基于NDVI指数的草地资源提取研究

李辉+敖成

摘要： 草地资源是一种重要的自然资源。研究利用Landsat8作为影像数据源，以新疆天山北坡作为研究区域，以野外实测的各种类草地的光谱信息，计算各类草地样本的NDVI值，从而定量地分析、确定草地资源在NDVI指数内的阈值范围。采用密度分割的方法对草地资源信息进行提取研究，Kappa系数达到了89.60%，结果较为满意。

Abstract： Grassland resource is an important natural resource. By using Landsat8 as the image data source and taking the northern slope of the Tianshan Mountains in Xinjiang as the research area， the NDVI values of various grassland samples were calculated through the spectral information of various grasses， and the threshold range of the grassland resource in NDVI index were quantitatively analyzed and determined. The method of density segmentation was used to extract grassland resource information and the Kappa coefficient was 89.60% and the results were satisfactory.

关键词： 植被指数；光谱；草地资源

Key words： vegetation index；spectral；grassland resources

中圖分类号：TP79 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0232-03

0 引言

草地资源作为一种可再生自然资源，是上世纪80年代作为草产业提出来的，它不仅包括草原资源，也包括草资源以及其他植物资源，主要用于畜牧业发展，是自然、社会和经济因素构成的共同体。传统的草地资源调查是以野外路线调查为主，受地面条件如地形、水 文、气候等的限制，有些区域调查困难[3]。归一化差值植被指数（NDVI）是反映植被覆盖的一个重要参数，具有较强的植被检测能力，正值表示有植被覆盖，且数值随覆盖度增大而增大。研究表明，利用NDVI进行阈值分割可以有效区分植被、水体、道路、裸地和建筑用地等，但在有关利用NDVI进行阈值分割草地以便分类的研究则鲜有报道。

1 研究区概况与技术路线

1.1 研究区概况

研究区位于天山北坡中段乌鲁 木齐县的甘沟乡境内，介于东经87°10′-87°21′，北纬43°52′-43°55′，距乌鲁木齐市约56公里，东临永丰乡南接萨尔达坂乡和畜牧厅南山种羊场，西与昌吉市、自治区南山林场比邻，北与104团、萨尔达坂乡草场接壤。

1.2 技术路线

技术路线如图1所示。

2 数据预处理

2.1 辐射校正

在遥感影像的获取和传输的过程中，会存在多种因素 造成影像的畸变或者辐射失真，为了纠正或削弱由于辐射误差引起的遥感影像畸变的处理过程叫做辐射校正。辐射校正的方法一般包含了对影像的辐射定标、大气校正两个过程。

通过对图2和图3的分析可知，对Landsat-8遥感影像经过大气校正前后在同一位置获取的植被光谱曲线比较，大气校正基本消除或减弱了由于大气的影响所造成的地物光谱反射特性的误差。

2.2 最佳波段的组合

为了便于进一步分析研究和目视解译，本文研究内容将Lansat-8数据的第6、第5和第2波段分别赋予R、G、B色调进行显示，以突出研究区内的植被信息。（图4）

3 基于NDVI指数的草地资源提取

方法

3.1 草地NDVI阈值范围的确定

归一化植被指数NDVI，这种运算是将遥感影像中的近红外波段与红外波段之差与近红外波段与红外波段之和做比值运算，利用归一化植被指数所得到的遥感图像可以使植被从水和土壤中分离出来，一般来说，NDVI的值的范围在-1到1之间，NDVI的值为负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；值为0表示有岩石或裸土等，近红外波段与红 外波段的光谱响应值近似相等；NDVI的值为正值时，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。其中，表示有植被覆盖的包括了林地、灌木、草地等等。为了利用归一化植被指数NDVI提取草地资源信息，首先需要先确定草地这一特定的地物类型字NDVI指数内的阈值范围，在将草地资源与其他非植被区分开的前提下，也能将草地信息与其他的植被信息区分开。

利用研究区内实地测得的各类草地类型的光谱反射率，运用各类型草地在红光波段和近红外波段反射率计算出各自的NDVI值，用于经过统计分析定量地确定草地信息在NDVI指数中的阈值范围。

从表1与图5来看，研究区内各草地类型样本的NDVI值最小为0.164154，最大为0.539292，在这一区间内，各个值的分布都较为均匀和连续，所以本文将0.164154～0.539292的区间范围作为NDVI指数提取草地资源信息的阈值范围。

