基于Landsat8遥感影像的河套灌区植被覆盖度时空变化分析

马斌畅 苏日古格 常君瑞

摘 要：本文以临河区2013年、2017年和2021年8月份的Landsat8 OLI遥感影像为数据，利用ENVI和ArcGIS软件，提取了植被归一化指数（NDVI），并利用像元二分模型估算了从2013～2021年间临河区植被覆盖度并按照标准进行了分级，结果表明2013—2021年九年间，密等级的植被增加18.7%，中等级的植被减少3.02%，疏等级的植被减少5.68%，灌丛等级的植被减少9.65%，稀疏灌丛等级的植被减少0.35%。整体来看植被覆盖度等级为密的比例不断增加，生态质量稳步提升。

关键词：遥感；植被覆盖度；ENVI；变化检测

植被是防沙治沙的关键，植被覆盖度是从整体角度分析一个地区植被生长覆盖情况，对地区生态保护具有重大意义。

本文以河套灌区中临河区作为研究对象，利用ENVI 5.6作为遥感图像处理平台，结合ArcGIS利用像元二分模型估算了2013—2021年间临河区植被覆盖度并进行等级划分，利用图像差值法得到2013—2021年间临河区植被覆盖度动态变化情况，从整体上了解本区域植被的分布和生长情况，为评价本区域的生态环境建设效果提供一定的参考和依据。

1 研究区概况

临河区是笔者所在河套学院的区级行政区，位于内蒙古西部，是巴彦淖尔市政所在地。南临黄河，北靠阴山，地理坐标为东经107°6′—107°44′，北纬40°34′—44°17′。区域全境为黄河冲积平原，地面开阔平坦，地势从西南向东北微度倾斜，海拔为1209～1045米。本地区属于三北防护林建设区域，近些年在国家和地方政策的大力支持下，地区生态环境得到了明显改善。

2 研究数据与研究方法

2.1 数据来源与预处理

本研究数据采用的是2013年、2017年和2021年8月份的Landsat8 OLI影像，轨道编号为130/031，数据已经过几何校正，云量低于5%，精度满足要求，影像选取时间均处于植被生长较好的夏季，能真实地反应地区植被的生长和分布情况。遥感影像要经过辐射定标、大气校正消除由于大气吸收或折射引起的辐射亮度误差，利用临河区行政区域矢量文件经过裁剪得到临河区遥感影像，然后对图像进行处理分析。

2.2 研究方法

本文利用李苗苗等在像元二分模型［1］基础上研究的模型，利用NDVI近似估算植被覆盖度（FVC）。利用遥感影像计算归一化植被指数（NDVI）［2］，计算公式为：

NDVI=NIR-REDNIR+RED（1）

式中NIR是遥感影像中近红外波段，RED是红外波段。

根据像元二分模型，假定一个地表的像元是由植被和土壤两部分组成，其中纯植被覆盖区域的NDVI值为NDVImax，完全是裸土无植被覆盖的区域的NDVI值为NDVImin［3］，两个值采用累计频率法确定，本文置信度为5%［4］，在置信度区间内得到2013、2017和2021年的NDVI最大值和最小值分别见表1。

根据NDVI计算植被覆盖度，计算公式为［5］：

FVC=NDVI-NDVIminNDVImax-NDVImin（2）

将表1中的值代入公式2中，计算得到不同年份的植被覆盖度。

按照中华人民共和国国家标准《森林资源规划设计调查技术规程》，将监测区域的植被覆盖度分为密、中、疏、灌丛和稀疏灌丛5种类型，见表2。

3 过程与分析

3.1 植被覆盖度空间分布

根据FVC计算公式，利用ENVI5.6计算2013、2017和2021年的植被覆盖度并用ArcGIS处理得到三年的植被覆盖度如图2。

从图2中明显可看出随着时间的增加植被覆盖度是越来越密的，统计2013年、2017年和2021年各级植被覆盖度的像元数和所占比例，见表3—表5和图3。

根据图2、图3和表3、表4、表5，临河区2013年主要以灌丛和密等级的植被覆盖度为主，分别占比28.57%和28.25%，2017年主要以密和灌叢等级的植被覆盖度为主，分别占比33.24%和27.38%，2021年主要以密等级的植被覆盖度为主，占比46.95%。不同年份中密和中等级的植被主要分布于耕地农田地区和森林地区，疏、灌丛和稀疏灌丛等级的植被主要分布于主城区、开发区。

