基于Landsat时间序列...合肥市FVC时空演化与分析_吴青云.pdf

第 卷 第期 年月合 肥 工 业 大 学 学 报（自 然 科 学 版）（）收稿日期：；修回日期：基金项目：安徽省自然科学基金资助项目（）；安徽省测绘科技专项资金资助项目（）和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（）作者简介：吴青云（），男，安徽芜湖人，合肥工业大学硕士生；高飞（），男，安徽天水人，合肥工业大学教授，博士生导师；李振轩（），男，山东汶上人，博士，合肥工业大学讲师，通信作者，：基于 时间序列遥感影像的合肥市 时空演化与分析吴青云，高飞，李振轩，车子杰（合肥工业大学 土木与水利工程学院，安徽 合肥 ）摘要：文章基于 时间序列遥感影像，采用像元二分模型反演合肥市 年植被覆盖度（，），并利用马尔可夫转移矩阵与差值图像算法，定量分析 年合肥市不同等级 变化特征。研究结果表明：年、年、年、年、年、年合肥市平均 分别为、，年均 波动较大，但总体呈上升趋势；合肥市 变化以稳定区为主，主城区的外围 出现退化趋势，而长丰县、主城区及庐江县 增长明显；各等级 总体变化趋势为良性，未来 预计以增加为主；年合肥市气温呈升高趋势，而降水量呈下降趋势，总体表现为“暖干化”，且这种趋势对合肥市 增加具有促进作用，其中年均气温是影响 演化的主要因子。关键词：植被覆盖度（）；像元二分模型；时空变化特征；气象因子中图分类号：文献标志码：文章编号：（），（，）：（），；，；，；，：（）；植被是陆地生态系统的重要组成部分，在能量流动、生态水文、生物化学循环等过程扮演重要角色，同时在防止水土流失、净化空气、维护生态环境稳定中起着重要作用，尤其是在蒸发、蒸腾和光合作用等生物物理过程中起着至关重要的作用，而 植 被 覆 盖 度（，）是描述地表植被覆盖和生态系统特征的一个定量参数。作为表征陆地地表生态环境的一个直观参数，能够对地表生态环境进行定量化表示，通常定义为植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。研究始于 世纪 年代，目前国内外主要研究热点为 时空变化及生态环境因子与 空间分布格局的关系。文献 利用基于多种植被指数的像元二分法，评估南方丘陵区 的地形效应，研究发现，基于归一化差值山地植被指数（，）的像元二分模型能较好削弱地形效应；文献 利用无人机遥感技术，对卫星遥感技术反演 的真实可靠性进行研究，分析种不同气象因子与 的关系，并在此基础上利用气象因子对研究区的 进行预测；文献 通过空间分析、数量变化分析、区域差异分析、流失流向分析，对山东省 现状及其动态变化进行研究分析；文献 分析 年中国陆地 时空变化特征，发现不同地区的 动态变化驱动因素不同；文献 对黄河上游年最大 进行反演，分析其空间分布及变化特征，并对空间分布的影响因素进行定量研究；文献 研究中国北方干旱半干旱区奥廷达格（），结果表明 研 究 区 呈 下 降 趋 势，且 降 水 是 控 制 总体分布格局的主要气象因子。近年来，随着生态文明城市建设和智慧城市建设的推进，合肥市地表生态环境发生显著变化。本文基于 时间序列遥感影像数据，对合肥市 年 进行反演与变化分析。首先，利用基于归一化差值植被指数（，）的像元二分模型对合肥市 进行反演；然后采用差值算法和马尔可夫模型，分析研究区 时空变化特征；最后，结合气象因子，探究年降水量与年均气温对合肥市 演变趋势的影响，从而为合肥市生态环境监测提供数据支持，为生态文明建设和经济社会发展提供科学依据。研究区概况与数据处理方法研究区概况合肥市地处安徽中部，位于华东地区与长江三角洲西部，其地理位置为 ，总面积为 。合肥市行政区划与遥感影像如图所示。其气候属亚热带季风性湿润气候，雨量适中，四季分明，年均降雨量 ，降雨主要集中在月，占全年降雨量的 ，年均气温，太阳辐射总量分布均匀，日照充足，年均日照时间为 。