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摘要：以安徽省杭埠—丰乐河流域为研究对象，选取2004年、2013年、2018年3个不同时相的Landsat遥感卫星影像，对该河的流域植被覆盖变化进行分析研究。结果表明：流域整体植被覆盖情况良好，西南山区植被覆盖度高于平畈地区，并且从2004年、2013年到2018年，低、较低植被覆盖度区域面积降低幅度明显，中度、较高植被覆盖度区域面积有所增加，高植被覆盖度区域面积有所降低并逐步处于稳定水平。
关键词：流域;遥感;Landsat;植被覆盖变化
降水、蒸发和径流是水循环过程的3个最重要环节，通常把汇聚降水所形成的径流网络称为水系。流域就是以分水线为界的某个水系干流及其支流所流经的区域，以及由水系构成的集水区。分水线即分隔相邻2个流域的界线，一般在山区为山脊线，在平原则常为堤防或岗地。随着人类社会的发展，流域已不仅是单纯的水文学概念，而是涵盖了水利、国土、生态、经济和社会等诸多范畴。植被覆盖率是指植被在地面的垂直投影面积占统计区面积的百分比，它是衡量地表植被状况的重要指标。对流域开展植被变化遥感监测，发挥遥感技术大尺度、强时效、可比性等综合优势，是评估流域生态环境状况的有效途径。因此，本文利用Landsat不同时期搭载TM和OLI传感器的3景影像，结合GIS时空分析和遥感影像解译，对河流流域植被覆盖情况进行变化分析研究。
1 研究对象概况
杭埠河、丰乐河是长江水系巢湖的重要支流。其中，杭埠河发源于安庆市岳西县境内大别山区的猫耳尖（海拔1415m）东麓，全长为145km，流域面积3000多km2，主要支流有龙潭河、河棚河、清水河、五显河、山七河等;丰乐河发源于六安市金安区境内烤炉寨，全长117.5km，流域集水面积2000多km2，为金安区、舒城县和肥西县3地界河，主要支流有张母桥河、张家店河、思古潭河、朱槽沟河等。2条河流在肥西县三河镇大潭湾汇合后至三河口门注入巢湖。杭埠-丰乐河流域为安徽省重要的商品粮油、畜牧水产生产基地，且舒城、肥西等县的人口大镇也多分布于本流域内河网两岸。流域内的龙河口水库又名万佛湖，和入巢口所在的三河古镇，均为国家5A级景区。
2 杭埠—丰乐河流域面积的确定
流域面积就是分水线所包围的面积，这是与地形相关的量，可以通过数字高程模型获得。数字高程模型，简称DEM，它是通过有限确定的地形高程数据对地面地形进行数字化模拟的结果。本文选取由日本METI和美国NASA共同研制的ASTER GDEM V2全球数字高程数据为基准数据，其空间分辨率为30m。同时运用ArcGIS平台提供的水文分析工具，对DEM数据进行镶嵌、填洼、流向流量分析、河网提取和分级、提取倾泻点等，最终利用分水岭提取出流域。最后通过ArcScan对流域栅格进行自动矢量化，生成流域矢量文件。
3 数据与研究方法
3.1 数据来源 本文所应用的数据为美国NASA的Landsat卫星影像数据（如表1），共3景，空间分辨率均为30m，分别是2004年的Landsat5 TM影像，2013年和2018年的Landsat8 OLI影像。由于4～9月期间日照强度高、时间久、雨水相对充沛，植物长势明显，宜使用该期间成像的、无云或云量极低的遥感影像开展植被变化监测。
3.2 研究方法
3.2.1 研究思路 利用遥感影像处理软件对Landsat影像进行包括辐射定标、图像裁剪、大气校正在内的预处理，选取归一化植被指数为参数，利用基于专家知识的决策树分类制作掩膜文件，采用像元二分法模型对研究区植被覆盖状况进行反演估算，并分析时空分布特征，提取变化信息，进行结果分析和原因探讨。
由于NDVI可以消除大部分与太阳高度角、卫星观测角、地形等与大气条件有关的辐射变化影响，增强了对植被的响应能力，且结果被限定在[-1.1]之间，使其成为评估植被生长状态和计算植被覆盖度的最佳因子。
