基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究

基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究 基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究 2009年7月农机化研究第7期 基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究 王大鹏,李长安,李辉, (1.中国地质大学地球科学学院,武汉430074;2.生物地质与环境地质教育部重点实验室,武汉430074) 摘要:为了研究植被资源受人类活动影响程度及其动态变化趋势,根据陆地卫星1991年7月TM和2002年 7月ETM+影像,通过对植被的光谱,结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译,计算归一化差 异植被指数(NDVI),采取混合像元二分模型,生成植被覆盖度由低至高5级分类图像.结果显示:从1991— 2002年武汉地区除极低覆盖度面积明显增加,其它覆盖度面积均有不同程度下降,中高覆盖度下降最为明显, 全区中覆盖度以上面积比例由48.43%下降到38.07%.研究明,区域主体由中高覆盖度演变为中覆盖度,引 起这一植被覆盖度变化的主要驱动力为人口激增和经济高速发展. 关键词:植被覆盖度;遥感;归一化差异植被指数;武汉 中图分类号:TFr79文献标识码:A文章编号:1003—188X(2009)07-0074-05 0引言 植被是生态系统的重要组成部分,是生态系统中 物质循环与能量流动的中枢,同时也是对人类社会经 济活动有重要贡献的资源.在生态环境系统中,植被 覆盖状况在很大程度上影响甚至直接决定着区域生 态环境中的第一性生产力,环境承载力,环境洁净与 美化,水土流失强度等生态环境系统的状态与功 能].以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动 态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础j. 通过植被指数来反演土地利用和土地覆盖的变化,逐 渐成为实现对环境动态变化监测的重要手段. 本文应用了遥感影像处理工具ERDASIMAGINE 8.7,ENVI4.2和地理信息系统软件ArcGIS9.1,计算 归一化差异植被指数(NormalDeferenceVegetationIn- dex,NDVI)反演区域植被覆盖,研究1991年7月和 2002年7月两期武汉地区植被覆盖度,分析区域植被 覆盖动态变化情况和驱动力,评价区域资源与环境发 展得失,预测未来发展趋势,提出建议,为构建"两型 社会",制定可持续发展政策提供科学依据. 1研究区概况 武汉市位于江汉平原东部,长江中游与长江,汉 收稿日期:2008—09—26 基金项目:国家自然科学基金项目(40771213) 作者简介:王大鹏(1983一),辽宁新宾人,硕士研究生,(E—mail)lei— surebird@tom.corn. 通讯作者:李长安(1956一),男,河北邢台人,教授,博士生导师,(E — mail)chanli@cug.edu.cn. ? 74? 水交汇处.利用遥感影像图,借助RS/GIS分析方法, 本次研究除黄陂,新洲,研究范围界定为北纬29.58 一 3O.47,东经113.41一114.37之间,按行政区域范 围计算为11个区,区域总面积约4843.92km,总人 口超过600万人. 武汉属江汉平原,大部分地区在海拔50m以下, 地形属于残丘性河湖冲积平原,地势平坦低洼,湖泊 星罗棋布,河道纵横交错J.平原主要包括两个部 分:平坦部分,位于长江,汉江及其支流两岸以及湖泊 周围,植被以农作物为主,自然植被较少;垄岗部分, 位于湖泊周围和丘陵向平原的过渡带,有面积广大的 草地和灌丛.丘陵两列:中列一横穿城区,南列一分 布在蔡甸区,江夏区北部,均被林木覆盖,周边有低矮 灌丛和草地,还有部分园地.武汉属亚热带湿润季风 气候,雨量充沛,日照充足,四季分明【4J,总体气候环 境良好,利于植物生长. 2数据与方法 2.1数据和处理方法 Landsat1991年7月TM影像和2002年7月ETM +影像,两幅影像无云,成像质量完好.遥感数据的 预处理步骤:一是使用1:25万矢量化数字地形图, 选择30个以上的特征点作为控制点(GCP),采用二 次多项式对各期影像进行几何校正,误差要求(RMS) 控制在0.5个像元以内;二是以行政界线图为兴趣区 切割获取研究区,并线性拉伸2%进行图像增强处理; 三是将所有数据统一转换到6.分带的高斯一克吕格 (Gauss—Kruger)投影,西安8O坐标系下.此外,还收 2009年7月农机化研究第7期 集了武汉各区的植被分布图和土地利用分类图等资 料,并且结合地形图和已有资料进行人机交互纠正与 解译. 由植被的光谱特性可知,近红外波段(NIR)对于 判别水陆边界,陆地植被最为有效J.