ABSTRACT

Shandong Province is in the stage of rapid development at present. Rapid economic growth and extensive development model make the land use and vegetation cover undergo profound changes in Shandong Province. Based on the MODI S NDVI data with 1 km resolution, the vegetation cover changes of Shandong Province from 2002 to 2011 were analyzed in this paper supporting by the ENVI technology. The results showed that drought, fixed assets investment and crop planting area may be the main reasons for vegetation coverage changes of Shandong Province. Vegetation index has an obvious spatial difference in Shandong and MODIS-NDVI can be used to monitor different vegetation types and their growing periods. This paper can provide a basic information support for governing environment and economic planning.

Keywords:RS, GIS, Vegetation Cover, MODIS-NDVI, Shandong Province

基于RS和GIS的山东省植被覆盖的时空演变特征及其成因研究

刘园园

云南师范大学，云南 昆明

Email: rslyy88@163.com

收稿日期：2015年7月13日；录用日期：2015年7月30日；发布日期：2015年8月6日

摘 要

当前山东省处于快速发展阶段，经济的高速增长以及粗放的发展模式使得山东省的土地利用方式以及植被覆盖发生了深刻变化。本论文以山东省为研究区域，利用2002年至2011年1 km分辨率的MODIS NDVI数据，在ENVI技术的支持下，分析了山东省植被覆盖变化情况。研究结果表明气候干旱、多元化开发以及农业耕种是导致山东省植被覆盖变化的主要原因，山东省整个区域的植被指数空间分布具有明显的地域特征，MODIS-NDVI植被指数可以用来对不同的植被种类进行监测，还可以对同种植被的不同生长期变化进行监测，本研究的研究结果可以为政府环境管理经济规划等工作提供基础信息支持。

关键词 :RS，GIS，植被覆盖，MODIS-NDVI植被指数，山东省

1. 引言

随着人口的增长和工业化进程的加快，人为活动与自然灾害不断地改变着陆地覆盖类型。植被是一种重要的自然资源，也是生态环境的重要组成要素，它在维护区域生态平衡和促进区域可持续发展方面发挥着重要作用。合理开发、利用与保护植被资源一直是我国植被资源研究的重点。MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)的空间分辨率分别能够达到250、500和1000 m，扫描带宽2330 km，涵盖的信息非常丰富。通过遥感技术对植物物候机理的研究分析证明，植被指数可反映植被各物候期的特征，其中对归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)的时间序列的分析，已成为人们研究植被变化的有效手段，被广泛应用于基于遥感影像的植被分类。

遥感技术在植被、土地利用/土地覆盖以及森林的变化监测中的应用研究至今已有几十年的历史[1] 。利用遥感图像可迅速、动态地获取大区域的各种信息，从而为大范围、周期性的环境动态监测提供技术支持和成果精度保证 [2] 。张本昀等人利用Landsat MSS和TM影像，计算了北京市植被覆盖度，并对北京山区1979~2005年间植被覆盖的变化情况进行了遥感监测和定量分析 [3] 。杜刚等利用MODIS-NDVI植被指数对洞庭湖的芦苇长势进行了监测，并对洞庭湖的芦苇生长范围进行了提取 [4] 。尹超等利用临汾市90年代和21世纪初的TM和ETM影像，基于归一化植被指数NDVI，计算出两期的植被覆盖度，并对1990年~2002年间植被覆盖的变化情况进行了遥感监测及原因分析 [5] 。戴俣俣等利用线性光谱混合模型对河南省三门峡地区MODIS1B影像进行植被覆盖度(fv)信息提取，将结果与反映植被覆盖度的NDVI比较，并提出在实测资料缺乏的情况下利用同期高分辨率ETM+图像对选取样本区域进行定量验证的方法 [6] 。叶琦等利用多时相的TERRA/MODIS影像资料比较了皖江流域NDVI和EVI的时空分布特征并分析了空间分辨率和大气校正对NDVI和EVI的影响 [7] 。

近年来，随着遥感与GIS技术的发展，植被资源的动态变化研究将成为今后植被资源研究的一个热点问题，一些学者就此进行了有益探讨。山东省的植被资源研究主要集中于山地丘陵区和黄河三角洲地区的植物多样性与生态环境保护研究。借助于遥感技术，分析山东省植被覆盖的最新变化，探讨山东省植被覆盖变化的原因。对于合理开发、利用与保护植被资源，促进山东省可持续发展具有重要意义 [8] 。目前大部分GIS软件和遥感图像处理软件都是采用文件方式来管理遥感影像数据，由于遥感影像数据库并不仅仅包含图像数据本身，还包含大量的图像元数据信息(例如图像类型，摄影日期、摄影比例尺等)，而且数据的安全性、并发控制和数据共享等都将使文件管理无法应付，因此关系数据库是目前影像数据库发展的优势选择 [9] 。

