高翯 施冬*

（長江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,湖北 武漢430100）

1 研究區(qū)概況和方法

1.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

本文所選擇的研究區(qū)位于內(nèi)蒙古自治州通遼市東南部的科爾沁左翼后旗：科爾沁沙地的邊緣地區(qū),是大興安嶺西南部丘陵區(qū)向西遼河平原過渡區(qū)和我國農(nóng)牧業(yè)交錯的東部地帶,流動沙丘較為廣泛的分布在該區(qū)域內(nèi)部。研究區(qū)屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年平均氣溫大約為5.8℃～6.4℃；年平均降水量大約為343mm～451mm,并且降水量的分布很不均勻,7 月～9 月的年降水量占全年降水量的一半以上；年蒸發(fā)量大約為1500mm～2500mm,4 月～7 月的年蒸發(fā)量占全年蒸發(fā)量的一半以上。

沙地內(nèi)交錯分布著固定沙丘、半固定沙丘、流動沙丘、面積不相等的緩平沙地以及低洼地,植被的數(shù)目和種類很少。本次的研究地選擇為科爾沁沙地的流動沙丘。流動沙丘的特征是：沙丘地表植被類型和數(shù)量較少,植被覆蓋度低于20%。流動沙丘的形狀更是為典型[1]。

本次研究選取2013-2017 年5 月到10 月的Landsat8 OLI的MSS 和TM云量近似為0 的影像為信息源,由于選取的這5個月植被生長情況相對可觀,因此可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可比性,比較容易得出相關(guān)性分析結(jié)果。

1.2 研究方法

本文研究主要采用ENVI5.3 和ARCGIS10.2 兩種軟件,先利用ENVI5.3 對影像進(jìn)行空間分析,利用支持向量機(jī)的監(jiān)督分類方法解譯出影像中的流動沙丘區(qū)域創(chuàng)建出訓(xùn)練樣本的感興趣區(qū),流動沙丘在整幅圖像中的遙感數(shù)據(jù)解譯特征為：流動沙丘整體呈明亮的白色,很少有紅點(diǎn)、淡黃色、乳白色、單灰色或灰白色。它是鱗片狀的,帶有波浪狀或蜂窩狀的沙丘線和清晰的波紋。再利用ARCGIS10.2 將分類后的結(jié)果圖疊加在原始影像上進(jìn)行比對判斷分類精度并裁剪出5 個流動沙丘所占比重較大的區(qū)域得到5 個結(jié)果圖。計(jì)算得出研究區(qū)域的NDVI（歸一化植被指數(shù)）,接著利用大氣校正法反演出研究區(qū)域的LST（地表溫度）,在得出的LST 基礎(chǔ)上計(jì)算得出研究區(qū)域的TCI[2]。

歸一化植被指數(shù),是一種用來對植被進(jìn)行生長狀況的測量和監(jiān)測的系數(shù)。通過遙感傳感器獲取到的多光譜數(shù)據(jù),進(jìn)行線性和非線性的組合處理,得出各種對植被具有一定指示作用的數(shù)值,是表示地表植被數(shù)量分布和生長狀況,生長質(zhì)量是最好的指標(biāo)。

NDVI 的計(jì)算公式：NDVI=（ρNIR-ρRED）/（ρNIR+ρRED）

公式中ρNIR 為近紅外波段（Band 4）、ρRED 為紅外波段（Band 5）[3-4]。

地表溫度,就是陸地表面的溫度（ ℃）。當(dāng)太陽的熱能輻射到地面之后,輻射被分為兩部分：一部分輻射被地面所吸收,另一部分輻射被地表反射到空中。由于地表吸收了一部分能量,使得地表熱量增加,此時對陸地表面進(jìn)行溫度測量的數(shù)值就是地表溫度。

衛(wèi)星傳感器所觀測到的熱輻射包括地表所接受的經(jīng)過大氣作用后的熱輻射強(qiáng)度以及地表的熱輻射強(qiáng)度。首先推測地表所接收的熱輻射受大氣作用的影響程度,接著把這部分在總量中除去,剩余的部分就是地表的熱輻射強(qiáng)度,最后地表溫度由地表的熱輻射強(qiáng)度通過計(jì)算得到。

