農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響

朱大明，秦國(guó)玲，吳亞玲，陳相澤，唐 鈴，彭秋志

(昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093)

農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響

朱大明，秦國(guó)玲*，吳亞玲，陳相澤，唐 鈴，彭秋志

(昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093)

通過(guò)簡(jiǎn)單配對(duì)比較和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，探尋農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響特征。結(jié)果顯示：從變化數(shù)量構(gòu)成角度看，在農(nóng)用地整理前后僅年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差、年內(nèi)最小值和年內(nèi)極差的變化相對(duì)突出；從平均變化率角度看，所有參數(shù)的變化均相對(duì)突出；從整體變化顯著性角度看，僅年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差的變化達(dá)到顯著水平?？傮w來(lái)看，農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響主要表現(xiàn)為促使NDVI年內(nèi)平均變異程度趨于縮小。

土地整治； 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)； 云南省

農(nóng)田是人類(lèi)食物最主要的來(lái)源地，在人地系統(tǒng)中占據(jù)著極其重要的位置，也是農(nóng)用地整理活動(dòng)首要的作用對(duì)象。農(nóng)用地整理活動(dòng)對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的影響，理論上可以在項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋狀況變化中得到一定程度的反映[1-2]；因而，通過(guò)研究農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋狀況變化的影響，可為評(píng)估和改進(jìn)農(nóng)用地整理活動(dòng)提供一定助益。一些研究認(rèn)為，農(nóng)用地整理會(huì)導(dǎo)致非植被用地增加，天然植被減少，以及植被類(lèi)型單一化，從而可能導(dǎo)致項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋程度降低[3-7]；也有研究認(rèn)為，農(nóng)用地整理通過(guò)增加有效灌溉面積、改善農(nóng)作物生長(zhǎng)條件、增加防護(hù)林密度等，有利于提高項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋度[8-9]。但這些研究結(jié)論大多是基于個(gè)案研究得出的，缺乏普遍代表性，有些甚至只是預(yù)測(cè)性的，難以驗(yàn)證其真實(shí)性。欲獲得具有一定區(qū)域代表性的研究結(jié)論，應(yīng)當(dāng)對(duì)一定區(qū)域范圍內(nèi)相當(dāng)數(shù)量的案例開(kāi)展長(zhǎng)期觀測(cè)和分析。誠(chéng)然，如果運(yùn)用傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查觀測(cè)的方式開(kāi)展此類(lèi)研究，其成本投入將是相當(dāng)巨大的。所幸，隨著遙感和地理信息技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)用以較低成本獲取的相關(guān)遙感數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確客觀地研究此類(lèi)問(wèn)題已經(jīng)成為可能。

植被指數(shù)是公認(rèn)的具有明確生態(tài)學(xué)含義的遙感參數(shù)之一。植被指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中蘊(yùn)涵著極為豐富的信息，此類(lèi)信息已然成為解決或輔助解決相關(guān)領(lǐng)域眾多科學(xué)問(wèn)題的鑰匙和線(xiàn)索。在眾多植被指數(shù)當(dāng)中，目前應(yīng)用最廣泛的是歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)[10]。NDVI常被用來(lái)檢測(cè)植被的覆蓋程度、季相變化、健康狀況等信息，該指數(shù)已經(jīng)在土地覆被分類(lèi)[11]、作物估產(chǎn)[12]、植被覆蓋變化[13-14]、氧氣產(chǎn)量估算[15]、物候監(jiān)測(cè)[16]以及干旱監(jiān)測(cè)[17]等眾多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。這也催生了大量專(zhuān)門(mén)針對(duì)NDVI本身的研究，例如不同數(shù)據(jù)源NDVI質(zhì)量對(duì)比研究[18]、NDVI數(shù)據(jù)去云降噪方法研究[19]、多源NDVI數(shù)據(jù)時(shí)空融合研究[20]、NDVI時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)力研究[21]等。然而，關(guān)于農(nóng)用地整理對(duì)NDVI變化影響的研究目前仍較為鮮見(jiàn)。其主要原因是，目前所能獲得的絕大多數(shù)遙感NDVI數(shù)據(jù)，在面對(duì)該問(wèn)題時(shí)難以兼顧時(shí)間分辨率與空間分辨率的雙重嚴(yán)格要求：較高空間分辨率的NDVI數(shù)據(jù)，往往存在時(shí)間序列連續(xù)性差的弱點(diǎn)，因而無(wú)法進(jìn)行可靠的年際間對(duì)比；較低空間分辨率的NDVI數(shù)據(jù)，易出現(xiàn)大量跨越項(xiàng)目區(qū)邊界的混合像元，制約了研究結(jié)果的精度。但這并不代表此研究途徑完全行不通，只要嚴(yán)格控制試驗(yàn)條件，在保證時(shí)間序列連續(xù)性，以及獲取足夠多非跨界像元樣本的前提下，利用中等分辨率NDVI數(shù)據(jù)開(kāi)展此類(lèi)研究，其研究結(jié)果的可信程度仍然是可以得到保證的。

