哈尔滨师范大学，黑龙江 哈尔滨

收稿日期：2022年10月2日；录用日期：2022年11月2日；发布日期：2022年11月11日

摘要

植被覆盖度是自然条件和社会经济活动的综合反映，研究一个区域植被覆盖度的时空变化对于认识该地区的社会发展状况、制定更加合理的生态环境政策、实现经济可持续发展具有重要意义。本文以千山风景区2003年、2010年和2017年TM、OLI遥感影像为数据源，基于归一化植被指数，应用ENVI和ArcGIS软件，采用像元二分模型对植被覆盖度进行估算，得到三期植被覆盖度等级图，并通过转移矩阵和NDVI差值计算对研究区近14年植被的时空变化特征进行分析。研究结果表明：1) 植被覆盖总体呈下降趋势，低度、中低度、中度植被覆盖面积分别增加0.5481 km²、1.5372 km²、1.0485 km²，中高度、高度植被覆盖面积分别下降1.3347 km²、1.7991 km²。2) 2003~2017年中度、中高度、高度植被覆盖转移较频繁。3) 据统计千山风景区严重退化植被占大多数且改善程度下降幅度较大。

关键词

植被覆盖度，归一化植被指数，千山风景区，遥感影像

Study on Changes of Vegetation in Qianshan Scenic Area Based on Remote Sensing Images

Hongxue Bao

Harbin Normal University, Harbin Heilongjiang

Received: Oct. 2^nd, 2022; accepted: Nov. 2^nd, 2022; published: Nov. 11^th, 2022

ABSTRACT

Vegetation coverage is a combination of natural conditions and socioeconomic activities. Studying the temporal and spatial variation of vegetation coverage of a region is significant for understanding the social development in the region, formulating a more rational ecological and environmental policy and realizing sustainable economic development. The three periods of remote sensing images of TM/OLI in Qianshan (2003, 2010 and 2017) were taken as data sources. The vegetation fractional coverage distribution maps in those periods were calculated by conducting the pixel dichotomy model using ENVI and ArcGIS software. Further, the temporal and spatial variation characteristics of vegetation coverage in the study area were analyzed through trasition matrix and deviation calculated method. The results are as follows: 1) The overall vegetation coverage showed a downward trend. The coverage areas of low, medium-low and medium vegetation increased by 1.3347 km², 1.7991 km² and 1.1799 km² respectively. The coverage areas of medium-high and high vegetation decreased by 1.3347 km² and 1.7991 km², respectively. 2) From 2003 to 2017, the transition among medium, medium-high of high vegetation coverage is relatively frequent. 3) According to statistics, the degree of vegetation improvement in Qianhan scenic area has declined and is seriously degraded.

Keywords:VFC, NDVI, Qianshan Scenic Area, Remote Sensing Image

Copyright © 2022 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 引言

植被是环境重要的组成因子，在区域环境中具有显著作用，是地球物质循环和能量流动的中枢系统，充分地将土壤、大气和水分连接起来 [1]，有效的确定植被的空间分布、长势变化等信息，有利于城市环境监测质量检测，为农业、林业等有关部门提供信息。植被覆盖度(VFC, Vegetation Fractional Cover)作为表述地表植被覆盖的重要指标，也是生态环境变化的基本指标，在许多研究中常常被用作主要因素 [2]，因此，建立准确和适当的VFC估算方法是促进自然环境研究的关键。植被覆盖度的估算方法主要分为实地测量和遥感监测，传统的实地测量受时间、区域等条件限制，精度不高且需要花费巨大人力财力，一般情况只适用于特定区域或特定类型，不易推广 [3]。遥感监测具有全天候全天时，宏观、动态等特点，因此基于遥感影像形成了一些植被研究模型，主要有统计模型法、物理模型法、像元分解模型法等 [4]。王宇利用像元二分法研究1990年以来五台山自然保护区的植被状况，得出研究区植被变化状况 [5]；刘子潇、颜悦采用像元二分模型评价天津地区植被覆盖，得出天津生长季植被年际变化特征 [6]；宋鑫、李薇等采用NDVI像元二分模型对大连市河流河岸带植被覆盖度进行检测，得出近16年植被长势状况及趋势 [7]；刘海以广东省为研究对象利用像元二分法估算植被覆盖度并归纳出一段时期内变化趋势 [8]。

大量数据表明，归一化植被指数(NDVI)是植被空间密度以及植物生长趋势的有效指标，其应用广泛 [1]，因此本文利用获得的三期Landsat 5/8数据，应用遥感与GIS技术，运用像元二分原理，估算NDVI和VFC，对千山风景区近14年植被动态变化进行研究。

