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    基于MODIS數(shù)據(jù)的赤水河流域植被覆蓋度季節(jié)性動態(tài)監(jiān)測

    2022-10-20 02:23
    綠色科技 2022年18期
    關鍵詞:赤水河植被林地

    楊 青

    (安順學院 資源與環(huán)境工程學院,貴州 安順 561000)

    1 引言

    由于植被覆蓋度是指植被(包括葉、莖、枝)在地面垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比,是反映地表植被覆蓋狀況的一個重要指標,因此,定量評估區(qū)域植被覆蓋變化,分析地表植被覆蓋狀態(tài),對于揭示地表植被空間變化規(guī)律、分析氣候驅(qū)動作用、評價研究區(qū)整體環(huán)境質(zhì)量具有重要意義[1]。研究表明因退耕還林以來,區(qū)域植被變化很大,退耕還林對于植被恢復有明顯促進作用[2,3]。在研究過程中,有研究者將研究區(qū)植被覆蓋度進行評估并分等級,研究表明覆蓋度與地區(qū)有一定關系[4~6]。管文軻等對塔里木河流域植被的變化規(guī)律進行動態(tài)監(jiān)測及趨勢分析,結果表明塔里木河流域未來生態(tài)環(huán)境有好轉趨勢[7]。蘇慧敏等分析了研究區(qū)植被覆蓋率其變化情況,結果表明覆蓋度以較低覆蓋度向高一等級覆蓋度轉移為主,且正向轉移大于負向轉移[8,9]。韓蘭英等則在研究中利用滑動平均法來去除氣候因素的影響,發(fā)現(xiàn)植被覆蓋狀況總體良好,穩(wěn)定是植被覆蓋的主要演化狀態(tài),而植被的輕度退化與演變趨勢明顯,植被總體上仍然向退化方向發(fā)展,氣候的暖干化趨勢可能是導致研究區(qū)植被生長退化的主要原因[10~13]。綜上,通過遙感數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測流域植被覆蓋度技術可行,也具有一定的現(xiàn)實意義,能為研究區(qū)植被演化狀態(tài),變化趨勢提供數(shù)據(jù)支持。

    本文以赤水河流域貴州境內(nèi)的流域邊界為研究區(qū), 利用多源遙感影像數(shù)據(jù)為基礎, 通過ENVI處理得到研究區(qū)植被覆蓋圖和土地利用圖,結合ArcGIS空間分析得出統(tǒng)計數(shù)據(jù),結合地圖代數(shù)原理, 建立轉移矩陣, 分析赤水河流域季節(jié)性變化特征, 以期動態(tài)監(jiān)測區(qū)域植被變化及成因分析提供科學依據(jù)。

    2 研究區(qū)概況

    赤水河流域位于東經(jīng)104°45′~106°51′,北緯27°20′~28°50′。流域流經(jīng)四川、云南、貴州3省,發(fā)源于云南省鎮(zhèn)雄縣,河流自西南向東北方,流經(jīng)畢節(jié)、仁懷、赤水等地,至四川合江縣并入長江,全長444.5 km,河流流量較大,豐水期流量達到9800 m3/s,為長江上游的一級支流,河流流域多在山間峽谷之中。其中赤水河中下游部分位于山區(qū)內(nèi),河谷較多,且下游段自貴州省赤水縣復興場以下進入四川盆地,兩岸丘陵起伏,沿江河谷平原十分寬闊,東南部有少量山地。

    赤水流域流經(jīng)四川、貴州、云南,屬于亞熱帶季風氣候,夏季高溫多雨,冬季溫和少雨。其次流域內(nèi)的地形有高原、丘陵、盆地等。上游處于高原地帶,平均年降水量950 mm,中下游處于丘陵、盆地地形,平均年降水量1300 mm。因?qū)賮啛釒Ъ撅L氣候,雨季降雨多集中在6~9月份,占全年降水量的80%左右[14]。

    3 數(shù)據(jù)與方法

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)采用MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),時間2000年1月份至2020年12月份,分辨率500 m,來源:NASA官方數(shù)據(jù)下載網(wǎng)站,對遙感影像進行幾何校正、大氣校正、鑲嵌、裁剪等處理。MODIS數(shù)據(jù)有著光譜范圍寬、波段多、接收相對簡單、數(shù)據(jù)更新快等優(yōu)勢,現(xiàn)已被廣泛應用于氣候?qū)W、環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)勘查和土地面積變化研究等方面。

    土地利用數(shù)據(jù)來源于Landsat衛(wèi)星30 m分辨率的遙感數(shù)據(jù)在ENVI進行監(jiān)督分類,結合2 m分辨率的高分遙感數(shù)據(jù)進行目視解譯和精度驗證,分類標準參照全國生態(tài)遙感監(jiān)測土地利用/覆蓋分類體系,將土地利用分為水田、旱地、林地、草地、水域、建設用地、以及未利用地,最后得出研究區(qū)2020年土地利用現(xiàn)狀圖。

