唐山市植被動態變化遙感監測

母景琴，詹 勝

(1.唐山師范學院計算機科學系，唐山 063000;2.唐山師范學院數學與信息科學系，唐山 063000)

0 引言

唐山市是一座重工業城市，伴隨著經濟的高速發展，資源衰竭和浪費現象突出，環境污染嚴重，生態環境形勢十分嚴峻，迫切需要開展優良城市生態的恢復建設工作。利用遙感技術快速高效地完成植被信息的調查工作，對唐山市生態建設發展具有重要意義。

城市綠地是城市生態系統的重要組成部分。城市綠地系統具有生態、經濟、社會等多重屬性，在城市復合系統中占有特殊的位置，對城市經濟發展具有直接、間接的提升作用。遙感技術作為一種綜合的探測技術，能迅速有效地提供地表自然過程和現象的宏觀信息，有助于揭示其動態變化規律，并預測其發展趨勢;不僅能迅速獲得大量豐富的信息和數據，而且能科學、準確、及時地提供分析結果[1]。在城市綠地信息的提取過程中，首先要提取出城市植被信息，利用遙感技術的宏觀性、多時相、多波段等特點，采取適宜的圖像處理方法，能夠快速準確地獲取城市植被的分布結構及變化趨勢，為城市規劃提供科學依據及技術支持。基于遙感數據提取的歸一化差值植被指數(NDVI)被認為是便捷而準確的參數，并且得到了廣泛的應用[2-6]。

本文基于1999年、2006年以及2009年3期TM和ETM+遙感圖像，采用植被指數方法獲取了3個時段的唐山市植被分布信息，合成了唐山市植被信息分布動態變化圖，分析了唐山市植被分布構成及其發展變化趨勢。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

唐山市位于河北省東部，E117°31′～119°19′，N38°55′～40°28′之間，總面積13 472 km2;地勢自西北向東南逐漸趨于平緩，以平原為主;屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，冬季寒冷干燥，夏季高溫多雨，季風明顯。唐山市是一座具有百年歷史的沿海重工業城市，現轄2縣級市(遷安、遵化)，6縣(灤縣、灤南、樂亭、遷西、玉田、唐海)，6區(路南、路北、開平、古冶、豐潤、豐南)和6開發區(高新技術開發區、海港開發區、南堡開發區、蘆臺經濟技術開發區、漢沽管理區和曹妃甸工業區)。本文研究區主要涉及路南、路北、開平、豐南和高新技術開發區等幾個區域。唐山市植被系統是由公園綠地、廣場綠地、道路綠地、居住區綠地和附屬綠地等5大系列組成的綜合體系，其中主要以公園綠地為特色，現有南湖、鳳凰山、大城山、大釗和彎道山5座公園。

1.2 遙感數據源

本次研究收集了1999年8月11日Landsat7 ETM+圖像、2006年7月21日和2009年9月15日Landsat TM圖像。3期圖像的獲取時間均在夏末秋初季節，植被發育情況具有可比性，圖像色調均勻，唐山市所轄范圍內均無云層覆蓋，影像質量良好，適合用于進行唐山市植被動態變化監測。本次研究主要使用了 TM4，3，2 和 ETM+4，3，2 波段合成圖像。

由于要對不同時期的植被空間動態變化進行統計分析，因此要對3期圖像進行幾何配準。以2006年7月21日TM圖像為基準，將1999年8月11日ETM+圖像和2009年9月15日TM圖像分別與其進行幾何配準。

2 研究方法

2.1 方法原理

自20世紀60年代以來，科學家已經利用遙感數據模擬和提取了各種生物物理量。大量研究都采用了植被指數——無量綱的輻射測度來反映綠色植被的相對豐度及發育狀況。很多植被指數都用到與健康綠色植被有關的紅光和近紅外反射率之間的關系。研究表明[7]，利用遙感數據的紅光和近紅外波段的不同組合研究植被的效果較好，能提取出90%以上的植被信息。Rouse等[8]早于1974年就提出了常用的歸一化差值植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)，計算公式為

式中，ρnir和 ρred分別為近紅外波段和紅光波段亮度值。

NDVI在對Landsat數據處理綠色植被信息時應用很普遍[9]。本文亦采用NDVI計算3期遙感圖像的植被信息，并根據地貌實況修正植被像元，生成植被分布圖和植被動態變化圖。

2.2 生成NDVI影像

按照NDVI計算公式分別得到3個時段的唐山市NDVI影像圖(圖1)。NDVI影像圖大小為650像元 ×800像元，像元值范圍在 -1.0～1.0之間[10]，像元內的植被越多，像元亮度值越大，體現在NDVI影像圖上就越亮。

