基于遥感的北京植被覆盖动态分析

1、摘要根据2006年、2008年和2013年的三期Landsat7ETM+数据，运用ENVI软件对数据进行预处理和归一化植被指数（NDVI）和植被覆盖度（FVC）计算，并利用AicGIS软件对所得的植被覆盖分级影像进行进一步分析，包括从时间上和空间进行分析，并探究造成这种变化的人为因素和非人为因素，并对未来的遥感技术发展进行一定的展望。论文研究结果表明：从2006年到2008年北京市低覆盖度和裸地区域面积减少，中覆盖度和高覆盖度面积增加，特别是3级植被覆盖区域同比增长最多：整体的植被覆盖正朝着低覆盖转化为高覆盖这一良好发展前景；而从2008年到2013年北京市低级植被覆盖区域面积有所上升，比较弱

2、的植被覆盖区域受到了一定的破坏：总体来说从2006年到2013年低等植被覆盖区域面积下降，中高级植被覆盖区域面积有所增加，未来还需要继续发展。关键词：遥感；北京市；NDVI：FVCABSTRACTAccordingtothetlireeLandsat7ETM+datafor2006,2008and2013.preprocessingandnonnalizedvegetationindex(NDVI)andvegetationcoverage(FVC)calculationsusingENVIsoftware,andthevegetationcoverimagewasfiirtheranalyz

3、edbyArcGISsoftwaieinchidedfromtimeandspace,thenexplorethehumanandnon-humanfactorsthatcontributetothischange.Finally,thefiihiredevelopmentofremotesensingteclmologyforsomeprospects.Tlieresultsshow:From2006to2008,theareaoflowcoverageandbareareainBeijingdecreased,thecoverageandhiglicoverageareaincreased

4、,especiallythetliree-levelvegetationcoverageareainaeasedyearbyyear;tliewholevegetationcoveragewasmovingtowardslowcoverageAndtheareaoflow-gradevegetationcoverageinBeijinghasincreasedfioin2008to2013,andtherelativelyweakvegetationcoverageareahasbeendamaged,higeneral,from2006to2013,lowvegetationCoveiage

5、areadecreased,theareaofhigliandmediumvegetationcoverageareaincreased,thefiitiirealsoneedtocontinuetodevelop.Keywords:RS;Beijing;NDVI;FVC目录第一章绪论1一、研究背景和意义1二、国内外研究现状1三、研究内容、研究方法与技术路线2（-）研究内容2（二）研究方法3（三）技术路线3第二章研究区概况和数据源5一、研究区概况5二、数据来源7第三章植被覆盖遥感监测方法原理8一、图像校正8二、数据预处理8（一）几何校正8（-）大气校正8（三）辐射校正9（四）图像镶嵌与裁剪9三

6、、归一化植被指数提取9四、植被覆盖度提取10第四章植被信息提取操作具体步骤11一、图像预处理具体步骤11二、归一化植被指数（NDVI）具体步骤11三、计算植被分级覆盖度（FVC）具体步骤12四、植被覆盖分级信息14第五章数据分析17一、北京市植被覆盖时间变化特征17二、北京市植被覆盖空间变化特征17三、北京市植被覆盖变化原因分析18（-）政策分析18（二）气候因素19四、综合分析19结论21一、总结21二、存在的问题21二屏望oo致谢23参考文献24第一章绪论一、研究背景和意义随着社会经济的持续发展，城市作为资源、环境、人II和社会经济高度密集的综合体，其规模在不断扩大，并引起了一系列问题，已

7、经危及到人类社会和生态环境的和谐发展，城市化过程直接改变了城市景观，研究城市化植被覆盖度及其景观特征动态变化过程，再现了人们对城市生态系统的干扰过程与强度，反映出城市的生态环境质景，并凡可以根据其变化来制定相应的环境改善政策，因此，研究植被覆盖变化规律，分析评价区域生态环境具有重要的现实意义。本次以北京市植被覆盖变化为例，研究2006年、2008年和2013年3个年份的北京植被覆盖度变化，了解其变化规律，帮助人们更好地认识生态环境和制定相应的措施。二、国内外研究现状遥感技术在近些年发展迅猛，利用遥感技术研究植被的主要技术路线主要为对遥感影像进行预处理，对遥感影像进行图像处理（包括图像增强、彩色

8、合成、图像融合、图像分割等），确立解译标志和解译精度，对图像进行解译，进行野外实地验证，从图像中提取相关植被信息,，对所得数据进行处理并分析，得出结论。在研究中使用的遥感影像数据主要有TM、ETM+、MSS、MODIS、SPOT等，而研究者使用的图像处理工具主要有ArcGIS、ERDAS、ENVI等，还行各种面向专业应用领域的图像处理软件包和高级语言程序库等。近些年来，由于无人机技术的发展，使用无人机配合遥感传感器进行小范围的土地调查也越来越多，相信在未来，这项技术一定能得到进一步地发展。植被覆盖度经常被用于监测植被变化情况，因为它是植被研究的指示因子，国内遥感技术虽然起步较晚，但是发展很快，

