基于GIS和RS的雅安市植被覆盖度时空变化特征
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基于GIS和RS的雅安市植被覆盖度时空变化特征
作者:李红梅
来源:《新课程·中旬》2013年第07期
摘要:植被是陆地生态系统的主要成分,是生态系统变化的指示器。
植被覆盖度作为植被生长变化的直观量化指标,在水文、气象、生态等方面的研究中占有重要地位。
整合遥感和地理信息技术,利用DEM(数字高程模型)提取的地形信息与气温、降水等因子建立植被评价指标体系,简单分析和评价了植被覆盖度的时空变化特征。
关键词:NDVI;植被覆盖度;RS;GIS;时空差异
植被覆盖度的研究在国内外都引起了重视,特别是植被覆盖度数值的估算方法有很多,大致经历了简单目测估算、仪器测量计算、遥感解译分析3个阶段的发展。
迄今为止,国内外学者已经研究了几十种不同的植被指数,大多以遥感影像为基础,利用NDVI(归一化植被指数)来估算植被覆盖度。
本文借鉴了相应文献中的方法和技术,选择以四川雅安为代表区域,针对雅安近几年来退耕还林、生态变化、土地利用、城市规划发展等概况,具体分析了其植被覆盖度的时空变化特征,得出了相应结果。
一、研究区概况
雅安市位于北纬28°51′-30°56′,东经101°55′-103°23′,面积共15314平方千米,人口153万。
气候属亚热带湿润季风气候,但大相岭南北气候有显著差异。
年均降雨量1800毫米左右,有雨城之称,是四川降雨量最多的区域。
全市地形呈北、西、南地势高,东部地势较低的地理格局。
西南、西北边缘地带的极高山(海拔超过5000米以上)终年积雪。
主要河流大渡河、青衣江均属岷江水系,其大小支流近百条。
二、数据与方法
1.数据
本文数据主要来源于百度上下载的雅安市行政区划,国际科学数据服务平台下载的美国陆地卫星Landsat的TM遥感影像,两种影像分别成像时间为2002年7月10号和2010年8月15号,季节差不多相同,利于进行比较;中国气象数据平台中的雅安气温、降水数据,此外还下载了整个四川的DEM(数字高程模型),作为数字地形信息的提取及经纬度坐标的匹配的参照。
2.基本原理
研究结果表明,植被在红光、近红外波段分别具有强吸收、高反射的特征,利用红外(R)、近红外(NIR)波段组合得到的遥感影像赋含90%的植被信息。
这些波段间的线性和非线性组合构成的值统称植被指数,目前,植被指数的理论研究体系已很成熟,常见有比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)等。
可以利用植被指数(本文利用的是归一化植被指数(NDVI))通过一定的模型转化为植被覆盖度。
进而反映雅安的植被覆盖情况并揭示其变化趋势。
3.植被指数与植被覆盖度的定义及计算
(1)植被指数的定义、计算
根据20年的研究,已出现了20几种植被指数。
根据本文的实际需要,采取归一化植被指数(NDVI),计算公式为:
其中,TM4、TM3分别为Landsat TM中的第四(近红外)、第三(红外)波段亮度值。
(2)植被覆盖度的定义、计算
植被覆盖度(fc)是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例,又称投影盖度。
本文主要采取相应文献(李苗苗,《植被覆盖度的遥感估算方法研究》;2003)的结果,公式为:
其中fc为植被覆盖度,NDVImin和NDVImax分别为最小的NDVI和最大的NDVI。
三、植被覆盖度的时空变化分析
1.2002年到2010年雅安植被时间变化
从实际角度分析,八年来雅安市植被覆盖在0~15%、15%~35%、35%~65%、65%~85%中面积呈上升趋势;在85%~100%、>85%中面积呈下降趋势。
特别是较高植被覆盖中,2002年面积为8284.31 km2,而2010年面积下降为217.65 km2。
这些数学说明八年来雅安市大部分地区都有较大范围的城市扩张现象。
2.雅安各地植被覆盖空间变化
坡度、坡向、海拔、气温、降水等因素制约着植被生长变化,下面以2002年的相关数据为依据具体分析研究影响植被覆盖空间变化的因素:
(1)坡度、坡向、高程
地貌对植被的生长起着重要作用,利用雅安市DEM(数字高程模型)提取出坡度、坡向、高程信息,主要在Spatial analyst模版里面的Surface Analyst中进行。
高程主要是利用等高线展示出来,等高线密集,说明地形越陡,相对高程就大。
具体如下:
雅安的坡度大致都为89.9998以上,雅安的地形以山地为主;雅安的坡向看出,不同的位置造成坡向的不同,东、南、西、北等十个方向皆有,根据植被生长所需不同,对其覆盖也不同。
坡向为东南的植被覆盖最多:原因在于雅安位于纬度23度26分以上,全年不能够受到太阳的直射,固北部阳光少,植被覆盖就少。
(2)降水、气温
气候是地理中一个重要的因子,它包括气温和降水两部分,直接关系着植被的生长状况。
利用2002年雅安地理志中相关数据,在ARCGIS作出相应气温、降水并与2002年植被覆盖相叠加:
从实际角度分析,雨城区是降水最多的县,汉源县的降水量最少而气温是最高的。
雨城区、名山县植被覆盖度基本为较高覆盖,而石棉、汉源、荥经县植被覆盖还夹杂其他的中高覆盖等,天全、宝兴、芦山县北部明显有大面积较低、低植被覆盖。
究其原因:雨城区、名山县气温适宜,降水丰富,适合植被生长;石棉县、汉源县气温相较高,降水稀少,因此夹杂中高植被覆盖;宝兴县最特殊,降水特别少,植被多为中低、低覆盖。
究其原因:可以用NDVI值与气候变化有耦合性来说明。
(3)社会因素
各县区为了发展,不停加大规划;郊区的农民乱砍滥伐;未响应国家政策,实施退耕还林;许多人缺乏相应节水意识,不合理的利用水资源:综上所述,很多人为因素都会造成植被覆盖变化。
①利用雅安市遥感影像提取了2002年和2010年的NDVI,分析发现2010年与2002年的NDVI相比大部分呈下降趋势。
②利用植被覆盖度的估算方法得出:2010年植被覆盖与2002年植被覆盖相比,大部分地区植被覆盖上升比较快。
③利用雅安市的DEM,提取了地形信息——坡度、坡向、等高线。
分析得出雅安市各县区因地形上的差异造成了同一时间段植被覆盖在空间上的差异。
④进行植被覆盖估算的时候注意:计算的时候NDVImin取0,2002年NDVImax取的
0.6,2010年的NDVImax取的0.998。
因此估算出来的结果可能存在一定的误差。
⑤技术上的欠缺导致没有把植被覆盖具体在哪些坡度、坡向、等高线、气温、降水量上的分布面积求出来。
参考文献:
[1]李苗苗.植被覆盖度的遥感估算方法研究[D].中国科学院研究生院,2011.
[2]秦伟,朱清科,张雪霞,等.植被覆盖度及其测算方法研究进程[A].西北农林科技大学学报:自然科学版,2010(9).
[3]刑著荣,冯友贵,杨贵军等.基于遥感的植被覆盖度估算方法述评[A].山东科技大学摄影测量与遥感系,2009(06).
(作者单位四川省雅安市石棉县中学)。