在此波段波长 范围内,植被的反射率明显高于水体的反射率,而在 红外波段(R)波长范围内,为叶绿素主要吸收波 段],其它地物尤其是水体的反射率高于植被的反射 率.归一化差异植被指数(NormalDe~renceVegeta— tionIndex,NDVI)不但对植被的生物物理特征十分敏 感,而且可以有效降低因传感器观测角度,太阳辐射 强度和土壤背景的不同而产生的影响,因此成为使用 时间最长,应用领域最为广泛,最常用的表征地表植 被活动的指标.[7其计算公式为] NDvI=NlR—R/NIR+R ,而 在NDVI图像中,水体的NDVI值很低,为负值土壤,植被的则较高.因此,将NDVI为负值的区域用 掩膜方法剔除,为了准确植被提取,使用归一化差异建 筑指数(NDBI)将建筑提取出来,同样使用掩膜方法剔 除,从而使植被覆盖计算精度提高,排除建筑用地影 响[93,即' NDBI=MIR—NIR/MlR+NlR Landsat数据中:TM4(波长0.76,0.901um)是近 红外段(NIR);TM3(波长0.63—0.691um)是红外波段 (),TM5(波长1.55,1.75urn)是中红外波段(MIR). 应用以上公式可计算获得排除水体和城市建筑的研究 区域NDVI图像. 2.2植被覆盖度计算 混合像元二分模型对影像辐射订正的影响不敏 感,且计算简便,结果可靠,因此得到了广泛应用?. 其基本原理是假定一个像元信息Js只由植被和土壤 两部分所贡献,分别记为和..s可线性分解为 S=Sv+(1) 对于一个由土壤与植被两部分组成的混合像元, 像元中有植被覆盖的面积比例即为该像元的植被覆盖 度),而土壤覆盖的面积比例为(1一fc).设纯植被 覆盖信息为Sveg,纯土壤覆盖信息Ssoil,则有混合像元 中植被贡献的信息(Sv)和土壤贡献的信息()分别为 Sv=fcSveg(2) Ss=(1一fc)Ssoil(3) 把NDVI同像元二分模型相结合,在NDVI图像中 NDVI即为s,由此得到基于NDVI的植被覆盖度像元 二分模型??,即 fc=(NDVI—NDVlsoil)/(NDVlveg,NDVIsoil) (6) 其中,NDVlveg和彻分别代表全植被像元和 全土壤像元NDVI值,是式(6)中仅有的2个参数.通 过TM234波段合成假彩图(如图1和图2所示),结合 植被分布图等资料和野外部分,经过多次实验判定红 色(灰度值>65)为植被,确定1991年7月NDVIveg= 0.77,NDV/soil=0.039;在2002年7月NDVlveg= 0.71,NDVlsoil=0.027,分别将其代人式(6),计算出研 究区域植被覆盖度. 图11991年7月武汉TM234假彩图 Fig.1ThemapofTM234layerstackinwuhanl99l 图22002年7月武汉ETM+234假彩图 将式(2),式(3)带人式(1)中,可得Fig.2111印ofETM+2341y.rstkih2o02 S=fcSveg+(1-fc)Ssoil 然后进行变化可得 fc=(S—Ssoil)/(Sveg—Ssoil) (4)2.3植被覆盖度分级及其 目前,研究植被盖度的分级标准有很多,不同区 (5)域植被覆盖度分级的标准也不完全相.参考前 ? 75? 2009年7月农机化研究第7期 人文献中所提到的植被认定阈值并结合武汉地区特 点,根据已有的武汉地区植被分布图和土地利用图, 首先将植被分为农田植被和自然植被;然后再将农田 植被和自然植被进行覆盖度等级划分.植被覆盖度 等级的划分主要根据区内植被的基本特征,充分考虑 遥感影像的可解译程度及植被在平原,丘陵地区的阈 值条件,将区内植被覆盖度划分为5级,如表1所示. 表l武汉植被覆盖度分级标准表 Tab.1Theclassificationcriterionofvegetationcoverage 植被覆盖度图像制作步骤如下:?将小于NDVI— soil值的NDVI值排除,使其运算从运算中排除,由此 研究已将水域和建筑用地以及界定为纯土壤的无植被 地区剔除;?在ArcGIS中根据表1所示方案进行分 类;?利用地形图中的武汉行政边界矢量文件进行剪 裁,最终得到武汉地区的植被覆盖度图像.以上工作 完成后就可以统计像元数,再将像元数乘以每个像元 所覆盖的实际面积(这里每个像元为30m),即可以得 到各级植被覆盖度的面积,如表2所示. 3结果与分析 3.1植被覆盖度分级及其标准 1991年7月武汉植被覆盖状况:从图3左侧中可 以清晰分辨出,中高覆盖度面积最大(水域和建筑除 外,下同),所占面积比例达到19.82%.由表1可知, 这一部分包含植被种类最多;中覆盖度次之,面积达 到919.1163km,这也间接反映了武汉地区经济作物 的种植情况;高覆盖度和极低覆盖度面积接近,所占 比例分别为9.64%和9.61%.从总体上看,全区覆 盖度以中和中高为主,植被覆盖度超过中等的面积达 到整体的48.43%.