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基于RS的伏牛山区植被覆盖变化空间特征.rar

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    编号:20180915222610485    类型:共享资源    大小:474.41KB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    基于 RS 山区 植被 覆盖 变化 空间 特征
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    第 1 页(共 8 页)基于 RS 的伏牛山区植被覆盖变化空间特征作者: 刘静楠指导老师:韩小勇摘要:利用 1990 年和 2010 年的 Landsat TM 影像 ,采用归一化差值植被指数( NDVI) 和像元二分法模型分别计算得到伏牛山区的植被覆盖度,分析植被覆盖变化及地貌对植被覆盖变化的影响.结果显示:伏牛山区高海拔地区植被覆盖较稳定,低海拔区变化剧烈;陡坡区生态较脆弱,缓 坡区生态修复和植被退化的概率较大;同一时相阳坡植被覆盖度小于阴坡,西北坡生 态较脆弱,东南坡植被生态修复机率较大.关键词:植被覆盖;遥感;DEM植被是表征生态环境的主要因子 [1].植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标 [2],是描述植被生长状况和生态变化的重要参数 [3].同时,它又是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子 [4],也是全球及区域水文气候模拟模型中所需的重要信息 [2].获取地表植被覆盖及其变化信息,对揭示区域生态过程与植被空间变化规律,探讨变化的驱动因子,分析评价区域生态环境质量具有重要意义[5].测量植被覆盖率的方法可分为地表实测和遥感监测两类.由于全球季节的植被分布变化,导致植被覆盖率的时空分异特性,地面实测局限胜太大.遥感技术的发展,为植被覆盖度的测量提供了一个新的发展方向,尤其是为大范围地区的植被覆盖度监测提供了可能[2].利用遥感资料进行植被覆盖率估算的方法,主要包括植被指数法与像元分解模型法.前种方法是通过对影像中植被类型及分布特征进行分析,直接用植被指数分级统计结果来近似估算植被盖度.该方法对实测数据依赖性较小,精度较低,适合大范围粗略估计.后者以 GutmanlZI 提出的根据 NDVI 来计算植被覆盖度的混合像元二份模型为代表,该方法不依实测数据,精度随影像分辨率而不同,可广泛应用 [6].在基于遥感图像不同辐射校正水平的植被覆盖度估算模型中,采用地物反射率(PAC)提取的 NDVI 最优 [7].第 2 页(共 8 页)1 研究区概况伏牛山位于中国河南省西南部,东西绵延八百余里,属秦岭山脉东段,西北-东南走向.西北接熊耳山,南接南阳盆地,东南遥接桐柏山,海拔 1000m 左右,主峰老君山海拔 2,192m,为淮河与汉江分水岭,属北亚热带向暖温带的过渡地带,也是河南省境内平均海拔最高、人类活动相对稀少、地质地貌、自然生态保存完好的山水胜地.伏牛山是我国北亚热带和暖温带的气候分区线和中国动物区划古北界和东洋界的分界线,也是华北、华中、西南植物的镶嵌地带,属暖温带落叶阔叶林向北亚热带常绿落叶混交林的过渡区.伏牛山还是长江、黄河、淮河三大水系中一些支流的发源地,为重要的水源涵养林区.此外,伏牛山还是是著名暴雨区.1975 年 8 月上旬河南沁阳县林庄最大日降水量 1,005 毫米,方城县郭村最大日降水量 999毫米.2 数据及预处理2.1 数据来源本文利用 1990 年和 2010 年的 Landsat TM 影像,对比分析1990 年和 2010 年研究区植被覆盖变化,两期遥感图像均为夏季,季节相差较小,使得遥感分析结果具有可比性.研究除了遥感数据以外,还包括伏牛山区(1:5000)地形图.2.2 图像预处理2.1.1 几何校正使用 ENVI(the environment for visualizing images)4.7图像处理软件,利用伏牛山区(1:5000)地形图对遥感图像进行几何纠正,分别选取 50 个控制点,纠正后的误差控制在 0.5 个像元以内.2.1.2 辐射校正辐射校正主要包括辐射定标和大气校正.