基于高分数据木里煤矿植被覆盖度遥感估算

1、 基于高分数据木里煤矿植被覆盖度遥感估算 索红燕 黄义忠 李烙摘 要： 木里煤矿是青海省最大的露天煤矿，该煤矿的大量开采影响了木里镇的生态平衡，本文通过估算木里煤矿区域的植被覆盖度验证该区域的生态情况，经估算，木里煤矿区域20162018的年平均植被覆盖度分别为0.22、0.43、0.54。从计算结果表明木里煤矿区域的植被覆盖度在逐年增加，恢复情况较好。通过研究木里煤矿近3年的植被覆盖情况可以反映出矿区的恢复与治理效果较好，同时为其它矿区的恢复与治理提供参考。Key：木里煤矿;像元二分法;植被覆盖度： TP751：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.03

2、5本文著录格式：索紅燕，黄义忠，李烙. 基于高分数据木里煤矿植被覆盖度遥感估算J. 软件，2019，40（9）：153-155Remote Sensing Estimation of Vegetation Coverage in Muli Coal Mine Based on High-Fraction DataSUO Hong-yan， HUANG Yi-zhong， LI Luo（College of Land and Resources Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming650051，Chi

3、na）【Abstract】： Muli Coal Mine is the largest open-pit coal mine in Qinghai Province. The ecological balance of Muli Town is affected by the large-scale mining of the coal mine. This paper validates the ecological situation of the area by estimating the vegetation coverage of Muli Coal Mine. It is es

4、timated that the annual average vegetation coverage of Muli Coal Mine from 2016 to 2018 is 0.22， 0.43 and 0.54， respectively. The calculation results show that the vegetation coverage in Muli coal mine area is increasing year by year， and the recovery situation is good. By studying the vegetation co

5、ver of Muli Coal Mine in recent three years， it can reflect that the effect of restoration and treatment of mining area is better， and provide reference for the restoration and treatment of other mining areas.【Key words】： Muli Coal Mine; Pixel dichotomy; Vegetation coverage0引言植被覆盖度表示在植被覆盖的区域内植被的根茎叶经

6、过投影与植被的比例，是评价植被生长状况的重要因素，通常用在评价海岛海岸、区域环境中的生态敏感性、脆弱性评价。目前为止，植被覆盖度的计算方法较多，传统的方法为目估法1、样方法2、样点法3等，传统方法与现代计算植被覆盖度的方法相比较，具有误差大，成本高，野外操作不便等缺点。近年来，遥感领域科技发展迅速，技术不断提高，使得植被覆盖度的计算简单易操作，目前，监测植被覆盖度的方法有植被指数法4-5，经验模型法6-7、像元二分法8等。其中，植被指数法是通过传感器接受到的光谱信息经过波段计算得到植被指数图，此方法通过ENVI软件计算，人为干预较少，计算的结果与植被覆盖度呈现较好的相关性。经验模型法是通过外业

7、选取样点计算值被覆盖度并与遥感光谱信息建立线性回归，以点代面推广大整个研究区估算研究区植被覆盖度，此方法不易操作，误差较大，像元二分法是由李苗苗等人提出计算植被覆盖度的一种方法，也是目前计算植被覆盖度最新的方法。经多次试验，此方法计算植被覆盖度与实测结果相吻合，也是研究者研究植被覆盖度9常用的一种方法之一。木里煤矿的开采导致了木里镇的生态环境日益恶化，这一问题引起了国内外的广泛关注。国家制定了相关法律政策，木里煤矿停业整顿，未破坏的生态环境进行保护，已經破坏的生态环境进行恢复治理。1研究区概况木里煤矿位于天峻县木里镇，隶属于青海省海西藏族蒙古族自治州，木里煤矿地理坐标为东经990800，北纬3

8、80745。木里镇总面积为2856.664平方公里，研究区面积为412.261平方千米，占木里镇面积的14.43%，该区域处于青藏高原北缘，研究区海拔范围为41004200m，属于高寒区，受青藏高原气流环流影响，常年气温温差大，年平均温度为4，最高气温为22，最低气温为零下35.6，该区域四季区分不明显，夏季较短冬季长，木里镇总人口约0.11万，居住人口大部分为藏族，藏族占总人口的95%以上。2研究内容及方法2.1数据处理“高分一号”卫星是我国发射的首颗对地观测卫星，该卫星具有较高分辨率，由全色波段和多光谱组成，“高分一号”数据来源于中国资源卫星中心10，获取到的数据通过ENVI软件辐射定标、

9、大气校正、去燥处理911等一系列的预处理之后选用红外波段与近红外波段进行计算，计算完植被指数以后，通过像元二分模型计算植被覆盖度，最后将计算的结果在ARCGIS软件中矢量裁剪得到研究区影像。2.2像元二分法2.2.1 归一化植被指数归一化植被指数是反映地表植被覆盖的指标，他的定义为是近红外波段与红外波段之差与近红外与红外波段之和的商，也可以表示为NDVI=（rNIR rRED）/（rNIR+ rRED），它较好的反应植被生长状况以及空间覆盖。根据植被指数计算公式与“高分一号”卫星特点选取（表1）近红外波段为b4，红外波段为b2，计算植被指数。2.2.2 像元二分法原理像元二分法是根据线性模型原

