基于Landsat TM/OLI影像的哈爾濱市植被覆蓋度與景觀格局動態變化分析

馬建明,常曉晴,邢艷秋,王德軍

(東北林業大學 森林作業與環境研究中心,哈爾濱 150040)

0 引言

隨著全球人口的持續增長,城市用地不斷擴張,對陸地生態系統結構和功能以及區域氣候產生了重要的影響[1]。植被作為陸地生態系統最重要的組成要素之一,城市植被可以為居民提供多種環境和社會效益,包括凈化空氣、降噪、緩解城市熱島效應、減少雨水徑流和維護生物多樣性,以及美化環境、緩解壓力等[2]。城市植被能夠很好地反映城市生態環境狀況,是評價城市化發展健康的主要指標。因此,定量監測城市植被時空變化對評價城市生態環境質量、城鄉規劃、促進城市可持續發展等方面具有重要意義。

植被覆蓋度(Fractional vegetation cover,FVC)是評價植被生長狀況、分布特征和結構變化的重要參數,在城市化研究、植被變化監測和生態環境調查中得到廣泛應用[3]。城市FVC的時空動態變化研究可綜合反映城市擴張下的植被變化,進而監測城市環境和城市發展。另外,植被景觀格局綜合反映了植被空間分布及其在環境異質性和干擾狀況綜合控制下的動態變化特征,已被證明是評估景觀模式的有效手段,通常使用景觀格局指數定量化表示[4]。城市快速發展導致建筑用地大面積擴張,侵占原有自然地表植被,帶來嚴重的生態環境問題。應用景觀生態學方法研究植被覆蓋度景觀格局的演變規律,有助于了解城市發展下的植被變化過程,從而揭示植被覆蓋情況與自然環境、人為干擾之間的影響因素,為區域發展提供重要依據[5]。

相較于傳統的地面測量,遙感技術可以快速大范圍監測城市擴張、植被覆蓋度和景觀格局的變化[6]。許玉鳳等[7]根據15 a的MODIS NDVI數據,分析黎平縣植被變化,結果表明植被有明顯改善;李恒凱等[8]根據1990—2013年5期Landsat影像數據,對23 a間定南縣嶺北稀土礦區的植被覆蓋情況和景觀格局進行了綜合分析;蘇凱等[9]利用2000—2015年4期MODIS數據,對東北森林帶景觀格局的時空變化展開研究,并結合MCE-CA-Markov模型,預測東北森林帶2020年景觀格局變化趨勢;蘇艷琴等[10]以福建省三明市沙縣作為研究區,以Landsat為數據源,利用線性光譜混合模型分別提取1996、2004、2014年的植被覆蓋度,并分析其變化趨勢;張曉東等[11]基于生態景觀學原理,利用1989—2014年4期Landsat影像數據,分析了寧夏鹽池縣植被景觀格局時空演變特征,并探討植被與降雨之間的關系;徐凱健等[12]利用1975—2013年6期Landsat系列影像數據,以福建省長汀縣為研究區,分析植被覆蓋度和景觀格局在不同時期的變化情況,并探討人類活動以及政策的影響。但是上述研究主要集中在生態脆弱區和丘陵地貌的植被覆蓋度動態變化研究,而結合植被覆蓋度,從景觀生態學角度對植被景觀格局演變研究較少,尤其是人類活動較為集中的城市區域。因此,開展城市區域植被覆蓋度及景觀格局變化的研究,對掌握城市發展進程和景觀生態保護具有重要意義。

哈爾濱市位于我國東北部,地處松嫩平原,是我國最北的省會城市,面積最大,但城市化水平遠遠低于我國的中南部城市。近些年由于城市的經濟發展、新城區規劃、棚戶區改造以及生態恢復政策實施等影響,生態格局發生重大變化[13]。本研究以2004、2010、2005、2020年4期Landsat TM/OLI遙感影像作為數據源,利用歸一化植被指數和像元二分法提取哈爾濱市的植被覆蓋度,結合景觀生態學理論分析在快速城市化背景下植被覆蓋度的時空變化和景觀格局的演變,有助于認清生態景觀演替和機制,為該區域今后的城市建設和景觀格局優化提供科學依據。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

哈爾濱市位于黑龍江省南部,地理范圍是125°42′～130°10′ E,44°04′～46°40′ N,是中國重要的制造業基地。該地區屬中溫帶大陸性季風氣候,年平均溫度3.6 ℃,冬長夏短,降水集中在6—9月份,年平均降水量569.1 mm。整體地勢東高西低,東以山丘為主,西以平原為主,四周有大量農田包圍。土壤種類眾多,以黑土為主。本研究區域為哈爾濱市的中心城區,具體范圍包括道里區、南崗區、道外區、平房區、香坊區和松北區,總面積約2243.84 km2,如圖1所示。