具體實(shí)現(xiàn)為大氣本身向上的輻射亮度、被地面反射到衛(wèi)星傳感器的大氣向下輻射的能量、衛(wèi)星傳感器所接收的經(jīng)過大氣衰減的地面真實(shí)輻射亮度的能量,這三部分能量共同構(gòu)成了衛(wèi)星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值。

條件溫度指數(shù),是被用來確定與溫度有關(guān)的植被壓力并估算植被狀況中的貢獻(xiàn),以及因?yàn)槌睗襁^度所引起的壓力,其數(shù)值處于（0,1）,但是,這個表達(dá)式只適用于代表植被對溫度的不同響應(yīng)。

TCI 的計(jì)算公式：TCI=（LSTmax-LST）/（LSTmax-LSTmin）

公式中LSTmax 是溫度LST 指數(shù)的最大值,LSTmin 是LST指數(shù)的最小值,通過對溫度進(jìn)行像元值的快速統(tǒng)計(jì)方式來獲得LST 指數(shù)的最大值和最小值[5]。

最后得出各研究區(qū)域的NDVI 和TCI 數(shù)值（表1）并對其進(jìn)行相關(guān)性分析,得出結(jié)論,做出相關(guān)性的散點(diǎn)圖。

表1 各研究區(qū)NDVI 與TCI 數(shù)值

2 NDVI 與TCI 的關(guān)系

NDVI 被廣泛應(yīng)用在植被遙感中,植被要比裸露的土壤,云層和水的NDVI 值高的多。生長茂盛的健康植被具有最大的NDVI 值。因?yàn)榫邆溥@些特性,NDVI 成為了一種主要的工具用來描述植被物候,大陸的土地覆蓋程度,植被的分類,植被的生長動態(tài)以及農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)方法,這些應(yīng)用程序延續(xù)至今。植被覆蓋度作為學(xué)科領(lǐng)域所采用的一個重要參數(shù)指標(biāo),可以對所研究區(qū)域的環(huán)境狀況、天氣狀況、農(nóng)作物產(chǎn)量、牧場產(chǎn)量進(jìn)行描述,為了能夠得到比較精確的植被覆蓋度的信息,多個學(xué)科領(lǐng)域共同提高植被覆蓋度的精確監(jiān)測成為必然趨勢。

對于科爾沁沙地流動沙丘的條件溫度指數(shù)（TCI）而言,不考慮其他因素對條件溫度指數(shù)（TCI）的影響,只研究歸一化植被指數(shù)（NDVI）的影響。通常NDVI 的數(shù)據(jù)值處于（-1,+1）的區(qū)間內(nèi),但對于流動沙丘,由于流動沙丘內(nèi)植被種類以及數(shù)目很少,所以流動沙丘的NDVI 數(shù)值低于0.2,本文所選擇的相近年份的5月份-10 月份植被相對穩(wěn)定茂盛月份的NDVI 和TCI 的數(shù)據(jù)表明,NDVI 的平均取值為0.154,由于所選擇的數(shù)據(jù)時間月份處于夏季和秋季,夏季植被生長比較旺盛所以植被覆蓋度比較高,秋季植被進(jìn)入負(fù)增長狀態(tài)所以植被覆蓋度比較低,因此NDVI 的取值浮動為±0.014（圖1）。

圖1 NDVI 變化

因?yàn)橹脖槐砻婢哂姓趄v作用,可以降低植被溫度以及植被周圍的溫度,所以隨著NDVI 值每增大0.018,溫度會相應(yīng)降低5.152 ℃,同時TCI 也相應(yīng)降低0.18。可見,隨著NDVI 值的增大,TCI 值呈下降趨勢。由此可以推定,在其他年份和月份中,不考慮其他影響因素,在科爾沁沙地典型地區(qū)流動沙丘內(nèi),TCI 與NDVI 呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系（圖2）。

圖2 NDVI 與TCI 關(guān)系

3 結(jié)論

本文運(yùn)用歸一化植被指數(shù)和條件溫度指數(shù),以科爾沁沙地2013-2017 年5-10 月份的遙感影像為基礎(chǔ),分析了歸一化植被指數(shù)和條件溫度指數(shù)的關(guān)系,條件溫度指數(shù)隨著歸一化植被指數(shù)的增加呈下降趨勢。研究結(jié)果有助于植被覆蓋度與溫度的相關(guān)性研究,對研究條件溫度指數(shù)的影響因素具有一定的意義。