試驗(yàn)課07文獻(xiàn)綜述實(shí)例

1、植被覆蓋度變化動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)摘要植被覆蓋度（植被的垂直投影面積與統(tǒng)計(jì)區(qū)面積之比）是一個(gè)十分重要的生態(tài)氣候 參數(shù)，是植物群落覆蓋地表狀況的一個(gè)綜合量化指標(biāo)。研究植被覆蓋度的估算及其化， 對(duì)生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化起重要作用，對(duì)水文、生態(tài)、全球變化等領(lǐng)域都具有重要意義。本文介紹了植被覆蓋度的定義和意義，主要使用遙感測(cè)量的方法。介紹它的基本理 論、適用范圍及優(yōu)點(diǎn)。在像元二分模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，介紹了參數(shù)取值的推導(dǎo)過 程，進(jìn)而確定了用歸一化植被指數(shù) NDVI估算植被覆蓋度的模型。本文選擇用該模型進(jìn) 行植被覆蓋度估算的原因是，該模型原理簡(jiǎn)單、易懂，可操作性強(qiáng)，是地表植被覆蓋變 化監(jiān)測(cè)的一種有效手段，適用于各種

2、植被覆蓋類型，同時(shí)適用于不同分辨率的遙感據(jù)。關(guān)鍵詞：遙感；歸一化植被指數(shù)； 植被覆蓋度；像元二分模型1引言研究背景遙感技術(shù)是20世紀(jì)60年代以來，在現(xiàn)代物理學(xué)、空間科學(xué)、電子計(jì)算機(jī)技 術(shù)、數(shù)學(xué)方法和地球科學(xué)理論的基礎(chǔ)上，建立和發(fā)展起來的一門新興的綜合性的 邊緣學(xué)科，是一門先進(jìn)的，實(shí)用的探測(cè)技術(shù)。遙感技術(shù)以其宏觀性、快速性、實(shí) 時(shí)性、動(dòng)態(tài)性、客觀性強(qiáng)等特點(diǎn)為監(jiān)測(cè)和了解城市郊區(qū)變化提供了一種新型而有 效的方法，為郊區(qū)生態(tài)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。植被是生態(tài)系統(tǒng)的主要組分，是生態(tài)系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)，植被覆蓋度是衡量地表 植被狀況的一個(gè)最重要的指標(biāo)，研究植被覆蓋度具有十分重要的意義。遙感技術(shù) 為監(jiān)測(cè)大面

3、積區(qū)域植被覆蓋度，甚至全球的植被覆蓋度提供了可能。研究的目的及意義植被，包括森林、灌叢、草地與農(nóng)作物，它具有截流降雨、減緩徑流、防沙 治沙、保土固土等功能0植被覆蓋度是植物群落覆蓋地表狀況的一個(gè)綜合量化 指標(biāo)。作為科學(xué)研究必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為生態(tài)、水保、土壤、水利、植物等領(lǐng)域 的定量研究結(jié)果提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，確保相關(guān)研究結(jié)果、模型理論更加科學(xué)可信；作 為生態(tài)系統(tǒng)變化的重要標(biāo)志，為區(qū)域或全球性地表覆蓋變化、景觀分異等前沿問 題的研究提供指示作用，而且能夠促進(jìn)自然環(huán)境研究不斷深入發(fā)展。具體來說具有以下幾方面的重要意義：植被覆蓋度是重要的生態(tài)氣候參數(shù)，許多全球及區(qū)域氣候數(shù)值模型中都需 要植被覆蓋度的信息，

4、它也是描述生態(tài)系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)； 植被覆蓋度在水文生態(tài)模型研究中是一個(gè)很重要的變量。 在全球循環(huán)的模 型中經(jīng)常需要它的時(shí)間動(dòng)態(tài)與空間分布，來計(jì)算能量或水流動(dòng)； 植被覆蓋度是環(huán)境與全球變化中的一個(gè)敏感因子， 從區(qū)域到全球尺度上對(duì) 植被覆蓋變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以為環(huán)境變化提供有用的信息； 在考察地表植被蒸騰和土壤水分蒸發(fā)損失總量、 光合作用的過程時(shí)，植被 覆蓋度都是作為一個(gè)重要的控制因子而存在； 植被覆蓋度是水土流失的控制因子之一，植被覆蓋度的高低很大程度上決 定著水土流失的強(qiáng)度網(wǎng)；(6)植被覆蓋度是評(píng)估土地退化、鹽漬化和沙漠化的有效指數(shù) 。植被覆蓋度及其變化是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的重要指示，對(duì)水文

