基于高分衛星的阿勒泰市克蘭河谷植被覆蓋度監測

郭菲菲牛婷李曉媛

(1.新疆維吾爾自治區衛星應用中心，新疆 烏魯木齊 830000；2.新疆輕工職業技術學院，新疆 烏魯木齊 830000；3.新疆北辰眾星空間信息科技有限公司，新疆 烏魯木齊 830000)

植被覆蓋度是衡量地表植被狀況的一個重要指標，是描述生態系統的重要基礎數據，也是區域生態系統環境變化的重要指示，對水文、生態、區域變化等都具有重要意義[1]。本文基于高分辨率對地觀測系統重大專項的2顆國產衛星高分一號(GF-1)和高分二號(GF-2)數據，利用像元二分模型估算了新疆阿勒泰市克蘭河谷2017年和2019年2個年份的植被覆蓋度情況，掌握該區域植被覆蓋度空間分布情況，并對研究區的植被覆蓋情況進行了分級和變化原因分析。

1 監測區概況

阿勒泰地區位于新疆維吾爾自治區北部，周邊與俄羅斯、哈薩克斯坦、蒙古3國交界，邊境線長1197km，總面積11.8萬km2。阿勒泰地區擁有“一山(阿爾泰山)一河(額爾齊斯河)鄰三國(俄羅斯、哈薩克斯坦、蒙古國)”的獨特優勢，是中國西北唯一與俄羅斯接壤的地區，是絲綢之路經濟帶北通道，在新疆參與中蒙俄經濟走廊建設中發揮非常重要的作用。

2019年，阿勒泰地區阿勒泰市開展了額爾齊斯河流域山水林田湖草生態保護修復工程試點項目，對保護生態資源、創造良好生態環境意義重大。同時對改善人們生產生活條件、調整產業結構、提高人均收入具有很大的促進作用，是集生態環境保護、促進社會發展和經濟效益增長于一體的重要舉措。本文選擇了其中之一的克蘭河谷生態修復工程對所在區域的將軍山166.67hm2荒山綠化和中水庫區133.33hm2綠化項目進行了基于國產高分衛星數據的植被覆蓋度監測。

監測時間選取的是2017年7月和2019年9月。

2 數據源

本次監測主要采用國產高分系列GF-2號衛星影像進行植被覆蓋度的計算，其中，監測時間內GF-2號未覆蓋的區域選取GF-1號數據代替。

高分一號(GF-1)衛星是我國高分辨率對地觀測系統重大專項的首發星，于2013年4月26日由長征二號運載火箭成功發射，配置有2臺2m分辨率全色/8m分辨率多光譜相機，4臺16m分辨率多光譜相機。

高分二號(GF-2)衛星于2014年8月19日在太原衛星發射中心成功發射并順利進入預定軌道，標志著中國遙感衛星進入亞米級“高分時代”。配置了2臺1m分辨率全色/4m分辨率多光譜相機。

數據源信息見表1。

3 植被覆蓋度計算方法

3.1 數據預處理

基于高分衛星數據，通過幾何精校正、正射校正、輻射定標、大氣校正、鑲嵌勻色和影像裁剪等步驟，計算得到植被指數，進而計算研究區的植被覆蓋度。

3.1.1 幾何精校正

在衛星成像過程中，受天氣、角度、傳感器本身等因素的影響，原始影像上地物與其所對應的地面地物的實際特征是有差異的，如地物的幾何位置、形狀、大小、尺寸、方位等存在畸變情況。本次監測采用了幾何精校正的方法，通過填加控制點對變形的遙感影像進行糾正，通俗的說就是給遙感數據本身加上真實對應的經緯度信息，對數據真實的地理坐標進行了還原。

表1 衛星遙感影像信息表

3.1.2 正射校正

數字正射影像是利用數字高程模型對影像進行正射糾正、配準、融合、調色、鑲嵌，且按國家基本比例尺地形圖幅范圍裁剪生成。主要目的是要消除地形帶來的影響或者相機方位引起的變形等，然后生成正射的平面真實影像。本文在處理中采用30m地形高程模型(DEM)，來對影像中所有的像元執行地形變形的校正，讓圖像滿足正射投影的要求。

3.1.3 輻射定標

原始遙感影像上所記錄的是地物的灰度值，是一個沒有單位的亮度值(DN)。DN值一般受到衛星傳感器的性能、散射率及地表的發射率等因素的影響，用整數表示，是沒有物理意義的。輻射定標就是把圖像中亮度值DN轉換成為大氣外層表面反射率的一個過程，主要作用是消除衛星上傳感器本身造成的誤差。輻射亮度的計算公式：

L=Gain×DN+Bias

(1)

