基于RS的定西市植被覆蓋格局變化研究

　　摘要：植被是生態系統中非常重要且不可或缺的一個環節，是地球表面覆蓋的重要組成部分， 更是反映地表植被狀況的一個非常重要的特征。本文以定西市為靶區，利用2000年、2006年的TM影像和定西市1：10萬地形圖，運用RS和ArcGIS技術，對定西市植被覆蓋格局變化進行研究。結果表明：2000-2006這六年間，定西市的較低植被覆蓋和低植被覆蓋在地理空間上發生明顯變化，植被覆蓋度總體呈上升趨勢，草地等植被覆蓋狀況良好，山地區域的植被進化較為樂觀，森林區的植被覆蓋穩步提升，本地區植被蓋度基本呈上升趨勢。

　　關鍵詞：RS 定西市 植被覆蓋格局

　　農業供給側改革論文發表指導

　　引言

　　隨著社會經濟的發展，科技水平的提高，生態系統與人類活動的關系變得日益緊密，植被覆蓋是生態系統中最為敏感的其中一個因素，植被覆蓋度是表征地表植被的重要指標，也是水土流失、土地沙漠化評價、分布式水文模型的重要輸入參數 [1]。國外研究開始較早，Purevdorj[2]、SellersPJ[3]、AsrarGE[4]等國外學者運用植被指數法、植被覆蓋度與光譜指數的相關分析法等方法結合地理技術，對國外植被覆蓋度的相關問題進行了一系列研究。隨后，國內學者運用綜合技術，聯系經濟學、物理學等領域的知識逐漸涉獵植被研究，李苗苗[1]等建立植被覆蓋度的評價模型，估算了密云水庫的植被覆蓋狀況;李成范等[5]運用ArcGIS軟件，通過提取重慶市的歸一化植被指數(NDVI)，對該市的植被覆蓋度的變化進行了研究。綜合來看，已有研究為植被覆蓋相關研究建立了較為完善的理論基礎和成熟的研究方法，但是，以往研究都集中于森林面積占比較大的區域或者沿海發達城市，定西市深居內陸，海上運輸濕氣難以到達，氣候惡劣，植被覆蓋面積較小。因此，揭示定西市植被覆蓋密度變化，對進一步加強該市的生態系統保護具有重要的現實意義。

　　當前，隨著地理技術的廣泛應用，利用遙感技術監測是我國對地表植被覆蓋及景觀格局變化研究的主要手段之一。植被指數法基于實測數據和衛星傳感器，因此，本文采用植被指數法建立研究模型，對定西市植被覆蓋進行研究。本研究以2000年、2006年兩個不同時期的TM遙感影像圖為數據來源，借助已有模型，從而得到地表植被覆蓋度和地表植被覆蓋等級的變化圖，進而對定西市在2000 -2006年地表植被覆蓋及景觀格局變化進行相對應的分析，企圖研究定西市2000-2006年地表植被覆蓋動態變化的過程，從植被覆蓋圖中，揭示其變化趨勢，以期為定西市的環境評價、植被規劃管理、景觀的設計和當地政府相關部門研究提供科學的決策依據，并為解決定西市生態環境治理的困境提供參考。

　　1研究區域概況

　　定西市隸屬于甘肅省，地跨東經103°52′-105°13′，北緯34°26′-35°35′，被譽為“蘭州的東大門”，是我國東、南部通往西、北部的重要節點城市之一，擁有得天獨厚的區位優勢和豐富的資源。東邊和平涼市、天水市相鄰;西邊與臨夏州、甘南州相鄰;南邊毗鄰隴南市;北與蘭州市、白銀市接壤。定西市屬于黃土高原丘陵溝壑區，地勢呈西南-東北走向，定西市盤踞甘肅南部高原、隴南山地、黃土高原的交匯地帶。定西市的氣候類型屬于半濕潤半干旱區，干旱少雨[6]。圖1為研究區概況圖。

　　2數據源與研究方法

　　2.1數據來源

　　本文的數據主要有2000年7月、2006年7月的 TM 影像數據和定西市1/100000地形圖，其它數據均來源于定西市2001-2007年統計年鑒、定西市2000-2006年國民經濟和社會發展統計公報。研究中用到的軟件主要有遙感圖像處理軟件ErdasImagine8.4和ArcGIS10.2等。

　　2.2數據處理

　　2.2.1波段合成

　　我們將2000年7月、2006年7月的 TM 影像數據利用Erdas軟件圖像處理功能對定西市6年的TM圖像進行波段合成，借助Erdas軟件，把單波段的遙感影像合成多波段的彩色圖像。借鑒已有的研究成果，TM影像的7、4、3波段分別表示紅、綠、藍色合成假彩色圖像。TM影像的優點是兼容中紅外、近紅外和可見光波段信息，此外，圖面色彩也較豐富，具有良好的層次感，具有極為豐富的地表環境信息，而且清晰度高，干擾信息少[7]。故本次研究融合7、4、3波段來到達提高準確度，降低誤差的目的。

　　2.2.2幾何校正

　　首先，對單波段TM遙感影像處理為多波段彩色圖像，然后，對圖形進行幾何校正。幾何校正需要注意準確的選取圖中的關鍵點，并且要選取具有十分強烈的代表性質的地點作為參照，選點校正時需要認真仔細，微小的差錯就會導致最后結果誤差的變大，所以在進行稽核校正時應該保持耐心與細心[8]。

　　2.2.3圖像的裁剪

　　在幾何校正完成之后，接下來進行圖像的裁剪，由于本人找到了定西市帶有行政邊界線的高清遙感影像圖，所以在該圖進行校正后直接利用erdas中的Erdas軟件的圖像處理功能對TM圖像進行波段合成，把單波段遙感影像合成為多波段的彩色圖像AOI功能裁剪出了邊界線，然后將兩張不同年份的定西市TM影像圖導入新建的view中并添加已完成的邊界線進行二次裁剪，大大提高了效率以及對圖像裁剪的精確度(利用ArcGIS裁剪后的圖像易出現分辨率降低等導致誤差變大的影像)[9]。完成遙感影像裁剪之后，建立NDVI計算模型是通過Erdas軟件中的Modeler工具來完成的，最后，借助模型計算植被歸一化指數。

　　2.3歸一化植被指數(NDVI)的計算

　　歸一化植被指數(the Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)，在NDVI= (NIR-R)/(NIR+R)中，影像近紅外波段的反射率通過NIR 值表示，影像紅波段的反射率通過R表示。越是成長繁茂的植物，它的紅光反射值與紅外反射率成正比，若紅光的反射值越小，紅外反射值則越大，因此其比值就會越大[10]。長期以來，NDVI作為RS估算植被覆蓋研究的植被指數，植被變化情況也采用NDVI來監測 [11]。NDVI的計算結果，其數值分布于0-1之間，簡而言之，NDVI的值越高，說明該地區植被覆蓋狀況越好。