9、国内利用遥感方法研窕植被覆盖的学者越来越多。刘小驰等口】人利用ETM/TM2001年和2010年两期影像数据，依据混介像元二分模型及NDVI估计植被覆盖度的理论方法，设计了模型应用技术路线，生成北部三区县两期植被覆盖度分级图及其统计数据，井为研究区植被覆盖状况进行时空动态变化分析。李晓琴0等人依据1994年和1999年的两期LandsatTM数据，在FCDMappingmodel原理和方法的基础上，得到北京北部山区昌平区、怀柔区、密云区和平谷区的植被覆盖率图，并利用FRAGSTATS软件时所得的植被覆盖等级图从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度等角度进行了空间格局变化的

10、剖析，等到了详细的植被覆盖分级数据。李成范团等人也采用植被指数法建立相关模型，对市庆市植被覆盖进行研究.以不同时期的TM和SPOT遥感影像为数据源，应用模型生成植被覆盖度和植被覆盖等级图，从而对重庆市1988二007年植被覆盖格局变化进行分析，试图研究植被覆盖动态变化过程中的规律，并为城市环境评价、植被规划、管理、景观设计和政府相关部门提供科学的决策依据。王大鹏冏等人根据陆地卫星1991年7月TM和2002年7月ETM+影像，通过对植被的光谱分析，结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译，计算归一化差异植被指数（NDVD，采取混合像元二分模型，生成植被覆盖度由低至高5级分类图像。张建香习

11、等人为了研究黄土高原19772010年近33年的植被覆盖变化过程，以黄土高原典型植被区马莲河流域为例，将其划分为戢志城农业区、子午岭林业区和北部半农半牧区3个生态功能区进行研窕。利用1977、1987、2000和2010年共4期陆地卫星影像，采用监督分类和非监督分类相结合的方法获得植被结果。唐曦等人研究选择2001年3月和7月上海地区的陆地卫星ETM+影像，利用ETM+热红外亮温计算模式将6波段影像灰度值转换成像元亮温，由此直接表征地表温度（LST）分布,对城市热岛的空间分布特征、强度变化及其相关影响因素进行了概括通过3、4波段影像融合提取出归一化植被指数CNDVD，并基于统计方法对城市不同尺

12、度、不同区域的亮温和NDVI进行回归分析。巨天珍等内人以MODIS遥感影像数据为数据源，应用遥感和GIS技术对泾河流域植被覆盖格局进行分析，详细阐述了河流区域植被覆盖研究。王爱志等人基于目前常用的遥感数据，从植被指数、数据挖掘技术两方面分类归纳了植被的估算方法及遥感数据源，对比分析了其优缺点及存在问题，并对基F遥感的植被覆盖度今后的研究方向及发展趋势进行了展望。邢著荣等叨人介绍了植被覆盖度的重要作用及研究意义，叙述了其遥感监测方法的研究现状及常用遥感数据源,主要从统计、物理、FCD等模型入手讨论植被覆盖度的遥感估算方法及其优缺点，并对今后研究方向及发展趋势进行了展望。杨萍等四人在以综合区域匹配

13、算法为图像相似度度量的前提卜.，提出了以空间绿颜色特征值降序排序的遥感图像数据库植被区域检索方法。相比之卜，国外由于遥感技术起步早，所以发展更为迅速。KennethMG叫利用高光谱遥感技术测量了美国加利福尼亚州南部半干旱地区灌木草地的植被覆盖度，定量计算了稀疏草地的植被覆盖度，研究结果表明用高光谱数据的线性混合模型得到的结果比用标准植被植被指数更为合理。Qi/N等分别以空间分辨率为3m的航片、TM影像和SPOT4VEGETATION等影像为数据，通过而植被指数的计算，测最了圣地亚哥流域灌木草地的植被覆盖度，结果表明，对特定研窕区域用TM和SPOT4VEGETATION影像测量数据与用航片测量出

14、的植被覆盖度具有很好的相关性。Tucke131首次对NDVI数据进行了主成分分析，对非洲大陆土地覆盖分类进行研究中，提取了能够反映植被划分的主要因子，并作为植被覆盖度的分类依据,同时还减少了计算的工作最。植被覆盖度研究并不是单一问题研窕，它与遥感、地学、环境科学、农业、林业等各个领域的关系越来越密切，总体来说，目前的研窕角度都是从气候因子、土地利用等因素出发，并使用了不同分辨率的影像，发展出了多种多样的研究方法。三、研究内容、研究方法与技术路线（一）研究内容本文基于遥感数据和技术对北京市植被覆盖度进行估算和分析，研究内容主要包括以F3个方面：1 .遥感影像预处理对北京2006年、2008年和2

15、013年遥感图像进行预处理，在ENVI软件中分别对这个3个年份的图像去条带化、镶嵌和一系列校正，为计算植被覆盖指数做准备。2 .归一化植被指数（NDVI）和植被覆盖度（FVC）计算将预处理过后的数据进行归一化植被指数（NDVI）,再利用像元二分模型计算北京市植被覆盖度，得到北京市2006、2008和2013年的植被澄虚图，并对3年的植被覆盖度分别进行分级和统计。3,北京市植被覆盖度时空变化分析通过计算出北京市2006、2008和2013年植被覆靛信息，从时间和空间的角度对北京市植被覆盖和变化进行分析，结介北京市的实际情况，分析变化成因，并为北京市资源的可持续发展利用和生态环境保护提供科学的数据

