基于小型無人機(jī)與MODIS數(shù)據(jù)的草地植被覆蓋度研究
——以甘南州為例

宋清潔，崔 霞，張瑤瑤，孟寶平，高金龍，向宇軒

(1.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000； 2.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020； 3.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

基于小型無人機(jī)與MODIS數(shù)據(jù)的草地植被覆蓋度研究
——以甘南州為例

宋清潔1，崔 霞1，張瑤瑤1，孟寶平2，高金龍2，向宇軒3

(1.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000； 2.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020； 3.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

以甘南州為研究區(qū)，采用Canon數(shù)碼相機(jī)和小型無人機(jī)搭載相機(jī)在不同大小樣方上獲取草地植被覆蓋度數(shù)碼照片，結(jié)合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1，分析了增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)和歸一化植被指數(shù)(NDVI)與草地植被覆蓋度之間的相關(guān)性，建立了研究區(qū)草地植被覆蓋度的回歸模型，并對(duì)模型進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，篩選出甘南州草地植被覆蓋度最優(yōu)遙感反演模型，并對(duì)草地生長(zhǎng)季時(shí)期覆蓋度時(shí)空上的動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明，1)利用小型無人機(jī)搭載相機(jī)獲取草地大樣方植被數(shù)碼照片的方法能用于地面草地覆蓋度數(shù)據(jù)的獲??；2)與NDVI相比，用EVI估算草地覆蓋度更優(yōu)，因此確定基于EVI構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型為甘南州草地植被覆蓋度最優(yōu)反演模型，模型精度可達(dá)88.00%；3)研究區(qū)2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度除了低平地草甸在8月達(dá)到最大值外，其它草地類型均在7月達(dá)到最大值；4)甘南州以中高植被覆蓋度為主，主要分布在瑪曲、碌曲、夏河以及合作四縣市。整體而言，中西部和西南部區(qū)域草地覆蓋度高于東部。通過精確草地植被覆蓋度模型的建立，不僅有利于及時(shí)準(zhǔn)確的了解草地植被覆蓋度的時(shí)空分布狀況和季節(jié)性動(dòng)態(tài)變化，也有利于維護(hù)甘南州草地生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

Terra/MODIS；NDVI；EVI；相關(guān)性分析；遙感反演模型；精度評(píng)價(jià)；草地覆蓋度動(dòng)態(tài)分析

草地是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分[1]，具有水源涵養(yǎng)、水土保持和氣候調(diào)節(jié)等重要功能，也是畜牧業(yè)的經(jīng)濟(jì)支柱[2]。描述草地的生物物理參數(shù)主要有植被類型、蓋度、生物量、反照率、粗糙度、葉面積指數(shù)等[3-4]，其中植被覆蓋度是指樣地中地上部分的全部植物個(gè)體(包括葉、莖、枝等)的垂直投影面積占樣地總面積的百分比[5-6]，是表征生態(tài)系統(tǒng)植被群落生長(zhǎng)狀況及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要參數(shù)，其值大小能直接反映出一個(gè)地區(qū)的生態(tài)狀況[7]。所以，精準(zhǔn)草地蓋度遙感模型的建立，不但能及時(shí)準(zhǔn)確地掌握草地植被覆蓋度的時(shí)空分布狀況和季節(jié)性動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，而且有利于維護(hù)草地生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

目前，對(duì)于草地植被覆蓋度的估測(cè)主要有兩種方法[8]：地面測(cè)量法和遙感反演法。地面測(cè)量法主要包括拍照法、采樣法、儀器法和目估法等[9]。地面觀測(cè)方法往往受到不同研究區(qū)空間異質(zhì)性的影響，若擴(kuò)展到整個(gè)區(qū)域有一定的難度，并且受人為因素影響大，對(duì)于草地植被覆蓋度的大范圍精確估測(cè)較難?？墒谴朔ㄓ休^高精度的樣方尺度，因此經(jīng)常將此法用來作為遙感反演的地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)。遙感技術(shù)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、空間連續(xù)、周期短、受地面條件限制少、信息量大、資源消耗少等特點(diǎn)，有利于快速獲取大區(qū)域草地植被覆蓋度信息[10]。在草地植被覆蓋度的遙感研究方面，早期多用NOAA/AVHRR(advanced very high resolution radiometer)遙感資料進(jìn)行研究[11-13]，隨著1999年MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)衛(wèi)星的發(fā)射成功，MODIS數(shù)據(jù)在土地覆蓋、冰雪變化、監(jiān)測(cè)荒漠化程度以及植被蓋度等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[14-20]，利用MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)估算草地植被覆蓋度也成為研究熱點(diǎn)[21-23]。植被指數(shù)(vegetation index,VI)是由遙感衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)的線性和非線性組合而構(gòu)成的可以反映綠色植被生長(zhǎng)狀況和分布特征的指數(shù)[24]，可以很好地反映蓋度和生物量、綠色植被生長(zhǎng)狀況及空間分布格局等特征。其中增強(qiáng)型植被指數(shù)(enhanced vegetation index,EVI)和歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)[25]已廣泛應(yīng)用于草地植被覆蓋度及草地地上生物量、草地退化狀況分析、草地利用強(qiáng)度分析等領(lǐng)域[26-28]。

