米拉山不同坡向对植被盖度的影响_韩嘉华.pdf

第 7 卷第 1 期高原农业Vol.7 No.12023 年 2 月Journal of PlateauAgricultureFeb.2023收稿日期：2022-09-03作者简介：韩嘉华（1997-），女，汉族，硕士生。研究方向：水土保持与荒漠化防治。通讯作者：张志伟（1987-），男，汉族，硕士，讲师，研究方向：水土保持及荒漠区划。基金项目：西藏农牧学院第七届研究生教育创新计划项目（YJS2021-18）。米拉山不同坡向对植被盖度的影响韩嘉华1张志伟1*陈小强1,2尹惠妍1余 波1（1.西藏农牧学院资源与环境学院，西藏林芝 860000；2.东北林业大学化学化工与资源利用学院，黑龙江哈尔滨 150040）摘要 以米拉山高寒草甸区为研究对象，在不同坡向下，采用地表实测和多尺度遥感影像综合测量的方法，基于 NDVI 来计算植被盖度，分析比较实测盖度和遥感影像盖度的拟合关系。结果表明：所有样地的实测盖度中半阴坡和阴坡的植被盖度大于阳坡和半阳坡的植被盖度；阳坡在低海拔区实测盖度和遥感影像盖度总体上要小于高海拔区，半阳坡、阴坡和半阴坡在低海拔区实测盖度和遥感影像盖度大于高海拔区；对实测盖度和遥感影像盖度进行线性拟合，实测盖度与绿植最大时的盖度拟合状况良好，MODIS 数据的盖度和实测盖度、绿植最大盖度均拟合状况较差，运用 MODIS 数据进行小范围植被盖度研究时需要实地测量对数据进行校正。关键词 植被盖度；不同坡向；地表实测；遥感影像中图分类号：S812-05文献标识码：A文章编号：2096-4781（2023）01-0058-09DOI:10.19707/ki.jpa.2023.01.008Effects of Different SlopeAspects on Vegetation Coverage inMila MountainHAN Jiahua1,ZHANG Zhiwei1*,CHEN Xiaoqiang1,YIN Huiyan1,2,YU Bo1(1.Resource&Environment College,Tibet Agriculture&Animal Husbandry University,TibetNyingchi 860000,China;2.College of Chemistry,Chemical Engineering and Resource Utilization,Northeast Forestry University,Heilongjiang,150040,Haerbin)Abstract:Taking the alpine meadow area of Mila Mountain as the research object,thevegetation coverage was calculated based on NDVI by using the method of surface measurementand multi-scale remote sensing image comprehensive measurement under different slopedirections,and the fitting relationship between the measured coverage and the remote sensingimage coverage was analyzed and compared.The results showed that the vegetation coverage ofsemi-shady slope and shady slope was greater than that of sunny slope and semi-sunny slope.The measured coverage and remote sensing image coverage of sunny slope in low altitude areawere generally smaller than those in high altitude area,and the measured coverage and remotesensing image coverage of semi-sunny slope,shady slope and semi-shady slope in low altitudearea were larger than those in high altitude area.The measured coverage and remote sensingimage coverage were linearly fitted,and the measured coverage fitted well with the coverage atthe maximum of greenery,while the coverage of MODIS data fitted poorly with the measuredcoverage and the maximum coverage of green plants.When using MODIS data to studysmall-scale vegetation coverage,field measurements were needed to calibrate the data.第 1 期韩嘉华等：“米拉山不同坡向对植被盖度的影响”59Key words:vegetation cover,different aspects,ground measurement,remote sensing image植被是生态系统中重要的组成部分，在地球的能量转化和物质循环中起着巨大而独特的作用，它为各种生物提供适宜的栖身场所和食物，还具有改善地方气候、防止水土流失、调节河流流量、减轻环境污染等作用1。