基于環境一號（HJ-1A/1B）衛星圖像的渾善達克沙地荒漠化變化檢測

摘要：本文旨在通過計算渾善達克沙地（北緯43°08′，東經119°38′）2006年～2009年的植被覆蓋度，進行變化檢測。研究結果表明：研究區西部森林砍伐現象嚴重，而北部和東北部地區植被恢復良好。該項目表明，新設計的環境衛星在探測荒漠化方面是有效的，而受測試的用于提取森林覆蓋面積的植被覆蓋度方法，對于繪制研究區域的荒漠化變化是有用的。

關鍵詞：荒漠化；HJ-1A/1B；變化檢測；植被覆蓋度；渾善達克

引言

導致荒漠化的誘因包括氣候變化和人類活動。近幾十年來，中國甚至全球荒漠化日益嚴重，而人類活動被認為是造成當代中國荒漠化問題的決定因素[5]。一些研究表明，渾善達克沙地的荒漠化范圍正在擴大，而過度放牧是造成這一問題的主要因素[1]。本研究的重點是操作和開發合適的荒漠化檢測指標，總結變化趨勢，繪制研究區的植被變化檢測圖。

1.衛星數據比較與選擇

現有的幾個傳統數據集，通過比較傳感器的特性，首先考慮4種類型的數據庫，分別是：中分辨率成像光譜儀（MODIS）、陸地衛星4-5、地球觀測衛星1號、NOAA/AVHRR。

本研究中，TM數據和環境衛星數據都是可適用的，但后者在實際應用中效果更佳。因此，本項目選擇2006年～ 2009年期間的HJ-1A/1B數據作為數據集來檢驗荒漠化評估的質量。

2.植被覆蓋度

植被覆蓋度是指地面植被（包括葉、莖、枝）垂直投影面積占統計區域總面積的百分比。測量植被覆蓋度最實用的方法是計算植被指數，常用的植被指數是NDVI（歸一化植被指數）。下面是基于像素的二元植被覆蓋度模型[4]：

fc=（NDVI-NDVIsoil）/（NDVIveg-NDVIsoil）

其中NDVIsoil是裸土或非植被區域的歸一化植被指數值，而NDVIveg代表植被覆蓋的像素，即純植被像素的歸一化植被指數值。

3.準備工作和數據預處理

3.1輻射定標

該過程是通過應用絕對定標系數將CCD圖像的DN值轉換成輻射圖像來進行的，公式如下：

L=DN/A+L0

其中，DN/A是絕對定標系數增益，L0代表偏移量。

前人的研究已經建立的相關模型，對CCD圖像標定和噪聲估計的準確性進行了評估。在有效性評價的基礎上，評估結果表明：對于可見光——近紅外波段反射率較高的物體，CCD相機具有較好的定標效果，并且由于設備的電氣水平較低，需要設置偏移量[2]。雖然總體波段3～4對測量水體反射率的效果較差，但對本項目影響不大。

3.2圖像配準

在該步驟中，選擇10個采樣點，以土地利用分類圖像為參考，對圖像進行配準。方法為二次多項式插值，重采樣方法為三次卷積。

3.3 FLAASH大氣校正

要去除云陰影，就需要進行大氣校正過程，我們考慮了幾種校正模型。根據最近對草原和裸地的HJ-1A/1B圖像中不同校正模型的比較研究，6S模型在校正后的第4波段（近紅外）具有較高的值；因為吸收了水分，從而降低了地面輻照度[7]。相反，FLAASH在增強圖像對比度方面取得了更好的效果，因此在這里應用了FLAASH模型和相應的光譜響應函數。

下圖顯示了FLAASH校正如何消除云的影響：

3.4確定荒漠化地區

劉亞嵐、任玉環等人，在前人對北京市林業狀況進行環境衛星監測研究基礎上，提出了用NDVI-fc方法對小衛星星座數據進行三波段梯度差分的方法，取得了較好的結果，并假設NDVIsoil=NDVImin，NDVIveg=NDVImax，因此忽略了噪聲[6]。

結果（圖2）證明了該假設在環境衛星監測和本項目中的可行性，簡化后的函數將被用來處理圖像。

圖2顯示了研究區域的植被分布情況：左邊的NDVI地圖中，黃色區域代表植被密集，其次是綠色、青色和藍色區域。通過計算轉換后的植被覆蓋度可知：紅色區域有更多的植被，然后在黃色、綠色和藍色的色條區域，數值減少，范圍是0～0.7，選擇0.3的經驗值作為區分全植被和少植被土地類型的閾值。總的來說，2009年植被恢復主要在研究區的東部。