2. 研究区概况

千山风景区位于辽宁省鞍山市东南17公里处(图1)，地理坐标为123˚07'E，41˚01'N，总面积125 km²，山峰共999座，其数近千，因此被称为“千山”，又名“积翠山”、“千华山”等，分成北部、中部、南部、西南部四个景区以及周边保护区 [9]，千山地理环境优越，形成于燕山期造山运动，南靠渤海，北接长白山，是辽河与鸭绿江的分水岭，为典型的粗粒花岗岩地貌。千山属于温带季风气候，四季分明，夏季无酷暑，降水集中且多暴雨，年平均降水量为729.5 mm，主要集中在5月至9月，冬季无严寒，多雪少风，具有东北地区典型的气候特征，年平均气温为8.7℃，无霜期为165天，相对湿度全年为76.4%。千山风景区1982年被并入国家首批重点风景名胜区，于2017年2月25日晋升为国家5A级风景区。千山风景区绝大部分是次生的自然植被，据调查，千山植物共计120科、470属、1039种 [10]。

3. 数据来源与数据预处理

3.1. 数据来源

本文主要数据源自美国NASA的Landsat 5卫星和Landsat 8卫星，分别为专题绘图仪(Thematic Mapper)获取TM影像、陆地成像仪(Operational Land Imager)获取的OLI影像。本文研究对象为植被，因此在图像的时相选择需要考虑植被的生长阶段，云量少、6月至9月份植被长势茂盛成熟，有利于精确地进行植被覆盖度计算。基于综合考虑，Landsat 5 TM数据选用2003年8月25日和2010年8月12日，Landsat 8 OLI的数据选用2017年8月31日。影像和数据均取自地理空间数据云。轨道号为119/31，图像空间分辨率为30 m，影像云量均在5%以下。

3.2. 数据预处理

遥感影像在获取过程中会受到一定大气、卫星飞行姿态、地球自转等一系列因素的影响，因此有必要对图像进行预处理工作。本文基于envi5.1软件，利用千山风景区的矢量数据进行图像的不规则裁剪，为突出植被信息，依据加法彩色合成原理，将2003年和2010年Landsat 5 TM影像4、3、2波段，2017年Landsat 8 OLI影像5、4、3波段在envi5.1中分别赋予红、绿、蓝色，即标准假彩色合成，并将三个波段分别合并。

4. 研究方法

4.1. 计算归一化植被指数(NDVI)

利用卫星多光谱通道影像的反射值得到植被指数(VI, Vegetation Index)能够有效地监测植物生长水平。常用植被指数有比值植被指数(RVI, Ratio Vegetation Index)、归一化植被指数(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)、差值植被指数(DVI, Difference Vegetation Index)和正交植被指数(PVI, Perpendicular Vegetation Index)等。归一化植被指数又称生物量指标变化，可将植被从水、土范围中区分出来，不仅除去了大部分仪器定标、太阳角、地形、云阴影以及大气条件有关辐照度的变化，而且与植被单位空间内分布数量呈线性关系，是目前四十多种植被指数中应用最广泛的一种 [11]。所以本文采用NDVI计算，公式如下：

$\text{NVDI}=\left(\text{NIR}-R\right)/\left(\text{NIR}+R\right)$ (1)

式中：NIR代表近红外波段的反射率，R代表红光波段的反射率。

图像预处理后，基于envi5.1的Basic Tools/Band Math工具得到三期影像的NDVI值。NDVI的植被范围限定在[−1, 1]内，NDVI为负值时，说明几乎没有植被，地表覆盖的是水、沙漠、冰川等，对可见光高度反射；NDVI值为0时，说明有岩石或裸土；NDVI为正值时，说明存在植被，其数值越高，覆盖越好 [12]。

4.2. 基于像元二分模型的植被覆盖度计算

植被覆盖度(VFC)指所有植被包括乔、灌、草和农作物在内的冠层、枝叶在生长区域地面的垂直投影面积占研究统计区域面积的百分比。本文采用像元混合分解模型中像元二分模型计算植被覆盖度，公式如下：

$\text{VFC}=\left(\text{NDVI}-{\text{NDVI}}_{soil}\right)/\left({\text{NDVI}}_{veg}-{\text{NDVI}}_{soil}\right)$ (2)

