李京忠等

摘要：利用1990年和2000年两期河南省TM遥感影像数据，通过对数据进行大气校正、辐射校正、图像镶嵌、图像分割等数据预处理工作，然后计算出每期影像的NDVI（归一化植被指数），利用像元二分模型把植被指数转换为植被覆盖度，并对这两个时期的植被覆盖度进行对比分析。结果表明，从植被覆盖度的时间变化上看，10年间极低与低植被覆盖度类型的面积减少，但是中、中高和高植被覆盖度类型的面积明显增加，这说明河南省的植被覆盖总体上是好转的；从植被覆盖度的空间变化上看，豫北濮阳、鹤壁，豫东商丘，豫南驻马店等区域植被覆盖度增长明显，而豫西平顶山、三门峡及商丘南部植被覆盖度减少变化明显。

关键词：TM影像；河南省；植被覆盖度；NDVI

中图分类号：X826 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）16-3908-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.16.019

Temporal and Spatial Variation of Vegetation Coverage in Henan Province

LI Jing-zhong1，2，LIU Yong-mei1，FENG Fei-fan3，GAO Yuan1，CHANG Wei1，HAN Ya-lei2

（1.College of Urban and Environmental Science， Northwest University， Xian 710127， China；

2. College of Urban and Rural Planning and Landscape， Xuchang University， Xuchang 461000，Henan， China；

3.Institute of Geophysics and Geomatics， China University of Geosciences， Wuhan 430074， China）

Abstract：Based on two TM remote sensing image data of Henan Province in 1990 and 2000， by performing data preprocessing of atmospheric correction， radiometric correction， image mosaic and image segmentation， NDVI （Normalized Difference Vegetation Index） in each image were calculated. The vegetation index was converted to vegetation coverage through dimidiate pixel model， and the two images of vegetation coverage were compared and analyzed. The results showed that， in terms of time variation in vegetation coverage， very low and low vegetation coverage degree type area decreased during the past 10 years， while middle， upper-middle and high vegetation coverage degree type area were significantly increased， indicating that the vegetation coverage in Henan province was generally improved. In terms of time variation in vegetation coverage， Puyang， Hebi， Shangqiu， Zhumadian visibly increased， while Pingdingshan， Sanmenxia and southern Shangqiu obviously reduced.

Key words：TM images； Henan province； vegetation coverage； NDVI

植被覆盖度是指示地表植物生长态势和变化的重要参数，可以通过该参数研究特定区域内的植被变化情况，对于了解该区域的生态环境现状和发展趋势具有重要的现实意义[1-3]。植被覆盖度的传统量算方法主要就是地面测量，限制较大而且精度不高，难以实现大面积的信息提取[4]。基于遥感影像的提取方法具有同步获取大区域范围内的数据信息并且受主观影响因素较小、精度较高等特点，成为当今地面植被覆盖度信息提取和植被监测的主要手段[5]。

河南省是中国重要的农业粮食基地、农副产品加工基地，同时也是国家东西部地区的连接枢纽和中原经济区的主要承载地。因此河南省的粮食产量和农副产品的加工量对于国家的粮食安全、经济发展有着不可忽视的重要作用[6]。而植被覆盖度的优劣会引起生态环境的变化，这对粮食的产量和农副产品的加工量有着决定性的影响[7]。本研究以多时相的遥感影像为数据源，利用像元二分模型估算区域植被覆盖度，对比不同时期的植被覆盖状况从而得到研究区植被覆盖度的空间和时间变化特征，并分析其与相应区域的经济发展、城市化进程的关系，为河南省经济发展过程中的生态环境评价提供数据支撑。

1 研究区概况

河南省位于中国中部，北纬31°23′-36°22′，东经110°21′-116°39′之间。国土面积16.7万km2，居全国省（区、市）第十七位，约占全国总面积的1.73%。河南省地处沿海与中西部结合部，地势西高东低，北、西、南三面依次由太行山脉、伏牛山脉、桐柏山脉和大别山脉沿省界呈半环形分布；中、东部属华北平原南部区域；西南部为南阳盆地，跨越黄河、淮河、海河、长江四大水系，山水相连。在全省面积中，山地丘陵面积7.4万km2，占全省总面积的44.3%；平原和盆地面积9.3万km2，占总面积的55.7%。复杂多样的土地类型为农、林、牧、渔业的综合发展提供了有利的条件。