本研究廣泛搜集并嚴(yán)格挑選了云南省近10 a來(lái)45個(gè)農(nóng)用地整理項(xiàng)目區(qū)，獲取了目前在時(shí)空分辨率方面綜合表現(xiàn)相對(duì)更優(yōu)秀的近14 a來(lái)全系列MOD13Q1數(shù)據(jù)，以項(xiàng)目區(qū)為基本單元構(gòu)建了5項(xiàng)NDVI統(tǒng)計(jì)參數(shù)，設(shè)置了3個(gè)分組配對(duì)比較情形，采用簡(jiǎn)單配對(duì)比較、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響特征。該研究不僅能為評(píng)估和改進(jìn)農(nóng)用地整理活動(dòng)提供科學(xué)依據(jù)，而且能為決策部門(mén)制定和完善相關(guān)政策措施提供輔助參考。

1 材料與方法

1.1 NDVI數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

本研究所采用的NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于MOD13Q1數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，下載自http://reverb.echo.nasa. gov/reverb/，數(shù)據(jù)集版本號(hào)為005，分片標(biāo)示為h26v06和h27v06，原始數(shù)據(jù)投影為Sinusoidal投影，標(biāo)稱(chēng)空間分辨率為250 m(實(shí)為約232 m)，時(shí)間分辨率為16 d，每年有23期，時(shí)間序列為2002年初至2015年底，共計(jì)322期。每期數(shù)據(jù)被封裝為一個(gè)HDF格式文件，內(nèi)含12層數(shù)據(jù)子集，層號(hào)從0起編，其中NDVI數(shù)據(jù)位于第0層。利用該數(shù)據(jù)產(chǎn)品第11層中的云標(biāo)記信息對(duì)NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行云去除處理，去云操作采取時(shí)間序列上的相鄰無(wú)云像元NDVI均值替換法，效果類(lèi)似于相鄰無(wú)云像元NDVI線(xiàn)性插值法[22]。為盡量保證后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析所輸入NDVI數(shù)據(jù)的原真性，該研究將直接在原始NDVI數(shù)據(jù)的投影體系和空間分辨率下進(jìn)行相關(guān)空間分析，不對(duì)原始NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換和重采樣。

1.2 項(xiàng)目區(qū)搜集及數(shù)據(jù)分析范圍界定

在云南省范圍內(nèi)搜集到74個(gè)已經(jīng)完成驗(yàn)收的農(nóng)用地整理項(xiàng)目的設(shè)計(jì)報(bào)告、規(guī)劃圖件以及成果驗(yàn)收信息等基礎(chǔ)資料。這些項(xiàng)目的整理年份分布在2006—2014年，項(xiàng)目區(qū)平均面積約為700 hm2。

由于上述資料為隨機(jī)搜集且來(lái)源不同，在進(jìn)行后續(xù)分析前須進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和空間配準(zhǔn)，以保證2種數(shù)據(jù)盡可能準(zhǔn)確疊合。另外，為保證只有完全位于項(xiàng)目區(qū)內(nèi)的NDVI像元才能參與統(tǒng)計(jì)分析，利用ArcToolbox 中的Create Fishnet工具，根據(jù)NDVI柵格，生成矢量格網(wǎng)，使得矢量格網(wǎng)圖層中的每一個(gè)網(wǎng)格均與NDVI像元完全疊合，以備后續(xù)數(shù)據(jù)分析范圍界定之用。本研究將這種與柵格像元一一對(duì)應(yīng)且完全疊合的矢量網(wǎng)格稱(chēng)為像元網(wǎng)格。

