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    淺析城市植被信息遙感監(jiān)測在實踐中的應(yīng)用

    2012-09-18 09:48:18張寶燕
    中國林副特產(chǎn) 2012年2期
    關(guān)鍵詞:覆蓋度植被分類

    張寶燕

    (遼寧林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院實驗林場,沈陽113317)

    1 研究的意義

    以自然或半自然形態(tài)存在的城市植被是城市/郊區(qū)環(huán)境的重要組成部分,也是改善城市生態(tài)環(huán)境和城市熱島的調(diào)節(jié)器。植被在城市生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮著十分重要的作用,是城市居民健康環(huán)境不可缺少的重要組分。綠色植被能夠通過選擇性反射、吸收太陽輻射、調(diào)節(jié)水分蒸騰、吸附大氣中的固體懸浮顆粒物以及有害氣體,調(diào)節(jié)城市熱島和大氣環(huán)境質(zhì)量,對城市生態(tài)系統(tǒng)中的物質(zhì)循環(huán)和能量流動產(chǎn)生積極影響。城市植被除具有重要的生態(tài)功能,如保持生物多樣性,防治水土流失,減輕城市熱島效應(yīng)等,另外還具有重要的社會經(jīng)濟功能,如提供休息娛樂場所,減輕城市居民的工作壓力,影響房地產(chǎn)價格等。隨著人們生活水平的不斷提高與休閑時間的逐漸增加,人們更加渴望接觸自然、親近自然、走向自然。因此,城市植被日益成為評價城市生態(tài)可持續(xù)與人們生活質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)。

    目前大部分城市在進行城市綠化建設(shè)時,只注重國家建設(shè)部1993年提出的城市綠化水平三項指標(biāo)(城市建成區(qū)綠地率、綠化覆蓋率和人均公共綠地面積)數(shù)字的高低,

    并不重視城市綠地生態(tài)功能及其在空間上的合理布局。近年來,雖然有些城市也逐漸認識到了城市綠色空間結(jié)構(gòu)的重要性,由于測量手段大都以常規(guī)的相對落后的統(tǒng)計為主,無法及時、準(zhǔn)確、全面、真實地反映綠色空間現(xiàn)狀,遙感技術(shù)作為一種綜合性探測技術(shù),越來越多的遙感技術(shù)已被應(yīng)用在城市的植被監(jiān)測中。

    眾所周知,本溪是東北地區(qū)有名的鋼鐵城市,隨著城市化的進程和經(jīng)濟的快速發(fā)展,產(chǎn)生了大量的城市問題。如城市結(jié)構(gòu)功能效益低,大氣和水環(huán)境污染等,尤其是綠地被大量蠶食所帶來的生態(tài)環(huán)境影響,嚴(yán)重影響了人們生活質(zhì)量,也影響到區(qū)域中心城市的形象。為此,很多學(xué)者對該地區(qū)的植被情況進行了定期的監(jiān)測與分析。但是,研究所用的數(shù)據(jù)多源于統(tǒng)計年鑒,也沒有從本溪市進行植被覆蓋度的研究。

    本文利用遙感數(shù)據(jù),應(yīng)用ERDAS軟件對本溪地區(qū)進行分類,提取出植被信息,并對該地區(qū)的植被進行分析與檢測,這是一項非常有應(yīng)用價值和理論價值的研究工作,具有重要意義。

    2 植被監(jiān)測在城市中的應(yīng)用

    2.1 植被監(jiān)測在環(huán)境管理和環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用

    植被監(jiān)測在世界許多國家得到推廣,在環(huán)境監(jiān)測中占有一定的比重。西德、英國利用地衣種類、數(shù)量、覆蓋度等說明空氣質(zhì)量變化;加拿大根據(jù)地衣吸附流量反應(yīng)二氧化硫污染分布;美國根據(jù)鴨跎草無性系雌蕊毛茸細胞變態(tài)對化學(xué)誘變進行監(jiān)測。植物監(jiān)測的可行性表現(xiàn)在直觀性、指示性、長期性等三方面。

    2.2 植被監(jiān)測在景觀生態(tài)變化的應(yīng)用

    植被是生態(tài)系統(tǒng)最基本的組成部分,是自然環(huán)境最直觀的反映。特別是在干旱區(qū),植被生態(tài)系統(tǒng)的特點、變化,不僅直接反映了區(qū)域的地質(zhì)、地貌,水文、土壤、氣候等自然地理特征,而且在一定程度上反映了人類活動對自然的影響[1]。對植被進行監(jiān)測,不僅可以了解區(qū)域的自然地理狀況、生態(tài)質(zhì)量現(xiàn)狀、生態(tài)破壞程度、恢復(fù)狀況及發(fā)展變化趨勢,同時,植被監(jiān)測又是正確評價生態(tài)系統(tǒng)功能,預(yù)測人類活動對生態(tài)系統(tǒng)的影響的前提,為區(qū)域?qū)嵤┥鷳B(tài)管理、建立生態(tài)法律法規(guī)提供一定的依據(jù),為干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境保護和綠洲的可持續(xù)發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    觀察組治療有效率為92.00%,對照組為68.00%。與對照組相比,觀察組的治療有效率更高,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。詳細見(表1)。