圖1 研究區位置圖(2020年9月15日Landsat OLI影像,假彩色合成)Fig.1 The location of study area (Landsat OLI image on September 15, 2020, false color synthesis)

1.2 數據源及預處理

本研究采用Landsat TM/OLI影像數據,空間分辨率為30 m,采集時相分別為2004年9月21日(TM)、2010年9月22日(TM)、2015年9月20日(OLI)和2020年9月15日(OLI)。本研究忽略在較短時間內由植被生長狀況不同對植被覆蓋度的影響,選取的4個影像中植被屬于同一物候期,植被覆蓋度的時空變化具有可比性[14]。

為消除遙感影像因大氣傳輸、平臺運行狀況及傳感器系統等因素造成的誤差,本研究利用ENVI5.3對遙感影像數據進行輻射定標、幾何校正和大氣校正等預處理,并以1∶50 000地形圖數據為標準,對4個影像進行幾何精校正,校正精度控制在1個像素內,最后利用哈爾濱市中心城區行政邊界分別裁剪4期影像數據。

2 研究方法

2.1 歸一化植被指數

歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是一種簡單有效的量化綠色植被的指標,根據植被的光譜特征,將近紅外和紅波段反射率進行組合,突出表現植被的遙感特征信息,同時抑制土壤反射或大氣等干擾因素的影響,能夠較好地反映植被生長狀態,被廣泛用于植被動態變化監測、農作物長勢估算以及植被特征識別等方面[15],計算見式(1)。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) 。

(1)

式中:NDVI為歸一化植被指數;NIR為近紅外波段;R為紅波段。NDVI的取值范圍是-1～1,其中NDVI的負值(接近-1的值)對應于水域,接近于0的值通常表示巖石、裸地或雪的貧瘠區域。正值表示有植被覆蓋,值越大表明植被覆蓋度越高。

2.2 植被覆蓋度估算模型

遙感影像的每個像元可能由多個組分構成,而每個組分對遙感傳感器所觀測的信息都有貢獻,因此可以將遙感信息分解,建立像元分解模型來估算植被覆蓋度。像元二分模型(Dimidiate Pixel Model,DPM)因其簡便高效成為混合像元模型法中最常用的植被覆蓋度估算模型之一,具有明確的物理含義[16]。假設影像中每一個像元記錄的地物光譜信息只由植被和非植被2部分組成,所得的光譜信息也只由這2個組分因子線性合成,其各自的面積在像元中所占的比率即為各因子的權重,見式(2)[17]。

NDVI=f·NDVIveg+(1-f)·NDVIsoil。

(2)

式中:f為混合像元中植被所占的比例即為該像元的植被覆蓋度;NDVI為混合像元的歸一化植被指數;NDVIveg和NDVIsoil分別為全植被覆蓋和裸土對應的NDVI。由于純像元受土壤、植被類型和葉綠素含量等因素的影響,NDVIveg和NDVIsoil存在很大的不確定性。為此,對4期Landsat影像提取的NDVI值進行直方分布圖統計分析,以95%的置信度(影像中NDVI值對應的像元數量的累計百分比)確定NDVI的上下限閾值,分別近似代表裸土和純植被覆蓋區域的NDVI ,取值見表1,此方法可以有效減少遙感影像中的噪聲等產生的誤差,并在FVC研究中得到了廣泛使用[18-20]。植被覆蓋度的數學表達形式見式(3)。

表1 2004—2020年NDVIveg和NDVIsoilTab.1 The values of the NDVIveg and NDVIsoilfrom 2004 to 2020

(3)

2.3 景觀格局評價方法

景觀指數高度濃縮了景觀格局信息,反映了景觀的結構組成和空間配置特征[21]。參考相關研究,結合研究區域的具體特征和研究的實際需求,從斑塊面積、斑塊個數、蔓延度與多樣性指數4個方面定量描述研究區植被覆蓋度景觀格局特征的時空變化,各景觀指數具體含義和計算方式見表2。利用景觀格局分析軟件Fragstats 4.2計算出哈爾濱市植被覆蓋度的景觀格局指數。

