李曦彤, 苗正紅, 何龍濤, 吳春輝, 馬 晶, 邱中軍

(1.長(zhǎng)春工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130012；2.吉林省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，長(zhǎng)春 130012；3.吉林省老龍口水庫(kù)管理局，琿春 133300)

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，環(huán)境問(wèn)題被更多人所關(guān)注，植被作為預(yù)防水土流失的重要因素，也是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心所在。植被覆蓋度是衡量植物群落表面狀況的綜合量化指標(biāo)，同時(shí)也是對(duì)地區(qū)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)估的重要指標(biāo)[1]。

遙感技術(shù)具有易操作、成本低、可周期性重復(fù)的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于植被覆蓋度的監(jiān)測(cè)中，能夠直接獲得與植被覆蓋有關(guān)的信息。植被指數(shù)法、亞像元模型法、混合光譜模型法、光譜梯度差模型法[2]是當(dāng)前應(yīng)用較廣泛的獲取植被覆蓋度的四種方法。上述方法因存在觀測(cè)周期長(zhǎng)、操作煩瑣、所受局限性較大等缺點(diǎn)，限制了其推廣應(yīng)用[3]。像元二分模型方法因具有操作簡(jiǎn)便，能滿足較高的精度要求等優(yōu)點(diǎn)被廣泛運(yùn)用到植被覆蓋度提取中。目前，中外學(xué)者利用像元二分模型對(duì)城市的植被覆蓋度進(jìn)行研究已有大量報(bào)道[4-5]。郭秀麗等[6]基于歸一化植被指數(shù)像元二分法，利用Landsat-TM數(shù)據(jù)反演了內(nèi)蒙古自治區(qū)杭錦旗植被覆蓋度；郭芬芬等[7]估算出昌都縣的植被蓋度,其總體精度高達(dá)82.5%。然而，關(guān)于地表水源地區(qū)植被覆蓋度的研究較少。陳駿[8]對(duì)松華壩水源區(qū)的植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)這主要?dú)w因于流域內(nèi)地形起伏較大，受水源影響，地表水源地區(qū)地形種類復(fù)雜，研究相對(duì)復(fù)雜，對(duì)研究過(guò)程有一定的影響。

琿春老龍口水庫(kù)地表水源地是集城市防洪、供水、發(fā)電、灌溉養(yǎng)魚(yú)和環(huán)保于一體，具有獨(dú)特的地理位置和豐富的資源，其植被覆蓋度直接影響該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境。在當(dāng)前研究中對(duì)老龍口水庫(kù)地表水源地區(qū)的研究主要集中在水土涵養(yǎng)、魚(yú)群保護(hù)、水庫(kù)監(jiān)測(cè)等方面，通過(guò)查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)對(duì)該地區(qū)植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化研究較少，因此基于遙感技術(shù)，采用像元二分模型，以2002、2009、2018年的Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源，估算地表水源地植被覆蓋度，同時(shí)分析該區(qū)域植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化和影響因素，為今后的深入研究提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)位置

選取琿春老龍口水庫(kù)地表水源地作為研究區(qū)(圖1)，位于東經(jīng)130°14′～131°20′、北緯42°43′～43°30′。主要包括琿春老龍口水庫(kù)及其流域，行政區(qū)劃包括汪清縣和琿春市?，q春河是水源地區(qū)一級(jí)支流，發(fā)源于汪清縣復(fù)興鎮(zhèn)杜荒子以西的禿禿嶺，河長(zhǎng)198 km[9]。地勢(shì)由北向南傾斜，西北和東北部地勢(shì)較高，西南部地勢(shì)平坦[10]。多年平均降水量618 mm[11]。流域中游的老龍口大型水庫(kù)是琿春市工農(nóng)業(yè)及生活用水的主要水源地，最大庫(kù)容為3.674×107m3[12]。流域內(nèi)自然生態(tài)保存完好，冬暖夏涼，水質(zhì)良好[13]，能夠有效地凈化圖們江流域。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究區(qū)數(shù)據(jù)源包括遙感數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)在地理空間數(shù)據(jù)云獲取(http://www.gscloud.cn),以美國(guó)陸地衛(wèi)星2002年Landsat-5 TM、2009年Lansat-7 ETM及2018年Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)為主，空間分辨率為30 m，成像清晰、云量低于5%，對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、投影、鑲嵌及裁剪等處理。DEM空間分辨率為30 m；在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái)(http://www.dsac.cn)獲取該區(qū)域人口數(shù)據(jù)，從中提取行政區(qū)界線數(shù)據(jù)。

