system: [SYSTEM]

user: 3. 楚雄市植被覆盖度研究概述 3.1. 数据来源 该研究所需数据均来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)，数据为楚雄市2002年到2016年的Landsat4_5 TM和Landsat8 OLT_TIRS 130-43数据(5景影像)。 遥感图像选取原则：4月到9月为植被主要生长期，因此应尽量选择植被生长茂密的夏季；云量的多少影响着数据精度，因此要选择云量较少的遥感影像，本次研究选取的影像云量均低于3%。由于平台数据限制，2013年没有冬半年数据，但不影响本次研究结果。本次选取的影像数据资料如表1。 3.2. 技术路线图 如图1。 图1. 技术路线图 Table 1 Remote sensing image dat 编号 数据标识 卫星 日期 云量 数据 1 LC81300432016046LGNOO Landsat8 OLT_TIRS 2016-02-13 2.22 有 2 LC81300432013165LGN00 Landsat8 OLT_TIRS 2013-6-14 0.02 有 3 LT51300432009042BKT01 Landsat 5 TM 2009-02-11 0 有 4 LT51300432005031BKT01 Landsat 5 TM 2005-01-31 0 有 5 LT51300432002055BJCOO Landsat 5 TM 2002-02-24 0.02 有 表1. 遥感影像数据资料 3.3. 研究过程 3.3.1. 图像预处理 使用ENVI5.3作为遥感图像处理平台，对下载来的5景遥感影像130-43分别进行大气校正操作后，根据楚雄市边界矢量文件对目标区域进行裁剪。 下载的影像已经做过初步几何校正，已具有较好的精度，本文目的在于研究楚雄市5时相植被覆盖度的变化，微小的定位差异不影响分析结果，因此该研究不需要做遥感影像几何校正。 3.3.2. 归一化植被指数(NDVI)的提取 用ENVI5.3计算NDVI，提取出研究区植被指数。 原理：植被指数建立在植物对红光波段和近红外波段的光谱通道来组合设计 [ 22 ] 。 该研究选用Rouse等人提出的归一化植被指数——NDVI (1974a)，因为其有高灵敏度的优点，并且能够消除大部分的噪音、辐射、阴影等带来的误差 [ 20 ] 。结合陈锋2012年发表的论文，归一化植被指数NDVI计算可以表达为公式(3-1) [ 23 ]： NDVI = NIR − RED NIR + RED (3-1) 式中，NIR——近红外波段反射值；RED——红波段反射值。应用到具体Landsat4_5TM和Landsat8 OLT_TIRS遥感影像波段中，分别为第三通道与第四通道，第四通道与第五通道的反射值。 NDVI在−1和1之间，提取中会存在异常值(小于−1)，需要对异常值进行处理，通过波段运算，在bandmath中输入：b1 > (−1)。 3.3.3. ENVI上植被覆盖度的计算 依据李苗苗等基于像元二分模型的基础上得出的公式(3-2) [ 20 ]： VFC = NDVI − NDVI soil NDVI veg − NDVI soil (3-2) 式中，NDVI soil ——裸土或无植被覆盖区域的NDVI值；NDVI veg ——植被覆盖区域的NDVI值，就是纯像元的NDVI值。两个值的计算公式为(3-3)、(3-4)： NDVI soil = VFC max ∗ NDVI min − VFC min ∗ NDVI max VFC max − VFC min (3-3) NDVI veg = ( 1 − VFC min ) ∗ NDVI max − ( 1 − VFC max ) ∗ NDVI min VFC max − VFC min (3-4) 式(3-3)、(3-4)中，NDVI max 与NDVI min 分别表示目标区域中归一化植被指数的最大值和最小值。要计算NDVI soil 与NDVI veg ，有两种设想，一是当研究区内VFC最大最小值能够近似取等于1或0时，二是当研究区内VFC最大最小值不能近似取等于1或0时。 