利用Modis-NDVI 时序数据分析滇中地区绿色覆被的变化特征

赵文君ZHAO Wen-jun；谢飞帆XIE Fei-fan

（①云南师范大学，昆明 650000；②云南省水文水资源局，昆明 650000）

（①Yunnan Normal University，Kunming 650000，China；②Bureau of Hydrology and Water Resources in Yunnan Province，Kunming 650000，China）

1 研究区概况

滇中地区位于我国“两纵三横”城市化战略格局中包昆通道纵轴的南端，目前是我国主体功能区规划的重点开发地区。滇中地区位于云南省中部，介于100°00′27.11″～103°4′20.41″E，22°9′55.19″～27°00′24.71″N 之间，地处红河、南盘江、金沙江、澜沧江四大水系的分水岭地区，地形属于高原，地形小波状起伏，平均海拔为2000m，多为起伏和缓的低山和丘陵，发育着类型多样的岩溶地形。其西北地区处于横断山脉的边缘，相对高差大，地势险峻。而东南地区的地势较为缓和，有着非常开阔的河谷，海拔一般在800m～1000m 之间。整个区域的总面积为17.4 万km2，占整个云南省面积的45.29%，主要包括昆明、曲靖、玉溪、楚雄、丽江、大理、红河七个市、地区的49 个县。其主要的绿色覆被有林地、草地、灌丛和农田四大类别。

2 数据资料与研究方法

2.1 数据资料及其预处理 本文选用了美国的对地观测计划ESO 的ERRA 卫星携带的MODIS 传感器的轨道数据，综合考虑了影像获取的难度、影响的质量、所面临的工作量以及研究目标等因素。在2009～2013年每天接收的资料中，选取分辨率为250m 的1B 级数据作为其基础性研究资料（表1），共计为1261 个时期的影像。在处理数据时，研究人员选用ENVI 软件进行影像批处理。同时，以第四代交互式计算机编程语言IDL 为基础，开发出了影像批预处理程序，主要在ENVI 软件平台上运行。该程序采用了Delaunay 三角网坐标转换法以及双线性插值法，对获取到的影像进行了几何校正，并在校正过程中采用后向映射算法有效地消除了“双眼皮”现象，最终校正完成后的坐标系统为UTM 投影，WGS84 坐标系统。研究人员在此基础上采用了辐射定标和去云处理的方式裁剪出了滇中研究区的影像。

表1 滇中地区绿色覆被分析的Modis 1B 影像资料

此外，为了研究不同植被类型NDVI 时间序列数据季相及年际间的变化特征问题，在Modis MOD12（Modis 土地利用/覆被数据，分辨率为500m）数据、云南省1：25 万地形图、云南省1：50 万植被盖度图等资料的辅助下，对2005年Modis MOD02（Modis 经过辐射定标后的数据，分辨率为250m）数据进行了决策树分类。参照国际上IGBP的土地覆被分类系统，分出林地、灌丛、草地、农田、居民地、水体等六类地物类别。

2.2 NDVI年际变化特征的协同性分析 植被NDVI值在时间尺度上的变化反映了植被年内生长的NDVI 变化过程,不同植被类型的NDVI 时间曲线具有不同的变化特征，通过对不同植被类型的NDVI 时间曲线的分析可以了解该植被的年内生长状况。本文采用NDVI 特征值的分析方法计算滇中地区NDVI 值的年际变化特征。选取相关系数r 分析NDVI 曲线年际间的相关性，指示植被变化年际间的协同性。相关系数r 的计算公式：

式（1）中，rxy为第x年和第y年每一象元NDVI 值的相关系数；xi、yi分别为x、y年中每个象元第i月的NDVI值；分别为xi、yi的年内平均值；n 为一年n 期NDVI 影像。在给定置信水平α=0.05，自由度f=10 的条件下，通过查相关系数检验表得到其临界值为0.5760，即相关系数x、y 具有正相关关系的条件是rxy＞0.5760，满足该条件的x、y年际间NDVI 协同性较好，反之协同性差。

