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      天津地區(qū)植被覆蓋度的遙感估算及其動(dòng)態(tài)變化研究

      2019-07-05 09:41:42劉子瀟顏悅
      城市勘測 2019年3期
      關(guān)鍵詞:天津地區(qū)植被指數(shù)覆蓋度

      劉子瀟,顏悅

      (天津市測繪院,天津 300381)

      1 引 言

      植被作為物質(zhì)和能量交換的重要媒介,連接著地球上陸地、水體以及大氣,在整個(gè)陸地能量交換、水分循環(huán)和生物地球化學(xué)循環(huán)過程中起著至關(guān)重要的作用[1]。自然情況下,植被的空間分布及生長狀況主要受區(qū)域水熱條件影響,區(qū)域氣候的變化主導(dǎo)著植被的動(dòng)態(tài)變化,植被的分布及其變化也調(diào)節(jié)著區(qū)域的氣候。人類活動(dòng)同樣對植被的空間分布和結(jié)構(gòu)有直接而顯著的影響,相對于氣候?qū)τ谥脖坏淖兓?,人類活?dòng)帶來的影響往往更為快速和劇烈。植被覆蓋度是指植被在地面單位面積內(nèi)的其投影面積所占比例,植被覆蓋度作為地表植被狀況的一個(gè)重要參數(shù),是反映區(qū)域植被變化情況的重要指標(biāo)。在區(qū)域大尺度植被覆蓋度監(jiān)測中,由于遙感技術(shù)具有范圍廣、周期短、成本低等一系列特點(diǎn),為持續(xù)、大范圍植被覆蓋度監(jiān)測提供了有效的支持,目前已形成了以遙感手段為主的植被覆蓋度監(jiān)測技術(shù)路線。管亞兵等人利用1980年~2014年4個(gè)時(shí)期的遙感影像反演出黃河十大孔兌流域植被蓋度,在此基礎(chǔ)上分析并揭示黃河十大孔兌流域林草植被覆蓋度的時(shí)空變化規(guī)律[2];張耀等人以山西平朔安太堡露天煤礦為研究對象,利用多時(shí)相TM遙感數(shù)據(jù),采用主成分分析法,建立植被覆蓋度反演模型并對礦區(qū)植被恢復(fù)和土地復(fù)墾進(jìn)行分析[3];馬中剛等利用Landsat 8影像數(shù)據(jù),采取植被指數(shù)逐步回歸分析和線性混合像元分解的方法,結(jié)合野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù),建立康??h荒漠化地區(qū)植被覆蓋度反演混合模型并予以驗(yàn)證[4]。本文以天津地區(qū)為研究區(qū)域,利用1999年~2017年間十期遙感影像對研究區(qū)域植被覆蓋度進(jìn)行反演,分析這一時(shí)段天津區(qū)域植被覆蓋度時(shí)空變化特征,進(jìn)而為研究該區(qū)域水熱條件及人類活動(dòng)對植被系統(tǒng)的影響提供參考。

      2 數(shù)據(jù)與模型方法

      2.1 研究區(qū)域概況

      天津位于我國華北、西北和東北三大區(qū)域的結(jié)合部,地處環(huán)渤海地區(qū)的中樞部位,地理位置優(yōu)越,腹地廣闊,總面積約為1.2萬平方千米,北部薊州區(qū)為山區(qū),南部屬華北平原,由海河攜帶的泥沙沖積而成,地勢低平,平原面積占總面積的94%,平原區(qū)域是天津地區(qū)人類活動(dòng)的主要場所,以城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)以及耕地為主要土地利用類型,北部薊州山區(qū)是林地的主要分布區(qū)域。

      2.2 影像數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

      天津地區(qū)植被覆蓋度估算利用 30 m分辨率Landsat系列衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間以7月~9月為佳,獲取了1999年、2000年、2001年、2002年、2006年、2009年、2010年、2013年、2015以及2017年10期的影像數(shù)據(jù)。由于原始TM數(shù)據(jù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)套合精度比較高,因此不進(jìn)行幾何糾正,對TM數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣糾正、地形糾正、去云處理以及鑲嵌裁切等預(yù)處理,得到目標(biāo)區(qū)域處理好的影像數(shù)據(jù)。圖1所示為2013年天津地區(qū)預(yù)處理后TM影像示例。

      圖1 2013年天津地區(qū)預(yù)處理后TM影像示例

      2.3 植被覆蓋度遙感反演模型

      (1)像元二分模型

      像元二分模型是一種被廣泛使用的植被覆蓋度遙感估算方法,其具備無須依賴實(shí)測數(shù)據(jù)、較高精度、較易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。像元二分法的原理是將遙感傳感器所觀測到的信息S分為由植被覆蓋區(qū)域產(chǎn)生和無植被覆蓋區(qū)域產(chǎn)生兩種,那么一個(gè)像元反映的遙感信息S則是由植被覆蓋區(qū)域貢獻(xiàn)的SV和無植被覆蓋區(qū)域貢獻(xiàn)的SS相加而得,即:

      S=SV+SS

      (1)

      假設(shè)一個(gè)由純植被產(chǎn)生像元的遙感信息為Sveg,一個(gè)由無植被覆蓋區(qū)域產(chǎn)生像元的遙感信息為Ssoil,則對于一個(gè)實(shí)地植被覆蓋度為fc的混合像元而言,其中由植被和非植被區(qū)域提供的遙感信息分別可以表示為:

      SV=fc×Sveg

      (2)

      SS=(1-fc)×Ssoil

      (3)

      將其帶入式(1)進(jìn)行變換,可以得到該像元植被覆蓋度fc的計(jì)算公式為:

      fc=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)

      (4)

      因此,我們可以根據(jù)Sveg、Ssoil兩個(gè)具備實(shí)際含義的參數(shù)來計(jì)算出植被覆蓋度。

      (2)植被指數(shù)選擇

      利用預(yù)處理后的衛(wèi)星數(shù)據(jù)計(jì)算植被指數(shù),選擇了5種植被指數(shù):歸一化植被指數(shù)NDVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI、修正型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)MSAVI、優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSAVI和土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI[5]。天津地區(qū)5種植被指數(shù)的統(tǒng)計(jì)值如表1所示。在數(shù)據(jù)處理過程中將小于零的值都賦予 0.000 1,將大于1的值都賦予 0.999 9。在各植被指數(shù)中,NDVI的均值最大,且其標(biāo)準(zhǔn)差最大,說明該地區(qū)的NDVI值相對比較分散,能從更多的層次反演地表植被狀況。

      植被指數(shù)統(tǒng)計(jì)值對比 表1

      (3)植被覆蓋度反演及精度驗(yàn)證

      對于純植被像元的遙感信息Sevg和無植被覆蓋像元的遙感信息Ssoil,對應(yīng)到具體植被指數(shù)上,大多數(shù)類型的裸地表面的VIsoil值在理論上應(yīng)該接近于0,但由于受土壤類型、大氣效應(yīng)和土壤水分等多重因素的綜合影響,VIsoil值一般在-0.1~0.2之間變化[6]。此外,由于受植被類型影響,VIveg也會(huì)隨時(shí)空變化而發(fā)生改變。因此,本研究利用高分辨率遙感影像,采集獲取天津地區(qū)裸地樣點(diǎn)和植被樣點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上采用普通克里金插值方法得到植被指數(shù)的VIveg和VIsoil的空間分布情況,在此基礎(chǔ)上計(jì)算得到5種植被指數(shù)的植被覆蓋反演結(jié)果,如圖2所示。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看(表2),利用不同的植被指數(shù)估算得到的植被覆蓋度均值差異在3.5%以內(nèi),標(biāo)準(zhǔn)差差異也很小,在0.01以內(nèi)。

      圖2 天津地區(qū)2013年08月植被覆蓋反演結(jié)果圖

      對樣點(diǎn)植被覆蓋度的認(rèn)定中,主要采用人工估計(jì)以及畫格網(wǎng)統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行。此次在天津地區(qū)均勻選擇驗(yàn)證樣點(diǎn)共119個(gè)。由于高分?jǐn)?shù)據(jù)與TM數(shù)據(jù)存在時(shí)相差異,進(jìn)行精度驗(yàn)證時(shí),對應(yīng)高分圖片與TM數(shù)據(jù),對植被覆蓋度差異大于40%的點(diǎn)作為異常點(diǎn)剔除,最終用于驗(yàn)證的點(diǎn)位89個(gè)。利用均方根誤差函數(shù)定量評價(jià)估算植被覆蓋度的精度,以高分驗(yàn)證點(diǎn)圖片估算得到的植被覆蓋度為真實(shí)值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)本試驗(yàn)使用的方法估算結(jié)果精度都比較高,均在80%以上。其中NDVI估算精度比其他指數(shù)估算精度略高約3%左右。所以對整個(gè)天津地區(qū)植被覆蓋度估算選擇利用NDVI作為輸入?yún)?shù)。

      五種植被指數(shù)估算植被覆蓋精度比較 表3

      3 植被覆蓋度估算

      利用NDVI和像元二分模型估算天津地區(qū)的植被覆蓋度,2017年9月天津地區(qū)的植被覆蓋度如圖3所示。整個(gè)天津地區(qū)2017年9月植被覆蓋狀況較好,約有40.90%的區(qū)域植被覆蓋度在75%以上;植被覆蓋度大于60%的區(qū)域占整個(gè)地區(qū)的54.74%;植被覆蓋度低于20%的區(qū)域占22.49%。