辐射定标的目的是消除传感器本身产生的误差,它的结果是用定标系数将原始 DN 值转换为大气层顶太阳辐亮度 L.大气校正的目的则是消除大气散射,吸第 3 页(共 8 页)收等引起的误差,它的结果是依据大气层顶太阳辐亮度 L 转换的表观反射率计算出地物反射率 [2]. 3 研究方法3.1 归一化植被指数求算植被指数(NDVI)是根据植被反射波段的特性,由遥感传感器获取的多光谱数据经线性和非线性组合计算出来的各种数值,对植被覆盖具有一定的指示意义,一般选用强吸收的可见光红波段和强反射的近红外波段组合计算.NDVI 作为获得植被覆盖度的中间变量,定义为近红外波段(NIR)与可见光红波段(RED)数值之差和这 2 个波段数值之和的比值:NDVI=(NIR-RED)/(NRI+RED).NDVI 与绿色生物量、叶面积指数、植物光合能力、净初级生产力均有很好的相关性,广泛用于植被覆盖及其动态变化监测、地表生物物理参数与气候变化关系等方面的研究 [2].3.2 植被覆盖度遥感估算模型植被覆盖度指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区面积的百分比.由于植被盖度既反映了特定景观中群落面积同景观总面积的比例关系,又反映了植被群落层次结构的特点,即反映了植被的盖度分布和植被的生物量高低,所以把植被指数转化为植被盖度,实际上是对植被指数的综合和简化 [2].3.2.1 像元二分模型原理假设一个像元的信息可以分为土壤与植被两部分,通过遥感传感器所观测到的信息 S,就可以表达为由绿色植被成分所贡献的信息 Sv,与由土壤成分所贡献的信息 Ss 这两部分组成.将 S 线性分解为 Ss 与 Sv 两部分:S=Sv+Ss. (1)对于一个由土壤与植被两部分组成的混合像元,像元中有植被覆盖的面积比例即为该像元的植被覆盖度 fc,而土壤覆盖的面积比例为 1 一 fc.设全由植被所覆盖的纯像元所得的遥感信息为 Sveg,混合像元的植被成分所贡献的信息 Sv 可以表示为 Sveg 与 fc 的积:Sv=fc·Sveg. (2)第 4 页(共 8 页)同理,设全由土壤所覆盖的纯像元所得的遥感信息为 Ssoil,混合像元的土壤成分所贡献的信息 Ss 可以表示为 Ssoil 与 1 一 fc的乘积:Ss=(1 一 fc)·Ssoil (3)将公式(2)与(3)代人公式(1),可得S=fc·vseg+(1 一 fc)Ssoil (4)公式(4)可以理解为将 S 的线性分解为 Sveg 与 Ssoil 两部分,这两部分的权重分别为它们在像元中所占的面积比例,即 fc 与 1一 fc.对于超过 2 种组成成分以上的像元,公式(4)需要被修正.这种分析假定一个像元只包含植被或土地两种成分.对公式(4)进行变换,可得以下计算植被覆盖度的公式:fc=(S 一 Ssoil)(Sveg:一 Ssoil). (5)其中 Sveg与 Ssoil 都是参数,因而可以根据公式(5)利用遥感信息来估算植被覆盖度.像元二分模型的一大优点就是削弱了大气、土壤背景与植被类型等的影响.遥感信息普遍都受到这些因素的影响,如何消除这些影响一直是研究者们急于解决的问题.像元二分模型是通过引人参数Ssoil 与 Sveg 来削弱这些影响的.Ssoil 包含了土壤的信息,包括土壤类型、颜色、亮度、湿度等因素对于遥感信息的贡献;而 Sveg 包含了植被的信息,包裹植被类型、植被结构等有关植被的因素对于遥感信息的贡献;两者又同时受到大气的影响,均包含了一定的大气对于遥感信息的贡献.像元二分模型实际上是基于 Ssoil 与 Sveg 这两个调节因子所做的线性拉伸,即将大气、土壤背景与植被类型等对遥感信息的影响降至最低,只留下植被搜盖度的信息 [8-9].3.2.2 利 用 NDVI 枯 算 植 被 及 盖 度将归一化植被指数 NDVI 代人公式(5)可以被近似为NDVI=fc*NDVIveg 一(1 一 fc)NDVIsoil. (6)其中:NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的 NDVI 值,即无植被像元值;而 NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的 NDVI 值,即纯植被像元的 NDVI 值.