2 数据与方法

2.1 数据源与预处理

数据主要来自国际科学数据服务平台、美国地质调查局下属的地球资源观测和科学中心（EROS）、马里兰大学地球数据中心的Landsat TM影像数据及河南省的行政区域矢量图。

本研究中收集河南省在1990年和2000年共28景的TM数据，要求该数据尽量在植被覆盖较好的夏季7、8月份，并对遥感数据进行辐射校正、地形校正、几何精校正等预处理工作。然后对所有的影像数据进行匀色镶嵌处理，并根据河南省的行政区划图进行裁剪得到研究区遥感影像集。

2.2 植被覆盖度的提取

植被指数是利用红光和红外波段的不同组合进行植被信息指示的参数，可以定量地表明植被的活力，相对于单个波段来说该参数对植被生物量的探测具有更好的灵敏性[8]。目前，全球关于植被指数的模型超过150种，但是这些植被指数模型中只有极少数经过系统验证并应用到实践中[9]。其中归一化植被指数（NDVI）由于检测灵敏度高、检测范围较宽，可消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰，削弱太阳高度角和大气所带来的噪音等优点，取得了广泛的应用。NDVI对植被状况的评估非常有效，已被广泛应用到地表植被生产力评估、植被覆盖估算及变化趋势分析的研究中[10，11]。本研究采用常见的归一化植被指数，其计算公式为：

NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） （1）

其中NIR为近红外波段，R为红波段[12]。

本研究以NDVI作为主要参数应用于像元二分模型计算河南省植被覆盖度，其基本原理是一个像元的NDVI值可以表达为由绿色植被部分所贡献的信息与由无植被覆盖（裸土）部分所贡献的信息两部分组成，像元二分模型植被覆盖度（VFC）的计算公式为：

VFC=（NDVI-NDVImin）÷（NDVImax-NDVImin） （2）

NDVImax和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，也就是植被纯像元和土壤纯像元。由于植被分布、近邻地物辐射等因素影响，置信度的取值主要根据研究区影像的实际情况来定，在没有大量实测数据作为参考的情况下，通常采用累积百分数5%和95%作为置信区间[13]。本研究中采用累积百分数5%作为裸土的纯像元，累积百分数95%作为植被纯像元，根据式（2）计算出1990年和2000年的植被覆盖度图像。

2.3 植被覆盖度分级

在植被覆盖度结果图的基础上，参考马志勇等[14]对植被覆盖度等级分类范围的分类标准，将植被覆盖度图像分为5级（表1）。按照分级标准，进行密度分割，相同植被级别赋予同一颜色，利用专家系统决策树方法生成植被覆盖度分级图。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖度的时间变化

依据河南省1990、2000年的植被覆盖度等级图，可以计算1990-2000年不同植被覆盖等级的面积及10年间变化。河南省10年间植被覆盖面积有所增加，由1990年的157 483.95 km2增加到2000年的157 627.34 km2，10年间的植被覆盖的增加面积为143.39 km2，其年增长率为14.3 km2/年。并统计各个植被覆盖等级的面积及10年间面积变化情况见表2。

对表2进行分析发现，1990年低覆盖度类型所占面积最大，为37 834.74 km2；其次是高覆盖度类型，为37 433.29 km2；第三是中覆盖度的类型，面积为33 314.44 km2；极低覆盖度类型的最少，面积为23 367.66 km2。2000年时植被覆盖度面积最大的是高覆盖度类型，面积为39 018.47 km2；其次是中覆盖度类型，面积为36 010.38 km2；排在第三位的是低覆盖度类型，面积为32 571.27 km2；面积最少的是极低覆盖度类型，面积仅为20 614.27 km2。从植被覆盖分等级的变化角度上分析，10年间极低与低植被覆盖度类型的面积减少，这和城市发展的扩展和人类活动的影响密不可分，造成土地利用属性的改变，使得极低与低覆盖度的面积减少，其中低覆盖度类型减少得最多，为5 263.47 km2。但是中、中高和高植被覆盖度类型的面积都明显增加，这说明河南省的植被覆盖总体上是好转的。特别是森林植被的覆盖上，中、高植被覆盖度的增加量明显，其中中高覆盖度类型增加的面积最多，为3 879.13 km2。

3.2 植被覆盖度的空间变化

由图1可以看出，河南省1990年植被覆盖度大于40%的区域主要分布在中部的漯河、周口、许昌地区，南部的驻马店、大别山信阳境内及西部的伏牛山、熊耳山、崤山等地区；2000年植被覆盖度大于40%的区域主要分布在北部濮阳、新乡、鹤壁地区，东部的商丘、开封及周口部分区域，南部的大别山信阳境内及西部的三门峡、洛阳、南阳部分地区。

