基于生态遥感的植被覆盖变化监测与生态系统服务评估

刘宣

摘 要：基于生态遥感技术，对植被覆盖变化进行监测，并评估了其对生态系统服务的影响。以某市为例，通过遥感影像处理和分析，得出该市2011—2020年植被覆盖变化的趋势和空间分布，并结合地面调查数据，对生态系统服务进行了评估。结果表明，植被覆盖变化对水源涵养、土壤保持、气候调节等生态系统服务产生了一定的影响。针对这些问题，提出了相应的管理建议，以促进生态环境的持续改善。

关键词：生态遥感；植被覆盖变化；生态系统服务

中图分类号：Q948.11 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）01–000-03

随着全球气候不断变化和人类活动频繁，生态环境问题日益突出，如何有效地保护和管理生态系统成为当前亟需解决的问题。植被覆盖是生态系统的重要组成部分，对水源涵养、土壤保持、气候调节等生态系统服务具有重要影响[1]。植被覆盖变化监测和评估对生态系统保护和修复至关重要。生态遥感技术是一种先进的监测手段，通过遥感影像处理和分析，可得出植被覆盖变化的趋势和空间分布特征，并结合地面调查数据评估生态系统服务。

1 植被覆盖变化的监测与分析

1.1 生态遥感技术简介

遥感技术应用在诸多方面，能够为人们探索地理、大气、海洋、气候等提供大量的影像资料。遥感技术可以监测大气、水、土壤的污染程度，实时跟踪环境污染状

况[2]。当前，人们要加大遥感技术研究力度，进一步提高仪器的光谱分辨率，改进遥感技术；将现代技术运用到遥感技术中，从而提高影像处理和环境监测效率[3]。

1.2 遥感影像数据获取和处理

常见的遥感影像数据获取和处理参数及定义如下表1～表3所示。

综合上述1～表3，可得出遥感影像数据的获取与处理步骤包括以下7个环节：

（1）遥感影像获取：通过卫星、飞机等遥感平台获取高分辨率的遥感影像数据[4]。

（2）遥感影像预处理：对获取的遥感影像进行预处理，包括大气校正、几何校正、辐射校正、噪声滤波、影像拼接等。

（3）遥感影像特征提取：通过计算植被指数、土地覆盖分类、物体边界提取、纹理特征提取、形态学处理等，提取遥感影像中的特征信息。

（4）遥感影像分类：将遥感影像中的像素按照类别进行分类，常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类等。

（5）遥感影像变化检测：通过对多期遥感影像的比较，检测出地表覆盖变化的情况。

（6）遥感影像后处理：对遥感影像进行后处理，如去除孤立点、填补空洞等。

（7）遥感影像结果可视化：将处理后的遥感影像以图像形式呈现，方便用户直观地了解地表覆盖状况。

综上所述，遥感影像数据的获取与处理步骤是一个复杂的过程，需要運用多种技术手段和工具来完成。

1.3 植被覆盖变化的趋势和空间分布分析

表4、表5是一些针对植被覆盖变化趋势与空间分布分析示例，主要涉及植被NDVI、气候因素和人类活动等驱动机制。

综上所述，植被覆盖变化的驱动机制是多方面的，需要综合考虑气候因素和人类活动等多个因素。通过对植被NDVI的监测和分析，可以更全面地了解植被覆盖的变化趋势和空间分布情况，为生态系统保护和修复提供科学依据。

2 生态系统服务的评估

2.1 生态系统服务的概述

生态系统服务是对人类生存和生活质量有贡献的生态系统产品和功能，分为支持性、调节性、供给性和文化性服务。支持性服务维持其他服务；调节性服务保持生态平衡；供给性服务提供物质资源；文化性服务则满足精神需求等。这些服务对人类生存至关重要，但也面临着气候变化等威胁，需采取措施保护。

2.2 地面调查数据的获取和处理

地面调查数据获取和处理是获取地理信息数据的重要手段，为生态环境管理和资源开发利用提供支持。在数据获取和处理中，需要确保数据的可靠性和准确性，以保证数据的有效性和可信度。以下是地面调查数据获取和处理的一般步骤：

