典型草原植被蓋度計算與試驗插值對比分析

王志國等

摘要：典型草原退化是草原演變的一個基本過程，但是由于其面積比較大，利用傳統的研究方法已經變得不現實。本研究根據地形、地貌特征，選擇具有波狀高平原、坡地、低山丘陵區3種地形地貌的試驗樣地，通過GPS定位，對其每個樣方進行連續3年測量，測出其植被蓋度，借助ArcGIS空間分析模塊對植被蓋度進行克里格插值分析，得到植被蓋度空間分布圖，通過同期影像數據進行歸一化指數的計算，確定其植被蓋度，將計算結果與插值結果進行空間疊加分析，得到的2011—2013年3類不同樣地分析結果，相似率都為90%以上?；旧向炞C了通過遙感數據計算植被蓋度來推演草原退化規律的正確性，提出了基于遙感數據監測典型草原植被蓋度演變趨勢的方法。

關鍵詞：克里格插值；典型草原；植被蓋度；歸一化指數

中圖分類號： S812.29文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）02-0310-04

收稿日期：2014-09-18

基金項目：國家自然科學基金 （編號：41061023 、41261050）。

作者簡介：王志國（1981—），男，內蒙古烏蘭察布人，博士研究生，講師，從事農業生物環境與能源工程研究。E-mail：jdywzg@163.com。

通信作者：尚士友，教授，從事農業生物環境與能源工程研究。E-mail：shangshiyou@163.com。草地資源是全球陸地綠色植物資源中面積最大的一類可再生性自然資源，總面積達671 700萬hm2，占世界陸地總面積的52.17%。我國是世界上第二大草地資源國，天然草地面積達4億hm2，約占全國國土總面積的41%，是農田面積的4倍，其中牧區草原3億hm2，南方、北方草山草坡0.8億hm2，灘涂草地0.13億hm2以上，零星草地0.07億 hm2，大面積的天然草原主要分布在東北、內蒙古、新疆、青海、西藏、甘肅、寧夏、四川等?。▍^），牧區總面積約3.6億hm2，占全國總面積的37%左右[1]。

草原是比較脆弱的生態系統，對氣象條件和人類活動的影響比較敏感，草原的現狀及變化趨勢反映出植被和土壤的變化情況，科學合理利用、管理草地是保護草原和改善生態環境的關鍵[2]。我國的各類草地總面積約400萬km2，面對如此大面積的草原，常規監測手段已經失去效力，通過遙感技術進行草原植被蓋度的年度動態監測分析來預測草原的變化情況尤為重要。

植被是環境重要組成因子，是反映區域生態環境的最好標志之一，也是土壤、水文等要素的解譯標志?？焖?、有效地獲取植被蓋度的宏觀狀況，對于維護生態環境的穩定性有非常重要的作用，植被蓋度是衡量地表植被狀況最重要的指標，是區域生態系統環境變化的重要指標。因此，獲取植被蓋度及其變化信息，對于揭示地表空間變化規律，探討變化的驅動因子，分析評價區域生態環境具有重要現實意義。

Metrin發現通過影像數據計算歸一化指數，根據多光譜影像數據資料可以區別冷季與暖季的牧場[3]。李紅梅基于GIS 和RS 對雅安市植被覆蓋度時空變化特征進行分析，利用數字高程模型提取的地形信息與氣溫、降水等因子建立了植被評價指標體系[4]。張婧等研究植被指數以及植被蓋度演算結果與影像分辨率的關系，為遙感影像在大、中尺度下的合理利用提供理論依據[5]。蘇旺德等選取云南省昭通市漁洞水庫流域1996—2012年6期TM/ETM影像數據提取歸一化指數（NDVI），根據據像元二分模型利用不同時期NDVI計算了流域植被蓋度，得到漁洞水庫流域植被蓋度分級圖[6]。史文嬌等針對土壤變化的時空定量監測，從插值方法的選擇、驗證指標的選取以及輔助信息3個方面指出了土壤屬性空間插值方法及其精度的未來研究方向[7]。方敦等以某鉻鹽生產廢棄場地為例，運用空間數據管理平臺ArcGIS以普通克里格插值法、趨勢分析法評估污染物鉻（Cr）在場地土壤中的空間分布格局并實現其可視化表達[8]。

植被蓋度作為植被生長變化的直觀量化指標，在水文、氣象、生態等方面的研究中占有重要地位，對于植被蓋度的計算，主要有簡單目測估算、儀器測量計算、遙感解譯分析。在國內外研究中大多以遙感影像為基礎，利用植被歸一化指數來計算植被蓋度[9]。本研究在3類不同地貌的典型草原上選取了150個樣方，進行連續3年測量，測出其植被蓋度，借助ArcGIS空間分析模塊對植被蓋度進行克里格插值分析，得到的結果與利用影像數據計算結果進行空間疊加分析。