數(shù)據(jù)分析范圍界定：從年份分布角度，將整理年份在2012年及其以后的項(xiàng)目區(qū)排除，以保證后續(xù)配對(duì)比較能夠獲得年份跨度更長(zhǎng)并且跨度一致的樣本；從像元完整性角度，將所有跨越項(xiàng)目區(qū)邊界的像元網(wǎng)格排除，僅保留完整落入項(xiàng)目區(qū)的像元網(wǎng)格，以保證后續(xù)分析的代表性和可靠性。另外，將完整像元網(wǎng)格數(shù)不足10個(gè)的項(xiàng)目區(qū)排除，以保證即使最小的項(xiàng)目區(qū)也能提取相對(duì)穩(wěn)定且有代表性的分析參數(shù)。

最終挑選出共計(jì)45個(gè)滿(mǎn)足要求的項(xiàng)目區(qū)，用于后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析。各項(xiàng)目區(qū)的整理年份數(shù)量分布為：2006年16個(gè)，2007年2個(gè)，2008年3個(gè)，2009年2個(gè)，2010年5個(gè)，2011年17個(gè)(圖1)。各項(xiàng)目區(qū)覆蓋的完整像元數(shù)最少的有14個(gè)，最多的有347個(gè)，平均為84個(gè)。

圖1 不同整理時(shí)間項(xiàng)目的空間分布

1.3 分析參數(shù)構(gòu)建

基于去云后的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以每個(gè)參與分析的項(xiàng)目區(qū)(僅包括完全落入項(xiàng)目區(qū)的像元網(wǎng)格)為基本分析單元，構(gòu)建了年內(nèi)均值、年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差、年內(nèi)最大值、年內(nèi)最小值及年內(nèi)極差共5個(gè)分析參數(shù)。具體如下：年內(nèi)均值，指每個(gè)項(xiàng)目區(qū)每期NDVI均值的年內(nèi)平均值；年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差，指每個(gè)項(xiàng)目區(qū)每期NDVI均值的年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差；年內(nèi)最大值，指每個(gè)項(xiàng)目區(qū)每期NDVI均值的年內(nèi)最大值；年內(nèi)最小值，指每個(gè)項(xiàng)目區(qū)每期NDVI均值的年內(nèi)最小值；年內(nèi)極差，即年內(nèi)最大值與年內(nèi)最小值之差。

1.4 數(shù)據(jù)分析方法

針對(duì)每一項(xiàng)分析參數(shù)，均分別設(shè)置3個(gè)配對(duì)比較情形，即整理之前的配對(duì)比較、整理前后的配對(duì)比較和整理之后的配對(duì)比較。設(shè)整理年份為第0年，整理之前的配對(duì)比較，是指將每個(gè)項(xiàng)目區(qū)各項(xiàng)分析參數(shù)在第-2年和第-1年的平均值(即2a取平均)，與其在第-4年和第-3年的平均值構(gòu)成1組配對(duì)(圖2)，從而形成45組配對(duì)，據(jù)此進(jìn)行依時(shí)間發(fā)展方向的前后比較。同理，整理前后的配對(duì)比較開(kāi)展于第1、第2年與第-2、第-1年之間；而整理之后的配對(duì)比較則開(kāi)展于第3、第4年與第1、第2年之間。每個(gè)配對(duì)比較均分別從變化數(shù)量構(gòu)成、平均變化率和整體變化顯著性這3個(gè)角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以求達(dá)到分析結(jié)果相互佐證之目的。其中，變化數(shù)量構(gòu)成和平均變化率分析采用簡(jiǎn)單的配對(duì)比較，整體變化顯著性分析則借助配對(duì)樣本T檢驗(yàn)方法加以實(shí)現(xiàn)。