研究区地形多样，包含丘陵、平原、低山残丘种地貌，且主要以丘陵岗地为主；处于江淮分水岭，地表水系较为发达，涵盖了长江水系（南淝河、丰乐河、滁河、白石天河等）和淮河水系（东淝河、沛河、池河等），境内巢湖是中国五大淡水湖之一。图合肥市行政区划与遥感影像遥感影像及数据处理遥感 影 像 数 据 选 用 覆 盖 合 肥 市 域 范 围 的 年 数 据（：）。同时，为了避免由于植被生长季节性因素所导致的估算结果误差，研究时段选择合肥市植被生长茂盛季节。由于获取的影像已经过校正处理，影像预处理主要包含云及云影去除、辐射定标、大气校正（大气校正）、裁剪等。合肥工业大学学报（自然科学版）第 卷植被覆盖对气象因素十分敏感，同时，北半球的 相比于 世纪增长趋势变缓，而气候的降水与气温变化是影响 变化的主要驱动力 ，因此，本文选取年均气温与年降水量作为气象因子，研究其与 空间分布格局的联系。年合肥市年均气温与年降水量来源于中国气象数据共享服务网（：）。研究方法本文采用 数据集及合肥市矢量数据，对其预处理后获得合肥市地表真实反射率数据；然后进行掩膜处理，抑制水体信息对数据的影响，同时采用基于 的像元二分法估算研究区的 ，通过差值算法 及马尔可夫模型 分析 的时空变化，并结合气象数据，定量评价 时空变化与气候的响应特征。水体剔除由于本研究所需的模型参数为纯净的植被与土壤，而研究区内巢湖水体面积较大，并且在研究时段常有蓝藻爆发，为了避免造成 估算误差，需要对研究区内水体（特别是含蓝藻水体）进行剔除。随着遥感技术的发展，各种快速提取水体信息的水体指数日益增多，但藻类中叶绿素的存在，含蓝藻水体具有与植被相似的光谱特征，而地物信息提取的物理基础是地物光谱特征，因此可能出现水体信息的误提取。水体、植被与含蓝藻水体地表反射率如图所示。图水体、植被、含蓝藻水体平均反射率曲线含蓝藻水体在绿光波段 与近红外波段 有明显的反射峰，在近红外波段，水体与含蓝藻水体的区别显著，并且这通常是验证水体中含有蓝藻的依据。水体与含蓝藻水体反射率在所选取波段应具有相似特性，由图可知，水体与含蓝藻水体在绿光波段 的反射率要高于植被的反射率，同时，在中红外波段 水体与含蓝藻水体的反射率接近于，此时植被反射率明显高于前两者，因此可以利用该特性将水体与含蓝藻水体完整提取出来。文献 提出的改进的归一化差异水体指数（，）通过构建绿波段与中红外波段的模型能够很好地减少建筑物、阴影等因素对水体的影响，同时满足上述分析光谱特性，提取结果如图所示，经多次实验，该模型能够将水体与含蓝藻水体快速完整剔除。因此，本文利用 对非水体区域进行提取。水体区域反射率 计算公式为：（）（）（）其中，、分别为绿光波段反射率与中红外波段反射率。图基于 的非水体区域提取结果基于像元二分模型的 像元二分模型形式简单且具有一定的物理意义，被广泛用于 估算。其基本原理为：假定与地表所对应的影像像元由植被与土壤个部分组成，通过传感器所接受的信号可以表达为植被成分所贡献信息 与由土壤成分所贡献信息 的线性组合，其表达式为：（）将 应用于像元二分法，混合像元的 值 为土壤与植被种组分加权平均和，按照所占比例分析计算，进行等式变化可得 值为：（）其中，、分别为理想状态下与地表对应像元的裸土像元与纯植被覆盖像元的 值。理论上，纯净土壤、植被像元 值应分别接近、，但是往往由于土壤类型、植被类型、传感器观测角度、大气等因素的影响，极值第期吴青云，等：基于 时间序列遥感影像的合肥市 时空演化与分析并不一定是 、。因此，在取值时选取置信度为、对应的 值作为纯净土壤与纯净植被像元的 值。在完成逐像元计算后，为了分析时间序列的 变化及空间差异性，以研究区影像的 均值作为研究区的 ，计算公式为：（）其中，为第行第列像元 。为了更直观地反映合肥市不同区域 差异，对合肥市 进行分级处理，将计算得到的 分为个等级，见表所列。表 分级结果取值范围等级 低覆盖 较低覆盖 中覆盖 较高覆盖 高覆盖 时空变化分析方法在 反演的基础上，利用差值图像算法与马尔可夫模型对合肥市 年的 动态变化特征进行分析。