对比不同年份的各等级植被覆盖度，从2013年到2017年，密等级的植被增加4.99%，中等级的植被减少1.8%，疏等级的植被减少2.33%，灌丛等级的植被减少1.19%，稀疏灌丛等级的植被增加0.33%。2017年到2021年，密等级的植被增加13.71%，中等级的植被减少1.22%，疏等级的植被减少3.35%，灌丛等级的植被减少8.46%，稀疏灌丛等级的植被减少0.68%。2013年至2021年九年间，密等级的植被增加18.7%，中等级的植被减少3.02%，疏等级的植被减少5.68%，灌丛等级的植被减少9.65%，稀疏灌丛等级的植被减少0.35%。

从各级植被覆盖度比例的变化中能看到从2013年至2021年密级植被覆盖度大大增加，其他等级的植被覆盖度都有相应的减少，这和图2中植被覆盖度颜色的变化情况是相符的。

3.2 植被覆盖度动态变化

在ENVI5.6中通过变化检测工具运用图像插值法提取2013年至2021年植被覆盖度动态变化情况，见图4。

图4 临河区2013年至2017年、2017年至2021年植被覆盖度变化图

如图4上图所示，图中绿色为植被覆盖度增加的区域，红色为植被覆盖度减少的区域，根据变化检测结果，增加的像元数量是139346，按照30m的图像分辨率计算，植被覆盖度增加的面积约为125.4km2，减少的像元数量是81992，植被覆盖度减少的面积约为73.8km2。增加的区域主要位于西南方黄河边缘、双河镇东南和北方乌加河沿岸，减少的区域主要位于东南黄河沿岸和镜湖周边。

如图4下图，根据变化检测结果，绿色区域增加的像元数量是129019，增加的面积约为116.1km2，红色区域减少的像元数量是95451，减少的面积约为85.9km2。增加的区域主要位于农村地区、西南沿黄公路周边和北面乌加河沿岸，减少的区域主要位于临河城区、黄河沿岸和双河镇。

根据上述分析的情况，查阅相关资料，植被覆盖度增加的原因主要有：（1）实施三北防护林人工造林、天然林保护人工造林、退耕还林工程荒地造林和乌梁素海流域生态修复工程。（2）实施重点通道绿化，打造环城精品通道林带，实施包括京藏高速拓宽绿化、黄河大桥引线拓宽绿化、八斗沟绿化、绕城公路绿化、物流大道拓宽绿化等重点通道绿化工程，同时结合十个全覆盖工程，全力推进城乡一体化林业生态体系建设。（3）实现城市园林绿化提档升级，继续加大扩量增绿的力度和广度。

植被覆盖度退化的主要原因有：（1）2013年以来，临河区大力开展基础设施建设，在老城区以西展开了新区建设，同时在南部双河镇建设了河套学院新校区、市委党校新校区等一系列建筑工程，同时大力新改扩建高速公路。（2）2017年开始在镜湖修建综合湿地公园，新建了较多市民工程，硬化了道路。

综上分析，建议临河区在之后的生态工程建设中加强对黄河沿岸、主城区和其他建筑用地地区的植被保护，在合理开发建设的同时加强当地的植被修复和保护，多争取国家重点生态保护修复项目，不断将稀疏灌丛和灌丛等级的植被覆盖度转变为更高等级的植被覆盖度，坚持绿水青山就是金山银山的生态发展理念。

结语

本文基于ENVI和ArcGIS平台，利用Landsat8 OLI遥感影像，对河套灌区中典型的临河地区2013年至2021年的植被覆盖度及其变化情况进行了统计分析，能够整体了解地区植被覆盖度及变化情况，对评估本地区的生态环境，加强生态保护和修复具有重要意义，能够为政府相关部门提供一定的借鉴参考。

参考文献：

［1］李苗苗，吴炳方，颜长珍，等.密云水库上游植被覆盖度的遙感估算［J］.资源科学，2004，26（4）：153159.

［2］孙家柄.遥感原理与应用［M］.武汉：武汉大学出版社，2009.

［3］宫照，栗敏光，阎凤霞.青藏高原生态屏障区植被覆盖度监测［J］.地理空间信息，2020（05）：111114.

［4］滕玲.基于时序Landsat解析合肥市植被覆盖度动态变化研究［D］.合肥：安徽大学，2016.

［5］陈爱京，傅玮东，肖继东，等.基于像元二分模型的布克赛尔县植被覆盖动态变化分析［J］.草业科学，2012，29（6）：857862.

课题项目：内蒙古自治区教育厅高等学校科学技术研究项目（编号：NJZY22261）

作者简介：马斌畅（1993— ），男，蒙古族，内蒙古人，硕士，讲师，研究方向：环境遥感、电气控制。