16、和建议。（二）研究方法利用北京市2006年、2008年和2013年Laiidsat7ETM+影像，运用ENVI和ArcGIS软件，经过图像预处理，基于像元二分模型计算出北京市2006年、2008年和2013年的植被覆盖度，在此基础上.制作北京市植被覆盖分级图，提取植被覆盖信息，获得分布状况并进行统计，对比2006年、2008年和2013年的植被覆盖变化情况，综合分析影响北京市植被覆盛变化的因素。（三）技术路线本文设计思路和研究技术路线（见图1）：Landsat7ETM+影像几何校正去条带化处理大气校正图像裁剪镶嵌遥感影像预处理归一化植被指数（NDVI）计算植被覆盖度（FVC）计算图1研究技术路

17、线图时间变化特征空间变化特征结果分析第二章研究区概况和数据源一、研究区概况北京市位于东经1157。1174。，北纬394。16。，中心位于北纬39。54'20",东经116。2529，总面积1641054平方千米。位于华北平原北部，毗邻渤海湾，北靠辽东半岛,南临山东半岛，与天津市相邻，并与天津市一起被河北省环绕（见图2）。北京的气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。全年无霜期180200天，西部山区较短。2007年平均降雨量4839亳米，为华北地区降雨最多的地区之一。降水季节分配很不均匀，全年降水的80%集中在夏季6、7、8三个月，7

18、、8月有大雨。北京太阳辐射量全年平均为112136卡/厘米。两个高值区分别分布在延庆盆地及密云县西北部至怀柔东部一带，年辐射量均在135卡/厘米以上；低值区位于房山区的霞云岭附近，年辐射量为112卡/厘米。北京年平均口照时数在20002800小时之间。最大值在延庆县和占北II,为2800小时以上，最小值分布在霞云岭，口照为2063小时。夏季正当雨季，口照时数减少，月口照在230小时左右；秋季日照时数虽没有春季多，但比夏季要多，月口照230245小时；冬季是一年中口照时数最少季节，月口照不足200小时，一般在170190小时。北京市地带性植被类型是暖温带落叶阔叶林并间有温性针叶林的分布。大部分平

19、原地区已成为农田和城镇，只在河岸两旁局部洼地发育着以声.苇、香蒲、慈菇等为主的洼生植被，但多数洼地己被开辟为鱼塘，在搁荒地及田城、路旁多杂草；湖泊，水塘中发育着沉水和浮叶的水生植被。海拔800米以卜.的低山带表性的植被类型是栓皮株林、栋林、油松林和侧柏林。海拔800米以上的中山，森林覆盖率增大，其卜.部以辽东栋林为主，海拔1000米至18002000米，桦树增多，在森林群落破坏严重的地段，为二色胡枝子、榛属、绣线菊属占优势的灌丛。海拔18001900米以上的山顶生长着山地杂类草草甸。北京市地卜水多年平均补给量约为29.21亿立方米，平均年可开采量约2425亿立方米。一次性天然水资源年平均总量为

20、55.21亿立方米。北京市在地质构造上正处于华北地区中部一燕山沉降带的西部。在漫长的地质历史中，既经过大幅度的卜.降，接受巨厚的沉积：又产生过剧烈的造山运动。特别是中生代，以燕山运动为主的造山运动，构成北京地区地质构造骨架和地貌的雏形。伴随着地壳运动的发展，褶皱变形和断裂发育广泛，岩浆活动也很频繁，北京地区的断裂构造在北部山区主要有：怀柔县长哨营至密云县的占北II断裂带，在市界内东西长33公里，宽8公里；密云县沙厂至墙子路精被断裂带，市界内长约30公里，宽约20公里，破碎带最宽达200300米；官厅山峡地区右门头沟区燕家台至沿河城断裂带和东灵山断层，长数十公里。平原地区凹陷隆起的边缘，都为大断

21、裂所控制，如黄庄高丽营断裂，永乐店马房断裂。这些大断层之间往往分布着许多较小的断裂破碎带。活动大断裂带的拐弯、分叉、两端和交汇部位,以及有断陷盆地的地方容易产生地震。北京地区的主要活动断裂带行：平谷至三河断裂带;石景山区八宝山至顺义区高丽营断裂带；河北省怀来县至延庆断裂带：昌平区南II至朝阳区孙河断裂带。在这些地带，历史上都曾发生过较大的地震，是活动较强烈的地带。北京地区的岩性条件比较复杂，各类岩石（土）均有出露，大体上可划分为松散堆积物和基岩两大类。堆积物主要分布在山前平原区，其厚度从山前数米向东南逐渐加厚至数百米，主要为各类土壤、砂填土、砂、卵砾石。基岩多出露在山区，主要有岩浆岩类、变质岩

22、类、沉积岩类。中生代燕山运动形成了北京地区的基本地形骨架：西部山地、北部山地和东南平原三大地貌单元。山地约占全市面积的62%,平原约占38%。地貌类型主要有中山、低山、丘陵、平原、山间盆地等。图2北京市地图二、数据来源遥感数据信息量丰富、波段多，可以提供详细的波谱信息，高光谱数据用于监测植被信息，受到背景光谱变化的影响较小。Landsat?数据属于中空间分辨率遥感数据，TM影像包含8个波段，其中第6波段空间分辨率为60m,第8波段空间分辨率为15m，其余6个波段均为30m。本文所使用的数据来自于Landsat7ETM+影像以及北京市行政边界数据，根据北京市经纬度、选取植被信息旺盛的时间点数据影