2.2 歸一化植被指數(shù)基本原理

歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)是最常用的植被指數(shù)，又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)[14],具有操作簡(jiǎn)單、植被指示性和地域適用性較強(qiáng)等特點(diǎn)，計(jì)算公式如式(1)所示：

NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)

(1)

式(1)中：NDVI為歸一化植被指數(shù)；NIR為近紅外波段；RED為紅外波段，其中Landsat TM影像及Lansat ETM影像的NIR為第4波段，RED為第3波段[15]。

2.3 植被覆蓋度計(jì)算

運(yùn)用像元二分模型[16-18]計(jì)算植被覆蓋度，像元二分模型的原理是假定一個(gè)像元的信息可被分為兩類：裸土與植被，因此該混合像元的遙感信息就可以表達(dá)為綠色植被的信息和無(wú)植被覆蓋的裸土信息兩部分[19]。

S=Ss+Sv

(2)

式(2)中：S為混合像元的遙感信息；Ss為無(wú)植被覆蓋的裸土信息；Sv為綠色植被的信息。

設(shè)全由植被所覆蓋的純像元所得的遙感信息為Sveg；全由裸土所覆蓋的純像元所得的遙感信息為Ssoil[20]；一個(gè)像元中有植被覆蓋的面積比例為fc；裸土覆蓋度為(1-fc)[21]，則混合像元中綠色植被信息Sv可表示為fc與Sveg的乘積：

Sv=fcSveg

(3)

式(3)中：Sv為綠色植被的信息；fc為一個(gè)像元中植被覆蓋度面積比例；Sveg為植被所覆蓋的純像元所得的遙感信息。

無(wú)植被覆蓋的裸土信息Ss和混合像元的遙感信息S分別表示為

Ss=(1-fc)Ssoil

(4)

式(4)中：Ss為無(wú)植被覆蓋的裸土信息；Ssoil為裸土所覆蓋的純像元的信息。

S=fcSveg+(1-fc)Ssoil

(5)

由于NDVI可以有效地表示植被覆蓋度。根據(jù)像元二分原理，一個(gè)像元的NDVI值由兩部分組成，分別為：純綠色植被覆蓋部分和無(wú)植被覆蓋的純裸土覆蓋部分[22]。將NDVI代入式(5)可得：

NDVI=fcNDVIveg+(1-fc)NDVIsoil

(6)

式(6)中：NDVIveg為純綠色植被覆蓋部分；NDVIsoil為純裸土覆蓋部分。

將式(5)、式(6)轉(zhuǎn)換后得到式(7)：

fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(7)

由于地表濕度、粗糙度、土壤顏色和類型等一系列因素的影響，NDVIveg和NDVIsoil也會(huì)隨著時(shí)間不斷變化[23]，這兩個(gè)參數(shù)值的確定將直接影響植被覆蓋度估算的結(jié)構(gòu)。所以選取影像中的NDVI后，確定置信區(qū)間；最后選取出累計(jì)概率為5%左右的值為NDVIsoil，95%左右的值為NDVIveg，并將計(jì)算小于NDVIsoil的值賦為0，計(jì)算大于NDVIveg的值賦為1。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被覆蓋度總體變化特征

通過(guò)第2節(jié)的方法，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)得到2002、2009、2018年遙感影像的NDVIsoil和NDVIveg，如表1所示。

表1 NDVI參數(shù)

