基于TM NDVI的库尔勒市域植被覆盖动态变化

蔡朝朝，安沙舟，蒲 智，淮永建(.北京林业大学信息学院，北京 0008； .新疆农业大学计算机与信息工程学院，新疆 乌鲁木齐 8005；.新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆草地资源与生态重点实验室，新疆 乌鲁木齐 8005)

基于TM NDVI的库尔勒市域植被覆盖动态变化

蔡朝朝1，2，安沙舟3，蒲 智2，淮永建1
(1.北京林业大学信息学院，北京 100083； 2.新疆农业大学计算机与信息工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052；3.新疆农业大学草业与环境科学学院，新疆草地资源与生态重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830052)

以库尔勒市域为研究区，基于1990、1998、2006和2011共4期TM遥感影像提取归一化植被指数(NDVI)，将NDVI结果输入到像元二分模型中计算得到研究区各时期植被覆盖度，然后根据研究需要将植被覆盖度划分为4个等级，最后计算覆盖度差值并结合各级覆盖度转移矩阵和土地利用情况分析了库尔勒市域植被覆盖度动态变化特征。结果表明，在1990、1998、2006和2011年间，库尔勒市域总体植被覆盖情况有所改善，植被恢复改善面积比退化面积多23.8%，其中东南部的扇形绿洲平原植被状况改善明显，北部和南部区域植被有所退化。

库尔勒；植被覆盖度；NDVI；像元二分模型

植被覆盖度是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是描述生态系统的重要基础数据，作为重要的生态参数常用于植被变化、生态环境、水土保持、气候等方面研究。植被覆盖变化具有明显的年际和季节变化特征，是区域环境变化的重要指标[1]。

遥感技术的大范围获取数据及连续观测能力为获取植被覆盖及其变化信息提供了可能，而遥感技术获取的遥感影像具有多空间分辨率、多光谱分辨率和多时相特征等特点，使遥感技术成为估算植被覆盖度的主要技术手段[2]。目前常用的植被覆盖度遥感估算方法有回归模型法、混合像元分解法、机器学习法等，其中混合像元分解法理论基础较好，其不依赖于实测数据，不受地域限制，并可削弱大气、土壤背景和植被类型等影响，易于推广[3]。像元二分模型是混合像元分解模型中最简单的模型，其假设像元只由植被与裸土覆盖地表两部分构成，对影像辐射校正影响不敏感，计算模型简单可靠、输入参数通用易得，被广泛应用[4]。近年来，已有大量研究采用像元二分模型估算植被覆盖度，如全国范围内的植被覆盖度变化[5]，区域尺度上的植被覆盖动态变化及空间格局特征[6-7]，县市级植被覆盖变化[8]等研究。在对植被覆盖动态变化的已有研究中，多集中在北部内蒙古、西部青藏高原和西北干旱半干旱地区，在对塔里木河流域植被覆盖的研究中主要集中在上中游土地利用变化、生态输水对下游植被的影响等方面。对流域附近绿洲城市的植被变化研究较少，而了解掌握流域附近绿洲城市的植被覆盖及变化情况，对促进西部干旱地区城市健康发展，建立良好的城市人居、生态环境具有重要的现实意义。

本研究以塔里木河流域的重要绿洲城市库尔勒为研究对象，利用1990、1998、2006和2011年4期遥感影像，采用像元二分模型估算库尔勒市域不同时期植被覆盖度，揭示其空间分布特征及动态变化，以期为塔河流域及其周边绿洲城市的生态环境保护和可持续发展提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

