基于祁連山冰川與植被演化的遙感數(shù)值影像分析

王　玲，　黃景春，　李　喆

(河南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，河南 鄭州 450006)

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基于祁連山冰川與植被演化的遙感數(shù)值影像分析

王玲，黃景春，李喆

(河南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，河南 鄭州 450006)

祁連山冰川和植被演化是河西走廊水資源問題的根源.通過對20世紀(jì)80年代和21世紀(jì)前10年的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯，認(rèn)為30年來在全球變化背景下，祁連山的冰川面積明顯減少，呈退縮之勢；植被覆蓋度下降，裸地增加.說明祁連山的生態(tài)已經(jīng)發(fā)生變化，不僅影響著水資源的變化，而且將會對河西走廊的生態(tài)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響.圖2，表1，參12.

祁連山；冰川；植被；遙感

河西走廊是我國重要的商品糧生產(chǎn)基地，其生態(tài)問題不僅關(guān)系著當(dāng)?shù)鼐用竦纳?，而且影響著甘肅省乃至我國的生態(tài)安全和糧食安全，已經(jīng)引起社會各界的高度重視.該問題的根源在于水資源的資源性短缺和無序開采，而其深層次的原因則在于在全球演化背景下祁連山冰川和植被變化影響下的水文循環(huán)發(fā)生的變化，研究證明近數(shù)10年來祁連山的氣候變化明顯受全球變化的影響[1-3].因此，作者運(yùn)用遙感數(shù)字技術(shù)對近30年來祁連山的冰川與植被的演化進(jìn)行分析.

1　遙感數(shù)據(jù)的獲取

選取研究區(qū)內(nèi)20世紀(jì)80年代與2010年代兩個時(shí)期共25景遙感數(shù)據(jù).80年代數(shù)據(jù)為Landsat MSS數(shù)據(jù)，共14景，時(shí)相為1983～1985年.2010年年代的數(shù)據(jù)為Landsat TM、ETM+數(shù)據(jù)，共11景，時(shí)相為2008～2011年.將兩期數(shù)據(jù)分別在ERDAS IMAGINE 9.1中進(jìn)行幾何校正、輻射校正和鑲嵌加工.根據(jù)祁連山所處的空間范圍，對兩個時(shí)期已鑲嵌好的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了邊界剪裁.

2　植被指數(shù)及植被覆蓋度的計(jì)算

2.1植被指數(shù)

遙感圖像上的植被信息，主要是通過綠色植物葉子和植被冠層的光譜特性及其差異、變化而反映的，不同光譜通道所獲得的植被信息與植被的不同要素或某種特征狀態(tài)有各種不同的相關(guān)性，如可見光中綠光波段0.52～0.59 μm對區(qū)分植物類別敏感，紅光波段0.63～0.69 μm對植被蓋度、植物生長狀況敏感等[4].選用多光譜遙感數(shù)據(jù)，經(jīng)分析運(yùn)算加、減、乘、除等線性或非線性組合方式，產(chǎn)生某些對植被長勢、覆蓋度、生物量等有一定指示意義的數(shù)值—即所謂的“植被指數(shù)”.由于植被光譜受到植被本身、土壤背景、環(huán)境條件、大氣狀況、儀器定標(biāo)等內(nèi)外因素的影響，植被指數(shù)往往具有明顯的地域性和時(shí)效性.目前，國內(nèi)外學(xué)者已研究發(fā)展了幾十種不同的植被指數(shù)模型.大致可歸納為以下幾類：比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、調(diào)整土壤亮度的植被指數(shù)(SAVI、TSAVI、MSAVI)、差值植被指數(shù)(DVI)、穗帽變換中的綠度植被指數(shù)(GVI)、垂直植被指數(shù)(PVI)等.在植被遙感中，應(yīng)用最為廣泛的是歸一化植被指數(shù)(NDVI)，它被定義為近紅外波段(NIR)從與可見光波段數(shù)值(R)之差和這兩個波段數(shù)值之和的比值[5]：

(1)

由于NDVI是植被生長狀態(tài)及植被蓋度的最佳指示因子，與植被密度呈線性相關(guān).許多研究表明，NDVI與植被覆蓋度、綠色生物量、葉面積指數(shù)、光合作用強(qiáng)度等植被參數(shù)密切相關(guān).而且，NDVI中的比值處理可以部分消除與太陽高度角、衛(wèi)星觀測角、地形、云陰影和大氣條件相關(guān)的輻照度條件變化大氣程輻射的影響，增強(qiáng)對植被的響應(yīng)能力[6].因此，研究選取NDVI作為植被解譯的一個依據(jù).

