任艷群，劉海隆，唐立新，姜亮亮，安小艷

（1.石河子大學 水利建筑工程學院，新疆 石河子832000；2.兵團建設交通有限公司，新疆 石河子832000）

基于NDVI－Albedo特征空間的沙漠化動態(tài)變化研究
——以準格爾盆地南緣為例

任艷群1，劉海隆1，唐立新2，姜亮亮1，安小艷1

（1.石河子大學 水利建筑工程學院，新疆 石河子832000；2.兵團建設交通有限公司，新疆 石河子832000）

土地沙漠化是干旱區(qū)主要生態(tài)環(huán)境問題之一，也是干旱區(qū)農業(yè)發(fā)展的重要制約因子。以新疆農八師石河子墾區(qū)150團為研究區(qū)域，基于TM遙感影像，計算了歸一化植被指數（NDVI）、地表反照率（Albedo）等指標，通過建立NDVI—Albedo特征空間，對研究區(qū)沙漠化的等級進行劃分。將研究區(qū)的沙化土地分為極重度、重度、中度、輕度沙漠化土地，并通過地面調查驗證，對其精度進行了評價。對2000，2005和2010年3期數據進行分類處理，并對這3期的沙漠化信息進行了分析。結果表明，利用該方法的分析精度滿足研究要求；研究區(qū)通過10a的發(fā)展變化，其沙漠化狀況得到了有效改善。

遙感；沙漠化；植被覆蓋度；干旱區(qū)

沙漠化是干旱、半干旱及部分半濕潤地區(qū)以風沙活動為主要標志的土地退化現象［1］。近年來，中國的沙漠化問題日益突出，與之密切相關的沙塵暴災害給人們生活帶來了重要影響［2］。沙漠化的實時監(jiān)測與定量評價對土地質量和生態(tài)環(huán)境保護都具有重要意義。隨著遙感技術的發(fā)展，其在土地沙化研究中得到了廣泛的應用。植被蓋度是反映沙漠化的重要指標之一。國內外學者基于NDVI應用線性混合模型、回歸樹及象元二分法等進行了蓋度分析，在植被蓋度的動態(tài)監(jiān)測中取得了較好的效果，該方法為沙漠化的動態(tài)監(jiān)測提供了基礎［3－4］。Tanser等［5］則通過 NDVI建立 MSDI（moring standard deviation index）指數來研究半干旱區(qū)的土地退化，取得了一定進展。近年來，基于NDVI和Albedo的特征空間對土地沙化進行定量評價得到了大量應用。該方法使用簡單，指標易于獲取，在沙漠化的分類及分級中，較僅使用遙感光譜信息的分類方法精度更高。曾永年等［6］提出了沙漠化差值指數模型，對黃河源區(qū)進行了研究，達到了較好的效果。潘竟虎等［7］對張掖綠洲區(qū)的沙漠化進行了定量評價，精度達到82%。以上方法極大提升了沙漠化動態(tài)監(jiān)測與分析能力，但在西北干旱區(qū)應用仍然不足。為此，本研究選擇新疆石河子150團為研究區(qū)，在總結前人研究成果的基礎上，結合野外調查數據，利用Landsat－TM 數據，擬建立基于 NDVI—Albedo特征空間的干旱區(qū)沙漠化分類方法，以期為沙漠化的遙感監(jiān)測與評價提供技術支撐。

1 研究區(qū)概況

新疆石河子150團地處古爾班通古特大沙漠南緣的莫索灣墾區(qū)北端，地理位置在東經86°00′—86°42′，北緯44°26′—45°11′。全團總面積468km2，海拔高度332～361m，平均海拔346.0m。東西北三面環(huán)沙，該區(qū)綜合土壤侵蝕模數為1 800t／（hm2·a），屬典型的風蝕區(qū)［8－9］。研究區(qū)屬典型的大陸性氣候，冬季嚴寒，夏季酷熱，干燥少雨，蒸發(fā)量大，晝夜溫差大。年平均氣溫6.6℃，年平均降水量123.2mm，年平均蒸發(fā)量1 979.5mm，年平均日照時數2 774.1 h。年平均風速2.4m／s，最大瞬間風速可達30m／s，年平均出現8級以上大風4.9次［8］。

