基于時序NDVI的三峽庫區(qū)植被覆蓋時空變化特征分析

陳 亮， 陳世儉， 蔡曉斌， 劉 惠

(1.中國科學院 測量與地球物理研究所， 武漢 430077； 2.中國科學院大學， 北京 100049；3.環(huán)境與災害監(jiān)測評估湖北省重點實驗室， 武漢 430077)

基于時序NDVI的三峽庫區(qū)植被覆蓋時空變化特征分析

陳 亮1，2， 陳世儉1，3*， 蔡曉斌1，3， 劉 惠1，2

(1.中國科學院 測量與地球物理研究所， 武漢 430077； 2.中國科學院大學， 北京 100049；3.環(huán)境與災害監(jiān)測評估湖北省重點實驗室， 武漢 430077)

基于250 m 分辨率的MODIS-NDVI數據，從時間變化和空間變化兩方面分析2000年～2015年三峽庫區(qū)植被變化特征，運用一元線性回歸趨勢分析方法和F檢驗方法對三峽庫區(qū)NDVI的變化趨勢進行了定量研究.結果表明：16 a 來三峽庫區(qū)NDVI總體上趨于波動增長，年均增長率為0.17%，但在時間和空間上有不同的變化特點.從季節(jié)差異上看，春季NDVI增長最快，其次是秋季和冬季，夏季NDVI變化趨勢較平緩.從NDVI的空間變化格局上看，NDVI呈顯著增加趨勢的面積占整個庫區(qū)面積的14.47%，輕微增加占55.77%，增加區(qū)主要分布在庫區(qū)的北部、東北部、東部及東南部.庫區(qū)20個縣(區(qū))NDVI 呈顯著增加的面積均大于顯著減少面積，其中巫溪、興山、宜昌、巴東4縣的增減面積均在800 km2以上，植被覆蓋提升明顯；忠縣、重慶市區(qū)、渝北、長壽4縣(區(qū))的增減面積差均低于30 km2，植被覆蓋增加相對較慢.庫區(qū)各類型植被的NDVI均呈上升態(tài)勢，其中草地NDVI增長最快，闊葉林NDVI顯著增加面積占其總面積的比例最高，灌叢NDVI顯著增加面積在所有植被類型中最大，退耕還林還草和農業(yè)生產模式轉型也促使農作物NDVI緩慢增長.

時序NDVI； 植被覆蓋； 監(jiān)測； 三峽庫區(qū)

地表植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，主要由喬木、灌叢、草地以及農作物等組成[1-2]，它是連接土壤、大氣和水分等要素的自然紐帶，在生態(tài)系統(tǒng)間能量的相互流動、水文循環(huán)和生物地球化學循環(huán)中扮演重要角色，也是全球變化的“指示器”[3-5].遙感技術能夠同步獲取大區(qū)域范圍內的數據信息并具有受主觀影響因素較小，精度較高等優(yōu)點，是當今大中尺度地面植被監(jiān)測的主要手段.植被指數是指由遙感傳感器獲取的對植被有一定指示意義的各種數值，可以間接地反映地表植被的長勢、覆蓋度和生物量等[6-7].常用的植被指數主要包括歸一化植被指數(Normalized Different Vegetation Index，NDVI)、綠度植被指數(Green Vegetation Index，GVI)、增強型植被指數(Enhanced Vegetation Index，EVI)等.其中NDVI是遙感影像的近紅外波段與可見光波段數值之差與這個兩個波段數值之和的比值參數，是植被長勢狀況和空間分布變化的最佳指示因子并與植被覆蓋度呈線性相關[8-10]，已被廣泛應用到植被覆蓋變化監(jiān)測、農業(yè)估產、土地覆被類型提取、生物量定量估算及變化趨勢分析等相關研究中[11-15].

三峽庫區(qū)是生態(tài)環(huán)境脆弱敏感區(qū)，也是長江中下游的生態(tài)安全屏障[16].同時該區(qū)域位于我國東西南北植物區(qū)系的過渡地帶，植物種類繁多，并且在植被指數及植被覆蓋度的時空變化方面具有典型的地域差異性特征.針對三峽庫區(qū)區(qū)域特點，本文基于250 m分辨率的MODIS-NDVI數據，分析了三峽庫區(qū)2000年～2015年NDVI的分布、時空變化特征以及庫區(qū)水土保持生態(tài)恢復變化情況，擬為該區(qū)植被覆蓋監(jiān)測、水土保持生態(tài)建設和生態(tài)環(huán)境保護提供參考.

