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    基于像元二分模型的北京市部分地區(qū)植被覆蓋度遙感監(jiān)測

    2018-09-10 15:20:23董琳楊有田張茜雯
    炎黃地理 2018年5期
    關(guān)鍵詞:動態(tài)監(jiān)測

    董琳 楊有田 張茜雯

    摘 要:在可持續(xù)性發(fā)展的前提下,植被及森林覆蓋度的監(jiān)測對我國顯得尤為重要,基于遙感影像的植被覆蓋度分析計算是近年來較直接,精度較高的區(qū)域植被覆蓋度獲取方法。本文采用像元二分模型對北京市覆蓋較高的部分地區(qū)(延慶,懷柔,密云)植被覆蓋度進(jìn)行提取,最后進(jìn)行動態(tài)對比分析,實現(xiàn)了三區(qū)縣的植被覆蓋度動態(tài)監(jiān)測,為北京市環(huán)境的改善及治理提出很好的數(shù)據(jù)支撐。

    關(guān)鍵詞:植被覆蓋度 NDVI 像元二分模型 動態(tài)監(jiān)測

    1 植被覆蓋度遙感監(jiān)測原理與方法

    1.1 植被覆蓋度

    1.1.1 植被覆蓋度定義

    植被覆蓋度指某一地域植物垂直投影面積與該地域面積之比,用百分?jǐn)?shù)表示。植被覆蓋度是衡量地表植被狀況的一個重要指標(biāo),是描述生態(tài)系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),也是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的重要指示,對水文、生態(tài)、區(qū)域變化等都具有重要意義。

    1.1.2 植被覆蓋度分級

    依照植被蓋度分級編碼體系[1],將植被覆蓋度分為6類,裸地覆蓋率0-15%,15%-30%為低覆蓋,30%-45%為中低覆蓋,60%-75%為中高覆蓋,75%以上為高覆蓋。

    1.2基于像元二分模型的植被覆蓋度提取

    1.2.1 植被指數(shù)

    NDVI,植被覆蓋指數(shù)。-1<=NDVI<=1,負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等,對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。

    1.2.2 像元二分模型原理

    如果該任一像元是混合像元,假設(shè)只由植被和土壤2種組分組成,則這個像元中有植被覆蓋的面積比例為Vf即該像元的植被覆蓋度,該混合像元的植被部分所貢獻(xiàn)的信息Rv可以表示為純植被反射率Rveg與像元中植被覆蓋面積Vf的乘積,裸土亦然,得到R=Rveg×Vf+Rsoil ×(1-Vf)。多項研究表明,將NDVI直接代入上式中,所帶來的影響較小,因此計算植被覆蓋度的公式可表達(dá)為:Vf=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)只需圖像中獲取NDVIsoil和NDVIveg即可。

    2 研究區(qū)概況

    2.1北京市概況

    北京位于東經(jīng)115.7°~117.4°,北緯39.4°~41.6°,中心位于北緯39°54′20″,東經(jīng)116°25′29″,總面積16410.54平方千米。位于華北平原北部,毗鄰渤海灣,上靠遼東半島,下臨山東半島。

    2.2北部三區(qū)概況

    延慶區(qū)隸屬北京市,地理坐標(biāo)位于東經(jīng)115°44~116°34,北緯40°16~40°47,地處北京市西北部,平均海拔500米以上,氣候獨(dú)特,冬冷夏涼,素有北京“夏都”之稱。

    懷柔區(qū)為北京市郊區(qū)縣之一,地處全市東北部,位于東經(jīng)116°17′~116°63′,北緯40°41′~41°4′之間。屬暖溫帶型半濕潤氣候,四季分明,雨熱同期,夏季濕潤,冬季寒冷少雪。

    密云區(qū)隸屬北京市,地理坐標(biāo)西起東經(jīng)116°39 ′33”,東至117°30 ′25 “;南起北緯40°13′7”,北至北緯40°47′57”,位于北京市東北部,有中型以上水庫4座。

