崔慧珍,關(guān)勝?zèng)r,王冰琰
(河南理工大學(xué),河南 焦作454000)
隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),對(duì)煤炭資源的需求不斷增大,由于沒(méi)有土地復(fù)墾及再利用規(guī)劃,產(chǎn)生了大量的礦區(qū)廢棄地[1-3]。礦區(qū)廢棄地是一種極端裸地、植被稀少、水土流失嚴(yán)重,造成礦區(qū)水體、土壤和大氣的嚴(yán)重污染,引發(fā)一系列經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、社會(huì)等方面的問(wèn)題。如何在礦區(qū)廢棄地上進(jìn)行快速、高效的生態(tài)恢復(fù)與重建己成為當(dāng)前生態(tài)環(huán)境保護(hù)所面臨的緊迫任務(wù)。Larsson等[4]分別從TM、MSS和SPOT衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)估算植被指數(shù),并建立了阿拉伯森林地區(qū)植被指數(shù)與覆蓋率的關(guān)系模型。Ji等[5]提出監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)的歸一化植被指數(shù)(NDVI),該指數(shù)常被用來(lái)進(jìn)行區(qū)域和全球的植被狀態(tài)研究,同時(shí)也為廢棄礦區(qū)植被覆蓋變化的監(jiān)測(cè)提供了依據(jù)。
國(guó)內(nèi)利用遙感技術(shù)進(jìn)行對(duì)礦區(qū)環(huán)境調(diào)查和監(jiān)測(cè)也取得了較大的成就。甘甫平等[6]根據(jù)植被在685 nm附近的最大吸收深度相對(duì)地劃分植被污染程度。2009年,韓云霞等[7]研究了露天煤礦開(kāi)采形成的廢棄地對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響。本文以雙鴨山市廢棄礦區(qū)為研究對(duì)象,基于MODIS數(shù)據(jù),利用NDVI對(duì)當(dāng)?shù)刂脖贿M(jìn)行了定量分析。采用分類(lèi)方法對(duì)土地利用進(jìn)行了時(shí)間和空間特征分析,取得了較好的監(jiān)測(cè)效果。
本文采用的MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)數(shù)據(jù)是搭載在Terra和Aqua兩顆衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀,是美國(guó)地球觀測(cè)系統(tǒng)(EOS)計(jì)劃中用于觀測(cè)全球生物和物理過(guò)程的重要儀器。它具有36個(gè)中等分辨率水平的光譜波段,每1~2 d對(duì)地球表面觀測(cè)一次,獲取陸地和海洋溫度、初級(jí)生產(chǎn)率、陸地表面覆蓋、云、汽溶膠、水汽和火情等目標(biāo)的圖像。
植被指數(shù)的種類(lèi)非常多,選擇植被指數(shù)的基本原則是:不能存在飽和現(xiàn)象,應(yīng)最大限度地反映地表植被的分布情況,排除大氣等因素的干擾。植被指數(shù)的計(jì)算模型較多,有比值植被指數(shù)RV、差值植被指數(shù)DVI、歸一化植被指數(shù)NDVI以及近幾年倍受關(guān)注的增強(qiáng)植被指數(shù)EVI等。由于NDVI對(duì)植被覆蓋度的檢測(cè)范圍較寬,有較好的時(shí)相和空間適應(yīng)性,其一直被用來(lái)監(jiān)測(cè)植被變化情況,是遙感估算植被覆蓋度研究中最常用的植被指數(shù)[8-11]。因此,本文使用NDVI植被指數(shù),既能很好地反映地表綠色植被的分布情況,而且部分消除了由天氣變化、傾斜、觀測(cè)姿態(tài)所造成的誤差。
根據(jù)植被的反射光譜特征,通常使用植被的紅光、近紅外波段的反射率和其他因子的組合所獲得的植被指數(shù)來(lái)提取植被信息。歸一化植被指數(shù)最初是由Rouse等[12]提出。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,簡(jiǎn)稱NDVI),又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)。其計(jì)算公式為:
式中:NIR為近紅外通道反射率;R為紅色通道反射率。歸一化植被指數(shù)與植被分布的密度呈線性相關(guān),它是植物生長(zhǎng)狀態(tài)及植被空間分布密度的最佳指示因子。