在草地植被覆蓋度野外調(diào)查中，地表樣方大小設(shè)置與對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星影像分辨率大小之間的空間匹配問題一直是遙感反演中的難題。傳統(tǒng)的利用照相法獲取地表樣方植被覆蓋度基本都在較小樣方上進(jìn)行[7,9,29-30]，但對(duì)于中分辨率遙感數(shù)據(jù)來說，這種地面測(cè)量樣方是否能很好地與遙感產(chǎn)品象元匹配，測(cè)量樣方是否能體現(xiàn)對(duì)應(yīng)遙感象元的地物狀況還有待商榷。

針對(duì)以上問題，本研究利用小型無人機(jī)(大疆精靈Phantom 3 Professional：1/2.3英寸CMOS影像傳感器，有效像素1 240 萬；照片最大分辨率4 000×3 000)及Canon數(shù)碼相機(jī)(EOS 5D Mark Ⅱ:2110萬有效像素；最高分辨率5 616×3 744)獲取草地植被覆蓋度大樣方的小樣方實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合高時(shí)間分辨率的Terra/MODIS的植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1，旨在建立基于大樣方實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)的甘南草地植被覆蓋度反演模型，并分析甘南州2015年草地生長(zhǎng)季(5月-10月)期間覆蓋度時(shí)間與空間上的動(dòng)態(tài)變化特征，為甘南州草地資源的可持續(xù)利用和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供科學(xué)合理的依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

甘南藏族自治州位于甘肅省西南，處于黃土高原的西部和青藏高原東北邊緣的過渡地段(33°06′-35°44′ N，100°46′-104°44′ E)[29,31-33],境內(nèi)地形復(fù)雜，山地、高原占土地總面積的98%以上，從西北到東南地勢(shì)逐漸降低，平均海拔3 000 m。甘南州屬于高原大陸性氣候，年降水量在400～800 mm；年均溫1～3 ℃；全年平均日照時(shí)數(shù)2 200～2 400 h，自西北向東南逐漸降低[31]。甘南州草原牧草豐茂，是甘肅省重要的畜牧業(yè)生產(chǎn)基地，被譽(yù)為“亞洲最優(yōu)良的牧場(chǎng)”之一，不僅具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，而且有利于維護(hù)長(zhǎng)江和黃河源頭地區(qū)的生態(tài)安全。甘南州草地面積為2.602 5×106hm2,其占甘南州土地總面積的67.64%，其中可以利用的草地面積大概為2.495×106hm2，占草地總面積的95.86%；耕地面積為7.66×104hm2，占甘南州土地總面積的2.01%[34]。高寒草甸、高寒灌叢草甸、溫性草甸草原、溫性草原、沼澤、暖性草叢、低平地草甸地7種是甘南州的主要草地類型[31,35-36]，瑪曲、碌曲、夏河、合作4個(gè)縣市為甘南州的主要牧區(qū)。近幾十年來，在自然和人為兩種因素共同作用下，我國(guó)草原生態(tài)環(huán)境問題仍較突出[37]，甘南州草地植被出現(xiàn)退化狀況[29,38]，在很大程度上阻礙了甘南州的進(jìn)一步發(fā)展，與此同時(shí)也給當(dāng)?shù)氐淖匀簧鷳B(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的可持續(xù)性發(fā)展帶來了不利影響[29,38-39]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的獲取 選擇草地植被空間分布上較為一致、能夠代表較大區(qū)域植被覆蓋狀況的地區(qū)設(shè)置30 m×30 m的樣地，每塊樣地設(shè)置兩種不同尺度的樣方：小樣方5個(gè)(1 m×1 m)[9]和大樣方1個(gè)(30 m×30 m)。對(duì)于小樣方，用Canon數(shù)碼相機(jī)垂直對(duì)樣方進(jìn)行拍攝，獲取覆蓋小樣方的草地植被照片；對(duì)于大樣方，用小型無人機(jī)在樣地中心上空一定高度垂直對(duì)地拍攝，獲取覆蓋大樣地的草地植被照片。每塊樣地具體調(diào)查內(nèi)容包括草地植被覆蓋度、生物量、牧草高度、土壤質(zhì)地等指標(biāo)，并使用GPS記錄采樣點(diǎn)的經(jīng)緯度及海拔信息。Canon數(shù)碼相機(jī)和小型無人機(jī)所拍攝的植被照片根據(jù)任世龍等[40]對(duì)植被照片的處理方法進(jìn)行處理，采用三人處理結(jié)果的均值作為該樣方的草地植被覆蓋度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。甘南州牧區(qū)主要集中在瑪曲、碌曲、夏河和合作4個(gè)縣市，迭部、卓尼、臨潭和舟曲主要為林地和農(nóng)業(yè)用地，故樣地主要分布在瑪曲、碌曲、夏河和合作4個(gè)縣市。2015年7月-9月草地生長(zhǎng)季期間，在研究區(qū)共計(jì)調(diào)查樣地86塊，包含430個(gè)小樣方和86個(gè)大樣方(圖1)。

