南宁市兴宁区植被覆盖度变化分析

薛晓坡, 龙植豪, 何 见

(1.广西壮族自治区林业勘测设计院， 广西 南宁 530011； 2.国家林业局中南林业调查规划设计院， 湖南 长沙 410014)

南宁市兴宁区植被覆盖度变化分析

薛晓坡1, 龙植豪1, 何 见2

(1.广西壮族自治区林业勘测设计院， 广西 南宁 530011； 2.国家林业局中南林业调查规划设计院， 湖南 长沙 410014)

基于2008年ALOS和2010年“天绘一号”两期南宁市兴宁区遥感数据，应用NDVI像元二分方法得出研究区域的植被覆盖度情况，并与2010年林地利用类型图进行叠加对比分析。结果表明：南宁市兴宁区2010年植被覆盖度与2008年相比，中高植被覆盖度的面积增加，低覆盖度的面积减少；林地的植被覆盖度面积整体由高向低变化，由于林地面积的确定，林地对研究区域植被覆盖度的提高影响不明显。

植被覆盖度； NDVI； 像元二分法

土地利用/覆被变化(LUCC)研究是全球变化研究的核心内容，也是区域生态环境建设的重要内容，在全球环境变化和可持续发展中占有重要地位[1]。作为重要的生态气候参数，植被覆盖率是许多全球及区域气候数值模型中所需的重要信息，也是描述生态系统的重要基础数据[2]。植被覆盖度通常定义为绿叶的垂直投影面积与土壤总面积之比，它是评估生态环境的一个重要参数。植被覆盖度具有显著的时空分异的特点, 依靠传统的地面样方实测的方法来估算植被覆盖度须花费巨大的人力、财力而精度又不高, 因此探讨利用遥感数据提取区域植被覆盖度的方法已成为当前建立区域生态模型的基础工作之一[3]。许多专家和学者研究了基于遥感的植被覆盖度计算模型的研建[5-7]，一些学者利用遥感估算了不同区域的植被覆盖度[8-15]，并取得了显著效果，为研究区植被覆盖度的估算提供了新的方法。

遥感覆盖度测量方法主要有地面测量和遥感估算，前者费时费力，结果主要是分散的测点，后者省时省力，测量结果成面分布。随着技术的进步，利用遥感估算植被覆盖度成为目前的主要技术方法和研究方向。我们利用遥感技术中NDVI像元二分法计算植被覆盖度，对比分析2008年与2010年植被覆盖度的变化情况，并分析了林地对植被覆盖度变化的影响及其原因。

1 研究区概况

南宁市兴宁区位于东经108°18′—108°46′，北纬22°48′—23°06′。是广西壮族自治区南宁市所辖的一个市辖区，面积751km2，人口31万。兴宁区是南宁市最老的城区之一，也是城市的商贸中心，辖区内商贾云集，商贸服务业十分发达。研究区向东北方向延伸，北部为高低丘为主的丘陵区，南部属大片冲积平原。属南亚热带季风气候区，气候温和、光照充足、雨量充沛。年平均气温20.8℃，年平均日照1566.6h，无霜期长达350天，年降水量1589mm，相对湿度81%。境内溪涧密布，小河溪江纵横，流量丰富。

2 研究方法

2.1数据来源

用于研究区覆盖度变化检测的数据有2008年12月14日的ALOS数据和2010年11月29日的“天绘一号”卫星数据。“天绘一号”卫星是我国于2010年8月24日发射的第一代传输型立体测绘卫星， “天绘一号”卫星的第三波段(0.61～0.69μm)和第四波段(0.76～0.90μm)分别为红光波段和近红外波段。ALOS数据和“天绘一号”的第三及第四波段的波长一致，分别是红光波段和近红外波段，是计算归一化差异植被指数( NDVI)的常用波段。

2.2数据处理

以1∶1万地形图作为参考影像，分别将ALOS影像和“天绘一号”影像校正到地形图，控制精度在2个像元内。然后，建立影像处理模型，分别计算出ALOS影像及“天绘一号”影像的归一化差异植被指数( NDVI)图和植被覆盖度图，并对植被覆盖度图分级制作植被覆盖度分布图。

