2000年以來南京市植被覆蓋度動態變化的遙感提取與驅動力分析

許亞輝++周蕾++倪海峰++李輝

摘 要：植被覆蓋度是反映地區生態環境優劣的重要參照，也是反映地表地物狀況的量化指標之一，可以為植被保護、城市規劃建設等提供依據。利用遙感軟件ENVI處理南京市區四個時相的遙感影像，提取NDVI植被指數，進而計算得到南京城區植被覆蓋度變化，并分析植被覆蓋度變化的內在驅動力及其對南京城市生態環境的影響，以便為今后南京加強生態文明建設提供決策支持。

關鍵詞：遙感監測 NDVI 植被覆蓋度 決策分類

中圖分類號：Q945 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（a）-0203-04

遙感是一種非接觸、遠距離的探測技術。遙感傳感器通過對地表物體的電磁波輻射、反射作用的探測，獲取被觀測地區的遙感數據，并運用一定的科學方法和技術分析地表地物特性，來獲取人們所需要的地表信息。遙感技術探測范圍大、獲取數據量多，能在短時間內對地表進行大面積觀測，為人們宏觀掌握地面自然狀況提供了極為有利的條件，是傳統手工作業不可替代的。遙感技術可以動態的反應地面事物的變化，遙感探測可以周期性、重復地對同一地區進行觀測，這個特性有助于人們獲取相同地點、不同時間的遙感數據，進而觀測地表事物的變化[1]。

植被包含森林、草原、作物以及城市綠地等，具有防止沙塵、保持水土、美化環境等多重功效，是生態系統中最為重要的部分之一。城區植被對于城市不僅僅有美化的功效，更在空氣污染物的清除、碳的儲存與吸收、降溫與節能、生物揮發物排放以及水文效益等方面具有要生態效益，目前城市植被的建設已經在城區規劃建設中占有了越來越重要的地位。

在遙感領域，植被指數是反映地表植被信息的重要參數，廣泛應用于定性和定量評價植被覆蓋和生長狀況。近年來，國內外利用遙感數據進行地表植被觀測的研究越來越多。其中，美國開展了利用高分辨率雷達（AVHRR）監測土地覆蓋變化和季節性植被狀況研究的項目。新西蘭科學家Dymond等使用NDVI植被指數研究新西蘭退化草地的植被覆蓋度。國不同內也有不少關于植被覆蓋度的研究，如陳云浩等利用1983-1992年的AVHRR-NDVI數據對我國不同植被類型的覆蓋狀況進行了分析等[2]。隨著遙感技術的快速發展和遙感數據的不斷更新，很大程度上方便了對目標地區的研究，利用遙感數據進行地表植被觀測的研究也將越來越多。

植被覆蓋度是指在單位面積內植被的垂直投影面積所占總面積的百分比，是衡量地區生態環境優劣的重要標準之一。傳統的地表實測手段消耗的人力、物力、財力較大，而且植被覆蓋面積的計算精度低、效果差，利用遙感數據提取植被覆蓋度已經成為目前最為有效的技術途徑。隨著遙感技術的發展和更新，極大地方便了對目標地區的研究，該文通過利用遙感軟件ENVI對南京城區2000、2003、2006和2009四個年份的植被覆蓋度的變化進行提取和分析，試圖為南京城區的生態建設和可持續發展提供決策支持[3]。

1 研究區域

南京市作為國家園林城市，積極致力于提高城市綠化覆蓋率，提出“城市與自然共存”的原則，實施園林綠地的可持續發展戰略。2009年12月，南京提請江蘇省政府向國家林業局申報創建“國家森林城市”，并提出2013年建成國家森林城市的奮斗目標，正式啟動國家森林城市創建工作。為確保目標實現，南京市委、市政府高度重視國家森林城市創建工作，專門成立了由市長擔任組長的“創森”工作領導小組，把創建國家森林城市作為南京建設“綠色都市”、“綠色青奧”和美麗鄉村的一項重要任務。2013年9月南京成功獲得國家森林城市的稱號。

