利用NDVI植被指數的新疆天然草原植被長勢分級應用

李剛勇+董建芳+閆凱+張洪江+張云玲+馬麗+李雪鋒

摘 要：探討在大尺度范圍內運用遙感技術對天然草原植被長勢進行對比分析，通過陸地遙感衛星Terra所搭載的MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）MOD13Q1植被指數16d250m數據源，分別對2011-2014年的193、177、161d的30景MOD13Q1數據進行計算處理，并根據閾值設定進行分級出圖。利用歸一化植被指數的天然草原植被長勢對比分級方法能夠能較好反映了新疆整體植被長勢的空間分布格局。

關鍵詞：遙感；監測；歸一化植被指數；植被長勢；分級

中圖分類號 S812 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2014）22-30-03

天然草原植被長勢是草原動態監測的重要方面，在一定程度上揭示了草原的生長狀況及其動態變化，從而為草原科學管理提供快速、準確的參考依據。草原植被長勢反映的是草原植被的總體生長狀況與趨勢，通常與以往的草原植被進行對比來說明草原植被的生長情況。以往的植被狀況可以是某時間段的平均狀況[1]，通常需要長期、全方位、定時、定點地進行實地監測，需要投入大量的人力、物力及時間。而利用遙感技術可以監測草原植被長勢，其中的歸一化植被指數（NDVI）是應用最廣泛的MODIS植被指數[7]，它是利用衛星不同波段探測數據組合而成的。利用遙感技術能夠迅速獲得大范圍的觀測數據，從而為草原植被長勢的監測提供理論依據。草原植被長勢監測與產量估算是草原監測的2個重要領域，而國內長期以來對草原遙感的研究主要是草原估產模型，對草原長勢的研究相對較少。Taylor利用NOAA數據對新西蘭草原季節間和年際間植被長勢進行分析[2]。Cayrol對墨西哥草原建立的植被長勢模型[3]。Scotford利用光譜反射率和超聲波傳感監測冬小麥長勢[4]。Doraiswamy對MODIS與Landsat區分不同類型，并結合氣溫、降水量進行估產的研究[5]。同時國內學者也開展了草原植被長勢遙感監測的相關研究[6]。

國內外大量的研究結果表明，植被指數與植物的蒸騰作用、太陽光的截取、植物光合作用及地表凈初級生產量有一定的相關性[8-10]。基于草地遙感對草原植被狀況進行估測，是目前遙感科學應用于草原資源、生態與管理的重要領域與熱點問題[11-12]。植被長勢分級是天然草地遙感監測應用領域中，反映地表草地植被覆蓋度和植被長勢的重要方法，并且是反映植被生長狀況的直接有效的度量參數[13]。通過植被長勢對比分級方法的研究，可以及時了解草原植被的生長趨勢狀況，為草地生態系統研究和管理提供有價值的信息，掌握不同時段天然草地受人類或氣候作用引起的變化[14]。本研究主要基于全疆草原監測，根據2011-2014年的193、177、161d的30景MOD13Q1數據，評估年間、年度間天然草原植被覆蓋度變化，通過閾值設定進行植被指數分級出圖，旨在大尺度范圍內運用遙感技術對天然草原植被長勢對比分級方法，探討新疆草原植被長勢的空間分布格局。

1 研究區概況

據20世紀80年代草地資源調查成果，新疆天然草原毛面積5 725.88萬hm2，居全國第3位，約占全國草地總面積的1/6，占新疆國土總面積的34.4%，是新疆陸地生態系統的主體和重要的生態屏障，是牧區農牧民賴以生存發展的基本生產資料，更是生態脆弱區。全國18個草地大類中，新疆具有11個草地大類、25個草地亞類、131個草地組和687個草地型。天然草原垂直地帶性分布明顯，按熱量及海拔分布著沼澤、低地草甸、溫性荒漠、溫性草原化荒漠，溫性荒漠草原、溫性草原、溫性草甸草原、山地草甸、高寒草原、高寒草甸、高寒荒漠等11個草地大類，從草地類型的豐富性、分布的特異地帶性組合、利用條件和生產力綜合評價看，新疆草原分布特點堪稱全國之最。本研究的區域范圍見圖1。

