趙明海,王 棟,黎飛明,牛麗娟,楊 耘
(1.陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學院,陜西 渭南 714000 2.長安大學地質(zhì)工程與測繪學院,西安 710054)
地表的植被覆蓋顯示了一個區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況,對于生態(tài)文明建設(shè)具有重要的意義,因此如何快速準確的獲取一個地區(qū)的植被覆蓋變化,是當下研究的熱點。遙感技術(shù)有著覆蓋面積大,效率高的優(yōu)點。近年來,我國遙感數(shù)據(jù)采集、處理及應(yīng)用技術(shù)快速發(fā)展,利用不同空間、時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)進行地表植被覆蓋變化研究已經(jīng)是當下研究的熱點。國內(nèi)外很多學者針對于不同區(qū)域進行了大量的基于遙感數(shù)據(jù)的地表植被覆蓋變化的研究,并且對可能對植被覆蓋度產(chǎn)生影響的影響因子做了定量分析[1~5]。文獻[6]選取不同年份的MODIS NDVI數(shù)據(jù)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)定量分析了植被覆蓋變化與氣候因子的相關(guān)關(guān)系;文獻[7]運用NDVI數(shù)據(jù)分析了青藏鐵路沿線的植被覆蓋變化,與氣候、人為因子的相關(guān)性。綜上所述,受限于MODIS等數(shù)據(jù)的大空間分辨率,植被覆蓋變化都是以較大區(qū)域作為研究范圍,對于較小范圍的研究區(qū),其數(shù)據(jù)的分辨率則顯得過大不能較好的反映真實的植被覆蓋變化。針對于上述問題,已有學者采用更高分辨率的遙感數(shù)據(jù)進行相關(guān)研究,并取得了一定的成果。本研究選取的Landsat8 OLI數(shù)據(jù),相較于MODIS等數(shù)據(jù)有這更高的空間分辨率,能更好的展示地表的植被覆蓋。本研究基于Landsat8數(shù)據(jù)衍生光譜指數(shù)NDVI,獲得研究區(qū)域內(nèi)植被覆蓋的時空變化情況,以及與氣候因子的相關(guān)性,更好的服務(wù)于生態(tài)文明建設(shè)。
1.1 研究區(qū)概況
渭南地處關(guān)中平原東部最寬闊的地帶(108°58′~110°35′E ,34°13′~35°52′N),如圖1所示。地勢以渭河為軸線,形成南北兩山、兩塬和中部平川五大地貌類型區(qū),海拔330~2 645m之間。屬暖溫帶半濕潤半干旱季風氣候,四季分明,光照充足,雨量適宜。轄區(qū)全年平均氣溫12.7~15.6℃,全年降水量390.7~592.2mm。
渭南市植被主要為暖溫帶落葉闊葉林。轄區(qū)內(nèi)除渭河流域的關(guān)中外,大部分為黃土高原,水土流失較為嚴重。1999年啟動退耕還林,實施8年到2006年結(jié)束。共完成退耕還林面積1 896.13km2。植被得到了很好的恢復。
圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographical location of the study area
1.2 數(shù)據(jù)來源與預處理
本研究選取了2013~2020年的Landsat8 OLI數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源為美國地質(zhì)調(diào)查局(https://earthexplorer.usgs.gov/)。所獲取數(shù)據(jù)條帶號為(126,035)、(126,036)、(127,035)(127,036),選取的影像為每年的7、8、9月份云層覆蓋較少的數(shù)據(jù)。經(jīng)ENVI進行輻射定標以及大氣校正后進行拼接裁剪。得到的多波段數(shù)據(jù)進行NDVI以及植被覆蓋度生成。
1.3 趨勢分析法
線性函數(shù)趨勢斜率被廣泛應(yīng)用于基于時間尺度變化的趨勢分析中??筛鶕?jù)最終斜率的正負,以及絕對值的大小,來直觀的反映變化的趨勢[8]。其公式如下:
(1)
式中,n為時間尺度數(shù),本研究中取8,i為某一時間數(shù),NDVIi為第i個時間序列的NDVI值。對于NDVI采用該方法計算其斜率,以分析其顯著性。
1.4 相關(guān)系數(shù)
元素之間的相關(guān)性,用相關(guān)系數(shù)R表示,相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系,相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線性相關(guān)程度的量。其公式如下所示:
(2)
式中,Cov(X,Y)為X與Y的協(xié)方差,Var[X]為X的方差,Var[Y]為Y的方差。該系數(shù)主要用于分析植被覆蓋(NDVI值)變化與溫度、降水兩種氣候因子的相關(guān)性分析。
2.1 NDVI時空變化
由2013~2020年遙感數(shù)據(jù)衍生的NDVI,經(jīng)ENVI軟件進行預處理,剔除異常值,統(tǒng)計得到夏季平均NDVI值。2013~2020年平均NDVI變化如圖2所示。
