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    基于ENVI的阜新山區(qū)植被覆蓋度的提取研究

    2012-12-08 02:33:14韓月嬌劉航
    關(guān)鍵詞:阜新植被指數(shù)覆蓋度

    韓月嬌 劉航

    基于ENVI的阜新山區(qū)植被覆蓋度的提取研究

    韓月嬌 劉航

    植被覆蓋度是植物群落覆蓋地表狀況的一個綜合量化指標(biāo),它及其變化是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的指示,可為區(qū)域生態(tài)建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。擬基于阜新地區(qū)1995,2004年兩景同時期TM影像,利用ENVI軟件提取植被指數(shù),根據(jù)象元二分原理提取植被覆蓋度,再利用決策樹分類方法對植被覆蓋度進(jìn)行分類,獲得這兩年阜新山區(qū)的植被覆蓋度的變化,發(fā)現(xiàn)阜新山區(qū)的植被覆蓋度有明顯的提升。

    植被指數(shù);象元二分原理;決策樹分類

    植被覆蓋度是指植被在單位面積內(nèi)植被的垂直投影面積所占百分比,是描述生態(tài)系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的地表實測獲得植被覆蓋度的方法,不僅消耗大量的人力、物力和財力,并且精度并不是很高。利用遙感數(shù)據(jù)提取植被覆蓋度的方法已經(jīng)成為建立區(qū)域生態(tài)模型的一種重要的技術(shù)途徑。主要的方法有:回歸模型法,植被指數(shù)法,像元分解模型法,分類決策樹法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。本文主要應(yīng)用像元二分模型法,它是植被指數(shù)法的改進(jìn)。通過建立植被覆蓋度和全植被覆蓋、純土壤覆蓋之間的關(guān)系模型來計算植被覆蓋度的方法。

    本文利用ENVI軟件,根據(jù)像元二分模型法對阜新山區(qū)1995年TM影像和2004年TM影像,結(jié)合歸一植被指數(shù),計算植被覆蓋度,再利用決策樹分類方法獲得了這兩個時期植被覆蓋動態(tài)變化規(guī)律,為日后阜新的生態(tài)建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展提供決策支持。

    1 研究區(qū)概況

    海棠山是阜新主要的自然保護(hù)區(qū),位于遼寧西部,科爾沁沙地南緣,地處遼西低山丘陵區(qū)。西為熱河丘陵,東南與遼河平原接壤。全區(qū)平均海拔500米,大部分在300-700米之間,是遼西水土流失嚴(yán)重地區(qū)保存最完整的天然林區(qū)。

    2 歸一化植被指數(shù)計算

    2.1 歸一化植被指數(shù)基本原理及其實現(xiàn)。

    植被指數(shù)是對地表植被活動的簡單、有效和經(jīng)驗的度量。將兩個光譜觀測通道組合可得到植被指數(shù),這一指數(shù)在一定程度上反映著植被的演化信息。NDVI歸一化植被指數(shù)是其中之一,其定義為:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(其中NIR代表近紅外波段,R代表紅波段),是植物成長狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子。

    利用ENVI提取植被指數(shù)比較容易,ENVI已經(jīng)為Landsat TM、Landsat MSS等數(shù)據(jù)提前設(shè)置好了相應(yīng)波段,可以直接計算。對于其他數(shù)據(jù)類型,可以自己指定波段來計算。選擇Transforms>NDVI,當(dāng)出現(xiàn)NDVI Calculation Input File窗口時,選擇輸入文件,若需要,選取任意子集,點擊OK。再在彈出NDVI Calculation Parameters對話框中,通過點擊Input File Type下控菜單,指定輸入文件類型相應(yīng)類型,用于計算NDVI的波段將被自動導(dǎo)入到Red和Near IR文本框中,點擊Choose選擇存放路徑和存圖格式,點擊OK。

    2.2 歸一化植被指數(shù)分級。

    為了更直觀地顯示NDVI的情況,可以利用ENVI所提供的決策樹分類,做出NDVI的分級專題。

    決策樹法是利用了概率論的原理,并且利用一種樹形圖作為分析工具。其基本原理是用決策點代表決策問題,用方案分枝代表可供選擇的方案,用概率分枝代表方案可能出現(xiàn)的各種結(jié)果,經(jīng)過對各種方案在各種結(jié)果條件下?lián)p益值的計算比較,為決策者提供決策依據(jù)。

    在ENVI軟件中選擇Classiification>Decision Tree>Build New Decision Tree,打開決策樹工具。在出現(xiàn)ENVI Decision Tree窗口中,單擊Node按鈕,并在Edit Decision Tree Properties對話框中輸入節(jié)點名和表達(dá)式。點擊OK,將出現(xiàn)Variable/File Pairings對話框。在此點擊變量名,輸入與之對應(yīng)的輸入文件或波段。要添加新的節(jié)點,在Class按鈕上點擊鼠標(biāo)右鍵,選擇Add Chlideren。NDVI圖像及其分級圖如下:

    圖1-1 1995年NDVI圖像及其分級圖

    圖1-2 2004年NDVI圖像及其分級圖

    3 計算植被覆蓋度

    3.1 植被覆蓋度原理。

    植被覆蓋度根據(jù)像元二分模型,可以得到以下公式:

    其中S表示為遙感傳感器所觀測得到的信息,它所得到的信息是由Sveg表示為綠色植被所貢獻(xiàn)信息和Ssoil表示為土壤成分所貢獻(xiàn)信息兩部分組成的,且S,Sveg,Ssoil三者為線性組合關(guān)系,Sveg和Ssoil這兩部分的權(quán)重分別為它們在像元中的面積比例關(guān)系,即fc和(1-fc)。

    對公式進(jìn)行變換,可以得到植被覆蓋度的計算公式:

    將歸一化植被指數(shù)NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)代入公式(2)中可以被近似為:

    即圖像中每個像元的NDVI值可以看成是有植被覆蓋部分的NDVI與無植被覆蓋部分的1-NDVI的加權(quán)平均,其中有植被覆蓋部分的NDVI的權(quán)重即為此像元的植被覆蓋度,而無植被覆蓋部分的NDVI的權(quán)重即為1-fc。

    其中,NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,即無植被像元值;而NDVIveg則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值,即純植被像元的NDVI值。由上面的公式(3)變換可得下面的利用NDVI計算植被覆蓋度的公式:

    參數(shù)NDVIsoil對于大多數(shù)類型的裸地表面,理論上應(yīng)該是零,而且不隨時間改變,可以由影像中計算出來。NDVIveg代表著全植被覆蓋像元的最大值,由于植被類型的影響,NDVIveg值也會隨著時間和空間而改變。在實際應(yīng)用中,植被覆蓋類型隨土地利用類型而變化,對于某一土地利用類型,由于植被覆蓋類型近似,其NDVIveg值也相似;而對于特定的土壤類型,其NDVIsoil值也是應(yīng)該一定的。因此式(4)可近似地表達(dá)為:

    這樣應(yīng)用公式(5)得出的fc就是植被覆蓋度,這可以通過ENVI的波段計算實現(xiàn)。

    3.2 植被覆蓋度在ENVI中的實現(xiàn)。

    在ENVI中選擇Basic Tools>Band Manth。將出現(xiàn)Band Math對話框,假如運算結(jié)果是一個與輸入波段具有相同空間尺皴的二維數(shù)組,它將接受任何有效的IDL表達(dá)式。在這里我們輸入式子(5),其中的NDVImax和NDVImin要根據(jù)所處理的圖像作相應(yīng)的調(diào)整。再在彈出的Variables to Bands Pairings選擇相應(yīng)的歸一植被指數(shù)提取后的圖像。

    圖2-1

    圖2-2

    1995年植被覆蓋度遙感監(jiān)測圖2004年植被覆蓋度遙感監(jiān)測圖

    4 結(jié)果分析

    研究區(qū)兩期植被覆蓋度的計算結(jié)果如圖2-1,2-2所示,圖像的值為0到1之間的連續(xù)實數(shù)。從圖中可以快速、直觀地觀察到1995年到2004年研究地區(qū)的植被覆蓋發(fā)生了較明顯的變化,全區(qū)植被覆蓋度呈增長趨勢。

    植被覆蓋度經(jīng)常使用分級表示,最常用的就是五級表示法即 0-20%,20%-40%,40%-60%,60%-80%,80%-100%。為了更加直觀地觀察研究區(qū)的植被覆蓋變化情況,按五級表示法做出了分級顯示的圖像。同時分別做出了兩期植被覆蓋度各級的面積統(tǒng)計表,分級結(jié)果如圖3-1、3-2所示。從分級圖和統(tǒng)計表中可以更明顯地看出研究區(qū)2004年植被覆蓋的增長趨勢。

    圖3-1

    圖3-2

    1995年植被覆蓋度五級分級圖2004年植被覆蓋度五級分級圖

    表1 植被覆蓋度各級面積統(tǒng)計表 (單位:平方米)

    從表1中可以明顯地看出,研究區(qū)2004年的地表覆蓋度大于60%的高覆蓋度面積有所增加,其中大于80%的高覆蓋度面積增加最大,增加了3.9%,而小于60%的中、低覆蓋度的面積有所減小,減小幅度為4.7%,說明研究區(qū)的植被覆蓋度有顯著的提高。

    5 結(jié)論

    本文以阜新市海棠山以及其周圍地區(qū)為主要研究區(qū),選取阜新市1995年和2004年兩個時期的TM遙感影像作為主要的數(shù)據(jù)源,利用象元二分法實現(xiàn)遙感影像植被覆蓋度的提取,高植被覆蓋度有明顯的提高,說明用遙感圖像結(jié)合ENVI軟件能快速有效地提取植被的變化,更好更快地監(jiān)督自然環(huán)境的發(fā)展和變化。

    [1]江輝.基于遙感的植被覆蓋度估算及其動態(tài)研究—以鄱陽湖區(qū)為例[D].江西:南昌大學(xué),2005.

    [2]何筱萍,易浩若.歸一化植被指數(shù)(NDVI)在林火監(jiān)測中的應(yīng)用[J].林業(yè)科技通訊,1997,(8):16-18.

    [3]刁淑娟,孫星和,袁崇桓.山區(qū)植被類型信息提取方法研究[J].國土資源遙感,1995,3:34-39.

    Study on Extraction of Vegetation Coverage in Fuxin Region Based on ENVI

    Han Yuejiao Liu Hang

    The vegetation coverage is a comprehensive quantitative indicators of plant communities covering the surface,its changes is the direction of environmental change of the regional ecosystem,and it can provide the scientific basis to regional ecological building and sustainable development.Based on the two TM images of the Fuxin region in 1995 and 2004 ,this article extracted the vegetation index by ENVI software based on the pixel dichotomy principle,and classify the vegetation coverage with decision tree classification method to get the change of vegetation coverage in Fuxin mountain areas in the past two years.The result is that the vegetation coverage of Fuxin mountain areas has improved significantly.

    vegetation index;two sub-pixel principle;decision tree classification method

    P237

    A

    1672-6758(2012)05-0039-2

    韓月嬌,助教,雞西大學(xué),黑龍江·雞西。郵政編碼:158100

    劉航,助理工程師,黑龍江基礎(chǔ)地理信息中心,黑龍江·哈爾濱。郵政編碼:150000

    Class No.:P237Document Mark:A

    (責(zé)任編輯:鄭英玲)

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