本文选取的数据是山东省2002年至2011年间，每年六月的1 km分辨率的归一化植被指数NDVI，通过对山东省近十年来植被覆盖状况的分析，我们可以比较清楚的了解山东省植被覆盖状况的走势，并且由于选取的是植被长势较好的六月份，因而分析的结果具有一定的代表性，而且通过植被覆盖状况的变话，我们也可以从侧面的了解山东省土地利用状况的变化，这些对于我们能及时了解山东省的植被分布状况以便做好充分的准备来应对洪涝干旱等自然灾害等提供指示性帮助，对于山东省更加合理的进行土地利用规划提供参考。

2. 研究对象与方法

2.1. 研究对象

山东省位于中国东部沿海，地处黄河下游，介于东经114˚36'~122˚43'，北纬34˚25'~38˚23'之间。全省东西最长距离700公里，南北420公里，总面积15.67万平方公里，约占全国总面积的1.6% (图1)。山东省辖17个地级市 [10] 。

山东省属于暖温带半湿润季风气候。山东半岛三面环海，地势中部山地突起，东部丘陵起伏和缓，西南、西北低洼平坦。全省呈以山地、丘陵为骨架，平原盆地交错环列其间的地形大势。山东省分布的地带性植被为落叶阔叶林及温带针叶林，自然植被可划分为落叶阔叶林、针叶林、竹林、灌木丛、灌草丛、草甸、沼泽植被、砂生植被、盐生植被、水生植被等10个植被型。这些植被对全省自然环境的保护起着良好的作用。山东为农业省份，农业垦殖历史悠久，除自然植被外，尚有大量人工栽培植被-农业植被。

由于不同区城自然环境、社会经济条件有明显差别，土地利用特点也有很大差异，所以本研究根据山东省2002年至2011年遥感影像数据，利用ENVI软件，提取山东省植被覆盖变化信息包括遥感数据源的选取、遥感信息的提取、分析结果的分类定级、山东省植被覆盖变化信息的生成等，得出山东省植被覆盖动态变化情况。为今后制定山东省土地利用规划，合理利用土地资源，充分发挥土地的宏观社会、经济和生态效益以及对旱涝等自然灾害的及时有效规避提供科学依据。

2.2. 研究方法与技术路线

本研究以山东省每月一幅的分辨率为1 km的植被指数数据为基础，根据山东省植被生长状况，选择2002年至2011年每年六月份为研究的主要时间段。

2.2.1. 数据转换、获取与还原

利用MODIS PROJECTION TOOL将获得的MODIS-NDVI数据转换成朗伯方位坐标。将转换后的数据进行还原并对此中的NDVI分为六个等级：(−0.3, 0) (0.000001, 0.2) (0.2, 0.4) (0.4, 0.6) (0.6, 0.8) (0.8, 1)。对选定的ROI区域进行统计，提取山东省02年至11年NDVI值。上述对数据的还原、统计以及分级显示等均在软件ENVI 4.6中进行。

2.2.2. 研究技术路线

技术路线(图2)具体内容如下：

1) 山东省植被覆盖信息的获取，包括遥感数据源选取、遥感信息提取、分析结果的分类定级、山东省植被覆盖变化信息的生成等。

图1. 山东省行政区划图

图2. 论文技术路线图

2) 通过密度分割形象的表现出山东省植被覆盖情况；

3) 通过比较不同年份的植被覆盖情况的数据，得出各年植被覆盖变化情况，并予以分析其变化原因。

3. 研究结果

由于NDVI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和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大，因此在这里我们重点分析NDVI为正值的部分，其中百分比的统计也是用当前像元数除当年NDVI为正的像元数之和乘100%得到。由于NDVI值小于0的值主要是代表水体、裸地等，小于0.2的表示的主要是弱植被覆盖区，而本文主要研究的是植被的覆盖情况，因而在这里主要分析NDVI值大于0.2的区域，2002年至2011年NDVI值统计表，如表1所示。

各年间不同的NDVI值的像元数占当年NDVI值大于零的像元总数的百分比如图3所示。

从图3我们不难看出，除02年之外，其他年份0.6~0.8区间内的植被覆盖所占的比例最大，其次是0.4~0.6区间、0.8~1.0区间，这说明在近十年的时间内山东省的植被覆盖中高植被覆盖区占主要部分，次之为中植被覆盖区，然后是密集植被覆盖区，这三者占据了山东省总面积的绝大部分。说明目前山东省的植被覆盖状况较为理想。