1.2.2 遙感數(shù)據(jù)的獲取 本研究所用遙感數(shù)據(jù)為MOD13Q1產(chǎn)品，屬于NASA MODIS陸地三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括NDVI和EVI，空間分辨率250 m。下載的MOD13Q1數(shù)據(jù)時(shí)間序列為2015年生長(zhǎng)季(5月-10月)。此數(shù)據(jù)可在NASA對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)上(EOS data gateway)下載(http://delenn.gsfc.nasa.gov/-imswww/pub/imswelcome/)[29,32]。

圖1 研究區(qū)及采樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Study area and distribution of sampling points

1.2.3 其它數(shù)據(jù) 甘南州行政邊界圖、甘南州草地類型圖等相關(guān)空間數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)來源于草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

1.3 研究方法

1.3.1 草地植被覆蓋度信息獲取 參考任世龍等[40]對(duì)植被照片的處理方法對(duì)本研究中Canon數(shù)碼相機(jī)和小型無人機(jī)所拍攝的植被照片進(jìn)行處理。為了減少草地植被覆蓋度計(jì)算中人為因素產(chǎn)生的誤差，用三人處理結(jié)果的均值作為該樣方的草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)。對(duì)于設(shè)置的5個(gè)小樣方，用其均值作為該樣地草地植被覆蓋度驗(yàn)證數(shù)據(jù)。由于小型無人機(jī)拍攝照片覆蓋面積較大，有部分無人機(jī)照片的草地植被覆蓋度無法識(shí)別，因而剔除相應(yīng)樣地小樣方獲取的草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)，研究區(qū)共計(jì)調(diào)查樣地73塊，包含365個(gè)小樣方和73個(gè)大樣方。

1.3.2 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的處理 運(yùn)用MRT(modis reprojection tool)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取[25]，同時(shí)轉(zhuǎn)換遙感影像的數(shù)據(jù)格式和地圖投影；然后運(yùn)用ArcGIS軟件掩膜提取研究區(qū)數(shù)據(jù)。

在使用MOD13Q1數(shù)據(jù)之前將每個(gè)象元值縮小10 000倍，以得到真實(shí)的EVI、NDVI值，并將16天植被指數(shù)數(shù)據(jù)采用最大值合成法(maximum value composite，MVC)[41]生成5月-10月生長(zhǎng)季的月植被指數(shù)及2015年年最大植被指數(shù)。

1.3.3 不同樣方大小獲取草地植被覆蓋度結(jié)果相關(guān)性分析 為了檢驗(yàn)利用小型無人機(jī)對(duì)大樣方(30 m×30 m)獲取地面草地植被覆蓋度方法的準(zhǔn)確性，對(duì)大樣方的草地植被覆蓋度與同一樣地所設(shè)置的5個(gè)小樣方(1 m×1 m)的覆蓋度均值之間進(jìn)行相關(guān)性分析。

1.3.4 草地植被覆蓋度反演模型的構(gòu)建及精度評(píng)價(jià) 草地遙感植被覆蓋度研究中用到的模型一般有線性和非線性兩種。但是由于不同研究區(qū)水熱條件、植被特征、土壤等條件不同，最終確定采用的模型也不同[42]。