    3 圖像預(yù)處理

    3.1幾何校正及裁剪

    本實驗選取的北京TM/ETM影像數(shù)據(jù)3期,成像時間分別為1991.5.6,1999.7.1,2010.6.5,保證了融合數(shù)據(jù)的時相一致。為了保證動態(tài)監(jiān)測的圖像的可比性,必須以1991年圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行幾何校正,選擇二次多項式方法,得到較好的校正結(jié)果。同時將北京北部三區(qū)以區(qū)界矢量圖為基礎(chǔ)進(jìn)行裁剪,得到單獨(dú)的研究區(qū)圖像,便于后續(xù)研究。

    3.2大氣校正

    首先進(jìn)行輻射定標(biāo),然后對圖像進(jìn)行基于黑暗像元法的大氣校正。其他像元減去黑暗像元的像元值,可以減少大氣對整幅影像的影響,達(dá)到大氣校正的目的。本實驗中得到最小像元突變值作為黑暗像元值,進(jìn)行輸入完成大氣校正。

    4 基于像元二分模型的植被覆蓋度提取

    4.1 確定NDVIsoil和NDVIveg

    對大氣校正后的圖像進(jìn)行NDVI計算,其中NDVI值小于1為無植被覆蓋區(qū)。對于不同土壤類型的裸露地表,NDVIsoil和NDVIveg值會隨著類型變化而在-0.1~0.2范圍內(nèi)波動,土地利用圖和土壤圖常作為選取NDVIveg和NDVIsoil參數(shù)的依據(jù),所得估算結(jié)果更接近現(xiàn)實。本研究參考基于像元二分模型的淮河上游植被覆蓋度遙感研究[2],選取NDVI值累積頻率置信度5%~95%的最大值與最小值,作為NDVIsoil和NDVIveg參數(shù)值。確定1991年NDVIveg為-0.011765,NDVIsoil為0.952941;1999年NDVIveg為-0.388235,NDVIsoil為0.976471;2010年NDVIveg為-0.12325,NDVIsoil為0.978151。

    4.2 植被覆蓋度提取

    依據(jù)已經(jīng)推演得到的公式,代入上一步中得到的每一年的NDVIsoil和NDVIveg值,可以得到植被覆蓋度圖像。

    4.3統(tǒng)計及分級

    對得到的三年植被覆蓋度圖像進(jìn)行統(tǒng)計,并按級別統(tǒng)計各級面積及所占比例積,統(tǒng)計結(jié)果如下:

    5 精度評價

    為了驗證植被覆蓋度反演結(jié)果的準(zhǔn)確性,進(jìn)行如下兩種驗證方式:

    (1)實地采樣驗證,實地采樣提取覆蓋度與反演結(jié)果進(jìn)行比較

    (2)高精圖像及地圖的輔助驗證。在高精圖像或地圖上定位到反演區(qū)域,進(jìn)行比較與分析。

    6 結(jié)論

    可以看到,1991年植被覆蓋率在高覆蓋等級的最高,且1991年總體平均植被覆蓋率最高,開發(fā)程度較低,植被覆蓋面積較大,1999年開發(fā)程度加強(qiáng),2010年重新注重植被與環(huán)境,環(huán)境得到改善,植被覆蓋率較1999年提升。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 劉玉安,黃波,程濤,等.基于像元二分模型的淮河上游植被覆蓋度遙感研究[J].水土保持通報,2012,32(1):93-97.

    [2] 羅彩蓮,陳杰,樂通潮.基于FLAASH模型的Landsat ETM+衛(wèi)星影像大氣校正[J].防護(hù)林科技,2008(5):46-48.

    [3] 鄭偉,曾志遠(yuǎn).遙感圖像大氣校正的黑暗像元法[J].國土資源遙感,2005,17(1):8-11.

    [4] 劉琳,姚波.基于NDVI象元二分法的植被覆蓋變化監(jiān)測[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(s1):230-234.

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