2 數據與方法

2.1 數據來源及處理

2.1.1 遙感數據 主要以2010年8月10日、2005年7月31日和2000年8月7日的軌道號為P144－R29的TM1—5，7波段的影像為基本數據源。以2010年8月的數據進行方法的研究及驗證，無云覆蓋，已經經過輻射定標，幾何校正及大氣校正等圖像預處理，在ArcGIS 10.0和ENVI 5.0的遙感影像處理技術的支持下，對TM影像進行多波段融合，疊加研究區(qū)的行政區(qū)劃圖，裁剪出研究區(qū)域的TM影像。

2.1.2 野外調查數據 在研究區(qū)布設了20個樣點，每個樣點附近設置5個10m×10m規(guī)格的樣方，針對對每個樣方進行植被覆蓋度的測量，具體方法為：對植被不均勻分布的樣方，少數采樣點不能代表樣方真實情況，對兩條對角線連續(xù)采樣，用兩條對角線上植被覆蓋度的平均值代表樣方的覆蓋度。連續(xù)植被則采用魚眼相機垂直向下拍攝，利用CAN—EYE軟件對魚眼照片進行分析，從照片中計算綠色象素的比例獲得實測植被覆蓋度。

將測量的結果按照沙漠化的分級標準［10］進行分類（表1），對樣點沙漠化程度進行分類的結果詳見表2。

表1 土地沙漠化分級標準

表2 研究區(qū)野外調查結果

2.2 基于NDVI－Albedo特征空間的分類方法

2.2.1 地表反照率（Albedo）的反演 基于輻射傳輸模型進行光譜校正，可根據輻射通量推出不同波段的權重，從而計算寬波段的地表反照率［11］。寬波段地表反照率（A）定義為［12］：

式中：λ1，λ2——波長的最小最大值，一般為0.3和4 μm；EU1，EU2，…，EUN，ED1，ED2，…，EDN——對應波段的入射輻射值和出射輻射值（W／m2）。

公式（1）可以簡寫為：

式中：Ri——波段i的光譜反射率，Ri＝EUi／EDi（i＝1，2，…，n）；wi——波段i的權重系數，wi＝EDi／EDk（i＝1，2，…，n），其中，w1＋w2＋…＋wn＝1。對于TM 影像，i＝1，2，3，4，5，7。

本研究采用TM1—5，7波段組合反演地表反照率：

式中：R1，R2，R3，R4，R5，R7——TM1—7波段的反射率。

植被指數計算：歸一化植被指數NDVI可以通過TM影像的紅光波段的反射率（ρRED）和近紅波段的反射率（ρNIR）計算［13］。

對NDVI，Albedo進行歸一化處理：

式中：NDVImax，NDVImin——NDVI的最大值和最小值。

式中：Albedomax，Albedomin——Albedo的最大值和最小值。

2.2.2 NDVI—Albedo特征空間的建立 沙漠化過程在植被指數和地表反射率的特征空間中有顯著的相關關系［6］。因此采用NDVI—Albedo特征空間來分析沙漠化的動態(tài)變化特征。首先建立特征空間［6］：為了得到不同植被狀況下的Albedo與NDVI的定量關系，利用ENVI中的ROI功能，在研究區(qū)域中選擇分布于不同沙漠化等級的350個點，對所有點的Albedo與NDVI信息進行回歸分析，得到特征方程：y＝0.344 4x＋0.469 0（R2＝0.784 7）。可以看出，隨著植被指數的逐漸增加，其地表反照率逐漸減小，植被指數與地表反照率表現出很強的線性負相關關系。

2.2.3 沙漠化遙感監(jiān)測差值指數 根據Verstraete和Pinty［14］的研究結論，如果在代表沙漠化變化趨勢的垂直方向上劃分NDVI—Albedo特征空間，可以將不同的沙漠化土地有效區(qū)分開來。可以用沙漠遙感監(jiān)測差值指數模型DDI來表示：

在具體應用中，為減少采樣點代表性對沙漠分級指數I的影響，其常數a可根據NDVI—Albedo特征空間中斜率來確定，即a·k＝－1，其中k為特征方程的斜率，在本研究中k為－0.344 4，計算得a為2.903 6。

