论文部分内容阅读
摘 要：文章以昆明市东川区2000至2012年的MODIS遥感数据为基础，通过提取归一化植被指数，分析了多年来东川区植被指数的季节变化。研究结果表明：2000至2012年东川区植被季节变化逐渐增大，植被的覆盖率正逐渐减少，论文的研究对实现东川地区的合理开发、利用，保护植被资源及促进东川地区可持续发展具有实际意义。
关键词：植被指数；季节变化；植被覆盖；GIS；遥感
植被是陆地生态系统的重要组成部分，地表植被的变化，会直接影响到地表能量的收支平衡，从而导致地表景观的变化。由于植被具有很明显的年际变化和季节变化特征，因此植被的变化在一定程度上可以反映气候和土地覆盖的变化，植被覆盖度作为反映植被基本情况的指数，在很多研究中被用作基本参数。对东川地区植被指数季节变化的研究，可以快速准确地将东川区植被生长现状及演变趋势表达出来，研究成果对该区域的经济建设及生态研究具有一定的参考意义。
一、绪论
研究意义：近年来，遥感和GIS技术迅速发展，并在植被覆盖研究方面广泛应用。GIS强大的数据分析功能，为充分获取地理信息提供了广阔的平台，而随着遥感对地观测技术的发展，国内外学者用其进行了大量的植被覆盖研究，因而，结合RS与GIS技术能够有效地获取和分析植被变化信息[2]。
植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，但由于植被指数受植被本身、环境、大气等条件的影响，因而具有明显的地域性和时效性。NDVI是目前使用得最为广泛的植被指数，是反映植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子[1]，同时还用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
近年来，昆明市东川区水土流失严重，生态环境迅速退化，也制约了东川地区的经济发展。而植被指数作为衡量植被的重要指标，也是改善东川区生态环境问题的主要依据，因而对东川区进行植被指数季节变化的研究显得尤为重要。
二、研究区基本概况
自然地理概述：东川地处云贵高原北部边缘，属川滇经向构造带与华夏东北构造带结合过度部位。境内山高谷深，地势陡峻，以小江为界，东侧为乌蒙山系，西部为拱王山系，海拔均4000多米，而东川境内金沙江与小江的交汇处，海拔仅为695米。由于东川境内为世界深大断裂带，地质侵蚀强烈，形成了典型的深切割高山峡谷地貌，加之境内气流、降雨、土壤、植被等方面的差异，具有典型的“一山分四季、十里不同天”的立体气候。
三、数据来源及分析
（一）植被指数
植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，其计算方法很多，主要有比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）。由于NDVI对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。虽然NDVI对于低密度植被覆盖的观测和照明几何非常敏感，但在农作物生长的初始季节，对植被覆盖百分比估计过高；在农作物生长的结束季节，易产生估计低值。因而，本文将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，采用计算公式如下：NDVI=（NIR-RED）/（NIR+RED），以此来获取东川区的植被指数。
（二）数据来源
MODIS数据来源于地理空间数据云平台下载的2000至2012年云南省昆明市东川区的遥感数据，分辨率为1km的3级，处理软件为ENVI，ArcGIS，EXCEL。MODIS在红光和近红外波段地面空间分辨率为250m，且探测波段较窄，避开了近红外波段的水汽吸收带，由于红色通道较窄对叶绿素的吸收敏感，提高了对稀疏植被探测能力。
（三）数据处理
本文以昆明市东川区作为研究范围，需要东川区相关的遥感数据及地理信息数据，获取研究时间段2000年、2004年、2007年、2010年、2011年、2012年六年中每个季节的代表数据，利用ENVI和ArcGIS分析数据、总结得出其季节变化的规律。
（四）遥感图像处理
根据已获得的行政区划图利用ArcGIS进行数字化处理，设置投影坐标等获取研究区的边界，利用ENVI软件对MODIS数据进行投影转换，几何校正，获取NDVI值等操作处理遥感数据，之后转存影像并加载到ArcGIS中进行编辑，可得到研究区域的植被覆盖图（见图3至图8）。
（五）NDVI数据处理
在ENVI中根据裁剪后的到的东川区的MODIS数据，获取东川区不同年份不同月份的归一化植被指数，由于MODIS数据本身就有分析的NDVI值，因而只需要对其进行NDVI值的计算便可得到NDVI最大、小值，和平均值。