综上，借鉴前人的研究，并对NDVI的值进行分析，基于此，NDVI min 与NDVI max 依次取累积概率5%与95%的NDVI值，所以，植被覆盖度公式就改变为如下式(3-5) [ 14 ]： VFC = NDVI − NDVI min NDVI max − NDVI min (3-5) 所以，在ENVI上这样计算， (b1 lt NDVI min ) * 0 + (b1 gt NDVI max ) * 1 + (b1 ge NDVI min and b1 le NDVI max ) * ((b1 – NDVI min )/(NDVI max – NDVI min )) 式中，b1为需要提取的归一化植被指数NDVI数据；lt为小于(<)，ge为大于等于(≥)，le为小于等于(≤)，gt为大于(>)。 2009年的NDVI max = 0.657189 NDVI min = 0.242892，在band math中，2009年的植被覆盖度计算如下： (b1 lt0.242892) * 0 + (b1 gt0.657189) * 1 + (b1 ge0.242892 and b1 le 0.657189) * ((b1 – 0.242892)/(0.657189 – 0.242892)) 同理，计算2002、2005、2013、2016后得到植被覆盖度图像，如图2。 3.4. 楚雄市植被覆盖度提取结果分析 3.4.1. 楚雄市植被覆盖度的提取结果 根据植被覆盖度值及借鉴前人的经验，将楚雄市植被覆盖度分为5个等级，分别表示为：裸地(VFC < 10%)、低植被覆盖(10% < VFC ≤ 30%)、中低植被覆盖(30% < VFC ≤ 45%)、中植被覆盖(45% < VFC ≤ 60%)和高植被覆盖(VFC > 60%) [ 24 ] 。经过软件计算和分析，统计楚雄市五个等级的植被覆盖面积和面积所占比见表2，分类后的植被覆盖影像如图3所示。 图2. 楚雄市5时相植被覆盖图像 Table 2 Grading statistics of vegetation coverage in Chuxiong (area/km2， Percentage/% 分级 2002年面积占比 2005年面积占比 2009年面积占比 2013年面积占比 2016年面积占比 裸地 356.97 8.21 350.76 8.06 318.72 7.33 366.00 8.41 35.57 0.81 低覆盖 492.74 11.33 489.51 11.26 412.65 9.49 493.96 11.36 114.33 2.63 中低覆盖 510.33 11.73 523.68 12.05 522.60 12.02 497.14 11.44 276.75 6.37 中覆盖 638.73 14.69 689.70 15.86 714.83 16.44 614.25 14.13 523.62 12.04 高覆盖 2438.84 54.03 2293.95 52.76 2378.80 54.72 2376.23 54.66 3397.32 78.14 表2. 楚雄市植被覆盖度分级统计(面积/km 2 ，占比/%) 图3. 楚雄市5时相植被覆盖分等后图像 3.4.2. 楚雄市各等级植被覆盖度的直观空间分布 颜色较深的斑块，即中、中高植被覆盖度主要分布在山脉和靠近山脉附近的山地。无颜色的斑块，即裸地主要分布在东北部吕合镇东瓜镇、鹿城镇、苍岭镇人口密度较大、经济较发达、工业发达、交通发达或沿河分布的区域。低、中低中植被覆盖分布相对平均没有形成主要区域，分布零散不均匀且没有较大聚集斑块。 3.4.3. 楚雄市植被覆盖度的变化分析 为了分析楚雄市植被覆盖在不同等级中的变化特点，把分类后的5时相影像导入ENVI5.3中，依次两两比较影像分类结果，得到变化矩阵信息，将数据统计，结果见表3。 由表2、表3可知： 一、二和三阶段各等级的植被覆盖度都处于一个变化趋势不大的数值上，第四阶段出现大幅度变化，与市政府颁发的提升城乡环境、做好生态建设、推进退耕还林还草、全面促进高原特色农业发展等政策和民众积极响应政府号召是息息相关的。例如，楚雄市自2012年以来，强有力的抓住国家实施西部大开发战略的重大机遇，和加强贯彻落实省政府、州政府实施“森林云南”的战略目标，着力加快全市林业生态建设 [ 25 ] ；2016年楚雄市向国家林业局申报创建国家级森林城市，2016年12月，国家林业局备案批复同意楚雄市创建森林城市 [ 26 ] ；楚雄市将持续推进天然林保护、退耕还林等生态工程的深入；2014~2020达到“稳粮烟、强畜牧、推特产”的高原特色农业发展目标 [ 27 ] 。 