由上面的公式(6)变换可得下面的利 NDVI 计算植被覆盖度的公式:Fc=(NDVI 一 NDVIsoil)(NDVIveg 一 NDVIsoil). (7)第 5 页(共 8 页)这样应用公式(7)得出的就是植被覆盖度.3.3 植被覆盖变化监测通过对两个植被覆盖度影像进行差值运算和对差值结果按表 1的变化幅度进行密度分割和分类显示 [10],得到 2010 年相对于 1990年的植被覆盖变化图,如图 1 所示.表 1 植 被 覆 盖 变 化 等 级 分 类 标 准类 型 差 值 类 型 差 值严 重 退 化 -1. 00~-0. 30 轻 微 修 复 0. 05~0. 15退 化 -0. 30~-0. 15 修 复 0. 15~0. 30轻 微 退 化 -0. 15~0. 05 完 全 修 复 0. 30~1. 00稳 定 -0. 05~0. 05图 1 1990~2000 年 伏 牛 山 区 植 被 覆 盖 变 化由图 1 及表 1 的分级标准统计出各级别植被变化类型的面积和所占的比例,如表 2 所示.表 2 各 植 被 变 化 类 型 的 面 积 及 所 占 比 例变 化 类 型 面 积 /km2 所 占 比 例 /%严 重 退 化 322.00 4.04退 化 1285.45 16.12轻 微 退 化 2065.45 25.95稳 定 2383.89 29.90轻 微 修 复 1239.73 15.54修 复 518.20 6.50完 全 修 复 155.84 1.95图 1、表 2 显示, 1990~2010 年的 20 年间,伏牛山区的植被覆盖以以稳定和轻微退化类型占优势,二者面积之和占总面积的 45. 85%,轻微修复与修复的面积之和大于退化的面积.空间上,退化和严重退化类型主要分布在靠近伏牛山的西部、东北部地区,稳定和轻微第 6 页(共 8 页)退化类型主要分布在西部和北部的浅山地区,轻微修复和修复类型则主要分布在西南山区和北部山区.4 伏牛山区植被覆盖变化的地貌特征分析4.1 海拔对植被覆盖变化影响分析对伏牛山区 DEM 影像按照 200~400 m, 400~800 m, 800~1 200 m, 1200~1 600 m 及 1 600 m 以上进行分类 ,然后用各海拔段和植被覆盖变化专题图进行叠加统计,得到植被覆盖变化同海拔高度的关系图表.如表 3、表 4、图 2 所示.表 3 各 海 拔 高 度 的 植 被 覆 盖 变 化 类 型 占 总 面 积 的 比 例 %海 拔 /m 严 重 退化退 化 轻 微 退化稳 定 轻 微 修复修 复 完 全 修复合 计200~400 1.83 5.93 6.13 5.15 2.56 1.28 0.53 23.41400~800 1.63 7.58 13.52 15.26 7.99 3.39 1.0 50.39800~1200 0.50 2.33 5.52 7.85 4.12 1.55 0.36 22.231200~1600 0.07 0.25 0.71 1.40 0.75 0.24 0.04 3.461600 以 上 0.01 0.03 0.07 0.24 0.12 0.04 0.00 0.51合 计 4.04 16.12 25.95 29.90 15.54 6.50 1.95 100.00表 4 同 一 海 拔 高 度 不 同 植 被 变 化 类 型 的 比 例 %海 拔 /m 严 重 退 化 退 化 轻 微 退 化 稳 定 轻 微 修 复 修 复 完 全 修 复 200~400 7. 62 25. 04 26. 18 22. 19 11. 10 5. 57 2. 30 400~800 3. 30 15. 14 26. 98 30. 09 16. 03 6. 46 2. 00 800~1200 2. 22 9. 98 24. 77 36. 08 18. 41 6. 92 1. 62 1200~1600 2. 00 7. 13 20. 53 40. 35 21. 76 7. 11 1. 12 1600 以 上 2. 45 5. 44 13. 25 47. 05 23. 75 7. 23 0. 83 第 7 页(共 8 页)以上结果显示高海拔区域植被覆盖较为稳定;当海拔大于 1 200 m 时,植被退化趋向收敛;同一植被覆盖变化类型,稳定所占比例随海拔升高呈近似线性增加,说明海拔越高,植被越稳定.