（2）基于专家知识的决策树分类基于多光谱、NDVI提取结果和非监督分类结果数据等多源空间数据，通过专家知识和经验对NDVI值、坡度坡向、波段阈值等进行规则定义，加以数学统计和归纳等进行分类，典型算法如CART、C4.5算法等。
（3）像元二分法模型是基于像元线性分解模型的一种计算植被覆盖度的方法，是通过纯裸地像元光谱信息Ssoil、纯植被像元光谱信息Sveg和卫星传感器获取的地表光谱信息S来估算植被覆盖度VFC。
3.2.2 预处理过程 首先要对影像进行辐射定标，将影像数据的灰度值转换为实际的辐射亮度值等物理量;利用流域矢量文件对较大宽幅影像进行裁剪;最后为消除大气吸收与散射等因素影响，需进行大气校正。
3.2.3 植被运算过程 对预处理完的影像进行NDVI计算，对计算出来的异常值（小于-1或大于1）进行处理。在不施加任何先验知识的基础上，对影像本身光谱特征运用非监督分类算法进行初步分类，如迭代自组织数据分析算法（ISODATA）等。将NDVI数据、初步分类数据和多光谱数据等多源数据进行波段融合，提取样本数据。把样本数据集作为先验知识，对波段融合数据利用决策树分类算法进行二次分类。制作分类地物掩膜，包括城区、水体、林地、耕地、裸地、滩地等。将地物掩膜与二次分类影像相乘，得到各地物NDVI数据信息，取5%～95%为置信区间，得到最大NDVI值和最小NDVI值。将各地物NDVI最值进行波段运算得到纯裸地NDVIsoil值和纯植被NDVIveg值。最后使用像元二分法模型计算得到植被覆盖度VFC。
4 结果与分析
4.1 分类结果 将植被覆盖度的结果分为6个等级：无植被覆盖区域（VFC=0%）、低植被覆盖度（0%<VFC<10%）、较低植被覆盖度（10%<VFC<30%）、中度植被覆盖度（30%<VFC<50%）、较高植被覆盖度（50%<VFC<70%）、高植被覆盖度（VFC>70%）。根据该分级规则，对2004年、2013年、2018年3个时期的杭埠-丰乐河流域植被覆盖情况进行重分类。
对杭埠—丰乐流域进行面积统计，其国土总面积为4726.77km2，再对不同等级地物覆盖度进行分别统计并计算占比，如表2所示。
4.2 变化分析 由图5、表2可知，杭埠-丰乐流域整体植被覆盖状况处于较高水平（>90%），远高于全国平均植被覆盖率（70%），深色图斑基本全部集中于西南山区，植被覆盖明显高于东北平畈区，西北江淮分水岭区域植被覆盖情况相对较差。从2004年、2013年到2018年，低植被覆盖度和较低植被覆盖度区域面积大幅度降低，从近20%降至3.6%左右;中度植被覆盖度和较高植被覆盖度区域面积逐年增加;高植被覆盖度区域面积有所降低并逐步处于稳定水平，占流域国土面积的1/3左右。
5 结论
基于植被覆盖度结果变化分析，结合水利、林业、环境和社会调查数据，可以得出以下结論：
（1）人类活动对流域植被覆盖影响较大。随着新型农村土地经营模式的发展，以及2012年以来推行的千万亩森林增长工程等，带动荒废闲置农田复垦以及城乡造林绿化步伐，促使低、较低植被覆盖区域植被覆盖度上升明显。
（2）地形地貌对流域植被覆盖影响较大。江淮分水岭主要地形为岗地，土质松散、地势较高、坡度较大，土壤侵蚀比较严重，植被覆盖度一直处于流域范围内较低水平。
参考文献
[1]白洪伟，徐洋洋.基于ENVI和ArcGIS的合肥市土地利用/覆被变化分析[J].沈阳大学学报（自然科学版），2016.28（5）：365-372.
[2]王建步，张杰.近30余年辽河口海岸线遥感变迁分析[J].海洋环境科学，2015.34（1）：86-92.
[3]杨钱，席武俊.基于Landsat影像的楚雄市2002～2016年植被覆盖度变化研究[J].世界生态学，2018.7（3）：143-152.