在空间上,高覆盖度相对集中在 远离城区的纸坊一郑店一金口到江夏北部呈大斑块 连接东西的带状分布,蔡甸的西南端最边角位置有面 积较大一块状分布,此外在东南端沿涨渡湖周边广泛 分布;中高覆盖度和中覆盖度地区主要集中在湖泊周 围及湖泊周围的丘陵与平原过渡带,还包含武汉城区 的中部丘陵地带,此外则广泛散布在整个武汉地区; 低覆盖度区域则沿江岸和城市外围分布;极低覆盖度 主要集中在城区. 表2武汉植被覆盖度动态变化表 Tab.2ThechangeofvegetationcoverageinWuhanfrom1991to2002 2002年7月武汉植被覆盖状况:相比于1991年 高覆盖度和中高覆盖度比例有显着下降,分别下降至 6.93%和15.05%;中蔡甸西南端边角的块状高覆盖 度区域在中转化为其它覆盖度,而下降最为明显的是 青山区,面积广大的中高覆盖度区域转化为低植被覆 盖度;全区中覆盖度呈明显下降趋势,其面积比例为 16.90%. 由于以上所述覆盖度的大幅缩减使得低覆盖度 在2002年的图像上已有清晰显示,但是面积比例变 为14.48%,事实上低覆盖度也呈现下降趋势;极低覆 ? 76? 盖度面积大幅增长,在城区和湖滨地区最为显着.总 的说,全区中等以上覆盖度面积比例缩减为38.07%, 中覆盖度演变为有植被覆盖地域的主体.在空间格 局上,西部和东部相比覆盖度下降趋势更为明显,尤 以西北青山区和西南蔡甸区为最,江夏次之,在一定 程度上也反映了区域发展的不平衡. 其中,有很大部分相对集中的区域植被覆盖度下 降后转为空间上的散布结构.到2002年水域和建筑 面积增加了430.396km,大量植被覆盖被水域和建筑 侵占. 2009年7月农机化研究第7期 麓黧中植被覆盖 ?一中高植被覆盖 —一高植被覆出:=}Ies 图3武汉植被覆盖度分级影像(左:1991年7月,右:2002年7月) Fig.3TheclassificationimageofvegetationcoverageinWuhan (1eft:1991,07,right:2002-07) 3.2驱动力分析 植被覆盖度的变化主要是由人类活动引起的,具 体而言又分为以下几个方面: 1)经济的快速发展,人口激增,促使城市化进程 加速,建设用地和采矿用地以及新开拓出来的未利用 土地面积不断扩大?,导致低植被覆盖度面积迅速扩 张(如表1所示),在城乡结合地带最为明显,而这些 地区恰是人口密集增长区. 2)农村发展乡镇企业,交通路网,农田水利建设 等,侵占丘陵和平原地区大量的草地与农田,这些活 动导致低覆盖度和中覆盖度面积急剧缩减. 3)不妥善的农业结构调整和土地开发与利用使 得高植被覆盖面积下降,如蔡甸西南端边角高覆盖度 植被的消失,正是高覆盖的农作物被其它低覆盖的经 济作物取代产生的结果. 4)经济利益驱使下的改田为塘行为以及退田还 湖政策的实施,使得滨湖地区的旱田和灌丛等植被减 少,使得中高覆盖度显着减低. 以上所述人类活动导致耕地持续减少,建设用地 持续增长等,说明人口激增和经济高速发展是植被覆 盖度发生动态变化的主驱动力.气温,降水等自然因 素的改变也可以引起植被覆盖度变化,但其在短期内 变化较小,不是引起植被覆盖度变化的主要原因. 4结语 1)混合像元二分模型不依赖实测数据,适用范 围广,可从宏观上较好地反映出研究区域的植被覆盖 情况,快速,准确,方便地掌握植被变化情况,科学预 测发展趋势.其对合理利用,开发和保护植被资源, 促进武汉乃至长江流域可持续发展具有重要意义. 2)武汉地区植被覆盖在1991—2002年呈现明显 下降趋势.其中,中高覆盖度和高覆盖度面积缩小严 重,中覆盖度和低覆盖度次之,极低覆盖度显着面积 ? 77? 增加,区域植被覆盖的主体已由中高覆盖度变为中覆 盖度. 3)武汉地区整体植被覆盖度下降,导致环境承载 力下降,尤其是在城乡结合地带,经济高速发展与人 口激增交织,植被减少,水域扩大使得水体污染影响 范围加剧,采矿和未利用土地的迫切开发使得空气污 染加重,诸如此类环境问题日益凸显. 4)在短期内,武汉地区植被覆盖度的动态演变主 要是受到经济高速发展和人口激增而发生的人为胁 迫演变.发展政策的制定对资源与环境考虑不周,高 强度人类活动和人口激增的局面不改观,各植被覆盖 度仍将呈下降趋势. 针对以上出现问题,提出以下建议:加强植被保 护宣传,制定相关法律和法规,加强对耕地和草地的 保护;谨慎考虑调整农业结构,加强对城乡结合地带 的监督和监管力度;充分考虑资源与环境良好发展的 前提下,制定区域各项发展政策,在一些风景优美,林 木密集的湖滨地区建立保护区. 参考文献: [I]左伟.基于RS,GIS的区域生态安全综合评价研究:以长 江三峡库区忠县为例[M].北京:测绘出版社,2004. 