1研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)西起重慶江津、東至湖北宜昌(105°50'～111°40' E，28° 31'～31° 44'N)，是指受長江三峽工程淹沒的地區(qū)，并有移民任務的20個行政區(qū)(圖 1) ，總面積約 5. 8萬 km2.庫區(qū)位于四川盆地以東，江漢平原以西，大巴山脈以南，鄂西武陵山脈以北的山區(qū)地帶，地形以山地、丘陵為主，滑坡、泥石流、塌方等地質災害頻發(fā).氣候類型屬中亞熱帶濕潤季風氣候，年平均氣溫17 ～19 ℃，年降水量 1 000 ～ 1 200 mm.主要植被類型有常綠闊葉林、落葉闊葉混交林、落葉闊葉與常綠針葉混交林、針葉林、農作物、灌叢和草地等.

圖1 三峽庫區(qū)行政區(qū)劃Fig.1 Administrative map of the Three Gorges Reservoir Area

2數據與方法

2.1數據來源及處理

本文所使用的遙感影像數據來源于NASA提供的MODIS植被指數產品MOD13Q1，時間分辨率為16 d，空間分辨率為250×250 m，時間范圍為2000年2月至2015年12月.由于最大NDVI可以進一步消除殘云及大氣等因素的影響并且可反映植被生長的最好狀況，本文將MODIS-NDVI數據集采用最大值合成法(MVC)分別得到每個年份的月NDVI數據和年NDVI數據，用于庫區(qū)NDVI的分布和變化趨勢研究.植被類型數據來源于 “中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數據中心”(http://westgis.ac.cn)提供的矢量化的1∶100萬中國植被圖，在ArcGIS 10.2軟件中將其統(tǒng)一為與MODIS-NDVI 數據相同的坐標系和投影，并根據三峽庫區(qū)的實際情況將其合并為草地、灌叢、闊葉林、農作物、針葉林和水體6種植被類型(圖2).由于本研究主要分析植被的年際變化，因此在分析不同植被類型NDVI年際變化時未對水體的NDVI進行分析.其他輔助數據主要包括NASA提供的30 m 分辨率的GDEM V2版本的DEM數據.

圖2 三峽庫區(qū)植被類型Fig.2 Vegetation classes of Three Gorges Reservoir Area

2.2研究方法

運用一元線性回歸趨勢分析方法可以模擬三峽庫區(qū)2000年～2015年每個像元年最大NDVI的變化趨勢，從而監(jiān)測植被覆蓋的變化情況.對時間自變量和NDVI因變量數據，采用最小二乘法，計算每個像元的NDVI與時間的回歸斜率，斜率為負表示該像元年最大NDVI在過去16 a呈下降趨勢，反之則表示NDVI呈上升趨勢.其計算公式為：

(1)

(2)

3研究結果與分析

3.1NDVI年內變化特征

圖3為三峽庫區(qū)2000年～2015年植被月均NDVI圖，可以看出三峽庫區(qū)NDVI年內變化表現為單峰的鐘型曲線.植被在夏季長勢最好，NDVI在7月份達到峰值(0.799 5)，該階段NDVI普遍較高，差距不大；春季和秋季分別處于植被生長中和枯萎中2個階段；冬季植被長勢最差，NDVI最小值出現在1月(0.455 8).庫區(qū)NDVI年內變化規(guī)律與該區(qū)氣溫和降雨的年內變化特點一致，反映了植被生長隨氣溫和降水變化的生繁衰枯物候節(jié)律.

為了進一步了解三峽庫區(qū)月NDVI在研究期內的變化情況，本文將整個研究期分為前期(2000年～2007年)和后期(2008年～2015年)2個時間段，分別統(tǒng)計其月均NDVI值并進行對比(圖4).從圖4可以看出，后期各月份的NDVI值均大于或接近前期，其中2月份和6月份的NDVI基本一致，4～9月份和9～12月份的NDVI上升尤為顯著.這表明，從月際尺度上看，研究期內三峽庫區(qū)各月的NDVI值也都呈上升趨勢或保持穩(wěn)定，其中春季和秋季植被覆蓋提升比較明顯.