由于2002年全省气温偏高，降水偏少，干旱严重。全省各地年平均气温在12.1℃ (成山头)~16.0℃ (邹城)之间，其分布为南高北低；全省各地年降水量为229.8毫米(平原)~687.3毫米(文登)之间，其分布为南多北少、东多西少，较常年偏少，且大部分地区偏少30%~50%左右，是50多年来的降水量最少年份之一 [11] 。因此02年的数据与其他年份差距过大，以下分析过程中就不再详述。

4. 讨论

4.1. 0.2~0.4区间NDVI值的时空变化分析及原因探讨

NDVI值介于0.2~0.4这个区域主要表示稀疏植被或低植被覆盖区。从图4的变化可以看出，从2002年到2005年该区间像元数总体呈现下降趋势，在经历了2006年像元数突然上涨之后，2007年有所下降，随后像元数又总体呈现上升趋势，说明从2007年开始，山东省的稀疏植被或低植被覆盖区面积有所增加。

对比2004年至2008年的植被覆盖图(见附图)，2006年低植被覆盖面积增加主要集中在潍坊市的寿光市(如附图5所示红色方框圈出区域)，2006年寿光为了争取寿光蔬菜成为2008年奥运会专用蔬菜，做大做强“寿光蔬菜”品牌，年内新建改建高标准蔬菜大棚2.5万个，这可能是导致其0.2~0.4区间像元数增加的一个原因。而对于2008年至2011年稀疏植被和低植被区域面积逐年增加，可能原因是固定资产投资连续多年保持增长状态相继建成了一批重大项目，从而导致了低植被覆盖区面积的持续增加 [12] 。

表1. 2002年至2011年NDVI值统计表

图3. 2002年到2011年6月份各分级所占比例饼状图

图4. 2002年至2011年间山东省NDVI值在0.2~0.4区间范围内的走势图

4.2. 0.4~0.6区间NDVI值的时空变化分析及原因探讨

NDVI值介于0.4~0.6这个区域主要表示中植被覆盖区。从图5的变化可以看出，从2002年到2004年该区间像元数总体呈现下降趋势，在经历了2005年和2006年像元数突然上涨之后，2007年有所下降，随后像元数又总体呈现上升趋势，说明从2007年开始，山东省的中植被覆盖区面积有所增加。

对比2004年至2008年的植被覆盖图(附图3至附图7)，2005年与2006年间的中植被覆盖增加的面积主要集中在潍坊，青岛，烟台，如附图5所示的红色圈出的区域，主要是因为2005年青岛市拆除违法建筑8.9万平方米，并进行了绿化、硬化和美化，新增绿地5.7万平方米。这可能是导致其中植被覆盖面积增加的重要原因之一 [13] 。

而从图5的趋势图中，我们可以看出，在经历了2005年和2006年中植被覆被区域有所增加之后，2007年到2009年又经历了一个下降的过程。

从表2可以看出2007年作物播种面积较少，并且从山东统计年鉴了解到山东省2007年高粱，棉花，麻类等作物均大面积减产，这或许也是造成山东0.4~0.6区间的NDVI值变低的原因之一。

而2008年入冬以来我国北方降水量普遍较常年同期偏少5成~8成，降水量之少为30年一遇，特旱区达50年一遇。持续干旱，会导致林木生长不良、树势衰减、抗病虫能力下降，引发次期性的天牛、小蠹、吉丁虫侵入危害，诱发寄主主导型病害侵染林木。干旱造成的灾害表现还会有滞后现象，一般在灾后1年~2年内林木受害加重。干旱还会使地表植被减少，鼠兔也会因食物短缺加大对林木的啃食 [14] 。这可能也是造成2008年2009年农作物产量不高，NDVI值在0.4~0.6区间内的像元数较少的原因之一。

4.3. 0.6~0.8区间NDVI值的时空变化分析及原因探讨

2003年至2011年间的0.6~0.8区间内的NDVI值变化始终处于波动上升和下降的交替过程中，如图6所示，在这个区间内的NDVI值主要表示高植被覆盖区，2005年，全省经济林面积139.98万公顷；速生丰产用材林面积37.3万公顷，成为全国人造板重点产区；林木育苗面积8万公顷。全省有国家级名特优经济林之乡21个，有森林公园144处，总面积30.41万公顷，05年至11年间的NDVI值在0.6~0.8范围内的波动原因分析主要可能是因为速生林的种植与砍伐等，使高植被覆盖区的面积有所变化 [15] 。

4.4. 0.8~1.0区间NDVI值的时空变化分析及原因探讨

如图7所示，NDVI值在0.8~1.0区间范围内主要表示的是密集植被覆盖区，从历年的植被覆盖图可以看出，05年至08年间的密集植被覆盖区的增长面积主要集中在菏泽，聊城，德州等，根据山东省地貌格局，这几座城市主要位于平原地区，聊城市在过去的五年间粮食总产连续4年创历史最高水平，先