采用統(tǒng)計(jì)分析軟件的回歸分析方法，分別以每塊樣地的EVI、NDVI兩種植被指數(shù)作為自變量，對(duì)應(yīng)的小型無人機(jī)獲取的草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)作為因變量，建立草地植被覆蓋度與EVI、NDVI兩種植被指數(shù)之間的回歸模型。

均方根誤差(root mean square error，RMSE)[25,29,32]常用來衡量模型的估測(cè)能力、描述模型的不確定性以及量化模型精度[43]，RMSE數(shù)值越低，表明回歸模型精確度越高[44]。以Canon數(shù)碼相機(jī)獲取的樣地草地植被覆蓋度為真實(shí)值，對(duì)所建立的回歸模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，分別計(jì)算各反演模型估測(cè)的草地植被覆蓋度與真實(shí)值之間的平均相對(duì)誤差(P)(式1)、均方根誤差(RMSE)(式2)，分析各回歸模型的草地植被覆蓋度估測(cè)精度(Accuracy)(式3),篩選出研究區(qū)草地植被覆蓋度監(jiān)測(cè)的最佳遙感反演模型。

(1)

(2)

Accuracy=1-P/100

(3)

1.3.5 草地植被覆蓋度空間反演 利用最終確定的研究區(qū)遙感監(jiān)測(cè)模型及2015年5月-10月生長(zhǎng)季月植被指數(shù)及2015年年最大植被指數(shù)分析甘南州不同草地類型植被覆蓋度月季變化特征及全州2015年草地植被覆蓋度空間分布特征。

1.3.6 草地植被覆蓋度分級(jí) 利用2015年MODIS年最大植被指數(shù)數(shù)據(jù)及甘南州草地植被覆蓋度最優(yōu)反演模型計(jì)算得出甘南州2015年草地植被覆蓋度年最大數(shù)據(jù)。根據(jù)甘南州2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度[32]、國(guó)家《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》、全國(guó)《草場(chǎng)資源調(diào)查技術(shù)規(guī)程》以及前人關(guān)于植被劃分的標(biāo)準(zhǔn)[45-47]，同時(shí)結(jié)合甘南州植被特有的生態(tài)特征，將研究區(qū)的草地植被覆蓋度分為五級(jí)。一級(jí)植被：植被覆蓋度大于80%，屬高覆蓋度植被，相當(dāng)于高產(chǎn)草地、密灌木地；二級(jí)植被：植被覆蓋度為60%～80%，屬中高覆蓋度植被，相當(dāng)于中高產(chǎn)草地；三級(jí)植被：植被覆蓋度為40%～60%，屬中覆蓋度植被，相當(dāng)于中產(chǎn)草地；四級(jí)植被：植被覆蓋度為20%～40%，屬低覆蓋度植被，相當(dāng)于中低產(chǎn)草地；五級(jí)植被：植被覆蓋度小于20%，屬低覆蓋度植被，相當(dāng)于強(qiáng)度、中度沙漠化土地，低產(chǎn)草地。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同樣方大小獲取的草地植被覆蓋度相關(guān)性分析

利用小型無人機(jī)對(duì)大樣方(30m×30m)獲取地面草地植被覆蓋度與同一樣地所設(shè)置的5個(gè)小樣方(1m×1m)草地植被覆蓋度(Canon數(shù)碼相機(jī)獲取的數(shù)據(jù))的平均值進(jìn)行相關(guān)性分析(圖2)。結(jié)果表明,兩種不同樣方大小獲取的草地植被覆蓋度之間具有很高的相關(guān)性(R2=0.963，P<0.01)。說明利用小型無人機(jī)對(duì)地面大樣方拍攝的方法可以用于地面草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)的獲取。

2.2 草地植被覆蓋度反演模型構(gòu)建及精度評(píng)價(jià)

通過統(tǒng)計(jì)分析軟件分析出小型無人機(jī)獲取的地面草地植被覆蓋度與MODIS兩種植被指數(shù)(EVI，NDVI)之間的線性、對(duì)數(shù)、乘冪、增長(zhǎng)及指數(shù)回歸模型(表1)可以看出,草地植被覆蓋度與EVI、NDVI之間均具有顯著的相關(guān)性。對(duì)于EVI而言，對(duì)數(shù)模型(R2=0.707)優(yōu)于其它4種模型；對(duì)于NDVI而言，線性模型(R2=0.694)優(yōu)于其它4種模型。從精度評(píng)價(jià)結(jié)果(表2)可以看出,EVI對(duì)數(shù)模型的精度最高，達(dá)88.00%，平均相對(duì)誤差(P)和均方根誤差(RMSE)最低。由此可見，基于MODIS-EVI對(duì)數(shù)模型反演的甘南州草地植被覆蓋度與真實(shí)值最接近，能較好地模擬生長(zhǎng)季期間草地生長(zhǎng)狀態(tài)和覆蓋度動(dòng)態(tài)變化。因此，基于MODIS-EVI的對(duì)數(shù)模型為甘南州草地植被覆蓋度的最優(yōu)模型：