圖3 2000年～2015年三峽庫區(qū)各月平均NDVIFig.3 Averaged monthly NDVI in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

圖4 2000年～2007年、2008年～2015年三峽庫區(qū)各月平均NDVIFig.4 Averaged monthly NDVI in Three Gorges Reservoir Area in 2000～2007, 2008～2015

3.2NDVI多年季節(jié)變化

國內外學者在植被覆蓋變化研究時主要關注植被的年際變化和月變化從而忽視了植被季節(jié)變化的差異性[17].鑒于前人研究的不足，本文對庫區(qū)不同季節(jié)NDVI平均值與時間序列進行一元回歸分析，得到三峽庫區(qū)不同季節(jié)NDVI變化趨勢(圖5).可以看出，16 a來三峽庫區(qū)春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈波動上升趨勢，但不同季節(jié)NDVI上升速率有所差異.其中春季NDVI增長速度最快，年均增長率達0.44%，并于2013年達到最大值，說明全球氣候變暖背景下三峽庫區(qū)的植被春季物候也有所提前；秋季和冬季的年均增長率分別達到了0.36%和0.29%，并分別于2008年和2015年達到最大值，這反映了全球氣候變暖背景下三峽庫區(qū)的植被秋季和冬季物候也在逐漸推遲；夏季NDVI年際變化則表現穩(wěn)定，年均增長率僅為0.11%，最大值出現在2015年.

圖5 三峽庫區(qū)四季NDVI及趨勢變化Fig.5 Season NDVI and their trends in Three Gorges Reservoir Area

3.3NDVI年際變化特征

圖6是不同植被類型NDVI年均值曲線及其線性趨勢，2000年～2015年三峽庫區(qū)植被覆蓋整體呈現波動上升態(tài)勢，年均增長率為0.17%，該結論與劉燦等[18]在重慶市植被覆蓋變化研究的結果一致.各植被類型NDVI值大致呈現出闊葉林>灌叢>針葉林>草地>農作物的基本規(guī)律，并且也都呈現波動上升趨勢，但是不同植被類型變化速率也不完全一致.灌叢、闊葉林、針葉林的年均上升率率都為0.18%，與庫區(qū)整體大致相當.草地NDVI增加最快，增長率為庫區(qū)整體的1.4倍，這主要由于部分草地通過退耕還林等生態(tài)措施變成林地或灌叢，即土地利用/覆被類型向NDVI值更高的植被類型轉變，NDVI增幅最快.農作物NDVI增加最慢，其增長率比庫區(qū)整體低18%.退耕還林還草和農業(yè)耕作方式的改變促使庫區(qū)的農作物NDVI增加，但是整個庫區(qū)的農業(yè)種植結構變化不大，并且本區(qū)的農業(yè)種植區(qū)地形相對平坦，人口密度大，人類生產活動頻繁，城市擴張更是導致一些耕地被占用，因而增幅相對較慢.

2000年～2003年各類型植被NDVI年均值都比較低，并在2002年形成波谷，整體NDVI值僅為0.817.這可能是由于三峽工程的實施導致長江上、中游地區(qū)植被遭到破壞，三峽移民對植被造成了一定影響.2004年～2015年間，各類型植被NDVI年均值呈現升降交替，總體緩慢增長趨勢.2006年各類型植被NDVI年均值明顯偏低，整體NDVI值為0.810，達到最低點，與當年庫區(qū)氣候大旱有關[19].庫區(qū)不同類型植被NDVI值的這種波動性的變化是氣候變化以及農業(yè)耕作方式變化、城市建設、水利林業(yè)工程建設、礦產資源開采等人類生產活動綜合作用的結果.后期整體NDVI值的上升則在一定程度上反映了庫區(qū)植被覆蓋增加以及天然林保護、荒山造林、退耕還林等一系列生態(tài)工程實施的有效性.

3.4NDVI空間變化特征

為了解三峽庫區(qū)植被覆蓋空間分布情況，本文逐像元求取三峽庫區(qū)2000年～2015年年最大NDVI的平均值(圖7)，可以看出，庫區(qū)NDVI值整體上呈現東高西低的空間分布特點.結合庫區(qū)植被類型圖(圖2)可知，闊葉林、草地、灌叢、針葉林等NDVI值較高的植被類型主要分布在庫區(qū)的東部地區(qū)，中西部地區(qū)主要以農耕區(qū)為主且受作物生長周期的影響導致該區(qū)NDVI值偏低.此外，水體及各縣(區(qū))建成區(qū)的NDVI均極低，無植被或植被覆蓋較差.對照DEM圖可知，庫區(qū)高海拔區(qū)域的NDVI值整體都比較高，植被覆蓋相對較好.這可能是由于高海拔區(qū)域受人類生產活動干擾相對較小，并與庫區(qū)植被類型隨海拔的升高逐步由水體、農作物等轉變?yōu)楣嗄玖值氐姆植家?guī)律相吻合.

