内蒙古赤峰及其周边地区荒漠化变化趋势研究——基于遥感技术中反照率和归一化植被指数特征空间

王家琪， 陈星任

(东北师范大学地理科学学院，吉林长春 130024)

内蒙古赤峰及其周边地区荒漠化变化趋势研究
——基于遥感技术中反照率和归一化植被指数特征空间

王家琪， 陈星任

(东北师范大学地理科学学院，吉林长春 130024)

通过遥感影像来构造反照率(Albedo)和归一化植被指数(NDVI)特征空间是一种提取土地荒漠化信息的有效方法。该研究利用Landsat遥感影像来构造赤峰及周边地区Albedo-NDVI特征空间，分析当地2000和2008年的沙漠化状况。结果表明，随着时间的推移，当地植被覆盖度有所增加，土壤含水量以及沙漠化程度有所改善，政府政策的引导已见成效。

沙漠化；Albedo；NDVI；特征空间；植被覆盖度

20世纪90年代以来，国际社会越来越关注全球的生态环境问题。土地荒漠化是地球陆地表面植被破坏以后出现的，直接威胁人类的生存环境，影响社会的持续发展[1]。沙漠化是其重要内容，成为当今世界面临的大的环境社会经济问题之一。全球有一百多个国家和地区、9亿人受到沙漠化危害，70%的旱地和25%的陆地受到沙漠化威胁。我国是世界上受沙漠化影响严重的国家之一，沙漠化面积比重大，根据2009年第四次全国荒漠化普查的统计结果，全国沙化土地面积为173.11万km2，占国土面积的8.03%，更严重的是，我国土地沙漠化发展速度呈直线上升的趋势，20世纪60～70年代为1 560 km2/a，80年代为2 100 km2/a，90年代为2 460 km2/a。每年沙漠化造成的直接经济损失高达亿元，给生态环境和社会经济带来极大危害。土地沙漠化的防治和监测显得日益重要[2]。

遥感技术为人们提供了一种全新的沙漠化监测手段，遥感图像分析是遥感图像处理的高级阶段，是对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行特征提取，利用获取的特征进行分类，从而达到识別图像信息所对应的实际地物，提供所需地物信息的目的。近年来，基于NDVI和Albedo的特征空间对土地沙化进行定量评价得到了大量应用。该方法使用简单，指标易于获取，在沙漠化的分类及分级中，较仅使用遥感光谱信息的分类方法精度更高。曾永年等[3]提出了沙漠化差值指数模型，对黄河源区进行了研究，达到了较好的效果。潘竟虎等[4]对张掖绿洲区的沙漠化进行了定量评价，精度达到82%。Albedo-NDVI方法极大地提升了沙漠化动态监测与分析能力[5-8]。笔者通过构造Albedo-NDVI特征空间来分析赤峰及其周边地区的沙漠化程度，得出其土地荒漠化动态变化趋势，为相关部门的治理提供技术支持。

1　数据来源与研究方法

1.1研究区概况赤峰市是内蒙古自治区下辖地级市，位于内蒙古东南部，地理坐标为116°21′07″～120°58′52″E、41°17′10″～45°24′15″N。东西最宽375.0 km，南北最长457.5 km，总面积90 275 km2。东邻辽沈，南近京津塘，西北靠锡林郭勒大草原，交通四通八达。赤峰市的土地资源特点是：地处内蒙古高平原向松辽平原过渡地带，北部为大兴安岭南段山地，燕山山系的七老图山屏于西部，努鲁尔虎山呈于东南侧，构成了三面环山的半环形，地势西高东低，海拔最高为2 067 m。地貌形态可分为山地、高平原、熔岩台地、低山丘陵、沙丘平原，其中山地面积占17.74%,高平原占5.72%,熔岩台地占3.21%,低山丘陵占19.44%,黄土丘陵占22.90%,河谷平原占8.17%,沙地占23.30%。

1.2数据获取主要通过地理数据云下载2000年7月的Landsat-7 ETM+1-5,7波段影像和2008年7月的Landsat-5 TM1-5,7波段影像，数据影像覆盖了赤峰市及其周边地区。