1材料與方法

1.1研究區概況

研究區位于西烏珠穆沁旗巴拉嘎爾郭勒鎮南部偏西方向，范圍是117°16′～117°37′E，44°25′～44°32′N，總面積約900 km2，具有典型草原地形、地貌特征，在這個區域內踏查選擇具有波狀高平原、坡地、低山丘陵區3類不同地形地貌為試驗樣地，每個試驗樣地的面積約為25 km2。

1.2研究方法

針對3類不同地貌的試驗區域，選擇不同植被退化區域或者開始出現退化跡象區域為中心，沿著經度、緯度方向布點，4個方向分別布置點，每個試驗樣地的東西設50個樣方點，南北方向設100個樣方點，每個樣地共設150個樣方點，布點間距為50 m，3個試驗樣地合計450個樣方，每1個樣方的面積定為1 m×1 m=1 m2。利用GPS定位對每個樣方進行連續3年的測量，總共獲得1 350個數據。通過GPS定位，對每個樣方進行連續3年測量，測出其植被蓋度，借助 ArcGIS 空間分析模塊對植被蓋度進行克里格插值分析，得到植被蓋度空間分布圖，根據試驗樣地的準確位置，獲取與地面試驗同期影像數據進行歸一化指數的計算，確定其植被蓋度分布圖，將計算結果與插值結果進行空間疊加分析，確定其相似度，推演植被蓋度分布狀態與草原演變的規律，為利用遙感確定草原退化面積及位置提供科學依據。

2結果與分析endprint

2.1克里格插值

克里格插值認為任何在空間連續性變化的屬性是非常不規則的，不能用簡單的平滑數學函數進行模擬，可以用隨機表面給予較恰當的描述。這種連續性變化的空間屬性稱為區域性變量，可以描述氣壓、高程及其他連續性變化的描述指標變量。地理統計方法為空間插值提供了一種優化策略，即在插值過程中根據某種優化準則函數動態決定變量的數值?？死锔癫逯捣椒ㄖ赜跈嘀叵禂档拇_定[10]，從而使內插函數處于最佳狀態，即對給定點上的變量值提供最好的線性無偏估計。對于普通克里格法，其一般公式為z（x0）=∑ni=1λiz（xi），式中：

z（xi）（i=1，2，3，…，n）為n個樣本點的觀測值，z（x0）為待定點值，λi為權重。

2.2植被蓋度的計算

利用基于NDVI的像元二分模型估算植被蓋度。像元二分模型假設遙感傳感器觀測到的一個像元信息s是由植被sv和裸地ss 2部分組成[11]，則有：s=sv+ss。 根據像元二分模型原理，一個像元的NDVI值也可以分為植被覆蓋和裸地2部分。因此，計算植被蓋度的公式也可表示為：

式中：NDVIsoil代表裸地像元的NDVI值，NDVIveg代表完全被植被所覆蓋像元的NDVI值[12]。在遙感影像中，近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值兩者之差與兩者之和的比值，即（NIR-R）/（NIR+R）（NIR為近紅外波段的反射值，R為紅光波段的反射值），就是歸一化植被指數，英文縮寫為NDVI。歸一化植被指數是反映農作物長勢和營養信息的重要參數之一[13]，可以檢測植被生長狀態和計算植被蓋度，同時能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、雪、潮濕地面、粗糙度、枯葉等與植被蓋度有關。[14]

2.3對比分析

利用ArcGIS軟件ArcMap工具，對2種結果進行對比分析，紅色區域代表插值結果和計算結果相同，綠色區域代表插值結果和計算結果不同，結果見圖1至圖9。

對于波狀高平原地貌試驗樣地，獲取3年植被蓋度試驗數據插值結果和利用歸一化指數計算的結果進行比較，得到 2011—2013年對比分析結果的相似率為91.0%、91.4%、90.9%。

對于坡地地貌試驗樣地，獲取3年植被蓋度試驗數據插值結果和利用歸一化指數計算的結果進行比較，得到 2011—2013年對比分析結果的相似率為91.9%、90.4%、91.4%。

對于低山丘陵地貌試驗樣地，獲取3年植被蓋度試驗數據插值結果和利用歸一化指數計算的結果進行比較，得到 2011—2013年對比分析結果的相似率為90.6%、90.7%、91.5%。

從以上分析可以看到，2011—2013年3類不同地貌植被蓋度的插值結果和計算結果相似率很高[15]，均達到了90%以上，表明通過遙感圖像直接計算植被的結果和試驗插值結果的一致性，為我們提供了基于遙感圖像計算來推演草原植被蓋度變化的依據。

3結論

根據植被樣方試驗數據及其同期遙感影像數據，借助ArcGIS空間分析模塊對植被蓋度進行生態學空間插值分析，同時通過影像數據進行歸一化指數的計算，確定其植被蓋度，將計算結果與插值結果進行空間疊加分析，得到的2011—2013年3類不同樣地分析結果相似率，2011年為91.0%、919%、90.6%；2012年為91.4%、90.4%、90.7%；2013年為90.9%、91.4%、91.5%?；旧向炞C了通過遙感數據計算植被蓋度來推演草原退化規律的正確性，為典型草原生態保護提供預警機制和監測工具。

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