南京市總面積6597 km2，城區園林綠化覆蓋總面積達75612 hm2，其中公園綠地6064 hm2，生產綠地2111 hm2，防護綠地1464 hm2，防護綠地8642 hm2，建成區綠地24027 hm2，人均公共綠地17 m2。

本課題所用的數據為Landsat ETM+數據，該數據可以從國際科學數據服務平臺下載（http：//datamirror.csdb.cn/），檢索信息為：資源衛星Landsat 7 ETM SLC-off，行號120，列號38，云量<4%，時間分別為2000年9月16日、2003年9月25日、2006年9月17日、2009年6月5日。研究區不同時期假彩色合成影像如圖1所示。

2 南京市植被覆蓋提取關鍵技

2.1 研究方案

（1）獲取南京地區遙感影像。

（2）利用遙感軟件ENVI4.7、Arc Map9.3對遙感數據進行輻射校正、配準（以2000年份圖像為基準）、波段整合、剪裁、大氣校正等預處理。

（3）提取南京城區植被指數（NDVI）。

（4）計算南京城區植被覆蓋度。

（5）分析植被覆蓋度變化原因，為日后南京城區的生態建設和可持續發展提供決策支持。

由于Landsat 7ETM+機載掃描行校正器發生的故障而使2003、2006、2009年份的影像存在條帶缺損問題，較之2000年份圖像需要加做去條帶操作，配準時也是以2000年份圖像為基準，預處理完成后進行NDVI植被提取進而通過像元二分模型的基礎上研究的模型（李苗苗等）做出南京地區植被覆蓋度的處理圖像，進而進行圖像直觀比較和計算面積對比[4]。

技術路線如圖2。

2.2 植被指數

將Landsat7 ETM+遙感圖像經過預處理后，應進行歸一化差植被指數NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）。NDVI能夠反映植被狀態，與植被覆蓋率緊密相關，因此為目前最廣泛運用的植被指數之一。

（1）

其中，NIR代表近紅外，R代表紅光，通常是圖像中的第四和第三波段[5]。endprint

2.3 植被覆蓋度遙感估算

目前利用遙感測量地區植被覆蓋度的方法有許多，本實驗運用的是李苗苗等在像元二分模型的基礎上研究的模型：

（2）

其中， NDVIsoil為完全土壤或無植被覆蓋區域的NDVI值，NDVIveg則代表全部由植被覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。兩個值的計算公式為：

（3）

（4）

利用這個模型計算植被覆蓋度的關鍵是計算NDVIsoil和NDVIveg。

當區域中可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%時，公式（1）就可變為：

（5）

NDVImax和NDVImin分別為區域內NDVI的最大值和最小值。由于噪聲等不可避免因素對圖像的影響，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范圍內的最大值與最小值，置信度的取值主要根據所使用的圖像實際情況來確定[6]。

2.4 閾值的確定

按2.2所述得到NDVI后，需要對其進行分析并不斷嘗試閾值的可能值，并與原圖像進行對比得到最終的閾值。

由于植被葉綠素、土壤、建筑物等不同地物對于紅光和近紅外的存在明顯不同的反射率和吸收強度因此得到了NDVI，打開ENVI中的Cursor Location/Value，可見Data值為-1到1之間的數值，小于0的區域為土壤等覆蓋，大于零區域為疑似植被區域[7]。利用Band Math輸入（float（b1） ge 可能閾值）*255+（float（b1） lt可能閾值）*0對NDVI進行再提取，經過不斷嘗試對比原圖像可得出最佳閾值[8]。

2.5 植被覆蓋面積的估算

利用2.4所述分別對2000、2003、2006、2009年份的處理成果進行植被面積的估算。將生成的閾值確定圖像保存為img格式，在ArcMap中打開并利用Project Raster對原柵格圖進行投影（本文所用圖像信息中自帶投影）后對柵格數據進行像素數以及像素大小進行計算，從而可以得到植被覆蓋面積的估算值。