23、像信息如表1所示：表1北京市Landsat7ETM+影像基本信息表条代号行号拍摄时间经度纬度云量%123322006-09-06115.224132012123322008-09-11115724012008123322013-09-25116.714033024（注：表格中的经纬度指遥感图像中心点的经纬度。）用于监测植被信息的卫星图像应该具备两个条件:一是云雾等自然现象会影响图像清晰度，造成计算分析的误差，因此应该选择云最少，对研究影像最低的图像；二是不同的时节植被生长情况不一样，同样会造成分析的误差，应当选择时间月份相同或者相近的影像。本次研究获取了北京市2006年9月7口、2008年9月

24、11口和2013年9月25口的3景Landsat7ETM+卫星影像。这3景影像的云量均为0,非常符合用于植被覆盖度监测的条件，图像清晰，质最良好。由于3景影像均是选择9月份获取的，这个季节植被生物信息旺盛，相劝时间差较小，植被生长状况基本相同，更重要的是这3个年份相月份只有在9月时候，云量为可选取范用，因此可以利用这3个时期的卫星图像来监测北京市的植被覆施度变化，根据其结果信息进行动态分析。第三章植被覆盖遥感监测方法原理像校正遥感卫星的多光谱扫描仪每次扫描有6个光一电转换器件平行工作，专题制图仪每次扫描有16个光电器件平行工作。因此，一次扫描可得到6行或16行图像数据。由于各个光一电转换器件的

25、特性差异和电路漂移，图像中各像元（像素）的灰度值不能正确反映地物反射的电磁波强度，并且图像上还会出现条纹。因此，需要对原始图像数据的像元灰度值进行校正，这种校正称为辐射校正。在多光谱扫描仪中，辐射校正是通过对各个敏感元件的增益和漂移进行校正来达到的。多光谱扫描仪和专题制图仪的图像存在一系列几何畸变。这是因为它们不是瞬间扫描而是用连续扫描的方法取得图像数据的。由于卫星的运动，扫描行并不垂直于运动轨迹方向，在扫描一幅图像的时间内地球自转一个角度而使图像扭歪。在给定视场角F.扫描行两侧的像元对应的地面面枳比中间的大，地球的曲率更加大了这一误差。卫星的姿态变动和扫描速度不匀也使图像产生畸变。因此必须对

26、图像进行几何纠正。根据已知的仪器参数及遥测的卫星轨道和姿态参数进行图像的几何纠正，称为系统纠正。需要用卫星图像制图时，系统纠正后的几何精度仍不能满足要求，则需要用地而控制点来进行图像的几何精纠正。若图像的几何误差分布是平面的、二次或三次曲面的，就可以用相应次数的多项式来纠正。经过精纠正，图像的几何精度可达到均方误差在半个像元以内。二、数据预处理遥感数据的预处理包括遥感图像的几何校正、辐射校正、图像裁剪和镶嵌。由于Landsat卫星在2003年5月出现故障，导致2003年5以后的数据出现条带化，极大影响了数据的分析和研究，因此在对Landsat7ETM+影像进行预处理时必须进行去条带处理。使用E

27、NVI的去条带化补丁，对原图像数据进行去条带处理，并利用北京市行政区矢量文件进行裁剪，得到研究区遥感影像。（一）几何校正遥感图像在获取过程中，由于多种原因导致目标物相对位置的坐标关系在图像中发生变化，这种变化为几何畸变。而将消除遥感图像的各种几何位置畸变的图像处理过程称为几何校正多光谙、多时相影像配准和遥感影像制图，必须经过上述几何校正。因人们已习惯于用注射投影地图，故多数遥感影像的几何校正以正射技影为基准进彳j某些大比例尺遥感影像专题制图，可采用不同地图投影作为几何校正基准，主要是解决投影变换问题，一些畸变不能完全得到消除。遥感影像的几何校正可应用光学、电子学或计算机数字处理技术来实现。（-

28、）大气校正遥感所利用的各种辐射能均要与地球大气层发生相互作用：或散射、或吸收，而使能最衰减，并使光谱分布发生变化。大,（的衰减作用对不同波长的光是有选择性的，因而大气对不同波段的图像的影像是不同的。另外，太阳-目标-遥感器之间的几何关系不同，则所穿越的大气路径长度不同，使图像中不同地区地物的像元灰度值所受大气影响程度不同，且同一地物的像元灰度值在不同获取时间所受人气影响程度也不同。消除这些人气影响的处理，称为大气校正。即使遥感系统工作正常，获取的数据仍然带有辐射误差。两种最重要的环境衰减是由大气散射和吸收引起的大气衰减和地形衰减。然而，在所有的遥感应用中都进行大气校正可能，没仃必要。是否进行大