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StudyonDynamicChangeofVegetationCoveragein WuhanRegionBasedonRS WangDapeng,LiChangan,LiHui, (1.FacultyofEachSciences,ChinaUniversityofGeosciences,Wuhan430074,China;2.KeylabofBiogeologyand EnvironmentalGeology(CUG)MinistryofEducation,Wuhan430074,China) Abstract:Thepurposeofthispaperistoresearchtheimpactofhumanactivityactonvegetationresourcesandtofind outitsdynamicchangetrend.ThesatelliteimageofthevegetationcoverageofWuhanregionwasmadeusingthecalcula— tionoftheNDVI(normalizeddifferencevegetationindex)andtakingthedimidiatepixelleve1.Twoimagesofdifferent years(1991—07and2002— 07)werecompared,theanalysisofthevegetationspectrumcombinedtotheanalysisof topographicmapsandothervegetationmapdata.Thevegetationcoveragehasbeengroupedintofiveclassificationsranging fromextremelylowtohigh.Theresultsshowthattheextremelylowvegetationcoverageareahasincreasedsignificantly duringtheperiodfrom1991to2002,whiletheotherareasdecreaseddramaticallyinvariousextend.Themiddle—hi coverageareadecreasedthemost.Thepercentageofareaabovemiddlevegetationcoveragehasdroppedfrom48.43%to 38.07%.Theresearchfoundthattheregionallandcoveragehaschangedfrommiddle— highvegetationcoveragetomid— dlevegetation.Itcanbeconcludedthat,thetwomaindrivingforcesofthischangearesharppopulationgrowthandrapid economicdevelopment. Keywords:vegetationcoverage;RS;NDVI;Wuhan (上接第73页) AbstractID:1003—18SX(2O09)07-0070一EA VisualSimulatingGrowthofFruitTreeBranchesBasedonMarkovModel XiongYing一,ZhangGuangnian,GuoXinyu,LuShenglian (1.SchoolofInformationEngineeringandComputer,CapitalNormalUniversity,Beijing100037,China;2.National EngineeringResearchCentreforInformationTechnologyinAgriculture,Beijing100097,China) Abstract:Basingontheanalysesofgrowthrulesofappletreesanditsbranchingpatterns,thispaperproposedarandom modelforsimulatingthebranchingstructureofappletreesbyusingMarkovstochasticprocessandhiddensemi—-Markov chainmodelandthethree—— dimensionvisualizedsimulationofbranchingprocessofappletreeshasbeenimplementedby integratingVisualC++platformandOpenGLgraphicengine.Thesimulatedresultsareingoodagreementwiththeob— serveddata,whichdemonstratesthattheproposedmethodiseffectivefordescribingvisuallythegrowthprocessofapple tree,andprovidesafeasiblesolutionfordigitalandvisualstudyoffruittree. Keywords:appletree;Markovmodel;stochasticprocess;three—dimensionvisualization ? 78?