3 結果與分析

3.1 150團沙漠化分類

根據NDVI—Albedo特征方程確定沙漠化差值指數：

根據公式（8）計算得到研究區(qū)的DDI值，利用ArcGIS 10.0的重分類中的自然斷裂法（natural break）將DDI值分為6級，即非沙漠化、輕度沙漠化、中度沙漠化、重度沙漠化、極重度沙漠化和沙地（表3），自然斷裂法是基于統(tǒng)計學的Jenk最優(yōu)化法得出的分界點，能夠使各級的內部方差之和最小。對研究區(qū)土地進行分區(qū)結果如附圖9所示。由附圖9可知，在研究區(qū)內，輕度沙漠化土地主要分布在耕地周圍，且面積較少；中度沙漠化土地圍繞于輕度沙漠化土地，主要位于150團中部和南部；極重度沙漠化土地分布于耕地的外圍區(qū)域，主要位于150團的西部和西南部，且分布面積較大；沙地分布于150團的最外圍區(qū)域，特別是在北部地區(qū)。其中沙地面積有123.5 km2，占研究區(qū)總面積的27.23%；極重度沙漠化土地面積有84km2，占總面積的18.52%；重度沙漠化土地面積為28.5km2，占研究區(qū)的6.29%；中度沙漠化土地面積為34.2km2，占總面積的7.55%；輕度沙漠化土地面積為53.8km2，占總面積的11.87%；耕地面積最大為129.5km2，占研究區(qū)總面積的28.54%。

表3 不同等級沙漠化土地的遙感監(jiān)測差值指數DDI值

3.2 150團沙漠化分類精度分析

在分類完成的圖像中，隨機地增加140個點，根據選取點所在的經緯度，在Goole Earth中查看該點的地表情況，并判斷其類型，再結合野外調查的100個點，共得到240個分類精度檢驗參照點，與分類結果對照，利用誤差矩陣進行分類結果的精度分析（表4）。

從表4可以得出，采用NDVI—Albedo特征空間進行的分類誤差分析結果表明，其總體精度為0.87，用戶精度為0.87，生產精度為0.87，Kappa系數則為0.84，誤分主要表現在重度、中度、輕度等的沙化土地信息，地面調查與遙感數據的時間差也是形成誤差的原因之一。

3.3 150團沙漠化動態(tài)變化分析

通過前面的研究表明，基于NDVI—Albedo特征空間方法在沙漠化信息的提取中是可行的，因此再分別對2000年8月7日、2005年7月31日兩期軌道號為P144－R29的 TM1—5，7波段的影像進行了處理，并結合2010年的分類結果，分析2000—2010年間研究區(qū)沙漠化的變化。

表4 研究區(qū)遙感影像分類精度誤差矩陣（NDVI－Albedo）

3.3.1 沙漠化空間變化特征 分別對2000和2005年的數據進行分類，并與2010年進行對比分析。分析結果表明，經過10a的發(fā)展變化，150團的耕地面積不斷增加，主要向西南方向擴張，而且西南方向的沙地有很大一部分已經轉移成了極重度沙漠化，輕度沙漠化土地的發(fā)展則主要向中部集中，重度沙漠化、中度沙漠化土地的變化不大，主要分布在耕地周圍（表5）。

由表5可知，沙地面積逐漸減少，沙漠化程度不斷降低，極重度沙漠化土地面積先減少后增加是因為早期人們沙地改造的技術等方面不成熟，水資源的利用不足，所以沙漠化程度降低不很顯著，中度、輕度沙漠化土地極耕地的面積增加不大，但是由于后期加大了改造沙漠的力度，研究區(qū)的水資源主要用于耕地的發(fā)展，在沙地種植梭梭等耐旱植物改善沙地土壤，所以沙漠化程度降低顯著，大量的沙地向極重度、重度等沙化程度輕的土地類型過渡，而中度、輕度沙漠化土地及耕地面積增加較顯著。

