陳彥兵

摘 要：濕地因受水情因素影響，濕地植被分布零散且變化明顯，使用遙感數(shù)據(jù)提取植被覆蓋度時(shí)，難以獲取純植被像元，使植被覆蓋度提取精度較低。針對(duì)上述問題，文章選擇鄱陽湖濕地為研究區(qū)，以Landsat8數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，基于線性混合模型提出了四端元線性混合分解的植被覆蓋度提取方法，然后將該方法與像元二分模型、三端元線性分解模型進(jìn)行植被覆蓋度提取實(shí)驗(yàn)，最后采用高分影像對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明：四端元線性混合分解方法與驗(yàn)證數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)分別為0.9742，均方根誤差分別為0.0616，相關(guān)程度和總體精度均優(yōu)于像元二分法、三端元線性分解法，表明四端元線性混合分解方法提取結(jié)果更能反映鄱陽湖濕地的真實(shí)情況，可以作為鄱陽湖濕地植被覆蓋提取方法。

關(guān)鍵詞：鄱陽湖；濕地植被；模型；覆蓋度

中圖分類號(hào)：Q948.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）29-0071-02

1 研究區(qū)概況

鄱陽湖是中國(guó)第一大淡水湖，地處江西省的北部，長(zhǎng)江中下游南岸。鄱陽湖濕地是各種水生動(dòng)物和越冬的候鳥活動(dòng)棲息之地，濕地內(nèi)多種植被更是生物主要的食物來源，同時(shí)也是人類進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)重要的生產(chǎn)資料。隨著近幾年氣候變化和各種因素的影響，鄱陽湖和其他內(nèi)陸湖泊一樣面臨著水量調(diào)蓄能力下降、湖泊環(huán)境污染加重、生物資源退化等問題[1]。因此，本文通過對(duì)鄱陽湖濕地植被覆蓋度研究，為濕地生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和合理利用提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究方法

2.1 像元二分模型

像元二分法模型是將混合像元的反射率看作是植被和土壤反射率的線性組合，該模型表達(dá)式如（1）所示：

Vf=（R-Rv）/（Rv-Rs） （1）

式中R為任意像元的NDVI植，Rs為裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，Rv代表完全植被覆蓋的NDVI值?？紤]本文研究區(qū)存在大量的水體，利用NDWI提取法[9]對(duì)水體進(jìn)行掩膜處理，消除大面積水體對(duì)植被覆蓋度提取的影響。通過分析計(jì)算出來的研究區(qū)像元的NDVI值，根據(jù)頻率統(tǒng)計(jì)表，并借鑒崔天翔等學(xué)者對(duì)Rv與Rs的取值方法[2]，選取研究區(qū)內(nèi)累計(jì)頻率為5%的NDVI值為Rs，累計(jì)頻率為95%的NDVI值為Rv，進(jìn)而通過式（1）計(jì)算得到其植被覆蓋度。

2.2 線性混合分解模型

線性混合分解模型（LMSS）是通過構(gòu)成該像元的端元反射率與其在像元中所占比例的加權(quán)和來描述，表達(dá)式及約束條件如（2）、（3）、（4）所示。

式（2）為線性混合分解模型的基本形式，式（3）及（4）為約束方程。僅滿足式（3）為無約束線性混合分解，滿足（3）或（4）2個(gè)條件為半約束線性混合分解；3個(gè)條件均滿足為全約束線性混合分解。經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)可知，較多學(xué)者研究認(rèn)為全約束LSMM模型相對(duì)無約束和半約束模型，具有更高的反演精度，所以本文直接采用全約束模型進(jìn)行植被覆蓋度的提取。

2.3 端元提取

采用2014年5月1日的Landsat8遙感影像為植被覆蓋度提取數(shù)據(jù)源，通過對(duì)鄱陽湖區(qū)的實(shí)際情況與影像的對(duì)照分析，確定了植被、灘涂、裸露砂地、水體四種主體端元。因此本文采用植被、灘涂、裸露砂地的三端元和植被、灘涂、裸露砂地、水體的四端元方法作為植被覆蓋度提取方法，進(jìn)行植被覆蓋度的分級(jí)估算研究。

2.4 植被覆蓋度分級(jí)

在借鑒前人[3]對(duì)于植被覆蓋度分級(jí)規(guī)定的基礎(chǔ)上，并結(jié)合鄱陽湖區(qū)植被覆蓋類型結(jié)構(gòu)，本文將研究區(qū)植被覆蓋度分為低（0～0.3）、中低（0.3～0.5）、中高（0.5～0.8）、高（0.8～1）等四個(gè)等級(jí)水平。

3 結(jié)果與分析

以2014年5月2日的Google Earth高分影像上獲取的植被覆蓋度作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，比較三種方法獲取的鄱陽湖區(qū)植被覆蓋度的精度。在三種方法的植被覆蓋度專題圖上隨機(jī)選取50個(gè)樣本，獲得DMP和LMSS模型的三端元和四端元及高分影像解譯植被覆蓋度，然后獲取的估算值與高分影像檢驗(yàn)值，最后做出兩者間的關(guān)系圖（圖1所示）。

表1為三種方法的植被覆蓋度估算值與高分影像的檢驗(yàn)值差值的統(tǒng)計(jì)特征，可以看出四端元LMSS模型相對(duì)于三端元LMSS模型和DMP模型，與驗(yàn)證數(shù)據(jù)具有更高的一致性。

本文采用相關(guān)系數(shù)和均方根誤差方法來定量評(píng)價(jià)方法的優(yōu)劣。通過計(jì)算得出DMP、三端元LMSS和四端元LMSS三種模型與驗(yàn)證數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)分別為0.6186、0.8979、0.9742，均方根誤差分別為0.4023、0.1935、0.0616。LMSS模型的相關(guān)程度和總體精度均優(yōu)于像元二分法模型，說明LMSS模型更能反映鄱陽湖區(qū)植被覆蓋度的真實(shí)情況，可以作為鄱陽湖植被覆蓋提取方法。此外，由于研究區(qū)域主體為水域，水體比例較大，是鄱陽區(qū)的主體端元，加入水體端元的四端元LMSS模型將極大提高鄱陽湖覆蓋度提取的整體精度。

4 結(jié)束語

本文以鄱陽湖為研究區(qū)，在分析混合像元分解模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合鄱陽湖濕地存在大片水域的典型特點(diǎn)，提出考慮水體光譜特征的四端元線性混合分解。通過精度驗(yàn)證：鄱陽湖區(qū)四端元線性混合分解與檢驗(yàn)值的相關(guān)系數(shù)為0.9742，均方根誤差RMSE為0.0616，均優(yōu)于像元二分法和三端元線性混合分解，表明四端元的全約束線性混合分解模型具有較高精度，可以作為濕地植被覆蓋度提取的方法，為進(jìn)一步研究鄱陽湖濕地景觀格局演變規(guī)律提供方法參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊桂山，馬榮華，張路，等.中國(guó)湖泊現(xiàn)狀及面臨的重大問題與保護(hù)策略[J].湖泊科學(xué)，2010，22（6）：799-810.

[2]S. K. McFEETERS. The use of the Normalized Difference Water Index （NDWI） in the delineation of open water features[J]. International Journal of Remote Sensing， 1996，17（7）：1425-1432.

[3]吳桂平，葉春，劉元波.鄱陽湖自然保護(hù)區(qū)濕地植被生物量空間分布規(guī)律[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2015，35（2）：361-369.

[4]楊志鵬.淺談生態(tài)自然修復(fù)[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2012（06）：92.endprint