彭繼達(dá),張春桂,李麗純
(福建省氣象科學(xué)研究所,福州 350001)
平潭是我國(guó)第五大海島,福建第一大海島。整體地理上位于我國(guó)東南沿海,臺(tái)灣海峽西岸,兼受大陸性與海洋性氣候相互影響,氣候復(fù)雜多變,臺(tái)風(fēng)、暴雨等災(zāi)害頻發(fā),氣象災(zāi)害呈現(xiàn)出災(zāi)害種類多、影響范圍廣、活動(dòng)頻率高、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、次生和衍生災(zāi)害比率大、災(zāi)情危害重的特征。在臺(tái)灣海峽“狹管效應(yīng)”的作用下,平潭沿海的風(fēng)力往往更大、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng),此外流沙、干旱惡劣的自然條件,使得島上植物種植成活難度大,生態(tài)環(huán)境尤為脆弱[1-5]。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者從生物學(xué)角度利用灰色關(guān)聯(lián)模型、物元分析法等構(gòu)建環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)體系對(duì)平潭進(jìn)行評(píng)價(jià)[6-9],具有代表性的是金星星等[10]基于人居環(huán)境理論構(gòu)建了海島型城市人居環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,綜合評(píng)價(jià)了廈門與平潭島人居環(huán)境質(zhì)量及動(dòng)態(tài)變化;還有些學(xué)者結(jié)合GIS和遙感空間分析法,通過(guò)綜合指數(shù)法對(duì)平潭生態(tài)安全狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)[11-13]。但是,以往在平潭植被生態(tài)長(zhǎng)時(shí)間段遙感對(duì)比監(jiān)測(cè)方面少有研究,特別是平潭設(shè)區(qū)前后關(guān)鍵時(shí)段對(duì)比。平潭于2009年升級(jí)為福州(平潭)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū),2012年再次升級(jí)為福建省平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū),使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展從此進(jìn)入高質(zhì)量、高速度發(fā)展階段。隨著城市發(fā)展,不合理的城市規(guī)劃極有可能破壞生態(tài)環(huán)境,造成不可逆轉(zhuǎn)的影響。在平潭新區(qū)建設(shè)中堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展,保護(hù)植被生態(tài),是必須考慮的問(wèn)題。因此,有必要利用中高分辨率衛(wèi)星資料對(duì)平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)設(shè)區(qū)前后的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評(píng)估分析,了解平潭生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀和變化情況,為平潭城市發(fā)展提供決策支撐,確保經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)共進(jìn)。本研究利用具有長(zhǎng)時(shí)間序列和高空間分辨率的陸地資源衛(wèi)星Landsat遙感影像數(shù)據(jù),進(jìn)行植被覆蓋情況遙感反演,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被覆蓋的監(jiān)測(cè)評(píng)估。
研究采用具有長(zhǎng)時(shí)間序列的Landsat系列衛(wèi)星遙感影像以保持?jǐn)?shù)據(jù)源的一致性。福建地區(qū)植被覆蓋度較高,NDVI季節(jié)波動(dòng)幅度較小,其中7—10月NDVI處在高值區(qū)且均較接近[14]。因此,綜合考慮衛(wèi)星影像時(shí)段及質(zhì)量,選用平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)設(shè)區(qū)前Landsat 5 TM影像(2005年7月6日一景)和設(shè)區(qū)后Landsat 8 OLI影像(2017年10月27日一景)作為研究數(shù)據(jù)源。所需影像數(shù)據(jù)均下載于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)Landsat官方網(wǎng)站的Level 1T產(chǎn)品。該產(chǎn)品已經(jīng)過(guò)幾何校正,經(jīng)檢查,影像疊加準(zhǔn)確,因此無(wú)需幾何校正。