（1）调查方案制定：依据调查目标及需要，确定调查范围、调查内容及取样点的位置。在此基础上，运用计算机辅助设计的方法，构建一个基于计算机辅助设计的数据库。

（2）数据采集：根据调查方案，选择样点进行数据采集，主要有土壤质地、植物种类、水文数据等。把特定的地区划分出来，然后根据现有的数据做一些简单的实地调查。

（3）资料处理：运用问卷、统计、文献分析等方法，对调查对象进行科学调查，确保结果正确。本项目以植物学、生态学、植物分类为原则，通过实地考察、实验室分析和整理，运用统计学方法，对研究区植物资源进行系统调查。

（4）资料储存：把数据储存在资料库中，把植物学、生态学、植物分类等作为基本原理，采用实地考察、实验室分析和整理的方式，并运用统计学方法，对研究区的植物资源展开系统分类。在实际工作中，主要采取了3种方式：一是实地勘测；二是以地籍调查结果为基础的实验室综合法；三是基于多类型调查结果的综合与协调。

（5）数据应用：根据研究的要求，把数据应用于生态环境的管理和资源的开发。

2.3 生态系统服务评估结果的分析

基于某市区2011—2020年的年平均NDVI数据，计算10年平均值得到平均NDVI，将NDVI分为5级：低覆盖度（NDVI<0.30），较低覆盖度（NDVI：0.30～<0.45），中覆盖度（NDVI：0.45～<0.60），较高覆盖度（NDVI：0.60～<0.75），高覆盖度（NDVI≥0.75）。表6是2011—2020年平均NDVI数据计算得到的NDVI分级示例。

该表格按照NDVI值将地区划分为5个不同的覆盖度等级，从高到低依次为：高覆盖度、较高覆盖度、中覆盖度、较低覆盖度和低覆盖度。其中，高覆盖度的NDVI值大于等于0.75，低覆盖度的NDVI值小于0.30。由此可以了解不同地区植被覆盖的情况，为生态环境管理和可持续发展提供科学依据。例如，对于低覆盖度的地区，可以采取相应的措施，如植树造林、草原恢复等，来提高植被覆盖度和改善生态环境。

表7显示了各种生态系统服务的价值评估结果，以万元/年为单位。可以看出，水资源调节、土壤保持和大气调节等生态系统服务价值较高。

2.4 植被覆盖变化对生态系统服务的影响

2.4.1 水源涵养服务的影响分析

植被覆盖对水源涵养具有重要作用。随着植被覆盖的减少，水源涵养能力也会相应下降。具体影响包括：（1）减少水文循环量。植被对雨水的截留和蒸散有很大影响，植被覆盖减少会导致雨水径流增加，水文循环量减少。（2）加剧洪涝灾害。植被能够减少暴雨径流，缓解洪涝灾害。植被覆盖减少会增加暴雨径流，加重洪涝灾害。（3）影响水质。植被能够减少表土侵蚀，保护水源。植被覆盖减少会导致表土侵蚀加剧而影响水质。

2.4.2 土壤保持服务的影响分析

植被在维护水土稳定方面扮演着至关重要的角色。当植被覆盖率下降时，其对土壤和水分的保持能力亦会相应减弱，进而诱发水土流失的现象。这种情况不仅会破坏土壤团聚体的稳定性，还可能导致土体逐渐紧实，土壤容重增加。

2.4.3 气候调控作用的研究

植被在调节气候方面起着重要的作用。若植被覆盖率降低，则其调节气候的能力也随之降低[5]。植物通过蒸发降低温度，植被覆盖率下降则温度上升。低温下，植物生长速度减慢，0 ℃以下大部分停止生长。低温降低叶绿素含量，严重时损伤叶绿体，影响叶片的光合功能，需要采取有效措施保护与恢复植被。

3 建议措施

3.1 加强土地利用规划管理

土地利用规划是保护生态环境、促进可持续发展的基础。基于生态遥感的植被覆盖变化监测与生态系统服务评估可以为土地利用规划提供科学依据[6]。因此，需要加强土地利用规划管理，优化土地利用结构，严格管控违法用地行为，及时掌握土地资源的变化情况，为土地利用规划和管理提供科学依据[7-8]。