圖6 三峽庫區(qū)2000年～2015年不同植被類型NDVI年均值曲線及其線性趨勢Fig.6 Annual variation of NDVI and linear trend of different vegetation classes in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

圖7 2000年～2015年三峽庫區(qū)年均NDVI空間分布Fig.7 Annual mean NDVI of Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

為了揭示研究期內三峽庫區(qū)植被覆蓋的空間變化情況，本文根據上述一元線性回歸趨勢分析算法，在ENVI+IDL 的支持下逐像元分析近16 a 年來三峽庫區(qū)植被NDVI的變化趨勢(圖8 a)，并由上述的F檢驗法和等級劃分標準得到研究區(qū)植被NDVI變化情況(圖8 b).從圖8可以看出，三峽庫區(qū)經過近16 a 年的生態(tài)恢復工程建設，大部分地區(qū)植被覆蓋狀況得到了較大的改善，但局部區(qū)域也存在一定退化現象.就顯著性檢驗的面積而言，庫區(qū)NDVI變化趨勢主要以輕微增加為主，該區(qū)域面積占庫區(qū)總面積的55.77%；趨勢呈顯著增加的區(qū)域占庫區(qū)總面積的14.47%；輕微減少區(qū)占庫區(qū)總面積的14.02%；基本不變區(qū)占庫區(qū)總面積的11.58%；趨勢呈顯著減少的區(qū)域面積僅占庫區(qū)總面積的2.17%.NDVI顯著增加區(qū)域主要分布在庫區(qū)北部、東北部、東部、東南部等經濟發(fā)展相對落后、森林資源本底較好、人口密度較小的山地地區(qū)；輕微增加區(qū)在研究區(qū)分布較為廣泛，但在庫區(qū)中部、長江沿岸等植被資源本底一般、工農業(yè)發(fā)展較為平衡、人口密度較大的平原丘陵地區(qū)分布最為集中；顯著減少區(qū)、輕微減少區(qū)則主要分布于庫區(qū)西部、西北部、東南部等植被資源本底較差、經濟發(fā)展好、城市化進程快、人口密集、地形較平緩的區(qū)域.這表明植被資源本底條件、城市化率、經濟發(fā)展水平、人口密度、地形條件和農業(yè)耕作方式等是庫區(qū)NDVI空間分布及其變化的重要原因.

圖8 2000年～2015年三峽庫區(qū)NDVI變化趨勢(a)及顯著性檢驗(b)Fig.8 Trend of NDVI change (a) and its significant test (b) in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

為了解各縣(區(qū))NDVI在研究期內的空間變化差異，本文結合三峽庫區(qū)行政區(qū)劃圖分別統(tǒng)計了各個縣(區(qū))NDVI呈顯著增加和顯著減少變化趨勢的面積并求取其面積差(表1).可以看出，各縣(區(qū))的顯著增加面積均大于顯著減少面積，但差異較大，其中巫溪、興山、宜昌、巴東4縣的增減面積差明顯大于其他各縣，其差值分別為1 216.4 km2、1 060.5 km2、935.4 km2、851.1 km2，尤其是巫溪和興山2縣的增減面積差均超過了1 000 km2.參考收集到的巫溪縣和興山縣林業(yè)發(fā)展“十二五”規(guī)劃可知，巫溪縣作為重慶市森林資源第一大縣，全縣林業(yè)用地面積在2010年已達3 119.3 km2，僅“十一五”期間實施的天保工程、退耕還林工程、三峽水庫庫周綠化工程就完成造林面積564.7 km2，并計劃到2015年在現有基礎上新增有林地面積433.3 km2.興山縣通過“十一五”期間實施的退耕還林、天保工程、常綠闊葉林保護、低產林改造和新縣城周邊綠化等重點林業(yè)工程實現了該縣林地面積的大幅度上升，2010年林業(yè)用地面積已達1 913.3 km2，占該縣國土面積的82%，其中森林面積為1 513.3 km2，并提出到2015年完成植樹造林100 km2，全縣森林面積達到1 600 km2的目標.而忠縣、重慶市區(qū)、渝北、長壽4縣(區(qū))的增減面積差明顯小于其他各縣，其差值分別只有6.3 km2、10.6 km2、16.1 km2和22.7 km2，表明這4個縣(區(qū))通過近16a來的生態(tài)建設和植被恢復等措施取得了一定成果，但是相對于其他各縣，植被覆蓋增加相對緩慢.