差值图像算法能够总体反映合肥市 的动态变化趋势、大小及特征等，计算公式为：，（）其中：为 变 化 值；，、，分 别 为第期、第期合肥市 的栅格图像数据。本研究在此基础上进行密度分割，并将 动态变化 分 为 个 等 级，分 别 为：极 显 著 减 少（小于）、显著减少（）、弱显著减 少（）、稳 定 区（）、弱 显 著 增 加（）、显 著 增 加（）、极显著增加（大于）。马尔可夫模型能够定量描述 动态变化等级之间相互转移的情况，对研究区 采用马尔可夫模型进行分析，得到转移矩阵，即 （）其中：为研究区前时期影像第等级 与后时 期 第等 级 之 间 转 化 的 面 积；为 分级等级；、取值为，。气候响应特征分析方法气象因子是影响地表植被生长的重要因素，分析气象因子对 时空变化的驱动作用，对于研究 演变特征及预测未来情景下的 具有重要意义，。本文 基 于 偏 相 关 分 析 将 合 肥 市 的 各 等 级 、平均 分别和年均气温、年降水量进行偏相关分析，偏相关系数计算公式为：，（）其中：，为消除变量的影响后，变量与进行偏相关分析的系数；为变量与的简单相关系数；为变量与的简单相关系数；为变量与的简单相关系数。结果分析合肥市 时空分布及总体变化分析 年部分年份合肥市 均值随时间变化曲线、植被覆盖变化如图所示。空间分布如图所示。图 年部分年份合肥市 变化趋势及面积合肥工业大学学报（自然科学版）第 卷图 年部分年份合肥市 空间分布由图 可知，合肥市 均值在 年、年、年接近，而 年、年低于。整体而言，研究区 均值呈波动上升趋势，但是上升趋势线斜率仅为 ，变化不明显，总体表现为动态平衡。通过 对进 行 统 计 与 分 类，得 出 合 肥 市 年部分年份各等级平均 。合肥市 总体状况较好，以较高覆盖以上为主，占合肥市总面积。从图 可 以 看 出：年、年，合肥市均呈现高覆盖区面积减少，而其他覆盖区面积增加的趋势；年，低覆盖区面积先减少、然后变化保持平缓，较低覆盖区、较高覆盖区面积变化不大，而高覆盖区、中覆盖区面积波动较大。从图可以看出，合肥市植被覆盖与主城区有较强的空间相关性，高植被覆盖区主要分布在主城区南部、西部及东北部，而中部及巢湖市区以低、较低覆盖区为主。年合肥市 估算结果显示，年植被覆盖状况最差，低覆盖区面积占比最大，主城区的低覆盖区面积明显增加，植被覆盖减少区在空间上表现为经济发展活跃区域，这与该时期的合肥市经济快速发展、城市发展中心向外围扩张有关，说明合肥市经济快速发展对高植被覆盖区产生较大影响；而 年植被覆盖状况最好，低覆盖区面积占比最小，高覆盖区面积占比最大，年均 增长显著，说明合肥市生态环境得到有效改善。总体而言，年间平均 处于中覆盖与较高覆盖之间，并且在空间上具有以合肥市主城区为中心，主城区 低、外围高的特点。主城区中植被覆盖较集中的区域为大蜀山森林公园，而全市内较高覆盖区主要分布在巢湖南部、紫蓬山、浮槎山、小蜀山及庐江等区域。植被覆盖时空演变分析为形象刻画植被覆盖时空变化特征，基于（）式对期影像进行差值运算，得到个年份 变 化 情 况。选 择 具 有 代 表 性 的 年、年、年的 数据，依次进行差值计算，结果如图所示。合肥市 年典型年份 变化分级结果见表所列。第期吴青云，等：基于 时间序列遥感影像的合肥市 时空演化与分析图合肥市 年典型年份 时空变化分析结果表 年典型年份合肥市 变化分级结果动态变化等级 年面积 占总面积比例 年面积 占总面积比例 年面积 占总面积比例极显著减少 显著减少 弱显著减少 稳定区 弱显著增加 显著增加 极显著增加 结合图、表分析可知：合肥市植被覆盖变化以稳定区为主，并且稳定区多位于山地区域，此区域均具有较高 ；合肥城区、东北部、长丰县、庐江县的 改善状况较好。年合肥市 减少区域、稳定区域、增加区域的面积分别为 、，占合肥 市 总 面 积 比 例 分 别 为 、。减少区与合肥市城区具有很强的空间相关性，主要表现为随着城市扩张及人类活动范围扩张，主城区外围的 都有一定程度的降低趋势。而长丰县、主城区及庐江县的 增长明显，这说明近年来政府大力支持人工造林、城