3 结果分析

3.1 不同植被类型的NDVI年内变化特征

图1 不同植被类型NDVI年内变化曲线

图1 为草地、灌丛、农田、森林四种不同植被类型的月平均NDVI 值。在2009～2013年中，年内NDVI 时间序列图。由图可知4 种植被类型的NDVI 时间变化曲线总体形状每年基本相似，随着季节的变换，NDVI 曲线具有波动性特征。对所有植被而言，NDVI 在12月最低，5月次低。每年的1～8月是NDVI 的上升阶段，8、9月达到最大值，随后NDVI 开始急剧下降，到12月份最低（除2009年以外）。造成以上变化的原因可能可能与落叶植被叶绿素含量有关。但是单一不同植被类型NDVI 值之间表现出明显的差异性。图1d 中森林植被NDVI 值的波动频率明显高于其他三种植被类型的NDVI 波动曲线，基本在0.4 左右波动。四种植被类型NDVI年内季节性变化幅度差别较大，农田NDVI季节性变化幅度最大，其次是灌丛、草地，森林植被最小。

3.2 不同植被类型的NDVI年际变化特征

图2 为对滇 中地区2009～2010、2010～2011、2011～2012、2012～2013年四个时间段的NDVI 曲线年际协同性计算结果。绿色部分代表95%置信度下的NDVI 曲线年际间协同性比较差的区域，灰色代表协同性较好。从图2a 看出2009～2010年滇中地区NDVI 值在丽江、大理、楚雄等地以绿色调为主，NDVI 值变化比较显著，曲靖、昆明、玉溪、红河地区以灰色调为主，NDVI 曲线协同性比较好，变化不太明显；图2b 中2010～2011年NDVI 变化显著的区域主要分布在楚雄、大理、丽江等地区，昆明、曲靖、红河、玉溪相对而言，变化比较弱；图2c 中2011～2012年NDVI 变化显著的区域主要表现在丽江、楚雄、玉溪、昆明四个地区，其他地区相对变化较弱。图2d 中，2012～2013年NDVI 变化除曲靖地区的东北部以外，其他地区NDVI年际变化非常明显。

4 结论

4.1 本文利用空间分辨率为250m 的Modis 1B 级数据的近红外、可见光波段（对应第一、第二波段）计算了2009～2013年滇中地区逐日NDVI 值。计算结果表明，Modis NDVI 值能够真实的指示滇中地区植被生长、发育的变化状况。NDVI MVC 合成法在一定程度上能够消除云雾等对于计算植被指数的影响，提高了NDVI 值计算的精度。

4.2 滇中地区Modis 植被指数随季节呈现规律性的波动变化，振幅变化平均最小值为0.4，出现在冬季（1、2、12月份），平均最大值为0.7，出现在秋季（9、10、11月份），这与绿色植被生长周期内，叶绿色含量的变化情况基本一致。

4.3 协同性计算结果表明，2009～2010年NDVI 值变化不太明显，变化区域主要分布在大理丽江等滇中西北部地区；2010～2011年楚雄、大理、丽江地区NDVI 变化显著，昆明、曲靖、红河、玉溪相对而言，变化比较弱；2011～2012年NDVI 的区域主要表现在丽江、楚雄、玉溪、昆明四个地区变化比较显著，其他地区相对较弱；2012～2013年NDVI 变化除曲靖地区的东北部以外，其他地区NDVI年际变化非常明显。

图2 四个时间组合NDVI 曲线相关性计算结果

4.4 不同植被类型NDVI 变化值分析得出，2009～2013年NDVI 值除草地、森林在2010～2011、2011～2012年之间减少了-0.000551、-0.081289 之外，其他均呈持续上升趋势，森林NDVI 值在2012～2013年年际增幅最大，增加了0.109515。表明近五年之中滇中地区植被状况良好。

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