利用NDVI與EVI再合成的植被指數(shù)算法

楊杰，張瑩瑩，王建雄，康雄，曹俊濤

(1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利學(xué)院，昆明 650201；2.云南省高校農(nóng)業(yè)遙感與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工程研究中心，昆明 650201；3.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 外語學(xué)院，昆明 650201)

0 引言

植被作為自然地理環(huán)境中重要組成部分，影響著自然生態(tài)環(huán)境的能量平衡，并在水土流失、土壤侵蝕等方面發(fā)揮著重要作用[1]。21世紀(jì)以來，遙感技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)研究、生態(tài)監(jiān)測、區(qū)域規(guī)劃等方面，為大面積植被檢測、量化提供有效的手段[2]。諸多國內(nèi)外學(xué)者通過植被指數(shù)研究植被覆蓋變化，已取得大量結(jié)果。Benewinde等[3]利用歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index， NDVI)變化趨勢和土地利用變化分?jǐn)?shù)(land use/land cover change， LULCC)對布基納法索大草原植被覆蓋降低原因進(jìn)行研究，表明降低原因與人類活動(dòng)、氣候和地形條件有關(guān)；杜英坤等[4]通過對石家莊1995—2015年期間植被覆蓋變化進(jìn)行監(jiān)測，表明石家莊植被覆蓋度均值增加了3.71%，且人為因素是變化的主要因素；許婧等[5]基于NDVI數(shù)據(jù)對西雙版納植被覆蓋變化趨勢進(jìn)行研究，表明西雙版納月變化呈典型底部單峰式分布，年變化呈波動(dòng)上升趨勢；張佳琦等[6]基于NDVI數(shù)據(jù)和同期降水、氣溫對三江平原NDVI時(shí)空變化及氣候變化響應(yīng)特征進(jìn)行了分析，表明近15年三江平原NDVI呈緩慢上升趨勢且NDVI與降水相關(guān)性最高；李輝等[7]利用增強(qiáng)型植被指數(shù)(enhanced vegetation index， EVI)影像數(shù)據(jù)對鄂溫克旗地表植被覆蓋演化進(jìn)行研究，結(jié)果表明2000—2014年鄂溫克旗地區(qū)植被指數(shù)呈增加趨勢，東部地區(qū)的EVI增幅大于西部，EVI下降地區(qū)主要分布在西北地區(qū)；李丹利等[2]比較了若爾蓋地區(qū)NDVI和EVI遙感數(shù)據(jù)在植被生育期分析中的差異，表明NDVI和EVI數(shù)據(jù)空間分布特征相似，在植被生長旺季EVI較NDVI更敏感。

以往的研究多單獨(dú)使用NDVI、EVI來進(jìn)行植被覆蓋變化研究分析，NDVI具有能在大范圍內(nèi)較為精確反映植被生長狀況的特點(diǎn)，對季節(jié)性和年變化研究有重大意義，但當(dāng)?shù)孛嬷脖幻軙r(shí)，NDVI植被指數(shù)會(huì)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象[8]；EVI能較好地解決NDVI的飽和問題，但同時(shí)也會(huì)將類似于植被光譜特征的像素點(diǎn)提取出來，最終影響植被變化分析結(jié)果[9]。整體上來說NDVI、EVI單獨(dú)使用時(shí)，對研究植被覆蓋變化效果都有欠缺，這就需要將2種植被指數(shù)進(jìn)行再合成。針對單獨(dú)使用NDVI、EVI對云南省植被覆蓋變化分析出現(xiàn)的飽和問題，使用EVI與NDVI植被合成指數(shù)(vegetation index，VI)對研究植被覆蓋變化具有重要意義。云南省作為全國生物多樣性保護(hù)重點(diǎn)地區(qū)，植被茂密、覆蓋度高，可較好地對比各種植被指數(shù)對覆蓋變化的差異和精度，本文選取2009—2015年云南省MODIS EVI與MODIS NDVI中國合成產(chǎn)品數(shù)據(jù)，在時(shí)間上通過植被指數(shù)歸一化再合成、空間上通過植被指數(shù)向量分析法對云南省月植被覆蓋變化進(jìn)行趨勢分析，最后對比方差、變異系數(shù)來評(píng)價(jià)EVI、NDVI和VI的精度。