分別對2000—2005年、2005—2010年研究區(qū)沙漠化變化進行分析。附圖10中土地轉移指某類土地向其它類型土地轉變，如沙地轉移是指沙地向極重度、重度、中度、輕度、耕地的轉化。由附圖10統(tǒng)計可得，研究區(qū)土地2000－2005年變化不大，其中沙地向其它類型轉換的面積為44.4km2；極重度沙漠化土地的變化面積為15.5km2；重度沙漠化土地變化面積為5.7km2；中度沙漠化土地有5.1km2發(fā)生了變化，變化面積不大；輕度沙漠化有10km2發(fā)生了變化；耕地面積有30km2發(fā)生了變化。由于封沙育林草，使被破壞的荒漠植被自行恢復。同時積極采用人工種植梭梭，在研究區(qū)，梭梭是絕對的優(yōu)勢灌木，對固沙起到很重要的作用。2005－2010年，特別是西南部的沙漠面積減少了很多。有96km2的沙地轉化為極重度、重度、中度、輕度沙漠化和耕地，其中90%轉換為極重度沙漠化土地；極重度沙漠化土地中有9.6km2發(fā)生了變化；重度沙漠化土地中發(fā)生變化的面積有5.4km2，占重度沙漠化面積的24%；中度沙漠化土地變化不大，只有6.6km2；輕度沙漠化面積中有13.5km2發(fā)生變化；而耕地的面積則有18.1km2產生了變化。

表5 研究區(qū)2000，2005和2010年不同土地類型面積統(tǒng)計 km2

3.3.2 沙漠化時間變化特征 結合研究區(qū)沙漠化土地的分布狀況，在研究區(qū)內采取了一系列的措施來改善沙漠化狀況。對于研究區(qū)最外圍的沙地及極重度沙漠化區(qū)域，進行人工種植梭梭林、紅柳、楊樹林等，建立防風固沙林帶，降低風速，阻止流沙移動擴展；在重度和中度沙漠化區(qū)域實施圍欄封育，嚴禁樵采、濫牧和濫挖，并種植苜蓿等可以改善土壤的植被，使被破壞的生態(tài)系統(tǒng)逐漸恢復；對于最中間的輕度和非沙漠化區(qū)域，也就是農田及居住區(qū)，在條田的四周及主干道的兩側實行林網化建設，種植楊樹、沙棗等。在這些措施的作用下，2000—2010年150團的土地格局發(fā)生了巨大的變化，隨著沙漠化改造的不斷進行，沙漠化程度則不斷降低，沙地的面積在逐年減少，耕地面積不斷增加。2000—2005年，由于人們對沙漠化土地的改造力度不夠，且水資源的使用率較低，所以沙漠化程度降低不大，沙地面積由239km2只減少到到219.4km2，極重度沙漠化土地由65.1km2降低為36.5km2，重度沙漠化土地變化不大，中度沙漠化土地由31.5km2增加到44.3km2，耕地面積由77.7 km2增加到103.1km2。2005—2010年，沙漠化程度降低，一部分沙地向其它類型土地轉化，沙地面積繼續(xù)下降到123.5km2，而極重度、重度、中度、輕度及耕地的面積則逐年增加。極重度沙漠化土地增加到84km2，重度沙漠化土地增加到28.8，中度沙漠化土地增加到53.8km2，耕地面積則由103.1km2增加到130.5km2（圖1）。

圖1 研究區(qū)2000，2005，2010年土地沙漠化程度分級結果

4 結論

（1）地表反照率的反演的計算公式是由TM影像的1—5，7波段進行組合得到的。研究表明，基于NDVI—Albedo特征空間進行沙漠化信息提取，雖然可以較好地識別不同沙漠化程度的土地信息，但是由于所用的指標較簡單，對于極重度沙漠化和重度沙漠化、輕度沙漠化和耕地的識別仍然存在一定的誤差。

（2）在研究區(qū)沙漠化的動態(tài)變化分析中，可以看出經過10a的發(fā)展變化，150團的沙漠化在空間和時間上的變化都很大。在空間上，耕地不斷向西南部擴張，沙地主要分布在西北部；在時間上，土地格局發(fā)生的較大的變化，耕地面積由2000年的77.7km2發(fā)展到2010年的129.4km2，沙地面積由239km2減少到123.5km2，其它類型土地面積均有不同程度的增加。

（3）沙漠化是一種很復雜的地理現象，研究區(qū)受資料的限制，考慮到氣候因素、人為因素和其它因素的影響，就使得分類結果存在一些誤差。特征空間分類法雖然在本研究中取得了較好的效果，但是應用于遙感影像分類還處于探索階段，存在很多問題，有待進一步解決。

［1］ 王濤，朱震達.我國沙漠化研究的若干問題：沙漠化的概念及其內涵［J］.中國沙漠，2002，23（3）：209－214.