圖1 3個時段唐山市NDVI影像圖Fig.1 NDVI images of Tangshan City in 3 periods

2.3 提取植被信息

2.3.1 設定閾值參數

為了區分NDVI影像圖中的植被與非植被像元，需要設定像元亮度閾值參數作為區分標準。這里需要指出的是，NDVI是基于比值的指數，已有研究表明，一些較暗的非植被地物，由于其近紅外和可見光波段的反射率都很低，使得NDVI值反而較高[10]。為此，需要判斷近紅外波段的像元值，如果該值比較小，則盡管NDVI值滿足條件，也不能判定其為植被像元。

設定NDVI閾值的方法并沒有統一的定論，本文采用的方法是利用TM4(R)，3(G)，2(B)假彩色合成圖像中植被像元呈紅色這一特性調整閾值參數，并從2009年NDVI影像圖中隨機抽取像元點與唐山市地貌實況相比對，進一步校正閾值參數，最終選定閾值為0.09。把TM4單波段圖像、NDVI影像圖和 TM4(R)，3(G)，2(B)假彩色合成圖像同時顯示在屏幕上進行對比，觀察3幅圖像上的隨機像元值發現，在假彩色合成圖像上顯示為紅色的植被，其NDVI＞0.09，且近紅外波段像元值通常在40以上。因此本研究設定近紅外波段像元閾值參數為40。

2.3.2 生成植被信息圖

為了統計的方便，生成植被信息圖時采用二值圖。以NDVI影像圖和近紅外波段影像圖作為輸入，逐個判斷每一個像元，如果像元值大于NDVI閾值參數，而且大于近紅外波段閾值參數，則判定該像元為植被，在植被信息圖對應位置取值為1;如果像元值小于或等于上述2個閾值參數，則判定該像元為非植被，在植被信息圖對應位置取值為0(圖2)。圖2大小為650像元×800像元，分別與3個時段的NDVI影像圖對應。圖2中白色部分為植被(農田和城市綠地)。

圖2 3個時段唐山市植被信息圖Fig.2 Vegetation information in Tangshan City in 3 periods

分別計算出3個時段植被信息結果圖中的植被像元個數、植被面積和植被占研究區總面積的百分比(表1)。

表1 唐山市植被像元數量和面積統計(包含郊區農田)Tab.1 Statistics of vegetation pixels and areas in Tangshan City(including suburb farmland)

從表1可以看出，在2009年之前，由于城市的快速擴張，大量農田被占用，造成唐山市全區植被面積變少。近年來唐山市對城區綠化工作高度重視，道路綠化、公園綠化改造和南湖生態區建設成績顯著，綠地面積逐年增長;然而由于城市的擴展，也造成了農田面積的減少。由表1中的數據分析出的結論與唐山市1999—2009年綠化建設的實際情況相一致。

為了更直觀地分析唐山市植被變化的實際情況，增強3個時段植被分布的比對效果，以2009年植被信息結果圖為紅波段、2006年植被信息結果圖為綠波段、1999年植被信息結果圖為藍波段進行假彩色合成。在3個時段植被信息圖的假彩色合成圖(圖3)中，能非常明顯地分析出唐山市區1999—2009年這10 a間植被的空間覆蓋消長變化。

圖3 1999—2009年唐山市植被分布動態變化信息圖Fig.3 Change of dynamic information of vegetation distribution in Tangshan City during 1999—2009

3 植被信息動態變化分析

從圖3可以看出，唐山市城區周圍植被分布呈遞減趨勢，從3個時間段來看，1999年的植被分布最多，2006年次之，2009年最少。說明近10 a以來城市規模不斷擴大，城市向外圍發展，植被面積變少。城區內部植被分布增多明顯，特別是2006—2009年間，這說明近10 a以來城區內部植被保護良好(特別是2009年和2006年都有植被以及僅2009年有植被的地段)。

以唐山市區中心大城山公園附近(圖4(左))和南湖生態區(圖4(右))為例進一步說明。

圖4 唐山市城區典型綠化區域(左)及南湖生態區(右)植被信息動態變化圖Fig.4 Change of dynamic information of vegetation distribution in typical greening area of Tangshan downtown(left)and south lake area(right)

圖4 (左)中最大的白色區域為唐山市大城山公園和南部緊鄰的鳳凰山公園。公園周圍2006—2009年新增植被明顯，說明期間公園綠化面積不斷加大，這和唐山市2003年被評為國家園林城市以來唐山市的主城區綠化、規劃建綠、拆違建綠、破硬增綠、立體增綠和公園擴綠改造建設等舉措的效果相吻合。右側線狀的紅色區域為陡河水系沿岸綠化帶，這和建設貫穿城區南北的陡河水系綠廊廊道、形成綠色網絡的實際情況相吻合。右上角大片紅色圖斑為工業園區綠化帶，這和2008年工業區內部實施單位庭院綠化達標、外圍實施生態防護工程的結果相吻合。