圖2 琿春老龍口水庫(kù)地表水源地平均植被覆蓋度分布

利用式(7)、表1中NDVI取值，計(jì)算出不同時(shí)期琿春老龍口水庫(kù)地表水源地的植被覆蓋度，在此基礎(chǔ)上將其劃分為5個(gè)不同等級(jí)：低植被覆蓋度(0～20%)，主要為居民地、水域、裸地等；中低植被覆蓋度(20%～40%)主要為低產(chǎn)草地、灌木林等；中植被覆蓋度(40%～60%)主要為中產(chǎn)草地、農(nóng)田等；中高植被覆蓋度(60%～80%)主要為林地、園地、耕地等；高植被覆蓋度(80%～100%)主要為密林地。在Arcgis的柵格計(jì)算器中計(jì)算出3年平均植被覆蓋度等級(jí)(圖2)，可以有效地反映出各個(gè)等級(jí)的植被覆蓋度總體分布情況，并且可以直觀地看出研究區(qū)范圍內(nèi)東北部、中部、西南部各地區(qū)植被覆蓋度情況。

從圖2中可以看出，研究區(qū)植被覆蓋度良好，總體處在中高度、高度植被覆蓋度區(qū)。具體表現(xiàn)為中部地區(qū)和東北地區(qū)高，西南地區(qū)低。西南地區(qū)大部分為居民地，由于城市建設(shè)用地的影響，西南地區(qū)植被覆蓋度相比其他地區(qū)較少。研究區(qū)中部和東北部主要為山地，植被覆蓋度較高。

3.2 植被覆蓋度時(shí)間變化分析

根據(jù)植被覆蓋度等級(jí)劃分尺度，獲得2002、2009、2018年的植被覆蓋度等級(jí)(圖3)。各植被覆蓋度等級(jí)面積統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

圖3 地表水源地植被覆蓋度等級(jí)

表2 各級(jí)植被覆蓋度面積統(tǒng)計(jì)

圖4 地表水源地植被覆蓋度空間分布

由圖3可知，研究區(qū)低植被覆蓋區(qū)即紅色部分面積不斷減少，而高植被覆蓋區(qū)即藍(lán)色部分面積呈先減少后增加趨勢(shì)?，q春老龍口地表水源地2002—2009年植被覆蓋度降低，2009—2018年植被覆蓋度顯著提高。2002年植被覆蓋度在83%左右的所占比重最大，2009年植被覆蓋度在61%左右的所占比重最大，2018年植被覆蓋度在87%左右的所占比重最大。2009—2018年地表水源地區(qū)總體植被覆蓋度與2002—2009年植被覆蓋度相比較好，中高度、高度植被覆蓋區(qū)占總面積的86.99%，可見(jiàn)地表水源地區(qū)植被覆蓋度達(dá)到40%的面積超過(guò)整個(gè)區(qū)域的一半。變化幅度明顯的類型是中植被覆蓋度和高植被覆蓋度，植被覆蓋類型面積分別變化了1.515×103、2.722×103km2。低度、中低度、中高度植被覆蓋類型變化幅度較小。由表2可知，2002—2009年，琿春老龍口水庫(kù)地表水源地中低度、中度植被覆蓋類型面積在增加，而低度、中高度、高度植被覆蓋類型面積都在減少，其中高植被覆蓋度面積減少最多，達(dá)到9.03×102km2。

3.3 植被覆蓋度空間變化分析

比較2002、2009、2018年地表水源地區(qū)7個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的植被覆蓋度變化情況,如圖4所示。