3.2 NDVI的构建

本研究内容运用ENVI及IDL语言，结合上述归一化植被指数公式，对Landsat-8遥感影像的相关波段进行波段运算，并保存为浮点类型的数据，所得的灰度图像如图6所示。从图6中可知，植被的信息能凸出显示，有效地压抑了其背景地物信息，有利于草地信息的识别提取。

3.3 人机交互式密度分割

影像的密度分割是对单波段的灰度遥感影像进行地物提取分类的方法，这种方法又称为彩色分割或者灰度分割。该方法的原理是将遥感影像的灰度范围分割成为若干个不同的等级，并赋予各个不同的灰度等级以不同的颜色，从而得到一幅分层设色的新彩色影像。对于单波段的遥感影像数据而言，影像上的灰度值反应了不同地物的反射光谱特征，但是这些由像元灰度值的大小来反应的地物特征的信息，尤其是微小的灰度变化所提供的信息，仅仅是依靠人眼是无法进行识别分辨的。而利用计算机的遥感影像密度分割方法，会有助于目视的判读和地物信息的识别提取，密度分割的方法还可以使影像的轮廓更加清晰，并突出一类或多累的具有一定色调特征的地物及其分布状态，这种方法尤其是在显示环境污染范围、隐伏构造、寻找地下水以及植被指数、地表温度、地形等数据的分类等方面有广泛的应用，经过先前众多学者、专家的研究都取得较好的效果。

选择人机交互式的密度分割方法来研究提取草地资源信息。在用交互式密度分割方法对已进行波段运算的影像进行密度分割提取草地资源信息时，首先应已知分割灰度的区间，即确定影像的灰度范围，将上述研究的NDVI指数提取草地信息阈值范围作为分隔间隔，即0.164154-0.539292，该范围以外的灰度级分为其他地物。对分类后的细小斑块进行剔除，得到研究区草地信息的提取结果如图7所示。

4 结果与分析

进行精度评定的样本的选取是通过目视解译的方法，在进行最佳波段组合的遥感影像图上选取若干个样本作为ROI（草地和非草地两大类），将所选的ROI作为真实可靠值，采用混淆矩阵的方法对上述提取研究的结果進行精度评定。草地资源信息提取结果的混淆矩阵如表2和表3所示。

4.1 基于NDVI指数法的提取结果

4.2 结果分析

从NDVI指数法提取草地资源结果的精度评价指标分析来看，提取的精度达到了令人满意的结果，Kappa系数分别达到89.60%。而利用NDVI指数来提取草地信息的方法在草地信息的阈值范围确定上较为麻烦，但其对草地信息的响应更加准确，提取的结果精度很高，是一种好的提取草地信息的方法。

5 结论

研究利用Landsat-8遥感影像数据作为数据源，以天山北坡地区作为研究区域，研究了基于NDVI植被指数提取草地资源信息的方法，并对提取的结果进行了精度评价及分析。研究表明：利用野外实测的各种类草地的光谱信息，并计算各类草地样本的NDVI值，从而定量地分析、确定草地资源在NDVI指数内的阈值范围，采用密度分割的方法对草地资源信息进行提取研究，能达到很好的提取效果。

参考文献：

[1]康万杰.喀斯特山区草地资源遥感调查与草畜平衡研究[D].贵州：贵州师范大学地理信息系统与遥感系，2014.

[2]赵冰茹，刘闯，刘爱军，等.利用MODIS-NDVI进行草地估产研究：以内蒙古锡林郭勒草地为例[J].草业科学，2004，21（8）：12-15.

[3]李建龙，任继周.草地遥感应用动态与研究进展.草业科学，1996（1）：55-60.

[4]伍维模，王家强，牛建龙，等.基于CBERS-02卫星遥感图像海岛棉与陆地棉植被指数的对比[J].塔里木大学学报，2007，19（4）：6-10.

[5]王长委，胡月明，沈德才，等.基于CBERS数据的亚热带森林地上碳储量估算[J].林业科学，2014，50（1）：88-96.

[6]熊育久.湖南省EOS/MODIS植被指数时空变化研究[D].中南林业科技大学，2006.

[7]宋冬梅，张茜，杨秀春，等.三江源区MODIS植被指数时空分布特征[J].地理研究，2011，30（11）：2067-2075.

[8]符思涛）周云.基于遥感影像的归一化植被指数算法研究[J].江西测绘，2010（3）：31-32.

[9]贾树海，韩志根，吕默楠，等.基于决策树的辽宁省北部沙漠化信息提取研究[J].生态环境学报，2011，20（1）：13-18.