［2］ 劉同海，吳新宏，董永平，等.沙漠化遙感信息研究綜述［J］.遙感技術與應用，2004，19（6）：526－532.

［3］ Hansen M C，DeFries R S，Townshend J R G.Towards an operational MODIS continuous field of percent tree cover algorithm：Examples using AVHRR and MODIS data［J］.Remote Sensing of Environment，2002，83（1／2）：303－319.

［4］ 劉琳，姚波.基于NDVI像元二分法的植被覆蓋變化監(jiān)測［J］.農業(yè)工程學報，2010，26（1）：230－234.

［5］ Tanser F C，Palmples A R.The application of a remotely sensed diversity index to monitor semi－arid，heterogeneous，South African landscape［J］.Journal of Arid Environments，1999，43（4）：477－484.

［6］ 曾永年，向南平，馮兆東，等.Albedo—NDVI特征空間及沙漠化感監(jiān)測指數研究［J］.地理科學，2006，26（1）：75－81.

［7］ 潘竟虎，秦曉娟.基于植被指數—反照率特征空間的沙漠化信息遙感提?。阂詮堃淳G洲及其附近區(qū)域為例［J］.測繪科學，2010，35（3）：193－195.

［8］ 劉和鳴，兵團年鑒2010［M］.新疆生產建設兵團：兵團年鑒社，2010：657－669.

［9］ 湯波.150團水土保持生態(tài)修復現狀及對策［J］.生態(tài)建設，2009（4）：60－61.

［10］ 董玉祥.中國北方沙漠化災害危險度分區(qū)評價［J］.地理學報，197，52（2）：146－153.

［11］ 阿布都瓦斯提吾拉木，秦其明.基于輻射模擬反演ETM＋數據寬波段反照率［J］.北京大學學報：自然科學版，2007，43（4）：473－483.

［12］ 王繼燕，羅格平，嚴坤，等.基于TM影像天山北坡地表反演方法的研究［J］.遙感應用，2011，114（2）：63－68.

［13］ 高志海，魏懷東，丁峰.TM影像VI提取植被信息技術研究［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，1998，12（3）：98－103.

［14］ Verstraete M，Pinty B.Designing optimal spectral indexes for remote sensing applications［J］.Remote Sensing of Environment，1996，34（5）：1254－1265.

A Study on Dynamic Changes of Desertification in South Edge of Junggar Basin Based on NDVI－Albedo Features

REN Yan－qun1，LIU Hai－long1，TANG Li－xin2，JANG Liang－liang1，AN Xiao－yan1
（1.College of Water Conservancy and Architectural Engineering，Shihezi University，Shihezi，Xinjiang，832000，China；2.Xinjiang Construction Transportation Limited Company，Shihezi，Xinjiang832000，China）

Desertification is not only one of the most serious ecological environment problems but also the limiting factor of the development of agriculture in arid areas.This paper took the area of 150regiment in Shihezi City of Xinjiang Uyghur Autonomous Region as the study area，and used TM images to derived the normalized difference vegetation index（NDVI）and surface Albedo，and to classify desertification grade of study area by establishing NDVI—Albedo feature space.Desertified land in the study area can be divided into very severely desertified，severely desertified，moderately desertified，and mild desertified.The accuracy of the monitoring was tested with the ground investigation，and the result showed that the accuracy meet the requirement of the study.With the same method，we classified desertification area in 2000，2005and 2010，and analyzed the dynamic changes of desertification three periods.The analysis showed that the development of desertification has been effectively controlled after 10years.

remote sensing；desertification；vegetation coverage；arid area

A

1000－288X（2014）02－0267－05

V557＋3，P931.3

10.13961/j.cnki.stbctb.2014.02.055

2013－04－23

2013－05－27

國家重點基礎科學研究發(fā)展計劃（973）項目“氣候變化對西北干旱期水循環(huán)影響機理與水資源安全研究”（2010CB951003）；國家科技支撐計劃課題（2012BAH27B03；STSN－05－32）；新疆研究生科技創(chuàng)新項目（XJGRI2013056）

任艷群（1990—），女（漢族），四川省成都市人，碩士研究生，研究方向為水文水資源。E－mail：496551408＠qq.com。

劉海?。?974—），男（漢族），四川省德陽市人，博士，教授，主要從事水文水資源研究。E－mail：liu＿hai＿tiger＠163.com。