      天津市植被覆蓋度總體上呈現(xiàn)出由中心城區(qū)向外、由沿海向內(nèi)陸增高的趨勢。其中,薊州區(qū)北部山區(qū)是天津市植被覆蓋度最高的區(qū)域,其次為薊州山區(qū)以南、中心城區(qū)以北的廣袤農(nóng)田區(qū)域,再次為天津南部的農(nóng)田區(qū)域;而濱海新區(qū)沿海區(qū)域是天津市植被覆蓋度最低的區(qū)域,這一區(qū)域以坑塘、鹽堿地、鹽池、裸露地表(填海造陸)為主,鮮有植被覆蓋,以市內(nèi)六區(qū)和濱海新區(qū)塘沽城區(qū)為核心的軸帶區(qū)域也是植被覆蓋度相對較低的區(qū)域。

      圖3 天津地區(qū)2017年9月植被覆蓋狀況反演結(jié)果

      2017年9月天津各區(qū)縣植被覆蓋度均值比較如圖4所示,其中薊州區(qū)、寧河區(qū)植被覆蓋狀況最好,植被覆蓋度均值達(dá)到0.72;濱海新區(qū)和市內(nèi)六區(qū)區(qū)植被覆蓋狀況最差,植被覆蓋度均值為0.36和0.29;寶坻區(qū)、靜海區(qū)和武清區(qū)的植被覆蓋狀況也比較好,植被覆蓋度均值在0.65以上。

      圖4 2017年9月天津各區(qū)縣植被覆蓋度均值比較

      1999年~至2015年間各年份的植被覆蓋度估算結(jié)果如圖5所示。

      圖5 1999年~2015年天津地區(qū)植被覆蓋估算結(jié)果

      4 天津地區(qū)植被覆蓋變化分析

      4.1 植被覆蓋狀況年際變化特點(diǎn)

      1999年~2017年天津地區(qū)生長季植被覆蓋年際間變化過程的波動(dòng)性較為明顯,如圖6所示。天津地區(qū)植被覆蓋度在1999年~2017年10次監(jiān)測的平均值為0.59,其中,2001年植被覆蓋度為最高值0.64,2010年、2013年植被覆蓋度出現(xiàn)低谷,2010年植被覆蓋度僅為0.52,2015年、2017年天津地區(qū)植被覆蓋度恢復(fù)到平均水平。

      圖6 天津地區(qū)1999年~2017年植被覆蓋度變化曲線圖

      從1999年~2017年不同級別覆蓋度的面積占比情況來看,如圖7所示。極高植被覆蓋度區(qū)域通常占比最高,在年際變化中也存在著明顯的波動(dòng)性,在植被覆蓋度最高的2001年,極高植被覆蓋度區(qū)域占比超過50%,與此相對應(yīng)低覆蓋度、中覆蓋度、中高覆蓋度區(qū)域占比均出現(xiàn)低值。而在植被覆蓋度最低的2010年,極高植被覆蓋度區(qū)域占比僅為30%,其他年份極高植被覆蓋度區(qū)域占比通常在40%~50%之間波動(dòng);極低植被覆蓋度區(qū)域的占比則表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性,基本保持在20%上下。

      圖7 天津地區(qū)1999年~2017年不同級別覆蓋度面積占比變化柱狀圖

      4.2 植被覆蓋狀況空間變化特點(diǎn)

      經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)里通常用變異系數(shù)CV的大小確定觀測變量的變異程度,變異系數(shù)的計(jì)算公式為:

      (5)

      式中CV為變異系數(shù)大??;S為標(biāo)準(zhǔn)方差;x為變量均值[7]。

      植被覆蓋度的空間變異系數(shù)可以用來度量目標(biāo)時(shí)間內(nèi)植被覆蓋度的波動(dòng)變化程度。圖8是利用1999年~2017年間10期監(jiān)測數(shù)據(jù),計(jì)算獲取的天津地區(qū)植被覆蓋度變異系數(shù)空間分布圖,從圖中可以看出大部分區(qū)域植被覆蓋狀況變化比較平穩(wěn)。東部沿海區(qū)域、主城區(qū)及其周邊區(qū)域的植被覆蓋狀況波動(dòng)變化程度相對高一些。這些區(qū)域一是與人類開發(fā)活動(dòng)的主要區(qū)域相一致,植被覆蓋在人類的不斷開發(fā)建設(shè)活動(dòng)中有所反復(fù);其次,植被覆蓋度變異系數(shù)較高區(qū)域還主要發(fā)生在濕地周邊,如薊州區(qū)于橋水庫周邊,濕地受水位變化影響,水生植物的在影像中的可見范圍變化較為頻繁。

