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基于NDVI指數(shù)的微山湖水生植被分級研究

2015-03-07 02:10:36凌娟
黑龍江科學 2015年2期
關鍵詞:區(qū)域研究

凌娟

(棗莊學院旅游與資源環(huán)境學院,山東 棗 莊 2 77100)

歸一化植被指數(shù)(簡稱NDVI)是反映地表植被覆蓋的重要指標,可通過對遙感影像的處理而提取,進而通過數(shù)學模型計算植被覆蓋度[1]。在利用NDVI對植被覆蓋進行監(jiān)測評價方面,國內外已進行大量的研究與試驗,是遙感估算植被覆蓋度研究中最常用的植被指數(shù)[2-3]。

1 研究區(qū)概況

微山湖系中國北方最大的淡水湖,位于山東魯南地區(qū),南北長230km,總面積2100km2。京杭大運河縱貫南北。湖區(qū)水生植物生長茂盛,種類繁多。主要植物群落有挺水植被帶和沉水植被帶,水生植被蓋度達89.9%,有“水下森林”的美譽。

2 研究方法

2.1 遙感數(shù)據(jù)選取

Landsat陸地衛(wèi)星是全球生態(tài)觀測研究最系統(tǒng)、數(shù)據(jù)連續(xù)性最好的遙感衛(wèi)星,在地學、環(huán)境科學領域廣泛應用。

2.2 遙感數(shù)據(jù)預處理

影像數(shù)據(jù)經輻射定標、去除條帶、圖像剪裁、大氣校正、獲取地表反射率等處理。幾何糾正采用高斯克里格投影,基準面采用WGS-84。通過波段分析法,獲取湖區(qū)543標準假彩色圖像。

2.3 NDVI分級

NDVI指數(shù)被定義為近紅外波段(DNNIR)與可見光紅光波段(DNR)數(shù)值之差與這2個波段數(shù)值之和的比值,即 NDVI=(DNNIR-DNR)/(DNNIR+DNR)和植物的蒸騰作用、太陽光的截取、光合作用以及地表凈初級生產力等密切相關[4]。-1<=NDVI<=1,負值表示地面覆蓋為云、水、雪等,對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。

分析表明NDVI值最小值-0.16378,最大值0.51312,數(shù)據(jù)合理,滿足密度分割的需要。以標準差分級法為基礎,通過在NDVI平均值中加、減標準差產生類型間距,結合NDVI指數(shù)值定義及現(xiàn)場查驗,將分級閾值定為:-0.16378、-0.13998、0.047752、0.097991、0.298902和0.51312,共分為疑似采砂造成的裸露沙地、可通航的開放水域、沉水植物生長區(qū)、挺水植物生長區(qū)、陸生植物生長區(qū)共5個區(qū)域。影像數(shù)據(jù)像元邊長為30m×30m,每個像元代表約900m2的面積。通過像元數(shù)對整個湖區(qū)植被信息提取計算,形成微山湖NDVI指數(shù)分級圖(見圖1)。

圖1 研究區(qū)NDVI指數(shù)分級圖Fig.1 NDVI index classification map of the study area

3 結果與討論

目前常用的多光譜遙感數(shù)據(jù)很難精確識別水華和水草。利用NDVI指數(shù)分級,可及時有效的反映水生植被分布狀況。對遙感影像數(shù)據(jù)進行處理和水生植被分布信息提取,可以作為水生植被監(jiān)測的信息源。

在研究區(qū)NDVI指數(shù)分級圖中深綠色代表生長最旺盛的陸生植被,多為沿湖稻田,主要分布于研究區(qū)北半部;挺水植物生長范圍最廣;沉水植物沿湖分布,隨著水深的增大而遞減。灰色水體區(qū)域較春季遙感影像明顯增大,植被繁茂,航道堵塞嚴重。湖區(qū)北部、中部發(fā)現(xiàn)2處小型紅色區(qū)域,位于淺水區(qū),有交通痕跡,少植被分布,疑似偷采或廢棄的采沙場。

根據(jù)NDVI分級信息和水生植被分級統(tǒng)計,結合水文條件、人類活動,研究區(qū)植被分布特點如下:①開放水域受京杭大運河航運等人類活動影響,水生植被分布極不均勻,是NDVI指數(shù)值波動最大的區(qū)域;②沉水植被區(qū)和挺水植被區(qū)是湖區(qū)水生植被主要分布區(qū)域,像元、NDVI指數(shù)值較為平均,無明顯波動;③陸生植被區(qū)有著豐富的植被資源,NDVI指數(shù)值穩(wěn)定,基本無區(qū)域性變化;④沉水植被區(qū)和挺水植被區(qū)處于養(yǎng)殖區(qū)和護堤附近,約占湖區(qū)總面積的40%,是開展?jié)竦芈糜巍O業(yè)養(yǎng)殖主要區(qū)域。大量人工構建物破壞了水面的完整性,漁網(wǎng)、水箱構成一個個獨立區(qū)域,阻礙航運,富營養(yǎng)化水體,可導致藻類暴發(fā)。

4 結語

利用這種分級方法處理的圖像能夠及時、準確的反映出水生植被區(qū)域分布和等級分區(qū),為湖區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測治理提供依據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)漁業(yè)養(yǎng)殖活動對湖區(qū)植被分布有著較大影響。在NDVI密度分割影像中發(fā)現(xiàn)疑似采砂區(qū)域,對于違法采砂活動,應采取有效措施,消除采砂活動對湖區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響。

[1] 蔡博峰,劉春蘭,陳操操,等.露天煤礦生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測與評價方法研究——以霍林河~號露天礦為例[J].中國礦業(yè),2009,18(6):61-64.

[2] 李忠峰,李雪梅,蔡運龍,等.基于SPOT VEGETATION數(shù)據(jù)的榆林地區(qū)土地覆蓋變化研究[J].干早區(qū)資源與環(huán)境,2007,21(2):56-59.

[3] 霍艾迪,張廣軍,武蘇里,等.利用MODIS-NDVI進行沙化土地評價研究——以 陜西省北部地區(qū)為例[J].干早地區(qū)農業(yè)研究,2008,26(2):154-158.

[4] 趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京:科學出版社,2003:374-375.

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