3 實驗與結果分析

3.1 實驗過程

按照2.1中研究方案進行試驗，可以得出本實驗結果。

3.1.1 對原圖像進行預處理

分別進行輻射矯正；去條帶處理（2000年份無此步驟）；整合后以2000年份圖像為基準進行校準（2000年份無此步驟）；轉換圖像格式后進行大氣校正。

3.1.2 NDVI提取

將4個年份經過預處理的圖像用ENVI4.7進行NDVI提取。所得如圖3。

圖3中為各年份NDVI提取后的圖像，圖中越為明亮則植物覆蓋越高。從圖中已經可觀察到2000至2009年份間南京市植被覆蓋區域和程度都出現了明顯變化。

其中白下、鼓樓、下關、建鄴、雨花臺、秦淮區其相連在一起人口密度大、建筑物集中在此幾個區，2000至2006年間植被覆蓋越來越少并有所擴張，而在2009年份圖中可以看到植被覆蓋增多，其城市綠化得到較好的效果；江寧區東部在2006至2009年間植被覆蓋減少迅速；浦口區和六合區植被覆蓋歲年份緩慢減少。

3.1.3 植被覆蓋度提取

根據2.3中公式（1）至（4）分別對四個年份的植被覆蓋率進行提取計算。將植被提取（NDVI）圖像做統計，以5%時取NDVImin，90%時取NDVImax。

2000：MAX=0.399974，MIN= 0.0061680

2003：MAX=0.321753，MIN= 0.003555

2006：MAX=0.237350，MIN= 0.001143

2009：MAX=0.173863，MIN= 0.000930

所得到的植被覆蓋圖像如圖4所示。

圖4中未被植被覆蓋和植被覆蓋較少的地區顏色較淺?？梢杂^察到人口密集的白下、鼓樓、下關、建鄴、雨花臺、秦淮區植被覆蓋一直較少；江寧區西部地區以及高淳縣中部地區植被覆蓋有少量減少，溧水縣植被覆蓋在西南部有持續減少且減少速度呈現加快趨勢；浦口六合地區無明顯變化。

3.1.4 閾值法確定植被覆蓋區域并計算面積

在ENVI中利用Bandmath工具嘗試尋找最佳閾值，將生成圖像與原圖進行對比以便確定最佳閾值。對于4個年份的圖像作者確定的閾值從2000年至2009年分別為：0.57；0.52；0.4；0.43。

所成圖像如圖5。

而通過ArcMap對閾值確定圖像柵格數據白色（有植被覆蓋區域）像素點數和像素大小進行計算后，后可得到有效植被覆蓋面積，如表1所示。

通過表格中數據可清楚的看出南京地區從2000年至2009年，每間隔三年的植被減少的粗略估計。2000至2003年綠地減少量約為600，933，600m2；2003至2006年減少量約為639，129，600m2；2006至2009年減少量約為1，117，990，800m2。直至2009年，其有效植被面積大約為2000年的三分之一；2006至2009年間植被覆蓋減少最為嚴重。

3.2 結果分析

通過一系列圖像分析和數據計算，可以很直觀的了解南京城市植被覆蓋度的減少數量和速度。雖然在圖像獲取和圖像處理過程中不可避免的存在誤差，但最后得到的面積估計值還是具有一定的現實意義，可以體現出城市植被的發展趨勢以及地區差異。

整體來看，南京市的植被總體減少并且速度也在加快。江寧區植被覆蓋減少，特別是在江寧區東部地區尤為明顯；白下、鼓樓等市中心地區植被覆蓋雖有減少，但走勢比較平穩，在2006至2009年間對比看出植被有增多的表現。endprint