對于MSS數(shù)據(jù)，近紅外波段(NIR)為第4波段，可見光波段(R)為第2波段，因此NDVI應(yīng)按數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算：

(2)

而對于2010年左右的TM和ETM+數(shù)據(jù)，近紅外波段(NIR)為第4波段，可見光波段(R)為第3波段，NDVI應(yīng)按數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算：

(3)

利用ERDAS IMAGINE 9.1軟件，按以上方法，分別對兩個時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行NDVI值的計(jì)算，得到不同時(shí)期的NDVI專題圖，為灰度圖像，較亮的部分表明其植被長勢較好，覆蓋度較高.

2.2植被覆蓋度的估算

采用像元二分模型法，利用得到的NDVI值，對植被覆蓋區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行估算，以進(jìn)一步劃分植被覆蓋區(qū)的植被等級.根據(jù)像元二分模型，利用NDVI估算植被覆蓋度的數(shù)學(xué)模型可為：

(4)

式中，fc為植被覆蓋度；NDVIsoil為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，即無植被像元值，這里選擇區(qū)分植被和裸地的閾值；NDVIveg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[7,8].

利用ERDAS IMAGINE 9.1軟件，按以上方法建立模型，分別得出兩個時(shí)期的植被覆蓋區(qū)的植被覆蓋度圖.根據(jù)植被覆蓋度將植被覆蓋象元為以下幾個等級：(1)植被覆蓋度為0～10%，為植被稀疏區(qū)，是植被分布稀疏的荒漠；(2)植被覆蓋度為10～30%，為植被較少區(qū)，一般為稀疏的草地；(3)植被覆蓋度為30%～60%，為植被密度適中區(qū)，一般為灌叢和高山草甸；(4)植被覆蓋度>60%，為植被茂密區(qū)，以森林為主.

在ERDAS IMAGINE 9.1軟件中，對兩個時(shí)期植被覆蓋進(jìn)行分級，賦予不同的顏色，生成植被覆蓋等級圖(見圖1，2)，并分別統(tǒng)計(jì)進(jìn)算出兩個時(shí)期各等級的面積(見表1).

可以看出，植被面積變化非常明顯，植被茂密區(qū)的全區(qū)來看面積減少了3 111 km2，尤其是東部地區(qū)減少1 261 km2，西部面積減少面積異常嚴(yán)重達(dá)1 850 km2；植被中等區(qū)、較少區(qū)也呈明顯的下降趨勢，反之植被稀疏區(qū)則上升明顯.

3　冰川面積計(jì)算

遙感數(shù)據(jù)識別冰川有一下主要方法：目視判別法；多光譜圖像運(yùn)算法；亮度閾值法；雪蓋指數(shù)法(Normalized Difference Snow Index， NDSI)法；輻射傳輸模型法等.目前廣泛適用的有3種：亮度閾值法、基于雪在可見光波段的高反射率和近紅外波段的地反射率組成的雪蓋指數(shù)法及以多光譜圖像運(yùn)算法為基礎(chǔ)的圖像監(jiān)督分類法[9,10].

3.120世紀(jì)80年代冰川解譯

本研究選取亮度閾值法進(jìn)行冰川的提取.分析MSS遙感數(shù)據(jù)可知，第1波段對冰川的反射率很高，且與其它地物的對比度明顯，因此本研究選取第1波段數(shù)據(jù)進(jìn)行冰川的提取.根據(jù)前人的研究和研究區(qū)的試驗(yàn)，亮度閾值為60.亮度大于60的為冰川覆蓋區(qū)，而小于60的為非冰川區(qū).經(jīng)過密度分割，提取冰川，得到冰川分布圖(見圖1)，并統(tǒng)計(jì)冰川分布面積見表1.解譯得出得出20世紀(jì)80年代冰川面積為3.376 3×103km2.