表1 2000年～2015年三峽庫區(qū)各縣(區(qū))NDVI顯著變化面積

不同植被類型NDVI顯著變化面積也不盡相同.從圖9 可以看出，闊葉林的顯著增加面積占其總面積的36.79%，明顯高于其他植被類型，這主要得益于庫區(qū)天然林保護、荒山造林、退耕還林等生態(tài)工程措施的實施.此外，還與庫區(qū)眾多與闊葉林有關的自然保護區(qū)、森林公園例如湖北三峽萬朝山自然保護區(qū)、龍門河亞熱帶常綠闊葉林自然保護區(qū)、宜昌天寶山森林公園、神農溪省級自然保護區(qū)、紅池壩國家森林公園等的成立關系密切.以闊葉林分布面積較大的興山縣為例，該縣于2000年開始籌建總面積高達209.86 km2的湖北三峽萬朝山自然保護區(qū)，對保護區(qū)內廣泛分布的常綠闊葉林及其群落進行保護.2004年6月又成立了龍門河亞熱帶常綠闊葉林自然保護區(qū)，其核心保護區(qū)對6.50 km2的常綠闊葉林、常綠落葉闊葉混交林以及2.23 km2的珍稀植物群落和部分古大珍稀樹種實行絕對保護，并人工補植培育了1.21 km2的常綠闊葉林和常綠落葉闊葉混交林.從顯著增加面積來看，灌叢顯著增加的面積達3540.6 km2，遠超出其他植被類型.參考相關文獻可知三峽庫區(qū)主要的15個原生的和次生的灌叢群落類型已成為該區(qū)較為常見的植被類型[20].因此，在庫區(qū)眾多縣(區(qū))例如興山、巴東、宜昌、萬州等實施封山育林項目工程背景下，灌叢、疏林等植被類型得到了有效恢復.草地NDVI和針葉林NDVI均主要以輕微增加為主，其輕微增加面積占其總面積的比重分別為64.54%和60.88%，草地NDVI的增加主要受益于庫區(qū)天然草地資源保護利用及退牧還草等工程的實施.針葉林NDVI的增長主要是庫區(qū)持續(xù)貫徹實施天然林保護、荒山造林、退耕還林等生態(tài)工程的結果.此外，眾多與針葉林有關的森林公園、自然保護區(qū)、風景區(qū)例如2001年宜昌成立的大老嶺自然保護區(qū)、2002年開縣成立的雪寶山國家森林公園等的成立也對其NDVI的增長起積極的促進作用.農作物的顯著增加面積占其總面積的比重雖然最低(6.84%)，但其顯著增加面積卻達到了1 575.8 km2，且輕微增加面積所占比重高達57.09%，這主要由于在退耕還林還草背景下，農業(yè)用地面積減少，農民為提高作物產量來增加收益，逐漸開始由傳統(tǒng)農業(yè)的粗放經營模式轉型為集約化的種植模式.尤其是近年來庫區(qū)各縣(區(qū))充分利用自身優(yōu)勢，大力發(fā)展花卉苗木或植物園型、精品農業(yè)或特色農業(yè)型、文物景觀加園林綠化型等休閑旅游觀光生態(tài)農業(yè)模式并取得了良好的綜合效益.該研究結果反映了退耕還林還草和農業(yè)生產模式轉型對三峽庫區(qū)整體植被覆蓋的提高是積極有效的.

圖9 2000年～2015年三峽庫區(qū)不同植被類型NDVI趨勢變化結果統(tǒng)計Fig.9 NDVI variation trends from different vegetation classes in Three Gorges Reservoir Area from 2000 to 2015

4結論

三峽庫區(qū)植被在夏季長勢最好，覆蓋度最高；春季和秋季分別處于植被生長中和枯萎中2個階段；冬季植被長勢最差，覆蓋度最低.16 a間春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈上升趨勢，但不同季節(jié)NDVI上升速率有所差異，其中春季NDVI增長速度最快，年均增長率達0.44%；其次是秋季和冬季，年均增長率分別為0.36%和0.29%；夏季NDVI年際變化表現穩(wěn)定，年均增長率僅為0.11%.

三峽庫區(qū)植被覆蓋整體較好并呈現東高西低的空間分布特點.2000年～2015年庫區(qū)植被覆蓋總體呈增加趨勢，NDVI年均增長率為0.17%，表明該時間段三峽庫區(qū)實施的一系列生態(tài)建設工程對植被覆蓋增加、生態(tài)環(huán)境改善有一定成效.