29、气校正，取决于问题本身、可以得到的遥感数据的类型取的历史与当前实测大弋信息的数量和从遥感数据中提取生物物理信息所要求的精度。从水体或植被中提取生物物理变量（如：水体中的叶绿素a、悬浮泥沙、温度；植被中的生物量、叶面枳指数、叶绿素、树冠郁闭百分比）时，就必须对遥感数据进行大气校正。如果数据未经校正，就可能会丢失这些重要成分的反射率）的微小差别信息。此外，如果需要将某景影像中提取的生物物理量与另一景不同时相影像中提取的同一生物物理量相比较,就必须对遥感数据进行大气校正。（=）辐射校正进入传感器的辐射强度反映在图像上的就是亮度值（灰度值）。辐射强度越大，亮度值越大。该值主要受两个物理量影响：一个是太

30、阳辐射照射到地面的辐射强度，另一个是地物的光谱反射率。当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值的差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异。但实际测后时，传感器本身、大气辐射、太阳高度以及地形因索都会引起辐射强度值的失真，这种失真就称为辐射畸变。这种消除图像数据中依附在辐射亮度里的各种失真的过程称为辐射校正。本文使用的是ENVI软件的辐射校正功能，通过查看数据源的拍摄口期和太阳高度角等参数进行辐射校正。（四）图像镶嵌与裁剪由于地图的分幅与遥感图像的分幅不同，当两者配准时总会遇到一幅地图包含两幅以至四幅遥感图像的情况。这时需要把几幅图像拼接在一起，这称为图像镶嵌。由于这些图像可能在不同口期经过不问处理后得

31、到的，简单的拼接往往能看出明显的色调差别。为了得到色调统一的镶嵌图，要先进行各波段图像的灰度匹配。例如，根据图像重总部分具有相同的灰度平均值和方差的原则调整各图像的灰度值，以及利用自然界线（如河流、山脊等）作为拼接在边界而不是简单的矩形镶嵌。这样可使镶嵌图无明显的接缝，图像镶嵌是指将数个单景图像拼接为一个在几何形态和色调分布上协调一致，统一为一个整体的新图像冈像镶嵌过程一般要满足两个要求：一个是相邻的图幅间有一定的重.乂覆盖区，另一个是镶嵌前图像之间要进行图像匹配。其中重复覆盖区要进行精确配准，图像匹配则是为削弱由于获取时间的差异，太阳光强及大气状态的变化，或者遥感器本身的不稳定，致使其在不同

32、图像上的对比度及亮度值的差异。本文运用ENVI软件的基于地理坐标方法镶嵌图像,再利用北京市行政边界矢量图裁剪出图像。三、归一化植被指数提取归一化植被指数（NDVI）计算比较简便，对植被的反应很敏感，范围广，能有效消除大气辐射、地形阴影和太阳高度角所带来的干扰，因此在研窕植被覆盖中得以广泛应用。本文选用归一化植被指数作为研究方法之一。NDVI是指近红外波段（第4波段）与可见光红波段（第3波段）的差值与和值的比值,计算公式为：NDV】=Q1)其中，NIR为近红外波段的反射率，R为可见光红光波段的反射率，NDVI取值区间为-1。么!、植被覆盖度提取遥感影像的植被信息主要是通过叶子和植被的冠层光谱特性

33、差异来反映,我们可以利用,感技术的监测范用大、效率高等特点对土地利用和植被覆盆情况进行精确有效的调查。像元二分模型阿有若计算简便，结果可信度高的优势，因此本文使用像元二分模型来计算植被覆盖度。其原理是将一个像元的信息R转化为植被信息Rv和土壤信息Rs之和：C)G)R=Ry+R$假设一个像元的植被覆盖为FVC,则FVC=R-E凡eg-Rail所以根据像元二分法模型原理，FVC计算公式可以表示为：FVCNDVI-NDVI*（4）NDVIg-N叫“其中，NDVL向为无植被覆盖区域的NDVI值，NDVI”为纯植被像元的NDVI值，由于缺乏实测数值，可以在一定的至信区间的NDVia和NDVig来代替ND

34、VLod和NDVly0一般认为小于5%的为近似土壤覆盖区域，大于95%为全植被覆盖区域口习。本文的NDVImax取值为07,NDVIa取005,代入公式（4）中可计算植被覆盖度。第四章植被信息提取操作具体步骤像预处理具体步骤本文选择的图像是Landsat7ETM+影像,而研究植被覆盖指数只需要研究其中的第3和第4波段，所以先用ENVI对影像进行去条带化处理。再对第3、4波段进行辐射校正、儿何校正,由于整个北京巾的遥感影像需要23景才能完全覆能,所以将对应的3、4波段影像进行镶嵌（基于地理坐标），最后利用北京市行政边界矢量图裁剪出北京市遥感影像。二、归一化植被指数（NDVI）具体步骤在ENVI软

35、件中，使用BasicTools中的BandRlath,输J入（b4-b3）/（b4+b3）,其中b4是第4波段，b3是第3波段，分别得到2006年，2008年和2013年归一化植被指数影像（见图3-图5）：051020XC3BH=Mocne<er$图32006年北京市NDV1影像051020Xk=hk=)Mometers图42008年北京市NDVI影像051020XK=HH£=)M<xne(ecs图52013扉北京市NDVI影像三、计算植被分级覆盖度(FVC)具体步骤根据公式(4)的方法，取NDVhx为07.NDV11rali取005,所以运用ENVI软件BasicToo

