宜樹(shù)華,王增如,謝 霞,楊時(shí)海,黃 磊,葉柏生
(1.中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境和工程研究所,甘肅 蘭州 730000;2.冰凍圈科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,甘肅 蘭州 730000;3.祁連山冰川與生態(tài)環(huán)境觀測(cè)研究站,甘肅 蘭州 730000;4.青海省畜牧獸醫(yī)科學(xué)院草原研究所,青海 西寧 810016)
植被覆蓋度(蓋度)指植物地上部分的垂直投影面積與樣方面積之比的百分?jǐn)?shù),是植被生長(zhǎng)狀況的直觀量化指標(biāo)[1],在水文、氣象、生態(tài)等很多方面研究中都要用到定量化的蓋度信息。例如,土壤水熱過(guò)程[2-3]、產(chǎn)沙產(chǎn)流過(guò)程[4-5]、多年凍土和活動(dòng)層[6]、土壤厚度[7]、氣候[8]、土壤碳/氮和微生物研究[9]。目前常用方法包括目估法、普通相機(jī)法和高光譜法[10]。目估法具有主觀隨意性[11-12],普通相機(jī)法利用由普通相機(jī)拍攝的相片進(jìn)行分析,例如拉伸、增強(qiáng)、色彩轉(zhuǎn)換等[13-14],這種方法需要人為干預(yù)較多,處理大批量相片時(shí)比較困難;高光譜法利用高光譜曲線的形態(tài)特征(如由Field Spec Pro光譜儀測(cè)量獲取的400~2 500 nm的反射光譜)反演蓋度[15]。然而,利用多光譜相機(jī)研究植被覆蓋度這一新的方法在實(shí)際工作中很少應(yīng)用。多光譜相機(jī)和衛(wèi)星遙感一樣[16],可以獲取地面紅光和近紅外波段的信息,從而可以快速地獲取地表植被的信息,而且在實(shí)際使用時(shí),多光譜相機(jī)可以獲得更高分辨率信息。本研究利用美國(guó)農(nóng)業(yè)多光譜相機(jī)對(duì)疏勒河流域上游蓋度進(jìn)行了研究,并與傳統(tǒng)的目估法進(jìn)行了對(duì)比。目的在于:1)了解光譜相機(jī)在估測(cè)蓋度中的適用性;2)探討疏勒河流域上游植被蓋度空間分布規(guī)律以及與多年凍土間的關(guān)系。
1.1樣地設(shè)置及概況 疏勒河流域地處祁連山西段,主要受西風(fēng)氣流的影響[17],按陸地表層干濕指數(shù)區(qū)劃屬于半干旱區(qū)-干旱區(qū)[18],地表呈現(xiàn)干寒氣候條件下草原-荒漠景觀,與祁連山中東段半干旱-半濕潤(rùn)條件下的景觀差異顯著[19]。本研究于2009年8月,在疏勒河流域上游,以蘇里橋?yàn)閰⒖?向西北方向選取了5個(gè)大小為50 m×50 m的典型觀測(cè)樣地(圖1),樣地間隔約10 km,樣地概況見(jiàn)表1。在每個(gè)樣地上等間距10 m設(shè)置5條長(zhǎng)50 m的樣線,各樣線上間隔10 m設(shè)置一個(gè)樣方(0.5 m×0.5 m),對(duì)這些樣方進(jìn)行生態(tài)調(diào)查,同時(shí)在樣線周圍隨機(jī)選取樣方,對(duì)各樣方分別利用多光譜相機(jī)和普通相機(jī)拍攝一組相片(圖2a和2b),每張相片覆蓋地面0.75 m×0.75 m(用0.5 m×0.5 m的鐵絲框做標(biāo)記,分析鐵絲框內(nèi)的部分),共拍攝223組相片。
1.2多光譜相機(jī)簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)處理 采用的多光譜相機(jī)為美國(guó)農(nóng)業(yè)多光譜相機(jī)(www.tetracam.com)。該相機(jī)具有3.2萬(wàn)像素(2 048×1 536),在綠、紅和近紅外波段感光,和遙感TM 影像的2、3、4波段相當(dāng)。在相片處理時(shí)對(duì)于部分多光譜相片中反光較強(qiáng)的部分需要專門處理,如果某一個(gè)像素的藍(lán)、紅以及紅外波段的DN(digital number)和大于0.95×755,或者藍(lán)波段的 DN大于紅波段的DN值,并且大于近紅外的DN值,那么該像素為反光。在數(shù)據(jù)分析時(shí)剔除了反光部分超過(guò)5%的相片,獲得有效相片185組。