库尔勒市位于天山支脉霍拉山南麓、塔里木盆地东北缘、塔里木河下游，地处85°12′-86°27′ E，41°11′-42°14′ N之间，市域总面积7 116.89 km2，南接尉犁县，北连焉耆县、和静县，西与轮台县毗邻，东和博湖县相接[9]。地势北高南低，西高东低，库尔勒绿洲平原的南部、西部与塔里木盆地相连，形成一个广阔的扇形绿洲带。库尔勒属暖温带大陆性干旱气候，四季分明，光照资源十分丰富，夏季炎热少雨，冬季寒冷少雪，昼夜温差大。年平均气温10.5 ℃(南部)～11.5 ℃(北部)，平均降水量62.7 mm，总日照数2 990 h，无霜期210 d。全市土地总面积71.2万hm2，其中耕地总面积约5.4万hm2、天然草地34.9万hm2、天然林及荒漠灌木林4.5万hm2、各类荒地22万hm2(其中宜农荒地9.3万hm2)[10]。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 数据来源 研究选用的遥感影像为Landsat 5卫星的四期TM数字产品，轨道号为143/31，成像时间分别为1990年10月16日、1998年7月2日、2006年6月22日和2011年6月4日。数据为经过系统辐射校正和地面控制点几何校正的L1T级数字产品，地图投影坐标为UTM-WGS 84投影坐标系。研究使用的新疆维吾尔自治区1∶10万土地利用数据集来源于寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn)，该数据集中，土地利用类型共分为6大类、25个二级类，本研究使用1990年和2000年的土地利用数据结合植被覆盖度数据进行分析。

1.2.2 数据预处理 首先在ENVI 5.1软件中利用与遥感影像投影坐标系统一后的库尔勒市域行政边界Shapefile矢量图对各时期的遥感影像进行研究区域裁剪，提取库尔勒市域行政范围内的影像数据。再以库尔勒市域行政边界Shapefile矢量图为掩膜，利用ENVI 5.1软件中适合动态监测研究且相对简单的快速大气校正工具(简称QUAC)对裁剪后的研究区各期数据进行大气校正处理(图1)。在完成数据的预处理后，分别利用影像中第3和第4波段的数据开展植被覆盖度的研究工作。

1.3 研究方法

1.3.1 像元二分模型原理 像元二分模型是基于线性混合像元分解模型中简单实用的模型[11-12]，其假设像元只由植被与裸土两种地表覆盖构成，则遥感传感器观测到一个像元的光谱信息S为植被覆盖所贡献的信息Sv与裸土覆盖所贡献的信息Ss之和。假设上述像元全由植被所覆盖的纯像元遥感信息为Sveg，则混合像元中植被覆盖所贡献的信息Sv为Sveg与植被覆盖面积比例(即该像元的植被覆盖度)fc之积；同理，假设上述像元全由裸土所覆盖的纯像元遥感信息为Ssoil，则混合像元中裸土覆盖所贡献的信息Ss为Ssoil与裸土覆盖面积比例1-fc之积。通过公式变换，得到计算像元植被覆盖度fc的公式为：

图1 各时期研究区影像Fig.1 Image of the study area in different periods

(1)

式中，Sveg和Ssoil是像元二分模型的两个重要参数，即只要计算出植被和土壤的纯像元遥感信息，就可以根据公式(1)估算出植被的覆盖度。

1.3.2 基于NDVI估算植被覆盖度 归一化植被指数(NDVI)是遥感图像中近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和的定量值，是反映植被生长状态的重要参数之一[13-14]。研究发现NDVI与植被覆盖度有显著的正相关关系[15]，因此将NDVI与像元二分模型相结合计算植被覆盖度[16-17]，得到基于NDVI的植被覆盖度像元二分模型，表达为公式(2)：

(2)

式中，NDVIveg为完全被植被所覆盖区域的NDVI值，NDVIsoil为完全被裸土所覆盖区域的NDVI值。目前对于NDVIveg和NDVIsoil这两个值的确定主要是通过对NDVI数据进行统计分析来获取，在没有实测数据做参考的情况下，一般选取NDVIveg与NDVIsoil为图像中给定置信度的置信区间内的最大值NDVImax与最小值NDVImin。像元二分模型的关键在于确定NDVImax与NDVImin的值，参考学者们已有的研究[18-19]，本研究分别对四期NDVI影像数据进行直方图统计分析，确定NDVImax和NDVImin在累积概率95%和5%处，因此植被覆盖度计算公式可转变为公式(3)：