表2 景觀指數含義及其計算方法Tab.2 Description and calculation of landscape metrics

3 結果與分析

3.1 植被覆蓋度變化特征

本研究首先利用Landsat TM/OLI影像提取了哈爾濱市2004、2010、2015、2020年4期的NDVI,其空間分布如圖2所示。隨后利用像元二分法得到哈爾濱市2004、2010、2015、2020年的植被覆蓋度。為進一步了解哈爾濱市植被覆蓋度的空間分布情況,參照Cai等[3]的分級方法,并結合研究區的實際情況,將研究區植被覆蓋度劃分為5個等級:無植被覆蓋區(0≤fc<0.2)、低植被覆蓋區(0.2≤fc<0.4)、中植被覆蓋區(0.4≤fc<0.6)、中高植被覆蓋區(0.6≤fc<0.8)、高植被覆蓋區(0.8≤fc<1),植被覆蓋度空間分布如圖3所示。

圖2 2004—2020年哈爾濱市中心城區NDVI分布圖Fig.2 The maps of NDVI distribution in Harbin center city from 2004 to 2020

圖3 2004—2020年哈爾濱市植被覆蓋等級圖Fig.3 The maps of vegetation coverage grade in Harbin from 2004 to 2020

由圖3可以看出,各等級植被覆蓋度空間分布具有明顯的空間差異性。哈爾濱市區以高植被覆蓋分布為主,主要分布在城區的北、東和西3個片區,這3個片區主要是以林業、農業用地為主,9月份為農作物的成熟期,植被覆蓋度較高;從城區內部來看,以松花江為界線,江北城區整體植被覆蓋度均高于江南城區,這可能是因為江北城區屬于新開發區,規劃合理,同時政府也更加注重城區的生態環境,而江南城區屬于老城區,植被覆蓋度低于江北城區。

由表3可知,2004—2020年各等級植被覆蓋度區域的面積發生了明顯變化。其中,高植被覆蓋度和無植被覆蓋度的區域面積呈現逐漸增長的趨勢,而低、中和中高植被覆蓋度區域的面積均逐漸減少。整體來看,在2004—2020年研究區高植被覆蓋度和中高植被覆蓋度的區域面積累計和占總面積的比例分別為77.81%、72.54%、73.01%、83.31%,說明哈爾濱市整體植被覆蓋情況較好,呈增加趨勢。相較于2004、2010和2015,2020年的植被覆蓋情況最好,其中高植被覆蓋度地區的面積為1 647.09 km2,占區域面積的67.40%。2004—2020年高、無植被覆蓋度區域的面積分別增加了383.50 、91.07 km2,而低植被覆蓋度、中植被覆蓋度和中高植被覆蓋度區域的面積累計減少了474.57 km2,占比19.42%,可以發現高植被覆蓋度區域的面積要遠超過無植被覆蓋區域的面積,說明哈爾濱市總體生態環境向好。

表3 各等級植被覆蓋度面積Tab.3 The area of each vegetation coverage grade km2

3.2 不同植被覆蓋等級間的動態變化分析

為了進一步分析不同等級植被覆蓋度區域面積的變化,本研究計算了2004—2010年、2010—2015年和2015—2020年的轉移矩陣,見表4。

表4 2004—2020年不同等級植被覆蓋轉移矩陣Tab.4 Transfer matrix of vegetation coverage at different levels from 2004 to 2010 km2

2004—2010年植被覆蓋度等級未發生變化的區域達到1 346.23 km2,占總面積的59.99%。在發生變化的區域中,高植被覆蓋度區域轉向中高植被覆蓋度區域面積最大,轉換面積為302.04 km2,這可能是由于哈爾濱市的發展與擴展,人民生產生活需求量大,從自然界獲取的資源量增加,對生態植被不可避免地產生負面影響。2010—2015年,中高植被覆蓋度主要轉變為高植被覆蓋度區域,轉換面積為333.41 km2。雖然還存在高植被覆蓋度區域減少的現象,但是整體發展良好。另外,由中植被覆蓋度區域轉化為中高植被覆蓋度區域,面積為98.65 km2,由低植被覆蓋區域轉向中植被覆蓋區域,面積為74.86 km2,由無植被覆蓋度區域轉向低植被覆蓋區域,面積為27.68 km2,植被覆蓋度均有所增加。2015—2020年,中高植被覆蓋區域向高植被覆蓋度區域轉化的面積仍最多,共轉化了408.95 km2,雖然存在中高植被覆蓋度轉向中植被覆蓋度的區域,但面積較少,僅為20.95 km2。其次是低植被覆蓋度的區域向中植被覆蓋度的區域轉化,面積為132.43 km2,說明哈爾濱市的植被覆蓋度呈現上升的趨勢。

