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基于Landsat影像的南阳市植被变化研究

2020-03-24 09:43:43 《科技资讯》 2020年1期

芦斌 谢宏全 汪秋玲 李培显 孙建宇

摘? 要:以南阳市为研究区,基于2010年LANDSAT TM 4-5和2017年LANDSAT 8遥感影像数据,利用最大似然法对2010—2017年南阳市植被覆盖及其动态变化进行研究。研究结果表明:2010—2017年农田由31.88%减少到29.57%;森林由23.90%增加到31.64%(其中不包括疑似草本植物和裸地)。

关键词:植被? 遥感? 最大似然法

中图分类号:Q948 ? ?文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2020)01(a)-0071-02

植被是覆盖地表的植物群落的总称[1],是地球生态系统中重要的组成部分,而研究植被的变化对描述一个地区植被覆盖情况有着深远意义,也是描述生态系统的重要基础数据。获得某个区域地表植被覆盖状态,对于解译地表植被变化及植被动态变化趋势、分析、评价区域生态环境具有重要意义。植被遥感技术的研究经历了很长时间,现在植被指数与地表生态环境参数的关系研究方面已经取得突破,这些技术可以提高植被遥感的精度,并且可以了解植被在地表物质能量交换中所产生的作用[2]。

该文以2010年Landsat TM4-5和2017年Landsat 8遥感影像数据为基础,以空间分析为手段,通过对影像数据的处理,利用最大似然法提取南阳市的植被变化情况。根据2010—2017年的植被变化情况,分析南阳市的植被变化原因。

1? 研究区概述与数据来源

1.1 研究区概述

南阳市,位于河南、湖北、陕西三省交界处,河南省的西南部。南阳,北纬34°40′,东经112°21′,总面积为26600km2。南阳市的年平均气温14.4℃~15.7℃,7月平均气温最高,为26.9℃~28.0℃,1月平均气温最低,为0.5℃~2.4℃。全年的降雨量可以达到703.6~1173.4mm,并且是东南的平均降雨量比西北的平均降雨量多,适宜植被生长。

1.2 数据来源

数据的来源基于地理空间数据云(https://www.gscloud.cn)网站,下载南阳市2010年和2018年影像。其中2010年5月的数据格式为Landsat TM4-5,2017年4月的数据格式为Landsat 8,所选取的数据空间分辨率均为30m。所有的影像数据采集的时间基本一致,这样有助于采样过程中便于辨别地物。影像选取的基本要求为云率最小,数据采集时间基本在四五月份,植被长势较好,可以明显区分不同地物。

2? 分类方法与评价

2.1 数据处理流程

此次研究流程包括8个主要的方面(见图1),数据的预处理包括几何纠正、辐射定标、大气校正、影像镶嵌和影像裁剪。

此次影像数据处理的App平台为ENVI 5.3.1。辐射定标采用App的通用辐射定标工具(Radiometric Calibration),大气校正采用App平台的FLAASH模块对卫星数据进行大气校正。经过辐射定标和大气校正的影像,进行无缝拼接镶嵌。采用2015年全国行政边界矢量数据对拼接后的影像进行裁剪,以此得到整个南阳市的研究区域。

根据不同的地物可以选择不同的波段进行组合,利用不同的波段组合,在监督分类时候可以用来判断不同地物。该次采用的波段组合为5、4、3。

2.2 监督分类

监督分类方法为:最大似然法[3]。最大似然法是根据训练样本的均值和方差来评价其他像元和训练类别之间的相似性,它可以同时定量地考虑两个以上的波段和类别,是一种广泛应用的分类器,但是这种算法的计算量较大,同时对不同类别的方差变化比较敏感[4]。

通过影像的色调、色彩、大小、阴影、纹理、形状、图案、位置、组合9个方面对影像进行分类。这次预分类为7类,分别为森林、水体、农田、裸地、居民地/道路、疑似草本植物以及其他。根据不同的地理环境和特征,选取比较明显地方的区域。为了达到要求,每类地物都选择了大量样本,以此来提高精度。

2.3 精度评价

经过分类后数据的数值越接近2,说明数据的区分度越高,数值处于1.8以下的,说明数据的可分离性较低,分类的可靠性不高。

由数据分析可知:2010年的数据中森林与农田的区分度较差,区分难度较大;其他的各类地物之间都具有可分离性。2017年的数据中森林、裸地、居民地\道路、沙地、农田以及水体疑似草本植物7类地物之间都可以区分。

在该次精度评定过程中因为任务区较远,借助高分辨率影像来进行样本的精度评定。实地地物样本采集的地点与监督分类选取的样本在同一地方选取,这样可以保证样本区分的有效性、真实性、可比性。经过与高分辨率影像对比,可以确认监督分类中选取的样本与实地基本一致,具有较好的可分辨性。样本精度的质量,可以决定分类精度的好坏。选区的样本质量越高,所代表的分类精度越高。

3? 分类结果统计

经过监督分类后,统计了各类地类的像元数量,其中每个像元的大小为30m×30m。根据像元数量乘以每个像元大小就可以得到每个地类的面积,从而也可以计算所占的百分比(见表1和表2)。为了更好地反映植被的动态变化,在基于ENVI5.3App,对其中重要变化的农田和森林做了变化分析(见图2),从图2中可以清楚地看到植被的增加以及变化。

4? 结语

由于南水北调工程源头在南阳市境内,为了保护水源地,这几年里政府大力支撑退耕还林政策,所以这几年时间森林的覆盖率逐年增加,实施库区周围的大量居民地迁移农田由2010年的31.88%,减少到2017年的29.57%;森林由2010年23.90%增加到2017年的31.64%(其中不包括疑似草本植物和裸地)。

选取的地物为森林的变化,以及农田的变化。从变化信息图中可以看出,森林部分变化最大。在丹江口水库的上游,很多农田变成了森林。这是因为库区作为南水北调的源头,近些年来实施了大量的移民。据可靠资料显示,移民数量大约为16.5万人,因此有很多的农田变成森林,实施退耕还林政策。

参考文献

[1] 刘子潇,颜悦.天津地区植被覆盖度的遥感估算及其动态变化研究[J].城市勘测,2019(3):115-120.

[2] 王体雯,李涛.基于多源遥感影像融合的植被覆盖度信息提取研究[J].安徽农业科学,2019,47(12):146-148.

[3] 韩富圆,王天明,孙阳.基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析[J].测绘与空间地理信息,2019,42(4):90-92.

[4] 崔舜銚,姚佛军,连琛芹.多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取[J].科学技术与工程,2018,18(28):116-122.

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