(3)

根据公式(3)可反演得到库尔勒市各时期的植被覆盖度。

1.4 植被覆盖度变化的计算

1.4.1 植被覆盖度等级划分 由于植被覆盖度Fc介于[0,1]之间，根据已有研究[20-21]，并结合研究区土地利用覆盖调查数据和塔河流域植被覆盖的实际情况，将库尔勒市域植被覆盖度分为4个等级：①低覆盖植被区(戈壁、零星植被、稀疏林地等)，Fc<0.3，等级值为1；②中覆盖植被区(中等郁闭灌木林地、中产草地等)，0.3≤Fc<0.5，等级值为2；③中高覆盖植被区(灌木林地、中高产草地等)，0.5≤Fc<0.8，等级值为3；④高覆盖植被区(密灌木地、密林地、耕地等)，Fc≥0.8，等级值为4。研究根据分类指标计算得到库尔勒市各时期植被覆盖度的空间格局。

1.4.2 植被覆盖度动态变化分析 采用差值法量化各个年份之间的植被覆盖度变化，将变化值记为△Fg，用后一时期的植被覆盖度等级值减去前一时期的植被覆盖度等级值[22]，如公式(4)：

△Fg=Fgyear2-Fgyear1

(4)

式中，Fgyear1和Fgyear2分别为前一时期year1年和后一时期year2年的植被覆盖度等级，△Fg为year2年相对于year1年的植被覆盖度等级变化量。植被覆盖度变化的程度可以利用植被覆盖度等级的差值来反映，将覆盖度等级差值划分如下：①当△Fg=-3时记为严重退化；②当△Fg=-2时记为中度退化；③当△Fg=-1时记为轻微退化；④当△Fg=0时记为未变化；⑤当△Fg=1时记为轻微改善；⑥当△Fg=2时记为中度改善；⑦当△Fg=3时记为极度改善。

研究方法及计算流程如图2所示：

图2 研究流程Fig.2 Research process

2 结果与分析

2.1 植被指数特征

利用ENVI 5.1软件计算研究区各时期的NDVI值(图3)，对由于特殊地形或地貌影响大气校正结果产生不在[-1,1]之间的异常值进行掩膜处理后，分别计算不同时期NDVI的累积直方图，选择累积百分比5%和95%为置信区间，取置信区间中的最小值为全裸土覆盖区域值，最大值为全植被覆盖区域值，并取对应的NDVI值为NDVIsoil和NDVIveg(表1)。

表1 NDVIsoil和NDVIvegTable 1 NDVIsoilandNDVIveg

2.2 植被覆盖度特征

将NDVIsoil和NDVIveg代入基于NDVI的像元二分模型计算库尔勒市域各时期的植被覆盖度。在ENVI 5.1软件中利用band math生成植被覆盖度图，并按照植被覆盖度等级对其进行密度分割，得到库尔勒市域各时期植被覆盖度空间格局图(图4)。植被覆盖度空间格局特征分析结果表明，库尔勒市域植被覆盖度总体分布特征是西南部植被覆盖度小，东南部、北部覆盖度较大，覆盖等级较高的植被主要集中在东南部扇形绿洲平原和北部山区。可以看出，库尔勒市域在1990-2011年之间整体植被覆盖度呈现增加的趋势，但不同时间段之间的覆盖度有上升，也有下降，反映出植被覆盖度在时间序列上会发生变化。其中，21年间高覆盖植被区有显著的增加，东南部的绿洲平原增加较为明显，而南部区域和北部区域的植被有退化的现象。