雙鴨山市因盛產(chǎn)煤而馳名中外,雙鴨山(見(jiàn)圖1)位于黑龍江省東北部,東隔烏蘇里江與俄羅斯比金市相望,南與七臺(tái)河市、雞西市毗鄰,西與佳木斯市相連,北臨遼闊的三江平原,南面是連綿的群山。
本文采用了2000年和2009年的MODIS數(shù)據(jù),先對(duì)1波段和2波段進(jìn)行定標(biāo)計(jì)算出反射率,分別記為L(zhǎng)1和L2。歸一化植被指數(shù)NDVI的計(jì)算公式為:
式中:A為增益;DN為波段常數(shù);B為偏移。在HDFView中的可查詢到MODIS數(shù)據(jù)的 A、B值。利用ERDAS中的 Modeler模塊編寫(xiě) model可以計(jì)算出NDVI值。目前常見(jiàn)的MODIS影像有36個(gè)光譜通道,所給 MODIS 數(shù)據(jù)中,第一波段(0.62 ~0.67 μm)為葉綠素主要吸收的紅外波段,第二波段(0.841~0.876 μm)是近紅外波段,對(duì)綠色植被差異敏感,是植被通用的波段,因此選擇這2個(gè)波段計(jì)算植被指數(shù)。
圖1 雙鴨山地區(qū)地理位置圖
由式(2)對(duì)第一、第二波段進(jìn)行輻射定標(biāo),根據(jù)式(3)計(jì)算兩期的NDVI(見(jiàn)圖2、圖3),然后對(duì)其進(jìn)行重投影并截取研究區(qū)區(qū)域,并對(duì)研究區(qū)的NDVI值進(jìn)行分級(jí)比較(見(jiàn)圖4、圖5)。
由圖4、圖5中的NDVI分級(jí)圖分別對(duì)2000年和2009年的NDVI值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
圖2 2000年NDVI圖
圖3 2009年NDVI圖
圖4 2000年NDVI分級(jí)圖
圖5 2009年NDVI分級(jí)圖
表1 2000年和2009年NDVI累積概率分布表
由圖4、圖5中的NDVI兩期的分級(jí)圖和表1中的兩期NDVI可知,2009年與2000年相比較,NDVI值在-1~0之間的低植被區(qū)面積明顯減少,而從0~1的中植被區(qū)和高植被區(qū)面積明顯增加,研究區(qū)的環(huán)境治理恢復(fù)有明顯的效果。NDVI和植被覆蓋度具有相關(guān)性,所以可以算出2009年的植被覆蓋度。
與監(jiān)督分類(lèi)和專(zhuān)家分類(lèi)相比,非監(jiān)督分類(lèi)過(guò)程的自動(dòng)化條件和變量程度較高,人為干預(yù)較少。因此,本文采用了非監(jiān)督方法進(jìn)行分類(lèi),非監(jiān)督分類(lèi)運(yùn)用算法是完全按照像元的光譜特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類(lèi)。使用該方法時(shí),原始圖像的所有波段都參與分類(lèi)運(yùn)算,分類(lèi)結(jié)果往往是各類(lèi)像元數(shù)大體等比例。對(duì)所截取的研究區(qū)評(píng)價(jià)待估價(jià)對(duì)象對(duì)評(píng),調(diào)出非監(jiān)督分類(lèi)對(duì)話框顯示分類(lèi)圖像,打開(kāi)分類(lèi)圖像屬性表調(diào)整字段顯示順序,給各個(gè)類(lèi)別賦予相應(yīng)的顏色,確定類(lèi)別的專(zhuān)題意義和準(zhǔn)確程度(見(jiàn)圖6、圖7)。
圖6 2000年分類(lèi)圖
圖7 2009年分類(lèi)圖
圖6、圖7中,綠色代表森林,藍(lán)色代表水體,棕色代表居民區(qū),粉色代表植被,紫色代表裸地。根據(jù)其分類(lèi)對(duì)2000年和2009年的土地利用變化狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(見(jiàn)表2)。
通過(guò)表2可知,2000年和2009年的土地利用狀況有所轉(zhuǎn)變。隨著人口的增長(zhǎng),居民區(qū)的覆蓋范圍有所增加,森林和水體覆蓋率有微小的改變,裸地面積有所減少,但是整體植被覆蓋范圍有所增加。在這9年中,廢棄礦區(qū)環(huán)境恢復(fù)有一定的效果,植被恢復(fù)取得了一定的成績(jī)。
表2 土地利用變化表
本文通過(guò)研究區(qū)的自然地理、地質(zhì)環(huán)境、土壤植被狀況的了解,確定了研究方法。利用研究區(qū)2000年和2009年的MODIS數(shù)據(jù),對(duì)其第一、第二波段進(jìn)行輻射定標(biāo),并通過(guò)NDVI,獲得了植被覆蓋度在時(shí)間和空間上的變化特征。最后由非監(jiān)督方法分類(lèi)分析得出結(jié)論:
(1)與2000年相比,2009年雙鴨山礦區(qū)及周邊地區(qū)的NDVI值在0~1中的植被區(qū)和高植被區(qū)面積明顯增加,而-1~0之間的低植被區(qū)面積有所減少。
