城市植被覆蓋度變化檢測(cè)與分析

劉 輝

（遼寧省自然資源事務(wù)服務(wù)中心—遼寧省基礎(chǔ)測(cè)繪院，遼寧 錦州 121003）

0.引言

植被是人類生存環(huán)境的重要組成部分，它能夠防沙固土，凈化空氣，防止水土流失。對(duì)植被進(jìn)行監(jiān)測(cè)和保護(hù)對(duì)于治理環(huán)境問(wèn)題具有重要的意義，在生態(tài)系統(tǒng)中占有舉足輕重的作用。植被覆蓋度變化分析是當(dāng)今衡量地表狀況的重要手段，它能很好地反映出城市生態(tài)環(huán)境變化，是評(píng)價(jià)環(huán)境健康狀況的主要指標(biāo)。

作為衡量生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)，植被覆蓋度在植被變化監(jiān)測(cè)方面引起了國(guó)內(nèi)外廣大學(xué)者的關(guān)注。傳統(tǒng)的獲取植被覆蓋度的主要方法是地面測(cè)量，主要包括目估法、采樣法和儀器法等[1]。實(shí)地測(cè)樣方法估算植被覆蓋度的變化要耗費(fèi)巨大的人力、物力，并且在大區(qū)域的測(cè)量中難以保證精度。遙感解譯方法是利用遙感解譯技術(shù)提取研究區(qū)的植被光譜信息，然后建立與植被覆蓋度的關(guān)系，之后獲取植被覆蓋度數(shù)據(jù)方法。當(dāng)今提取植被覆蓋度最普遍的方法就是遙感解譯方法，該方法主要包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头?、植被指?shù)法、像元分解模型法[2]。Wittich等人針對(duì)不同的土地利用類型建立了植被覆蓋度與NDVI的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒂肗OAA AVHRR數(shù)據(jù)計(jì)算了研究區(qū)的植被覆蓋度[3]。劉玉安等利用“北京一號(hào)”小衛(wèi)星數(shù)據(jù)，基于像元二分模型對(duì)淮河上游植被覆蓋度進(jìn)行了估算[4]。王寧等在計(jì)算得到的歸一化植被指數(shù)NDVI的基礎(chǔ)上建立像元二分模型，用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)估算到的植被覆蓋度進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明使用此模型進(jìn)行植被覆蓋度監(jiān)測(cè)是可行的[5]。本文采用三期Landsat影像，基于像元二分模型和土地利用分類兩種方法提取植被覆蓋度，分析城市十年間的植被覆蓋度變化情況以及發(fā)展趨勢(shì)。

1.技術(shù)路線

利用城市地區(qū)2007年、2011年、2016年三期Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理后計(jì)算每期影像的歸一化植被指數(shù)NDVI，并以此為基礎(chǔ)建立像元二分模型，估算三期影像的植被覆蓋度，并分析植被覆蓋度的時(shí)空變化，并進(jìn)一步對(duì)其影響因素進(jìn)行分析和討論。技術(shù)路線（如圖1所示）：

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文選取了2007年9月和2011年9月的Landsat TM影像以及2016年9月的Landsat OLI影像，空間分辨率分別為15米和30米，比較適合城市尺度的監(jiān)測(cè)應(yīng)用。下載影像的軌道號(hào)分別為120/30和120/31，三個(gè)時(shí)相共計(jì)6景影像，影像含云量均為0，影像質(zhì)量良好。由于研究的是植被覆蓋度，所以影像時(shí)相選在能夠較好反映植被生長(zhǎng)狀況的季節(jié)，本文選取的6景影像都是在9月份獲取的。以2007年9月影像作為基準(zhǔn)影像，分析至2011、2016年的植被生長(zhǎng)變化情況。

3.城市植被覆蓋度估算

3.1 基于像元二分模型植被覆蓋度提取

像元二分模型比較簡(jiǎn)單，應(yīng)用廣泛。許多研究人員通過(guò)建立像元二分模型對(duì)不同研究區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行估算，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，都得到了較高的精度。本文基于此模型，利用三期影像，研究城市十年來(lái)的植被覆蓋度變化情況。

