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    基于遙感和無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的草地NDVI影響因子多尺度分析

    2019-12-20 01:34:32張燕杰武俊喜張憲洲余成群
    草地學(xué)報(bào) 2019年6期
    關(guān)鍵詞:線狀點(diǎn)狀植被指數(shù)

    潘 影, 張燕杰, 武俊喜,3*, 張憲洲,3, 余成群,3

    (1. 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101; 2. 大理大學(xué)農(nóng)學(xué)與生物科學(xué)學(xué)院, 大理 671003; 3. 中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101)

    植被是生態(tài)系統(tǒng)中最重要的組成部分,聯(lián)系著土壤、大氣等圈層,影響著生態(tài)系統(tǒng)中養(yǎng)分、水分以及碳循環(huán)等生態(tài)過(guò)程;同時(shí),植被能夠減弱風(fēng)力和水力對(duì)土壤的侵蝕,很大程度上決定著防風(fēng)固沙、土壤保持等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[1];植被能夠改變地表反照率和蒸散發(fā),從而影響局地、區(qū)域氣候,提供氣候調(diào)節(jié)服務(wù)[2,3];植被也是生態(tài)系統(tǒng)中重要的碳庫(kù),影響著碳固定和碳吸收等生態(tài)系統(tǒng)功能[4]。因此,對(duì)植被進(jìn)行空間上的監(jiān)測(cè)并分析植被變化驅(qū)動(dòng)因子,對(duì)了解生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀和理解不同驅(qū)動(dòng)力下的生態(tài)過(guò)程有很大的促進(jìn)作用。

    歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)和生產(chǎn)力的定量指標(biāo)。由于遙感技術(shù)的興起與成熟,各種植被指數(shù)都被用來(lái)反映植被狀況,其中NDVI是被應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)之一[5,6]。NDVI是基于多光譜遙感影像中的紅光波段和近紅外波段計(jì)算得出,可直接反映植被的茂密程度,同時(shí)也與一些植物生物物理參數(shù)如凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net primary production,NPP)、葉面積指數(shù)(Leaf area index,LAI)等相關(guān)聯(lián)[7]。由于紅光通道的易飽和性以及算法上的局限等因素,NDVI指數(shù)在高植被覆蓋區(qū)容易飽和;即隨著植被茂密程度增加,NDVI卻無(wú)法同步增長(zhǎng)[7]。另外,NDVI指數(shù)也會(huì)受到土壤背景的影響,即當(dāng)植被保持不變而土壤背景變暗時(shí),NDVI也會(huì)有增加的趨勢(shì),尤其是樹冠等土壤背景變化時(shí)[8]。有學(xué)者[9]指出利用增強(qiáng)型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)代替或輔助NDVI指數(shù),用來(lái)反映植被狀態(tài);但在半干旱半濕潤(rùn)的草原等區(qū),兩個(gè)指數(shù)存在顯著線性相關(guān),相關(guān)指數(shù)為0.988。因此,在半干旱半濕潤(rùn)的植被稀疏區(qū),NDVI仍是最合適的植被指數(shù)之一。

    影響NDVI變化的因子有很多,主要分為氣候變化和人類活動(dòng)兩種。增溫、降水變化都會(huì)對(duì)植被產(chǎn)生巨大影響,且在不同地區(qū)表現(xiàn)不同[10-11]。由于技術(shù)和分析方法的成熟,相應(yīng)研究已經(jīng)深入。例如白天和夜間的非對(duì)稱性增溫對(duì)植被的影響不同,其中春季夜間增溫降低以C4物種為主的草地NPP,同時(shí)提高了C3為主的非禾本科草地NPP[12-13]。當(dāng)年的干旱或者多雨氣候會(huì)對(duì)后兩年的植被生長(zhǎng)產(chǎn)生滯后影響,而這滯后影響與土壤持水力等因素相關(guān)[14-15]。除了氣候變化,人類活動(dòng)尤其是土地利用對(duì)植被的影響更為劇烈。建設(shè)用地、工礦用地的擴(kuò)張不僅會(huì)消除占地處的原生植被,還會(huì)對(duì)其周圍的植被產(chǎn)生負(fù)面輻射效應(yīng)[16-17]。