通过对4期的植被覆盖度空间格局图进行统计，得到各覆盖度等级的面积和百分比(表2)，并以植被覆盖度等级面积加权平均估算库尔勒市域各时期植被平均覆盖度。假设覆盖度等级由低到高的植被面积分别为S1、S2、S3、S4，对应的覆盖度取值分别为1、2、3、4，则根据公式(5)，得出库尔勒市域各时期植被平均覆盖度变化(图5)。

图3 库尔勒市域四期NDVI值Fig.3 Normalized difference vegetation index of Korla City in four periods

平均值=(S1×1+S2×2+S3×3+S4×4)/(S1+S2+S3+S4)

(5)

库尔勒市域21年来植被覆盖度先下降后增长，1990年到1998年期间植被覆盖度有所降低，其后植被覆盖度不断上升，植被有所恢复和改善(图5)。21年间植被高覆盖区域有明显的增加，面积从1990年的7.94%增加到2011年的19.12%，尤其在1998年到2011年间增加速度较快(表2)。植被低覆盖区域除1990年到1998年间有所增加，1998年后面积不断减少。植被中覆盖区域在1990年到1998年间有明显减少，其后变化不大，而植被中高覆盖区域变化最小，面积略有减少。

图4 库尔勒市域各时期植被覆盖度空间格局Fig.4 Vegetation coverage degree of Korla City in different periods

表2 库尔勒市域各时期植被覆盖度特征表Table 2 Characters of vegetation coverage of Korla City in different periods

图5 库尔勒市域各时期植被覆盖度变化Fig.5 Vegetation coverage changes of Korla City in different periods

2.3 植被覆盖度动态变化特征分析

利用植被覆盖度等级的差值量化分析1990-2011年间的4期数据(图6)，揭示了库尔勒市域21年间植被覆盖度动态变化特征，并对其植被覆盖度变化的面积和比例进行具体统计(图7和表3)。可以看出，1990-1998年间库尔勒市域中部和北部的植被覆盖度降低区域大于增加区域，植被状况有所下降，但在北部霍拉山区除少部分区域植被覆盖度有所减少外，大部分区域的植被覆盖度都有所增加(图6)。1998-2006年北部山区植被状况明显下降，东南部绿洲平原植被明显增加，南部区域植被也有所恢复。2006-2011年北部地区部分植被状况有所好转，东南部绿洲平原植被除少数地区有所减少外，大部分地区持续增加，南部区域的植被覆盖度有所下降。统计结果表明(图7和表3)，1990-2011年间库尔勒市域植被的改善与退化并存，南部和北部山区植被总体呈退化特征，东南部绿洲平原植被总体呈改善特征。1990-2011年间植被退化总面积有1 121.27 km2，占库尔勒市域总面积的15.22%。其中严重退化面积为38.84 km2，仅占退化总面积的3.5%，库尔勒市域总面积的0.53%。退化植被中77.6%为轻度退化，18.9%为中度退化。21年间1 398.95 km2的植被状况得到改善，占总面积的18.99%。其中32.2%为极度改善，31.2%为中度改善，36.5%为轻度改善，植被总体改善面积比退化面积多出24.76%，说明库尔勒市域的植被覆盖状态有所好转。但北部和南部区域植被总体退化比较严重，东南部的扇形绿洲平原植被整体状况明显改善，也有小部分区域出现植被覆盖度急剧下降的态势。

图6 库尔勒市域各时期植被覆盖度差值图Fig.6 Vegetation coverage changes of Korla City in different periods

图7 1990-2011年库尔勒市植被覆盖度变化的空间差异Fig.7 Spatial difference of vegetation coverage changes of Korla City in 1990-2011