通過(guò)對(duì)影像分析可知：城市內(nèi)部分區(qū)域完全被植被覆蓋或覆蓋度較高，部分區(qū)域植被覆蓋度較低或完全為裸地，所以研究區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度最大值取1，植被覆蓋度最小值取0。NDVI的最大值和最小值分別為純植被的NDVI值和純土壤的NDVI值。在確定NDVI的最大值和最小值時(shí)具有較大的主觀性，有些學(xué)者根據(jù)累計(jì)像元數(shù)達(dá)到5位數(shù)來(lái)獲取閾值，而本文采用的是根據(jù)像元累加數(shù)的比重劃分，置信度為95%和5%。再根據(jù)植被指數(shù)與植被覆蓋度之間的關(guān)系得到植被覆蓋度。

3.1.1計(jì)算不同時(shí)相的NDVI圖像

NDVI計(jì)算公式利用影像的紅色波段和近紅外波段，其中，Landsat TM中，紅外波段為3，近紅外波段為4；Landsat OLI中，紅外波段為4，近紅外波段為5。由于影像中有水體、背景、建筑等地物，所以會(huì)出現(xiàn)NDVI異常值的情況，為使NDVI值在-1—1之間，利用下式避免異常值的出現(xiàn)。

3.1.2獲取閾值

選取三期去除異常值處理的NDVI圖像，統(tǒng)計(jì)每個(gè)NDVI值出現(xiàn)的概率。本文選擇的置信度為5%和95%。

其中，5%對(duì)應(yīng)的值為NDVI最小值，95%對(duì)應(yīng)的值為NDVI最小值。得出2007年、2011年和2016年的NDVI概率分布情況，找出NDVImax、NDVImin。三期NDVI最大值與最小值統(tǒng)計(jì)情況（如表1所示）：

表1 NDVI閾值統(tǒng)計(jì)

3.1.3植被覆蓋度計(jì)算

三個(gè)監(jiān)測(cè)期的NDVI參數(shù)值已經(jīng)確定，根據(jù)式（1）來(lái)計(jì)算植被覆蓋度。首先，將整個(gè)研究區(qū)分為三個(gè)部分：當(dāng)NDVI值小于NDVImin時(shí)，植被覆蓋度取值為0；當(dāng)NDVI值大于NDVImax時(shí)，植被覆蓋度取值為1。對(duì)三期植被覆蓋度圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到2007年城市的平均植被覆蓋度為55.77%，2011年平均植被覆蓋度為54.82%，2016年平均植被覆蓋度為51.20%。2007年、2011年和2016年的植被覆蓋度圖（如圖2所示）：

圖2 2007年、2011年和2016年的植被覆蓋度圖

3.1.4植被覆蓋度分級(jí)

在上述植被覆蓋度圖的基礎(chǔ)上，按照分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將植被覆蓋度分為五個(gè)等級(jí)：0-0.2、0.2-0.4、0.4-0.6、0.6-0.8、0.8-1.0。并為每類設(shè)置不同顏色，顏色越深代表的植被覆蓋度越大。覆蓋度所對(duì)應(yīng)的地物類別如下：一級(jí)為低植被覆蓋，植被覆蓋度為0-0.2，對(duì)應(yīng)于裸地、居民區(qū)、建筑、交通道路、水體、荒草地等；二級(jí)為中低植被覆蓋度，植被覆蓋度為0.2-0.4，對(duì)應(yīng)荒地、居民點(diǎn)、農(nóng)田等；三級(jí)為中植被覆蓋度，植被覆蓋度為0.4-0.6，對(duì)應(yīng)農(nóng)田、低產(chǎn)草地、旱地、退化土地等；四級(jí)為中高植被覆蓋，植被覆蓋度為0.6-0.8，對(duì)應(yīng)高產(chǎn)草地、林地、農(nóng)田等地物；五級(jí)為高植被覆蓋度，植被覆蓋度為0.8-1.0，對(duì)應(yīng)林地、高產(chǎn)草地、灌木林、優(yōu)質(zhì)耕地等。得到2007年、2011年、2016年植被覆蓋度分級(jí)圖（如圖3所示）：