5、、生態(tài)、 全球變化等都具有重要意義，而植被覆蓋度是衡量地表植被狀況的一個(gè)最重要的指標(biāo)，同時(shí)，它又是影響土壤侵蝕與水土流失的主要因子。植被覆蓋度測(cè)量方法的改進(jìn)以及測(cè)量精度的提高是各領(lǐng)域發(fā)展的需要。本文以鄭州市為例，監(jiān)測(cè)2004年到2010年的植被覆蓋度變化情況，并對(duì)幾 年來該區(qū)的植被覆蓋變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。2植被覆蓋度監(jiān)測(cè)方法進(jìn)展植被覆蓋度監(jiān)測(cè)方法由于植被覆蓋度是許多學(xué)科的重要參數(shù)，為了得到準(zhǔn)確的植被覆蓋度信息， 植被覆蓋度監(jiān)測(cè)技術(shù)的提高，就成了多個(gè)領(lǐng)域發(fā)展的需要。植被覆蓋度測(cè)量的傳 統(tǒng)方法是地面測(cè)量，但此方法主觀性太強(qiáng)。遙感技術(shù)的發(fā)展，為植被覆蓋度的測(cè) 量提供了一個(gè)新的發(fā)展方向，尤其是為大范

6、圍地區(qū)的植被覆蓋度監(jiān)測(cè)提供了可能。 由遙感數(shù)據(jù)計(jì)算出的植被指數(shù)，可以直接反映地表植被的狀況，因而引起了普遍 重視，紛紛研究植被指數(shù)與植被覆蓋度的關(guān)系，建立使用植被指數(shù)估算植被覆蓋 度的模型。一種思路是延續(xù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想，分析植被指數(shù)與植被覆蓋度的相關(guān)關(guān) 系，尋找對(duì)植被覆蓋度最為敏感，且對(duì)背景因素最不敏感的植被指數(shù)，建立估算 植被覆蓋度的線性回歸模型、非線性回歸模型；另一種思路是不通過相關(guān)、回歸 分析，而通過理論分析對(duì)像元進(jìn)行分解，建立植被指數(shù)與植被覆蓋度的關(guān)系模型。近年來，植被覆蓋度測(cè)量又有了新的發(fā)展趨勢(shì)。高光譜遙感數(shù)據(jù)包含更豐富 的植被信息；多源遙感數(shù)據(jù)（多時(shí)相、多光譜、多傳感器、多平臺(tái)和多分

7、辨率） 的綜合應(yīng)用，遙感技術(shù)與GIS技術(shù)的結(jié)合，將更多的輔助數(shù)據(jù)引入了植被覆蓋度 的測(cè)量，它們都大大提高了利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)植被覆蓋度的精度40綜上所述，根據(jù)監(jiān)測(cè)手段，測(cè)量植被覆蓋度的方法可分為地面測(cè)量和遙感測(cè) 量?jī)纱箢?。由于地面測(cè)量的主觀性以及局限性，本文主要介紹遙感測(cè)量。遙感測(cè)量傳統(tǒng)的植被覆蓋度測(cè)量方法只能在小區(qū)域使用，難以在大范圍內(nèi)快速提取植 被覆蓋度。遙感技術(shù)的發(fā)展，為植被覆蓋度的測(cè)量提供了一個(gè)新的發(fā)展方向，為 監(jiān)測(cè)大面積區(qū)域植被覆蓋度，甚至全球的植被覆蓋度提供了可能5。由遙感數(shù)據(jù)計(jì)算出的植被覆蓋度，可以直接反映地表植被的狀況，因而引起 了普遍重視，紛紛研究植被指數(shù)與植被覆蓋度的關(guān)系，建