圖2 Canon數(shù)碼相機(jī)和小型無人機(jī)獲取草地 植被覆蓋度相關(guān)性分析Fig. 2 Correlation analysis between the grassland fractional vegetation cover (FVC) as measured by Canon digital camera and small unmanned aerial vehicles (UAV)

y=65.317lnx+111.964R2=0.707

(4)

式中：y為草地植被覆蓋度預(yù)測(cè)值(%)；x為MODIS-EVI。

2.3 草地植被覆蓋度月度變化動(dòng)態(tài)

從甘南州2015年草地植被生長(zhǎng)季植被覆蓋度變化動(dòng)態(tài)分析可以看出,草地植被覆蓋度在7月達(dá)到最大值(66.29%)，最低值(14.21%)出現(xiàn)在5月。在生長(zhǎng)季期間，草地植被覆蓋度呈先增長(zhǎng)再降低的單峰拋物線型(圖3)。草地于5月進(jìn)入返青期且快速生長(zhǎng)；6月份的草地蓋度較5月份增長(zhǎng)了大約34.07%；6月到7月草地蓋度繼續(xù)上升；7月-8月為草地生長(zhǎng)的旺盛期，在此時(shí)草地蓋度達(dá)到了最大值，8月以后氣候漸冷，草地生長(zhǎng)逐漸停止，因此9月的覆蓋度較8月下降了22.98%，到10月時(shí)草地植被覆蓋度下降了20.26%。

從甘南州不同草地類型植被覆蓋度的月變化動(dòng)態(tài)可以看出，低平地草甸8月達(dá)到最大值，其它類型草地均在7月達(dá)到最大值(圖4)。雖然沼澤類的覆蓋度在7種草地類型中是最大的，但是沼澤在甘南州占的比例很少，所以對(duì)整個(gè)甘南州草地植被覆蓋度影響不大。高寒草甸和高寒灌叢草甸是甘南州最主要的草地類型，植被覆蓋度也相對(duì)較高，在很大程度上影響著甘南州草地植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化。

2.4 草地植被覆蓋度空間反演及分級(jí)

對(duì)甘南州2015年草地植被覆蓋度進(jìn)行分級(jí)，得到草地植被覆蓋度空間分布圖(圖5)。從中可以看出，甘南州中西部和西南部地區(qū)的草地植被覆蓋度較東部高，以中高植被覆蓋度為主，主要分布在瑪曲、碌曲、夏河以及合作4個(gè)縣(市)(表3)，草地植被覆蓋度的等級(jí)都為二級(jí)，其它等級(jí)的草地植被覆蓋度所占比例相對(duì)較少。

表1 甘南州不同草地植被指數(shù)與草地植被覆蓋度回歸模型比較Table 1 Comparison of regression models between fractional vegetation cover (%) and vegetation index in Gannan Prefecture (N=73)

注：** 表示極顯著(P<0.01);EVI為增強(qiáng)型植被指數(shù)，NDVI為歸一型植被指數(shù)；表2同。

Note:** means significant at the 0.01 level；EVI, enhanced vegetation index， NDVI, normalized difference vegetation index； Similarly for Table 2.

表2 甘南州草地植被指數(shù)與植被覆蓋度回歸模型精度評(píng)價(jià)(N=73)Table 2 Accuracy assessment of regression models between fractional vegetation cover and vegetation index in Gannan Prefecture

圖3 甘南州2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度月度變化動(dòng)態(tài)Fig.3 Monthly variation of grassland fractional vegetation cover in 2015 growing season in Gannan Prefecture