      4.3 植被覆蓋狀況變化趨勢

      圖9是1999年、2017年天津地區(qū)的植被覆蓋變化趨勢圖。從圖中可以看出1999年~2017年間,市內(nèi)六區(qū)絕大部分區(qū)域植被呈持平或略微好轉(zhuǎn)趨勢,該區(qū)域是天津市的主城區(qū),是植被覆蓋度變化最小的區(qū)域;天津南部和西部的農(nóng)田區(qū)域植被狀況明顯變好,濱海新區(qū)中部的臨港工業(yè)園到生態(tài)城一帶是植被狀況轉(zhuǎn)好的另一主要區(qū)域,該區(qū)域受近年來濱海新區(qū)開發(fā)影響,是填海造陸與鹽堿地再利用的集中區(qū)域,其植被狀況的好轉(zhuǎn)與人類開發(fā)建設(shè)活動(dòng)密不可分;植被覆蓋狀況變差的地區(qū)主要是環(huán)城四區(qū)、濱海新區(qū)、武清等區(qū)縣的城市周邊區(qū)域,這些區(qū)域是近20年人類開發(fā)活動(dòng)的主要區(qū)域,大量耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)區(qū)域,在部分濕地周邊也存在著植被覆蓋度變差情況,如薊州區(qū)于橋水庫、寧河區(qū)七里海濕地,這主要是由于濕地水位變化造成部分草本植物被淹沒。

      圖8 天津地區(qū)1999年~2017年植被覆蓋度變異空間分布圖

      圖9 天津地區(qū)1999年、2017年植被覆蓋變化趨勢圖

      5 結(jié) 論

      采用以像元二分模型為基礎(chǔ),以歸一化植被指數(shù)NDVI為參數(shù)的植被覆蓋度計(jì)算方法具有較高的估算精度和可靠性,能夠快速估算天津地區(qū)的植被覆蓋度。本研究使用該方法估測了天津地區(qū)1999年~2017年間10期的植被覆蓋度,在此基礎(chǔ)上分析并揭示天津地區(qū)植被覆蓋狀況的時(shí)空變化規(guī)律,結(jié)論如下:

      (1)整個(gè)天津地區(qū)2017年9月植被覆蓋狀況較好,植被覆蓋度達(dá)到0.59。天津地區(qū)植被覆蓋度總體上呈現(xiàn)出中心城區(qū)向外、由沿海向內(nèi)陸增高的趨勢。其中,薊州區(qū)北部山地林區(qū)是至天津市植被覆蓋度最高的區(qū)域,其次為薊州山區(qū)以南、中心城區(qū)以北的廣袤農(nóng)田區(qū)域,再次為天津南部的農(nóng)田區(qū)域;而濱海新區(qū)沿海區(qū)域和以市內(nèi)六區(qū)和濱海新區(qū)塘沽城區(qū)為核心的軸帶區(qū)域是植被覆蓋度相對較低的區(qū)域。

      (2)1999年~2017年天津地區(qū)生長季植被覆蓋年際間變化過程的波動(dòng)性較為明顯。天津地區(qū)植被覆蓋度在1999年~2017年10次監(jiān)測的平均值為0.59,植被覆蓋度一般在0.55~0.65之間波動(dòng),2010、2013年植被覆蓋度出現(xiàn)較為明顯的低谷。

      (3)從根據(jù)1999年~2017年間10期監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算獲取的天津地區(qū)植被覆蓋度變異系數(shù)空間結(jié)果來看,大部分區(qū)域植被覆蓋狀況變化比較平穩(wěn)。東部沿海區(qū)域、主城區(qū)及其周邊區(qū)域以及濕地周邊區(qū)域的植被覆蓋狀況波動(dòng)變化程度相對較高,這些區(qū)域受人類開發(fā)活動(dòng)、水體水位和水生植物變化的影響,植被覆蓋有所反復(fù)。

      (4)1999年~2017年,天津市內(nèi)六區(qū)是植被覆蓋度變化最小的區(qū)域;天津南部和西部的農(nóng)田區(qū)域植被狀況明顯變好,這可能與兩個(gè)年份農(nóng)作物種植情況有關(guān);濱海新區(qū)中部的臨港工業(yè)園到生態(tài)城一帶是植被狀況轉(zhuǎn)好的另一主要區(qū)域,該區(qū)域是沿海城鎮(zhèn)化的主要集中區(qū)域,植被狀況原本較差,其植被好轉(zhuǎn)與人類建設(shè)活動(dòng)密不可分;植被覆蓋狀況變差的地區(qū)主要是環(huán)城四區(qū)、武清、寶坻等區(qū)縣的城市周邊區(qū)域,這些區(qū)域是近20年人類開發(fā)活動(dòng)的主要區(qū)域,大量耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)區(qū)域。

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