4 植被覆蓋度變化的驅動力分析

4.1 人類活動因素

由圖5可以看出，南京地區2000年到2009年10年間植被覆蓋度驟減，2009年的植被覆蓋面積甚至不足2000年的1/3，生態環境遭到很大破壞。通過了解南京發展近況得知，新世紀以后，南京城市迅速向南、向東擴張，城鎮化步伐加快，新的城市建筑代替了原有的城市植被，直接造成植被覆蓋度驟降。由此可見，如何協調城市發展與環境保護，成為了南京政府亟待解決的問題。

4.2 自然因素

植被生長除了受到人類的影響外，還有很大程度上的影響是自然因素，氣候變化和溫度變化直接影響植物的正常生長，例如，南京紫金山地區植被覆蓋度變化較小，由于該地區植被常年得到保護，植被自身的調節使土壤有了修整與保護，使得蓄水能力得到相應提高，進而使植被生長迅速，覆蓋面積得到有效維持甚至增長[9]。

4.3 誤差因素

由于衛星數據的局限性，不能使所獲得的數據非常精準，并且在計算過程中也會產生一定的誤差。其次，由于獲取遙感影像的時間和天氣狀況并不完全相同，且耕作的植物類型也不同，導致植被覆蓋度不能完全精確統計[10]。

5 結語

在該文例子中，對南京地區的2000、2003、2006、2009年份遙感數據進行了研究，對南京地區的植物覆蓋度以及植物覆蓋有效面積進行了估算。實驗結果表明，南京地區總體上植被覆蓋上減少較多并且越來越快。

白下、鼓樓等區為市中心人口和建筑密度大，原本植被覆蓋少，但在2006-2009年間植被覆蓋面積和程度有所增加；江寧區在不斷開發中，植被覆蓋面積有所減少，減少區域集中在江寧區東部；浦口、六合區變化不明顯。

在經濟發展的同時，需要對植被進行更多的重視。需要強調的是植被在城市中的可見和不可見的效益是非常可觀的，如何與環境達到平衡應當成為當今城市發展的一個重要的關注方向。

參考文獻

[1] 鄧良基.遙感基礎與應用[M].北京：中國農業出版社，2000.

[2] 陳云浩，李曉兵，陳晉，等.1983-1992年中國陸地植被NDVI演變特征的變化矢量分析[J].遙感學報，2002（1）：12-18.

[3] 張本均，喻靜靜，劉良云.北京山區植被動態變化遙感監測研究[J].地域研究與開發，2003，27（1）：108-12.

[4] 李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究[D].北京：中國科學院遙感應用研究所，2010.

[5] 江輝.基于遙感的植被覆蓋度估算及其動態研究—以鄱陽湖區為例[D].南昌：南昌大學，2005.

[6] 張顯峰，祺偉宏.運用RS，GPS，GIS技術進行大比例尺徒弟利用動態監測的實驗研究[J].地理科學進展，2001（2）：137-146.

[7] 劉麗，劉青，黃萬崗，等.貴州省植被指數遙感動態監測研究[J].貴州氣象，2001（5）：112-115.

[8] 甘淑，何大明.NDVI在瀾滄江流域山區林地覆蓋遙感監測中的應用研究[J].林業科學，2001（4）：134-136.

[9] 尹超，王艷芳，張愛國.基于NDVI的臨汾市植被覆蓋動態變化遙感監測研究[J].山西師范大學學報：自然科學版，2011（3）：125-128.

[10] 寇元闊，周廣勝.基于NDVI的中國天然森林植被凈第一性生產力模型[J].植物生態學報，2000，24（1）：9-12.endprint

4 植被覆蓋度變化的驅動力分析

4.1 人類活動因素

由圖5可以看出，南京地區2000年到2009年10年間植被覆蓋度驟減，2009年的植被覆蓋面積甚至不足2000年的1/3，生態環境遭到很大破壞。通過了解南京發展近況得知，新世紀以后，南京城市迅速向南、向東擴張，城鎮化步伐加快，新的城市建筑代替了原有的城市植被，直接造成植被覆蓋度驟降。由此可見，如何協調城市發展與環境保護，成為了南京政府亟待解決的問題。