其中 ${\text{NDVI}}_{soil}$ 代表完全裸土或无植被覆盖区域的值， ${\text{NDVI}}_{veg}$ 则为完全植被覆盖的值。理论上， ${\text{NDVI}}_{soil}$ 接近0%， ${\text{NDVI}}_{veg}$ 接近100%，则 ${\text{NDVI}}_{soil}={\text{NDVI}}_{\min }$，${\text{NDVI}}_{veg}={\text{NDVI}}_{\max }$，但实际上直接获取研究区NDVI的最大值和最小值是不准确的，图像必不可免会存在各种因素的噪声，因此应该取给定置信区间的最大值和最小值 [11]，由于没有实测数据，据研究，选取NDVI累计频率直方图上5%和95%的NDVI值作为最小值和最大值，根据公式(2)，利用envi5.1主菜单中Basic Tools/Band Math工具，得到三期NDVI极值(表1)。

表1. 2003~2017千山风景区NDVI极值表

4.3. 植被覆盖度分级

植被覆盖度的分级已经有了大量研究，植被覆盖度分级的阈值选取因各地区的不同而不同。根据千山风景区的实际情况，综合考虑东北地区特有的植被特点 [3]，参考国家颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》覆盖度划分标准，将千山风景区植被覆盖度分成5个等级：I级——低度植被覆盖度(0 < VFC < 15%)、II级——中低度植被覆盖度(15% < VFC ≤ 35%)、Ⅲ级——中度植被覆盖度(35% < VFC ≤ 60%)、IV级——中高度植被覆盖度(60% < VFC ≤ 80%)、V级——高度植被覆盖度(80% < VFC ≤ 100%)。

5. 结果与分析

5.1. 千山风景区不同时期植被覆盖度总体变化特征

据统计2003~2017年NDVI平均值(图1)可看出，千山风景区近17年NDVI平均值变化在0.56~0.39之间变动，2010年NDVI均值小幅度上升了0.04，2017年NDVI均值下降范围较大，下降了0.22。地形条件的差异及人为活动频繁程度决定植被覆盖度的变化，其中人为活动频繁对植被干扰大。

图1. 2003~2017年千山风景区NDVI均值变化图

经计算发现2003年，千山风景区高度植被覆盖度占比最大，为7.37 km²，占整个研究区1/3左右，占比为31.96% (表2)；至2010年，高度植被覆盖度面积增长了0.58 km²。但是，随后千山风景区高度植被覆盖度面积大幅下降，相比2010年减少了29.79%。中高度植被覆盖2003年面积占比仅次于高度植被覆盖度，整个趋势从2003~2017年逐年下降，2017年幅度较大，下降了1.20 km²。低度和中低度植被覆盖度占比小，千山风景区2003~2017年总体趋势为先下降后上升，具体为，低度植被覆盖度面积至2010年下降了0.13 km²，2017年面积上升了0.67 km²；2010年中高度植被覆盖度面积相比2003年下降了15.32%，2017年面积相比2010年增加了141.68%。中度植被覆盖度从2003~2017年趋势也是先下降后增长，2003年千山风景区面积为5.43 km²，2010年中度植被覆盖度面积为5.30 km²，2017年增长至6.48 km²。总体来看，2003年和2010年千山风景区的中高度、高度植被覆盖度占比较大；而2017年千山风景区的中度、中高度植被覆盖度占比相对较大。2003~2010年千山风景区各分级占比中除高度植被覆盖度外总体下降，中低度下降占比最大；2010~2017年千山风景区各分级占比除中高度、高度植被覆盖度外总体上升，中低度上升最大。

表2. 2003~2017年千山风景区植被覆盖度面积占比表(km²)