地表水源地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要包括春化鎮(zhèn)、哈達(dá)門鄉(xiāng)、楊泡滿族鄉(xiāng)、馬川子鄉(xiāng)、板石鎮(zhèn)、英安鎮(zhèn)、三家子滿族鄉(xiāng)。2002—2009年，春化鎮(zhèn)及哈達(dá)門鄉(xiāng)植被覆蓋度呈減小趨勢(shì)，由于村鎮(zhèn)建設(shè)及居民地的擴(kuò)張，春化鎮(zhèn)西北部植被覆蓋度變化明顯。板石鎮(zhèn)北部及英安鎮(zhèn)北部植被覆蓋度小面積增加，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)植被覆蓋度基本不變。2002—2009年，地表水源地區(qū)植被覆蓋度減少，出現(xiàn)植被退化現(xiàn)象。2009—2018年，7個(gè)村鎮(zhèn)的植被覆蓋度都呈現(xiàn)增大趨勢(shì)，春化鎮(zhèn)、哈達(dá)門鄉(xiāng)、楊泡滿族鄉(xiāng)、馬川子鄉(xiāng)、板石鎮(zhèn)植被覆蓋度增加趨勢(shì)顯著，說(shuō)明2009年以后，地表水源地區(qū)的植被覆蓋度總體上大幅度提高，除水體及城市建設(shè)用地外，基本達(dá)到植被全覆蓋。

3.4 影響因素分析

影響植被覆蓋度的變化不僅包括人類活動(dòng)等的一些人為因素，還包括政府政策及其他相關(guān)因素。

2002—2009年，由于城市發(fā)展、人口激增，城市化建設(shè)占用了大量的土地，從而使得某些區(qū)域的植被覆蓋度出現(xiàn)大程度的轉(zhuǎn)變，琿春市林業(yè)局對(duì)森林環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行保護(hù)，全面提高森林總體質(zhì)量。目前中央財(cái)政森林撫育完成5.320 6×104hm2，營(yíng)造林完成1.312 9×104hm2，完成林地清收還林面積1.625×103hm2[24]。琿春市退耕還林工程經(jīng)過(guò)生產(chǎn)實(shí)踐，退耕還林生態(tài)林、經(jīng)濟(jì)林種植項(xiàng)目達(dá)到了水土保持的生態(tài)效能，并且得到有序健康發(fā)展。植被覆蓋度減小的地區(qū)多為人口密集地及人類活動(dòng)頻繁的地區(qū)，而交通阻塞，貧窮落后的地區(qū)植被覆蓋度增長(zhǎng)快速[25]。由此可見(jiàn)，人為因素治理措施對(duì)植被覆蓋度有很大影響。

由于遙感影像具有同物異譜、異物同譜的特點(diǎn)，識(shí)別植被的類型都有一定偏差，同時(shí)琿春老龍口水庫(kù)地表水源地區(qū)植被覆蓋度變化趨勢(shì)與人類活動(dòng)有著密切的關(guān)聯(lián)，除此之外其他因素也會(huì)對(duì)植被覆蓋有著一定的影響，在今后研究中還需深入挖掘。

4 結(jié)論

基于遙感技術(shù)，采用像元二分模型，通過(guò)分析2002、2009、2018年琿春地表水源地區(qū)的植被覆蓋度的變化趨勢(shì)及主要原因，得到如下結(jié)論。

(1)從空間分布來(lái)看，琿春地表水源地區(qū)整體植被覆蓋度良好，研究區(qū)西南部分植被覆蓋度較低，由西向東呈逐漸升高趨勢(shì)。中高、高度植被覆蓋區(qū)面積占總面積的50%以上。2002—2018年春化鎮(zhèn)、哈達(dá)門鄉(xiāng)、楊泡滿族鄉(xiāng)植被覆蓋度變化最為明顯。

(2)從時(shí)間動(dòng)態(tài)變化來(lái)看，2002—2009年該地區(qū)植被覆蓋度不斷降低，植被覆蓋度降低幅度最大的是高植被覆蓋類型，減少的面積為9.03×102km2，但2009—2018年植被覆蓋度相對(duì)于上一時(shí)間段有較大的增長(zhǎng)幅度，2018年平均植被覆蓋度達(dá)到87%，其中高植被覆蓋度區(qū)面積由2009年的4.49×102km2上升到2018年的3.171×103km2。

研究表明生態(tài)工程恢復(fù)、政府政策等是影響植被覆蓋度變化的主要原因，政府退耕還林、還草政策直接影響植被覆蓋度的變化。加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)，提高生態(tài)恢復(fù)的效率，是接下來(lái)維持生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的重要工作。