式中，L為輻射亮度值，W·cm-2·μm-1·sr-1；Gain和Bias分別為增益和偏移，單位與輻射亮度值相同。

3.1.4 大氣校正

大氣校正的是將輻射亮度轉變成為地球表面實額際反射率，主要目的是要把大氣在其散射、吸收、反射過程中引起的誤差消除。本此監測采用了ENVI5.3中的FLAASH模塊，其大氣校正算法是基于MODTRAN4加輻射傳輸模型研發的，屬基于像素級的校正。將上述經過輻射定標后的影像數據導入FLAASH模型，模型所需的基本參數來源于影像數據的頭文件，其中大氣模型選擇的中緯度夏季，氣溶膠模型為Rural。

3.1.5 鑲嵌勻色

影像鑲嵌是指將2幅或多幅影像拼在一起，構成一幅整體影像的技術過程。影像鑲嵌包括幾何位置的鑲嵌和灰度(或色彩)的鑲嵌2個過程。其中，幾何位置鑲嵌是將2張或大于2張影像間應物體幾何位置的嚴格對應，使其沒有明顯的錯位；灰度鑲嵌是指位于不同影像上的同一物體鑲嵌后使其灰度值相同的操作。色彩平衡是遙感影像數字鑲嵌技術中的一個重要步驟，不同時相或成像條件存在差異的影像，由于要鑲嵌的影像輻射水平不一樣，影像的亮度差異較大，若不進行色調調整，鑲嵌在一起的影像，即使幾何位置配準很理想，由于色調不同，也不能很好地應用。另外，成像時相和成像條件接近的影像也會因為傳感器的隨機誤差造成不同像幅的影像色調不一致，從而影響應用的效果。因此必須進行影像的勻色處理，包括影像內部和影像間的色彩平衡2種。

3.1.6 影像裁剪

影像數據的裁剪工作根據研究區域的范圍所對應的矢量文件進行規則裁剪處理。

3.2 監測區域植被覆蓋度估算

本次監測是采用歸一化植被指數(NDVI)來近似估算植被覆蓋度的。歸一化植被指數為2個通道反射率之差除以2個通道反射率的和。當植被的覆蓋度較低時，植被指數隨植被覆蓋面積度的增加而快速增大，當植被覆蓋達到一定程度后，植被指數增長緩慢。所以NDVI適用于植被早、中期生長階段的動態監測，計算公式：

(2)

式中，ρnir和ρred分別為近紅外波段和紅光波段的反射率。

植被覆蓋度的估算采用像元二分模型進行。像元二分模型是將像元植被覆蓋結構分為純像元和混合像元2種，其中，純像元被植被完全覆蓋，植被覆蓋度為1，純像元被非植被完全覆蓋，植被覆蓋度為0；混合像元由植被和非植被部分組成，其NDVI值是植被覆蓋部分與非植被覆蓋部分的NDVI值線性加權。

“你那身衣服又丑又大。”她嘆了一口氣，“讓我來幫你挑行不行？如果你不喜歡我給你選的，換下來就行，我保證。”

植被覆蓋度計算公式：

Pv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)

(3)

式中，Pv為植被覆蓋度；NDVIv為完全被植被覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值；NDVIs為完全是裸土或無植被覆蓋區域的像元的NDVI值。

當區域內可近似取最大Pv為100%、最小Pv為0%時，上式可變為：

Pv=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

(4)

式中，NDVImax和NDVImin分別為區域內最大和最小NDVI值。由于噪聲的存在不可避免，因此，根據NDVI值的累積概率分布，取一定置信度范圍內的最大值與最小值，置信度的取值分別為累積概率為5%和95%的NDVI值。

4 監測結果

4.1 監測結果

鑒于監測區域綠化項目所種植的植被主要以喬木類為主，參照中華人民共和國國家標準《森林資源規劃設計調查技術規程》和新疆維吾爾自治區林業廳林業規劃院的相關技術標準，將監測區域的植被覆蓋度分為密、中、疏、灌叢和稀疏灌叢5種類型。其中，當植被覆蓋度大于75%時，植被的覆蓋程度為密；當植被覆蓋度在60%～75%時，植被的覆蓋程度為中；當植被覆蓋度介于45%～60%時，植被的覆蓋程度為疏；當植被覆蓋度在10%～45%時，為灌叢；當植被覆蓋度小于10%時，為稀疏灌叢。根據以上分級標準對2017年與2019年植被覆蓋度監測結果進行分級，結果如1～4圖所示。

4.2 變化分析

基于國產高分衛星影像數據，通過對阿勒泰市克蘭河谷將軍山的植被覆蓋度的計算，本文對將軍山荒山綠化工程2017年與2019年植被覆蓋度分級結果進行了統計，各級植被覆蓋情況占監測區域比例如圖5所示。