[4]甘春英，王兮之.连江流域近18年来植被覆盖度变化分析[J].地理科学，2011.31（8）.
[5]李苗苗.植被覆盖度的遥感估算方法研究[D].北京：中国科学院遥感应用研究所，2003.
（责编：杨 林）
关键词：流域;遥感;Landsat;植被覆盖变化
降水、蒸发和径流是水循环过程的3个最重要环节，通常把汇聚降水所形成的径流网络称为水系。流域就是以分水线为界的某个水系干流及其支流所流经的区域，以及由水系构成的集水区。分水线即分隔相邻2个流域的界线，一般在山区为山脊线，在平原则常为堤防或岗地。随着人类社会的发展，流域已不仅是单纯的水文学概念，而是涵盖了水利、国土、生态、经济和社会等诸多范畴。植被覆盖率是指植被在地面的垂直投影面积占统计区面积的百分比，它是衡量地表植被状况的重要指标。对流域开展植被变化遥感监测，发挥遥感技术大尺度、强时效、可比性等综合优势，是评估流域生态环境状况的有效途径。因此，本文利用Landsat不同时期搭载TM和OLI传感器的3景影像，结合GIS时空分析和遥感影像解译，对河流流域植被覆盖情况进行变化分析研究。
1 研究对象概况
杭埠河、丰乐河是长江水系巢湖的重要支流。其中，杭埠河发源于安庆市岳西县境内大别山区的猫耳尖（海拔1415m）东麓，全长为145km，流域面积3000多km2，主要支流有龙潭河、河棚河、清水河、五显河、山七河等;丰乐河发源于六安市金安区境内烤炉寨，全长117.5km，流域集水面积2000多km2，为金安区、舒城县和肥西县3地界河，主要支流有张母桥河、张家店河、思古潭河、朱槽沟河等。2条河流在肥西县三河镇大潭湾汇合后至三河口门注入巢湖。杭埠-丰乐河流域为安徽省重要的商品粮油、畜牧水产生产基地，且舒城、肥西等县的人口大镇也多分布于本流域内河网两岸。流域内的龙河口水库又名万佛湖，和入巢口所在的三河古镇，均为国家5A级景区。
2 杭埠—丰乐河流域面积的确定
流域面积就是分水线所包围的面积，这是与地形相关的量，可以通过数字高程模型获得。数字高程模型，简称DEM，它是通过有限确定的地形高程数据对地面地形进行数字化模拟的结果。本文选取由日本METI和美国NASA共同研制的ASTER GDEM V2全球数字高程数据为基准数据，其空间分辨率为30m。同时运用ArcGIS平台提供的水文分析工具，对DEM数据进行镶嵌、填洼、流向流量分析、河网提取和分级、提取倾泻点等，最终利用分水岭提取出流域。最后通过ArcScan对流域栅格进行自动矢量化，生成流域矢量文件。
3 数据与研究方法
3.1 数据来源 本文所应用的数据为美国NASA的Landsat卫星影像数据（如表1），共3景，空间分辨率均为30m，分别是2004年的Landsat5 TM影像，2013年和2018年的Landsat8 OLI影像。由于4～9月期间日照强度高、时间久、雨水相对充沛，植物长势明显，宜使用该期间成像的、无云或云量极低的遥感影像开展植被变化监测。
3.2 研究方法
3.2.1 研究思路 利用遥感影像处理软件对Landsat影像进行包括辐射定标、图像裁剪、大气校正在内的预处理，选取归一化植被指数为参数，利用基于专家知识的决策树分类制作掩膜文件，采用像元二分法模型对研究区植被覆盖状况进行反演估算，并分析时空分布特征，提取变化信息，进行结果分析和原因探讨。
由于NDVI可以消除大部分与太阳高度角、卫星观测角、地形等与大气条件有关的辐射变化影响，增强了对植被的响应能力，且结果被限定在[-1.1]之间，使其成为评估植被生长状态和计算植被覆盖度的最佳因子。
（2）基于专家知识的决策树分类基于多光谱、NDVI提取结果和非监督分类结果数据等多源空间数据，通过专家知识和经验对NDVI值、坡度坡向、波段阈值等进行规则定义，加以数学统计和归纳等进行分类，典型算法如CART、C4.5算法等。