四、植被季节变化
（一）植被覆盖分析
植被覆盖是用来描述一个地区生长植被的多少，根据云南省昆明市东川区2000年，2004年，2007年，2010年，2011年，2012年六年中六月份的植被覆盖图来分析东川区2000年来植被覆盖的一个变化。其中，颜色越深，植被的覆盖度就越高，反之，则越低。东川地区山高谷深，坡度较陡，东川植被分布较少。泥石流等自然灾害的频繁发生导致东川区可长年生长的植被也逐渐减少，2010年大旱植被的覆盖度更低。在分析东川区植被覆盖时，定义：0：无植被覆盖区；0-0.2：极少植被覆盖区；0.2-0.4：少植被覆盖区；0.4-0.6：中度植被覆盖区；0.6-0.8：较高植被覆盖区；0.8-1：高植被覆盖区。2010年，中度植被覆盖区面积占很大的比例，而较高植被覆盖区和高植被区所占比例比较小，这主要由于干旱导致。从2004开始中度植被覆盖区的面积在增大，而较高植被覆盖区的面积却在减少，这种植被覆盖结构的变化从一方面说明了：东川覆盖的植被在逐渐减少。
（二）植被指数的季节变化
本文研究主要依据研究区NDVI的平均值代表植被生长状况来进行研究，以东川区3、6、9、12月份的NDVI平均值来代表该区不同季节的NDVI平均值。 植被的季节变化规律反映着植被的不同季节的长势，东川区不同年份NDVI值的季节变化，从NDVI平均值年际变化可看出东川植被覆盖较少，其中9月前后植被覆盖最高，3月前后植被覆盖最低，这与东川区农作物的种植有很大的关系。东川区同年份不同季节的NDVI平均值来表示同一年中，不同季节东川区的植被覆盖的多少。
总体而言，东川区春季到冬季NDVI平均值先增大后减小，植被指数的季节变化较明显。在2000年，植被覆盖最高月份NDVI平均值为0.171453，而最低月份为0.08668，植被指数季节变化比较明显。2004年，最高月份NDVI平均值为0.17799，而最低月份为0.083989，相较2000年而言，最高月份比2000年高，最低月份比2000年低，说明2004年植被的季节变化比2000年更为明显。而2012年植被的季节变化比2007年明显，但总的植被覆盖量却没有2007年多。假若忽略2010年云南遭到的百年一遇的大旱气候，从2000年到2012年NDVI平均值最大、最小之差分别为：0.084785、0.094001、0.083648、0.060624、0.088037，值差有差距逐渐拉大的趋势，尤其是在2007年之后，值差越大，季节变化幅度也就越大，这说明林地面积在逐渐的变成耕地面积或建设用地面积等。
（三）植被指数年季节变化
根据不同年份东川地区同一季节NDVI值变化，可分析出不同年份同一季节植被覆盖的变化情况。数据显示，东川区同一月份的植被覆盖在逐渐减少。由于东川区地处亚热带地区，干热河谷地带，农作物可一年两熟，所以在冬季也种植作物，在干旱的年份，NDVI值反而会增大。总体而言，9月份前后NDVI值在逐渐增大，而在3月份，从2000年到2007年NDVI值逐渐增加，但从2007年到2012年NDVI值却在逐渐减少。3月份农作物种植最少的时候，这时的NDVI值主要反映长年生长植被状况，也就说明：东川区长年植被逐渐减少，这些原本长年植被覆盖的地区变成了农作物种植区或其他用地。
（四）结论
东川区多年来的植被季节指数的反映着东川区植被的变化，根据数据分析可知东川区的植被覆盖在逐渐减少，造成植被覆盖季节的变化除了东川地区滑坡、泥石流、干旱等自然灾害外，还有很多人为因素。东川地区在同一年中各个季节的植被覆盖变化越来越大，表明东川区植被覆盖不稳定。在相同的月份，东川区的植被指数最大值越来越大，而最小值都相同，这种现象在9月份表现最为明显，这说明东川区长年覆盖的植被乔木、灌木等逐渐在减少，这些林地很可能被开垦来作为耕地或建设用地等，这影响了东川地区的生态系统的稳定性。
五、结语与展望
东川地区植被覆盖率低且分布不均，森林群落调节生态平衡功能降低，植被呈逆行演替方向发展，除局部地段保持森林群落外，以稀疏灌丛或灌木草为主，严重地段退化为半荒漠化的次生裸地。本文应用遥感和GIS技术对东川植被指数季节变化的研究。研究结果表明：东川地区植被覆盖较低，且在逐年减少。而植被是调节区域生态平衡的重要环节，东川地区植被覆盖低，环境质量较差，自然灾害频繁，不仅影人们的生活，也制约东川的经济发展，这些都需要相关部门引起重视，早日提出解决方案。
（作者单位：1.云南师范大学旅游与地理科学学院；2.南昌航空大学艺术与设计学院）
参考文献：
[1] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出社，2003：1387-1398.
