基于归一化植被指数的植被覆盖度时空变化研究<br/>——以大运河文化带沧州段为例

基于归一化植被指数的植被覆盖度时空变化研究
——以大运河文化带沧州段为例

2021-12-21万虹麟张丽军

河北水利电力学院学报 2021年4期

张薇，万虹麟，陈晨，张丽军

(1.河北水利电力学院水利工程系，河北省沧州市黄河西路49号 061001；2.沧州市遥感与智慧水利技术创新中心，河北省沧州市黄河西路49号 061001)

近年来，我国进入城市化迅速发展阶段，随着城市人口的增多和城市建筑用地的扩张，城市植被受到一定的破坏，城市生态环境问题日益突出。因此，定期对城市植被覆盖度进行评估，对绿色、生态城市建设具有重要意义[1]。

植被覆盖度(fractional vegetation cover，FVC)是衡量地表植被状况的一个重要指标，是指植被(包含枝、叶、茎)在地面上的垂直投影面积占总面积的比例[2]。较好的植被覆盖不仅能美化城市环境，还能够维持区域生态平衡，减弱城市热岛效应，是反映城市生态环境的重要指标[3-4]。遥感技术以其周期性和宏观性的特点在计算FVC值方面得到广泛应用。王君[5]等人利用遥感技术计算了西安市1995-2016年的植被覆盖度,通过分析不同时期西安市的植被覆盖度变化情况，得出西安市植被覆盖度呈现逐年增加趋势,全市生态环境明显转好；李微等人[6]采用像元二分模型对大连植被覆盖度变化进行了研究，并借助GIS分析功能,将大连市植被覆盖度分为5个级别，获得2000-2016年的大连市植被覆盖度分布图；王志超[7]等利用Landsat 5/8遥感影像，评估了成都市锦江区2002-2018年的植被覆盖度(FVC)变化情况。

大运河是中国古代创造的一项伟大工程，是祖先留给我们的宝贵遗产，2014年列入世界文化遗产名录。打造大运河文化带，保护、传承、利用好大运河，是新时代党中央、国务院作出的一项重大决策部署。河北段大运河上接京津、下接鲁豫，总长530km，融合京津、燕赵、齐鲁、中原等多元文化，是中国大运河独具北方特色的文化瑰宝，而其中沧州段是最长、流经县市最多、最具代表性的一段。随着大运河文化带建设的开展，运河周边植被覆盖变化剧烈，因此本文选择大运河文化带沧州段为研究对象，基于多期Landsat遥感数据，采用归一化植被指数法对其植被覆盖度进行定量评估和变化监测，为大运河文化带建设和生态保护提供参考。

1 研究区概况

沧州境内的大运河南起吴桥县第六屯，流经吴桥、东光、南皮、泊头、沧州市区、沧县、青县，由青县李又屯村流入天津，全长253km。按《河北省大运河文化保护传承利用实施规划》将规划范围划分为核心区、拓展区和辐射区，其中运河两岸2km为核心区范围[8]。这里选取运河两岸4km范围为研究区域，地理坐标为37°31′45″-38°44′4″N，116°16′02″-116°56′22″E，全境地势平坦，属于温带大陆性季风气候，降水、气温的季节分布及气温的昼夜差别较为明显。春、冬两季干燥多风，降雨多集中于夏季，年平均气温12.5℃，年平均降水581mm，无霜期181d。

图1 研究区域Fig.1 Study area

2 研究方法

2.1 数据来源与预处理

研究选用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI/TIRS影像作为数据源，下载平台为中科院地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)。研究数据获取日期分别为2020年5月8日(OLI/TIRS)、2010年6月14日(TM)，两期影像日期较为接近，这样能尽量减少因植被生长状态不同对结果造成的影响。影像质量较好，云量均小于1%，下载的影像已经进行了简单的辐射校正和几何校正。在研究数据预处理方面，借助ENVI 5.3数据处理平台依次进行了辐射定标、FLAASH大气校正、配准、裁剪等工作，辐射定标结果见图3、图4，大气校正结果见图5，图6。(注：由于两期数据获取的传感器平台不一样，单幅影像对应的地面位置不完全一样，研究区范围属于南北方向分布的带状区域，又加之研究区紧邻渤海，所以可能会导致看起来图2、图3两幅图好像不是一个地区的错觉)。

图2 辐射定标结果Fig.2 Radiation calibration

图3 大气校正结果Fig.3 Atmospheric correction

图4 2010 NDVI结果Fig.4 NDVI result of 2010

图5 2020 NDVI结果Fig.5 NDVI result of 2020

2.2 归一化植被指数

归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI，INDV)利用植物叶片对红光吸收较强，对红外光有强烈反射的原理，利用红光和红外光两个波段的运算提取植被信息，计算公式[9-10]为：

(1)

式(1)中，ρred和ρnir分别代表TM影像和OLI/TIRS影像的红色和近红外波段。

2.3 植被覆盖度构建

植被覆盖度(FVC，CFV)是植物群落覆盖地表状况的综合量化指标，可通过衡量地面植被覆盖质量来评估区域生态环境质量与动态变化。像元二分模型法可操作性强，计算简便，被较多用于计算反演区域CFV，计算公式[11,12]为：

(2)

式(2)中，S为像元的植被指数；Ssoil为纯裸土像元值；Sveg为纯植被像元值。

由于缺乏实测数据，该研究根据NDVI统计直方图截取置信区间，选用NDVI值的5%～95%为置信区间，并取在5%和95%阈值处的NDVI值分别作为对应的Ssoil和Sveg。