圖1 疏勒河上游研究區(qū)概況
表1 各樣地概況
圖2 樣方照片
數(shù)據(jù)分析時(shí),為避免相片邊緣部分的畸變問(wèn)題,截取相片中心0.5 m×0.5 m部分進(jìn)行分析;首先計(jì)算每個(gè)像素的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)見(jiàn)圖2。
式中,NIR和R分別為近紅外和紅波段反射率。土壤的NDVI平均值為 2.0,標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.0[20]。本研究利用0.4(土壤NDVI平均值+2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差,即95%土壤的NDVI值小于0.4)作為區(qū)分植被和土壤的閾值,即當(dāng)某個(gè)像素的NDVI值大于0.4時(shí),該像素為植被。利用遙感圖像處理平臺(tái)ENVI(The environment for visualizing images)進(jìn)行以上操作;對(duì)于普通相片通過(guò)3位生態(tài)學(xué)專家目估得到目測(cè)蓋度。
在上述野外和室內(nèi)分析數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,分析不同專家目估之間的差別,并同多光譜相機(jī)估計(jì)的蓋度做對(duì)比,給出閾值對(duì)蓋度估計(jì)的影響;評(píng)估不同空間精度多光譜相片對(duì)蓋度估計(jì)的影響,最后以多光普相機(jī)估計(jì)的蓋度為基礎(chǔ)分析多年凍土、季節(jié)凍土以及過(guò)渡區(qū)蓋度的差別。數(shù)據(jù)分析使用的軟件為Excel和 R。
2.1不同專家目估的植被蓋度差異 3位專家目估的平均值(標(biāo)準(zhǔn)偏差)分別為13.14(10.28),18.5(13.19)和18.76(10.61)(圖3)。根據(jù)t檢驗(yàn),專家1和專家2目估的平均蓋度極顯著不同(P<0.001),專家1和專家3目估的平均蓋度極顯著不同(P<0.001),而專家2和專家3目估的平均蓋度沒(méi)有顯著差異(P>0.05)。專家1和專家2目估的相關(guān)系數(shù)為0.53,專家1和專家3目估的相關(guān)系數(shù)為0.58,專家2和專家3目估的相關(guān)系數(shù)為0.51。
2.2多光譜估計(jì)和專家目估的結(jié)果對(duì)比 在橋北10~20 km處,多光譜估計(jì)和專家目估的平均值較為接近,但在橋北40~50 km處,相差較大(圖4)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),在季節(jié)凍土區(qū),地表干旱,紫花針茅光合作用弱,因而NDVI值偏小,在多光譜相片中被劃分為土壤(圖5)。
圖3 不同專家目估的植被蓋度對(duì)比
圖4 多光譜估計(jì)和目估平均間的對(duì)比
圖5 退化草地樣方照片
圖6 歸一化植被指數(shù)與專家目估植被覆蓋度的相關(guān)性
圖7 歸一化植被指數(shù)與多光譜估計(jì)的植被覆蓋度的相關(guān)性