[2] 冯露，岳德鹏，郭祥.植被指数的应用研究综述[M].北京林业大学林学院，北京100083.
[3] 孙睿，刘昌明，朱启疆.黄河流域植被覆盖度动态变化与降水的关系[N].地理学报.2001.56（6）：667-672.
[4] 赵彩霞，郑大伟，何文清.植被覆盖度的时间变化及其防风蚀效应[N].植物生态学报，2005，29（1）：68-73.
[5] Sto lz，Ro switha.A fuzzy appr oach fo r impro ving landcov er classica tions by integr ating r emo te sensing and GIS dat a[J].Pr og ress in envir o nmental r emote sensing resear ch and applications Ro tterdam，1996.33-41.
[6] 田贵全，曲凯.遥感和GIS支持下的山东省植被覆盖动态变化分析[J].山东师范大学，济南.250014.
[7] 刘少军，黄彦彬，陈汇林等.海南岛植被指数季节性变化及植被覆盖分析[J].海南省气象局气象科学研究所，海口570203.
关键词：植被指数；季节变化；植被覆盖；GIS；遥感
植被是陆地生态系统的重要组成部分，地表植被的变化，会直接影响到地表能量的收支平衡，从而导致地表景观的变化。由于植被具有很明显的年际变化和季节变化特征，因此植被的变化在一定程度上可以反映气候和土地覆盖的变化，植被覆盖度作为反映植被基本情况的指数，在很多研究中被用作基本参数。对东川地区植被指数季节变化的研究，可以快速准确地将东川区植被生长现状及演变趋势表达出来，研究成果对该区域的经济建设及生态研究具有一定的参考意义。
一、绪论
研究意义：近年来，遥感和GIS技术迅速发展，并在植被覆盖研究方面广泛应用。GIS强大的数据分析功能，为充分获取地理信息提供了广阔的平台，而随着遥感对地观测技术的发展，国内外学者用其进行了大量的植被覆盖研究，因而，结合RS与GIS技术能够有效地获取和分析植被变化信息[2]。
植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，但由于植被指数受植被本身、环境、大气等条件的影响，因而具有明显的地域性和时效性。NDVI是目前使用得最为广泛的植被指数，是反映植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子[1]，同时还用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
近年来，昆明市东川区水土流失严重，生态环境迅速退化，也制约了东川地区的经济发展。而植被指数作为衡量植被的重要指标，也是改善东川区生态环境问题的主要依据，因而对东川区进行植被指数季节变化的研究显得尤为重要。
二、研究区基本概况
自然地理概述：东川地处云贵高原北部边缘，属川滇经向构造带与华夏东北构造带结合过度部位。境内山高谷深，地势陡峻，以小江为界，东侧为乌蒙山系，西部为拱王山系，海拔均4000多米，而东川境内金沙江与小江的交汇处，海拔仅为695米。由于东川境内为世界深大断裂带，地质侵蚀强烈，形成了典型的深切割高山峡谷地貌，加之境内气流、降雨、土壤、植被等方面的差异，具有典型的“一山分四季、十里不同天”的立体气候。
三、数据来源及分析
（一）植被指数