4.2 自然因素

植被生長除了受到人類的影響外，還有很大程度上的影響是自然因素，氣候變化和溫度變化直接影響植物的正常生長，例如，南京紫金山地區植被覆蓋度變化較小，由于該地區植被常年得到保護，植被自身的調節使土壤有了修整與保護，使得蓄水能力得到相應提高，進而使植被生長迅速，覆蓋面積得到有效維持甚至增長[9]。

4.3 誤差因素

由于衛星數據的局限性，不能使所獲得的數據非常精準，并且在計算過程中也會產生一定的誤差。其次，由于獲取遙感影像的時間和天氣狀況并不完全相同，且耕作的植物類型也不同，導致植被覆蓋度不能完全精確統計[10]。

5 結語

在該文例子中，對南京地區的2000、2003、2006、2009年份遙感數據進行了研究，對南京地區的植物覆蓋度以及植物覆蓋有效面積進行了估算。實驗結果表明，南京地區總體上植被覆蓋上減少較多并且越來越快。

白下、鼓樓等區為市中心人口和建筑密度大，原本植被覆蓋少，但在2006-2009年間植被覆蓋面積和程度有所增加；江寧區在不斷開發中，植被覆蓋面積有所減少，減少區域集中在江寧區東部；浦口、六合區變化不明顯。

在經濟發展的同時，需要對植被進行更多的重視。需要強調的是植被在城市中的可見和不可見的效益是非常可觀的，如何與環境達到平衡應當成為當今城市發展的一個重要的關注方向。

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[10] 寇元闊，周廣勝.基于NDVI的中國天然森林植被凈第一性生產力模型[J].植物生態學報，2000，24（1）：9-12.endprint

4 植被覆蓋度變化的驅動力分析

4.1 人類活動因素

由圖5可以看出，南京地區2000年到2009年10年間植被覆蓋度驟減，2009年的植被覆蓋面積甚至不足2000年的1/3，生態環境遭到很大破壞。通過了解南京發展近況得知，新世紀以后，南京城市迅速向南、向東擴張，城鎮化步伐加快，新的城市建筑代替了原有的城市植被，直接造成植被覆蓋度驟降。由此可見，如何協調城市發展與環境保護，成為了南京政府亟待解決的問題。

4.2 自然因素

植被生長除了受到人類的影響外，還有很大程度上的影響是自然因素，氣候變化和溫度變化直接影響植物的正常生長，例如，南京紫金山地區植被覆蓋度變化較小，由于該地區植被常年得到保護，植被自身的調節使土壤有了修整與保護，使得蓄水能力得到相應提高，進而使植被生長迅速，覆蓋面積得到有效維持甚至增長[9]。

4.3 誤差因素

由于衛星數據的局限性，不能使所獲得的數據非常精準，并且在計算過程中也會產生一定的誤差。其次，由于獲取遙感影像的時間和天氣狀況并不完全相同，且耕作的植物類型也不同，導致植被覆蓋度不能完全精確統計[10]。

5 結語

在該文例子中，對南京地區的2000、2003、2006、2009年份遙感數據進行了研究，對南京地區的植物覆蓋度以及植物覆蓋有效面積進行了估算。實驗結果表明，南京地區總體上植被覆蓋上減少較多并且越來越快。

白下、鼓樓等區為市中心人口和建筑密度大，原本植被覆蓋少，但在2006-2009年間植被覆蓋面積和程度有所增加；江寧區在不斷開發中，植被覆蓋面積有所減少，減少區域集中在江寧區東部；浦口、六合區變化不明顯。

在經濟發展的同時，需要對植被進行更多的重視。需要強調的是植被在城市中的可見和不可見的效益是非?？捎^的，如何與環境達到平衡應當成為當今城市發展的一個重要的關注方向。

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[10] 寇元闊，周廣勝.基于NDVI的中國天然森林植被凈第一性生產力模型[J].植物生態學報，2000，24（1）：9-12.endprint