随着海拔高度的增加,退化区域逐渐减小,而植被轻微修复区域增多,说明高海拔区域生态修复的占概率比较大.在 200~800m 之间退化区域所占比例较高,修复区域所占比例较低,反映植被退化较为剧烈.原因是高海拔区人为活动较弱,低海拔区域是城镇及工程建设的聚集地,说明人类活动是影响伏牛山区植被覆盖变化的主要因素,同时也间接说明了若没有人为干扰,伏牛山区覆盖度在最近 20 多年是增加的.从植被修复来讲,高海拔区植被修复的概率低,低海拔区域所占的比例高,修复概率也高.4.2 坡度对植被覆盖变化的影响分析由伏牛山去 DEM 影像生成坡度文件可知,按照 0°~5°、5°~10°、10°~20°、20°~30°、30°~40°、40°~50°及 50°以上 7 个等级对其分类,并与植被覆盖变化图进行叠加统计分析,得到坡度与植被覆盖变化关系图表,如表 5、表 6、图 3 所示.表 5 同 一 坡 度 范 围 内 不 同 植 被 修 复 和 退 化 的 比 例 %坡 度 /(°) 严 重 退 化 退 化 轻 微 退 化 稳 定 轻 微 修 复 修 复 完 全 修 复 0~5 4. 07 14. 32 23. 01 28. 42 18. 00 9. 23 2. 955~10 4. 57 15. 87 24. 47 28. 81 16. 03 7. 94 2. 3110~20 4. 41 16. 58 25. 56 29. 42 15. 07 6. 96 2. 0020~30 4. 07 16. 17 26. 21 30. 41 14. 78 6. 44 1. 9230~40 3. 75 15. 78 26. 26 31. 19 15. 27 5. 99 1. 7640~50 4. 10 17. 21 27. 02 29. 54 14. 28 5. 89 1. 9650 以 上 4. 59 18. 10 26. 51 28. 24 14. 30 6. 02 2. 24表 6 各 坡 度 范 围 内 的 植 被 修 复 和 退 化 占 总 面 积 的 比 例 %坡 度 /(°) 严 重 退 化 退 化 轻 微 退 化 稳 定 轻 微 修 复 修 复 完 全 修 复0~5 0. 22 0. 82 1. 29 1. 57 0. 99 0. 51 0. 16 5~10 0. 22 0. 77 1. 18 1. 39 0. 82 0. 38 0. 11 10~20 0. 76 2. 85 4. 40 5. 06 2. 75 1. 20 0. 34 20~30 1. 14 4. 51 7. 31 8. 48 4. 37 1. 80 0. 53 30~40 1. 12 4. 77 8. 06 9. 31 4. 60 1. 79 0. 53 40~50 0. 46 1. 94 3. 03 3. 37 1. 65 0. 66 0. 22 50 以 上 0. 12 0. 46 0. 68 0. 72 0. 36 0. 16 0. 06 合 计 4. 04 16. 12 25. 95 29. 90 15. 54 6. 50 1. 95 第 8 页(共 8 页)从表 5、表 6 可以看出,稳定类型占近 30%.以坡度 40°为界,小于 40°时,随坡度增大稳定类型呈逐增现象,并在 30°~40°达到最高点.大于 40°时,随着坡度的增大,植被轻微修复和修复所占的比例逐渐减小.图 3 显示,植被轻微修复和修复的比例随坡度的增大而减小,说明坡度小的区域,其植被修复的概率相对较大.相反,坡度越大,其植被修复的概率就越小,退化的概率相对较大.这是由于坡度大的区域水土流失的可能性大,而一旦发生水土流失,土壤生成缓慢,自然修复过程极其漫长,甚至不可修复.5 结论由 以 上 分 析 可 以 看 出 以 下 两 点1)用遥感影像作为监测区域植被生态环境变化的技术手段,具有客观、快速和经济性等特点,更适合于在地形复杂、交通不便,范围广大的山区进行作业.2)伏牛区植被覆盖变化与地貌因素关系密切.低海拔区域植被退化相对比较严重,植被生态变化剧烈,植被退化和恢复的概率相对较高.高海拔区域植被覆盖相对稳定.中等坡度(30°~40°)区植被稳定.缓坡和陡坡区植被退化严重缓坡区和中等坡度区植被修复的第 9 页(共 8 页)概率相对较大,陡坡区植被修复概率小.