1 研究區(qū)概況

云南省位于中國西南邊陲，經(jīng)緯度跨度為21°N～29°N和97°E～109°E，受東南季風(fēng)、西南季風(fēng)以及青藏高原區(qū)的影響，形成了復(fù)雜而多樣的地理生態(tài)環(huán)境。云南省除干熱河谷外，整體氣溫分布呈北涼南熱的特征，滇東北、滇東南及紅河南部氣溫年均日較差較小，滇中高原和滇西地區(qū)較大；受冬夏兩季大氣環(huán)流的控制和影響，降水在季節(jié)上和地域上的分配極不均勻，6—8月(濕季)降水量最多，約占全年降水量的60%，11—次年4月(旱季)，降水量僅占全年的10%～20%，地域上呈東、西、南三面降水多，由中部到北部逐漸減少的總體趨勢[10-11]。云南省植被以雨林、闊葉林、針葉林和灌木草叢為主，熱帶雨林和季雨林分布在滇東南及滇南23°N，滇西南25°N的熱帶區(qū)域，常綠闊葉林分布在熱帶以北的區(qū)域，區(qū)域面積較大，云南省林地資源分布見圖1。

圖1 云南省林地資源分布圖

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)與處理

1)數(shù)據(jù)來源。MODEV1M與MODND1M影像數(shù)據(jù)集均屬于地理空間數(shù)據(jù)云(http：//www.gscloud.cn)。其中MODEV1M為中國EVI月合成產(chǎn)品，由MODEV1D計(jì)算得到，計(jì)算方法為取月內(nèi)最大值，坐標(biāo)系為EPSG：4326(WGS84)，空間分辨率為250 m。MODND1M為中國NDVI月合成產(chǎn)品，由MODND1D計(jì)算得到，計(jì)算方法為取月內(nèi)每天最大值，坐標(biāo)系為EPSG：4326(WGS84)，空間分辨率為500 m。2組數(shù)據(jù)集時(shí)間跨度均為2009—2015年。同時(shí)，本次研究還用到了云南省行政區(qū)劃圖進(jìn)行影像裁剪和分區(qū)統(tǒng)計(jì)，以及云南省林地資源分布圖(圖1)，通過查閱《云南省年鑒》獲取云南省歷史降水、氣溫、極端氣象資料。數(shù)據(jù)詳細(xì)信息見表1。

表1 數(shù)據(jù)源詳細(xì)信息表

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。用ENVI 5.3軟件將MODIS EVI數(shù)據(jù)集進(jìn)行重采樣，使250 m空間分辨率變?yōu)?00 m；通過ArcGIS對全國2009—2015年每月NDVI與重采樣后的每月EVI遙感圖像進(jìn)行格式和投影變換；疊加云南省行政區(qū)劃圖，通過掩膜裁剪提取得到云南省月NDVI與月EVI；采用最大值合成法(maximum value composite， MVC)、均值合成法合成每月NDVI與EVI值。

①最大合成法。MVC算法簡單，使用方便，廣泛應(yīng)用在NDVI的初步除噪過程中，但對于連續(xù)多日多云天氣容易出現(xiàn)較大誤差[12-13]。對NDVI、EVI影像數(shù)據(jù)取像元最大值合成而成的，可最小化大氣散射和云的影響，擬合缺損值，計(jì)算公式如式(1)、式(2)所示。

NDVIY(i，j)=max(NDVIX(i，j))

(1)

EVIY(i，j)=max(EVIX(i，j))

(2)

②均值合成法[14]。對NDVI、EVI影像數(shù)據(jù)取像元平均值合成而成的，可避免極端值的影響，計(jì)算公式如式(3)、式(4)所示。

NDVIY(i，j)=mean(NDVIX(i，j))

(3)

EVIY(i，j)=mean(EVIX(i，j))

(4)

式中：Y代表1—12月中某一個(gè)月；X代表2009—2015年相同月份的影像數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

