基于ＮＤＶＩ時間序列的菏澤市東明縣植被動態變化研究

摘要:植被是一種重要的自然資源，也是生態環境的重要組成要素，它在維護區域生態平衡和促進區域可持續發展方面發揮著重要作用。隨著遙感與GIS技術的發展，植被資源的動態變化研究已漸漸成為植被資源研究的一個熱點問題。植被指數的求算方法根據實際應用也有多種，歸一化植被指數是目前研究的比較成熟的植被指數之一。利用2004和2007年的TM衛星數據，通過求算東明縣歸一化植被指數，研究近年來東明縣植被覆蓋的動態變化。

關鍵詞:NDVI;遙感;東明;植被動態變化

中圖分類號:F127文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2009)18-0136-02

(一)植被指數

植被指數是選用多光譜遙感器數據，經分析運算，產生某些對植被長勢、生物量等有一定指示意義的數值。它用光譜信息不需其他輔助資料，也沒有任何假設條件，來實現對植物狀態信息的表達，以定性定量的評價植被覆蓋、生長活力及生物量。

在植被指數中，通常選用對綠色植物強吸收的可見光紅波段和對綠色植物高反射和高透射的近紅外波段，這兩個波段不僅是植物光譜、光合作用中的最重要的波段，而且它們對同一生物物理現象的光譜相應截然相反，形成明顯的反差，這種反差隨著葉冠結構、植被覆蓋度而變化，因此可以對它們用比值、差分、線性組合等多種組合來增強或者揭示隱含的治污信息[1]。

(二)常見植被指數

1.比值植被指數(ratio vegetation index，RVI)。Jordan(1969)率先提出了比值植被指數，該指數是一個十分簡單的植被指數，用近紅外波段與紅光波段的比值來表示，充分表達兩反射率之間的差異，RVI的取值從0到無窮大。

比值植被指數是綠色植物的一個靈敏的指示參數，被廣泛應用于估算和監測綠色植物生物量。在植被高密度覆蓋情況下，它對植被十分敏感，與生物量的相關性最好。

2.差值植被指數(difference vegetation index， DVI)。差值植被指數被定義為近紅外波段與可見光紅波段數值之差。即:

差值植被指數的應用遠不如比值植被指數和歸一化植被指數。它對土壤背景的變化極為敏感，有利于對植被生態環境的監測。

3.垂直植被指數(perpendicular vegetation index，PVI)。Richardson和Wiegand(1977)提出了垂直植被指數，其定義為植物像元到土壤亮度線的垂直距離。該指數可以看成是對DVI的概化，其對大氣變異是相當敏感的，4.歸一化植被指數(normalized difference vegetation index. NDVI)。Rouse等(1973)第一次提出了NDVI的概念，該指數為近紅外波段和紅光波段之差與兩者之間和的比值，取值介于-1～1之間，該指數越大表示植被覆蓋越大，土壤和巖石的NDVI近似于0，云、水和雪的NDVI值為負值。

(三)選擇NDVI的原因

從目前的研究情況來看，NDVI仍被作為植被變化研究的主要手段之一，究其原因可能有以下幾點:一是NDVI數據可以十分方便地免費獲取并用于評價區域植被長期變化上;二是與土壤背景調整相關的植被指數中的一些參數確定尚存在一定的難度，而且對大范圍的植被變化監測而言，由于土壤類型的不同，需要確定不同的土壤參數，這可能會大大增加植被變化研究的工作量以及過多的人為因素帶來的不確定性(慈龍駿，2005)。許多研究表明，NDVI與LAI，綠色生物量，植被覆蓋度，光合作用等植被參數有關。NDVI的時間變化曲線可反映季節和人為活動的變化。

(一)研究區概況

東明縣位于山東省西南部，是黃河入魯第一縣，地處魯西南平原，全境系黃河沖積平原，地勢平坦，總面積1 369.8平方公里。地形由西南向東北緩緩傾斜，海拔為54.5～66.5米。黃河沿縣境西部，南北流向，折而向東，流經縣境62公里;河床普遍高出黃堤背河地面3米左右，故有“懸河”之稱。人工排水河道如東魚河西支、東魚河北支、洙趙新河等，均源于本縣，注入南四湖。

東明縣屬北溫帶季風性大陸氣候，一年四季氣溫差別明顯。春天溫和干燥，風多雨少;夏季炎熱潮濕，雨多溫高;秋季天高氣爽，晝熱夜涼;冬季寒冷多風，時降瑞雪。1月份最冷，最低氣溫-15℃;7月份最熱，最高氣溫為38.8℃;年平均氣溫13.7℃。日照5月份最多，為262小時;11月份最少，為180小時;年平均日照2 587小時。年降水量630毫米左右;無霜期最長242天，最短192天，平均為215天。這樣的氣候，適宜小麥、玉米、高粱、大豆、花生、棉花、瓜果、林木等溫帶植物生長。

(二)數據來源

Landsat TM是現在利用最為廣泛的地球觀測數據之一，主要用于陸地的資源探測和環境監測。在自然資源調查中，主要應用于農業、林業、地質礦產及水利建設等方面。文中所用到的Landsat TM影像數據為Landsat5衛星遙感數據，軌道號為123/36，分辨率為30米，來自中國遙感衛星地面站。

