寧夏羅山地區植被覆蓋度監測與分析

(北方民族大學 寧夏 銀川 750021)

寧夏羅山地處吳忠市同心縣，地處草原與荒漠過渡帶上，面對寧夏羅山地區荒漠化嚴重的現狀，本文利用已經開發的遙感信息服務云平臺，對寧夏羅山地區的植被覆蓋度進行了計算及分析，為荒漠化的治理提供信息支撐。通過選取2014年7月28日、2015年6月13日、2016年9月19日三個時期的寧夏羅山地區的Landsat OLI影像作為植被覆蓋度監測的數據，對遙感影像進行預處理后，再借助遙感信息服務平臺進行植被覆蓋度的計算，可以為荒漠化的治理提供一個新的解決思路。

一、數據預處理

本次研究使用的OLI影像數據是從地理空間數據云上下載的已經經過輻射校正、幾何糾正處理后的數據，因此只需要對數據進行輻射定標和FLAASH大氣糾正即可。又因研究區域屬于從地理空間數據云上下載的影像區域中的一部分，因此不需要做影像的融合處理，僅需要做影像裁剪處理即可[1]。

1、輻射定標：當輻射相同，理論上地面反射率差異就是遙感影像的亮度差異。但實際情況是，遙感衛星的接收器除了受太陽輻射的影像還受到其他輻射的影響，而輻射定標就是要去除太陽輻射以外的影響。

2、FLAASH大氣糾正：由于傳感器在拍攝遙感影像時，對目標地物的總輻射亮度探測并不是地表真是反射率的反應，還包括了由大氣吸收以及散射作用造成的輻射量誤差。而FLASSH大氣校正主要目的就是消除這些由大氣影響造成的誤差[2]。

3、裁剪：由于研究區是屬于下載的一景影像中的一部分，因此使用了ArcMap軟件，制作了研究區域的SHP文件，對下載的Landsat OLI遙感影像進行裁剪，裁剪以后生成了.dat格式的柵格文件，方便后續的NDVI計算[3]。

二、植被覆蓋度提取原理

1、歸一化植被指數(NDVI)，也被稱為綠色指數，其計算方式為近紅外波段與可見光紅波段這兩個波段的差與和的比值：具體計算方法如下所示：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

2、植被覆蓋度計算模型：本項目采用了李苗苗等人的研究成果，利用NDVI指數用作定量估算研究區域的植被覆蓋度模型[4]。具體的計算方法如下所示：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

其中，NDVIsoil表示沒有任何植被覆蓋的區域所計算出的NDVI值，而NDVIveg則表示完全沒有植被覆蓋區域的NDVI計算結果。這兩個值可以通過設定置信區間進行選取。

三、植被覆蓋度提取結果及分析

考慮研究區域環境氣候干燥，植被覆蓋度相對比較低，同時參照前人的研究成果，將植被覆蓋度分為5個等級：無植被覆蓋(type1≤20%)、低植被覆蓋度(20%

表1 2014～2016年羅山地區植被覆蓋度變化情況

由圖1至3可知，2014至2016年間，寧夏羅山地區的植被覆蓋度變化趨勢為整體情況比較穩定，但局部區域有好轉趨勢。空間分布上，羅山山體海拔最高的中間區域植被覆蓋度情況最好，屬于高植被覆蓋區域；羅山西北部紅寺堡區植被覆蓋度屬于中植被覆蓋度，這主要是得益于紅寺堡灌溉工程及生態移民工程的建設，而羅山東南區域為下馬關鎮，在該區域存在很多水澆地，因此被分為中植被覆蓋度區域；羅山西南部區域及東北部區域由則屬于無植被區域或低植被區域，荒漠化情況比較嚴重。由表1可知，寧夏羅山地區的無植被區域及低植被區域占比在逐年降低，兩個類型的區域占比由2014年的82.20%降低到2015年的53.04%，而中植被覆蓋區域及高植被覆蓋區域占比則出現逐年增長的趨勢，由2014年的9.82%增加到2016年的20.8%。整體上來說，羅山區域的植被覆蓋度呈現逐年好轉的態勢，但荒漠化情況依舊嚴峻。

圖1 2014年7月植被覆蓋度監測結果

圖2 2015年6月植被覆蓋度監測結果

圖3 2016年9月植被覆蓋度監測結果