（3）像元二分法模型是基于像元线性分解模型的一种计算植被覆盖度的方法，是通过纯裸地像元光谱信息Ssoil、纯植被像元光谱信息Sveg和卫星传感器获取的地表光谱信息S来估算植被覆盖度VFC。
3.2.2 预处理过程 首先要对影像进行辐射定标，将影像数据的灰度值转换为实际的辐射亮度值等物理量;利用流域矢量文件对较大宽幅影像进行裁剪;最后为消除大气吸收与散射等因素影响，需进行大气校正。
3.2.3 植被运算过程 对预处理完的影像进行NDVI计算，对计算出来的异常值（小于-1或大于1）进行处理。在不施加任何先验知识的基础上，对影像本身光谱特征运用非监督分类算法进行初步分类，如迭代自组织数据分析算法（ISODATA）等。将NDVI数据、初步分类数据和多光谱数据等多源数据进行波段融合，提取样本数据。把样本数据集作为先验知识，对波段融合数据利用决策树分类算法进行二次分类。制作分类地物掩膜，包括城区、水体、林地、耕地、裸地、滩地等。将地物掩膜与二次分类影像相乘，得到各地物NDVI数据信息，取5%～95%为置信区间，得到最大NDVI值和最小NDVI值。将各地物NDVI最值进行波段运算得到纯裸地NDVIsoil值和纯植被NDVIveg值。最后使用像元二分法模型计算得到植被覆盖度VFC。
4 结果与分析
4.1 分类结果 将植被覆盖度的结果分为6个等级：无植被覆盖区域（VFC=0%）、低植被覆盖度（0%<VFC<10%）、较低植被覆盖度（10%<VFC<30%）、中度植被覆盖度（30%<VFC<50%）、较高植被覆盖度（50%<VFC<70%）、高植被覆盖度（VFC>70%）。根据该分级规则，对2004年、2013年、2018年3个时期的杭埠-丰乐河流域植被覆盖情况进行重分类。
对杭埠—丰乐流域进行面积统计，其国土总面积为4726.77km2，再对不同等级地物覆盖度进行分别统计并计算占比，如表2所示。
4.2 变化分析 由图5、表2可知，杭埠-丰乐流域整体植被覆盖状况处于较高水平（>90%），远高于全国平均植被覆盖率（70%），深色图斑基本全部集中于西南山区，植被覆盖明显高于东北平畈区，西北江淮分水岭区域植被覆盖情况相对较差。从2004年、2013年到2018年，低植被覆盖度和较低植被覆盖度区域面积大幅度降低，从近20%降至3.6%左右;中度植被覆盖度和较高植被覆盖度区域面积逐年增加;高植被覆盖度区域面积有所降低并逐步处于稳定水平，占流域国土面积的1/3左右。
5 结论
基于植被覆盖度结果变化分析，结合水利、林业、环境和社会调查数据，可以得出以下结論：
（1）人类活动对流域植被覆盖影响较大。随着新型农村土地经营模式的发展，以及2012年以来推行的千万亩森林增长工程等，带动荒废闲置农田复垦以及城乡造林绿化步伐，促使低、较低植被覆盖区域植被覆盖度上升明显。
（2）地形地貌对流域植被覆盖影响较大。江淮分水岭主要地形为岗地，土质松散、地势较高、坡度较大，土壤侵蚀比较严重，植被覆盖度一直处于流域范围内较低水平。
参考文献
[1]白洪伟，徐洋洋.基于ENVI和ArcGIS的合肥市土地利用/覆被变化分析[J].沈阳大学学报（自然科学版），2016.28（5）：365-372.
[2]王建步，张杰.近30余年辽河口海岸线遥感变迁分析[J].海洋环境科学，2015.34（1）：86-92.
[3]杨钱，席武俊.基于Landsat影像的楚雄市2002～2016年植被覆盖度变化研究[J].世界生态学，2018.7（3）：143-152.
[4]甘春英，王兮之.连江流域近18年来植被覆盖度变化分析[J].地理科学，2011.31（8）.
[5]李苗苗.植被覆盖度的遥感估算方法研究[D].北京：中国科学院遥感应用研究所，2003.
（责编：杨 林）