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本研究中草地蓋度的調(diào)查方法采用小型無人機(jī)所拍攝的照片計(jì)算而得到，相較于傳統(tǒng)地面樣方尺度蓋度數(shù)據(jù)，其主要特點(diǎn)包括：1)覆蓋范圍大(大小約900 m2)，具有更好的空間代表性，樣方覆蓋范圍是傳統(tǒng)調(diào)查樣方的900倍，能夠更好地反映草地地表蓋度情況，傳統(tǒng)的點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)缺乏中尺度甚至更大尺度的代表性，如何取得具有代表性的數(shù)據(jù)，也就是獲得中尺度數(shù)據(jù)的真實(shí)值，是一個(gè)非常棘手的問題[48]，已有的對(duì)于大中尺度植被蓋度的研究，通常借助較高分辨率遙感數(shù)據(jù)(如TM、ASTER)改進(jìn)較低分辨率遙感數(shù)據(jù)(如MODIS)對(duì)植被覆蓋度監(jiān)測(cè)的精度[49-50]，但較高分辨率遙感數(shù)據(jù)的可獲得性往往受到限制，采用無人機(jī)獲取地面高分辨率蓋度圖像受天氣干擾較小，可獲得性高；2)操作快捷方便，效率高。在傳統(tǒng)地表樣方布置方法中，受樣方大小的限制，往往通過增加樣地內(nèi)樣方數(shù)目和改進(jìn)采樣布置方案來增加樣地的空間代表性，在提高草地蓋度反演模型精度的同時(shí)增加了工作量。而利用小型無人機(jī)攝相技術(shù)估測(cè)草地蓋度大量減少地表采樣工作(由原來的3～5個(gè)樣方減少為1個(gè)樣方)[9,28]，無需進(jìn)入草地便可獲取草地蓋度信息，節(jié)省了大量時(shí)間和人力。3)估測(cè)精度較傳統(tǒng)方法高，本研究中使用小型無人機(jī)照片所計(jì)算的蓋度與傳統(tǒng)方法所計(jì)算的蓋度之間有較高的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.963。與NDVI、EVI所構(gòu)建的草地蓋度反演模型精度較高，精度高達(dá)81.99%和88.00%。

圖4 甘南州2015年生長(zhǎng)季各類草地月最大植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化Fig. 4 Maximum values of monthly fractional vegetation cover for different grassland types in 2015 growing season in Gannan

圖5 甘南州2015年生長(zhǎng)季最大草地植被 覆蓋度分級(jí)空間分布圖Fig.5 The largest classification of grassland fractional vegetation cover spatial distribution in 2015 growing season表3 甘南州2015年生長(zhǎng)季主要牧業(yè)縣(市) 草地植被覆蓋度及等級(jí)Table 3 Value and level of grassland fractional vegetation cover in 2015 growing season in the main pastoral county of Gannan Prefecture

縣(市)County(City)面積Area/km2草地植被覆蓋度均值TheaverageofgrasslandFVC/%植被覆蓋度等級(jí)ThelevelofgrasslandFVC瑪曲Maqu1019074.85二級(jí)2nd碌曲Luqu529874.84二級(jí)2nd夏河Xiahe627470.37二級(jí)2nd合作Hezuo267070.70二級(jí)2nd

近年來發(fā)展無人機(jī)為遙感平臺(tái)的近地(50～100 m)遙感信息獲取技術(shù)已成為構(gòu)建星空一體化遙感系統(tǒng)的理想銜接點(diǎn)[51]，同時(shí)隨著數(shù)碼相機(jī)的普及，攝影技術(shù)已成為一種炙手可熱的數(shù)字圖像信息獲取手段，基于數(shù)字圖像技術(shù)的植物生物量、葉面積指數(shù)(LAI)估測(cè)研究也得到了長(zhǎng)足發(fā)展[52-54]，本研究使用的小型旋翼無人機(jī)自帶的相機(jī)不是專門為量測(cè)目的設(shè)計(jì)的，其邊緣畸變不能被忽視，在今后利用無人機(jī)進(jìn)行植被監(jiān)測(cè)的研究中需要充分認(rèn)識(shí)圖像邊緣畸變對(duì)地面實(shí)測(cè)值的影響。

3.2 結(jié)論

植被覆蓋度是衡量植被狀況的重要定量指標(biāo)，本研究利用小型無人機(jī)獲取的地面草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)結(jié)合高分辨率的MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)(EVI，NDVI)確定甘南州草地覆蓋度最優(yōu)反演模型，與此同時(shí)分析了2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度的時(shí)空變化特征，得出如下主要結(jié)論：

1)利用小型無人機(jī)獲取的地面大樣方草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)方法獲取的小樣方數(shù)據(jù)之間具有很高的相關(guān)性，說明小型無人機(jī)可以用于獲取地面草地植被覆蓋度數(shù)據(jù)，小型無人機(jī)的使用增大了監(jiān)測(cè)樣方的面積，不僅準(zhǔn)確快捷而且使樣方設(shè)置更具代表性，為快速獲取地面草地植被狀況提供了新的途徑。