5.2. 千山风景区不同植被覆盖等级的动态变化

根据千山风景区植被覆盖度分级数据，利用Excel数据透视表得出2003~2010年和2010~2017年的不同植被等级的转移矩阵数据。

由表3可知，2003年到2010年植被覆盖度等级未发生变化面积约占总面积的59.5%。具体来看，低度植被覆盖等级转入面积为0.36 km²，主要转移等级为中低度和中度，占总转入面积85.72%，总转出面积为0.48 km²，从低等级至高等级转出面积逐渐减小，面积最大的中低度植被覆盖等级为0.24 km²，占转出量的50.22%。中低级植被覆盖度面积变化较大，减少了0.22 km²，主要是占比为64.1%的中级植被覆盖的正向转移，面积为0.65 km²。中度植被覆盖度面积减小0.12 km²，内部转移不稳定，正向转移占据77.38%，其中有64.8%转移至中高度植被覆盖区域，其次转移到中低度植被覆盖面积为0.45 km²，主要转入面积同样为中高度和中低度植被覆盖度，所占比例分别为56.88%、26.83%。中高度植被覆盖面积减少了0.17 km²，减少的面积主要是向高度植被覆盖的正向转移，面积为1.99 km²，占转出量的57.09%，其次是向中度植被覆盖区域的逆向转移，面积为1.37 km²，占转出量的39.38%，同时有49.61%的中度植被覆盖和44.71%的高度植被覆盖转入中高度植被中，面积分别为1.64 km²、1.48 km²。高度植被覆盖度转出面积小于转入面积，减小了0.63 km²，由高等级至低等级转出面积和转入面积都逐渐减小，主要为中高度植被覆盖度和高度植被覆盖度面积的频繁转换，高度植被覆盖像中高度转出1.48 km²，反之，中高度植被覆盖向高度植被覆盖转入1.99 km²。总体来看，2003年到2010年植被覆盖等级总转入面积为9.25 km²，主要是中高度植被覆盖度3.31 km²、中度植被覆盖度2.41 km²、高度植覆盖高度2.38 km²；总转出面积为9.25 km²，主要转入为中高度植被覆盖度3.48 km²、中度植被覆盖度2.53 km²、高度植被覆盖度面积1.75 km²。低度、中低度、中度、中高度植被覆盖面积减少，高度植被覆盖面积增加。

表3. 2003~2010年千山风景区植被覆盖等级转移矩阵(km²)

由表4可知，2010年到2017年各植被覆盖度等级未发生变化面积约占总面积的45.53%，相比2003~2010年减少了13.97%，其中变化幅度较大的是中高度和高度植被覆盖度等级。具体来看，低度植被覆盖度变化相对较小，面积增加了0.67 km²，转入面积为1.35 km²，主要向中度植被覆盖度转移0.71 km²，其次为向中低度植被覆盖度转移0.52 km²，低度植被覆盖度的转出面积从高等级至低等级逐渐减少。中低度植被覆盖面积增加程度最大，增加了1.75 km²，主要转入来自中度植被覆盖，占据89.68%，同时主要转出量来自中低度植被覆盖，占据59.42%。中度植被覆盖面积增加了1.21 km²，主要转入面积来自中高度植被覆盖3.22 km²，占比为73.36%，是2010~2017年转移量最大的面积，转出面积主要是向中低度植被和低度植被覆盖的逆向转移，转移分别占57.06%、22.27%。中高度植被覆盖面积减少了1.17 km²，主要来自向中度植被覆盖的逆向转出，面积为3.22 km²，占转出面积的73.43%。同时高度植被覆盖向中高度、中级植被覆盖分别转入2.56 km²、0.48 km²。高度植被覆盖面积减少了2.47 km²，各等级转出面积按低等级到高等级逐渐增加，主要部分来自中高级植被覆盖，占据76.48%。高度植被覆盖的转入面积同样按照低等级至高等级逐渐增加，主要来自中高度植被覆盖，面积为0.62 km²，占转入量的70.99%。总体来看，2010~2017年植被覆盖度总转入量为12.47 km²，相比2003~2010年增加了34.79%，大部分转入量来源于中度植被覆盖4.39 km²、中高度植被覆盖3.23 km²和中低度植被覆盖2.61 km²；植被覆盖等级总转出量为12.4779 km²，相比2003~2010年增加了34.91%，主要来源于中高度植被覆盖4.40 km²、高度植被覆盖3.35 km²和中度植被覆盖3.18 km²。

表4. 2010~2017年千山风景区植被覆盖等级转移矩阵(km²)

5.3. 基于NDVI差值的千山风景区改善程度

本研究通过NDVI差值指数分级方法，将不同年份的NDVI影像做差，有效地展示大尺度植被区域宏观趋势变化，定量研究千山风景区不同时相同一像元NDVI值变化情况，避免因直接观察NDVI指数过分关注细小的噪声带来影响 [13]，具体公式如下：

$\alpha ={\text{NDVI}}_b-{\text{NDVI}}_a$ (3)

其中，α表示NDVI差值， ${\text{NDVI}}_b$ 表示末期NDVI指数， ${\text{NDVI}}_a$ 表示初期NDVI指数，α的取值范围[−2, 2]。依据千山风景区植被变化特征，将得出的NDVI差值分为严重退化区(−2 ≤ α ≤ −0.15)、轻度退化区(−0.15 ≤ α ≤−0.05)、较稳定区(−0.05 ≤ α ≤ 0.05)、轻度改善区(0.05 ≤ α ≤ 0.15)和高度改善区(0.15 ≤ α ≤ 2)。基于ArcGIS10.2软件得到2003~2010年、2010~2017年改善程度影像(图2)。