圖4(右)中南湖生態區在3個時間段的植被分布變化明顯，說明南湖區域近10 a以來城市發展變化很大，植被面積變化也很大。因為南湖部分區域為采煤沉降區，并堆放路南、路北2個工業區的生產和生活垃圾，形成了市南郊的大垃圾山。近年來，唐山市一直在進行采煤下沉受損棄置地治理工作，尤其是在2008年以來，啟動了南湖城市中央生態公園建設項目，實施了南湖擴湖及景觀綠化、環湖景觀道路、市民廣場等一批基礎設施工程，使南湖的生態建設步伐明顯加快。

4 結論

1)本文利用歸一化差值植被指數(NDVI)和近紅外波段的閾值參數生成了唐山市1999—2009年植被分布圖和植被動態變化圖，與唐山市綠地建設的實際情況一致，說明利用本文方法提取城市植被信息的方法是有效的。

2)本文提供的唐山市1999—2009年間3個時間段的植被覆蓋面積和動態變化數據，可為分析唐山市綠地分布結構及變化趨勢，進行城市規劃提供科學依據及技術支持。

3)需要說明的是，在確定NDVI閾值參數時，采用經驗法會有一些像元的屬性歸類出現誤差，這與TM和ETM+遙感數據的分辨率有限、部分像元為混合像元有關。如何確定出現誤差的混合像元，將有待于進一步研究。

[1]李寶華，孟 華.基于TM影像的開封市綠地信息提取研究[J].泰山學院學報，2005，27(6):94-98.Li B H，Meng H.TM image based research of extraction technique of greenbelt information in Kaifeng[J].Journal of Taishan University，2005，27(6):94-98.

[2]于明洋，崔 健，徐秋曉，等.基于遙感技術的龍口市綠地覆蓋監測與分析[J].山東建筑大學學報，2007，22(1):85-88.Yu M Y，Cui J，Xu Q X，et al.The monitoring and analysis of green cover in Longkou City based on the remote sensing technology[J].Journal of Shandong Jianzhu University，2007，22(1):85-88.

[3]孫 明，楊 洋，沈渭壽，等.基于TM數據的雅魯藏布江源區草地植被蓋度估測[J].國土資源遙感，2012，24(3):71-77.Sun M，Yang Y，Shen W S，et al.Vegetation cover change detection in the cropping area based on TM image[J].Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(3):92-97.

[4]王曉東，何 浩，侯 東，等.基于TM圖像的農業區域植被覆蓋變化檢測[J].國土資源遙感，2012，24(2):92-97.Wang X D，He H，Hou D，et al.Vegetation cover change detection in the cropping area based on TM image[J].Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(2):92-97.

[5]黨 青，楊武年.近20年成都市植被覆蓋度動態變化檢測及原因分析[J].國土資源遙感，2011，23(4):121-125.Dang Q，Yang W N.Supervision and reason analysis of vegetation coverage changes of Chengdu in the past 20 years[J].Remote Sensing for Land Resources，2011，23(4):121-125.

[6]郭玉川，何 英，李 霞.基于MODIS的干旱區植被覆蓋度反演及植被指數優選[J].國土資源遙感，2011，23(2):115-118.Guo Y C，He Y，Li X.Remote sensing inversion of vegetation coverage and optimization of vegetation index based on MODIS data in arid area[J].Remote Sensing for Land Resources，2011，23(2):115-118.

[7]Boffat A S.Resurgent forest can be greenhouse gas sponges[J].Science，1997，277(5324):315-316.

[8]Rouse J W，Haas R H，Schell J A.Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C]//3rd Earth Resource Technology Satellite(ERTS)Symposium NASA.Goddard Space Flight Center，1974，48(1):309-317.

[9]Trishchenko A P，Cihlar J，Li Z.Effects of spectral response function on surface reflectance and NDVI measured with moderate resolution satellite sense[J].Remote Sensing of Environment，2002，81:1-18

[10]黃 穎.基于遙感的城市綠地提取研究[J].西部探礦工程，2008，20(3):64-66.Huang Y.TM image based research of extraction technique of greenbelt information[J].West-China Exploration Engineering，2008，20(3):64-66.

[11]高芳琴，吳建平，孫建中，等.基于航空遙感數據的綠地信息提取與制圖系統[J].國土資源遙感，2001，13(2):57-61.Gao F Q，Wu J P，Sun J Z，et al.The system for extracting and mapping of city green space based on aerial remote sensing data[J].Remote Sensing for Land Resources，2001，13(2):57-61.