圖2 配對(duì)的比較情形

以上數(shù)據(jù)預(yù)處理及相關(guān)空間分析均在ArcGIS 10.2環(huán)境中完成；配對(duì)樣本T檢驗(yàn)采用SPSS 17.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，置信區(qū)間為95%。

2 結(jié)果與分析

以整理前2 a(第-1年和第-2年)的各項(xiàng)參數(shù)分別取平均，45個(gè)項(xiàng)目區(qū)平均的NDVI年內(nèi)均值為0.519，年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差為0.133，年內(nèi)最大值為

0.772，年內(nèi)最小值為0.314，年內(nèi)極差為0.459；以整理后2 a(第1年和第2年)的各項(xiàng)參數(shù)分別取平均，45個(gè)項(xiàng)目區(qū)平均的NDVI年內(nèi)均值為0.514，年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差為0.127，年內(nèi)最大值為0.762，年內(nèi)最小值為0.320，年內(nèi)極差為0.441?？梢钥闯觯砗? a與整理前2 a比較，除年內(nèi)最小值呈上升趨勢(shì)外，其余參數(shù)均呈下降趨勢(shì)。

以上僅是整理前后的初步比較，為確定與整理之前以及整理之后相比，整理前后的項(xiàng)目區(qū)NDVI變化是否更為突出或更為顯著，以下將分別從變化數(shù)量構(gòu)成、平均變化率和整體變化顯著性角度進(jìn)行更為詳盡的分析比較。

2.1 變化數(shù)量構(gòu)成比較

在3種比較情形中，除年內(nèi)最小值表現(xiàn)出不一致的變化數(shù)量構(gòu)成特征外，其余參數(shù)均表現(xiàn)出以下降性變化的項(xiàng)目區(qū)數(shù)量占優(yōu)勢(shì)的共同特征(表1)。這表明項(xiàng)目區(qū)除年內(nèi)最小值以外的各項(xiàng)NDVI參數(shù)本身已處于下降性變化的大趨勢(shì)之中，農(nóng)用地整理并不能使該趨勢(shì)發(fā)生根本性扭轉(zhuǎn)，僅僅只是可能在其中發(fā)揮了一定的增強(qiáng)或削弱作用。當(dāng)然，僅考慮變化數(shù)量對(duì)比優(yōu)勢(shì)的話(huà)，整理前后的年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差和年內(nèi)極差的下降性變化，以及年內(nèi)最小值的上升性變化，還是相對(duì)更突出的。尤其整理前后比較中，年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差下降性變化的項(xiàng)目區(qū)的數(shù)量達(dá)29個(gè)，居所有比較中的首位。

表1 各項(xiàng)參數(shù)在3種比較情形下的變化數(shù)量構(gòu)成

2.2 平均變化率比較

在3種比較情形中，除年內(nèi)最小值表現(xiàn)出一致的正向平均變化外，其余參數(shù)均表現(xiàn)出一致的負(fù)向平均變化。并且，所有參數(shù)的平均變化程度均表現(xiàn)為：整理前后相對(duì)最大，整理之前次之，整理之后相對(duì)最小(圖3)。這表明農(nóng)用地整理有可能加強(qiáng)了各參數(shù)原本存在的變化趨勢(shì)，并使得各參數(shù)的后續(xù)變化明顯削弱。尤其突出的是，年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差在整理前后的平均變化率為-4.95%，居所有比較中的首位。

圖3 各項(xiàng)參數(shù)在3種比較情形下的平均變化率

2.3 整體變化顯著性比較

在3種比較情形中，僅有整理前后的年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差變化達(dá)到P<0.05的顯著性級(jí)別(表2)。這從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度說(shuō)明，農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差的變化確實(shí)有影響。而關(guān)于農(nóng)用地整理對(duì)其他NDVI參數(shù)變化的影響特征，只能認(rèn)為可能存在，但不能肯定確實(shí)存在。

表2 各項(xiàng)參數(shù)在3種比較情形下的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