圖3 2007年、2011年和2016年的植被覆蓋度分級(jí)圖

3.1.5精度驗(yàn)證

檢驗(yàn)植被覆蓋度計(jì)算精度使用的是同期的高分影像，該影像的空間分辨率為1米。將高分影像上分布的五個(gè)級(jí)別的植被與上面得到的植被覆蓋度分類圖進(jìn)行地理配準(zhǔn)，檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)區(qū)域的分類級(jí)別與高分影像上的地物是否匹配。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，地物與各分類級(jí)別吻合度較高。因此，得出像元二分模型提取的植被覆蓋度精度基本可靠。

3.2 基于遙感圖像分類結(jié)果的植被覆蓋度提取

3.2.1監(jiān)督分類

根據(jù)監(jiān)督分類的原理，將影像分為兩類：植被和非植被。在對(duì)遙感影像進(jìn)行分類時(shí)，選擇能夠代表各類地物特征的樣本區(qū)域來(lái)判別選取各類地物是否合適。本文研究的三期影像兩類地物分離度都在1.9以上，分離性好。采用最大似然分類器并對(duì)分類結(jié)果圖進(jìn)行分類后處理。

3.2.2分類精度驗(yàn)證

本文采用分類結(jié)果疊加和混淆矩陣兩種方法來(lái)驗(yàn)證分類精度。

（1）分類結(jié)果疊加

將分類結(jié)果與原圖進(jìn)行疊加，著重檢查原圖與分類結(jié)果圖中易于判別的地物，如，道路、河流等，查看重疊程度，目視判讀分類的精度。這種精度檢驗(yàn)方法準(zhǔn)確性較低。

（2）混淆矩陣

計(jì)算混淆矩陣可以使用一幅地表真實(shí)圖像或地表真實(shí)的感興趣區(qū)域，本文將分類結(jié)果與原圖進(jìn)行疊加，選擇吻合度較高的分類結(jié)果計(jì)算混淆矩陣。通過(guò)精度驗(yàn)證，三期影像總體分類精度均在80%以上，Kappa系數(shù)也在0.68以上，總體精度可靠。

3.2.3植被覆蓋度提取

根據(jù)三期的植被分類結(jié)果，統(tǒng)計(jì)植被的占比，總體估算三期影像的植被覆蓋度?？梢缘贸觯?007年植被面積為3578.17km2，占所有類別的34.49%，則2007年植被覆蓋度為34.49%；2011年植被面積3295.84km2，占所有類別的31.77%，植被覆蓋度估算為31.77%；2016年植被面積為3020.02km2，占所有類別的29.11%，2016 年植被覆蓋度估算結(jié)果為29.11%?？梢钥闯觯瑥?007年到2016年城市植被覆蓋度總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

4.城市植被覆蓋度變化檢測(cè)

本文以2007年、2011年和2016年三期影像作為影像數(shù)據(jù)源，分析了城市植被覆蓋度及變化情況。為了能夠更加明顯地表示每年植被覆蓋度的具體狀況，對(duì)三期植被覆蓋度各等級(jí)的面積、占比以及不同等級(jí)之間的變化關(guān)系進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（如表2所示）：

表2 植被覆蓋度隨時(shí)間變化的情況

從表2可以看出：2007年—2016年植被覆蓋度變化明顯。一級(jí)、四級(jí)、五級(jí)植被覆蓋面積減少，二級(jí)、三級(jí)植被覆蓋面積增加。由此可以看出，植被破壞和保護(hù)并存，但整體來(lái)看，城市呈現(xiàn)植被退化的趨勢(shì)。三級(jí)植被覆蓋面積增加明顯，五級(jí)植被覆蓋面積減少明顯，可以看出，雖然低植被覆蓋面積增加了，但是總體來(lái)看，植被退化嚴(yán)重。