Landsat衛(wèi)星影像輻射定標(biāo)是使用衛(wèi)星定標(biāo)參數(shù)將衛(wèi)星接收到的計(jì)數(shù)值(DN值)轉(zhuǎn)化為輻射亮度的過(guò)程,是遙感信息定量化的前提與基礎(chǔ)。Landsat衛(wèi)星影像定標(biāo)利用增益和偏移值,建立DN值與地面反射光譜值之間的相互關(guān)系。Landsat衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)定標(biāo)公式為
L=GD+B。
(1)
式中:L為表觀輻亮度,單位為W/(m2·sr·μm);G為定標(biāo)斜率;D為衛(wèi)星載荷觀測(cè)值;B為定標(biāo)截距,G和B單位均為W/(m2·sr·μm)。利用計(jì)算出的表觀輻亮度,根據(jù)以下公式計(jì)算表觀反射率
(2)
式中:ρ是表觀反射率;d是日地距離系數(shù);E是波段太陽(yáng)輻照度;θ是太陽(yáng)天頂角。
Landsat衛(wèi)星影像在接收電磁輻射的過(guò)程中難免會(huì)受到大氣的影響,從而導(dǎo)致傳感器接收的數(shù)據(jù)產(chǎn)生畸變。一般通過(guò)大氣校正過(guò)程消除大氣對(duì)太陽(yáng)和來(lái)自目標(biāo)的輻射產(chǎn)生吸收和散射作用的影響,獲得地物反射率、輻射率、地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù),其中主要消除大氣中水汽、CO2、O3和O2等大氣分子和氣溶膠散射對(duì)地物反射率的影響。因此,大氣校正是衛(wèi)星影像反演地物真實(shí)反射率的必要手段。常見(jiàn)的大氣校正方法有輻射傳輸模型法、暗黑像元法、統(tǒng)計(jì)學(xué)模型法等。本研究采用FLASSH大氣校正法對(duì)影像進(jìn)行大氣校正,該方法基于MODTRAN4+輻射傳輸模型,可以有效地去除大氣中水汽、氣溶膠散射效應(yīng),同時(shí)基于像素級(jí)的校正,矯正目標(biāo)像元和鄰近像元交叉輻射的“鄰近效應(yīng)”。
對(duì)選取的Landsat兩景Level 1T衛(wèi)星影像產(chǎn)品依次進(jìn)行輻射定標(biāo)及大氣校正,得到預(yù)處理后的衛(wèi)星影像。圖1為預(yù)處理后的2017年10月27日Landsat OLI衛(wèi)星影像B7(R),B5(G),B2(B)假彩色合成圖,色調(diào)對(duì)比顯示,經(jīng)預(yù)處理后的反射率圖像一定程度地消減了大氣和光照角度等因素的影響,與地物真實(shí)反射特征更接近。
歸一化植被指數(shù)(NDVI)是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度最佳指示因子,主要利用綠色植物強(qiáng)吸收可見(jiàn)光紅波段(0.6~0.7 μm)和高反射近紅外波段(0.7~1.1 μm)特點(diǎn)對(duì)植被長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)[15-16]。NDVI值區(qū)間為-1~1,負(fù)值表示地面覆蓋為水、雪等,0表示巖石或裸土等,正值表示有植被覆蓋,且隨著植被覆蓋度增加而增大。Landsat TM衛(wèi)星影像的3、4通道波段對(duì)應(yīng)紅光波段Xred和近紅外波段Xnir;Landsat OLI衛(wèi)星影像的4、5通道波段對(duì)應(yīng)紅光波段Xred和近紅外波段Xnir。NDVI計(jì)算公式[17-19]為
(3)
利用平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)設(shè)區(qū)前(2005年)和設(shè)區(qū)后(2017年)Landsat影像數(shù)據(jù)反演NDVI。為方便研究分析,將非植被區(qū)NDVI賦值為0.0。根據(jù)值域范圍,將NDVI劃分為0.0~<0.1、0.1~<0.2、…、0.7~<0.8、0.8~0.9,共9個(gè)等級(jí)區(qū)間。
利用2005年Landsat-5 TM 30 m影像反演NDVI,并制作平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被指數(shù)監(jiān)測(cè)圖(圖2)。圖中顯示,2005年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)NDVI數(shù)值大于0.4的區(qū)域面積占比68.2%。其中,大練、中樓、流水、北厝北部地區(qū)的大部分區(qū)域NDVI值大于0.7,植被覆蓋率高。
利用2017年Landsat-8OLI 30 m影像反演NDVI,并制作了平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被指數(shù)監(jiān)測(cè)圖(圖3)。圖中顯示,2017年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)NDVI數(shù)值大于0.4的區(qū)域面積占比達(dá)到56.9%。其中,蘇澳、大練、中樓、流水、北厝北部等地區(qū)的大部分區(qū)域的NDVI數(shù)值大于0.7,甚至部分地區(qū)的NDVI數(shù)值超過(guò)了0.8,植被覆蓋率高。