2)MODIS產(chǎn)品的植被指數(shù)數(shù)據(jù)(EVI/NDVI)與甘南州草地植被覆蓋度具有較強(qiáng)的相關(guān)性(表1)，說明MODIS產(chǎn)品在研究區(qū)具有很好的適用性，可以及時(shí)有效地監(jiān)測(cè)甘南州草地動(dòng)態(tài)變化，對(duì)促進(jìn)當(dāng)?shù)啬翗I(yè)發(fā)展具有重大意義。與NDVI相比，EVI可以更好地反映研究區(qū)草地植被覆蓋度的時(shí)空差異，因此確定基于EVI構(gòu)建的草地植被覆蓋度最優(yōu)反演模型為y=65.317lnx+111.964，該模型可以解釋研究區(qū)草地植被覆蓋度變化的70.7%，精度可達(dá)88.00%，能很好地模擬草地生長(zhǎng)季期間(5月-10月)的草地植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化。

3)研究區(qū)2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度在7月達(dá)到最大值(66.29%)，在5月出現(xiàn)最低值(14.21%)。在生長(zhǎng)季期間，草地植被覆蓋度具有先上升后下降的特點(diǎn)，其變化趨勢(shì)呈單峰拋物線型，草地植被覆蓋度年最大值主要集中在7月-8月，除了低平地草甸在8月達(dá)到最大值外，其它草地類型均在7月達(dá)到最大值。

4)甘南州2015年生長(zhǎng)季草地植被覆蓋度狀況較好，中西部和西南部地區(qū)的草地植被覆蓋度較東部高，以中高植被覆蓋度為主(表3)，主要分布在瑪曲、碌曲、夏河以及合作4個(gè)牧業(yè)縣(市)，其它等級(jí)的草地植被覆蓋度所占比例相對(duì)較少，說明甘南州牧業(yè)縣(市)草地狀況良好。使用遙感技術(shù)進(jìn)行大范圍草地蓋度分析可以為草地資源管理與合理規(guī)劃放牧活動(dòng)提供指導(dǎo)意見，甘南州主要牧業(yè)縣(市)可實(shí)行劃區(qū)輪牧，根據(jù)草地植被生長(zhǎng)狀況，合理配置草地。

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[46] 王浩,李文龍,杜國(guó)禎,朱曉麗.基于3S技術(shù)的甘南草地覆蓋度動(dòng)態(tài)變化研究.草業(yè)學(xué)報(bào),2012,21(3):26-37. Wang H,Li W L,Du G Z,Zhu X L.Research on the change of grassland vegetation coverage using 3S technology in Gannan.Acta Prataculturae Sinica,2012,21(3):26-37.(in Chinese)

[47] 葉貴祥,李維青,田源.基于NDVI的干旱區(qū)典型綠洲植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化分析——以策勒綠洲為例.干旱區(qū)資源與環(huán)境,2009,23(9):128-133. Ye G X,Li W Q,Tian Y.Dynamic changes of vegetation cover in typical oasis of arid areas based on NDVI——A case study in Cele Oasis.Journal of Arid Land Resources and Environment,2009,23(9):128-133.(in Chinese)

[48] 張仁華,田靜,李召良,蘇紅波,陳少輝.定量遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)與方法.中國(guó)科學(xué):地球科學(xué),2010,40(2):211-222. Zhang R H,Tian J,Li Z L,Su H B,Chen S H.Principles and methods for the validation of quantitative remote sensing products.Scientia Sinica Terrae,2010,40(2):211-222.(in Chinese)

[49] 張?jiān)葡?張?jiān)骑w,李曉兵.地面測(cè)量與ASTER影像綜合計(jì)算植被蓋度.生態(tài)學(xué)報(bào),2007,27(3):964-976. Zhang Y X,Zhang Y F,Li X B.The synthetically estimating vegetation fractional coverage of grassland using field data and ASTER remote sensing imagine.Acta Ecologica Sinica,2007,27(3):964-976.(in Chinese)

[50] 孟寶平,崔霞,楊淑霞,高金龍,胡遠(yuǎn)寧,陳思宇,梁天剛.基于Landsat 8 OLI和MODIS數(shù)據(jù)的高寒草地蓋度升尺度效應(yīng)研究——以夏河縣?？撇菰囼?yàn)區(qū)為例.草業(yè)學(xué)報(bào),2016,25(7):1-12. Meng B P,Cui X,Yang S X,Gao J L,Hu Y N,Chen S Y,Liang T G.Scaling-up methodology for alpine grassland coverage monitoring based on Landsat 8 OLI and MODIS remote sensing data——A case study in Xiahe Sangke grassland.Acta Prataculturae Sinica,2016,25(7):1-12.(in Chinese)