5.植被覆蓋度變化的驅(qū)動(dòng)力分析及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

5.1 城市植被覆蓋度變化驅(qū)動(dòng)力

5.1.1自然因素

城市氣候干旱，降雨量少，風(fēng)大沙多，地表土層主要是由巖石風(fēng)化物和松散的泥沙沖積物組成，在大風(fēng)和雨水的沖擊下很容易造成水土流失、土地退化等現(xiàn)象。在調(diào)查研究中發(fā)現(xiàn)，水土流失現(xiàn)象在坡度較大的地區(qū)很容易發(fā)生，坡度越大，土壤侵蝕越嚴(yán)重。雖然在植被生長(zhǎng)期，干旱抑制了植被的生長(zhǎng)，但在大風(fēng)的作用下，地面失去植被的保護(hù)，導(dǎo)致土地進(jìn)一步旱化，植被難以再次植入土壤，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境遭到破壞。

5.1.2人為因素

隨著城市化進(jìn)程的加速，人口也大大增加。過(guò)度砍伐森林、毀草種田、不合理地開(kāi)發(fā)土地資源導(dǎo)致城市植被覆蓋度下降。另外，畜牧業(yè)也是造成植被退化的重要原因，大面積的草地被開(kāi)墾為荒地，牛、羊的草地面積迅速減少，草場(chǎng)被過(guò)度啃食、踐踏，使得草場(chǎng)的植被恢復(fù)力極度脆弱。再者，礦產(chǎn)資源不合理開(kāi)發(fā)也是導(dǎo)致植被退化的主要原因，礦山周?chē)闹脖?、水體、自然景觀受到不同程度的影響，呈現(xiàn)植被退化趨勢(shì)。

5.2 城市植被覆蓋度發(fā)展趨勢(shì)

為了更加詳細(xì)地表示城市植被覆蓋度的變化趨勢(shì)，利用2007年、2011年、2016年三個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度圖像，將植被覆蓋度圖兩幅間做差值運(yùn)算，得到2007—2011年、2011—2016年、2007—2016年的植被覆蓋度變化圖（如圖5所示）：

圖5 2007—2011年、2011—2016年、2007—2016年植被覆蓋度演變圖

根據(jù)圖6得出：2007—2011年間，城市植被覆蓋狀況以輕微改善和一般改善類型為主，植被改善主要位于南部地區(qū)，南部地區(qū)主要是明顯改善類型，東北部地區(qū)和北部地區(qū)也有零星分布；植被退化區(qū)主要在西部地區(qū)和東北部地區(qū)。2011—2016年間，城市植被覆蓋狀況以一般改善和輕微改善為主，植被明顯改善地區(qū)位于城市中部地區(qū)和東北部地區(qū)。植被一般改善和輕微改善位于西北部和東北部地區(qū)，分布比較零散；植被退化區(qū)域主要位于西部和東北部，城市植被覆蓋發(fā)展趨勢(shì)以退化為主。2007—2016年間，植被退化比較嚴(yán)重，主要位于東北部地區(qū)和西部地區(qū)，主要以明顯退化為主，一般退化和輕微退化比較分散；植被明顯改善區(qū)主要位于南部地區(qū)，北部地區(qū)有零散分布，植被一般改善和輕微改善區(qū)位于西部地區(qū)和東北部，分布較為零散。

6.結(jié)束語(yǔ)

本文利用Landast TM/OLI遙感影像數(shù)據(jù)，應(yīng)用植被歸一化植被指數(shù)和像元二分模型對(duì)城市植被覆蓋度狀況進(jìn)行了估算和分析。通過(guò)像元二分模型，得到2007年、2011年和2016年三期影像植被覆蓋度，并對(duì)每期植被覆蓋度圖進(jìn)行分級(jí)并統(tǒng)計(jì)各類別面積，從時(shí)間和空間的角度來(lái)分析2007—2016年十年間植被覆蓋度變化情況。由于影像的空間分辨率為15米和30米，因此，不可避免地會(huì)存在混合像元問(wèn)題。另外，在本文中，由于沒(méi)有真實(shí)的土地利用分類圖對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，所以采用了手動(dòng)選取分類結(jié)果與原圖疊加來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。此過(guò)程存在較大的主觀性，所以分類結(jié)果不夠精確。但是，通過(guò)圖像分類和像元二分模型法都得出城市植被覆蓋度呈現(xiàn)退化趨勢(shì)的結(jié)論，兩種方法的結(jié)論一致，所以根據(jù)本文方法提出的結(jié)論具有一定的可靠性。