NDVI在禄劝县植被变化特征分析中的应用

刘珊珊++牛超杰+王建雄++尹晓媛++卢瑶

摘要：选取云南省禄劝县为研究区域，利用2001-2015年MODIS中国植被指数合成产品Tiff遥感图像，利用ArcGIS对云南省植被指数进行分区统计，得到研究区域各年每月的NDVI值。在此基础上进行统计分析，描述研究区域植被指数的年际、季节及月变化特点，并结合当地的种植制度进行分析。结果表明：禄劝县2001-2015年的年平均NDVI值有增加趋势，趋势线斜率为0.003，在2013年达到最高值，2014年次之。夏季和秋季的植被覆盖度高于其他两个季节；秋冬两季的NDVI值呈增加趋势，且冬季的增速大于秋季。禄劝县一年当中NDVI最高值出现在8月，最小值出现在4月，这与禄劝县植被生长期和枯萎期相对应。

关键词：禄劝县；归一化植被指数（NDVI）；植被覆盖；变化特征

中图分类号：S718.54+1文献标识号：A文章编号：1001-4942（2017）02-0117-04

植被是联结土壤、大气和水分等要素的自然“纽带”，具有明显的年际和季节变化特点，在一定程度上能代表土地覆盖的变化[1，2]。植被指数是将遥感地物光谱资料经数学方法处理后所得、用以反映植被状况的特征量[3]。在众多植被指数中最为常用的是归一化植被指数（NDVI），它能够精确地反映植被绿度、光合作用强度、植被代谢强度及其季节和年际变化，因此，在大尺度的植被动态监测、作物长势监测、自然灾害监测和作物产量预测等方面广泛应用[4-7]。近年来，我国学者已经对很多地区的植被指数时空变化特征进行了深入研究，但是不同地域、不同研究尺度、不同时间尺度、不同数据源的植被指数时空变化特征会有所差异[1]。前人研究表明，中国西北地区20世纪80年代初期至1994年前后植被呈增加趋势，而1994-2000年植被有退化趋势[8]；长江三角洲、珠江三角洲地区的NDVI有降低趋势[9]；秦岭地区植被覆盖度在1982-2007年呈降低趋势[10]；贵州省植被覆盖在1982-2003年有增加趋势[11]。

禄劝彝族苗族自治县是云南省昆明市的郊区县，地处滇中北部，位于东经102°14′～102°56′、北纬25°25′～26°22′之间。禄劝县域属亚热带季风气候区，并呈明显的立体气候特征。无霜期234天，多年平均降水量966.4 mm。金沙江和普渡河河谷地区气候湿热，分布有28个村，是祿劝热带粮食作物和经济作物的主产区。禄劝县境内地形复杂多样，地貌千姿百态，绵亘耸立的群山与纵横交错的江河溪涧相间，地表被江河切割，南部相对完整，北部和中部较为破碎。地势东北高、西南低，自东北向西南呈阶梯状缓降。全县国土面积为4 234.78 km2，山地占总面积的98.4%，坝区仅占1.6%，耕地少、林地多、复杂多样的气候条件及地形地貌使得禄劝县植被类型多样。本研究利用MODIS/NDVI数据集，研究了2001-2015年禄劝县植被的年际、季节以及月变化情况，进一步探讨研究区域植被覆盖月变化与作物生长季的关系，这对揭示区域环境状况的演化具有现实意义。

1数据来源与处理方法

1.1数据来源

NDVI数据集是由地理空间数据云提供的MODIS中国植被指数合成产品，它是由MODND1D计算得到，计算方法为取月内每天最大值。坐标系为EPSG∶4326（WGS84），空间分辨率为500 m，时间分辨率为月。这里使用2001-2015年的NDVI数据集。

NDVI=（NIR-R）/（NIR+R）。 （1）

式中NIR为近红外波段的反射值；R为红光波段的反射值。

1.2处理方法

1.2.1基于GIS的Tiff图像处理由于最初获取的是全国范围的NDVI Tiff图像，需要进一步利用ArcGIS软件，添加云南省县界进行分区统计，从而得到云南省各县每年每月的NDVI数值，从中整合研究区域研究时段内的NDVI数据，以便后期进行统计分析。NDVI的数值区间为[-1，1]，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR与R近似相等；正值表示有植被覆盖，且NDVI值随覆盖度增大而增大。

1.2.2NDVI数据处理（1）年平均值：对每年12个月份的NDVI值求平均，所得平均值作为该年的NDVI年均值，计算公式如下：

NDVIy=Average（∑12i=1NDVIi）。（2）

式中，NDVIy为第y年的NDVI年均值，NDVIi为该年i月份的NDVI值。

（2）季节平均值：针对每年12期数据，按3-5月为春季，6-8月为夏季，9-11月为秋季，12月-翌年2月为冬季，采用平均值法计算季节NDVI值。以春季为例：

NDVIy春=Average（∑5i=3NDVIi）。 （3）

式中，NDVIy春为第y年的春季NDVI均值，NDVIi为该年第i月份的NDVI值。以此类推，分别计算夏、秋、冬三个季节的NDVI均值。

（3）月平均值：取2001-2015年相同月份的NDVI均值作为月平均值，其计算公式如下：

NDVIm=Average（∑2015j=2001NDVIjm）。 （4）

式中，NDVIm为第m月的月NDVI均值，NDVIjm为第j年第m月份的NDVI值。

2结果与分析

2.1禄劝县NDVI年际变化

从图1可以看出，2001-2007年禄劝县的NDVI值处于波动阶段，2008-2014年趋于稳定；2001-2015年的年均NDVI值介于0.66～0.73之间，整体呈增加趋势，趋势线斜率为0.003，表明2001-2015年间禄劝县植被覆盖略有增加。2013年NDVI值最高，为0.720452，其次是2014年和2009年，NDVI值分别为0.720424和0.717079。

3结论

通过使用归一化植被指数，利用趋势分析法分析2001-2015年禄劝县NDVI的年际、季节及月变化特征，得到如下结论：

（1）在2001-2015年间，禄劝县NDVI总体呈增加趋势，表明其植被覆盖度呈缓慢增加趋势。

（2）夏季和秋季的植被覆盖度总体高于其他两个季节。春、夏两季的NDVI值没有明显的变化规律，而秋、冬两季的NDVI值整体呈增加趋势，且冬季的增幅大于秋季，说明禄劝县2001-2015年秋、冬两季的植被覆盖度有所增加。

（3）禄劝县植被月变化较为明显，与当地生长季密切相关。5-9月为禄劝县大春生长季，NDVI显著增加；10月进入小春生长季，NDVI略有增加；之后至12月以及次年1-4月NDVI呈下滑趋势。

整体来看，除发生干旱的年份之外，近15年禄劝县植被覆盖度不断增加，主要体现在秋、冬两季，且植被覆盖的月变化主要受作物生长季影响。禄劝县山地多坝区少，导致其林地多，耕地少，具备复杂多样的气候条件、地形地（下转第131页）山 东 农 业 科 学2017，49（2）：120～126Shandong Agricultural Sciences山 东 农 业 科 学第49卷第2期房锋，等：山东棉田杂草组成及其群落特征DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2017.02.026

收稿日期：2016-06-07

基金项目：国家公益性行业（农业）科研专项（2013FY113200）；国家“十二五”科技支撑计划（2012BAD19B02）

作者简介：房锋，男，博士，助理研究员，研究方向：杂草生物生态学。E-mail：weedfang@163.com

通讯作者：李美，女，硕士，研究员，研究方向：杂草学和除草剂实用技术。E-mail：limei9909@163.com