建议进行生态工程建设时,在高海拔、陡坡地区实行封山育林,中低海拔、缓坡区退耕还林,采取工程措施加强生态脆弱区的水土保持力度.参考文献[1] 苏伟,孙中平 ,李道亮,等.基于多时相 Landsat 遥感影像的海州露天煤矿排土场植被时空特征分析[J].生态学报,2009,29(11):5860-5868[2] 击玮,刘慧明,孙钧. 基于遥感和技术的祖厉河流域植被覆盖动态变化监测[J].兰州大学学报(自然科学版),2009.45(6)[3] 张 超, 余树全, 李土生. 基于多时相 Landsat 影像的庆元县植被覆盖变化研究[J]. 浙江农林大学学报,2011.28(1)[4] 李苗苗,植被覆盖度的遥感估算方法研究[D]. 北京:中国科学院研究生院,2003.[5] 莫宏伟,任志远.陕北榆阳区 1978 年至 2005 年植被覆盖率变化分析[J].资源科学,2009,31(8):1409-1414[6] 程红芳,章文波,陈锋.植被覆盖度遥感估算方法研究进展[J].国土资源遥感,2008,75(1):13-18[7] 顾祝军,曾志远,史学正.基于遥感图像不同辐射校正水平的植被覆盖度估算模型[J]. 应 用生态学报,2008,19(6):1296-1302[8] 李苗苗,吴炳方,严长珍,等.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学,2004,26(4):153-159[9] 牛宝茹,刘俊荣,王政伟.干旱半干旱地区植被覆盖度遥感信息提取[J].武汉大学学报:信息科学版,2005,30(1)271-278[10] 张本昀,何富中,喻铮铮,刘良云,王家耀. 基于 RS 的北京山区植被覆盖变化空间特征[J]. 测绘科学技术学报,2008.25(3)Based on RS of vegetation coverage area Outlines changes space characteristicsAuthor: LiuJingNanTeacher: HanXiaoYongAbstract:By using the 1990 and 2010 years of Landsat TM image and by using the normalized difference new NDVI (normalized difference vegetation index) and 第 10 页(共 8 页)pixel dichotomy model ,we can calculate the vegetation coverage of the funiu area , analysis the change of the vegetation coverage and analysis the effect of the vegetation coverage change by the land feature . The result shows: the funiu area's high altitude with vegetationCover is more stable and dramatic changes in low altitude area;in the Steep slope area the ecology is fragile, in the gentle slope area ecological restoration and vegetation degeneration have the large probability ;At the same time theSunny Slope's vegetation coverage percent is less than the Shady slopes,in the northwest slope the ecological is weak,and in the southeast slope the vegetation restoration's probability is bigger.Keywords: vegetation coverage; Remote sensing; DEM
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