3.3 哈爾濱市景觀格局分析

利用Fragstats 4.2計算得到哈爾濱市的植被覆蓋度的景觀指數值。由圖4(a)可以看出,2004—2020年高植被覆蓋度區域占據了景觀中的主導地位,其次為中高植被覆蓋度。研究區域內的不同時期,無植被覆蓋度區域的景觀百分比逐漸增加,低植被覆蓋度和中植被覆蓋度的景觀百分比屬于先增加后減少。而中高植被覆蓋度的景觀百分比一直處于減少狀態,但依然處于優勢地位。結合圖4(b)斑塊個數分析,大多數植被覆蓋度區域斑塊個數呈現先增加后減少的趨勢,說明景觀的破碎化程度先增加后減少,最后連片性增加,即城區擴建形成連片區域。

圖4 哈爾濱不同時期植被覆蓋度景觀百分比和斑塊個數Fig.4 Percentage of vegetation coverage and number of patches for each period in Harbin city

多樣性指數主要反映景觀的異質性和豐富程度。由表5可知,2004—2020年香農多樣性指數先增加后保持穩定,說明哈爾濱市的植被斑塊多樣性上升后保持平穩,各植被覆蓋類型異質性逐漸增強,破碎化程度高。另外,蔓延度指數由2004年的53.51%下降至2020年的43.98%,表明植被斑塊的分布逐漸分散和復雜,景觀破碎度加劇,團聚程度不高,景觀中大斑塊的面積被蠶食減小。雖然哈爾濱市區主要以城區建設為主,但近年來隨著舊城區改造和新城區建設以及人們對綠化的重視,景觀結構組成趨向復雜化。

表5 研究區不同時期多樣性指數和蔓延度指數Tab.5 Diversity index and spread index in different periods in the study area

4 討論與結論

城市的擴張必然以犧牲綠地為代價,但隨著社會經濟發展,保護環境意識的提高以及各種城市綠化政策的實施,城市區域植被覆蓋度逐漸增加。本研究基于長時間遙感影像數據進行城市植被覆蓋度和植被景觀格局分析,結果表明,隨著哈爾濱城市的發展,植被覆蓋度逐漸增加,說明近年來哈爾濱政府實施各種植被保護政策取得了顯著性的成效,“哈爾濱市城市總體規劃”“哈爾濱市城市綠地條例”等措施的實施有效保護和增加了綠地面積,改善了生態環境,這與Dao等[22]對哈爾濱土地利用變化研究得出綠地面積逐漸增加的結果基本一致,同時李繼紅等[23]研究也表明哈爾濱市近十年植被碳儲量明顯增強。另外,在本研究中選擇分辨率較精細的TM影像存在著一定的局限性,城市綠地的斑塊較小且破碎,其變化不易檢測,雖然不影響結論的正確性,但可能會影響結果的精度[24],可在未來研究中借助更高分辨率的遙感影像(如高分系列,WorldView-2影像等)進行深入研究。Song等[25]對哈爾濱市中心區景觀格局特征研究也同樣表明該地區生態斑塊面積小,碎片性強。此外,本研究分析了哈爾濱市植被覆蓋度和景觀格局動態變化,但其變化的驅動因素和影響機制并未考慮。在快速推進城市化進程同時,如何增強植被的生態環境效應,維持城市的可持續發展還需進一步研究。

本研究利用Landsat TM/OLI影像數據,結合歸一化植被指數和像元二分模型,對哈爾濱市2004—2020年內的植被覆蓋度進行估算。最后,利用植被覆蓋度和景觀生態學理論分析哈爾濱景觀格局演變,結論如下。

1)整體而言,哈爾濱市整體植被覆蓋度較好。2004—2020年高植被覆蓋度和中高植被覆蓋度的區域面積之和占總區域面積分別為77.81%、72.54%、73.01%、83.31%。不同等級植被覆蓋的變化趨勢不同,在2004—2020年,高植被覆蓋度區域和無植被覆蓋度區域變化較大,整體呈現增長趨勢。而低、中和中高植被覆蓋度區域均有下降趨勢。從空間分布來看,哈爾濱市主城區由于建筑物比較集中,植被覆蓋度較低,而城郊植被覆蓋度較高。

2)結合轉移矩陣方法,分析了2004—2020年哈爾濱市不同植被覆蓋度等級間的動態變化。植被覆蓋度的轉化整體趨于良性發展,但存在部分區域由于新城區建設和人類生活影響造成的植被覆蓋度下降,需要引起相關部門的重視。

3)利用景觀生態學理論,結合植被覆蓋度,分析了哈爾濱市植被覆蓋度景觀格局動態變化。研究表明2004—2020年高植被覆蓋度區域占據了優勢地位,其次是中高植被覆蓋度區域。大部分植被覆蓋區域的斑塊數量呈現先增加后減少的趨勢。總體來看,2004—2020年哈爾濱市植被景觀多樣性逐漸增加,植被斑塊的分布逐漸分散和復雜。