3.2TM和ETM+遙感數(shù)據(jù)(2010年代)冰川的解譯

雪蓋指數(shù)是植被指數(shù)的應(yīng)用推廣，是基于雪在某一波段的強(qiáng)反射與另一波段的強(qiáng)吸收特性，計(jì)算數(shù)學(xué)模型如下：

圖1　祁連山植被、冰川遙感數(shù)字解譯圖(20世紀(jì)80年代)Fig.1　The remote sensing digital interpretable map of vegetation and glacier in Qi Lian Mountain (The 80 decades of 20 century )

類型20世紀(jì)80年代東部西部全區(qū)面積/km2比例/%面積/km2比例/%面積/km2比例/%2010年代東部西部全區(qū)面積/km2比例/%面積/km2比例/%面積/km2比例/%植被茂密區(qū)2501739．6623972．932741418．942375637．665470．672430316．79植被中等區(qū)1517324．0558467．162101914．521610125．5338214．681992213．76植被較少區(qū)1352121．442124626．023476724．02916714．5356906．971485710．27植被稀疏區(qū)35935．701490418．251849712．78971815．412829934．653801726．27裸地43196．853534143．283966027．431454．994117250．424431730．62冰川14492．3019272．3633762．3411851．8821322．6133172．29合計(jì)63072100．0081661100．00144733100．0063072100．0081661100．00144733100．00

(5)

式中，n為強(qiáng)反射的光譜波段號；m為強(qiáng)吸收的光譜波段號.

對于TM和ETM+影像一般選用2波段和5波段[11,12].對于TM和ETM+資料，因?yàn)榈?波段數(shù)據(jù)具有區(qū)別積雪與云的功能.在這個波段，由于云仍保持較高的反射率，而積雪的反射率則驟降，因此，可通過一個閾值就能從第5波段圖象上區(qū)分積雪與云.但是由于積雪主要分布在山區(qū)，而積雪覆蓋較多的季節(jié)，也是太陽高度角相對較低的季節(jié)，當(dāng)從TM圖象上提取雪蓋信息時(shí)，地形的陰影將對其準(zhǔn)確性產(chǎn)生嚴(yán)重影響.為此，可利用其第2波段和第5波段的光譜特性，采用比值法可消除其陰影的影響.而雪蓋指數(shù)正是解決了這個問題，因此對于TM和ETM+遙感數(shù)據(jù)，本研究選擇雪蓋指數(shù)法來提取冰川.

利用ERDAS IMAGINE 9.1軟件，按以上方法，計(jì)算NDSI，得到雪蓋指數(shù)NDSI專題圖，選定閾值，提取冰川.從NDSI圖象上提取雪蓋面積，其閾值是根據(jù)美國蒙大拿州經(jīng)驗(yàn)確定，經(jīng)研究結(jié)果表明：當(dāng)閾值選在0.10～0.50之間時(shí)，雪蓋面積的變化在10%以內(nèi).通過對天山地區(qū)的研究結(jié)果表明，當(dāng)閾值選取從0.10到0.50時(shí)，所得雪蓋面積百分比從59.48%～47.89%之間變化，相差不到12%，由此可見，即使閾值的選取范圍比較寬，面積誤差也不大.本研究閾值為0.12.經(jīng)過密度分割，可提取冰川，得到冰川分布圖(見圖2)，并統(tǒng)計(jì)冰川分布面積見表1.解譯得出2010年代，冰川面積為3.316×103km2.

圖2　祁連山植被、冰川遙感數(shù)字解譯圖(2010年代)Fig.2　The remote sensing digital interpretable map of vegetation and glacier in Qi Lian Mountain (The 2010 decades )

4　結(jié)果分析

按東經(jīng)99°線將祁連山地區(qū)分為東部和西部兩個部分，將解譯結(jié)果分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示：

4.1冰川面積的變化

根據(jù)遙感數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，祁連山區(qū)(包括青海的部分)20世紀(jì)80年代的冰川面積為3.376×103km2，2010年代冰川面積為3.316×103km2，整體呈現(xiàn)出減少趨勢.具體到各流域而言，石羊河流域的冰川變化幅度是最大的，莊浪河上游的冰川在20世紀(jì)80年代還清晰可見，到2010年時(shí)已化為近乎荒漠的稀疏草地；黑河流域的變化也非常明顯，冰川資源豐富的祁連縣和黑河上游地區(qū)的冰川都發(fā)生明顯的退縮，部分地方業(yè)已成為植被稀疏的半荒漠地帶；而疏勒河流域并不像一些學(xué)者所言，冰川處于穩(wěn)定狀態(tài)，甚至部分地區(qū)還有發(fā)展的趨勢，從圖中可以看出，其變化幅度較東部和中部而言略小，但仍處于退縮之中，尤其在淺山區(qū)其退縮幅度非常明顯，一些零星的冰川在20世紀(jì)80年代還清晰可辨，到2010年時(shí)則無跡可尋，甚至變?yōu)槁愕?