(2)通過(guò)NDVI分級(jí)圖和植被覆蓋度的變化圖可看出植被恢復(fù)效果明顯,雖然在居民區(qū)植被有輕微破壞,但是礦區(qū)植被覆蓋度有所增加,這是由于雙鴨山市政府在這9年中對(duì)礦區(qū)環(huán)境的重視和制定廢棄礦區(qū)環(huán)境恢復(fù)的相關(guān)政策的原因。
(3)通過(guò)對(duì)雙鴨山采取非監(jiān)督方法進(jìn)行分類(lèi),得到了2000年和2009年土地利用變化狀況,可以清楚地得出環(huán)境恢復(fù)的區(qū)域,從而能夠準(zhǔn)確地制定計(jì)劃,方便其他礦區(qū)的環(huán)境恢復(fù)工作。
由于沒(méi)有獲取到研究區(qū)植被覆蓋度和土地利用現(xiàn)狀的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),因此對(duì)植被覆蓋度和土地利用變化的估算結(jié)果只是進(jìn)行了粗略的驗(yàn)證,如果能實(shí)地測(cè)量植被覆蓋度和調(diào)查土地利用狀況會(huì)使估算結(jié)果的精度驗(yàn)證更高。由于時(shí)間原因本文在利用數(shù)據(jù)方面時(shí),只分析了兩期的MODIS數(shù)據(jù),如果能夠分析2000年至2009年的9年數(shù)據(jù),效果會(huì)更佳。
[1] 蔡博峰,劉春蘭,陳操操,等.內(nèi)蒙古霍林河一號(hào)露天礦生態(tài)環(huán)境的遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)[J].煤炭工程,2009(6):96-98.
[2] 龐春雨.廢棄礦區(qū)建筑可持續(xù)利用研究[J].煤炭技術(shù),2013,32(8):154-155.
[3] 張合兵,郝成元,張小虎.潞安礦區(qū)凈初級(jí)生產(chǎn)力和土地覆被變化及成因[J].水土保持通報(bào),2013,33(1)221-224.
[4] Larsson H.Linear regressions for canopy cover estimation in Acacia woodlands using Landsat-TM,-MSS and SPOT HRV XS data[J].Remote Sensing,1993,14(11):2129 -2136.
[5] Ji L,Peters A J.Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices[J].Remote Sensing of Environment,2003,87(1):85 -98.
[6] 韓云霞,李民贊,李道亮.基于光譜學(xué)與遙感技術(shù)的礦區(qū)廢棄地土壤特性參數(shù)分析[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版,2009(1):48.
[7] 郝成元,楊志茹.基于MODIS數(shù)據(jù)的潞安礦區(qū) NPP時(shí)空格局[J].煤炭學(xué)報(bào),2011,36(11):1840-1844.
[8] CHEN Yanli,LONG Buju,PAN Xuebiao,et al.Differences between MODIS NDVI and AVHRR NDVI in monitoring grasslands change[J].Journal of Remote Sensing,2010,15(4):831 -845.
[9] 陳燕麗,龍步菊,潘學(xué)標(biāo),等.基于 MODIS NDVI和氣候信息的草原植被變化監(jiān)測(cè)[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2010,21(2):229-236.
[10] 沙莎,郭鈮,李耀輝,等.三套NDVI長(zhǎng)時(shí)間序列植被指數(shù)的對(duì)比—以瑪曲為例[J].干旱氣象,2013,31(4):657-665.
[11] 胡硯霞,黃進(jìn)良,王立輝.基于MODIS NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)的丹江口庫(kù)區(qū)物候格局研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2012,33(4):25-33.
[12] Rouse J W,Haas R H,Schell J A,et al.Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS[J].NASA special publication,1974,351:309.