    2.3 植被變化是全球氣候變化研究的“指示器”

    陸地生態(tài)系統(tǒng)是人類賴以生存與發(fā)展的生命支持系統(tǒng)。全球氣候變化研究的目標(biāo)之一,就是研究人類活動引起的氣候變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)與人類生存環(huán)境的作用及其響應(yīng)。植被具有明顯的年際和季節(jié)變化特征,也是聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分的自然紐帶,在一定程度上,植被變化能在全球變化研究中充當(dāng)“指示器”的作用,對植被的動態(tài)監(jiān)測和預(yù)測可以從一個側(cè)面反映氣候變化的趨勢。我國西北干旱、半干旱地區(qū)處于全球氣候變化一、二級敏感帶,對其植被動態(tài)變化進行研究具有十分重要的意義。

    植被與氣候之間的相互作用主要表現(xiàn)在兩個方面:植被對氣候的適應(yīng)性與植被對氣候的反饋作用。氣溫上升、降水量增加和二氧化碳濃度增高等變化會引起植被生態(tài)系統(tǒng)功能的變化,包括光合作用、呼吸作用改變和生長季節(jié)與物候變化等,最終會影響全球碳平衡格局。

    3 植被覆蓋度監(jiān)測的應(yīng)用

    植被覆蓋度作為水文學(xué)與生態(tài)學(xué)的重要參數(shù),被用在土壤侵蝕模型中,對于植被覆蓋度的監(jiān)測也被廣泛用于多領(lǐng)域的研究,如景觀變化分析,礦區(qū)植被覆蓋度研究,干旱半干旱地區(qū)植被覆蓋度研究。

    作為植被覆蓋的直接指示因子[2],植被覆蓋度被頻繁用于植被覆蓋的變化監(jiān)測中。如中國一比利時合作的“中國西北地區(qū)植被覆蓋變化遙感動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)”項目,以植被覆蓋變化和環(huán)境變化動態(tài)監(jiān)測為基礎(chǔ),研究近十年西北地區(qū)植被覆蓋的主要變化情況。

    植被覆蓋度是生態(tài)學(xué)的重要參數(shù),它是生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中最常用的監(jiān)測指標(biāo)之一。如黃河中上游地區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感調(diào)查,利用植被覆蓋度等生態(tài)環(huán)境因子對黃河中上游地區(qū)的環(huán)境進行了現(xiàn)狀調(diào)查、動態(tài)研究與綜合評價。

    4 使用遙感技術(shù)監(jiān)測的優(yōu)勢

    遙感技術(shù)是以先進的對地觀測探測器為技術(shù)手段,對目標(biāo)物進行遙遠感知的整個過程。遙感技術(shù)以其多平臺、多層次、多波段、多時相、短周期、低價格等特點,已廣泛應(yīng)用于資源、環(huán)境、生態(tài)研究的眾多領(lǐng)域,是獲取現(xiàn)勢性資料的重要手段。尤其計算機數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等遙感研究技術(shù)的不斷提高,促進了遙感技術(shù)的快速發(fā)展[3]。

    遙感對地觀測的海量波譜信息為地方、區(qū)域與全球尺度上的植被覆蓋度監(jiān)測提供了定性或定量數(shù)據(jù)。

    衛(wèi)星遙感圖像具有周期性、宏觀性、現(xiàn)勢性和經(jīng)濟性的特點,可以用于大范圍區(qū)域的植被覆蓋度監(jiān)測。

    遙感數(shù)字影像產(chǎn)品具有獲取速度快、信息量多、直觀性好的特點,可以提供實時、準(zhǔn)確的植被覆蓋度信息。

    高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段多、信息量豐富的特點,可以提供連續(xù)、精細的光譜信息,用于植被遙感的定量研究中。

    多源遙感信息(多時相、多光潛、多傳感器、多平臺和多分辨率)提供的信息具有冗余性、互補性和合作性,可以使對植被覆蓋度的定量估算更精確、更完全、更可靠。

    遙感技術(shù)與地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)相結(jié)合,可以引進多種輔助數(shù)據(jù)(如植被圖、土地利用圖、DEM、土壤圖等)參與植被覆蓋度的定量估算過程。

    遙感數(shù)據(jù)可以即時反映出植被覆蓋度的時空分異特性,對遙感數(shù)據(jù)的時間序列分析,有助于觀測植被覆蓋的季節(jié)變化與年變化趨勢。

    使用遙感數(shù)招計算出的植被指數(shù),真實的反映了地表植被狀況,對于植被覆蓋度監(jiān)測具有靈敏性。

    5 實例分析

    5.1 研究使用數(shù)據(jù)