36、ls中的RandMath,输入(b1-0.05)/(0.7-005)*(b1-005)7(07-O05),其中b1指NDVI影像，FVC指植被覆盖生长程度，取值01。将得到的图像再进行DN值大于1的像元处理，使用BandMath,输入(blltO)*O+(blgtl)*l+(blle1andb：geO)*bl,分别得到2006年、2008年-12-和2013年植被覆盖度影像。本文参考张丽等051关于淮河流域植被覆盖的分级，结合北京市的实际情况，将计算得到的覆盖度(FVC)分为5级：裸地(0<FVC<10%)、低覆盖度(l(M<FVC<30%)中低覆盖度(30%<F

37、VC<50%)x中覆盖度(50%<FVC<70)和高覆盖度(70%<FVC)详见表2,根据分级标准利用BandMath对植被覆盖影像进行分级计算，得到2006年、2008年和2013年植被分级覆盖度影像图(见图6-图8,灰度像元为植被):051020XMometer$图62006植被覆盖分级影像图051020XK=K=jloAome<ef$图72008年植被植盖分级影像图051020XK=K=)M<xnecefS图82013年植被覆盖分级影像图表2植被茂盖度分级标准等级名称植被生长状况景观特征1裸地植被覆盖度小于10%2低覆盖度植被覆盖度10%333中低覆盖

38、度植被覆慈度30%50%4中覆盖度植被覆盖度53735高覆盖度植被覆盖度大于70%强度沙漠化土地、裸岩、裸土中度沙漠化土地、地产草地、疏林中产草地、低郁林地中高产草地、林地高产草地、林地、植被覆盖分级信息使用ENVI的Statistics功能查阅植被覆虚信息，得到结果（见表3.表8）：表32006年北京市植被茂盖度信息DNNptsTotalPercentAccPct转换后数值Pct0172154601721546048588148,58810174503442466580421027565615640900187125343337833824.5898942054478290186960535

39、2479435.2767994821102636481470353294130229999,7120044715102031354314440.2880100.00000.5680结合北京市地理信息得到以卜数据:表42006年北京市植被梅盖分级信息级别面积（公顷）所占百分比）167117064140900178487396547829016842530010263647338.105044715932088005680表52008年北京市植被覆盖度信息DNNptsTotalPercentAccPct转换后数值Pct0172154601721546048588148,58810161694572

40、338491717412466000533868485860263197094324232890.23324713463029017349999608.549098,78221662844294539352944990831399.61351616951369453543144403865100000007517结令北京市地理信息得到以卜数据:表62008年北京市植被分级莅盖信息级别面积（公顷）所占百分比）1555780.82933.868477347899647134627287279816628442653399916169512335.39707517表72013年北京市植被覆盖度信息D

41、NNptsTotalPercentAccPct转换后数值Pct0172154601721546048588148.58810165446372376009718,4713670594359281278413283160142522,131089.19034304653197924347993499025798.21601755574459325352586741296499,5124252165172770354314440.4876100000009481结合北京市地理信息得到以卜数据,表82013年北京市植被分级覆盖信息级别面积（公顷）所占百分比）158957952035.92817063

42、92314430465r2880884321755574413793772521651555832109481根据分级数据，使用ArcGIS软件制作出2006年、2008年和2013年北京植被覆盖分级影像（图9）。N2013年一奴废“二摘盘贵”映度五纲雳2008年05102030dometefs图92006年、2008年和2013年植被覆盖分级图第五章数据分析一、北京市植被覆盖时间变化特征根据以上统计结果可知（见图10）,北京市2006年1级植被覆盖区域为67117平方千米,而到了2008年下降到了55578平方千米,而到了2013年又增长到了5895.8平方千米，总体面枳减少了5%。2级植被

43、覆彘区域2006年与2008年变化不明显，均为7800平方米左右，到了2013年则下降到了70639平方T米，总体面积减少了4.75%。这两项数据表明了从2006年到2013年期间北京的植被低覆盖区域和裸地总体得到了一定的治理。3级植被覆盖区域在2006仅有16843平方千米，占总面枳的103%而到了2008年，增加至27287平方米，增加了64%,而到2013年增幅较少，2013年为2888.9平方千米，这项数据的增福表明新增3级覆盖区域的主要是由原来的1、2级区域转化而来，说明了北京市中等植被覆盖情况整体增加，生态环境显著提升。4级以上覆盖区域也有所增长，所占面积百分比由2006年的1%增

44、长到2013年的34%,说明原有的.品质较好的高植被覆盖区域不仅没有被破坏，还发展得越来越好。总体来说，在时间发展上，北京市植被覆盖度有一定提高，主要集中在中低覆盖度区域,2006年到2008年的提升量，比2008年到2013年的提升量更高，说明2006到2008年间植被发展更为迅速；而2008年到2013年期间植被发展相对缓慢，而且1级覆盖区域还有小幅上升，2级覆盖区卜.降，说明这段时间低级覆盖区域没有得到较好的保护，反而遭到了一定程度的破坏。1级2级3级-4级5级二、北京市植被覆盖空间变化特征根据分级数据分布图可以发现，北京市的门头沟区、昌平区、延庆县和怀柔区的1、2级植被覆盖地区显著或少

