汪俊 黃杰

摘要：植被覆蓋度是衡量植被群落對地表覆蓋的一個重要指標(biāo)，其變化是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的指示，可為區(qū)域生態(tài)建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。本文以蕪湖市南陵縣的Landset-8遙感影像為研究對象，應(yīng)用ENVI軟件，在像元二分模型的基礎(chǔ)上，利用NDVI歸一化植被指數(shù)對蕪湖市南陵縣植被覆蓋度進(jìn)行估算，得出了2013、2017、2020年3個覆蓋年度的變化情況。

關(guān)鍵詞：NDVI;ENVI;像元二分模型;植被覆蓋度

Abstract：Fractional vegetation cover is an important index to measure the surface coverage of vegetation community and its change revealed the environmental change of regional ecosystem， which can provide scientific basis for regional ecological construction and sustainable development. The Landset-8 remote sensing image of Nanling County in Wuhu was used as the research object， applies envi software， estimates the vegetation coverage of Nanling County in Wuhu City by using NDVI normalized vegetation index on the basis of pixel dichotomy model， and obtains the changes of three coverage years in 2013， 2017 and 2020.

Key words：NDVI;ENVI;Dimidiate pixel model;Fractional vegetation cover

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最基礎(chǔ)的和重要的組成部分，在陸地表面的能量交換和物質(zhì)循環(huán)循環(huán)過程中扮演著重要的生態(tài)角色[1]，因而提高植被覆蓋是控制水土流失、改善生態(tài)環(huán)境的有效措施和重要保證，對區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展有著重大影響[2]。植被覆蓋度（FVC，fractional vegetation cover）是描述地表植被覆蓋的重要參數(shù)，反映地表生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化過程，許多全球及區(qū)域氣候數(shù)值模型、水文生態(tài)模型和土壤侵蝕模型等相關(guān)模型中均需要植被覆蓋度的信息。通過對植被覆蓋度的估算，可為區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供決策支持和理論依據(jù)。

1研究區(qū)概況

南陵縣（E117°57′～118°30′，N30°38′～31°10′）位于安徽省蕪湖市境內(nèi)，位于安徽省東南部，地處皖南丘陵向沿江平原過渡地帶，平均海拔70m，境內(nèi)最高海拔位于工山鎮(zhèn)大工山，海拔558米，是蕪湖市植被覆蓋最多的縣域，現(xiàn)為國家級生態(tài)示范區(qū)建設(shè)試點(diǎn)縣。

2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和處理過程

2.1數(shù)據(jù)來源

本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)取自NASA于2013年2月11號發(fā)射的Landset-8衛(wèi)星，Landset-8衛(wèi)星載有OLI成像儀和TIRS成像儀，其中，OLI包括了ETM+傳感器的所有9個波段，空間分辨率為30m。在美國底質(zhì)勘探局USGS（https：//earthexplorer.usgs.gov）上搜索安徽省蕪湖市南陵縣的Landset-8 Oli/Tirs C1 Levvel-1遙 感 影 像 數(shù) 據(jù)，選擇云量較少的2013年8月、2017年5月，2020年10月的遙感影像，軌道編號120/39。以此影像為數(shù)據(jù)源，通過軟件處理后，以期獲得影像區(qū)植被覆蓋度的變化情況。

2.2處理過程

遙感影像的處理過程主要有幾何校正，輻射定標(biāo)，大氣校正和影像裁剪，主要參照ENVI 遙感影像處理方法（鄧書斌）[3]。主要內(nèi)容如下：

（1）幾何校正

由于攝影瞬間無法保證傳感器絕對水平，所以獲得的影像是傾斜的像片，像片的各個部位的比例尺和幾何形狀不能反映地物的真實(shí)狀況，所以需要用一個適當(dāng)?shù)亩囗?xiàng)式糾正像片相應(yīng)點(diǎn)之間的坐標(biāo)關(guān)系。由于美國地質(zhì)勘探局USGS云上獲得的Landset-8 Oli/Tirs C1 Levvel-1遙感影像，所以本研究用的遙感影像可不進(jìn)行幾何校正。