为了分析植被覆盖度的空间变化情况，在ENVI（完整的遥感图像处理平台）中，对研究区域内两期植被覆盖图像进行变化检测分析，以1990年的植被覆盖度图像作为变化前的图像，2000年的植被覆盖度图像作为变化后的图像，通过变化检测，得到河南省1990-2000年植被覆盖动态变化图（图2）。从图2可以看出豫北濮阳、鹤壁，豫东商丘，豫南驻马店等区域植被覆盖度增长明显，而豫西平顶山、三门峡及商丘南部植被覆盖度减少明显。

4 小结与讨论

利用遥感影像和GIS相结合的手段，可以快速、准确地反映研究区域内地表植被覆盖的动态变化。将提取的植被覆盖度分级图以及动态变化图与研究河南省行政区划图以及河南省经济社会发展变化的特征相结合，可以看出河南省在1990-2000年间植被覆盖面积有所增加，植被覆盖变化的主要地物类型包括林地、草地和人工园林等，在植被覆盖减少区域主要是由于地方经济建设用地的占用、农业结构的调整、水土流失、森林滥砍滥伐等因素。随着城市化进程的日益发展，土地利用类型发生了很大变化，最重要的原因是农业用地向非农业用地的转变。同时，植被覆盖度的空间分布特点也与经济发展有着密切联系，其分布特点受到经济建设与城市化发展的影响。河南省植被覆盖度变化的空间特征明显，即植被覆盖增加的区域多是加大了生态环境的保护力度，并增加了植树造林的面积，使区域保持生态平衡；而植被覆盖减少的区域，一方面是由于城市化发展过程不可避免的对林地、草地等植被覆盖区域的占用，以进行城市建筑、道路、公共设施的建设，另一方面则是人们不重视保护环境，大量砍伐森林，加之对山区的开发，使具有高植被覆盖度的林区减少，部分区域甚至消失。

参考文献：

[1] 王冬梅，孟兴民，邢 钊，等.基于RS的武都区植被覆盖度动态变化及其驱动力分析[J].干旱区资源与环境，2012，26（11）：92-97.

[2] LEPRIEUR C， KERR Y H， MASTORCHIO S， et al. Monitoring vegetation cover across semi-arid regions comparison of remote observations from various scales[J]. International Journal of Remote Sensing， 2000， 21（2）：281-300.

[3] PUREVDORJ T， TATEISHI R， ISHIYAMA T. Relationships between percent vegetation cover and vegetation indices[J]. International Journal of Remote Sensing，1998，19（18）：3519-3535.

[4] 李苗苗，吴炳方，颜长珍，等.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学，2004，26（4）：157-164.

[5] 王晓江，胡尔查，李爱平，等.基于MODIS NDVI的内蒙古大青山自然保护区植被覆盖度的动态变化特征[J].干旱区资源与环境，2014，28（8）：61-65.

[6] 李 峰.我国中部农业循环经济发展战略研究[D].武汉：武汉大学，2013.

[7] 杨 强.基于遥感的榆林地区生态脆弱性研究[D].南京：南京大学，2012.

[8] 田庆久，闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展，1998，13（4）：327-333

[9] 邓书斌，陈秋锦.植被光谱特征与植被指数综述[A].杭州师范大学遥感与地球科学研究院.第十七届中国遥感大会摘要集[C].杭州：杭州师范大学，2010.

[10] PARUELO J M， EPSTEIN H E， LAUENROTH W K， et al. A NPP estimates from NDVI for the central grassland region of the United States[J]. Ecology， 1997， 78（3）：953-958.

[11] 左丽君，张增祥，董婷婷，等.MODIS/NDVI和MODIS/EVI在耕地信息提取中的应用及对比分析[J].农业工程学报，2008，24（3）：167-172.

[12] LYON J G， YUAN D， LUNETTA R S， et al. A change detection experiment using vegetation indices[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing， 1998， 64（2）：143-150.

[13] 刘 静，银 山，张国盛，等.毛乌素沙地17年间植被覆盖度变化的遥感监测[J].干旱区资源与环境，2009，23（7）：162-167.

[14] 马志勇，沈 涛，张军海，等.基于植被覆盖度的植被变化分析[J].测绘通报，2007（3）：45-48.