2.3植被覆盖度估算方法

2.3.1 NDVI像元二分法

植被指数是根据植被反射波段的特性计算出来反映地表植被生长情况、覆盖情况、生物量情况和植被种类情况的间接指标。归一化差异植被指数(NDVI) 对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。对低密度植被覆盖，NDVI对于观测和照明几何非常敏感[4]。根据像元中植被覆盖结构的不同，可以分为均一像元和混合像元两类。当像元完全被植被覆盖时，其植被覆盖度为1(100%)，属于均一像元；如植被不能完全覆盖整个像元，其植被覆盖度小于1，是植被与非植被构成的混合结构，属于混合像元[3]。植被覆盖度通过NDVI指数计算得到：

f= (NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

2.3.2 植被指数最小值与最大值选取

在NDVI图像中，为避免选中NDVImin和NDVImax异常的极值，NDVImin取NDVI图像中累计频率为5%的NDVI值，NDVImax取NDVI图像中累计频率为95%的NDVI值[5]。

3 结果与分析

3.1植被覆盖度划分

利用NDVI像元二分方法计算出研究区域的NDVI图和植被覆盖图，按等距离方法对植被覆盖图进行分类，植被覆盖图被划分为5个等距离级别，分别为0%～20%，20%～40%，40%～60%，60%～80%和80%～100%，如图1和图2所示。

3.2覆盖度变化情况

对覆盖图进行统计，分别得到2008年12月和2010年11月的统计结果，详见表1。

2008年植被覆盖度在60%的地方主要集中在兴宁区的北部和东北部的林区，西部和中部平原地区主要是居民区和农作区，植被覆盖度较低。2010年植被覆盖度在60%的地方仍然主要集中在兴宁区的北部和东北部的林区，但是西部和中部平原地区的植被覆盖度在面积和覆盖等级上都有了很大提高。

根据结果分析可知，2010年植被覆盖度与2008年相比，植被覆盖度整体提高。达到40%植被覆盖度以上的面积均得到增加，最为明显的是40%～60%覆盖类型的面积，两年间增加了5093.4hm2，年变化2546.7hm2，其次是20%～40%覆盖类型的面积，两年间减少了3827.0hm2，年变化1913.5hm2。无覆盖类型的土地面积增加了408.7hm2，主要位于兴宁区西部的城区部分，由城镇扩张建设，住房、公路和工厂等建设引起，另一个主要原因是2008年南方发生了严重的冰冻自然灾害，兴宁区气温与往年同期相比下降较大，12月份植被受到显著影响，特别是非林地上的植被，如草丛、农作物等。从图1和图2的对比分析可知，兴宁区2008年中西部植被覆盖度明显比2010年时的覆盖度低。

图1 2008年植被覆盖度分布图Fig.1 Vegetation coverage map in 2008

图2 2010年植被覆盖度分布图Fig.2 Vegetation coverage map in 2010

表1 各个覆盖度等级表Tab1 Vegetationcoveragelevel(hm2)年度(年)无覆盖0%～20%20%～40%40%～60%60%～80%80%～100%2008291767354517493417641814685212289420103326349181136664227351148161129198变化情况4087-24364-382705093413096304

3.3林地覆盖度分析

为了分析林地植被覆盖度及其变化情况，利用2010年7月份林地保护数据分别与2008年和2010年植被覆盖度分布图叠加分析，得到林地植被覆盖度等级面积变化结果，详见表2。

表2 林地各个覆盖度等级表Tab2 Forestrycoveragelevel(hm2)年度(年)无覆盖0%～20%20%～40%40%～60%60%～80%80%～100%200821161239040893102687131284120240201054362033461591100058101443120748变化情况3320794420698-2629-29841508

林地主要分布海拔相对较高的北部和东北部山地丘陵地区，无论是在总面积上还是植被覆盖度在60%以上的区域均远高于非林地。但是，从2008年至2010年植被覆盖度变化情况看，林地在兴宁区植被覆盖度提高上贡献不大。兴宁区植被覆盖度提高主要由于非林地植被覆盖度的提高。林地受2008年自然灾害的影响较非林地低，林地植被覆盖度变化幅度比非林地植被覆盖度变化幅度小。

根据林地覆盖度等级面积变化分析可知，林地覆盖度整体由高植被覆盖度向低变化，植被覆盖度低于40%的面积增加3196.2hm2。利用遥感图和林地类型图对这种现象分析发现，2008年至2010年间，森林生长达到了一个生长收获周期，森林明显经过森林采伐、森林更新等人为干预和自然生长变化过程。林地植被覆盖度由低向高变化所需要的时间相对于非林地要长。经过2年的时间，部分林地的采伐迹地已经变为有林地，但植被覆盖度仍未恢复到未采伐前的覆盖度，部分有林地变化为采伐迹地或者覆盖度降低。