Table 3 Statistical results of vegetation cover change (area/km2， Percentage/% 分级 2002~2005 (一) 面积占比 2005~2009 (二) 面积占比 2009~2013 (三) 面积占比 2013~2016 (四) 面积占比 裸地 −6.21 −1.74 −32.04 −9.13 47.29 14.84 −330.44 −90.28 低覆盖 −3.22 −0.65 −76.86 −15.70 81.31 19.71 −379.63 −76.85 中低覆盖 13.35 2.61 −1.08 −0.20 −25.45 −4.87 −220.39 −44.33 中覆盖 50.97 7.98 25.13 3.64 −100.59 −14.07 −90.63 −14.76 高覆盖 −54.89 −2.34 84.85 3.70 −2.56 −0.11 1021.09 42.97 表3. 植被覆盖度变化统计结果(面积/km 2 ，占比/%) 各等级间具体变化信息如下： 1) 中低植被覆盖2002年至2013年都处于一个动态波动不大的值内，到2016年大幅度降低，较2005年，面积减少了246.87 km 2 。在第一阶段由裸地、中低、中、高植被覆盖分别变化23.89 km 2 、72.75 km 2 、178.51 km 2 、61.95 km 2 ，在第二阶段中，由裸地、中低、中、高植被覆盖分别变化13.68 km 2 、75.02 km 2 、175.75 km 2 、63.19 km 2 ，在第三阶段中，由裸地、中低、中、高植被覆盖分别变化56.81 km 2 、105.59 km 2 、96.26 km 2 、155.95 km 2 ，在第四阶段中，由裸地、中低、中、高植被覆盖分别变化1.79 km 2 、7.56 km 2 、134.59 km 2 、31.65 km 2 ，可见，在前三个阶段中，中植被覆盖区是中低植被覆盖区变化的核心途径，在第四阶段中，中植被覆盖区以高植被覆盖区为主、低植被覆盖区为辅变化。 2) 裸地和低植被覆盖都是先持续减少到2009，2013年增加后又减少，总体较2002年都大幅度减少。前者从2002年的356.97 km 2 持续减少到2009年的318.72 km 2 ，到2013年增加至366.00 km 2 ，再到2016年大幅度下降至35.57 km 2 ，十五年来共减少321.4 km 2 。后者从2002年的492.74 km 2 持续减少到2009年的412.65 km 2 ，到2013年增加至493.96 km 2 ，再到2016年大幅度下降至114.33 km 2 ，十五年来共减少378.41 km 2 。 3) 中植被覆盖从2002年的638.73 km 2 持续增加到2009年的714.83 km 2 ，到2016年持续下降至523.62 km 2 。在前三个阶段中，中植被覆盖区是高植被覆盖区变化的核心途径，在第四阶段中，中植被覆盖区以高植被覆盖区为主、低植被覆盖区为辅变化。 4) 高植被覆盖2002年至2013年都处于一个动态波动很小的值内，到2016年出现大幅增加，较2002年，增加了958.48 km 2 。四个阶段中，主要以中植被覆盖区为主要的变化渠道，且只有较少量转出或转入裸地、低植被覆盖、中低植被覆盖、中植被覆盖、高植被覆盖。 3.4.4. 楚雄市植被覆盖度时空演变分析 由图2、图3可知： 1) 研究区西南的礼社江(元江上游)和东北的龙川江(金沙江支流)，2002年至2013年主要是裸地、低、中低植被覆盖为主，随着城市的推移，楚雄市政府对环境保护和生态建设的重视，沿河的区域植被覆盖等级逐步向中、高植被覆盖推进，植被覆盖越来越好。 2) 研究区高植被覆盖变化特点明显，2002年至2013年，主要分布在哀牢山山脉及其他哀牢山系东麓支平余脉的山地地区，2016年大幅度提高，占总面积的78.14%。 3) 研究区东北部(吕合镇、东瓜镇、鹿城镇、苍岭镇)植被覆盖度一直处于较低状态，2016年有所改善，但还是有片状裸地、低植被覆盖聚集，因为该地方是人口密度、交通和经济高度集中的区域，也是绿色元素最缺乏的区域。