    3.2 數(shù)據(jù)處理

    所有數(shù)據(jù)以空間分辨率為30 m×30 m進行重采樣,并且統(tǒng)一坐標系,方便后期處理。運用ENVI中的工具將MODIS數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)文件提取出來并轉化成.dat或.tif格式,即可在ENVI中打開。需要注意的是MODIS13產(chǎn)品在ENVI中提取的NDVI影像閾值在-999~1.0000之間,其中NDVI<0的值主要表現(xiàn)為積雪、裸地、水體等非植被覆蓋類型地物,NDVI>0表現(xiàn)植被信息。本次研究是利用ENVI插件MTCK,將MODIS數(shù)據(jù)中的NDVI波段提取出來。NDVI提取出來之后計算NDVIsoil與NDVIveg的數(shù)值(NDVIsoil是代表無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值,NDVIveg代表完全由植被所覆蓋的NDVI值),接著帶入公式,計算原理如下[15]:

    FVC=0,當NDVI

    燃氣爐分為餐廳內(nèi)布線和使用一次性爐子兩種形式。有關業(yè)內(nèi)人士介紹,我國消防部門已經(jīng)明令禁止使用可重復充氣的“小煤氣罐”作為火鍋燃具。目前,國家允許的方式只有前期布線至每張桌子的方式,或者封閉的一次性使用的符合國家認證的燃氣爐。

    FVC=1,當NDVI>NDVIveg時;

    FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil),當NDVIsoil<=NDVI<=NDVIveg時。

    之后將NDVI柵格添加到ArcGIS中,打開柵格計算器,然后帶入公式,經(jīng)過計算之后再對數(shù)據(jù)進行分級分類即可。

    通過GIS與ENVI技術來計算植被覆蓋度并提取歸一化植被指數(shù)。赤水河流域的植被覆蓋與其NDVI值具有很強的正相關性,NDVI值越高的區(qū)域,植被覆蓋狀況也高。

    土地利用數(shù)據(jù)主要利用高分辨率影像結合野外調(diào)查對典型區(qū)域進行驗證,對解譯不正確的地方重新進行修正使分類精度提高,最終驗證精度為87.45%。最后通過ArcGIS軟件進行專題圖制作,即生成2020年赤水河流域土地利用圖(圖1)。

    圖1 研究區(qū)2020年土地利用現(xiàn)狀空間分布

    3 結果與分析

    3.1 赤水河流域土地利用

    根據(jù)解譯結果得出赤水河流域2020年土地利用空間分布圖(圖1),從空間分布來看, 林地是赤水河流域的最主要的土地利用類型,分布范圍最廣,其中赤水河流域北部赤水市、習水縣分布最多; 水田集中分布在赤水河流域下游,在赤水河河谷零星分布; 旱地在赤水河上游分布廣泛,上游分布面積多于下游; 草地和城鄉(xiāng)建設用地多沿赤水河河谷分布。

    在ArcGIS中統(tǒng)計各地類的面積和占比(表1),結果顯示,赤水河流域林地面積最多,占比為59.73%,占據(jù)了研究區(qū)面積的大部分。其次是旱地、水田、建設用地分別占27.39%、7.96%、3.75%,未利用地最少,占比為0.03%。

    表1 各類土地利用面積統(tǒng)計

    結合植被覆蓋度和土地利用數(shù)據(jù),進行空間疊置分析,將植被覆蓋度分為5個值域階段,不同的值代表植被覆蓋的等級不同,并且所對應的土地利用也有所區(qū)別,如表2所示,建設用地等植被覆蓋度較低,林地、草地等植被覆蓋度較高。

    表2 不同植被覆蓋度土地利用類型

    4.2 FVC月變化趨勢

    如圖2,在各地類中,各月份之間植被覆蓋度的變化趨勢一致,但建設用地、未利用地值相較于其他偏低,在3月份以前建設用地的植被覆蓋度高于未利用地,3月份以后低于未利用地直至11月份。在7種地類中,林地的植被覆蓋度一直居于較高水平,植被覆蓋度從1~12月份均高于其他地類。從圖2中可以得出2~5月份是其生長期,植被覆蓋度呈上升趨勢,說明這段期間經(jīng)過季節(jié)的更替,氣候、水分等條件改善使得植被生長效果明顯。

    圖2 1~12月份不同土地利用的植被覆蓋度

    4.3 FVC季節(jié)性變化/趨勢分析

    為有更加直觀的對比效果,本研究提取一年中不同季度的植被覆蓋度來評價對比,主要對比研究一年中四季的植被覆蓋度變化的特點。研究不同季節(jié)之間的變化規(guī)律和土地利用的關系。本文采用不同時相的數(shù)據(jù)為將各月份的數(shù)據(jù)按照1~3月份為春季,4~6月份為夏季,7~9月份秋季,10~12月份為冬季,然后在ArcGIS中取不同月份出現(xiàn)次數(shù)最多的值作為該柵格的值,最終確定某季節(jié)的植被覆蓋度值域范圍。

    4.3.1 春季至夏季變化

    通過獲取的各月份的數(shù)據(jù)進行處理后,再對不同季節(jié)的數(shù)據(jù)進行地圖代數(shù)運算,得出不同季節(jié)動態(tài)變化數(shù)據(jù),在ArcGIS中進行繪制,得到春季至夏季植被覆蓋度變化分布空間圖(圖3)。