植被覆盖度的变化量只能衡量总体变化情况，并不能很好地反映各级植被覆盖区的转化情况和变化过程。转移矩阵不但可以定量说明植被覆盖等级之间的相互转化状况，而且能够揭示不同植被覆盖度之间的转移概率，从而更准确地了解植被覆盖的时空变化情况[23]。因此，利用ENVI 5.1软件中Change Detection Statistics工具分别对4期数据的植被盖度等级图进行运算，得到1990-2011年间研究区各时间段内各等级植被覆盖度转移矩阵(表4-7)，进一步了解各等级植被相互转移面积和比例。

表4 1990-1998年植被覆盖度等级面积转移矩阵Table 4 Transfer matrix of vegetation coverage from 1990-1998

表5 1998-2006年植被覆盖度等级面积转移矩阵Table 5 Transfer matrix of vegetation coverage from 1998-2006

表6 2006-2011年植被覆盖度等级面积转移矩阵Table 6 Transfer matrix of vegetation coverage from 2006-2011

表7 1990-2011年植被覆盖度等级面积转移矩阵Table 7 Transfer matrix of vegetation coverage from 1990-2011

统计分析结果表明，1990-1998年间植被状况下降的主要原因是62.56%的中覆盖植被区转移为低覆盖植被区，48.59%的中高覆盖植被区转移为低覆盖和中覆盖植被区。1998-2006年间有44.15%的中高覆盖植被区转移为高覆盖植被区，使植被退化的状况得到了缓解。2006-2011年间植被退化与改善并存，35.60%的中高覆盖植被区转移为高覆盖植被区，但同时也有32.92%的中覆盖植被区转移为低覆盖植被区。1990-2011年的21年间高覆盖植被区增加明显，总面积增加了822.97 km2(表2,表7)，高覆盖植被区中有近32%的植被是由低覆盖植被区转移的，21%由中覆盖植被区转移的，20%为中高覆盖植被区转移的,中高覆盖植被区和中覆盖植被区的面积分别减少237.00和668.31 km2，低覆盖植被区的面积增加了82.34 km2表明21年来库尔勒市域植被覆盖状况表现出上升的特征。

2.4 结合土地利用分析植被覆盖变化

基于1995年和2000年的土地利用数据，根据土地利用属性将研究区划分为草地、林地、耕地、建设用地、水域和未利用地6种土地利用类型，利用ArcGIS软件的空间分析功能研究不同时期不同土地类型的利用情况(图8)，并对1995年和2000年的土地利用数据进行运算。 从1995-2000年库尔勒市域土地利用类型转移概率矩阵(表8)中可以看出，研究区的土地利用以草地、林地和耕地为主要的转化类型，5年间草地有所增加，林地出现退化，耕地基本保持不变(图8)。库尔勒市域北部和南部的草地、林地均有所退化，也有部分林地转化为草地，由于此地区人类活动较少，因此气候变化是影响此区域植被变化的重要因素。在人类活动集中的东南部绿洲平原地区，由于城市建设用地扩张侵占周边植被等人类活动导致部分区域植被覆盖度退化或转移为耕地，毁林、毁草和荒地开垦使部分林地、草地和未利用地等类型用地也转移为耕地。

图8 库尔勒市域土地利用图Fig.8 Land use of Korla City

表8 1995-2000年库尔勒市域土地利用类型转移矩阵Table 8 Transfer matrix of land use of Korla City from 1995-2000

3 讨论与结论

研究以库尔勒市域为例，通过对1990-2011年间的4期TM数据进行分析计算，利用像元二分模型对21年间库尔勒市域的植被覆盖度动态变化进行了分析：

1)从4期遥感影像分析得到，库尔勒市域植被分布主要集中在北部霍拉山、东部库鲁克山和东南部的扇形绿洲平原一带，北部霍拉山一带主要以中覆盖和中高覆盖植被为主，东部库鲁克山以高覆盖植被为主，东南部的绿洲平原主要以高覆盖的植被和耕地为主。

