基于歸一化算法遙感解譯的植被覆蓋分析

洪明海

摘 要：為分析植被覆蓋情況進而對區域環境進行評價和改進，文章利用ERDAS軟件對其IMG圖使用歸一化植被指數法（NDVI）進行計算。結合計算所得的植被覆蓋指數IMG圖、解譯的植被覆蓋圖和所提取的植被分區面積，進行分析，結果表明：該地區的綠地植被覆蓋（包括高覆蓋地、中覆蓋、低覆蓋地、有林地、灌木叢以及其他林地）面積為9568.50公頃，占到總面積的42.68%，同時在解譯圖中可以清楚地看出此地區的水體流域分布情況，其面積為3446.03公頃，占15.37%。通過資料比對，利用遙感解譯的方法和實地基本一致，水體、高覆蓋地區域等的面積也高度吻合。這表明，通過遙感解譯，我們可以方便地對某片地區進行植被的環境分析和評估，而不需要進行大量而復雜的實地考察，這在應用實踐中具有良好的實用價值和經濟效果。

關鍵詞：歸一化植被指數；植被覆蓋度；解譯

1 概述

植被，包括森林、灌叢、草地和農作物，既是生態系統的主要組成部分，也是生態系統存在的基礎，具有截流降雨、減緩徑流、防沙治沙、保持水土等功能，聯結著土壤、大氣和水分等自然過程，在陸地表面的能量交換、生物地球化學循環和水文循環等過程中扮演著重要角色，是全球變化研究中的“指示器”。

在遙感應用領域，植被指數是一種反映地表植被信息的重要信息源之一，已廣泛用于定性和定量評價植被覆蓋及其生長狀況。目前，預測植被情況的指數有很多種，如，比值植被指數（RVI）、差值植被指數（NVI）、土壤調節植被指數（SAVI）、修正突然植被指數（MSAVI）和歸一化植被指數（NDVI）。研究表明歸一化植被指數NDVI對植被的生長勢和生長量非常敏感，可以很好地反映地表植被的繁茂程度，是指示植被活動和植被生產力的良好指標，廣泛應用于植被生長狀況描述、土地覆蓋類型分類、植被生產力估測、旱情監測分析、城市土地分等定級、荒漠化監測和城市生態環境質量評估等研究中。

2 材料與方法

2.1 數據來源與預處理

本數據由國家遙感測繪局提供，因此數據的準確性不用懷疑，該數據與其他NDVI數據相比，其誤差小，精度高，且已廣泛應用于全球及區域大尺度植被變化的研究中。

2.2 遙感解譯與配準

遙感解譯是不同結構、構造、成分的地物對光線的吸收、反射不同，可得到不同的波譜信息，在遙感圖像上反映出不同的灰度值。遙感解譯就是在遙感圖像上觀察分析點、線、面等影紋信息來判斷地物類型。

本次的歸一化植被指數計算和地圖配準主要是在ERDAS IMAGIN 9.2中完成，遙感解譯和植被數據的提取則在 ARCGIS 10.0 中完成。

2.3 歸一化植被指數法

3 結果與分析

3.1 NDVI值的計算

用ERDAS進行歸一化計算后得到的，其中植被情況通過灰度來表示，特別白的地方，表示高反光，可能是裸巖、雪和云之類，剩下的就是植被情況了，除中間的近乎黑色的那一塊是水域外，其余的就按灰度的深淺來判斷，灰度值越大，表示其植被情況越好，反之則越差。通過這景歸一化植被計算圖我們可以很直觀清晰地看到這個區域的植被情況，不僅可以看到哪些是水體，哪些是裸巖等非植被區域，還可以知道哪些地方是被植被所覆蓋的，以及進一步我們還能看出植被的覆蓋程度，甚至我們還能隱約看到圖中的河流的位置和走向。得出，其綠化程度在50%以上。

3.2 解譯

圖1是在ARCGIS中解譯完成后的圖，其中圖例如右所示。在這一景中，我們就可以更清楚地看到本區域的植被覆蓋情況，其中，除了大部分的綠地外，我們還能看到占有一定面積比例的沼澤地，這些多出現在河流斷流的地方以及接近水域的地方，這也說明在本次解譯的地方水源是比較充裕的，因此決定植被生長的因素并不是水的問題，相反還會因為大量的水體從而形成沼澤地。另外，從圖中，我們也能看到存在一個很大的湖泊和幾個小的湖泊，這也表明了這里的水是充分的。

3.3 植被面積提取

表1是用ARCGIS在解譯完成后的圖中通過屬性提取到的各植被類型的面積。其中高覆蓋草地的面積為3034.32公頃，占到整個區域的13.53%；沼澤地的面積達到了2674.50公頃，占到了本區域總面積的11.93%，這一結果也和前面圖得到的是一致的；此外我們再看看湖的面積，它擁有3446.03公頃的面積，占到了15.37%，這我們可以很直觀地從圖1看到；另外一個不可忽略的是鹽堿地，以933.18公頃的面積占到了該區域4.16%的值，也是一個不可小覷的數目。總體上來說，該區域有植被覆蓋（包括高覆蓋草地、中覆蓋草地、低覆蓋草地、灌木叢、有林地以及其他林地）的面積為9568.50公頃，擁有42.68個百分點；而非植被覆蓋區域（除了湖泊、云以及雪地）的面積是3793.55公頃，是總面積的16.92%。

4 結束語

可見，使用遙感解譯的方法分析得到的結果和實地是相當吻合的，目前，基于遙感解譯的歸一化植被指數的算法分析某地區植被覆蓋情況應用廣泛，對于科研人員和方案制定者來說是一個不錯的理想選擇。同時隨著當前遙感技術的不斷發展以及衛星航片圖精度的不斷提高，使用這一方法對某一特定面積的植被覆蓋分析更加有實際意義。

但是，除了在歸一化植被指數的算法是通過機器完成的，而在解譯的過程中是通過目視完成的，因此在所難免的存在一定誤差，與此同時，這一方法對于大面積的分析也存在局限。所以此方法也還需要進一步完善。

參考文獻

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