    圖3 研究區(qū)春季至夏季植被覆蓋度變化分布

    由表3可得,不同的土地類型在季節(jié)的交替的過程中雖有所增減,但是總體上春季到夏季各種地類的植被覆蓋度呈增加趨勢,增加的面積遠大于減少的面積。赤水河流域處于季風氣候,夏季多雨,因此在夏季時期,總體植被覆蓋度較高。

    表3 春季至夏季不同土地利用植被覆蓋度變化面積 km2

    4.3.2 夏季至秋季變化

    從空間分布圖4來看,較上一個季度而言,夏季至秋季的植被覆蓋度減少的范圍和面積都在擴大和增加,減少的面積新增加了1483.50 km2。增幅較大主要體現(xiàn)在林地、旱地、建設用地,分析其原因主要是該季節(jié)農(nóng)作物基本已經(jīng)收割,會造成植被覆蓋度的減少;也體現(xiàn)了隨著季節(jié)的更替植被的變化特征。

    圖4 研究區(qū)夏季至秋季植被覆蓋度變化分布

    由表4可得,夏季至秋季植被覆蓋度總體上依然處于增加的狀態(tài),但是增幅有所減弱,其中林地和耕地的變化幅度最大。林地是該流域范圍內(nèi)最主要的土地利用類型,所以林地在其中起主導作用,面積占比也最大。

    表4 夏季至秋季不同土地利用植被覆蓋度變化面積 km2

    4.3.3 秋季至冬季變化

    從空間分布可直觀得出,赤水河流域在該時間段,植被覆蓋度整體上呈減少趨勢,而在該時間段植被呈增加的區(qū)域大多是林地,其他地類均呈現(xiàn)大幅度減少的情況(圖5)。

    圖5 研究區(qū)秋季至冬季植被覆蓋度變化分布

    由表5可得,秋季至冬季植被覆蓋度呈減少的狀態(tài),其中未利用地的植被覆蓋度均在減少,沒有增加。赤水河流域處于季風氣候,冬季寒冷少雨,冬季時期,植被覆蓋度普遍處于較低值,特別是在流域以東和西南方向更為明顯,其次是流域的北部植被覆蓋相比其他區(qū)域的植被覆蓋減少得較少。

    表5 秋季至冬季不同土地利用植被覆蓋度變化面積 km2

    除了季節(jié)的影響,人類活動對植被覆蓋同樣存在著影響,人類對自然環(huán)境的破壞,主要是通過擴大基礎設施的建設,占用林地,過度捕撈以及亂排亂放廢水廢氣等,破壞著生態(tài)環(huán)境進而影響植被覆蓋度的變化。相關政策與人類活動影響著流域內(nèi)的植被覆蓋,分析近年來關于赤水河流域的相關政策以及人類活動,得出政策對植被覆蓋變化起到了很大的推動作用,特別是設立一些國家公園、保護區(qū)以及對周圍可能會造成污染的企業(yè)進行實時監(jiān)管等,在一定程度上可保護當?shù)丨h(huán)境。隨著社會的發(fā)展人類的思維發(fā)生轉變,要堅持可持續(xù)發(fā)展,保護生態(tài)、對生態(tài)環(huán)境進行動態(tài)監(jiān)測顯得越重要,因此可靠的數(shù)據(jù)可提供更有利的支持。

    5 結論

    本文通過多源遙感數(shù)據(jù)借助GIS和ENVI數(shù)據(jù)處理平臺,得出2000~2020年多年月平均數(shù)據(jù),從而分析不同月份、不同季節(jié)、在不同土地利用下植被覆蓋度的動態(tài)變化規(guī)律,得出赤水河流域植被覆蓋度具有較鮮明的季節(jié)性特征,得出主要結論如下。

    (1)赤水河流域主要以較高植被覆蓋為主;在靠近河流邊界的植被覆蓋較低。不同季節(jié),植被覆蓋度隨著季節(jié)的變化有所增減,增減幅度符合當?shù)貧夂蚝蛯嶋H特征,各月份之間植被覆蓋度的變化趨于一致。

    (2)氣候變化對植被覆蓋的影響較為直接和明顯;氣候濕潤時期,降水量適中,土壤和大氣環(huán)境適宜,植被覆蓋度高。氣候寒冷干燥時,降水量小,蒸發(fā)量大,土壤干燥,缺少植物正常生長需要的水分,影響植物的成活率,導致植被覆蓋降低或者是無植被覆蓋。

    (3)人類活動以及政策對植被覆蓋變化起到很大的推動作用,改變著人們的活動與生產(chǎn),人類活動一定程度上影響環(huán)境的變化,從而影響著植被覆蓋。人類活動可以改善環(huán)境,如植樹種草,綠化荒山,防治水土流失和石漠化等措施可以增加區(qū)域的植被覆蓋。但也有為了擴大生產(chǎn)等活動,進行基礎設施建設,就會破壞周邊環(huán)境,導致植被覆蓋度降低。

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