    地形變化和土地利用類型變化對(duì)植被影響研究的順利開展離不開衛(wèi)星遙感技術(shù)的支持,尤其是中低分辨率遙感影像擁有較長(zhǎng)時(shí)間間隔、高頻率以及易獲取等優(yōu)點(diǎn)。常見的中低分辨率衛(wèi)星影像包括分辨率8 km的GIMMS(Global inventory modelling and mapping studies)、分辨率1 km與250 m的MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)、分辨率1 km的SPOT(Systeme Probatoire d’Observation de la Terre)以及分辨率30 m的Landsat等[13,18-22]。以上這些易獲取的遙感影像與氣候變化和土地利用類型對(duì)植被指數(shù)影響研究所關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題具有尺度的匹配性;然而,在更小尺度上,植被仍受到許多因素的影響,例如溝渠、田埂、邊坡等農(nóng)田邊界影響著周圍植被的生態(tài)功能以及生物多樣性[23-25]。線狀地物在中低分辨率的遙感影像中無(wú)法被分辨,而亞米級(jí)的高分辨率影像獲取昂貴、拍攝頻率受限,且受天氣影響較大。近年來(lái),無(wú)人機(jī)的興起為小尺度植被影響因子研究的深入提供了技術(shù)支持,利用無(wú)人機(jī)可以分析植被分布特征、反演地上或挺水植物生物量甚至進(jìn)行物種分類[26-29]。

    地塊尺度的點(diǎn)狀、線狀地物反映的是更小尺度的土地利用等人類活動(dòng),弄清楚該尺度土地利用對(duì)植被的影響機(jī)理,有利于支持土地整理、鄉(xiāng)村振興中村落原生景觀、植被的規(guī)劃和修復(fù)等工作。本研究基于無(wú)人機(jī)影像,輔以遙感影像等其他數(shù)據(jù),比較區(qū)域尺度和地塊尺度植被指數(shù)的影響因子差異,分析地塊尺度點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)植被指數(shù)的影響程度,探討地塊尺度下土地利用等因子對(duì)植被指數(shù)的影響機(jī)制。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    本文研究區(qū)域?yàn)槔_市林周縣卡孜鄉(xiāng)白朗村(91°07′ E,29°52′ N),位于西藏拉薩河流域,行政村總面積123 km2。該村落屬于高原溫帶季風(fēng)半干旱氣候區(qū),年均氣溫7.50℃,年均降雨量440 mm,整個(gè)村落由幾條山脈與山前洪積扇組成,海拔從3 800 m至5 500 m。植被類型隨海拔由低到高分別是亞高山草甸草原、亞高山灌叢草甸、高山草甸;主要植被[30-31]包括高山嵩草(Kobresiapygmaea)、草沙蠶(Tripogonbromoides)、白草(Tripogonbromoides)、絲穎針茅(Tripogonbromoides)、杜鵑(Rhododendronsimsii)等。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本研究主要考慮地形、土地利用類型和點(diǎn)狀、線狀地物(如農(nóng)田邊界以及某些較小景觀斑塊)這3方面因子對(duì)植被指數(shù)的影響;多尺度的分析主要通過(guò)改變研究范圍和利用不同分辨率數(shù)據(jù)表達(dá)(表1)。

    地形因子包括海拔、坡度、坡向與地表起伏度(Relief Degree of Land Surface,RDLS),從一定程度上反映溫度、降水、光照等氣象因子的差異。地形因子對(duì)植被指數(shù)的影響在整個(gè)村落尺度上進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來(lái)源是30 m分辨率的ASTER-DEM產(chǎn)品(2011年10月公布V2版本)以及2018年6月20日的30 m分辨率的Landsat衛(wèi)星影像。

