摘 要：在植被遙感監(jiān)測領(lǐng)域，植被指數(shù)被普遍運(yùn)用于植物生長狀況及植被覆蓋的研究，其與植被覆蓋度有著密切的聯(lián)系。文章選取攀枝花地區(qū)MODIS遙感影像作為信息源，對歸一化植被指數(shù)、比值植被指數(shù)與植被覆蓋度間的關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)果表明：基于MODIS數(shù)據(jù)提取的植被指數(shù)與植被覆蓋度之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，且相關(guān)系數(shù)大小與植被指數(shù)類型和選取的擬合函數(shù)類型有關(guān)。各植被指數(shù)同植被覆蓋度間相關(guān)性最高的是歸一化植被指數(shù)，選用相同植被指數(shù)情況下，指數(shù)曲線擬合的相關(guān)系數(shù)最大。

關(guān)鍵詞：MODIS圖像；植被指數(shù)；植被覆蓋度；植被指數(shù)與植被覆蓋度相關(guān)系數(shù)

植被覆蓋度是一個重要的生態(tài)氣候參數(shù)，能為環(huán)境和氣候變化研究提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對它的研究具有十分重要的意義[1]。利用遙感圖像提取植被指數(shù)進(jìn)而估算出植被覆蓋度信息是較為簡便有效的做法。目前大多數(shù)學(xué)者都致力于研究植被指數(shù)的提取方法以及植被覆蓋度的提取算法，少數(shù)研究者對植被覆蓋度與植被指數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行研究[2]。文章選取MODIS圖像作為研究數(shù)據(jù)，采用不同的植被指數(shù)，結(jié)合不同的曲線模型對植被覆蓋度與植被指數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行探討，從而為植被覆蓋度的估算選擇最佳植被指數(shù)，也為準(zhǔn)確估算植被覆蓋度供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省西南部，行政區(qū)劃隸屬于攀枝花市，范圍為102°20′E-102°45′E、26°30′N-26°45′N。研究區(qū)位于金沙江和雅礱江的交匯地帶，屬南亞熱帶亞濕潤氣候類型，降雨量少，生物種類繁多。區(qū)域內(nèi)植被主要以熱帶及亞熱帶落葉大喬木，常綠針葉林為主。

2 數(shù)據(jù)源簡介

本次研究使用的數(shù)據(jù)是由美國國家宇航局（NASA）EOS數(shù)據(jù)中心提供的MODIS數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取時間為2005年7月23日。該數(shù)據(jù)是由搭載于EOS/Terra衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀（MODIS）獲取的，其分辨率為250m。包括Blue、Red、NIR、MIR四個波段和經(jīng)過后期處理的分辨率為250m的歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)、增強(qiáng)型植被指數(shù)。適合應(yīng)用于植被指數(shù)的提取以及植被覆蓋度的研究。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

根據(jù)實(shí)驗(yàn)要求對研究區(qū)域的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要有數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、設(shè)置投影參數(shù)、幾何校正及輻射校正等。該處理利用USGS EROS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的MRT（Modis Reprojection Tool）軟件完成。

3.2 植被指數(shù)獲取

綜合考慮研究區(qū)自然地理特征，選取歸一化植被指數(shù)和比值植被指數(shù)進(jìn)行研究。歸一化植被指數(shù)（NDVI）計(jì)算公式為：NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）；比值植被指數(shù)（RVI）計(jì)算公式：RVI=R/NIR。其中NIR為近紅外波段反射率；R為紅光波段反射率。利用遙感圖像專業(yè)處理軟件ENVI5.1對經(jīng)預(yù)處理后的MODIS圖像提取植被指數(shù)。

3.3 植被覆蓋度反演

區(qū)域植被覆蓋度信息可由實(shí)地測量和利用遙感圖像進(jìn)行反演估算兩種方法獲取。其中，遙感估算法分為植被指數(shù)法和混合像元分解法，本次研究中采用植被指數(shù)法估算研究區(qū)植被覆蓋度。在眾多植被指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)被廣泛運(yùn)用于植被生長狀況的監(jiān)測，其與植被覆蓋度具有很好的相關(guān)關(guān)系，可用于植被覆蓋度的反演。采用ERDAS的Model Maker模塊對已求出的歸一化植被指數(shù)代入計(jì)算，反演出研究區(qū)地表植被覆蓋度。由計(jì)算結(jié)果可見，MODIS遙感影像的植被覆蓋度主要分布在0.1-1之間，該區(qū)植被覆蓋度較大。

3.4 植被指數(shù)與植被覆蓋度相關(guān)性

在matlab7.1軟件平臺下，分別對兩種植被指數(shù)圖像及植被覆蓋度圖像進(jìn)行等間隔采樣。研究時，由于植被覆蓋度與不同的植被指數(shù)的關(guān)系不同，所以建立植被覆蓋度估算模型時應(yīng)采取不同曲線類型進(jìn)行擬合。選擇擬合曲線有：直線（y=ax+b）、拋物線（y=ax2+bx+c）、冪函數(shù)（y=axb）和指數(shù)曲線1（y=aexp（bx））、指數(shù)曲線2（（y=aexp（bx）+cexp（bx））。分別計(jì)算出每種曲線下的相關(guān)程度及擬合效果指標(biāo)（如相關(guān)系數(shù)、均方根誤差）。如圖1-圖2

曲線圖（圖1、圖2）中，橫坐標(biāo)為曲線函數(shù)類型，由數(shù)字1-5分別表示直線、拋物線、冪函數(shù)、指數(shù)曲線1和指數(shù)曲線2。由曲線圖可得到如下結(jié)論：（1）對于MODIS數(shù)據(jù)，兩種植被指數(shù)與植被覆蓋度的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到很高，其中歸一化植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)最大。（2）植被覆蓋度與植被指數(shù)的非線性相關(guān)因選擇模式不同有很大的差異，指數(shù)曲線2的相關(guān)系數(shù)最大，拋物線次之，指數(shù)曲線1的相關(guān)系數(shù)最小。

4 結(jié)束語

文章選取攀枝花地區(qū)為研究區(qū)，通過對該區(qū)MODIS圖像的處理，獲得了該地區(qū)的比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI），再根據(jù)植被指數(shù)反演植被覆蓋度。然后，在matlab7.1軟件平臺下，選擇直線、二次曲線、冪函數(shù)曲線、指數(shù)曲線等幾種曲線類型來擬合植被指數(shù)與植被覆蓋度之間的關(guān)系，得出結(jié)論：不同植被指數(shù)類型與植被覆蓋度相關(guān)性不同，NDVI與植被覆蓋度相關(guān)性最大；植被覆蓋度與各種植被指數(shù)的相關(guān)性因選擇曲線類型不同有很大差異，采用二次曲線擬合時相關(guān)系數(shù)最大，而使用冪函數(shù)曲線擬合的相關(guān)系數(shù)最小。

參考文獻(xiàn)

[1]章文波，路炳軍，石偉.植被覆蓋度的照相測量及其自動計(jì)算[J].水土保持通報(bào)，2009，29（2）：39-42.

[2]徐爽，沈潤平，楊曉月.利用不同植被指數(shù)估算植被覆蓋度的比較研究[J].國土資源遙感，2012（4）：95-99.

作者簡介：何霜（1990-），女，四川南充人，碩士研究生，主要研究方向：遙感地學(xué)及應(yīng)用。