图5. 2002年至2011年间山东省NDVI值在0.4~0.6区间范围内的走势图

图6. 2002年至2011年间山东省NDVI值在0.6~0.8区间范围内的走势图

图7. 2002年至2011年间山东省NDVI值在0.8~1.0区间范围内的走势图

表2. 2002年至2010年山东省农作物播种面积汇总表(单位：公顷)

后登上80亿、90亿斤两个大的台阶，从山东省统计年鉴可以看出其08年的林地面积也是最高，这或许就是造成其密集植被覆盖区面积增大的主要原因。

山东省整个区域的植被指数空间分布具有明显的地域特征，表现如下：

第一，鲁南地区，主要是沂水，蒙阴，沂南等地，高植被覆盖面积广大，包含著名的地下大峡谷，地下条件不适宜大面积的建筑开发，主要发展旅游业，植被保护较好，植被指数较高；

第二，鲁东地区，青岛，威海，烟台，日照等沿海城市，包括诸多的风景区，如崂山风景区，琅琊台风景区，长岛国家自然保护区，森林植被覆盖良好，因此植被指数等级较高，沿海岸线的区域由于旅游开发以及商品房的开发建设等，植被覆盖较少，植被指数较低；

第三，鲁北地区，东营、滨州等地，靠近黄河入海口，泥沙沉积，形成三角洲，土地肥沃，农作物在生长期覆盖度较好，因此靠近内陆地区的植被指数等级较高，且较为稳定；但是在沿海边，是沙滩地区，植被稀少，甚至没有，而且降雨量也小，所以植被指数等级低；

第四，鲁西地区，即济宁，菏泽，枣庄、德州、聊城等地，地势平坦，适宜机械化生产作业，因而主要植被以农作物为主，森林覆盖率低，因此植被指数受季节、农作物的种植模式影响比较大，主要是中低植被覆盖。

第五，鲁中地区，泰安地区，由于泰山风景区的良好植被覆盖，这地区的植被指数值较高，另外包括济南、潍坊、淄博等地，由于城市化的影响，植被有较多的人工痕迹，所以其植被指数值在图上表现较低。

总结以上MODIS-NDVI数据特点，结合山东省的植被特点，可以将MODIS-NDVI反映植被指数规律归纳下：

1) 无植被区域，如黄河入海口以及靠近海岸地带，MODIS-NDVI值小，而且变化小。

2) 高植被覆盖区，鲁南地区以及鲁西北地区，MODIS-NDVI值大，对于常绿树木生长区等四季无明显变化的区域，MODIS-NDVI的变化也小。

通过以上分析，充分的说明了MODIS-NDVI植被指数不仅反映了不同植被种类的差异，而且也反映了同种植被不同生长期的差异，充分的说明了MODIS-NDVI植被指数模型的科学性。因此，不仅可以利用MODIS-NDVI植被指数对不同的植被种类进行监测，而且还可以利用MODIS-NDVI对同种植被的不同生长期变化进行监测，通过这些检测，再结合当年的气候变化状况，可以对当年的洪涝、干旱等自然灾害进行提早的监测和预防，从而降低人力物力的损失。

植被指数变化与植被覆盖度变化是密切相关的。而植被覆盖度的时空变化主要是由于气候波动、人为活动引起。由于收集到的资料有限，本文仅对气候、农作物及森林覆盖率与植被指数的关系进行了讨论。

5. 结论与展望

本次研究主要通过对现在已有的山东省植被覆盖数据进行分析，包括对数据的下载，转换，截取，密度分割等数据处理过程，将山东省植被覆盖状况以图表的形式生动的展示出来，并对其变化进行了有针对性的分析，其中参考了大量的文献资料，包括政府工作报告等，数据来源真实，对山东省近几年来的植被覆盖变化情况的原因进行了探讨，这些原因只是对其NDVI值变化的可能性的分析。

基于山东省的植被覆盖状况，我们对未来规划提出几点建议：一、对于鲁西北的平原地带，土地肥沃，地势平坦，适合机械化生产，则适宜大力发展农业；二、对于鲁中山地及丘陵地带，适宜大面积栽种经济林，发展林业，并且依据泰山的地理历史文化优势发展旅游业，带动周边地区经济的发展；三、对于鲁东沿海城市，除了发展沿海养殖业外，主要还是以沿海旅游业为主，改善投资环境，吸引外资，以第三产业服务业为发展的重心。无论何种发展模式均应以人为本，本着和谐发展的原则改善人民的生活水平。

文章引用

刘园园. 基于RS和GIS的山东省植被覆盖的时空演变特征及其成因研究
Vegetation Covering Spatial-Temporal Changes in Shandong Province Based on RS and GIS[J]. 地理科学研究, 2015, 04(03): 95-109. http://dx.doi.org/10.12677/GSER.2015.43011

参考文献 (References)