基于小波变换的川中丘陵区NDVI多尺度空间分析

2022-04-16郝丽敏甘露

中国科学探险 2022年1期

郝丽敏甘露

摘要：以川中丘陵区的NDVI及其地形因子为分析对象，利用Matlab软件，分别制作NDVI小波方差图，然后利用小波系数计算其尺度相关性，研究表明：川中丘陵区NDVI在纬度方向均至少存在两个清晰的尺度结构，且较小的尺度结构区间范围基本一致;经度方向存在着一定的差异性。结合研究区年均降水量、年均降水日数和气候区划图，经大量实验证明川中丘陵区NDVI变化的主要因素是气温和降水，为其水土保持和综合治理提供了强有力的证据。

关键词：小波变换;NDVI;川中丘陵区

NDVI（归一化植被指数）是利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植被生长状况、植被覆盖度等特征的指数，对于植被含水量估算、城市热岛效应、土地覆盖动态变化等研究具有重要意义[1]。20世纪以来，NDVI被大量地应用到地学和生态学的研究中，如进行连江流域近18年的植被覆盖度变化分析、反演地表比辐射率的参数敏感性分析和研究区域特征尺度等，研究表明NDVI特征尺度域在不同经纬度地区受影响因素不同，尺度域范围也不同[2]。

NDVI的影响因子是多方面的，其中最主要的是气温、降水、海拔，而有学者指出人口密度变化也会影响植被指数NDVI[3]。因此，作为表征生态系统的重要指标，各种研究方法被应用到其中，如基于遥感和像元二分模型进行植被覆盖度格局和动态变化研究基于小波变换对NDVI和地形因子多尺度空间进行相关分析[4]。研究证实，在应用多尺度空间分析时，目前的研究方法还存在着一定的局限性[5]，造成工作量大且计算较复杂。

川中丘陵地区是四川省棉花、甘蔗、黄麻、花生和蚕桑等大部分重要经济作物的主产区，也是四川地区最大的天然气产地和产盐区，然而，川中丘陵地区的植被稀疏、丘坡较陡，目前是四川地区水土流失最严重的区域[6]。巨大的生态效应引起大量学者广泛关注，主要集中在坡耕地土壤侵蚀预测[7]、小流域自然侵蚀速率[8]、农业气象灾害[9]等方面。本文拟采用小波变换作为技术基础，结合Arcgis系列软件进行川中丘陵区NDVI与地形因子多尺度空间相关分析，以期研究川中丘陵区的尺度分异，探索影响NDVI变化的主要因素，实现其生态和经济效应。

1 研究区概况

川中丘陵区总面积约为8.4万平方公里，东西区域在龙泉山到华蓥山，南北地区从大巴山麓到长江以南。其显著的地理特征为广布丘陵、溪沟纵横，大部分地区岩层整平或倾角甚微，经嘉陵江、涪江、沱江及其支流切割后，地表丘陵起伏，沟谷迂回，海拔一般在250～600米，丘谷高差为50～100米，是四川省丘陵的集中分布区，浅丘多位于南部，北部则多为深丘。川中丘陵区地表为软硬相间的紫红色砂岩和泥岩，质地较为松脆，页岩极易遭受侵蚀和风化，土壤中含有多沙和碎石[6]。川中丘陵区气候[10]属亚热带湿润季风气候，具有冬暖、春早、夏热、秋雨、湿度大、云雾多、日照少等特点。受季风环流和复杂地形的综合作用，年降水时空差异大，中部地区800 mm以下，周围则在800～1 200 mm，无霜期约280～330天，年均气温在17 ℃左右;从水量分配上看，5～10月降水量占年降水量的80%以上，而且夏雨呈现越往西越大;冬雨最少，容易出现连旱情况，其中中部地区尤为明显[11]。

2 研究数据与研究方法

本文采用NDVI為植被特征监测指标。基础数据由中国科学院国际科学数据服务平台免费获取，该平台网址为：http：//datamirror.csdb.cn，相关数据来自美国太空总署（NASA）提供的MODIS/Terra NDVI产品。产品级别：MOD13Q1，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16 d，经过辐射校正、大气校正、格式转换、投影转换等处理得到川中丘陵区2020年的NDVI数据（图1），空间分辨率250 M。

数据处理：根据小波分析理论，考虑到小波的正交归一性，选择Morlet小波为基本小波，利用Matlab软件实现8级分解，分别计算不同尺度下NDVI的小波方差并进行多尺度空间分析。

3 小波变换原理

20世纪80年代后期以来，小波分析作为一种多尺度分析数学工具，被大量应用到地学和生态学的研究领域中。小波分析最重要的步骤便是小波变换[12]，即选择合适的基本小波与待分析函数相乘（内积），进而达到分解函数的目的，得到不同尺度下的小波系数，再经过一定分解尺度下各个通道图像相应像元小波系数的平方和计算求取小波方差，具体公式如下：

其中：尺度2i下，C（2i，x，y）为对应像元的小波系数;Mi、Ni为维数;μ（2i）σ（2i）分别为小波系数均值和小波方差。

4 结果与分析

利用Matlab软件和小波分析理论计算不同尺度下NDVI的小波方差（图2）。结果表明NDVI在南北两条纬线有大致相同的波形和走势，且存在至少2个清晰的尺度结构，分别出现在2 750～6 250 m和20 000～40 000 m附近;而NDVI在东西两条经线走势相同，波形存在一定的差异性，但依然有至少两个清晰的尺度结构，较小的尺度均出现在15 000 m处，而较大的尺度107°E上显示在25 500 m处，105°E上没有明显的尺度显示，整条曲线呈平稳增长的趋势。从整个NDVI的小波方差图看出，NDVI在纬度方向上变异程度大于经度方向，说明川中丘陵区整个植被覆盖区受纬度影响更为明显。

5 讨论

本文证实，小波变换可应用到川中丘陵区的NDVI与地形因子多尺度空间分析，结果表明：

（1）川中丘陵区NDVI的尺度差异性主要受纬度影响;

（2）结合研究区年均降水量、年均降水系数图和气候区划图，发现30°N、31°N和107°E样条带处年均降水量达1 000～1 200 m，年均降水日数达140～160天，气候区划分多为伏旱区。研究表明，影响川中丘陵区NDVI变化的主要因素是气温和降水，地形起伏度、高程变异系数和地形位影响较小。

为更好地发挥川中丘陵区的生态和经济效益，可进行植物篱生物工程、坡土改梯土、合理间套轮作等措施，但具体实施方法应根据实地调查、居民意愿等意见进行，对此本文还有待研究。

参考文献

[1] 张友水，谢元礼.MODIS影像的NDVI和LSWI植被水分含量估算[J].地理科学，2008，28（1）：72-76.

[2] 历华，柳钦火，邹杰.基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究[J].地理科学，2009（2）：262-267.

[3] 杨磊，张梅，罗明良，等.基于MODIS NDVI的川中丘陵区植被覆盖度景观格局变化[J].生态学杂志，2013，32（1）：171-177.

[4] 张学珍，赵彩杉，董金玮，等.1992-2017年基于荟萃分析的中国耕地撂荒时空特征[J].地理学报，2019，74（3）：411-420.

[5] 王晶，赵文武，刘月，等.植物功能性状对土壤保持的影响研究述评[J].生态学报，2019，39（9）：3355-3364.

[6] 程淑兰，方华军，徐梦，等.氮沉降增加情景下植物-土壤-微生物交互对自然生态系统土壤有机碳的调控研究进展[J].生态学报，2018，38（23）：8285-8295.