4 结论与讨论

(1) 利用NDVI像元二分法较好的估算了兴宁区植被覆盖度，真实地反映了研究区的植被覆盖度状况。2008年与2010年的估算结果表明，研究区总植被覆盖度明显提高。

(2) 自然灾害对非林地植被覆盖度影响较林地影响大，但非林业用地的覆盖度与林地相比恢复快，植被覆盖度提高明显。林地主要由于采伐森林等因素影响，林地的植被覆盖度降低。

(3) 在林地面积确定的情况下，林地对研究区覆盖率的提高影响不明显，其原因主要是在不考虑森林采伐与更新等人为影响的情况下，林地的覆盖度变化相对比较稳定。

[1] 李晓兵. 国际土地利用-土地覆盖变化的环境影响研究[J].地球科学进展，1999，14(4): 395-400.

[2] Sellers P J，Los S O， Tucker C J，et al. A revised land surface parameterization ( Sib2 ) for atmospheric gcms. Part II: The generation of global fields of terrestrial biophysical parameters from satellite data[J]. Journal of Climate，1996(9): 706-737.

[3] 牛宝茹，刘俊荣，王正伟.干旱半干旱地区植被覆盖度遥感信息提取研究[J].武汉大学学报:信息科学版, 2005,30(1):28-30.

[4] 田庆久，闵祥军.干旱半干旱地区植被覆盖度遥感信息提取研究[J].地球科学进展,1998,13(1):28-30.

[5] 刘亚岚，任玉环, 陈涛,等. 基于“北京一号”小卫星数据的密云水库流域植被覆盖度估算方法比较[J].遥感技术应用, 2007, 22(5):580-585.

[6] 赵英时. 遥感应用分析原理与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2003.

[7] 陈晋,陈云浩, 何春阳, 等.基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用[J].遥感学报, 2001, 5(6): 416-422.

[8] 张云霞，张云飞, 李晓兵.地面测量与ASTER影像综合计算植被盖度[J].生态学报, 2007, 27(3):965-974.

[9] 王瑞强，史建康, 林彰文, 等. 海南省五指山市植被覆盖度估算[J].林业资源管理, 2010(5):81-85.

[10] 王强, 张勃, 戴声佩, 等. 基于GIMMS AVHRR NDVI数据的三北防护林工程区植被覆盖动态变化[J].资源科学, 2011, 33(8):1613-1620.

[11] 祁燕，王秀兰, 冯仲科, 等. 基于RS与GIS的北京市植被覆盖度变化研究[J].林业调查规划, 2009, 34(2):1-4.

[12] 杨丹,冯仲科.北京市森林资源覆盖率遥感统计及其分析[J].北京林业大学学报, 2005, 27(2): 133-137.

[13] 张兴昌，刘国彬, 付会芳. 不同植被覆盖度对流域氮素径流流失的影响[J]. 环境科学, 2000,21(6):16-19.

[14] 田静,阎雨, 陈圣波.植被覆盖率的遥感研究进展[J].国土资源遥感,2004, 1(59): 1-5.

[15] 刘瑶,江辉, 吴春波. 鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算[J].南昌工程学院学报, 2006, 25(1): 52-56.

(文字编校：张 珉)

AnalysisonvegetationcoveragechangeinXingningareaofNanningCity

XUE Xiaopo1, LONG Zhihao1, HE Jian2

(1.Forestry Survey and Design Institute of Guangxi Autonomous Region, Nanning 530011, China; 2.Zhong-nan Forestry Survey Planning and Design Institute of State Forestry Administration, Changsha 410014, China)

Based on ALOS in 2008 and Tianhui data in 2010 of Xingning area of Nanning City, the area vegetation coverage was studied using NDVI pixel bisection method. Meanwhile，the thematic maps of area vegetation coverage were compared to the thematic maps of forestry land using in 2010.The results showed that, the area of medium-high vegetation coverage in 2010 compared to 2008 was increased, but the area of low vegetation coverage was reduced. The area of forestry vegetation coverage was decreased, due to the stability of forestry area, the forestry showed little influence on the vegetation coverage increase in the total area.

vegetation coverage; NDVI; pixel bisection method

2013-10-07

薛晓坡(1982-)，男，河南省南阳市人，硕士研究生，主要从事遥感与地理信息应用。

P 237; Q 948

A

1003 — 5710(2014)01 — 0090 — 04

10. 3969/j. issn. 1003 — 5710. 2014. 01. 017