    整個(gè)村落的土地利用類型是基于30 m分辨率的Landsat 8衛(wèi)星影像,通過(guò)非監(jiān)督分類解譯得到(圖1 i)。村落洪積扇平原區(qū)等易到達(dá)地區(qū)的解譯分類結(jié)果利用實(shí)地考察驗(yàn)證獲得,山脊等不易抵達(dá)地區(qū)通過(guò)1 m分辨率的Google earth 17級(jí)可見光影像驗(yàn)證;基于驗(yàn)證結(jié)果通過(guò)手動(dòng)繪圖對(duì)非監(jiān)督分類結(jié)果進(jìn)行修改。

    在村落中選擇2塊典型地塊(人工草地和天然草地),進(jìn)行無(wú)人機(jī)拍攝,生成0.1 m分辨率的NDVI植被指數(shù)(圖1 c,f)。通過(guò)目視解譯土地利用圖,并在土地利用圖中人工勾勒出所有點(diǎn)狀、線狀地物(圖1 d,g)。由于衛(wèi)星影像無(wú)法辨識(shí)出地塊尺度的點(diǎn)狀、線狀地物,因此土地利用類型因子對(duì)植被的影響分析分別在整個(gè)村落和地塊尺度進(jìn)行,點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)植被的影響在地塊尺度進(jìn)行。

    表1 研究數(shù)據(jù)來(lái)源與分析尺度Table 1 Data sources and analyzing scales of this research

    1.3 多尺度分析方法

    首先利用均值分析研究不同地形因子和土地利用類型下的植被指數(shù),并利用土地利用強(qiáng)度分級(jí),將土地利用類型的軟數(shù)據(jù)“硬化”[32],其中建設(shè)用地、耕地、人工草地、天然草地、季節(jié)性河流與河漫灘的土地利用強(qiáng)度分級(jí)指數(shù)分別為4.0,3.0,2.5,2.0與1.0[32]。

    將NDVI影像與高程、坡度、坡向、地形起伏度、土地利用強(qiáng)度圖層疊加,以同一柵格位置上的各層數(shù)據(jù)為一組樣本,對(duì)所有柵格進(jìn)行分析。將土地利用強(qiáng)度因子、地形因子作為自變量,植被指數(shù)作為因變量,利用IBM SPSS statistic 19.0進(jìn)行線性回歸分析(Linear regression),并利用R軟件進(jìn)行廣義加性模型(Generalized additive models)分析,研究土地利用強(qiáng)度、地形因子對(duì)植被指數(shù)的線性解釋比率和非線性解釋比率。

    通過(guò)均值分析研究土地利用,尤其是點(diǎn)狀、線狀地物在地塊尺度對(duì)植被指數(shù)的影響,并通過(guò)緩沖區(qū)分析研究土地利用及點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)植被指數(shù)的影響范圍。

    1.4 無(wú)人機(jī)拍攝

    本研究使用無(wú)人機(jī)為北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司提供的8旋翼專業(yè)無(wú)人機(jī)平臺(tái),飛行高度為距地100 m,飛行速度約為10 m·s-1。無(wú)人機(jī)搭載2臺(tái)相機(jī),1臺(tái)為可見光高清相機(jī),1臺(tái)為藍(lán)、綠、紅、近紅外四波段多光譜相機(jī)。100 m飛行高度下,拍攝影像分辨率約為0.1 m。無(wú)人機(jī)拍攝于2018年6月22日中午12時(shí)左右。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 村落尺度地形對(duì)草地植被的影響