植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，其计算方法很多，主要有比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）。由于NDVI对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。虽然NDVI对于低密度植被覆盖的观测和照明几何非常敏感，但在农作物生长的初始季节，对植被覆盖百分比估计过高；在农作物生长的结束季节，易产生估计低值。因而，本文将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，采用计算公式如下：NDVI=（NIR-RED）/（NIR+RED），以此来获取东川区的植被指数。
（二）数据来源
MODIS数据来源于地理空间数据云平台下载的2000至2012年云南省昆明市东川区的遥感数据，分辨率为1km的3级，处理软件为ENVI，ArcGIS，EXCEL。MODIS在红光和近红外波段地面空间分辨率为250m，且探测波段较窄，避开了近红外波段的水汽吸收带，由于红色通道较窄对叶绿素的吸收敏感，提高了对稀疏植被探测能力。
（三）数据处理
本文以昆明市东川区作为研究范围，需要东川区相关的遥感数据及地理信息数据，获取研究时间段2000年、2004年、2007年、2010年、2011年、2012年六年中每个季节的代表数据，利用ENVI和ArcGIS分析数据、总结得出其季节变化的规律。
（四）遥感图像处理
根据已获得的行政区划图利用ArcGIS进行数字化处理，设置投影坐标等获取研究区的边界，利用ENVI软件对MODIS数据进行投影转换，几何校正，获取NDVI值等操作处理遥感数据，之后转存影像并加载到ArcGIS中进行编辑，可得到研究区域的植被覆盖图（见图3至图8）。
（五）NDVI数据处理
在ENVI中根据裁剪后的到的东川区的MODIS数据，获取东川区不同年份不同月份的归一化植被指数，由于MODIS数据本身就有分析的NDVI值，因而只需要对其进行NDVI值的计算便可得到NDVI最大、小值，和平均值。
四、植被季节变化
（一）植被覆盖分析
植被覆盖是用来描述一个地区生长植被的多少，根据云南省昆明市东川区2000年，2004年，2007年，2010年，2011年，2012年六年中六月份的植被覆盖图来分析东川区2000年来植被覆盖的一个变化。其中，颜色越深，植被的覆盖度就越高，反之，则越低。东川地区山高谷深，坡度较陡，东川植被分布较少。泥石流等自然灾害的频繁发生导致东川区可长年生长的植被也逐渐减少，2010年大旱植被的覆盖度更低。在分析东川区植被覆盖时，定义：0：无植被覆盖区；0-0.2：极少植被覆盖区；0.2-0.4：少植被覆盖区；0.4-0.6：中度植被覆盖区；0.6-0.8：较高植被覆盖区；0.8-1：高植被覆盖区。2010年，中度植被覆盖区面积占很大的比例，而较高植被覆盖区和高植被区所占比例比较小，这主要由于干旱导致。从2004开始中度植被覆盖区的面积在增大，而较高植被覆盖区的面积却在减少，这种植被覆盖结构的变化从一方面说明了：东川覆盖的植被在逐渐减少。
（二）植被指数的季节变化
本文研究主要依据研究区NDVI的平均值代表植被生长状况来进行研究，以东川区3、6、9、12月份的NDVI平均值来代表该区不同季节的NDVI平均值。 植被的季节变化规律反映着植被的不同季节的长势，东川区不同年份NDVI值的季节变化，从NDVI平均值年际变化可看出东川植被覆盖较少，其中9月前后植被覆盖最高，3月前后植被覆盖最低，这与东川区农作物的种植有很大的关系。东川区同年份不同季节的NDVI平均值来表示同一年中，不同季节东川区的植被覆盖的多少。