8、立使用植被指數(shù)估算植 被覆蓋度的模型?；貧w模型法3回歸模型法又稱經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ǎ饕峭ㄟ^建立實(shí)測(cè)植被蓋度數(shù)據(jù)與植被指數(shù) 的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠砬笕〈竺娣e的植被蓋度。首先獲取植被覆蓋度的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，然后利 用植被指數(shù)與實(shí)測(cè)植被覆蓋度進(jìn)行回歸，建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⑼茝V模型以求取大范 圍區(qū)域的植被蓋度。以往的研究表明植被覆蓋度與植被指數(shù)具有很強(qiáng)的相關(guān)性。由于植被覆蓋度 與植被指數(shù)的相關(guān)的形式可能是線性或非線性的，因而回歸的模式，也可能是線 性或非線性的，以此將回歸模型法分為線性和非線性的回歸模型法。植被指數(shù)法植被指數(shù)（Vegetation Index）,又稱光譜植被指數(shù)，是航天遙感應(yīng)用于對(duì)地 觀測(cè)而提出的專業(yè)術(shù)語，是

9、指由遙感傳感器獲取的多光譜數(shù)據(jù)，經(jīng)線性和非線性 組合而構(gòu)成的對(duì)植被有一定指示意義的各種數(shù)值6 o植被指數(shù)是根據(jù)植被反射波 段的特性計(jì)算出來的反映地表植被生長(zhǎng)狀況、覆蓋情況、生物量和植被種植特征 的間接指標(biāo)。植被指數(shù)法是指直接利用植被指數(shù)近似估算植被覆蓋度，所使用的 植被指數(shù)一般都經(jīng)過驗(yàn)證與植被覆蓋度具有良好的相關(guān)關(guān)系。通過建立植被指數(shù) 與植被覆蓋度的轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)而估算植被覆蓋度。在不同的區(qū)域針對(duì)不同的植被， 植被指數(shù)法中采用的植被指數(shù)不同。常用的植被指數(shù)有：比值植被指數(shù)（ RVI）、 綠度植被指數(shù)（GVI ）、差值植被指數(shù)（DVI ）、垂直植被指數(shù)（PVI）和歸一化 植被指數(shù)（NDVI）等。每

10、種指數(shù)有其適用的范圍。與回歸模型法相比，植被指數(shù) 法不必須建立回歸模型。因此植被指數(shù)法相對(duì)于回歸模型法更具有普遍意義，模 型經(jīng)驗(yàn)證后可以推廣到大范圍地區(qū)，形成通用的植被覆蓋度計(jì)算方法。但這種方 法在局部區(qū)域?qū)χ脖桓采w度的估算精度可能會(huì)低于回歸模型法。像元分解模型法此法也稱亞像元分解法。像元分解模型法的原理是，圖像中的一個(gè)像元實(shí)際 上可能由多個(gè)組分構(gòu)成，每個(gè)組分對(duì)遙感傳感器所觀測(cè)到的信息都有貢獻(xiàn)，因此 可以將遙感信息（波段或植被指數(shù)）分解，建立像元分解模型，并利用此模型估 算植被覆蓋度。遙感監(jiān)測(cè)植被覆蓋度的優(yōu)勢(shì)遙感技術(shù)作為一種綜合性探測(cè)技術(shù)，它能迅速有效地提供地表自然過程和現(xiàn) 象的宏觀信息，有助

11、于揭示其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)，不僅能迅速獲 得大量豐富的第一手信息和數(shù)據(jù)，而且能科學(xué)、準(zhǔn)確、及時(shí)地提供分析成果。不 僅能提供細(xì)部地區(qū)的信息，而且能統(tǒng)觀全局。遙感技術(shù)作為對(duì)地觀測(cè)的一個(gè)強(qiáng)有 力的工具，在時(shí)間與空間尺度上都有很大的優(yōu)越性。利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)植被覆蓋 度主要具有以下優(yōu)勢(shì)： 衛(wèi)星遙感圖像具有周期性、宏觀性、信息量多、速度快、現(xiàn)勢(shì)性和經(jīng)濟(jì)性 的特點(diǎn)，可以用于大范圍區(qū)域的植被覆蓋度監(jiān)測(cè)；對(duì)遙感數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析， 有助于觀測(cè)植被覆蓋的季節(jié)變化與年變化趨勢(shì)7; 使用遙感數(shù)據(jù)計(jì)算出的植被指數(shù)，真實(shí)的反映了地表植被狀況，對(duì)于植被 覆蓋度監(jiān)測(cè)具有靈敏性；高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段多、信息量豐富