图2. 2003~2017年千山风景区改善程度图像

由表5可得，2003~2010年，大部分归一化植被指数值较稳定，占总面积的63%，其次轻度改善区域有4.80 km²，占总面积的20.86%，大部分位于千山风景区西北部和西部，呈块状分布。高度改善区域面积为0.48 km²，占总面积的2.08%，大多数位于东北方向，呈斑块状分布。有1.93%的区域轻度退化，面积为0.44 km²，分布较零散。青岛风景区严重退化区域占据最少，面积为0.09 km²，呈散点状分布，占总面积的0.37%。2010~2017年，千山风景区归一化植被指数严重退化区域面积最大，面积为21.29 km²，约占总面积的92.46%。其次轻度退化区域面积为1.20 km²，占据总面积的5.22%，呈图斑状分布，东部区域较集中。改善程度相对稳定区域约占总面积1.61%，有0.37 km²，集中分布在东北方向。轻度改善到高度改善区域面积逐渐减少，分别为0.12 km²和0.04 km²，同样集中在千山风景区的东北方向，呈图斑状分布。总体来看，2003~2010年，2010~2017年千山风景区归一化植被指数差值变化显著，2010-2017年研究区退化情况严重，相比2003~2010年增加了21.96 km²，同时稳定区域减少了14.14 km²，改善区域也减少了5.12 km²。

表5. 2003~2017年千山风景区改善程度面积占比(km²)

6. 结论与展望

本文以2003年和2010年的Landsat 5 TM影像和2017年Landsat 8 OLI为数据源，基于归一化植被指数(NDVI)，利用ENVI5.1计算三个时相的NDVI值，依据像元二分原理进一步计算出植被覆盖度(VFC)，得到千山风景区植被覆盖分级图，并结合研究区植被特征，得出2000~2017年千山风景区植被覆盖各等级的时空分布变化情况，本文主要结论如下：

1) 从归一化植被指数上来看，2003年NDVI均值为0.56，2010年NDVI均值为0.60，2017年NDVI均值为0.39，2003~2017年总体为下降趋势，共下降了0.18。据计算，2003~2017年NDVI的极值变化也表现了同样的趋势，并且NDVI极值波动范围总图上看逐年减小。

2) 从植被覆盖度上看，2003~2017年，低度和中低度植被覆盖等级都与中度、中高度和高度植被覆盖等级相差较大，2003年和2010年千山风景区所占面积最大的都是高度植被覆盖等级，占比都在30%以上，而2017年中度植被覆盖等级所占面积最大，所占比例约为28%。14年内千山风景区低度、中低度、中度植被覆盖度面积呈增加趋势，分别增加了0.5481 km²、1.5372 km²、1.0485 km²，增幅分别为33%、105%、20%，中高度、高度植被覆盖面积呈减小趋势，分别减小了1.3347 km²、1.7991 km²，减幅为19%、24%。

3) 从转移矩阵上看，千山风景区不同时相、不同植被覆盖度等级相互转移变化较为明显，2003~2017年未发生转移变化的面积逐年减少，变化最大的是中高度植被覆盖等级。2003~2010年主要是是中度、中高度和高度植被覆盖度的相互转移，2010~2017年中低度、中度、中高度和高度植被覆盖等级间相互转移较为频繁，发生变化的区域主要分布在千山风景区的西北部、中部以及东南部。由此可见，近14年内低度、中低度、中度植被覆盖呈增加趋势，中高度、高度植被覆盖呈减小趋势。

4) 从NDVI差值上看，2003~2010年千山风景区改善情况较好，改善面积约占23%，退化面积约占2%，而2010~2017年千山风景区改善程度大幅下降，退化面积约占98%，改善面积仅占1%。

利用归一化植被指数和植被覆盖度研究千山风景区植被动态变化，对千山风景区今后环境发展，环境评估具有一定意义，但也存在一定的不足，未从地形因子(坡度、坡向等)，大气等多方面对植被调查研究，获取影像数据较少，在时间范围上存在局限性，多种计算方法的精度误差对千山风景区的影响。

文章引用

鲍宏雪. 基于遥感影像的千山风景区植被变化研究
Study on Changes of Vegetation in Qianshan Scenic Area Based on Remote Sensing Images[J]. 自然科学, 2022, 10(06): 996-1004. https://doi.org/10.12677/OJNS.2022.106112

参考文献