植被盖度是一定观测区域内植被投影面积占区域总面积的比率，该指标不仅反映了区域植被的生长状况和区域生态环境的优劣状况，同时也是评估土地退化和沙漠化的有效指数，在考察土壤水分蒸发蒸腾损失总量以及光合作用的过程时，作为一个重要的控制因子而存在的23。实测能近距离拍摄植被，分辨率高且拍摄幅度小，植被覆盖度提取准确，但仅局限于局部小区域；而遥感影像是通过卫星远距离拍摄得到，虽分辨率较低但拍摄幅度大，具有快速获取大范围数据的能力4。在不同区域和不同坡向下，植被盖度及生长条件差异很大。段凯祥等人5研究发现土壤水分含量是植被格局形成和演变的主要因素；罗君等人6在研究元谋干热河谷冲沟区植被对微地形的响应得出微地形（土壤、坡度、坡向、物种多样性）是影响植被分布格局及多样性的重要因素的结论；许旭等人7对内蒙古温带草原区植被盖度进行研究得出植被盖度与气温和降水相关性最强；吴见等人8对植被盖度不同提取技术进行研究结果表明运用不同提取技术阴坡与阳坡植被盖度均有较大差异，表明坡向也是影响植被盖度的重要因素。本研究以米拉山区域典型的高寒草甸为研究对象，利用智能手机对不同坡向区采集植被盖度样本照片，运用 IMAGE COLOR SUMMARIZER 提取研究区域植被覆盖度数据，其结果同 MODIS 数据及研究区域最大绿植数据所测的植被盖度进行比较分析。旨在深入研究基于地表实测数据和 MODIS数据、最大绿植数据对植被盖度的测量值的拟合关系，分析米拉山不同坡向对植被盖度的影响，用以提高高寒草甸植被盖度测量的精确度。1 材料与方法1.1 研究区概况研究区位于西藏自治区林芝市与拉萨市交界处的米拉山地，地理位置为经度 921750.11E922400.34E，纬度 294210.75N295443.91N，海拔4 399.85 108.3 m。米拉山是雅鲁藏布江两大支流-拉萨河和尼洋河的分水岭，米拉山连接了藏东南亚高山河谷与藏西南高山河谷，在水平范围上穿越了半湿润区和半干旱区9。米拉山以东降水丰富，年均降水量达到634.2 mm（工布江达县），属于温暖半湿润气候类型。而米拉山以西地区气候的大陆性增强，年降水量为515.7 mm（墨竹工卡县），以温暖半干旱气候类型为主10。主要植物物种有矮生嵩草（Kobresia humilis）、类华丽龙胆（Gentianasinoornata）、独一味（Lamiophlomis rotata）、雪层 杜鹃（Rhododendron nivale）、钉 柱委 陵菜（Potentilla saundersiana）、棱子芹（Pleurospermumuralense）、白草（Pennisetum flaccidum）、木根香青（Anaphalis xylorhiza）、马尿泡（Przewalskiatangutica）等。1.2 研究方法1.2.1 地面样地设置与调查方法2021 年 9 月，在研究区域中，阴坡、阳坡、半阴坡和半阳坡 4 个坡向共取样点 30 个，以100 m为一个海拔梯度，在不同海拔梯度选择均一环境内30 m30 m的标准样地，在样地中采用五点拍照法，用智能手机进行拍摄1 m1 m的小样方，共拍摄 150张照片，拍照时保持手机镜头与地面平行，11.5 m高度处顺光进行拍摄，以减少照片周围几何变形的误差。调查因子主要包括：样地经纬度、坡度、坡向、植被类型等。研究区取样示意图和样方内拍照60高原农业2023 年第 1 期点示意图如图 1 所示。a 研究区采样示意图b 样方内拍照点示意图图 1 研究区取样示意图Fig.1 Sampling diagram of study area1.2.2 遥感数据来源主要数据中遥感数据来源于USGS共享数据的2018 年 Landsat 7的TM 影像，图像空间分辨率为2.07 m；采用 Google Earth 16 级数据（91 卫图企业版下载），成像时间为 2020 年 11 月，影像分辨率为1 m，ALOS 12.5 m DEM 数据（91 卫图下载）；2021 年 MODIS Q13 数据（https:/modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod13.php）分辨率为250 m；2015年植被最大绿度 NDVImax 数据集，空间分辨率30 m（董金玮.2000-2015 年中国30m LandsatTM/ETM+/OLI 合成的植被最大绿度 NDVImax 数据集.中国科学院地理科学与资源研究所创建机构，2018-12-06.中国科学院地理科学与资源研究所传播机构，2019-10-15.21.86109/casearth.5da578a6329b5613607cc92d;http:/ 数据处理地 面 照 片 处 理 应 用 IMAGE COLORSUMMARIZER 来处理拍摄的图片，在这个系统中可以分为多个颜色簇，分析前设定颜色簇数，根据图片的实际情况，将相似的颜色归入到相同的颜色簇中，如图 2。根据分析的结果，计算出每一个样第 1 期韩嘉华等：“米拉山不同坡向对植被盖度的影响”61地的植被盖度。图 2 样地照片植被盖度提取分析Fig.2 Analysis of vegetation coverage extraction from photos62高原农业2023 年第 1 期遥感数据运用 ArcMap 10.5 软件中应用研究区矢量边界进行裁剪，得到米拉山该研究区 2021 年MODIS Q13 数据的植被盖度和一年当中绿植最大时的植被盖度，如图 3 所示，再运用 ArcMap 10.5软件中的多值提取至点的工具得到验证点对应的植被盖度。a 绿植最大的植被盖度b MODIS 数据的植被盖度图 3 研究区遥感影像植被盖度图Fig.3 Vegetation coverage map of remote sensing image in study area遥感数据处理采用像元二分