圖3 2017年阿勒泰地區中水庫植被覆蓋度等級圖 圖4 2019年阿勒泰地區中水庫植被覆蓋度等級圖

圖5 監測區域植被覆蓋度各級比例柱狀圖

從圖5中可以看出，2017年阿勒泰地區將軍山荒山綠化植被覆蓋度各級別占監測區域比例分別為稀疏灌叢60.33%、灌叢29.92%、疏4.78%、中2.53%、密2.44%；2019年阿勒泰地區將軍山荒山綠化植被覆蓋度各級別占監測區域比例分別為稀疏灌叢64.63%、灌叢24.72%、疏4.22%、中3.18%、密3.25%。

對2017年、2019年2個監測區域植被覆蓋度的變化情況進行統計，具體如表2所示。

從表2可以看出，在新疆阿勒泰市將軍山荒山綠化區域內，2019年與2017年相比，植被覆蓋度等級為稀疏灌叢、中和密的區域分別增加了4.3%、0.65%和0.81%，而植被覆蓋度等級為灌叢和疏的區域分別減少了5.2%和0.56%。

通過本次基于高分衛星影像的新疆阿勒泰地區將軍山荒山綠化植被覆蓋度監測，對比分析從2017—2019年，阿勒泰地區將軍山監測區域內植被覆蓋度等級為中和密的區域有所增加，覆蓋等級為疏的區域有所減少。

表2 2017年與2019年阿勒泰地區將軍山荒山綠化植被覆蓋度變化統計表

4.2.2 中水庫區綠化工程植被覆蓋度監測

基于國產高分衛星影像數據，通過對阿勒泰市克蘭河谷中水庫綠化工程的植被覆蓋度的計算，對中水庫區綠化工程區域2017年與2019年植被覆蓋度分級結果進行了統計，各級植被覆蓋占監測區域比例如圖6所示。

圖6 監測區域植被覆蓋度各級比例柱狀圖

從圖6中可以看出，2017年阿勒泰地區中水庫植被覆蓋度各級別占監測區域比例分別為稀疏灌叢79.70%、灌叢14.89%、疏1.93%、中1.11%、密2.38%；2019年阿勒泰地區中水庫植被覆蓋度各級別占監測區域比例分別為稀疏灌叢50.75%、灌叢30.69%、疏8.79%、中6.32%、密3.45%。

對2017年、2019年中水庫區2個監測區域植被覆蓋度的變化情況進行統計，具體如表3所示。

從表3可以看出，在阿勒泰地區中水庫綠化區域內，2019年與2017年相比，植被覆蓋度等級為灌叢、疏、中和密的區域均分別增加了15.8%、6.86%、5.21%和1.07%。而植被覆蓋度等級為稀疏灌叢的區域減少了28.95%。

通過基于高分衛星影像的新疆阿勒泰地區中水庫區綠化植被覆蓋度監測，對比分析從2017年到2019年，阿勒泰地區將軍山中水庫監測區域內植被覆蓋度等級為灌叢、疏、中和密的區域均有所增加，而稀疏灌叢相應減少，說明中水庫綠化工程實施成效較為顯著。

表3 2017年與2019年阿勒泰地區中水庫區植被覆蓋度變化統計表

5 結語

在植被生長過程中，由于氣候、降水、土壤、封育措施等自然和人為因素，會對植被覆蓋度的變化造成一定影響[2]。新疆地處于亞歐大陸內部，距離海洋遙遠，降水稀少，生態環境十分脆弱，多年平均降水量不足全國年平均降水量的1/4，并且蒸發量遠遠大于降水量，少量的自然降水遠遠不能滿足植物生長發育所需要的水分。只有少量極端耐干旱的荒漠植物才能得以生存，并由此形成了新疆阿勒泰市克蘭河谷將軍山植被稀疏，植被覆被率低的生態景觀。因此在生態修復工程中根據不同區域不同的自然環境，區域差異性和特殊性要求在生態修復時要因地制宜，具體問題具體分析。根據研究區的生態環境條件，在不斷總結經驗的基礎上，找到合適的生態修復方法，尤其是要在生態修復區域樹種的選擇、人工灌溉和后期管護進行多重考慮[3]。

在阿勒泰市克蘭河谷生態修復工程中，要因地制宜，根據修復區域的氣候環境選擇耐干旱、養護方便、對土壤地力條件要求不高的樹種，適地適樹的同時，還要注重生態效益、經濟效益、社會效益相結合[3]；必須得到有效的水分補充，不能僅依靠天然降水，否則成活率會急劇下滑甚至整片死亡，讓所有造林成果功虧一簣；要加強對苗木的生長期看管，隨時檢查有無死苗或者缺苗現象發生，及時對缺苗和死苗進行補植，充分保證苗木的健康生長[4]；要達到生態修復的最終目標則要實現生態系統的自我修復，在這個過程中，生態修復只是手段，不是目標，要通過生態修復實現人與自然和諧共生，可持續發展。