    本文以遼寧省本溪市為樣本城市,所用遙感數(shù)據(jù)為1999年8月、2004年5月、2007年5月和2009年8月共4幅影像,圖像上研究區(qū)域基本無云,成像質(zhì)量良好。以下是幾幅遙感影像的基本資料。

    表1 遙感影像主要參數(shù)

    5.2 研究路線

    本文應(yīng)用NDVI分類、非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類三種方法對本溪地區(qū)的不同年份的植被進行了提取和分類,并對三種方法進行了系統(tǒng)的比較和分析,選擇出最優(yōu)方法。在前兩種方法中,首先利用ERDAS軟件對2007年Landsat-5TM的遙感影像進行了感興趣區(qū)域的剪裁,得到了本溪地區(qū)的遙感影像數(shù)據(jù)。接著運用監(jiān)督分類和非監(jiān)督對該地區(qū)進行分類,分離出了植被,然后對這兩種方法進行了對比得出監(jiān)督分類比非監(jiān)督分類精度更高的結(jié)論。在第二種方法中,利用ERDAS建模工具進行NDVI提取,并且對所提取的NDVI做了分類,得到NDVI分類圖。之后文中又利用Google earth目視判讀判定了NDVI分類與監(jiān)督分類的分類精度問題,通過比較,得出監(jiān)督分類精度比NDVI分類要高[4]。

    在確定應(yīng)用監(jiān)督分類提取、分離植被后,為了提高分類的精度,文中又利用NDVI與波段組合的方法對分類進行了改進,結(jié)果表明該方法精度的確很高。另外,為了佐證分離出來的是植被,文中還嘗試用地表溫度反演圖來證明分類方法其準(zhǔn)確性。

    在確定應(yīng)用NDVI與其他波段組合的監(jiān)督分類作為主要分析方法后,文中對其他幾個年份的遙感影像進行了分類和對比,估算了當(dāng)年的植被覆蓋和情況、解譯了植被的分布狀況,并通過ERDAS建模的變化監(jiān)測闡述了本溪地區(qū)這幾年的植被覆蓋的變化趨勢及原因。其技術(shù)路線如下圖[5]:

    5.3 NDVI表達式

    歸一化差值植被指數(shù)NDVI(Normalozed Difference Vegetation Index)。它能更好地反應(yīng)本地形區(qū)植被蓋度稀疏、蓋度差異懸殊的區(qū)域景觀特點。該植被指數(shù)的表達式為:

    其中DNTM4、DNTM3分別表示landsatTM第四波段(熱紅外波段)的灰度值和第三波段(可見光紅光波段)的灰度值。

    6 結(jié)論

    表2 各年份影像的植被面積統(tǒng)計

    對2004年與2007年植被變化進行分析,通過生成的遙感影像和原來兩年的植被影像圖的比照,可以看出城區(qū)主要植被覆蓋地區(qū)沒有很大的變化,只有部分田地2004年比2007年多,估計是因為從2004年到2007年期間有些田地的地方改建成了房屋,使田地面積減小。

    2007年與2009年植被變化分析,用上述方法對生成的變化檢測圖分析,淺灰色的部分是2007年比2009年多的綠地,根據(jù)圖像解譯[6],多出來的綠地部分恰好就是田地的區(qū)域,再一次證明了之前的分析的正確性。

    7 需要注意的細節(jié)

    7.1 由于覆蓋度的不連續(xù)性,使用遙感數(shù)據(jù)估算植被覆蓋度可能與生物量直接相關(guān)。

    7.2 使用遙感數(shù)據(jù)獲取植被覆蓋度時與植被覆蓋度定義的視角不同。遙感傳感器觀測地面的角度與傳感器的類型有關(guān),一般很難保證與地面垂直,而植被覆蓋度的定義是植被在坡面的垂直投影,觀測角度與投影角度不同,因而引起植被覆蓋度的誤差。

    [1] 顧祝軍,曾志遠,史學(xué)正,等.基于遙感圖像不同輻射校正水平的植被覆蓋度估算模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2008,19(6):1296-1302.

    [2] 王 皓.黃河流域遙感影像NDVI植被覆蓋指數(shù)參數(shù)提?。跠].北京:清華大學(xué),2006.

    [3] 陳云浩,李曉兵,史培軍.基于遙感的植被覆蓋變化景觀分析[J].生態(tài)學(xué)報,2002,22(10):1582-1586.

    [4] 杜風(fēng)蘭.北京大興區(qū)高分辨率遙感土地利用分類及不確定性研究.南京大學(xué)碩十論文,2005(6):26-28.

    [5] 胡振琪,陳濤.基于ERDAS的礦區(qū)植被覆蓋度遙感信息提取研究[J].西北林學(xué)院學(xué)報2008,23(2):164-167.

    [6] 郭崇,孫培新,劉衛(wèi)國.利用ERDAS IMAGINE從遙感影像中提取植被指數(shù)[J].西部探礦工程,2005(6):111-113.

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