2 遙感數據研究方法

目前長勢監測主要利用遙感的方法，即通過歸一化植被指數（NDVI）來反映植被生長狀況的指標，主要采用有差值、距平對比法，連續的植被生長曲線模型等方法。MODIS標準數據產品根據內容不同進行分級，在1B級數據產品之后，劃分3級數據產品，包括：陸地標準數據產品、大氣標準數據產品和海洋標準數據產品等3種主要標準數據產品類型，并分解為44種標準數據產品類型。我們所選取的MOD13Q1：陸地2級標準數據產品，內容為柵格的歸一化植被指數和增強型植被指數（NDVI/EVI），空間分辨率250m的空間科學數據子集。本文分別使用2011-2014年的161、177、193d（時相覆蓋從6月初至7月中旬）共30景數據影像，根據目的和數據來源相關前提，可預先將NDVI值作為植被覆蓋綠度值，同時為有效去除云遮、大氣等因素影響，可進行MVC及植被指數最大值和累積處理。進一步對數據進行掩模和數據計算，最終進行差分及分級。采用軟件ENVI 4.8和ERDAS 2011進行運算處理。在大尺度范圍以內，一定的幾何校正也會存在誤差，可暫不考慮使用幾何定位校正[15]。

3 結果與分析

根據MODIS影像月度數據，對2014年、2013年的193d的NDVI數據，2014年177、161d數據，2011、2012、2013年的193dNDVI均值數據進行掩模處理，分別進行年間的植被長勢對比，年度間植被長勢對比，通過對比可以發現，在161～193d植被指數在空間上連續性較差，但由于受降水、溫度和區域限制原因，分級效果較不明顯（圖2：a，b），此類植被長勢分級可在一定程度上符合NDVI的差值法計算結果的連續性規則。而將差值法進行歸一化并用于年際間比較后處理后，通過加入閾值的判斷，盡可能的與實際長勢匹配，年度間的長勢分級較為明顯，對比效果較好（圖3：c，d）。而重分類可用于數據分級處理后的數值統計，在一定程度上方便對分級效果進行比較和反映。

圖2 年間、年度間不同時相植被長勢對比分級 圖3 年間、年度間不同時相植被長勢重分類對比分級

進一步對植被長勢圖進行重分類，按照不同的分級要求進行閾值的確定，通過參考植被長勢和變化趨勢，可以將重分類分為7級，分別是-0.5，-0.3，-0.1，0，0.2，0.3，0.5。這樣可以將不同時相數據的對比結果通過統計數據得以反應，將差值的歸一化處理結果分級顯示（見表1）。 （下轉53頁）

4 結論與討論

利用MODIS的NDVI數據在大尺度范圍內進行年際間的歸一化分級對比，以及進行重分類的統計方法，能較好的反映植被長勢空間分布情況。同期、連續性對比方法應用前景較廣，實用性強。年度間植被長勢的連續性以及穩定生長曲線的建立，還需結合旬度、月度降水量和溫度，進一步探尋植被在整個生長及衰落季的發展規律。對于小范圍區域內的草地植被長勢對比，不能單純依賴NDVI值，而不考慮草原類型、區域劃分、代表性等方面因素，在對未來的草地動態監測中還需篩選適宜的監測方法，分區域、分類型的分析植被生長趨勢及覆蓋度，建立適合本區域范圍的植物生長曲線，輔以降水、氣溫等信息來源建立相對穩定的生長模型，將長勢監測與天然草地生產力有機結合起來，更好的應用于實踐。開展新疆區域范圍內植被長勢變化對比方法研究，以期逐步提升NDVI值在植被長勢對比中的應用前景，為開展其他類影像數據、不同植被指數、不同時相數據參考對比提供一定的參考借鑒。

參考文獻

[1]徐斌，楊秀春，侯向陽，等.草原植被遙感監測方法研究[J].科技導報，2007，25（09）：5-8.

