解译法具有观测范围大、获取速度快、花费成本低、干扰因素少等优点[5]，已逐步成为当前学者提取植被覆盖度估算的主流方法。如赵强等基于Landsat TM数据对北京潮白河流域中上游地区从1991～2002年的植被覆盖信息提取研究[6]，马志勇等基于MODIS数据应用NDVI对杭州地区植被的变化进行反演，研究表明该地区植被大幅增加[7]，陈涛等利用 “北京一号”小卫星数据对以密云水库流域地面植被覆盖度估算研究，研究表明估算值与实际值之间相关性较高（86%）[8]。近年来，随着国产高分卫星的不断升空，为学者进行植被覆盖度研究提供了更多数据选择。杨斌等[9]基于GF-1WFV和Landsat-8 OLI数据对提取的植被覆盖信息比较研究，结果显示GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。基于此，本文选取GF-1影像作为主要数据源，借助ENVI5.3遥感处理软件，开展研究区植被盖度遥感定量估算，同时结合地面部分样点数据，对农牧交错区齐齐哈尔市甘南县的植被覆盖的分布特征进行研究，以期为当地生态环境恢复和区域经济发展提供技术参考。

2研究区概况

甘南县位于黑龙江省西北部，地理坐标为：E122°54′～124°58′，N47°35′～48°32′，该区域隶属于齐齐哈尔市，地处大兴安岭南麓，嫩江中游冲积平原右岸，是黑龙江省的粮食主产区之一。地形西北高、东南低，海拔在160～380m之间，属于寒温带大陆性季风气候，其气候特点为：四季冷暖干湿分明，冬季风多严寒少雪，气候干燥;春季风大少雨，易发生春旱;夏季高温多雨;秋季降温急剧，大地很快封冻。其多年平均气温在2.6℃，平均最高温度9.2℃，平均最低温度零下3.4℃，年平均日照为2791.7小时，平均降水量为455mm，无霜期平均为132天。县内土壤肥沃，土质以草甸土、黑土、黑钙土和暗棕壤为主，有机质含量在2%～8%之间，适合各种植物和农作物生长。

3材料与方法

3.1数据来源与预处理

3.1.1数据来源

本文所选数据为2014年9月24日获取的一景GF-1WFV1数据和2018年8月18日获取的两景GF-1 WFV 3数据，所选数据云量覆盖较少，成像效果很好，可以很好的反应植被生长状况。此外，还收集到1：50000的甘南县行政区划图和部分样点数据。

3.1.2遥感影像预处理

基于遥感图像处理软件ENVI 5.3对所获取的高分数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、投影转换、图像镶嵌、研究区裁剪等处理，图像的投影方式为横轴墨卡托投影UTM（Zone51N）。

3.2植被指数获取

植被指数是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节[10]。常见用来反映植被信息的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（SR）、增强植被指数（EVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、大气阻抗植被指数（ARVI）、绿度综合指数（SG）等。其中，NDVI是植物生长状态及植被空间分布密度的最佳指示因子。因此，本文选取归一化植被指数来计算植被覆盖度。

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是应用最广泛的一种植被指数，NDVI的变化在一定程度上能反映地表覆盖度变化，计算公式為：

3.3植被覆盖度提取

参阅已有文献可知，像元二分模型可以削弱大气、土壤背景与植被类型等的影响，是目前植被覆盖度反演的有效方法，其原理为设想通过遥感传感器所观测到的相元信息S可表示为由植被成分所构成的信息Sveg和由土壤成分所组成的信息Ssoil这两部分组成，计算公式为：

4结果与分析

4.1植被覆盖度等级划分

根据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》[11]及当地实际状况，在ArcGIS10.3软件的支持下，本文将植被覆盖度分为5个等级，分别为极低覆盖度（Vc<0.2），对应地类为裸地和建筑土地;低覆盖度（0.20.8），对应地类主要为优质耕地和林地，分类结果如图1所示。

4.2植被覆盖度统计分析

基于ArcGIS10.3的空间分析功能，首先完成研究区域植被覆盖度等级的定量分类，在此基础上，统计分析研究区2014年和2018年植被覆盖度数据，具体分析结果见表1。由表1可知，研究期间中高覆盖度的面积比例最大，分别为47. 50%和57.80%，占据一定的优势地位，且面积比例增加了10.30%，呈现了递增的趋势。该植被类型2004年主要分布于研究区的中东部区域，且呈现分散状态分布，而2018年主要东北部区域，趋于聚集状态分布;高盖度植被的面积比例次之，分别为25.89%和29.36%，面积增加了165.88km2，2004年主要分布于研究区的西南部，4年间除了在西南部有大量的分布，在中部和东北的部分区域也有了一定的分布，该植被类型在空间上呈现扩张趋势，一方面很大程度源于当地政府对农业用地的合理规划和利用，另外国家推行“退耕还林、还草”等这些措施，对区域植被的恢复起到了积极的作用。同时中高盖度和高盖度的面积比例之和由2014年的73.39%增加到2018年的87.16%，该结果在一定上表明研究区域的优质耕地占据一定的面积比例，符合区域的农业结构特征，反映了甘南县植被覆盖度整体状况良好，另一方面也说明了该时期正是植被的生长旺季，植被覆盖度高。极低覆盖度所占的面积比例最小，仅为3.70%和3.20%，面积比例减少了0.50%。研究期间中盖度植被和低盖度植被的空间分布趋势相似，都是由分散的状态趋向聚集的状态，呈现萎缩的态势，逐渐被中高盖度和高盖度植被区域代替，在一定程度上反映了区域生态环境质量在提升，极低植被盖度的空间分布没有发生明显的改变，

总之，4年间中高覆盖度和高盖度植被面积呈现递增的趋势，其中中高覆盖度面积增大的最多，为463.6 km2，而其他类型的植被盖度呈现递减的趋势，中盖度植被面积减少的最多，其次为低盖度植被，减少的面积分别为439.88 km2和165.62 km2，该结果表明了源于国家的退耕还林还草等生态政策积极推行，区域生态环境恶化趋势得到一定缓解。

5结语

本文以国产GF-1影像为主要数据源，在RS和GIS支持下，借助归一化植被指数（NDVI）、相元二分模型，获取甘南县植被覆盖度等级图，并对分类结果简要分析，结果表明研究区植被覆盖状况整体较好。

参考文献

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[3]章文波，符素华，刘宝元.目估法测量植被覆盖度的精度分析[J].北京师范大学学报（自然科学版），2001（03）：402-408.

[4]秦伟，朱清科，张学霞，李文华，方斌.植被覆盖度及其测算方法研究进展[J].西北农林科技大学学报（自然科学版），2006（09）：163-170.

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[7]马志勇，张慧，张军海.基于MODIS杭州地区植被变化分析[J].安徽农业科学，2006（18）：4618-4619.

[8]陈涛，李平湘，张良培，刘亚岚.利用“北京一号”小卫星数据估算植被覆盖度的可行性研究[J].遥感信息，2008（05）：37-40+54.

[9]杨斌，高桂胜，王磊，程璐.基于GF-1 WFV和Landsat-8 OLI提取植被信息方法比较研究[J].测绘工程，2018，27（08）：7-12.