基于归一化植被指数的广州市植被时间变化分析

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1、广东农业科学2012年第6期1基于归一化植被指数的广州市植被时间变化分析2樊风雷，邱茂慧(1.华南师范大学地理学院，广州广东510631；2.广州科技贸易职业学院应用外语系，广州广东511442)摘要：以广州市1990和2010年的TM图像为主要数据，在结合数据图像前期处理的基础上运用归一化植被指数（NDVI）从整体变化、动态变化、等级变化等方面对广州市的植被信息进行了提取和分析，同时结合广州市社会经济数据对广州植被覆盖变化的驱动因子进行了探讨。研究表明：1990年广州市区的平均NDVI值为0.29；2010年广州市区的平均NDVI值为-0.03；植物覆盖率由1990年的87.08

2、％下降到2010年的45.73％。关键词：遥感；归一化植被指数；空间变化；广州市中图分类号：S127；P208文献标识码：A文章编号：1004-874X(2012)06-0001-03ThetemporalanalysisofvegetablechangeofGuangzhoubasedontheNDVIfactor1，QIUMao-hui2FANFeng-lei(1.SchoolofGeography,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510631,China；2.PracticalForeignLanguageDepartment，Guan

3、gzhouVocationalCollegeofTechnologyandBusiness,Guangzhou511442,China)Abstract：Accordingtotheremotesensingimagesoftheyear1990and2010,theNDVIindexwasusedinthispaperinordertoextractvegetableinformationofthecityofGuangzhou.Atthesametime,thevegetablecoverchangingconditionofGuangzhoucitywasanalyzedac

4、cordingtothedevelopmentofthecityandsomerelatedmaterialanddata.BasedonthesedetaildetectioninformationofNDVIandvegetableofGuangzhou,theresultswasshownasfollowed:theaverageNDVIofGuangzhouin1990was0.29,whilein2010itfellto-0.03.Thepercentageofvegetationcoverageintheyear1990was87.08%whileitfellto45.

5、73%in2010.Themainreasonswerethedevelopmentoftherealestatebusiness,theexpandingoftheindustryandtheconstructionproject.Keywords：remotesensing;NDVI;spatialchange;Guangzhou城市植被一般是指城市内一切自然生长和人工栽培类别或估算绿色生物量，能够提取植物的算法。植被指数的各种植被类型。城市植被是城市生态系统的重要组成是代数运算增强的典型应用。绿色植物叶子的细胞结构在部分，是城市生态系统自然和人文多种因素影响的结果，近红外具有

6、高度反射，其叶绿素在红光波段具有强吸收。也是衡量城市环境质量和居民生活水平的重要标志。对因此，在多波段图像中，用红外/红波段图像作比值运算城市植被进行生态效益评价，可确切地估价植被对环境后，结果图像上植被区域具有高亮度，甚至在绿色生物量[3][6]改善的作用和程度，使人们更好地认识植被在环境保护很高时达到饱和。Rouse等于1974年提出了归一化差中的意义，有助于促进城市绿地系统规划，优化植物群落异植被指数（NDVI），以其卓越的植被信息表达能力以及[1]结构，改善城市环境质量，促进城市生态建设。植被光谱数据提取与处理过程中较强的抗干扰能力成为区域植被特征是植被遥感的基础，植被光谱

7、反射是植被、土壤、大变化研究的主要数据分析工具。气、地形、地水分含量等多种因素影响而形成的综合反本研究根据遥感信息技术的发展趋势，采用Landsat[2]映。因此，光谱反射率大小受植被类型、种类组成、植被TM遥感影像，结合GIS技术，对广州城市发展过程中的生盖度、叶绿素含量、植物水分、土壤物理特征、大气状况等态环境之重要指标—植被指数的时空动态监测和分析评多种因素的影响；同时具有明显的日变化、季节变化规价。主要利用广州1990、2010年的LandsatTM影像，探索