总体而言，东川区春季到冬季NDVI平均值先增大后减小，植被指数的季节变化较明显。在2000年，植被覆盖最高月份NDVI平均值为0.171453，而最低月份为0.08668，植被指数季节变化比较明显。2004年，最高月份NDVI平均值为0.17799，而最低月份为0.083989，相较2000年而言，最高月份比2000年高，最低月份比2000年低，说明2004年植被的季节变化比2000年更为明显。而2012年植被的季节变化比2007年明显，但总的植被覆盖量却没有2007年多。假若忽略2010年云南遭到的百年一遇的大旱气候，从2000年到2012年NDVI平均值最大、最小之差分别为：0.084785、0.094001、0.083648、0.060624、0.088037，值差有差距逐渐拉大的趋势，尤其是在2007年之后，值差越大，季节变化幅度也就越大，这说明林地面积在逐渐的变成耕地面积或建设用地面积等。
（三）植被指数年季节变化
根据不同年份东川地区同一季节NDVI值变化，可分析出不同年份同一季节植被覆盖的变化情况。数据显示，东川区同一月份的植被覆盖在逐渐减少。由于东川区地处亚热带地区，干热河谷地带，农作物可一年两熟，所以在冬季也种植作物，在干旱的年份，NDVI值反而会增大。总体而言，9月份前后NDVI值在逐渐增大，而在3月份，从2000年到2007年NDVI值逐渐增加，但从2007年到2012年NDVI值却在逐渐减少。3月份农作物种植最少的时候，这时的NDVI值主要反映长年生长植被状况，也就说明：东川区长年植被逐渐减少，这些原本长年植被覆盖的地区变成了农作物种植区或其他用地。
（四）结论
东川区多年来的植被季节指数的反映着东川区植被的变化，根据数据分析可知东川区的植被覆盖在逐渐减少，造成植被覆盖季节的变化除了东川地区滑坡、泥石流、干旱等自然灾害外，还有很多人为因素。东川地区在同一年中各个季节的植被覆盖变化越来越大，表明东川区植被覆盖不稳定。在相同的月份，东川区的植被指数最大值越来越大，而最小值都相同，这种现象在9月份表现最为明显，这说明东川区长年覆盖的植被乔木、灌木等逐渐在减少，这些林地很可能被开垦来作为耕地或建设用地等，这影响了东川地区的生态系统的稳定性。
五、结语与展望
东川地区植被覆盖率低且分布不均，森林群落调节生态平衡功能降低，植被呈逆行演替方向发展，除局部地段保持森林群落外，以稀疏灌丛或灌木草为主，严重地段退化为半荒漠化的次生裸地。本文应用遥感和GIS技术对东川植被指数季节变化的研究。研究结果表明：东川地区植被覆盖较低，且在逐年减少。而植被是调节区域生态平衡的重要环节，东川地区植被覆盖低，环境质量较差，自然灾害频繁，不仅影人们的生活，也制约东川的经济发展，这些都需要相关部门引起重视，早日提出解决方案。
（作者单位：1.云南师范大学旅游与地理科学学院；2.南昌航空大学艺术与设计学院）
参考文献：
[1] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出社，2003：1387-1398.
[2] 冯露，岳德鹏，郭祥.植被指数的应用研究综述[M].北京林业大学林学院，北京100083.
[3] 孙睿，刘昌明，朱启疆.黄河流域植被覆盖度动态变化与降水的关系[N].地理学报.2001.56（6）：667-672.
[4] 赵彩霞，郑大伟，何文清.植被覆盖度的时间变化及其防风蚀效应[N].植物生态学报，2005，29（1）：68-73.
[5] Sto lz，Ro switha.A fuzzy appr oach fo r impro ving landcov er classica tions by integr ating r emo te sensing and GIS dat a[J].Pr og ress in envir o nmental r emote sensing resear ch and applications Ro tterdam，1996.33-41.
[6] 田贵全，曲凯.遥感和GIS支持下的山东省植被覆盖动态变化分析[J].山东师范大学，济南.250014.
[7] 刘少军，黄彦彬，陈汇林等.海南岛植被指数季节性变化及植被覆盖分析[J].海南省气象局气象科学研究所，海口570203.