45、，该区域主要以林地为主，说明这4个区县10年来对低覆盖区域治理卓有成效：北京市市区特别是五六环地区1、2级植被覆羔地区却有小幅增加，说明这10年间，北京虽然在加快建设，但时城市边缘环境的破坏还是没有停止，高覆盖地区虽然有所增长，主要是分布在北京市北部山区，但是总体量太小，还需要进一步加快发展。东部的平谷区地势由东北向西南倾斜，中间平缓，呈倾斜簸箕状。平谷区地势东北高，西南低。东南北三面环山，山前呈环带状浅山丘陵。中部、南部为冲击、洪枳平原。山区半山区约占总面积的三分之二，本区植被覆盖度从2006年到2008年发展情况不明显，但是从2008年到2013年可以发现高等级植被覆盖区域有所卜.降，整体

46、有卜降趋势。南部的大兴区情况与平谷区类似，都是前两年发展变化不明显，后面5年有明显变化，但与平谷区不同的是大兴区在2008年到2013年期间，中级覆盖度区域范围有一定提升，总体趋势呈上升。其实不难发现，人为活动频繁对植被的干扰度是最大的，较高覆盖地区往往是在山区。随着城镇化的发展，城市边缘不断扩张，选择在山区定居的人员越来越少吗，其时植被的影响也就越少:山区人员流动少，植被得以正常生长，且人为破坏也少。而在城市地区，特别是经济开发地带，植被覆盖率-般都很低。重视经济建设发展城市势必会给植被带来重大的破坏，原行的覆盖植被被铲平用于建设用地，这些在发展地区也是很常见的。而在发达的城市中央，由于现有

47、结构的限制和城市的规划安排，虽然道路两旁有一些绿色植被，但是总体来说范围太小,灼覆盖度的影响甚微，所以从影像上看，城市内部植被覆盖水平高。而府于位于北京市西南方向的房山区，因其地势西北高，东南低。地质构造明显控制着地貌形态。良乡-前门断裂以东，至少有一定范用为早白垩纪沉积层物源地。在坨里出露的及平原下埋伏的早白垩纪沉枳层分布范围，大体上代表侏罗纪末、白垩纪初断裂升降形成的山间断陷盆地的底部平原。从坨里砾岩和钻孔中所见的白垩纪沉枳，大致说明物质主要来自火山岩分布区域。房山区范国内的山地部分沉降幅度略小一些，褶皱后所产生的主要形式又转而为穿窿、盆地等，房山区北部有小规模的花岗闪长岩体为较典型的花岗

48、岩丘陵地貌。其地貌类型由西北向东南依次为山地、丘陵、平原和洼地由于其特殊的地理位置和地质条件，也使得植被覆盖度不高。经过地质实习调查发现，房山区有大量岩浆岩地貌，这一类地貌区域不适合植被生长，而且当地大量开采石材，对土地破坏大，也使得植被进一步难以生长。农村地区在发展乡镇企业、道路交通、农田水利等建设方面，侵占了很多植被覆盖区域，这些活动导致低覆盖度和中置盖度面积减少。综合来看，北京市植被在北部山区覆盅度较高，生长较好；而在城区覆盖度稍微降低一些，生长程度相比北部山区较低。在南部，西南部的地区，植被覆盖度进步降低，主要是因为当地的地质条件和经济发展措施造成的。三、北京市植被覆盖变化原因分析（&

49、quot;）政策分析北京市城市总体规划（20042020）口刀表明，北京市今后的城市规划将以生态健康为FI标，确保生态安全。加强区域生态环境联合建设和流域综合治理，建立稳定的区域生态网络，特别是与河北、山西、内蒙古合作，加强燕山、太行山山脉生态屏障建设：加强平原地区生态林地的保护和建设。划定限制建设地区，有效保护森林、河湖、湿地等生态敏感地区，枳极进行绿化隔离地区、森林公园、生态廊道、城市公共绿地等生态环境建设；严格执行环境排放标准。控制大汽、水、噪声和固体废弃物污染，加强重点污染源的监督与管理。优化能源结构，节约使用能源。该规划的实施以来，北京市近年来的环境确有一定改善，五大风沙危害区人工造

50、林而积已达48万公顷，林木覆盖率达到298%。已经建成了永定河半壁店森林公园，潮白河绿色度假村等一批沙地公园，对降低北京市的风沙危害发挥了积极作用，数据表明，扬沙口天气由“七五”期间的年平均96天降低到“八五”期间的38天，以前经常发生的沙尘暴等恶劣天气离我们也是越来越远。建国以来，北京市在绿化造林、保护饮水资源、治理水土流失、防风治沙方面取得巨大成就。到1998年底，郊区林地总面积打到687万公顷，其中人造林面积达到3651万公顷：飞播造林成效面积4万公顷：封山育林育灌153公顷：林木覆盖率达到41.22%,密云、怀柔水库连续5年保持国家二类标准。平原93%的农FT1实现了林网化，林网完好率

