兰州市南北两山植被覆盖度动态变化遥感监测.pdf

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1、第1期矿山测量No．12OlO年2月MINESURVEYINGFeb．2OlOdoi：10．3969／j．issn．1001—358X．2010．O1．010兰州市南北两山植被覆盖度动态变化遥感监测李娟(甘肃省基础地理信息中心，甘肃兰州730000)摘要：文中基于植被指数(NDVI)和植被覆盖度像元分解模型，建立了兰,kl1市南北两山植被覆盖度遥感定量模型．在此基础上研究了兰州市南北两山1991年和2006年两个时期的植被覆盖度动态变化，结果表明：1991—2o06年兰州市南北两山绿化工程区植被覆盖

2、度总体呈上升趋势，低植被覆盖度面积减小，中高和高植被覆盖度面积增加，其中七里河工程区植被覆盖度变化最为明显，绿化效果较好，安宁工程区绿化效果相对较差，结果可为兰州市南北两山绿化工程提供科学依据。关键词：植被指数(NDVI)；植被；覆盖度；遥感中图分类号：P237文献标识码：B文章编号：1001—358X(2010)01—0034—04植被覆盖度定义为植被(包括叶、茎、枝)在地面程提供科学依据，有助于推进该地区植被的恢复和的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是衡量重建。地表植被状况的一个最重要的指标

3、，也是影响土壤1研究资料准备及研究方法侵蚀与水土流失的主要因子，对于区域环境变化和监测研究具有重要意义。随着遥感技术的发展，1．1研究资料准备植被覆盖度测量由传统的地面测量发展到通过遥感本研究使用的数据为美国陆地卫星(Landsat)的数据估算，尤其是为大范围地区的植被覆盖度监测TM数据(30m×30Il1)和中巴资源卫星(20mX20提供了可能。遥感测量植被覆盖度的方法分为三m)数据两期，影像成像时间分别为1991年6月和种：回归模型法、植被指数法与像元分解模型法。其2006年8月。两期影像数据均

4、摄于农作物、人工植中，回归模型法依赖于对特定区域的实测数据，在被及天然植被生长较好的时期，完全可以代表该地推广应用方面受到诸多限制；植被指数法建立的模区的植被生长状况和土地利用情况，植被变化具有型经验证后可以推广到大范围地区，形成通用的植可比性。被覆盖度计算方法，相对于回归模型法更具有普遍兰州市南北两山分布在3景TM数据和6景中意义。巴影像数据上，为保证数据的完整性、准确性，对两兰州市南北两山界于东经103。2104”～104。00时相影像分别进行辐射校正、大气校正、几何校正、38，北纬35。531

5、8”～36。3356”，跨兰州市辖区内的镶嵌以及标准化处理(即进行云、云影及水体的去城关区、七里河区、安宁区、西固区、榆中县、皋兰县除[43)。此外，为保证两期数据植被覆盖度估算结果和永登县，南起七里河区七道梁、北至兰州中川机具有可比性，对TM影像和中巴影像数据同时进行场。南山东起榆中县营盘山，西至西固区河口八盘分辨率重采样(采样为10m×10m)，利用兰州市南峡，南起七道梁，北至南山山脚；北山东起城关区青北两山范围对TM影像和中巴影像进行裁剪和掩白石乡张儿沟，西至西固区达川乡达家沟，南临黄膜，得到

6、研究区两期边界范围相同的影像数据。河，北以面城主山脊线为界。工程区东西长60km，1．2研究方法南北宽5～50km，总土地面积42000hm。1．2．1植被覆盖度遥感估算模型本文根据像元二分模型的原理，建立利用归一像元分解模型原理是，图像中的一个像元实际化植被指数(NDVI)定量估算植被覆盖度的模型，对上可能由多个部分构成，每个部分对遥感传感器所兰州市南北两山植被覆盖度进行遥感估算和植被变观测到的信息都有贡献，因此可以将遥感信息(波段化分析，有助于从整体上了解兰州市南北两山植被或植被指数)分解，建立

7、像元分解模型，并利用此模的分布状况和分布特点，为兰州市南北两山绿化工型估算植被覆盖度。34第1期李娟：兰州市南北两山植被覆盖度动态变化遥感监测2009年2月根据像元二分模型的原理，假设一个像元的信表1植被覆盖度模型中NDVI和NDVI值息可以分为土壤与植被两部分，则通过遥感传感器所观测到的信息s即为：S=XS⋯+(1-L)XS(1)其中，为像元中有植被覆盖的面积比例，即该1．3植被覆盖度计算像元的植被覆盖度；1一为土壤覆盖的面积比例；根据植被覆盖度遥感估算模型的原理，对兰州s和Ssoil分别为全由植

8、被覆盖的纯像元和全由土壤市南北两山1991年6月和2006年8月的植被覆盖覆盖的纯像元所得的遥感信息。度进行估算，得到这两期的植被覆盖度图(见图1)。由式(1)得到计算植被覆盖度的公式：“：S(2)一Sf⋯像元二分模型削弱了大气、土壤背景与植被类型等的影响，只保留了植被覆盖度的信息。1．2．2植被指数(NDVI)法估算植被覆盖度。。归一化植被指数NDVI，定义为近红外波段NIR与可见光红波段R数值之差和这两个波段数值之和嘲：的比值，即公式NDVI=丽NIR-R(3)：