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基于Landsat影像的NDVI與RVI反演結(jié)果實驗與分析

2021-07-25 10:01:08李海峰
地理空間信息 2021年7期

李海峰

(1.四川建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 德陽 618000)

城市是經(jīng)濟發(fā)展、社會進步的必然產(chǎn)物,也是一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平高低的重要體現(xiàn)。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒—2019》的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,截至2018年底,我國共有地級城市293個,縣級城市375個[1]。目前,我國仍處于快速城市化的發(fā)展階段,城市化必然會導(dǎo)致地表植被覆蓋類型發(fā)生改變,大量不透水面替代地表植被;而植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分[2-3],良好的植被覆蓋在固碳供氧、殺菌滯塵、減少噪音、調(diào)節(jié)城市微氣候、改善人居環(huán)境等方面都具有積極效果[4-5]。

植被指數(shù)已被普遍應(yīng)用于植被生長狀況和植被覆蓋狀況的研究中。遙感影像因其探測范圍廣、容易獲取、良好的時間序列、影像周期短等優(yōu)勢,而被大多數(shù)學(xué)者采納,應(yīng)用于植被指數(shù)的相關(guān)研究中[6-7]。利用Landsat影像數(shù)據(jù)進行植被指數(shù)反演的模型主要包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)等40余種。本文以德陽市旌陽區(qū)為實驗區(qū),以Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源,對NDVI和RVI估算的植被覆蓋狀況進行了比對分析。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

四川省德陽市旌陽區(qū)為德陽市主城區(qū),地處成都平原東北邊緣,位于31°05'~31°20'N、104°15'~104°33'E之間;東鄰中江縣,西連綿竹市和什邡市,北接綿陽市安州區(qū),南靠廣漢市,是德陽市的政治、經(jīng)濟、文化中心。全區(qū)地勢西北高、東南低;地貌上可明顯分為平原、丘陵兩大類型,西部為綿遠河、石亭江扇形平原,海拔高程為468~561 m。旌陽區(qū)屬常綠闊葉林植被帶,植被多為天然次生林和人工林,森林覆蓋率約為20%。研究區(qū)地理位置如圖1所示,遙感影像來源于德陽市2018年OLI影像的432波段合成。

圖1 研究區(qū)地理位置圖

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文采用的遙感數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http://www.gscloud.cn)。Landsat5和Landsat8的軌道號為129/38,成像時間分別為2007-05-06、2014-08-13和2018-04-02。利用影像數(shù)據(jù)計算植被指數(shù)前,需先完成輻射定標(biāo),再進行大氣校正以提高反演精度。2007年的TM數(shù)據(jù)利用COST模型進行輻射定標(biāo);2014年、2018年OLI影像的輻射定標(biāo)方法參見參考文獻[6]~[8],輻射定標(biāo)后利用FLASSH模型完成大氣校正。

1.3 研究方法

1.3.1 NDVI

NDVI因其可消除大部分由太陽天頂角、儀器定標(biāo)和大氣引起的與輻照度有關(guān)的變化,是遙感估算植被覆蓋度狀況以及空間分布的最佳指示因子[9],長期以來被應(yīng)用于植被和植被物候研究。算法模型公式為:

式中,NIR為近紅外波段(TM為Band4,OLI為Band5);R為紅光波段(TM為Band3,OLI為Band4)。

反演完成后NDVI的值域范圍為-1~1,正值表示有植被覆蓋,值越大表明植被覆蓋程度越好;負值表示為水、雪等;0則表示無植被覆蓋。

1.3.2 RVI

RVI能充分刻畫植被在近紅外波段和紅光波段反射率的差異,還可增強植被與土壤背景之間的輻射差異,是植被長勢和豐度估算的主要手段之一;但其對大氣狀況反應(yīng)很敏感,當(dāng)植被覆蓋度小于50%時分辨能力下降顯著。算法模型公式為:

式中,NIR為近紅外波段(TM為Band4,OLI為Band5);R為紅光波段(TM為Band3,OLI為Band4)。

若RVI值大于1,則為綠色健康植被覆蓋區(qū);若RVI值在1附近,則為無植被覆蓋的地表;若RVI值大于2,則表示植被覆蓋度高。

2 實驗與結(jié)果分析

2.1 植被指數(shù)反演結(jié)果分析

按照上述方法,本文分別對2007年、2014年和2018年的影像數(shù)據(jù)進行輻射定標(biāo)和大氣校正,再根據(jù)NDVI和RVI模型計算各自的植被指數(shù),反演結(jié)果如圖2所示,可以看出,由于研究區(qū)范圍內(nèi)有綿遠河和大量零散水體,反演結(jié)果中存在NDVI小于0 的情況,因此在ArcGIS軟件中對DN值小于0的情況進行統(tǒng)一處理,2007年NDVI值域為0~0.59,2014年NDVI值域為0~0.72,2018年NDVI值域為0~0.68;2007年RVI值域為0.89~2.86,2014年RVI值域為0.97~6.12,2018年RVI值域為0.93~5.22。