4.結果與討論

將2006年的土地利用圖作為前期數據庫，直接提取植被信息，與2009年處理后的圖像輸出進行對比，波段數學提取的結果顯示了兩年期間植被分布如何變化。

2006年初期，在西部、北部和向烏蘭察布方向延伸的南部地區，以及察汗淖附近，出現了大量土壤或沙地的線性裸露疤痕，由于自然沙轉化，現場零星裸露的土地十分明顯。

2009年植被恢復帶來的變化越來越大，其中研究區的中部和東南部向好趨勢明顯，而西部的狀況惡化了。雖然在一個特定的地區，荒漠化的強度并不那么嚴重，但荒漠化呈現向周圍擴展的趨勢，特別是在中部地區。因此，空間分離效應明顯，形成兩種相對獨立的地貌類型。

通過對兩個時期植被覆蓋度差異的計算，結果顯示了該地區的變化情況（圖3）。紅色區域代表著植被的消失，綠色區域代表了植被的恢復。正如預測的那樣，中西部地區正面臨嚴重的荒漠化趨勢。

關于保護該地區免受日益惡化的毀林趨勢影響的建議，最常見的方法是建立人工造林帶，但該方法需要謹慎采用，以適應水資源供給能力。只有當年降水量>450mm時，才會出現地帶性森林，而年降水量小于這個閾值的區域只會發生徑流補給，僅僅是淺層地下水維持著樹木的生長[1]。內蒙古地區年降水量為300mm～400mm，地表由半干旱的栗鈣土組成，鈣層的固體層將導致樹木難以成活，因此必須根據當地的風沙條件種植喬木、灌木等類型的樹木[3]。

5.局限

本報告基于簡化的植被覆蓋度模型和來自環境一號衛星HJ-1A/1B星座的圖像數據，提供了監測毀林的明確方法。但是，這一過程仍有一些局限：

首先，HJ-1A/1B環境衛星（430nm～900nm）的輻射分辨率不包含寬范圍的波長。在這種情況下，CCD相機不能在黑暗和多云、霧天或下雪天氣的情況下工作。此外，該波長范圍沒有涵蓋近紅外的所有范圍（780nm～3000nm），可能導致信息提取和解譯不夠精確。

其次，就過程本身而言，簡化的植被覆蓋度算法是一種近似方法，實際上fmax和fmin不會分別在100%和0%內，這將導致建模誤差[4]。這是因為，由于人類耕作灌溉區和稀疏草原的分布，研究區的裸土可能不代表沒有植被的表面。同樣，對于沙地研究區，森林覆蓋率也會受到周圍淤泥和沙塵的影響。

6.結論

本研究概括介紹了應用新發射的HJ-1A/1B小衛星星座圖像數據，提取植被信息的方法和計算植被覆蓋度的設計程序，用于2006年～2009年渾善達克沙地荒漠化檢測。植被覆蓋度模型被定義為一種比較該過程中植被變化的有效方法，HJ-1A/1B數據圖像也被認為是一種面向陸地衛星數據功能的潛在促進數據集。然而，衛星系統的不穩定性和參數設置的不完善，決定了它需要進一步改進和觀察。此外，植被覆蓋度的建模誤差應盡可能消除；該模型也有必要做進一步研究，并在未來進行適當的測試。

參考文獻：

[1]陳玉福，蔡強國，等.京北渾善達克沙地荒漠化現狀、成因與對策[J].地理科學進展， 2003， 22（4）： 353-359.

[2]何超蘭，易維寧，羅軍，等. CBERS-2 CCD相機絕對輻射定標系數驗證與評價[J].大氣與環境光學學報， 2007（2）： 150-155.

[3]黃秉維.確切地估計森林的作用[J].地理知識， 1981（1）： 3.

[4]李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究[D].中國科學院遙感應用研究所博士論文， 2003.

[5]梁濤，張秀梅，章申，等.西苕溪流域不同土地類型下氮元素輸移過程[J].地理學報， 2002（4）： 443-450.

[6]劉亞嵐，任玉環，陳濤，等.基于\"北京一號\"小衛星數據的密云水庫流域植被覆蓋度估算方法[J].遙感技術與應用， 2007（5）： 581-585.

[7]孫志群，劉志輝，等. HJ-1 CCD圖像大氣校正模型比較研究[C].國際遙感會議論文， 2010.