基于NDVI 像元二分模型的汶川县植被覆盖度估算

2020-08-11吴艳

科学技术创新 2020年25期

吴艳

（阿坝师范学院资源与环境学院，四川阿坝623002）

植被覆盖度是衡量区域上生态环境质量的一个重要参考因子。对植被覆盖度的估算有地表实测和遥感监测两种方法。对小范围的地表植被覆盖的估算可以利用实测法进行，但对于大范围的地表植被覆盖度的估算实测法需要的人力、物力和时间成本就大大增加。对于大范围的地表植被覆盖度的估算利用遥感监测就更显优势，而地表实测法则作为遥感监测的一种辅助方式，为遥感监测提供基础数据，对植被覆盖度的估算进行精度评价[1-2]。本研究基于NDVI 的像元二分模型，估算汶川县的植被覆盖度，并结合地形因子，探讨汶川县植被覆盖度的空间分布特征。

1 研究区概况

汶川县位于四川盆地西北部边缘，地理坐标为北纬30°45′～31°43′，东经102°51′～103°44′之间，地势呈西北向东南倾斜。温带季风气候，东南向西北地势上升，因此具有完整的垂直气候带[3-4]（图1）。

2 研究方法

2.1 数据来源及预处理

本文遥感影像数据采用的是LANDSAT8 OLI 数据，研究区涉及轨道号为P130R038 以及P130R039 两景数据,提取地形因子采用的是分辨率为30m 的DEM 数据。

为了后续提取植被覆盖度，利用ENVI5.2 软件对研究区涉及的两景遥感影像进行辐射定标与大气校正预处理。对涉及的遥感影像进行拼接、裁剪等操作，得到汶川县域的遥感数据。

2.2 NDVI 计算

NDVI 即归一化植被指数[5]，是反映区域上植被生态态势的重要参数因子，在ENVI 中利用Band Math 工具用近红外波段（NIR）与红波段(R)进行计算。

计算出来的NDVI 值取值区间是[-1,1]。

2.3 计算植被覆盖度

像元二分模型[6-7]对植被覆盖度计算的原理是，假定一个像元信息是由裸土和植被两部分信息混合而成，那么一个像元的信息S 可以看作裸土Ss与植被Sv两个部分混合而成，即：

假设只有裸土覆盖像元用Ssoil表示，只有植被覆盖像元用Sveg表示，那么该像元的植被覆盖度(FVC)可用有植被覆盖的面积比例表示，裸土覆盖度则可表达为（1-FVC）。则计算Sv、Ss和FVC 的公式表达为：

图1 汶川县遥感影像图

由于FVC 与NDVI 之间存在显著的线性相关性。结合以上式（1）和式（5），计算FVC 的公式为：

其中，NDVIsoil是仅有裸土覆盖的像元NDVI，NDVIveg是仅有植被覆盖的像元NDVI。

由于遥感影像不可避免存在一定的噪声，纯净裸土像元值和纯净植被像元值一般取一定的置信度范围内的最大值和最小值，在此处根据影像的特征取5%-95%的像元累积百分比为置信度区间。将植被覆盖度分为0.0～0.1，0.1～0.3，0.3～0.45，0.45～0.6，0.6～1 五个等级，见图2。

图2 汶川县植被覆盖度分级图

2.4 地形因子提取

在ArcGis10.1 平台上利用3D 分析工具提取地形因子。利用研究区DEM 数据提取地形因子，坡度、坡向和高程数据[8]。并将提取出来的植被覆盖度和地形因子作空间分析。

坡度分级标准为：小于5°定义为微坡，5°～8°定义为较缓坡，8°～15°定义为缓坡，15°～25°定义为较陡坡，25°～35°定义了陡坡，大小35°定义为急陡坡。坡向定义标准为：0°～22.5°与337.5°～360°定义为北，22.5°～67.5°定义为东北，67.5°～112.5°定义为东，112.5°～157.5°定义为东南，157.5°～202.5°定义为南，202.5°～247.5°定义为西南，247.5°～292.5°定义为西，292.5°～337.5°定义为西北。高程分级标准为：小于1200m，1200m～1800m，1800m～2400m，2400m～3000m，3000m～3600m，3600m～4200m，4200m 以上。

3 结果与分析

基于ArcGis 平台，将高程按以上划分标准分为7 个高程带，对每个高程分区的平均植被覆盖度进行统计分析，各个高程分区的平均植被覆盖度统计结果，如表1 所示。将坡度按以上标准划分为6 个坡向带，对每个坡度分区的平均植被覆盖度进行统计分析，如表2 所示。将坡向按以上标准划分为9 个坡向带，对各坡向分区的平均植被覆盖度进行统计分析，如表3所示。