[51] 高林,楊貴軍,李紅軍,李振海,馮海寬,王磊,董錦繪,賀鵬.基于無人機(jī)數(shù)碼影像的冬小麥葉面積指數(shù)探測(cè)研究.中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2016,24(9):1254-1264. Gao L,Yang G J,Li H J,Li Z H,Feng H K,Wang L,Dong J H,He P.Winter wheat LAI estimation using unmanned aerial vehicle RGB-imaging.Chinese Journal of Eco-Agriculture,2016,24(9):1254-1264.(in Chinese)

[52] 單成鋼.數(shù)字圖像技術(shù)在冬小麥群體監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究.北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文,2006. Shan C G.Application of digital image technology in winter wheat population monitoring.PhD Thesis.Beijing:China Agricultural University,2006.(in Chinese)

[53] 李明,張長(zhǎng)利,房俊龍.基于圖像處理技術(shù)的小麥葉面積指數(shù)的提取.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(1):205-209. Li M,Zhang C L,Fang J L.Extraction of leaf area index of wheat based on image processing technique.Transactions of the CSAE,2010,26(1):205-209.(in Chinese)

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(責(zé)任編輯 茍燕妮)

Grassland fractional vegetation cover analysis using small UVAs and MODIS——A case study in Gannan Prefecture

Song Qing-jie1, Cui Xia1, Zhang Yao-yao1, Meng Bao-ping2, Gao Jin-long2, Xiang Yu-xuan3

(1.Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;2.State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China; 3.College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)

Gannan Prefecture was selected as the study area. Photos of different sized subplots of grasslands were taken with a camera (Canon) and small UAVs (unmanned aerial vehicles). Terra/MODIS MOD13Q1 vegetation indices were obtained from May to October 2015. Correlation analyses were conducted between vegetation indices [enhanced vegetation index (EVI), normalized difference vegetation index (NDVI)] and grassland fractional vegetation cover (FVC), and regression models were determined. Based on the accuracy of different regression models, the best estimation model for grassland FVC in Gannan Prefecture was selected, and grassland spatio-temporal characteristics of FVC during the growing season were analysed. The results showed that 1) small UAVs carrying cameras could be used to obtain digital photos containing data on grassland FVC; 2) EVI was more correlated with grassland FVC than NDVI, and the logarithmic model based on EVI was the most suitable model for monitoring grassland FVC in Gannan Prefecture, with model accuracy reaching 88.00%; 3) grassland FVC of flat meadows in 2015 reached the maximum in August, and the remaining grassland types reached the maximum in July; 4) grasslands in Gannan Prefecture were dominated by high and mid-grassland FVC levels, and these grasslands were mainly distributed in Maqu County, Luqu County, and Xiahe County and Hezuo City. Overall, the grassland FVC in the mid-western and south-western areas was better than that in the eastern area. Establishment of the best model for grassland FVC was beneficial not only in elucidating the spatio-temporal distribution and seasonal dynamic variation of grassland FVC, but also to the maintenance of stable development of grassland ecosystems in Gannan Prefecture.

Terra/MODIS; NDVI; EVI; correlation analysis; remote sensing inversion model; accuracy assessment; dynamic analysis of grassland fractional vegetation cover

Cui Xia E-mail:xiacui@lzu.edu.cn

10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0046

2016-01-22 接受日期：2016-04-05

蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(lzujbky-2015-140)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401472、31372367)；蘭州大學(xué)地理學(xué)基地科研訓(xùn)練及科研能力提高項(xiàng)目(J1210065)

宋清潔(1992-)，女，河南睢縣人，在讀碩士生，主要從事草地遙感研究。E-mail:songqj15@lzu.edu.cn

崔霞(1984-)，女，甘肅民勤人，講師，博士，主要從事環(huán)境遙感應(yīng)用研究。E-mail:xiacui@lzu.edu.cn

S812-05;S127

A

1001-0629(2017)1-0040-11*

宋清潔，崔霞，張瑤瑤，孟寶平，高金龍，向宇軒.基于小型無人機(jī)與MODIS數(shù)據(jù)的草地植被覆蓋度研究——以甘南州為例.草業(yè)科學(xué),2017,34(1)：40-50.

Song Q J,Cui X,Zhang Y Y,Meng B P,Gao J L,Xiang Y X.Grassland fractional vegetation cover analysis using small UVAs and MODIS——A case study in Gannan Prefecture.Pratacultural Science，2017,34(1)：40-50.