由NDVI和專家目估的平均蓋度以及多光譜估計(jì)蓋度間的關(guān)系可以看出(圖6、7),多光譜得出的蓋度和NDVI間的關(guān)系較專家目估的好。根據(jù)以往的研究,NDVI和蓋度間存在著指數(shù)關(guān)系[21],專家目估的蓋度和NDVI間并不存在這樣的關(guān)系,從側(cè)面可以得出由多光譜相片計(jì)算的蓋度較專家目估的準(zhǔn)確。2.3閾值對(duì)蓋度估計(jì)的影響 在本文2.2中使用0.40作為閾值區(qū)分NDVI圖中的植被和裸地像素,為了探討閾值的影響,又分別使用0.35和0.45作為閾值分析。結(jié)果表明,不同閾值得出的蓋度間有系統(tǒng)性的差別,閾值越大,計(jì)算得到的蓋度越?。ū?),在橋西北10、20和40 km處,閾值的增加會(huì)使計(jì)算得到的蓋度減少較多,約6%;而在植被很稀疏的地方(如Ⅴ處)閾值的增加對(duì)蓋度的計(jì)算影響不大。在整個(gè)研究區(qū)域,以0.35、0.40和0.45為閾值得出的平均蓋度分別為18%、13%和9%,而目估平均蓋度為16%。
表2 各樣地在不同閾值情況下蓋度的平均值(標(biāo)準(zhǔn)偏差) %
2.4多光譜相片精度對(duì)蓋度的影響 在本文2.2和2.3中使用的多光譜相片的像素約為1 200×1 200(一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的地面實(shí)際大小為0.4 mm×0.4 mm),為了探討相片精度的影響,利用ENVI軟件生成精度為1 000×1 000、250×250、62×62、8×8以及1×1的多光譜相片。對(duì)比不同精度相片的NDVI值以及以0.40為閾值模擬的蓋度可以得出:NDVI受到的影響比較小,1 000×1 000和1 200×1 200相片的 NDVI平均差值為 0.002,1×1和1 200×1 200相片的NDVI平均差值為0.011;而蓋度差別較大,62×62和1 200×1 200相片識(shí)別的蓋度平均差值達(dá)-5.7,但250×250和1 200×1 200識(shí)別的蓋度平均值只差-1.2(表3)。由此可見(jiàn),要利用閾值法獲取植被蓋度,像素所代表的空間越大,模擬出的誤差也越大。
表3 不同精度相片與原始相片的NDVI值和植被覆蓋度的平均差值
2.5多年凍土、季節(jié)凍土以及過(guò)渡區(qū)蓋度的差異 樣地Ⅰ和樣地Ⅱ?yàn)槎嗄陜鐾羺^(qū),樣地Ⅳ和樣地Ⅴ為季節(jié)凍土區(qū),樣地Ⅲ為過(guò)渡區(qū)或多年凍土退化區(qū)。多年凍土區(qū)、過(guò)渡區(qū)以及季節(jié)凍土區(qū)的蓋度的平均值(標(biāo)準(zhǔn)偏差)分別為0.23(0.14)、0.08(0.03)和0.11(0.12)。多年凍土區(qū)的蓋度明顯大于季節(jié)凍土區(qū)和過(guò)渡區(qū);季節(jié)凍土區(qū)的蓋度和過(guò)渡區(qū)的沒(méi)有明顯差別(圖8)。
圖8 植被覆蓋度和凍土間的關(guān)系
蓋度是衡量植被狀況重要定量指標(biāo),本研究采用多光譜相機(jī)獲得蓋度的方法與傳統(tǒng)方法相比,不僅準(zhǔn)確快捷,而且可以克服目估法的主觀性。該方法在估測(cè)蓋度的效率方面具有明顯的優(yōu)勢(shì),數(shù)據(jù)處理過(guò)程可以通過(guò)編程實(shí)現(xiàn),在幾分鐘可以完成近200張多光譜相片的分析。利用多光譜相片分析蓋度應(yīng)考慮精度問(wèn)題,即每個(gè)像元所代表的地表面積不能超過(guò)0.2 cm×0.2 cm(0.5 m×0.5 m的地面至少需要250像素×250像素)。在利用無(wú)人飛機(jī)進(jìn)行植被拍攝時(shí),如果精度較低,則不能直接使用閾值的方法獲取蓋度。另外,疏勒河上游地區(qū),蓋度具有較大的空間差異性,在區(qū)域尺度上與凍土類型關(guān)系較為密切,多年凍土區(qū)蓋度顯著高于季節(jié)凍土區(qū)和過(guò)度區(qū)。
[1]溫慶可,張?jiān)鱿?劉斌,等.草地覆蓋度測(cè)算方法研究進(jìn)展[J].草業(yè)科學(xué),2009,26(12):30-36.