1)植被指數(shù)歸一化再合成。本研究提出一種植被指數(shù)再合成法，用于植被指數(shù)在時(shí)間維度上合成，即對NDVI和EVI數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性歸一化處理，可增強(qiáng)二者之間的差異，提高植被覆蓋變化監(jiān)測的靈敏度，提升模型的收斂速度，有利于對植被覆蓋情況進(jìn)行綜合對比評(píng)價(jià)。同時(shí)可進(jìn)一步消除地形、觀測角、大氣衰減和云/陰影的影響。計(jì)算合成植被指數(shù)VI的計(jì)算如式(5)所示。

(5)

2)植被指數(shù)向量分析法。本研究提出一種植被指數(shù)向量分析法，用于植被指數(shù)在空間維度上合成，它可同時(shí)對NDVI和EVI的差異進(jìn)行分析，計(jì)算并確定二者變化強(qiáng)度與方向特征，其本質(zhì)是一種特征向量空間變化研究方法。通過利用不同時(shí)相遙感圖像的NDVI和EVI量測與計(jì)算，描述從第一時(shí)間到第二時(shí)間二者變化的方向與數(shù)量，每個(gè)像元可生成一個(gè)帶有變化方向和強(qiáng)度的向量(圖2)，以提取植被覆蓋變化信息。

圖2 植被指數(shù)向量合成圖

每個(gè)像元的變化方向θ反映了其EVI和NDVI的變化是正向還是負(fù)向，視2種植被指數(shù)對合成向量的權(quán)重相等，則135°<θ<315°時(shí)認(rèn)為植被覆蓋減少；-45°<θ<135°時(shí)認(rèn)為植被覆蓋增加；θ=-45°或θ=-135°時(shí)認(rèn)為植被覆蓋不變。變化大小則為VI向量在45°與225°方向上的投影，如圖3所示。

圖3 合成植被指數(shù)大小與方向

2.3 植被覆蓋變化趨勢分析方法

1)方差與標(biāo)準(zhǔn)差評(píng)價(jià)。方差和標(biāo)準(zhǔn)差是測算植被指數(shù)(EVI、NDVI、VI)離散趨勢的重要指標(biāo)，通過比較方差和標(biāo)準(zhǔn)差來定量的評(píng)價(jià)各植被指數(shù)對研究植被覆蓋波動(dòng)性的大小和敏感程度。方差越大,表明波動(dòng)性越大，敏感程度越高。

2)變異系數(shù)評(píng)價(jià)。變異系數(shù)(coefficient of variation， CV)是離散程度的歸一化量度，可消除測量尺度和量綱的影響，即消除多種植被指數(shù)單位和平均數(shù)不同對評(píng)價(jià)離散程度比較的影響。變異系數(shù)越大，表明植被覆蓋波動(dòng)性越大，敏感程度越高。

3)回歸分析法。對EVI max、EVI mean、NDVI max、VI(EVI max，NDVI max)、VI(EVI mean，NDVI max)的時(shí)序數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合得到對應(yīng)線性方程(y=kxi+b+εi)，通過k值來反映植被覆蓋趨勢，表達(dá)式如式(6)所示。

(6)

式中：y為植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)；x為時(shí)間序列；k>0表示植被活動(dòng)增高，k<0表示植被活動(dòng)降低[13]。

3 結(jié)果與分析

3.1 NDVI與EVI相關(guān)性比較

因合成月NDVI與EVI值時(shí)使用最大值合成、均值合成2種方法，通過相關(guān)分析研究同種植被指數(shù)之間的相關(guān)性，確保不同合成法對同種植被指數(shù)合成結(jié)果基本一致。為選取植被指數(shù)再合成最佳NDVI與EVI，需要對NDVI與EVI二者進(jìn)行相關(guān)性分析，尋求相關(guān)性最佳植被指數(shù)作為合成VI的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，NDVI與EVI相關(guān)性散點(diǎn)圖如圖4，月結(jié)果如表2所示。

表2 不同合成方法下的月NDVI與EVI的相關(guān)性

圖4 不同合成方法下的月NDVI與EVI相關(guān)性散點(diǎn)圖

由表2可知，不同合成法對同一數(shù)據(jù)處理結(jié)果的相關(guān)性均達(dá)到了極顯著水平，其中EVI max與EVI mean相關(guān)性最高為0.970，表明2種合成法對EVI數(shù)據(jù)集處理效果基本相同。EVI max與NDVI max相關(guān)性為-0.734、EVI mean與NDVI max相關(guān)性為-0.788，二者相關(guān)性均達(dá)極顯著水平，可選擇作為植被指數(shù)再合成最佳波段，且NDVI與EVI存在負(fù)相關(guān)性，這正是由于MODIS中國合成產(chǎn)品與MODIS標(biāo)準(zhǔn)陸地產(chǎn)品在月最大合成算法上的不同所引起的差異。