（2）輻射定標(biāo)

輻射定標(biāo)就是將圖像的數(shù)字量化值（ DN）轉(zhuǎn)化為輻射亮度值或反射率。通過ENVI5.3 自帶的輻射定標(biāo)模塊進(jìn)行輻射定標(biāo)。

（3）大氣校正

傳感器最終測得的地面目標(biāo)的總輻射亮度并不是地表真實(shí)反射率的反映，其中包含了由大氣吸收，尤其是散射作用造成的輻射量誤差，因此需要對遙感影像要進(jìn)行大氣校正，以消除大氣吸收和散射造成的輻射損失。使用ENVI5.3自帶的多光譜數(shù)據(jù)FLAASH工具進(jìn)行校正。

（4）影像剪裁

本地區(qū)的遙感影像進(jìn)行預(yù)處理后，需要進(jìn)行影像剪裁，將研究區(qū)域提取出來。本研究在獲得南陵縣行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)后，直接通過ENVI5.3工具箱的剪裁工具對影像進(jìn)行剪裁。

3 NDVI計(jì)算與異常值處理

NDVI（ Normalized Difference Vegetation Index） ，又稱歸一化植被指數(shù)，是反映植被生長狀態(tài)的重要指標(biāo)因子，通常被定義為近紅外波段（ NIR<0.7 mm） 與可見光紅光波段R（0.4-0.7mm）反射率之差與反射率之和的比值[4]

NDVI =（NIR-R）/（NIR+R）

NDVI 值介于[-1，1]之間，數(shù)值越大代表植被的覆蓋狀況越好，植被的生物量越多。經(jīng)過計(jì)算得到的NDVI數(shù)據(jù)，由于大氣校正后的結(jié)果有部分像元為負(fù)值，陰影區(qū)域的NDVI在[-1，1]之外成為異常值。為便于后續(xù)的計(jì)算和分析，本文統(tǒng)一將這部分像元的NDVI值變成背景值（0），并在ENVI平臺上通過Band Math：-1>b1<1，得到去除異常值后的NDVI數(shù)據(jù)。

4 ?FVC的計(jì)算

基于像元二分模型提取FVC的原理是假設(shè)一個像元的信息可分為植被覆蓋像元與裸土覆蓋像元兩部分，那么該混合像元的遙感信息S就可以表達(dá)為植被信息Sv和裸土信息 Ss兩部分，即：

設(shè)純植被覆蓋像元的遙感信息為Sveg，純裸土覆蓋像元的遙感信息為Ssoil，混合像元中有植被覆蓋的面積比例即該像元的植被覆蓋度（FVC）;裸土覆蓋度則為（ 1-FVC） ，則混合像元中植被和裸地信息的計(jì)算可以分別表示為：

植被覆蓋度 FVC 的計(jì)算公式：

據(jù)相關(guān)研究[32]，植被覆蓋度和 NDVI 之間存在極顯著的線性相關(guān)關(guān)系，通常通過建立二者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，直接提取植被覆蓋度信息。因此，根據(jù)像元二分法原理，將 NDVI 帶入公式，變換得到計(jì)算植被覆蓋度的公式[5]：

式中，NDVIveg為純植被覆蓋像元的NDVI值，NDVIsoil為裸土覆蓋像元的NDVI 值。

5結(jié)果和分析

經(jīng)過計(jì)算得出，南陵縣遙感圖像共有像元1407385個，由于空間分辨率為30m，計(jì)算得出南陵縣總面積約為1266.64km2，與實(shí)際面積基本符合，其中2013、2017和2020年的平均植被覆蓋度分別為0.725，0.747和0.715為了便于分析， 本文利用最佳自然間斷點(diǎn)分級法將植被覆蓋度分級，共分為4個等級：高植被覆蓋度（ 85%iJHf7ejrl64l6ME5LGXWWg==