    村落尺度下,植被指數(shù)對(duì)地形變化的響應(yīng)不同(圖2),其中海拔對(duì)植被的影響最明顯(圖2 a)。村落洪積扇的平原區(qū)(海拔3 800 m左右)的植被NDVI處于中等水平,為0.22,但其標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation,STD)最大(±0.1),說(shuō)明該海拔下植被異質(zhì)性較強(qiáng);3 800至4 600 m海拔的植被,其NDVI隨著海拔升高而增加;超過(guò)4 600 m后,NDVI隨著海拔的升高急速降低。從坡度上看,草地植被隨坡度的增加略有下降,但從標(biāo)準(zhǔn)差上看,這種變化并不明顯(圖2 c);地表起伏度和坡向?qū)χ脖籒DVI也有一定影響,但規(guī)律性并不強(qiáng)(圖2 b,d)。

    圖1 基于Landsat衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)影像的西藏白朗村地塊尺度土地利用和植被指數(shù)Fig.1 Land use and vegetation indices at the plot scale based on Landsat remote sensing images and unmanned aerial vehicle (UAV) images注:其中a,e為基于Landsat衛(wèi)星的30 m分辨率NDVI影像;b,h為基于無(wú)人機(jī)的0.1 m分辨率可見光影像;c,f為基于無(wú)人機(jī)的0.1 m分辨率NDVI影像;d,g為基于無(wú)人機(jī)影像解譯的地塊尺度土地利用矢量圖;i基于Landsat等影像解譯的村落尺度土地利用圖Note:a,e were NDVI images with resolution of 30 meters based on Landsat;b,h were visible images with resolution of 0.1 meters based on UAV;c,f were NDVI images with resolution of 0.1 meters based on UAV;d,g land use maps of plots scales interpreted based on UAV;i land use map of village scale interpreted based on Landsat images

    通過(guò)疊加植被指數(shù)、地形因子和土地利用強(qiáng)度圖層,利用線性回歸分析得出,海拔、坡度、坡向、地形起伏度對(duì)草地植被指數(shù)的影響皆為極顯著(P<0.01),同時(shí)土地利用強(qiáng)度對(duì)草地植被指數(shù)的影響也為極顯著(P<0.01);但通過(guò)線性模型的整體解釋比例不高,僅為3.60%(R2=0.036)。

    通過(guò)廣義加性模型(Generalized Additive Models,GAM)計(jì)算得出,地形和土地利用對(duì)NDVI整體解釋模型為非線性,解釋比例為37.20%(R2=0.372,P<0.01);其中海拔、坡度、坡向和地表起伏度對(duì)NDVI的非線性解釋比例分別為33.20%,0.52%,1.60%和0.63%,土地利用強(qiáng)度對(duì)NDVI的非線性影響不顯著。

    2.2 村落尺度土地利用對(duì)草地植被的影響

    村落尺度上看,不同土地利用類型之間植被指數(shù)差異較大,NDVI均值最高的為耕地(0.30),最低的為河漫灘(0.19)。另外建設(shè)用地NDVI均值略高于天然草地,這主要是由于村落住宅一般庭院較大,其中栽種有灌木和樹木(圖3)。方差分析也顯示,人工草地內(nèi)部均一化程度較高,其余土地利用類型,尤其是耕地與建設(shè)用地,內(nèi)部異質(zhì)性較高。

    圖2 村落尺度地形及土地利用因子對(duì)植被指數(shù)的影響Fig.2 The impacts of topographical and land use factors on vegetation indices at the village scale

    2.3 地塊尺度土地利用和點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)植被指數(shù)的影響

    通過(guò)無(wú)人機(jī)影像可以看出,基于30 m分辨率解譯的村落尺度土地利用某一類型內(nèi)部異質(zhì)性仍然較大,存在較多影響植被的點(diǎn)狀與線狀地物(圖1 d,g),其中人工草地地塊內(nèi)部存在小面積圍欄草地和耕地、灌溉用硬化水渠與非硬化水渠、草地邊緣分別有一條硬化道路和一條非硬化道路。由于洪積扇土層較薄,存在大量石頭,因此人工草地耕作前經(jīng)過(guò)人工“撿石頭”,堆放在草地內(nèi)形成大量石頭堆,而天然草地內(nèi)部主要包含季節(jié)性溪流以及其沖刷造成的滑坡面等。