3.2 植被指數(shù)歸一化再合成

通過上文不同合成法對EVI及NDVI相關(guān)性分析結(jié)果，選取EVI max與NDVI max、EVI mean與NDVI max作為合成植被指數(shù)(VI)的最佳波段，基于ArcGIS柵格計(jì)算器對其進(jìn)行植被指數(shù)歸一化再合成。回歸方程、R2、回歸方程系數(shù)k、月方差、月標(biāo)準(zhǔn)差和月變異系數(shù)結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明，使用EVI mean與NDVI max再合成指數(shù)VI的k、月方差與月標(biāo)準(zhǔn)差均最大，月變異系數(shù)較單一植被指數(shù)最大，為0.551 45，對描述植被覆蓋變化情況顯著。回歸方程系數(shù)k>0表明，云南省整體植被活動(dòng)增高，植被覆蓋度月變化呈增加趨勢。

表3 不同植被指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

由圖5可知，合成植被指數(shù)(VI)較單一植被指數(shù)而言起伏程度更大，整體波動(dòng)情況更好地反映植被覆蓋度季節(jié)性變化，存在明顯的波峰和波谷，且5—7月出現(xiàn)了較大的升高，體現(xiàn)出植被生長旺盛的特點(diǎn)，對植被覆蓋變化分析效果要優(yōu)于其他植被指數(shù)。同時(shí)，云南省春季變化處于穩(wěn)定狀態(tài)，夏秋季整體呈增加趨勢，冬季呈下降趨勢，一年中植被覆蓋先增后減，符合植被一年內(nèi)生長狀況。受光照、降水和氣溫等外界條件的綜合影響，植被3月開始萌發(fā)，因降水少、溫度低，植被生長受到抑制，植被覆蓋增加緩慢；5—7月降水增加，溫度升高，植被生長條件適宜，植被覆蓋增加趨勢明顯；8—10月植被生長階段完成，植被覆蓋度保持穩(wěn)定；11月降水減少，溫度降低，同時(shí)植被進(jìn)入成熟、結(jié)果時(shí)期，植被覆蓋顯著下降。

圖5 云南省2009—2015年逐月NDVI、EVI、VI均值

3.3 植被指數(shù)向量合成

在進(jìn)行植被指數(shù)向量合成時(shí)，因MODIS中國合成產(chǎn)品的特殊性，月合成ΔEVI需取其相反數(shù)，保證ΔEVI、ΔNDVI與實(shí)際覆蓋變化情況的一致性。取3月與5月作為第一時(shí)間與第二時(shí)間，來描述春季變化情況，同樣，取6月與8月描述夏季變化，9月與11月描述秋季變化，12月與2月描述冬季變化。基于EVI max和NDVI max向量合成結(jié)果如圖6所示，基于EVI mean和NDVI max向量合成結(jié)果如圖7所示，二者均為合成向量的投影大小變化，能在空間上直觀反映植被覆蓋變化情況。