東明縣的植被覆蓋為溫帶落葉闊葉林帶，春季是植被開始發芽返青的時期，植物葉片生長速度快，葉面積迅速增大，NDVI的變化不穩定，不與時間呈線性關系。到了七八月份，植物的葉面積基本趨于穩定，求算出的NDVI可以作為植被覆蓋的參考。而在在本次研究中，由于探討的是植被覆蓋范圍的變化，需要取一個植被覆蓋相對穩定的時期，因此，實驗中選取2004年和2007年7月份的遙感圖像。

(三)圖像預處理

1.圖像幾何糾正。幾何校正的目的是糾正系統和非系統性因素引起的圖像變形。文中以1999年的相同軌道的TM數據為參考影像，采用二階多項式對TM影像進行了幾何精糾正。為了保證精度，設置了不低于20個的地面控制點，并保證控制點的空間分布均勻。每個地面控制點RMS誤差與RMS累積誤差均要求小于1，使得空間誤差在一個像元之內。

2.研究區域的提取。由于獲取的一景TM遙感圖像范圍超過研究區范圍，因此需要對遙感圖像進行恰當的裁剪，保證每幅遙感圖像經過裁減后位置和大小相同，相互間可以進行各種算術運算。

3.直方圖匹配。由于本次研究中采用的遙感圖像成像時間不同，因此首先要進行直方圖匹配。所謂直方圖匹配就是建立數學上的檢索表，轉換一幅圖像的直方圖，使其和另一幅圖像的直方圖形狀相似。直方圖匹配是圖像增強的一種方法，突破了直方圖均衡化只能產生近似均勻的直方圖的限制，產生具有特定直方圖的影像[2]。

4.NDVI變化檢測。隨著城市的不斷發展，城市植被覆蓋不斷發生變化，我們需要一種方法可以敏感的檢測出這些動態變化的特點和原因。有一種有效的方法就是利用多時像的遙感數據的變化檢測方法。

所謂的變化檢測，就是從不同時期的遙感數據中，定量的分析和確定地表變化的特征與過程。變化檢測的方法有多種，可以分為光譜類型特征分析、光譜變化向量分析和時間序列分析等三類。光譜類型特征分析就是基于不同時相的遙感圖像的光譜分類和計算，確定變化的分布和類型特征;光譜變化向量分析就是基于不同時間圖像之間的輻射變化，著重對各波段的差異進行分析，確定變化的強度與方向特征;時間序列分析就是利用遙感連續觀測數據分析地面監測對象的變化過程與變化趨勢。

本研究中，考慮實際情況，選用光譜類型特征分析中的圖像代數變化檢測算法，主要包括圖像差值和圖像比值運算。(1)NDVI的提取。植被指數為近紅外波段和紅光波段之差與兩者之間和的比值，在TM影像上提取NDVI公式為:NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3)。(2)圖像差值運算。圖像差值運算就是將一個時間圖像的像元值與另一個時間圖像的像元值相減。在新生成的圖像中，圖像值為正或為負則是輻射值變化的區域，而沒有變化的區域圖像值為0。(3)圖像比值運算。圖像比值運算是另一種變化檢測的方法。在本次實驗中對原有的比值運算方法做了一個改動，由原先的兩幅圖像之間求比值變為先求差值的絕對值，再利用求得的差值圖像比上第一個時相的圖像，由此可以檢測變化程度的大小。

1.基于時間序列的東明縣植被動態變化分析。東明縣是黃河流域的防護林工程建設重點縣，主要通過大力栽植喬木灌木，恢復和擴大森林植被，建立起多林種、多樹種、多功能、多效益的防護林體系，綜合治理嚴重的水土流失、鹽漬化等自然災害。而這恰恰是東明縣植被指數升高的直接原因。

2.基于數據的東明縣植被動態變化分析。差值和比值圖像所反應出來的結果都是2007年的植被要比2004年的植被覆蓋度高。原因是東明縣的淮河黃河水系周圍有大量植被生長。

通過兩個時相段影像比較研究發現，東明縣的生態環境得到了極大的改善。鹽堿地面積在縮小，且在黃河兩岸地區原來很多不能生長植被的地方已經開始復蘇，有的已形成濕地和沼澤區，被淡水植被所覆蓋，野外驗證得到確認。由此我們可以看出，也可以推斷，黃河三角洲地區的鹽堿地會隨著時間的推移逐漸向海邊退卻，而且鹽漬化程度也會逐漸得到改善;濕地與沼澤地沿著黃河兩岸濕地沼澤化現象越來越明顯，分布面越來越廣，蘆葦等喜淡水植被生長茂盛，野外驗證一望無際。東明縣南面的沼澤地，從影像上可以明顯的看到沼澤范圍的擴大，而且沼澤地含水量也有明顯的增加，野外驗證得到確認;沙化地沙化情況得到有效的控制，沿黃兩岸由于得到充足的水源，使一些以黃河灌溉為主的地區得到了充足的水源，黃河兩岸一些原來不能耕作的地區在當地政府的支持下，被當地農民開發，黃河的兩岸不再是光禿禿的一片，本次研究野外驗證時得到確認。

通過本次研究證明，用遙感做環境動態監測是行之有效的方法，節省了大量的財力和物力，值得在今后工作中推廣應用。

參考文獻:

[1]趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京:科學出版社，2003.

[2]錢樂祥，等.遙感數字影像處理與地理特征提取[M].北京:科學出版社，2004.