2)通过分析1990-2011年植被覆盖度动态变化得出，库尔勒市域植被覆盖总体以改善为主，平均覆盖度先下降后增长，植被恢复重建面积大于植被退化面积。但不同地区植被覆盖度等级表现出不同的变化特征，东南部的扇形绿洲平原植被状况改善明显，北部和南部区域植被有所退化。

3)1990-2011年间库尔勒市域植被覆盖度的变化与塔里木河流域的植被覆盖度变化大体一致，尤其与塔里木河下游的植被覆盖度变化相一致[14，24]。气候变化是影响植被覆盖的因素之一，而库尔勒市近年来平均气温上升，降水量偏少的气候特点[25]并不利于植被覆盖度的改善，因此耕地扩张[26]、输水工程[20]等人类活动是引起库尔勒市域植被覆盖度变化的主要因素。

尽管本研究利用了简单有效、且经过验证的像元二分模型计算植被覆盖度，同时得到了研究区植被覆盖度的空间格局变化动态，但本研究仍然存在问题和不足。首先，该方法存在着自身的缺陷，不能揭示植被覆盖所体现的生态和物理过程。如果有条件，应结合有关遥感生态机理模型及不同土地利用类型之间的相互转化关系，开展对比分析和验证研究。其次，本研究只分析了1990年到2011年间4个时间节点上的植被覆盖状态，且由于在时间点上不完全统一，研究时段内部的精细变化过程尚不清楚。未来在数据获取许可的条件下，可以对研究区开展更长的时间段(如1978年以来)、更细的时间度(如逐年分析)的植被覆盖度格局及动态变化研究，以便完整地分析研究区生态系统演化趋势，为进一步研究塔河流域植被覆盖度格局及动态变化提供借鉴。

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(责任编辑 张瑾)

A study on vegetation coverage change in Korla City based on the TM NDVI

CAI Zhao-zhao1,2, AN Sha-zhou3, PU Zhi2, HUAI Yong-jian1
(1.School of Information Science & Technology, Beijing Forestry University，Beijing 100083，China；2.College of Computer and Information Engineering，Xinjiang Agricultural University，Urumqi 830052, China； 3.College of Pratacultural and Environment Science，Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China)

The vegetation coverage changes in Korla region have crucial impacts on local and regional climate, agriculture and economy. This study uses the Landsat TM data to investigate the vegetation coverage changes in this region from 1990 to 2011 (four periods in 1990, 1998, 2006, and 2011). The vegetation coverage is calculated using the NDVI data, derived from raw TM images, and a mixed pixel model. We further classify the vegetation coverage into four categories and analyze the main characteristics of its changes using transpose matrices of each vegetation coverage category and land use data. The results show that, overall, the vegetation coverage has improved from 1990 to 2011 in the Korla City region. The area with increased vegetation is 23.8% higher than that with decreased vegetation. The vegetation coverage in southeastern sector oasis plain greatly increased, while vegetation degraded in the north and south region.

Korla; vegetation coverage; NDVI; dimidiate pixel model

HUAI Yong-jian E-mail:huaiyj@bjfu.edu.cn

10.11829j.issn.1001-0629.2014-0500

2014-11-14 接受日期：2015-04-24

国家自然科学基金项目(41361082)

蔡朝朝(1978-)，女，福建闽侯人，讲师，在读博士生，研究方向为数据库和可视化技术。E-mail:czz@xjau.edu.cn

淮永建(1970-)，男，山西万荣人，教授，博士后，研究方向为数字林业和信息可视化。E-mail：huaiyj@bjfu.edu.cn

S127;X171.4

A

1001-0629(2015)07-1069-10*

蔡朝朝,安沙舟,蒲智,淮永建.基于TM NDVI的库尔勒市域植被覆盖动态变化[J].草业科学,2015,32(7):1069-1078.

CAI Zhao-zhao,AN Sha-zhou,PU Zhi,HUAI Yong-jian.A study on vegetation coverage change in Korla City based on the TM NDVI[J].Pratacultural Science，2015,32(7)：1069-1078.