圖6 EVI max和NDVI max合成向量投影大小變化

圖7 EVI mean和NDVI max合成向量投影大小變化

表4結(jié)果表明，基于EVI mean和NDVI max的向量合成相比基于EVI max和NDVI max的向量合成效果大致相同，二者標(biāo)準(zhǔn)差在春、秋和冬季基本一致，對描述覆蓋度空間變化情況相當(dāng)，但在夏季EVI mean和NDVI max的向量合成標(biāo)準(zhǔn)差為0.213 6，明顯高于EVI max和NDVI max的向量合成結(jié)果，對描述植被覆蓋在空間維度上的變化情況更佳。云南省植被覆蓋變化地區(qū)差異性明顯，3—5月處于春季，氣溫開始逐漸升高降水增多，滇東北、滇東南、滇西北、紅河南部及西雙版地區(qū)海拔較低，受氣候影響較為顯著，植被萌芽條件較好，植被覆蓋顯著增加，中西部高原地區(qū)受氣候影響較弱，氣溫、降雨相對較低，抑制了植物的萌芽，植被覆蓋略有降低的趨勢；6—8月進(jìn)入夏季，滇東北、滇南、滇西北降水急劇增加、日照時(shí)數(shù)增長，因高溫與日照時(shí)數(shù)增長導(dǎo)致灼傷植物葉面，進(jìn)而影響植物的光合作用；降水量過多導(dǎo)致植被生長受到抑制，植被覆蓋明顯降低，中部地區(qū)受氣候條件影響較弱，植被生長狀態(tài)趨于穩(wěn)定，植被覆蓋呈顯著增加趨勢；9—10月進(jìn)入秋季，滇東南及滇南23°N，滇西南25°N的熱帶區(qū)域，降水量減少、溫度降低、日照時(shí)數(shù)縮短，植被生長環(huán)境適宜，覆蓋度顯著增長，北部地區(qū)受氣溫降水影響植被覆蓋呈降低趨勢；11—次年2月為冬季，滇西南地處熱帶地區(qū)受亞熱帶季風(fēng)氣候影響，旱季干而不旱，植被生長趨于穩(wěn)定，滇西北及中東部地區(qū)植物進(jìn)入成熟、結(jié)果時(shí)期，植被覆蓋度趨于穩(wěn)定狀態(tài)，滇東北與滇東南受冬季降溫影響較大，植被覆蓋呈顯著降低趨勢。

表4 向量合成法精度評(píng)價(jià)表

4 結(jié)束語

通過將EVI與NDVI在時(shí)間上和空間上進(jìn)行再合成，利用合成植被指數(shù)與合成向量對云南省植被覆蓋變化趨勢進(jìn)行系統(tǒng)性分析，得出以下結(jié)論。

1)MODIS中國EVI月合成產(chǎn)品與中國NDVI月合成產(chǎn)品存在極為顯著的負(fù)相關(guān)性，反映植被覆蓋狀況相反。

2)時(shí)間序列分析表明，基于EVI mean與NDVI max再合成指數(shù)VI對植被覆蓋變化趨勢分析效果最好，使用EVI mean與NDVI max再合成指數(shù)VI的k、月方差與月標(biāo)準(zhǔn)差均最大，月變異系數(shù)較單一植被指數(shù)最大，為0.551 45，對描述植被覆蓋變化情況顯著。回歸方程系數(shù)k>0表明，云南省整體植被活動(dòng)增高，植被覆蓋度月變化呈增加趨勢，受溫度、降水等自然因素的影響，植物生長特征與月變化基本匹配，春季植被覆蓋呈緩慢增加趨勢，夏、秋季整體呈顯著增加趨勢，冬季呈下顯著降趨勢。

3)空間分布分析表明，基于EVI mean和NDVI max的向量合成與基于EVI max和NDVI max的向量合成效果大致相同，二者標(biāo)準(zhǔn)差在春、秋和冬季基本一致，對描述覆蓋度空間變化情況相當(dāng)，但在夏季EVI mean和NDVI max的向量合成標(biāo)準(zhǔn)差為0.213 6，明顯高于EVI max和NDVI max的向量合成結(jié)果，基于EVI mean與NDVI max植被指數(shù)向量合成對描述植被覆蓋在空間維度上的變化情況最佳，云南省植被覆蓋變化地區(qū)差異性明顯，植被覆蓋受地理位置、溫度及降水影響顯著，不同氣候類型成為云南省植被覆蓋空間變化的主要影響因素。

本研究利用EVI與NDVI進(jìn)行時(shí)間與空間上的再合成，結(jié)果表明，植被覆蓋變化分析通過合成植被指數(shù)研究較單一植被指數(shù)研究效果更佳，且結(jié)論對云南省植被監(jiān)測研究、土地利用規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)具有重要參考價(jià)值，重在方法探討。數(shù)據(jù)源選取為中國合成產(chǎn)品，未比較分析MODIS標(biāo)準(zhǔn)陸地產(chǎn)品數(shù)據(jù)是否具有相同的研究結(jié)果。同時(shí)，在向量合成法中未進(jìn)行空間波動(dòng)性分析，這是今后研究的重點(diǎn)。