圖2 植被指數(shù)反演結(jié)果

整體而言,兩種植被指數(shù)在3個年份均能直觀反映旌陽區(qū)的植被覆蓋狀況,二者所刻畫出來的趨勢基本一致。3個年份中一環(huán)路以內(nèi)的植被覆蓋狀況均最差。2007年兩種植被指數(shù)均反映旌陽區(qū)的整體植被覆蓋狀況較差,以寶成鐵路為分界線,寶成鐵路東南側(cè)植被覆蓋狀況優(yōu)于西北側(cè)。一環(huán)路以內(nèi)的植被覆蓋狀況與一環(huán)路以外差異不明顯。2014年NDVI刻畫出來的寶成鐵路西北側(cè)與東南側(cè)植被覆蓋狀況很接近,較難區(qū)分哪個區(qū)域的覆蓋狀況更好,只是一環(huán)路以內(nèi)等少數(shù)區(qū)域出現(xiàn)大面積的低植被覆蓋;而RVI反映出寶成鐵路東南側(cè)的植被覆蓋狀況優(yōu)于西北側(cè),同樣顯示一環(huán)路以內(nèi)等少數(shù)區(qū)域出現(xiàn)大面積的低植被覆蓋。2018年兩種植被指數(shù)均反映寶成鐵路西北側(cè)的植被覆蓋狀況明顯優(yōu)于東南側(cè),NDVI反映出寶成鐵路西北側(cè)的植被覆蓋狀況均較好,只有零星的低植被覆蓋地塊存在,而RVI反映出該區(qū)域有顯著的面狀低植被覆蓋區(qū)域,這是二者在這個年份的顯著區(qū)別。

2.2 內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異性分析

考慮到德陽市一環(huán)路以內(nèi)的建成區(qū)和旌陽區(qū)南面、北面植被覆蓋狀況差異顯著,本文從北向南設(shè)計剖面線PM,具體位置見圖1。利用ArcGIS軟件的空間分析功能,以剖面線為參照作掩膜處理,提取2007年、2014年、2018年兩種植被指數(shù)剖面線經(jīng)過區(qū)域的植被指數(shù)值;然后在Matlab中繪制兩種植被指數(shù)與像元DN值的曲線圖(圖3)。

圖3 RVI、NDVI與DN值曲線圖

通過剖面線,在兩個模型中分別提取1 074個像元對應(yīng)的植被指數(shù),可以看出,一環(huán)路以內(nèi)植被指數(shù)均較小,表明該區(qū)域植被覆蓋度低;當(dāng)NDVI值較大(約0.5)時,RVI值更大,且曲線的波動變化非常顯著,這在2014年和2018年剖面數(shù)據(jù)前600個像元中得到了很好的體現(xiàn);當(dāng)NDVI值較小(約0.2)時,RVI值波動變化不明顯或沒有波動變化,甚至很多情況RVI值在1附近,表明這些區(qū)域無植被覆蓋,與NDVI反演結(jié)果不一致,這種現(xiàn)象在2007年表現(xiàn)最為突出。

3 結(jié) 語

本文以德陽市旌陽區(qū)為研究對象,以2007年、2014年和2018年的Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源,首先對3個時期的數(shù)據(jù)進行輻射定標(biāo)和大氣校正,然后反演得到NDVI和RVI。

1)對比分析同時期的NDVI和RVI發(fā)現(xiàn),二者能較客觀地反映地表植被覆蓋的整體情況,且反映的規(guī)律趨于一致。

2)通過剖面分析法進行內(nèi)部差異性分析發(fā)現(xiàn),在植被覆蓋狀況較好的區(qū)域(NDVI值在0.5左右),RVI反映的地表植被覆蓋狀況非常顯著;在植被覆蓋狀況較差的區(qū)域(NDVI值在0.2左右),RVI反映的地表植被覆蓋狀況存在一定誤差,部分低植被覆蓋區(qū)域RVI值在1附近,表明無植被覆蓋。

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