NDVI變化趨勢主要以輕微增加為主，該區(qū)域面積占庫區(qū)總面積的55.77%；趨勢呈顯著增加的區(qū)域占庫區(qū)總面積的14.47%；輕微減少區(qū)占庫區(qū)總面積的14.02%；基本不變區(qū)占庫區(qū)總面積的11.58%；顯著減少區(qū)僅占庫區(qū)面積的2.17%，增加區(qū)主要分布在庫區(qū)的北部、東北部、東部及東南部.庫區(qū)20個縣(區(qū))NDVI 呈顯著增加的面積均大于顯著減少面積，其中巫溪、興山、宜昌、巴東4縣的增減面積差在800 km2以上，植被覆蓋提升明顯；忠縣、重慶市區(qū)、渝北、長壽4縣(區(qū))的增減面積差都低于30 km2，植被覆蓋增加相對較慢.植被資源本底條件、城市化率、經濟發(fā)展水平、人口密度、地形條件和農業(yè)耕作方式等是庫區(qū)NDVI空間分布及其變化的重要原因.

庫區(qū)各類型植被NDVI均呈增長態(tài)勢，草地NDVI增加最快，年均增長率為0.24%；農作物NDVI增加最慢，年均增長率為0.14%；闊葉林NDVI呈顯著增加面積占其總面積的比重最大(36.79%)；灌叢NDVI的顯著增加面積在所有植被類型中最大(3 540.6 km2)；農作物NDVI顯著增加面積占其總面積的比例雖然最小(6.84%)，但反映退耕還林還草和農業(yè)生產模式轉型對三峽庫區(qū)整體植被覆蓋的提升是積極有效的.

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Analysis on spatial-temporal variation characteristics of vegetation cover in the Three Gorges Reservoir Area based on time series NDVI data

CHEN Liang1，2， CHEN Shijian1，3， CAI Xiaobin1，3， LIU Hui1，2

(1.Institute of Geodesy and Geophysics of Chinese Academy of Sciences， Wuhan 430077;2.University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049;3.Key laboratory for Environment and Disaster Monitoring and Evaluation， Wuhan 430077)

A lot of studies have demonstrated that the NDVI and vegetation cover conditions showed a significant positive correlation， which could well reflect the status of vegetation cover. Thus， NDVI was subsequently used to study the changes in vegetation spatial and temporal dynamics. In this paper， using the 250 m spatial resolution MODIS-NDVI dataset from 2000 to 2015， we analyzed the vegetation variation characteristics in the Three Gorges Reservoir area from the time scale， space change and vegetation types. As to the methodology for analyzing vegetation coverage changes， monadic linear regression trend analysis and F test method were mostly used to analyze time serial NDVI data for quantitative study of NDVI change trend. The results showed that the annual average NDVI of the Three Gorges Reservoir area was rising with fluctuations on the whole， with an average annual growth rate of 0.17%， but some differences existed in time， space and different vegetation classes in the 16 years. Judging from the seasonal difference， the NDVI increased most significantly in spring， followed by autumn and winter， and the change trend of NDVI in summer is gentle. Judging from the spatial variation pattern of NDVI， the area with significantly increased NDVI accounted for 14.47% in the reservoir， and that with slight increase accounted for 55.77%. The increased areas were mainly distributed in northern， northeast， east， southeast region. Area with NDVI significantly increased area was greater than that with NDVI significantly increased in 20 counties (districts) of the Three Gorges Reservoir area， in which the differences among the area of 4 counties， including Wuxi， Xingshan， Yichang and Badong， were more than 800 km2and the vegetation cover was significantly improved. The differences in the area of Zhongxian， Chongqing， Yubei， Changshou 4 counties (districts) was less than 30 km2and the vegetation cover increased relatively slowly. NDVI of all types of vegetation cover possessed rising trend， in which the NDVI of grass increased fastest while the crop was the slowest， and the NDVI significant increased area of broad leaved forest possess the largest proportion of total area， while the NDVI significant increased area of shrub was the largest in all vegetation types. The transformation of cropland to forest and grass and the transformation of agricultural production mode not only promoted the slow growth of crop NDVI， but also contributed to the overall vegetation coverage of the reservoir area．

time series NDVI; vegetation covers; monitoring; Three Gorges Reservoir Area

2016-11-16.

國務院三峽辦項目(JJ2016-15)；國家自然科學基金項目(y511041004)；測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項項目(201512026).

1000-1190(2017)03-0407-09

X835

A

*通訊聯(lián)系人. E-mail: sjchen@whigg.ac.cn.