圖1 衛(wèi)星影像預(yù)處理前后對(duì)比(a:預(yù)處理前;b:預(yù)處理后)
圖2 2005年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被指數(shù)(NDVI)分布
圖3 2017年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被指數(shù)(NDVI)分布
統(tǒng)計(jì)平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)設(shè)區(qū)前后不同等級(jí)NDVI所占面積比(表1)。結(jié)果表明,在0.0~<0.1、0.1~<0.2、0.2~<0.3、0.3~<0.4、0.7~<0.8、0.8~0.9等級(jí)區(qū)間,2017年NDVI所占面積比均大于2005年;在0.4~<0.5、0.5~<0.6、0.6~<0.7等級(jí)區(qū)間,2017年NDVI所占面積比小于2005年。根據(jù)值域范圍,將NDVI劃分為低植被指數(shù)(0.0~<0.30)、中植被指數(shù)(0.30~<0.60)和高植被指數(shù)(0.60~1.0)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)大部分區(qū)域?yàn)橹懈咧脖恢笖?shù),植被質(zhì)量較好。其中,2005年高植被指數(shù)區(qū)面積占比32.0%,中植被指數(shù)區(qū)面積占比45.0%,低植被指數(shù)區(qū)面積占比23.0%。2017年高植被指數(shù)區(qū)面積占比33.9%,中植被指數(shù)區(qū)面積占比33.5%,低植被指數(shù)區(qū)面積占比32.6%。
表1 平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)設(shè)區(qū)前后不同等級(jí)NDVI面積所占比例 %
NDVI值域2005年面積占比2017年面積占比0.0~<0.112.514.10.1~<0.23.98.20.2~<0.36.610.40.3~<0.48.910.60.4~<0.514.111.40.5~<0.622.011.60.6~<0.722.010.70.7~<0.89.911.60.8~0.90.211.6
計(jì)算2017年與2005年NDVI的差值,并將差值結(jié)果劃分為減少(-1.0~<-0.2)、持平(-0.2~<0.0)和增加(0.0~1.0),得到2017年與2005年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)NDVI變化分布圖(圖4)。從不同植被指數(shù)覆蓋區(qū)變化情況看,設(shè)區(qū)后平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)高植被指數(shù)區(qū)面積增加,較2005年增加1.9%,且植被指數(shù)數(shù)值略有提高,植被狀態(tài)趨好。中植被指數(shù)覆蓋區(qū)面積減小,小部分(1.9%)轉(zhuǎn)為高植被指數(shù)覆蓋區(qū),其余部分(9.6%)轉(zhuǎn)為低植被指數(shù)覆蓋區(qū)。
圖4 2017年與2005年平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)植被指數(shù)(NDVI)變化分布
從植被指數(shù)值變化像元統(tǒng)計(jì)情況看,平潭全區(qū)絕大部分區(qū)域植被覆蓋增加或維持(面積占比74.8%),原植被覆蓋較好的地區(qū)植被生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好,其中因填海造陸興起的金井新城的植被覆蓋提高最為明顯。植被指數(shù)NDVI減少的區(qū)域較分散,相對(duì)集中分布于平潭中部和南部部分區(qū)域,側(cè)面反映了平潭開(kāi)放開(kāi)發(fā)建設(shè)遍地開(kāi)花、成果顯著。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,自2005年到2017年平潭植被指數(shù)減少區(qū)域面積占25.2%,增加區(qū)域面積占31.3%,維持區(qū)域占43.5%。
(1)實(shí)驗(yàn)區(qū)植被覆蓋率總體較高,植被覆蓋以中高覆蓋為主,建議維持好高植被覆蓋率區(qū)域植被生態(tài)質(zhì)量,并重點(diǎn)關(guān)注低植被覆蓋率區(qū)域植被狀況。
(2)平潭設(shè)區(qū)前后植被覆蓋變化特征明顯,中植被覆蓋區(qū)面積減小。一方面原因是重點(diǎn)地區(qū)加強(qiáng)生態(tài)保護(hù),例如實(shí)驗(yàn)區(qū)東北部的虎頭山至楊梅山一帶生態(tài)區(qū)保護(hù),使原有中植被覆蓋區(qū)提高為高植被覆蓋區(qū);另一方面原因是實(shí)驗(yàn)區(qū)不斷加快的開(kāi)放開(kāi)發(fā)建設(shè),例如主城區(qū)部分區(qū)域擴(kuò)建,使部分綠色植被地區(qū)轉(zhuǎn)為建設(shè)用地。
(3)由于Landsat TM與OLI兩種遙感器差異及所用遙感影像過(guò)空時(shí)間不完全相同,導(dǎo)致兩類衛(wèi)星資料分析處理難免存在一定誤差,結(jié)果僅供參考。