1.3研究方法

1.3.1图像预处理。图像的预处理主要有4个步骤，包括数据定标处理、大气校正、几何配准以及研究区的裁切。首先对影像进行辐射定标，其次对遥感影像进行几何校正和裁剪，通过几何校正可以使遥感影像具有精确的地理信息。由于试验使用了经过校正的TM数据作为基准影像，其范围很大，因此在进行几何配准之前，需要对影像进行裁切并进行大气校正。对校正前后的影像进行裁切，观察波谱线，观察校正效果。

1.3.2信息的提取。主要提取影像的NDVI以及Albedo值，NDVI反映了植被的生长状况。基于Liang[9]建立的数据反演模型来估算Albedo，计算公式为：

Albedo=0.356ρTM1+0.130ρTM3+0.373ρTM4+0.85ρTM5+0.072ρTM7-0.001 8

基于NDVI以及Albedo的研究区影像提取结果见图1。

图1　基于NDVI和Albedo的研究区影像提取结果Fig.1　The image extraction of the study area based on NDVI and Albedo

1.3.3计算NDVI与Albedo之间的定量关系。利用ROI工具在影像中均匀找点，构建NDVI与Albedo相关关系。

2　结果与分析

2.1特征空间的建立 沙漠化过程在植被指数和地表反射率的特征空间中有显著的相关关系，因此采用 Albedo-NDVI特征空间来分析沙漠化的动态变化特征。为了得到不同植被状况下的Albedo与NDVI的定量关系，利用 ENVI中的 ROI功能，在研究区域中选择分布于不同沙漠化等级的785个点，对所有点的Albedo与NDVI信息进行回归分析，分别得到2年的特征空间方程。

2.2特征空间的分析2000年7月研究区的Albedo-NDVI特征空间见图2。对所有点的Albedo和NDVI值进行线性回归，得到回归方程y=-0.401 29x+0.475 38,可以看出，随着植被指数的逐渐增加，其地表反照率逐渐减小，植被指数与地表反照率表现出很强的线性负相关关系。从图2还可以看出，NDVI主要分布在0.1～0.3的低植被区，而其Albedo值却有很大一部分集中在0.4～0.6的高反照率区，表明2000年该地区地表植被的覆盖率很低，土壤含水量很低，地表荒漠化程度严重。

2008年7月研究区的Albedo-NDVI特征空间见图3。其回归方程为y=-0.134 05x+0.428 08。可以看出，其NDVI的分布范围较为均匀，由2000年7月主要集中在0.1～0.3的情况转变为较为均匀的分布，这说明该地区低植被覆盖的情况得到了一定的改善。而反照率(Albedo)也有一定程度的降低，从特征空间散点的整体移动趋势上来看，主要向右下方移动。这表明2000～2008年赤峰及其周边地区的环境状况得到了一定的改善，土壤含水量与植被生长状况均得到了一定的提升，土地荒漠化的程度也得到了一定的改善。

图2　2000年7月研究区Albedo-NDVI特征空间Fig.2　Albedo-NDVI characteristic space in the study area in July 2000

图3　2008年7月研究区Albedo-NDVI特征空间Fig.3　Albedo-NDVI characteristic space in the study area in July 2008

2.3漠化分级根据Verstrate等[10]的研究结论，如果在代表沙漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI特征空间，可以将不同的沙漠化土地有效区分开来。可以用沙漠遥感监测差值指数模型DDI来表示：DDI=a×NDVI-Albedo。在具体应用中，为减少采样点代表性对沙漠分级指数I的影响，其常数a可根据Albedo-NDVI特征空间方程的斜率来确定。2000和2008年研究区沙漠化分级结果见图4。可以看出，红色所代表的重度沙漠化地带有所减少，但相比于2000年，2008年的重度沙化地带几乎不复存在。

图4　2000和2008年研究区沙漠化DDI分级结果Fig.4　DDI classification of desertification in the study area in 2000 and 2008