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[12]李京，陳晉，袁清.應用NOAA/AVHRR遙感資料對大面積草場進行草產量定量估算的方法研究[J].自然資源學報，1994（02）.

[13]王秀珍，黃敬峰.利用AVHRR資料監測北疆北部天然草地[J].中國農業氣象，1995（06）：43-47.

[14]侯英雨，張佳華，何延波.利用遙感信息研究西藏地區主要植被年內和年際變化規律[J].生態學雜志，2005，24（11）：1273-1276.

[15]劉艷，李楊，崔彩霞，等.MODIS MOD13Q1數據在北疆荒漠化監測中的應用評價[J].草業學報，2010，19（3）：14-21.

（責編：張宏民）

圖2 年間、年度間不同時相植被長勢對比分級 圖3 年間、年度間不同時相植被長勢重分類對比分級

進一步對植被長勢圖進行重分類，按照不同的分級要求進行閾值的確定，通過參考植被長勢和變化趨勢，可以將重分類分為7級，分別是-0.5，-0.3，-0.1，0，0.2，0.3，0.5。這樣可以將不同時相數據的對比結果通過統計數據得以反應，將差值的歸一化處理結果分級顯示（見表1）。 （下轉53頁）

4 結論與討論

利用MODIS的NDVI數據在大尺度范圍內進行年際間的歸一化分級對比，以及進行重分類的統計方法，能較好的反映植被長勢空間分布情況。同期、連續性對比方法應用前景較廣，實用性強。年度間植被長勢的連續性以及穩定生長曲線的建立，還需結合旬度、月度降水量和溫度，進一步探尋植被在整個生長及衰落季的發展規律。對于小范圍區域內的草地植被長勢對比，不能單純依賴NDVI值，而不考慮草原類型、區域劃分、代表性等方面因素，在對未來的草地動態監測中還需篩選適宜的監測方法，分區域、分類型的分析植被生長趨勢及覆蓋度，建立適合本區域范圍的植物生長曲線，輔以降水、氣溫等信息來源建立相對穩定的生長模型，將長勢監測與天然草地生產力有機結合起來，更好的應用于實踐。開展新疆區域范圍內植被長勢變化對比方法研究，以期逐步提升NDVI值在植被長勢對比中的應用前景，為開展其他類影像數據、不同植被指數、不同時相數據參考對比提供一定的參考借鑒。

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（責編：張宏民）

圖2 年間、年度間不同時相植被長勢對比分級 圖3 年間、年度間不同時相植被長勢重分類對比分級

進一步對植被長勢圖進行重分類，按照不同的分級要求進行閾值的確定，通過參考植被長勢和變化趨勢，可以將重分類分為7級，分別是-0.5，-0.3，-0.1，0，0.2，0.3，0.5。這樣可以將不同時相數據的對比結果通過統計數據得以反應，將差值的歸一化處理結果分級顯示（見表1）。 （下轉53頁）

4 結論與討論

利用MODIS的NDVI數據在大尺度范圍內進行年際間的歸一化分級對比，以及進行重分類的統計方法，能較好的反映植被長勢空間分布情況。同期、連續性對比方法應用前景較廣，實用性強。年度間植被長勢的連續性以及穩定生長曲線的建立，還需結合旬度、月度降水量和溫度，進一步探尋植被在整個生長及衰落季的發展規律。對于小范圍區域內的草地植被長勢對比，不能單純依賴NDVI值，而不考慮草原類型、區域劃分、代表性等方面因素，在對未來的草地動態監測中還需篩選適宜的監測方法，分區域、分類型的分析植被生長趨勢及覆蓋度，建立適合本區域范圍的植物生長曲線，輔以降水、氣溫等信息來源建立相對穩定的生長模型，將長勢監測與天然草地生產力有機結合起來，更好的應用于實踐。開展新疆區域范圍內植被長勢變化對比方法研究，以期逐步提升NDVI值在植被長勢對比中的應用前景，為開展其他類影像數據、不同植被指數、不同時相數據參考對比提供一定的參考借鑒。

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（責編：張宏民）