圖2 2013~2020年平均NDVI值變化圖Fig.2 Average NDVI change from 2013 to 2020
根據(jù)統(tǒng)計所得的平均NDVI值可以得出,2013~2020年間渭南地區(qū)平均NDVI值介于0.4與0.7之間,其中最小值為0.48出現(xiàn)在2014年,最大值為0.66出現(xiàn)在2019年。其中2016年相較于2014年平均NDVI值增加了35%,2016年之后NDVI值略有下降,至2019年回升到最高值。2013~2020年渭南地區(qū)夏季平均NDVI值變化基本趨于穩(wěn)定。
該研究區(qū)域的NDVI空間分布如圖3所示,研究區(qū)域內(nèi)四周有山脈分布,受地形因素影響,人口較為集中分布在中部區(qū)域,因此,NDVI分布由周圍向內(nèi)部數(shù)值有減弱的趨勢。
圖3 NDVI空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of NDVI
2.2 NDVI變化與氣候相關(guān)性分析
植被覆蓋的變化與氣候因子存在一定的相關(guān)性。本研究從中國天氣網(wǎng)(http://www.weather.com.cn/)獲取了2013~2020年8年間的年均氣溫與年降水量數(shù)據(jù),并與遙感數(shù)據(jù)衍生的NDVI數(shù)據(jù)進行了相關(guān)性分析,年平均NDVI與溫度、降水量隨時間變化如圖4所示,NDVI值的變化,與氣溫、降水量在一定區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)相同的趨勢。
圖4 年均氣溫與NDVI隨時間變化(左)年降水量與NDVI隨時間變化(右)Fig.4 Annual average temperature and NDVI change with time (left) annual precipitation and NDVI change with time (right)
為了更精確的展示NDVI與溫度、降水量的關(guān)系,將2013~2020年平均NDVI值,與降水量、溫度做一元線性回歸分析,得到結(jié)果如表1所示,NDVI的變化與氣候、降水量存在一定的相關(guān)性。
表1 NDVI變化與氣候因素相關(guān)性表Tab.1 Correlation between NDVI change and climate factors
2.3 植被覆蓋度變化分析
NDVI可以顯示植被覆蓋情況,一個區(qū)域植被覆蓋變化需要用另一個指標來準確揭示,本研究選取的是植被覆蓋度[9],其獲取方法為,在NDVI的基礎(chǔ)上進行重新計算,其表達式(3)。
(3)
由于在生成NDVI時,其結(jié)果存在粗差,所以在進行NDVI最大值最小值選取時,取2%處值為最小值,98%處為最大值,經(jīng)過ENVI波段計算得到了不同時間段的植被覆蓋度空間分布圖,如圖5所示,最后將覆蓋度統(tǒng)計分級輸出[10],其結(jié)果如表2所示,從表中數(shù)據(jù)可以得出,2013年至2019年渭南市植被覆蓋整體呈上升趨勢,低植被覆蓋面積(0~0.6)呈下降趨勢,較高植被覆蓋面積增加了27%,呈上升趨勢,說明國家大力推進生態(tài)文明建設(shè),取得了一定的成效。
表2 2013年與2019年植被覆蓋度面積分級統(tǒng)計Tab.2 Statistics of vegetation coverage area classification in 2013 and 2019
圖5 2013年植被覆蓋度(左)和2019年植被覆蓋度(右)Fig.5 Vegetation coverage in 2013 (left) and 2019 (right)
本研究選取了2013~2020年的Landsat OLI數(shù)據(jù),經(jīng)過軟件處理,生成了研究區(qū)域8年間的NDVI空間分布圖,以及植被覆蓋度,結(jié)合研究區(qū)域內(nèi)的溫度、降水量數(shù)據(jù),進行了NDVI與氣候因子相關(guān)性分析,最終結(jié)論如下。
(1)2013~2020年間渭南地區(qū)平均NDVI值介于0.4與0.7之間,其中最小值為0.48出現(xiàn)在2014年,最大值為0.66出現(xiàn)在2019年。其中2016年相較于2014年平均NDVI值增加了35%,2016年之后NDVI值略有下降,至2019年回升到最高值。2013~2020年渭南地區(qū)夏季平均NDVI值變化基本趨于穩(wěn)定;
(2)NDVI值的變化,與氣溫、降水量在一定區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)相同的趨勢;
(3)2013年至2019年渭南市植被覆蓋整體呈上升趨勢,低植被覆蓋面積(0~0.6)呈下降趨勢,較高植被覆蓋面積增加了27%,呈上升趨勢。
研究表明,隨著國家大力推進生態(tài)文明建設(shè),渭南地區(qū)整體的植被覆蓋變化趨于穩(wěn)定,有上升趨勢。該研究結(jié)果可以有助于政府更好的決策,服務(wù)于生態(tài)文明建設(shè)。
研究中仍存在以下問題有待解決:(1)本研究所選取的數(shù)據(jù)在時間尺度上較短,對于長時間尺度的研究需增加數(shù)據(jù)量;(2)一個地區(qū)植被的變化受多重因素的影響,本研究中只選取了溫度與降水量,不足以完整解釋植被變化的驅(qū)動因素,未來可加入更多因素的分析。