    將兩個(gè)地塊的所有土地利用類型以及點(diǎn)狀、線狀地物NDVI均值進(jìn)行比較。由于天然草地為村落原始土地利用類型,因此以天然草地NDVI均值為基準(zhǔn),定量所有土地利用和地物NDVI均值與天然草地NDVI均值的差值(圖3),其中圍欄、人工草地、耕地地塊NDVI分別比天然草地地塊高0.16,0.08,0.28;而季節(jié)性溪流、石堆、滑坡面、非硬化路面、非硬化水渠的NDVI分別比天然草地低0.21,0.05,0.09,0.17,0.19;而硬化路面和硬化水渠的NDVI分別比天然草地低0.28和0.34。

    本文利用不同土地利用和點(diǎn)狀、線狀地物NDVI均值之差,反映土地利用通過(guò)改變地表屬性對(duì)所占用的天然草地產(chǎn)生影響。而緩沖區(qū)的分析表明,點(diǎn)狀、線狀地物植被的影響具有一定輻射范圍(圖4)。其中距離季節(jié)性溪流與石堆0.50 m以上,草地的NDVI便能迅速恢復(fù)到天然草地平均水平,這意味著季節(jié)性溪流與石堆對(duì)草地植被NDVI的負(fù)面影響范圍在0.50 m之內(nèi);而非硬化水渠和非硬化道路對(duì)NDVI的負(fù)面影響分別在1 m與3 m左右,在這個(gè)范圍內(nèi),NDVI呈緩慢恢復(fù)趨勢(shì);而硬化水渠和硬化路面對(duì)兩側(cè)草地NDVI的負(fù)面影響范圍達(dá)到4 m。

    圖3 地塊尺度土地利用類型對(duì)植被指數(shù)的影響Fig.3 The impacts of land use types on vegetation indices at the plot scale

    圖4 點(diǎn)狀、線狀地物周圍不同范圍內(nèi)NDVI均值Fig.4 Average vegetation NDVI in different distances to the punctiform and linear ground objects

    3 討論

    3.1 點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)植被指數(shù)的影響機(jī)制

    土地利用類型的改變會(huì)對(duì)草地植被產(chǎn)生較大影響[33,34],而點(diǎn)狀、線狀地物在中低分辨率的遙感影像中很難被分辨,導(dǎo)致該類草地影響因子在區(qū)域尺度的研究中經(jīng)常被忽略;點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)草地的影響最直接的是改變地表屬性,降低占用草地的植被指數(shù);但由于點(diǎn)狀、線狀地物本身占地面積小,此方面影響對(duì)整體植被指數(shù)影響不大。本研究結(jié)果表明,點(diǎn)狀、線狀地物會(huì)對(duì)占用草地之外一定距離內(nèi)的草地植被產(chǎn)生負(fù)面影響,這種影響主要是由于水渠、道路等線狀地物周圍的人類活動(dòng)和干擾的加強(qiáng)。比如硬化水渠邊牧民的洗漱、踩踏活動(dòng)的增強(qiáng)等,均會(huì)對(duì)水渠邊數(shù)米以內(nèi)的植被產(chǎn)生影響。

    許多研究利用土地利用強(qiáng)度指數(shù)研究人類活動(dòng)強(qiáng)度對(duì)植被和生態(tài)功能的影響[35-36],但線狀地物帶來(lái)人類活動(dòng)增強(qiáng)的影響很難基于土地利用類型圖分辨出,因此此類因素經(jīng)常被忽視,而導(dǎo)致低估土地利用對(duì)植被的影響,從而會(huì)影響草地生產(chǎn)力的估算、草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的定量和制圖。本研究基于無(wú)人機(jī)影像分析了不同線狀地物對(duì)草地影像的輻射距離和強(qiáng)度;基于線狀地物制作緩沖區(qū),賦予一定梯度的土地利用強(qiáng)度分級(jí)系數(shù),該數(shù)據(jù)可以對(duì)改良和細(xì)化土地利用強(qiáng)度分級(jí)表提供研究支持[35-37]。