3 结果及分析

3.1 研究区归一化指数(NDVI)分布的时空变化分析

由图4和图5可知，研究区NDVI指数南部地区整体高于北部地区，最低区域分布在沧州城区附近，城市扩张建设是导致中心城区附近NDVI值较低的主要原因。

3.2 研究区植被覆盖指数(FVC)分布的时空变化分析

3.2.1 两期植被覆盖度分布情况

本文研究结果取NDVI指数置信度区间为5%和95%，得到NDVImin和NDVImax参数结果，见表1所示。

表1 NDVI指数置信度区间为5%和95%参数Tab.1 The parameters of NDVI confidence interval on 5% and 95%

根据上表可得到2期研究区域植被覆盖度统计图，为了更加直观地反应植被覆盖情况，对植被覆盖度进行分级统计。由于目前尚无统一的分级阈值标准，参考以往城市植被覆盖度研究[13-15]，并结合研究区实际情况，将FVC按表2划分成5个等级，由低到高依次为裸地、低覆盖、低中覆盖、中覆盖和高覆盖，得到植被覆盖度分级图，见图6和图7。

表2 植被覆盖度等级划分表

图6 2010 FVC分布Fig.6 Distribution of 2010 FVC

图7 2020 FVC分布Fig.7 Distribution of 2020 FVC

由图6和图7可知，2010-2020年大运河文化带沧州段植被覆盖的时空变化情况，2010-2020年研究区植被覆盖度整体呈下降趋势，其中北部和中部地区下降明显，由2010年裸地、低覆盖区域零星分布变为裸地、低覆盖地区成片分布。中部中心城区附近由于城市扩张，建筑用地增加所致，植被覆盖度下降显著；北部地区植被覆盖度略有增加。

3.2.2 两期植被覆盖度变化情况

为了定量分析研究区域植被覆盖度变化情况，利用ArcGIS10.2对植被覆盖度分级图做重分类，并利用字段计算器，根据像元个数及单个像元面积，对植被覆盖度进行面积统计，见表3。

表3 植被覆盖度面积统计表

由表3分析可知，2010年研究区FVC以高覆盖区域为主，占26.88%，其次为低中覆盖和中覆盖区域占24.94%和22.89%，低覆盖区域占17.05%，裸地占比相对较少为8.23%；2020年研究区植被覆盖状况发生了变化，整体来看裸地和低覆盖区域面积显著增加，分别增加了10.27%和13.85%，高覆盖区域占29.4%，相较2010年积略有增加，低中覆盖和中覆盖区域面积显著减少，分别减少了12.04%和14.59%。2010-2020年间研究区FVC呈现为裸地、低覆盖区域面积显著增加，高覆盖区域面积略有增加，中低覆盖、高覆盖区域面积显著减少，FVC均值由2010年的0.466下降至2020年的0.411，整体呈现下降趋势，由于近些年沧州城市发展，导致建筑用地增加所致。

根据2010年和2020年两期的植被覆盖度分布图，通过叠加分析得出10年间植被覆盖度变化分布图，见图8。

图8 FVC变化情况Fig.8 FVC change

通过图8分析可得，10年间沧州市中心城区、沧县、泊头县城区、东光县城区、吴桥县城区、青县县城区植被覆盖度减少，东光和吴桥、青县的村镇地区植被覆盖度呈增加趋势。整体来看，10年间运河文化带植被覆盖度呈下降趋势，其中以沧州市中心外围沧县地区最为明显。

为了定量分析各区县植被覆盖度变化情况，本文利用ArcGIS10.2对各区县植被覆盖度变化情况做了统计，结果见表4。

表4 FVC变化面积统计表Tab.4 Statistics of FVC change area km2

由表4进一步说明了，沧县、沧州市区、南皮、泊头和青县五个县区FVC整体呈下降趋势，除青县外，其他四县下降面积占到整个区域的50%以上，东光和吴桥两县FVC增长占比大于下降占比，整体呈上升趋势。

为了进一步定量分析研究区域植被覆盖度转移变化情况，本文利ENVI5.3对两期植被覆盖度变化进行了变化监测，并生成了转移矩阵，结果见表5和表6。

表5 FVC变化转移矩阵Tab.5 FVC change transition matrix %

表6 FVC变化转移矩阵Tab.6 FVC change transition matrix m2

从表5中可以看出，整体植被覆盖度变化较大，其中低中覆盖和中覆盖地区面积变化最大，分别变化了85.42%和89.60%，裸地、低覆盖、高覆盖地区分别有47.96%、47.82%、42.43%；裸地有32.64%转为了低覆盖区域，低覆盖区域有31.99%转为了裸地、11.83%转为了低中覆盖区域，低中覆盖区域有25.77%转为了高覆盖区域、35.73%转为了低覆盖区域，中覆盖区域有37.39%转为了高覆盖区域、27.46%转为低覆盖区域，高覆盖区域有21.77%转为低覆盖区域、11.65%转为低中覆盖区域。

由表6分析得出，2010-2020年间植被覆盖度下降的主要原因是裸地、低覆盖区域面积增加，分别增加了139.6926km2和187.9920km2，主要是由低中覆盖和中覆盖地区转化而来；2020年低中覆盖和中覆盖地区面积减少了163.9314km2和197.9217km2，高覆盖地区面积略有增加，增加了34.1631km2。