从图4可以看出，2000～2008年赤峰及其周边地区荒漠化程度有所降低。环境得到改善的原因主要是这段时期强烈的沙尘暴天气经常袭扰京津唐地区，使得公众认识到了环境问题与自己生活息息相关，而沙尘暴的沙源主要来自于内蒙古科尔沁沙地。政府也开始采取一些措施进行治理，例如实施退耕还林、退牧还林等政策，逐渐抑制了当地的土地沙漠化等问题。内蒙古赤峰市翁牛特旗于2002 年开始实施一系列的环境保护措施：一方面控制人口增长，减轻人口压力，建立良好的人地关系，并采用围栏封育、人工补播、圈养等方法增加畜禽数量，增加肉、蛋、奶等牧产品的供应，改善草地质量[11-12]；另一方面实行“退耕还林还草”政策，并利用草方格、沙障等固沙方法开展沙地治理工作,减少风沙流动对当地生产生活造成的影响。从上述分析结果来看，这些保护工程已初见成效。

3　结论

该研究运用2000和2008年的遥感影像构建Albedo-NDVI特征空间模型，对内蒙古赤峰及其周边地区荒漠化变化趋势进行分析。结果表明，2000～2008年该地区荒漠化等环境问题得到了一定的改善。其植被生长状况较好，由低植被区转变为高植被区，改善程度较为明显，同时当地土壤含水量也有一定的增加。对于当地环境问题的改善，政府政策引导起到了很大的作用，退耕还林、退牧还林等工程已经初见成效。

[1] 高志海,魏怀东,丁峰.TM 影像VI提取植被信息技术研究[J].干旱区资源与环境,1998,12(3):98-103.

[2] 张杨.翁牛特旗退耕还林工程对经济社会影响评价研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学，2009.

[3] 曾永年,向南平,冯兆东,等.Albedo-NDVI特征空间及沙漠化遥感监测指数研究[J].地理科学,2006,26(1):75-81.

[4] 潘竟虎，秦晓娟.基于植被指数-反照率特征空间的沙漠化信息遥感提取：以张掖绿洲及其附近区域为例[J].测绘科学,2010(3)：193-195.

[5] 任艳群，刘海隆，唐立新，等.基于NDVI-Albedo特征空间的沙漠化动态变化研究：以准格尔盆地南缘为例[J].水土保持通报,2014,34(2):267-271.

[6] 王豪伟，王翠平，董仁才.利用 NDVI-Albedo 反演厦门后溪流域地表特征[J].环境科学与技术,2011,34(12H):179-183.

[7] 阿布都瓦斯提·吾拉木,秦其明.基于辐射模拟反演ETM+数据宽波段反照率[J]．北京大学学报(自然科学版),2007,43(4):473-483.

[8] 闫妍,朱教君,闫巧玲,等.基于遥感和GIS方法的科尔沁沙地边界划定[J].地理科学,2014,34(1):122-128.

[9] LIANG S.Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I:Algorithms[J].Remote sensing of environment,2001,76(2):213-238.

[10] VERSTRATE M M,PINTY B.The potential contribution of satellite remote sensing to the understanding of arid lands processes[J].Vegetation,1991,91(1/2):59-72.

[11] 蒋德明,李晓兰,刘志民.科尔沁沙地生态足迹分析:以内蒙古翁牛特旗为例[J].干旱区研究,2004,21(3):263-268.

[12] 王继燕,罗格平,严坤,等.基于TM影像天山北坡地表反演方法的研究[J].遥感应用,2011,114(2):63-68．

Study on the Variation Trend of Desertification in Chifeng, Inner Mongolia and Its Surrounding Area—Based on the Albedo and the Characteristic Space of the Normalized Difference Vegetation Index

WANG Jia-qi, CHEN Xing-ren

(School of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun, Jilin 130024)

By using remote sensing images to construct Albedo and the normalized difference vegetation index (NDVI) feature space is an effective method to extract the information of land desertification. Using Landsat remote sensing images to construct Chifeng and the surrounding area Albedo-NDVI feature space, the desertification status in 2000 and 2008 was analyzed. The results showed that with the increase of time, the local vegetation coverage was increased,local soil moisture content and desertification degree was improved, the guidance of government policy has been to see results.

Desertification; Albedo; NDVI; Feature space; Vegetation coverage

中央高校专项科研基金本科生重点培育项目。

王家琪(1995- )，女，河南南阳人，本科生，专业：地理信息科学。

2016-08-03

TP 79

A

0517-6611(2016)27-0217-03