假设某地区在2019年期初，3种用地的面积分别为耕地200 hm2、林地133.34 hm2、草地66.67 hm2。在2019年至2020年期间，耕地增加了13.34 hm2，林地减少了6.67 hm2，草地增加了3.34 hm2。可以按照以下公式计算各类用地的面积变动情况：

（1）耕地面积变动情况：期初耕地面积+耕地增加量=期末耕地面积+耕地减少量，200 hm2+13.34 hm2=期末耕地面积+0，期末耕地面积=213.34 hm2。

（2）林地面积变动情况：期初林地面积+林地增加量=期末林地面积+林地减少量，133.34 hm2+0=期末林地面积-6.67 hm2，期末林地面积=126.67 hm2。

（3）草地面积变动情况：期初草地面积+草地增加量=期末草地面积+草地减少量，66.67 hm2+3.34 hm2=期末草地面积+0，期末草地面积=70.01 hm2。

通过计算可以了解不同用地类型的变化趋势，为土地利用规划和管理提供科学依据。

3.2 推广生态农业

生态农业是促进农业可持续发展、改善生态环境的重要途径。基于生态遥感的植被覆盖变化监测与生态系统服务评估可以为生态农业的发展提供支持[9-10]。

对于评价因子的量化分值，可以采用如下公式进行计算：

式中，Si为评价因子，Xi的量化分值，Xmax、Xmin为评价因子，C1、B1的原始数据，Xmax和Xmin分别为该因子的最小值和最大值。

计算量化分值时，需先归一化原始数据至0～1范围。接着，根据评价因子对生态环境的正向影响程度，将其分为若干级别并分配编码值，按影响大小从高到低排列。最后，使用公式量化各评估因素，确保各项目在维度上一致。在选择二级指数因子时，优选涉及因素，避免重复计算，减少量化计算结果的误差。

3.3 重视可利用资源保护和管理

可利用資源是生态系统服务的关键部分，对人类生存发展至关重要。通过生态遥感监测植被覆盖变化与评估生态系统服务，可为资源保护和管理提供科学依据。因此，需重视资源保护与管理，加强监测调查，掌握变化情况和利用状况，并制定保护和管理规划，实现节约、合理利用资源[12]。

参考文献

[1] 马志勇.基于遥感的耕地预警和植被动态监测研究[D].石家庄：河北师范大学，2007.

[2] 何东礼.基于无人机遥感技术的水土保持生态建设监测实践研究[J].数字通信世界，2023（8）：25-27.

[3] 李婷，黄秀清，黄晓琛.基于遥感技术的海岸带的生态综合评价：以象山港为例[J].海洋湖沼通报，2023，45（1）：90-97.

[4] 张春霞.遥感技术运用于生态环境监测的分析[J].现代农村科技，2022（8）：99-100.

[5] 陈怀亮.黄淮海地区植被覆盖变化及其对气候与水资源影响研究[D].南京：南京信息工程大学，2007.

[6] 于嵘.基于遥感时序数据的中国陆地植被覆盖变化分析研究[D].北京：中国科学院研究生院（遥感应用研究所），2006.

[7] 彭晶晶，闫如柳.湖南省植被覆盖度动态变化监测及影响因素分析[J].安徽农业科学，2022，50（7）：51-54.

[8] 孟健，刘天琦，周寒，等.榆林市植被覆盖度动态变化监测[J].北京测绘，2021，35（11）：1400-1404.

[9] 韩富圆，王天明，孙阳.基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析[J].测绘与空间地理信息，2019，42 （4）：90-92.

[10] 胡鸿，许延丽，鞠洪波，等.基于遥感影像的福建省长汀县级植被覆盖变化监测及分析[J].南京林业大学学报（自然科学版），2019，43（3）：92-98.

[11] 杨海江，勾晓华，唐呈瑞，等.2010—2021年中国森林生态系统服务功能价值评估研究进展[J].生态学杂志，2024，43 （1）：244-253.

[12] 苏茂新，陈克龙，李双成，等.西宁市城市植被生态系统服务功能价值研究[J].环境科学与管理，2010，35（5）：138-142.