3 小結(jié)與討論

本研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響主要表現(xiàn)為促使項(xiàng)目區(qū)NDVI年內(nèi)平均變異程度趨于減小，即縮小植被覆蓋波動(dòng)幅度。艾東等[5]、丁向華等[6]研究發(fā)現(xiàn)，由于植物類(lèi)型單一化、耕地墾殖率增加等原因，農(nóng)用地整理后項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋率總體呈下降趨勢(shì)，本研究從NDVI年內(nèi)均值變化的角度也印證了此現(xiàn)象。但本研究還發(fā)現(xiàn)，農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差變化的影響比對(duì)年內(nèi)均值變化的影響更突出。目前，相關(guān)領(lǐng)域研究對(duì)此關(guān)注較少，得出類(lèi)似發(fā)現(xiàn)的文獻(xiàn)尚未見(jiàn)報(bào)道。農(nóng)用地整理活動(dòng)本身是一個(gè)打破項(xiàng)目區(qū)原有生態(tài)系統(tǒng)平衡，建立新的生態(tài)系統(tǒng)平衡的過(guò)程，盡管該活動(dòng)可能使項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋率變低，但更重要的是它能增強(qiáng)項(xiàng)目區(qū)植被覆蓋的穩(wěn)定性，這一發(fā)現(xiàn)將促使人們從新的角度認(rèn)識(shí)土地整理的積極意義。

經(jīng)過(guò)對(duì)各項(xiàng)目區(qū)基礎(chǔ)資料的綜合分析，農(nóng)用地整理導(dǎo)致項(xiàng)目區(qū)NDVI年內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差下降的原因可能包括：1)整理后大棚化種植模式增加。在大棚覆蓋區(qū)域，衛(wèi)星傳感器所獲取的地面反射信號(hào)主要來(lái)源于大棚，并非大棚內(nèi)農(nóng)作物，而大棚的NDVI年內(nèi)變化很小。2)整理后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的改善。農(nóng)用地整理通過(guò)改善土壤結(jié)構(gòu)、增加有效灌溉面積、控制水土流失等，促進(jìn)復(fù)種指數(shù)提升，進(jìn)而使得農(nóng)作物種植及生長(zhǎng)更具連續(xù)性和穩(wěn)定性。

需要指出的是，本研究?jī)H將視野局限于“云南省”“NDVI”“項(xiàng)目區(qū)內(nèi)”“2 a取平均”這些限定條件下，尚有一些值得拓展的問(wèn)題有待進(jìn)一步探索和求證。例如：1)相對(duì)許多干旱、半干旱以及緯度較高的區(qū)域而言，云南省NDVI普遍較高，而NDVI參數(shù)本身存在高值區(qū)飽和效應(yīng)[23]，所以在本研究中用其表示出的植被覆蓋變化程度可能會(huì)小于真實(shí)的植被覆蓋變化程度；2)農(nóng)用地整理項(xiàng)目所能發(fā)揮的影響未必僅限于項(xiàng)目區(qū)內(nèi)，例如項(xiàng)目區(qū)耕地增加反而可能有利于實(shí)施項(xiàng)目區(qū)外生態(tài)退耕[5]，所以?xún)H根據(jù)項(xiàng)目區(qū)內(nèi)NDVI變化來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)用地整理活動(dòng)未免有失偏頗；3)農(nóng)用地整理的影響有可能是長(zhǎng)期的[24]，僅采取2 a取平均的方式，雖比只用1 a的數(shù)值更有說(shuō)服力，但畢竟不能表現(xiàn)更長(zhǎng)期的影響特征。

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(責(zé)任編輯：高 峻)

2017-02-15

云南省自然科學(xué)基金(KKSY201421036)

朱大明(1970—)，男，貴州長(zhǎng)順人，副教授，博士，研究方向?yàn)橥恋匾?guī)劃、土地整治，E-mail: 634617255@qq.com。

秦國(guó)玲(1992—)，女，重慶銅梁人，碩士研究生，研究方向?yàn)橥恋亻_(kāi)發(fā)整理及規(guī)劃，E-mail:qinl92@163.com。

10.16178/j.issn.0528-9017.20170435

S282；F205

A

0528-9017(2017)04-0660-04

文獻(xiàn)著錄格式：朱大明，秦國(guó)玲，吳亞玲，等. 農(nóng)用地整理對(duì)項(xiàng)目區(qū)NDVI變化的影響[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，58(4)：660-663，666.