12、的特點(diǎn)，可以提供連續(xù)、精細(xì)的 光譜信息，用于植被遙感的定量研究中； 通過3S （RS、GIS、GPS）技術(shù)的應(yīng)用，可以引進(jìn)多種輔助數(shù)據(jù)（如植 被圖、土地利用圖、土壤圖等）參與植被覆蓋度的定量估算過程；所以衛(wèi)星遙感影像可以用來進(jìn)行專題信息的提取，獲取全球覆蓋的信息，這 種地物信息獲取方式準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)、快速。利用遙感數(shù)據(jù)來估算植被覆蓋度已成為 測(cè)量植被覆蓋度的主要手段，尤其是對(duì)大面積區(qū)域估算植被覆蓋度時(shí)，遙感技術(shù) 則體現(xiàn)出更多的優(yōu)勢(shì)，如時(shí)效性、經(jīng)濟(jì)性等。各研究結(jié)果表明，發(fā)展模型以建立 植被覆蓋度與遙感數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，正在逐步取得新的進(jìn)展。用于植被覆蓋度監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)Landsat數(shù)據(jù)屬于中空間分辨率

13、遙感數(shù)據(jù)。美國(guó)陸地衛(wèi)星（Landsa。系列，重復(fù)周期16天,攜帶了多光譜掃描儀 MSS和專題制圖掃描儀 TM （Thematic Mapper-）兩種遙感器主題成像傳感器，兩種遙感器都是采用掃描鏡進(jìn)行機(jī)械掃描 的方式。陸地衛(wèi)星的特點(diǎn)如表1-1所示。表1-1陸地衛(wèi)星的特點(diǎn)發(fā)射單位發(fā)射時(shí)間終止時(shí)間高度傳感器周期LANDSAT-1NASA1972.7.231978.1.6915kmRBV/MSS18daysLANDSAT-2NASA1975.1.221982.2.25915kmRBV/MSS18daysLANDSAT-3NASA1978.3.51983.3.31915kmRBV/MSS18daysL

14、ANDSAT-4NASA1982.7.162001.6.15705kmMSS/TM16daysLANDSAT-5NASA1984.3.1Operating*1705kmMSS/TM16daysLANDSAT-6NASA1993.10.51993.10.5-ETM16daysLANDSAT-7NASA1994.4.15Operating*2705kmETM+16daysMSS數(shù)據(jù)包括4個(gè)波段，空間分辨率80 m。TM圖像包含7個(gè)波段，除 第6波段空間分辨率為120m外，其余6個(gè)波段為30m。Landsat TM參數(shù)如表 1-2所示。表 1-2 LANDSAT 5 TM 參數(shù)表傳感器波段波長(zhǎng)(pm

15、)M10.42-0.52 藍(lán)色3020.52-0.60 綠色3030.63-0.69 紅色30LANDSAT5TM40.76-0.90近紅外3051.55-1.75短波紅外30610.8-12.5熱紅外12072.08-2.35短波紅外303小結(jié)本章闡明了此次研究的主要目的和意義，提出了進(jìn)行植被覆蓋度研究的重要 意義，介紹了用遙感手段進(jìn)行植被覆蓋度監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)以及常用于植被覆蓋度監(jiān)測(cè) 的遙感數(shù)據(jù)。本研究利用遙感技術(shù)建立模型監(jiān)測(cè)鄭州市以及郊區(qū)近幾年來的植被 覆蓋度變化情況，為相關(guān)部門的決策提供參考依據(jù)。參考文獻(xiàn)1張一平，張克映，馬友鑫，等.西雙版納熱帶地區(qū)不同植被覆蓋地域徑流特 征J.土壤侵蝕與水土保持學(xué)報(bào)，1997, 3(4):25-30.2張?jiān)葡?，李曉兵，陳云?草地植被覆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):85-93.3詹小國(guó)，王平.基于RS和GIS的三峽庫區(qū)水土流失