51、达到88%。郊区平原林木覆盖面积1323万公顷，林木覆盖率2085%,城市的绿化覆盖率达到3491%。不可否认，国家政策的大力支持，人为因素的影响，经济建设的开放，是影响植被覆盖的重要因素。（-）气候因素雨水是影响环境的重要因索之一，2006年、2008年和2013年年平均降水量分别为318亳米、626.3亳米、578.9亳米网,所以2006年低级值被覆盖相对2008年和2013年较彭,与降水量也有一定的关系，雨水直接参与植被生长的过程，尤其是在北京这种较为干旱的地区，降雨量在一定范围内影像了植被生长过程。图11北京市降水量图降雨量（mm）"I降雨里线性（降雨量）从数据上看北京市历年

52、降雨量逐渐提高（见图11）,可以认为降雨量的提高也在一定程度上使得植被覆益度得到了增长。植物都是生活在具有一定温度的外界环境中，并且受着温度变化的影响。植物的生理活动、生化反应都必须在一定的温度条件卜才能进行。一般来说，温度升高，生理生化反应加快、生长发育加速；温度下降，反应变慢，生长迟缓，当温度低于或高于植被所能承受的范围时，生长逐渐缓慢、停止，发育受阻，从而使得植被覆盖度发生变化。北京市属于北温带半湿润大陆性季风气候，这种气候温度较稳定，这种温度环境是植被生长发育的保障，因此温度的稳定也在一定程度上为植被覆盖增加做出了贡献。四、综合分析本章从时间和空间上具体分析2006年、2008年和20

53、13年北京市植被覆盖情况，从数值上分析了各级植被覆盖区域面积的变化，从时间发展分析变化趋势：还从空间上对应的各个区县发展趋势进行分析。总体来说，北京市8年间的植被覆盖情况呈上升趋势，低等级覆或区域面枳减少，中高等级覆盖区域面积上升，综合生态环境呈良性变化。分析其原因可以判断为主要是人为因素的影响，在政府政策的指导下，北京市各个区县都在大力保护现有的中高等级植被覆盖区域，对低等级的植被覆盖区域也在大力进行绿化工作，大部分区县的绿化工作有了明显的进展，增加了大最的绿化面积，提高了人民的生活质最。值得注意的是,因为这些年的大力保护植被，保护生态环境，以往北京地区频发的风沙天气得到好转，近些年来，沙尘

54、暴天气越来越少，沙尘暴多发季节的空弋质量得到一定提高。随着科学技术的发展，植被覆盖度监测的方法会越来越多，我们以后可以使用的工具也会更加的便捷；国家的政策也会进一步的完善，根据可持续发展的要求，我们会更加善待赖以生存的环境，更加悉心呵护她。结论一、总结本文利用Landsat7ETM+数据，基于像元二分法和归一化植被指数NDVL建立了北京市植被覆盖研窕遥感监测模型，通过对北京市2006年、2008年和2013年植被覆盖度计算、等级划分和时间、空间特征分析，可以得出结论：北京市低覆盖度和裸地区域面积减少，中覆盖度和高覆盖度面积增加，特别是3级植被覆盖区域同比增长最多；整个北京市的植被覆蛊正朝着低覆

55、盅转化为高覆盖这一良好发展前景大步前进。综合分析认为2006年至2013年北京市植被覆盖度总体增加，生态环境整体状况呈良性发展。通过北京市林业局、规划局和统计局的数据和资料来看，北京市植被增加主要与北京市大力发展以生态健康为目标，确保生态安全，加强区域生态环境联合建设和流域治理，建设稳定的区域生态网络这一核心目标为基础，加上各届政府的大力推行，并且恰逢2008年奥运会这个犬也逢的良机，人民群众共同为生态环境发展提供了帮助。也就是说，北京市的植被覆盖变化，人为占了主导因素；在政策的影响下，北京市北部山区的林地得到良好的保护，国家大力推行的退耕还林、退牧还草得到有效的贯彻和落实。而南部的县市虽然进

56、行了环境治理与植被保护，但是受制于当地的经济产业结构和地质地貌的原I月，植被覆盖度提升不明显。北京市城市地区，由于城市规划正常的大力推行，城市绿化工作进行得很顺利，城市绿化率稳步提升，虽然经济开发地区问题仍然存在，由于土地利用类型的调整和城市建设工程在一定程度上降低了城市植被覆盖，降低了市区的植被覆盖度等级，在城市内部改造和外部建设的过程中所导致的植被覆盖变化最为明显，但是总体情况己经有所好转，相信在未来定会变得更加规范化，行关部门需要采取更严厉的措施制止破坏城市植被覆益的行为,另外还需要在市区内部大力推行园林城市、道路绿化绿地建设等工作，介理规划布局，达到最大的环境效益，提高人民居住环境，实现社会的可持续发展。植被覆盖度提高给人们带来的最直观的印象就是风沙天气减少了，带口罩出行的口子也减少了，虽然到了冬季气候污染天气还是很多，但是在其他时间段，在北京市能看到更多的蓝天，沙尘暴天气也很少再见到了。针对以上的各种问题，提出以卜建议：加强植被保护宣传，制定相应法规。加强时低覆盖草地的保护，及时退耕还林，封山育林，使低覆盖地区得到生长发展的时间和空间。继续推行现行的生态保护政策，耕地和林地之间的做到平衡。相信在人为的保护下，北京市的植被覆盖度肯定会稳步提升，城市生活也会越来越好。二、存在的问题本文所使用的数据为Landsat7ETM+