4.2植被的變化

從20世紀(jì)80年代到2010年代的30年來，祁連山區(qū)的植被發(fā)生了明顯變化，無論是森林還是灌叢和草甸的面積都有所減少.森林主要分布在祁連山東部地區(qū)，以石羊河流域?yàn)橹鳎娣e明顯減少.而石羊河流域又是生態(tài)問題最突出、出山徑流變化最大、水資源供需矛盾最突出的地區(qū)，這可以說明隨著植被覆蓋度的變化，流域單位面積的產(chǎn)流量也在發(fā)生變化，植被的水分含蓄能力也在發(fā)生變化.從圖中可以看出，該流域天祝藏族自治縣到古浪縣之間植被退化比較嚴(yán)重，與當(dāng)?shù)氐谋ㄍ嘶腿祟惢顒佑嘘P(guān).疏勒河(包括黨河)流域的植被在高海拔是以灌叢、草甸為主，到出山口附近時(shí)則以草地為主，30年的變化使得灌叢、草甸的覆蓋度下降，而稀疏的草地面積則翻了一番，說明植被的變化總體向退化的趨勢發(fā)展，人為的破壞(比如放牧、修建水電站等)則加劇了這種趨勢，說明隨著植被的退化，流域產(chǎn)流量開始下降、植被的水分涵蓄能力也開始下降.黑河位于祁連山中部，植被的垂直分帶規(guī)律明顯，冰川下是草甸和森林，往下是灌叢、草甸，接近出山口時(shí)以草地為主，其變化也呈下降趨勢，徑流和植被的涵養(yǎng)能力變化與其它流域基本一致.但從圖中可以看出，流域內(nèi)從民樂到肅南一線植被的退化明顯，尤其是肅南縣地區(qū)植被已經(jīng)從稀疏的草地基本退化成裸地，其原因必然與水資源的變化和生態(tài)的退化有關(guān).

5　結(jié)　論

(1)近30年來在全球演化背景下，20世紀(jì)80年代的冰川面積為3.376×103km2，2010年代為3.316×103km2，明顯呈退化趨勢，尤其是祁連山東部退化速度較快；

(2)植被茂密區(qū)30年來面積減少了3 111 km2，尤其是東部地區(qū)減少1 261 km2，西部面積減少面積異常嚴(yán)重達(dá)1 850 km2，反之植被稀疏區(qū)上升，這說明隨著冰川的退縮，祁連山的植被生態(tài)也在發(fā)生變化；

(3)冰川的退縮影響著植被的變化，而冰川與植被的變化則直接影響水資源的變化.

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Biography：WANG ling，female, born in 1973, engineer, research in hydrogeology and ecological geology.

Remote Sensing Image Analysis based on Glacier and Vegetation Change of Qilian Mountains

WANG Ling,HUANG Jing-chun,LI Zhe

(Geo-Environmental Monitoring Institute of Henan Province，Zhengzhou450006,China)

It is the problem of Gansu Corridor water resource that the glacier and vegetation change in Qilian Mountains.With interpreting remote sensing data on 1980s and 2010s， it was shown that the glacier area decreased obviously with bare land increased，and vegetation coverage degree declined with global change during the past 30 years.It demonstrated that the ecology had been changed in Qilian Mountains which was not only affecting the change of water resources，but carrying out a profound impact on the ecology in Gansu Corridor.2figs.,1tab.,12refs.

Qilian Mountains，Glacier，Vegetation，Remote Sensing

2016-08-19

國家自然科學(xué)基金資助(編號：41572344)

王玲(1973-)，女，河南周口人，工程師，研究方向：生態(tài)地質(zhì)與水文地質(zhì).

2095-7300(2016)03-001-06

TP751

A