10、理提出的一种方法，本文在计算植被覆盖度时采用像元二分法，该方法假定传感器观测到的信息植被完全覆盖Rs与无植被覆盖Rv通过线性加权计算像元R的值，即R=Rs+Rv （1）对于传感器所观察的像元信息包括两种，一种为混合像元，该像元包含了传感器能观测到地物的所有信息，另一种为单一像元，它包含一种地物信息，也被称为纯像元，在实际操作中传感器观测到的像元都为混合像元，为了计算方便，假定像元的反射率为植被覆盖Rveg与无植被覆盖Rsoil两种，混合像元由植被与土壤组成，植被完全覆盖面积所占像元面积比例为fc，土壤覆盖比例为1-fc，计算像元R值时，混合像元的植被部分为植被的贡献量Rveg与植被覆盖面积的乘

11、积fc与无植被覆盖的贡献量与土壤覆盖面积的乘积之和，如下：R=Rveg*fc+Rsoil*（1fc） （2）整理公式（2）得到的植被覆盖度公式为：Vf=（RRsoil）/（RvegRsoil） （3）经多项研究表明，植被指数带入公式（3）中，植被覆盖度计算的误差较小，则植被覆盖度的公式可表达为：Vf=（NDVINDVIveg）/（NDVIveg+NDVIsoil） （4）则，NDVI表示植被指数图，NDVIveg表示完全被植被覆盖区域的NDVI值，NDVIsoil表示裸地区域的NDVI值。2.2.3 NDVIveg和NDVIsoil参数计算通过Reference分析，NDVIveg和NDVIs

12、oil这两个参数取值计算各有不同，李苗苗在计算密云水库上游的植被覆盖度时提出像元二分法把植被覆盖度应该分为两种情况，一种为植被覆盖情况最大值接近100%，最小值接近0时NDVIveg=NDVImax，NDVIsoil=NDVImin，另一种为植被覆盖度最大值最小值不能近似为100%与0时根据置信度值计算植被覆盖度， 穆少杰10计算内蒙古植被覆盖度时同样采用了像元二分法，植被完全覆盖区为NDVIveg，裸土地为NDVIsoil何海燕11在基于雷达数据估算植被覆盖度时通过设置置信度值排除水体、大于25的山坡、阴影、不透水面并确定RVIveg和RVIsoil。本文根据天峻县的土地利用现状图12-13

13、确定植被覆盖区域以及裸土地的分布情况选取植被指数置信度在95%与5%的值分别为NDVIveg与NDVIsoil。2.2.4 研究区植被覆盖度估算通过上述计算分析的植被指数图与土地利用现状图相结合，统计置信度95%出现的NDVI值与5%出现的NDVI值，NDVI的频率统计结果如表2所示。根据表2统计结果，确定NDVIveg和NDVIsoil值，通过公式（4）计算植被覆盖度图如下图所示。2.3结果分析通过计算，木里煤矿植被指数2016的平均植被覆盖度分别为0.22，2017年的平均植被覆盖度为0.43，2018年的平均植被覆盖度为0.54。该矿区的植被在逐年恢复，2017年比2016年增长了48%

14、，2018年比2017年增长了20%，根据3年的植被覆盖度分析，2018年的增长速率相对于2017年较缓慢，从总体分析，这3年的植被覆盖度呈逐渐增长的趋势。3结论研究区运用像元二分法对“高分一号”多光谱数据估算近3年的植被覆盖度，得出了如下结论：（1）矿区的开发严重影响植被的生长，矿区开采区，勘探区，矿物原料区植被覆盖为零。从矿区向外延伸，植被覆盖在逐渐增加，充分表明，矿物的开采严重影响了植被的生长，破坏了生态平衡。（2）从研究区3年的植被覆盖度情况分析，植被覆盖度逐年上升，研究表明，木里煤矿的生态环境生态环境正在逐年恢复，也说明当地政府正在积极响应党的号召，积极治理矿区的生态环境。（3）通过

15、“高分一号”估算植被覆盖度信息，表明可以使用“高分一号”多光谱数据可以进行大面积监测植被生长，也可以用在林业监测、土壤侵蚀、土地荒漠化等领域。（4）NDVIveg和NDVIsoil参数的选取具有主观性，参数的取值会影响植被覆盖度的计算精度。Reference章文波， 符素华， 刘宝元. 目估法测量植被覆盖度的精度分析J. 北京师范大学学报（自然科学版）， 2001， 37（3）： 402-408.赵春玲， 李志刚， 吕海军. 中德合作宁夏贺兰山封山育林育草项目区植被覆盖度监测J. 宁夏农林科技， 2000（s1）： 6-14.張光辉， 梁一民. 黄土丘陵区人工草地径流起始时间研究J. 水土保持

16、学报， 1995（3）： 78-83.杨胜天， 刘昌明， 杨志峰等. 南水北调西线调水工程区的自然生态环境评价J. 地理学报， 2002， （1）： 11-18.ABED M A ， ZHOU S ， YAGHI A. Application of GIS and remote sensing in soil degradation assessments in the Syrian coastJ. JOURNAL OF ZHEJIANG AGRICULTURAL UNIVERSITY（AGRIC.& LIFE SCI.）， 2000.池宏康. 沙地油蒿群落覆盖度的遥感定量化研究J. 植物生态学报， 2000， 24（4）.PUREVDORJT ，TATEISHI R ， ISHIYAMA T . Relationships between percent vegetation cover and vegetation indicesJ. International Journal of Remote Sensing， 1998， 19（18）： 3519-3535.李苗苗， 吴炳方， 颜长珍. 密云水库上游植被覆盖度的遥感估算J. 资源科学， 2004（4）.刘鑫淼， 康朝红， 薛乐乐.基