    3.2 點(diǎn)狀、線狀地物增多對(duì)植被的潛在影響

    除了占地和增強(qiáng)人類活動(dòng),線狀地物的增多會(huì)加劇植被和景觀的破碎化,降低生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[38-39]。硬化路面等線狀地物還會(huì)截?cái)嗷蜃璧K某些動(dòng)物和昆蟲在斑塊間的遷移,比如甲蟲類等動(dòng)物授粉者在不同景觀斑塊間的遷移,從而可能影響到整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)物授粉功能,降低生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量[40]。

    現(xiàn)有景觀破碎化研究的空間數(shù)據(jù)分辨率多集中在幾十米,其中線狀地物的研究大多是關(guān)于高速公路、鐵路等對(duì)區(qū)域植被物種遷徙和生態(tài)功能的負(fù)面影響和建立動(dòng)物通道等應(yīng)對(duì)方法[41-44],但對(duì)于引水渠、田埂等寬度在米級(jí)以下的線狀地物對(duì)植被和生態(tài)功能的影響程度、影響機(jī)理等研究略顯不足;而這一類的影響機(jī)理則是土地整理和鄉(xiāng)村振興關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展不可或缺的理論基礎(chǔ)[45]。

    3.3 遙感影像與無(wú)人機(jī)影像解譯NDVI差異

    近年來(lái),無(wú)人機(jī)發(fā)展迅速,基于無(wú)人機(jī)影像的植被、生態(tài)研究也日益增多,包括基于無(wú)人機(jī)影像的植被空間格局演化[46],草地生物量估算等[47]。但對(duì)利用遙感影像和無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行多尺度植被指數(shù)影響因子的比較研究仍較缺乏。

    多光譜遙感影像與無(wú)人機(jī)影像的最大差別是影像分辨率。在土壤、地形等因子相同的相鄰兩個(gè)像元中,遙感影像解譯的NDVI存在差異,但由于該分辨率下土地利用中的線狀、點(diǎn)狀地物無(wú)法解譯出,便導(dǎo)致該分辨率下(村落尺度)地形與土地利用因子對(duì)NDVI的解釋率僅為37.20%(非線性)。

    在地塊尺度,無(wú)人機(jī)影像可以將點(diǎn)狀、線狀地物分辨出,在此基礎(chǔ)上能更進(jìn)一步研究NDVI的影響因子以及影響機(jī)制,包括兩個(gè)方面:一是線狀、點(diǎn)狀地物占地所造成的直接影響;二是線狀地物,例如硬化水渠等帶來(lái)的人類活動(dòng)增強(qiáng)而導(dǎo)致其周圍草地的NDVI降低。

    無(wú)人機(jī)的普及以及其獲取高分辨率多光譜影像的成本低、靈活性高等特點(diǎn)可以為深入研究點(diǎn)狀、線狀地物以及景觀破碎化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響提供技術(shù)支持[48],然而在建立多尺度研究的方法框架方面仍需要努力[49]。

    4 結(jié)論

    本文基于Landsat遙感影像和無(wú)人機(jī)多光譜影像,在村落和地塊尺度下分析了西藏半農(nóng)半牧村NDVI的影響因子。結(jié)果表明,除了地形和土地利用類型,水渠、石堆、田間路等點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)草地NDVI影響明顯。緩沖區(qū)的分析表明,除了占用土地改變地表屬性的直接影響外,點(diǎn)狀、線狀地物對(duì)周圍一定范圍內(nèi)植被也產(chǎn)生了間接影響。本文可為小尺度下人類活動(dòng)強(qiáng)度以及景觀破碎化對(duì)植被以及生態(tài)系統(tǒng)功能影響研究的深入提供一定參考。

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