昆明市植被覆盖变化特征分析

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1、昆明市植被覆盖变化特征分析昆明市植被覆盖变化特征分析植被是地球生态系统不可或缺的组成部分，植被覆盖度是定量描述地表植被覆盖情况的重要参数，是指示植被生长状况的指示器。目前估算植被覆盖度的方法也比较多，其中又以通过植被指数反演植被覆盖度的应用较为广泛。　　植物叶片在可见光的红光波段具有一个强烈的吸收谷，在近红外波段具有一个较高的反射峰，利用植被在不同波段反差较大的光谱特征，有效地综合各有关光谱信号，把多波段反射率做一定的线性或非线性组合，构建对地表植被生长状况简单、有效和经验的度量植被指数，在增强植被信息的同时减少非植被信息[1-2]。目前，国内外学者已定义了40多种植被指数，被广泛应用于全球

2、与区域的森林资源管理、植被覆盖度估算、干旱监测、作物识别与预报、荒漠化、土地利用类型、生态环境等方面。如陈云浩等在对草地与农牧交错带的研究中发现Ts（地表温度）/NDVI所含信息最丰富，利用NDVI-Ts空间能够揭示不同植被类型的特征空间，易于理解地表植被变化过程[3]。Rastmanesh等采用描述性统计和K-均值聚类分析方法研究空气污染对植被退化的影响，结果表明NDVI能作为一个有价值的植被监测工具，并且在植被稀疏区也能较好地应用[4]。　　笔者以1992年8月、2001年本文由.L、2001年6月14日的Landsat7ETM+、2014年4月23日的Landsat8数据，PATH/R

3、OODTRAN4+辐射传输模型，该算法支持的传感器种类多且精度高，不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据，并且可以有效地去除水蒸气/气溶胶散射效应。利用昆明市行政区划矢量数据对处理后的影像进行裁剪。　　1.3.2归一化植被指数（NDVI）提取。　　归一化植被指数（NDVI）是由Rouse等在对比值植被指数（RVI）非线性归一化处理后得到的植被指数[5]。由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云、阴影和大气条件有关辐照度的变化，增强了对植被的响应能力[1]，是目前已定义植被指数中应用最广的一种。　　2结果与分析　　2.1植被覆盖度提取结果　　根据VFC值及前人的研究经验将昆明市主

4、城区及呈贡新区植被覆盖度分为6个等级，分别为：无植被覆盖（VFC=0）、极低植被覆盖（0<vfc≤0.1）、低植被覆盖（0.1<vfc≤0.3）、中等植被覆盖（0.3<vfc≤0.5）、中高植被覆盖（0.5<vfc≤0.7）和高植被覆盖（0.7<vfc）。各等级的面积和占所占面积的百分比见表1，植被覆盖情况如图1所示。<br="">　　2.2植被覆盖度变化分析　　为了分析昆明市主城区及呈贡新区不同植被覆盖等级之间的转换特征，在ArcGIS10.1软件中进行矢栅转化，形成不同斑块的矢量图，在对3期植被覆盖等级矢量数据做叠加分析之

5、后，利用Excel透视表得到昆明市主城区及呈贡新区不同阶段植被覆盖等级变化转移矩阵，得到研究区植被覆盖度变化统计结果（表2）。　　由表1、2可知：　　（1）中等植被覆盖属于增加型，高植被覆盖属于减少型，而无植被覆盖、极低植被覆盖、低植被覆盖和中高植被覆盖处于一个波动变化的状态。　　（2）中等植被覆盖面积持续增加，从1992年的242.27km2增加到2001年的408.51km2再到2014年的666.91km2，相应的年变化率为7.62%（第一阶段）和4.87%（第二阶段），22年共增加了424.64km2，为总面积的15.44%。在第一阶段，从无、极低、低、中高和高植被覆盖分别转入4.9

6、5、4.85、10.75、23.46、122.24和166.25km2，在第二阶段，从低、中高和高植被覆盖分别转入50.07、134.00、87.09km2，同时向无植被覆盖和极低植被覆盖区分别转出10.73、2.03km2，导致了中等植被覆盖区面积的扩大，可见低、中高和高植被覆盖区是中等植被覆盖区转入的主要渠道。（3）高植被覆盖面积持续减少，从1992年的1671.39km2减少到2001年的1267.16km2再到2014年1090.01km2，22年共损失了581.38km2，为总面积的24.14%。主要从高植被覆盖转向低、中等和中高植被覆盖区，其中在第一阶段分别转出43.06、122

7、.24和241.30km2，在第二阶段分别转出29.75、87.09和56.91km2。城市扩张是造成高植被覆盖面积减少的重要原因，据陈贵良等利用中国科学院资源环境数据中心提供的1990、2000、2008年昆明市土地利用现状矢量数据研究结果[7]，该研究的西山区、官渡区、呈贡新区范围内，耕地、林地、草地的面积基本呈下降趋势，而建设用地的面积却大幅度增加，大面积的耕地被征用为建设用地。　　（4）无植被覆盖和极