[2]Wang G X,Hu H,Liu G,et al.Impacts of changes in vegetation cover on soil water heat coupling in an alpine meadow of the Qinghai-Tibet Plateau,China[J].Hydrology and Earth System Sciences,2009,13:327-341.
[3]Hu H C,Wang G X,Wang Y B,et al.Response of soil heat-water processes to vegetation cover on the typical permafrost and seasonally frozen soil in the headwaters of the Yangtze and Yellow Rivers[J].Chinese Science Bulletin,2009,54(2):242-250.
[4]李元壽,王根緒,沈永平,等.長(zhǎng)江源區(qū)不同植被覆蓋下產(chǎn)流產(chǎn)沙效應(yīng)初步研究[J].冰川凍土,2005,27(6):869-875.
[5]李元壽,王根緒,王一博,等.長(zhǎng)江黃河源區(qū)覆被變化下降水的產(chǎn)流產(chǎn)沙效應(yīng)研究[J].水科學(xué)進(jìn)展,2006,17(5):616-623.
[6]王根緒,李元壽,吳青柏,等.青藏高原凍土區(qū)凍土與植被的關(guān)系及其對(duì)高寒生態(tài)系統(tǒng)的影響[J].中國(guó)科學(xué)D輯:地球科學(xué),2006,36:743-754.
[7]王志強(qiáng),劉寶元,海春興.土壤厚度對(duì)天然草地植被覆蓋度和生物量的影響[J].水土保持學(xué)報(bào),2007,21(4):164-167.
[8]楊元合,樸世龍.青藏高原草地植被覆蓋變化及其與氣候因子的關(guān)系[J].草地學(xué)報(bào),2006,30(1):1-8.
[9]王長(zhǎng)庭,龍瑞軍,王啟蘭,等.三江源區(qū)高寒草甸不同退化演替階段土壤有機(jī)碳和微生物量量碳的變化[J].應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報(bào),2008,14(2):225-230.
[10]張?jiān)葡?李曉兵,陳云浩.草地植被蓋度的多尺度遙感與實(shí)地測(cè)量方法綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(1):85-93.
[11]池宏康,周廣勝,許振柱,等.草地植被蓋度的近距離遙感測(cè)定[J].草業(yè)學(xué)報(bào),2007,16(2):107-112.
[12]章文波,符素華,劉寶元.目估法測(cè)量植被覆蓋度的精度分析[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2001,37(3):402-408.
[13]Li X,Chen Y,Yang H,et al.Improvement,comparison,and application of field measurement methods for grassland vegetation fractional coverage[J].Journal of Integrative Plant Biology,2005,47(9):1074-1083.
[14]路炳軍,劉洪鵠,符素華,等.照相法結(jié)合數(shù)字圖像技術(shù)計(jì)算植被覆蓋度精度研究[J].水土保持通報(bào),2007,27(1):78-85.
[15]劉占宇,黃敬峰,吳新宏,等.天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2006,17(6):997-1002.
[16]周兆葉,儲(chǔ)少林,王志偉,等.基于 NDVI的植被覆蓋度的變化分析——以甘肅省張掖市甘州區(qū)為例[J].草業(yè)科學(xué),2008,25(12):23-29.
[17]張強(qiáng),余亞勛,張杰.祁連山與河西內(nèi)陸河流域綠洲的大氣水循環(huán)特征研究[J].冰川凍土,2008,30(6):907-913.
[18]仁國(guó)玉,陸均天,鄒旭凱,等.我國(guó)西北地區(qū)的氣候特征與氣候?yàn)?zāi)害[A].見(jiàn):丁一匯,王守榮.中國(guó)西北地區(qū)氣候與生態(tài)環(huán)境概論[M].北京:氣象出版社,2001:1-43.
[19]吳吉春,盛煜,李靜,等.疏勒河源區(qū)的多年凍土[J].地理學(xué)報(bào),2009,64(5):571-580.
[20]Montandon L M,Small E.The impact of soil reflectance on the quantification of the green vegetation fraction from NDVI[J].Remote Sensing of Environment,2008,112(4):1835-1845.
[21]Carlson T N,Ripley D A.On the relation between NDVI,fractional vegetation,cover,and leaf area index[J].Remote Sensing of Environment,1997,62(3):241-252.