基于ＲＳ和ＧＩＳ的甘南縣２００６—２０１６年 植被覆蓋度時空演變分析

龔文峰 曹凱華 周瑩

摘要：基于2006、2011和2016年的Landsat TM/OLI影像數據，反演農牧過渡區植被覆蓋度。借助于RS和GIS技術，以黑龍江省甘南縣為研究對象，采用歸一化植被指數及像元二分模型，定量獲取研究區域植被覆蓋度，基于轉移矩陣模型定量分析10年間植被覆蓋度時空變化特征和演變進程。結果表明，研究區植被覆蓋度整體狀況較好，2006、2011、2016年3期數據高覆蓋度和中高覆蓋度面積比例之和分別為87.29%、87.18%和87.10%。2006—2011年植被覆蓋度主要由高覆蓋度和中覆蓋度轉換為中高覆蓋度，轉換率分別為76.83%和55.49%，2011—2016年中高覆蓋度和高覆蓋度之間轉換強烈，相互間的轉換率分別為10.87%和83.00%。10年間，2006—2011、2006—2016年植被變化穩定區的面積比例分別為64.32%和65.54%。2011—2016年較2006—2011年植被退化面積減少257 km2，植被改善面積增加199 km2，植被仍以退化為主。

關鍵詞：植被覆蓋度;農牧交錯帶;時空演變;甘南縣

中圖分類號：TP79? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）12-0052-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.12.013? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： In order to invert the vegetation coverage of the farming-pastoral transition zone by using the Landsat TM/OLI image data of 2006， 2011 and 2016 ，the Gannan county of Heilongjiang province was taken as the study region， based on the RS and GIS technology， the models of normalized difference vegetation index（NDVI） and dimidiate pixel were quantitatively obtained the vegetation coverage of the study area， and the transfer matrix model was used to analyze the temporal and spatial variation characteristics and evolution process of vegetation coverage within 10 years. The results showed that the overall coverage of vegetation cover in the study area was good. The sum of the data coverage and the medium-high coverage area of the three phases in 2006，2011，2016 was 87.29%，87.18% and 87.10%， respectively. In 2006—2011， the vegetation coverage was mainly converted from high coverage and middle coverage to medium and high coverage， and the conversion rates was 76.83% and 55.49%， respectively. In 2011—2016， the conversion between medium and high coverage and high coverage was strong， and the conversion rate was 10.87% and 83.00%， respectively. In the past 10 years， the area ratio of the vegetation change stable area was 64.32% and 65.54%， respectively. 2011—2016 compared with 2006—2011， the area of vegetation degradation decreased by 257 km2， while the area of vegetation improvement increased by 199 km2， and the vegetation was still dominated by degradation.

Key words： vegetation coverage; farming-pastoral transition zone; spatio-temporal evolution; Gannan county

收稿日期：2018-10-12

基金項目：國家科工局高分辨率對地重大觀測項目（民用部分：72-Y20A08-9002-16/17）;黑龍江省自然科學基金項目（QC2017036）

作者簡介：龔文峰（1976-），男，河南南陽人，教授，博士，主要從事RS和GIS在資源與環境監測上的應用，（電話）13796674248（電子信箱）

gwf101@163.com。

植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統計區總面積的百分比[1，2]，它反映了植被在水平方向上的密度情況，是描述生態系統的重要基礎數據[3]，也是控制土壤侵蝕的關鍵因素和指示生態系統質量變化的一個重要指標[4，5]。樣本估算法是提取植被信息常用的傳統方法[6]，該方法不僅成本高、誤差大，且不適用于大面積監測植被生長狀況。然而遙感技術的不斷發展為大區域植被覆蓋甚至全球的植被覆蓋監測提供了可能?；谶b感數據計算出的植被指數可以直接反映地表植被狀況，且植被指數與植被覆蓋度具有密切的相關關系[7]，已被廣泛應用于植被覆蓋度的定性、定量估算，逐漸成為相關領域研究的一種新趨勢[8]。目前，基于植被指數估算植被覆蓋度模型的研究主要集中在植被覆蓋度時空演變及其發展趨勢[9，10]、基于二分模型探究植被覆蓋度[11，12]、城市化進程與植被覆蓋度的定量分析[13，14]、植被覆蓋度變化的影響因素分析[15]、植被覆蓋度與土地利用的分析[16]等，但這些研究多集中在流域、湖泊及城市區域，而在東北農牧過渡地區的研究相對較少。

農牧交錯帶是中國北方農業區與草原區之間存在的一種寬窄不一的過渡地帶，其生態系統結構較為簡單，生態環境十分脆弱且對全球變化高度敏感[17]，區域生態環境保護和可持續發展方式一直是該區域的研究主題?；诖?，以位于農牧交錯區域的甘南縣為研究對象，以2006—2016年Landsat TM和OLI為主要數據源，借助于RS和GIS技術，基于NDVI及像元二分模型定量反演研究區域的植被覆蓋度，借助轉移矩陣模型，研究分析甘南縣10年間植被覆蓋度時空變化特征，探求研究區植被覆蓋情況及其變化規律，以期為該區域草地保護、土地利用優化和生態環境保護提供理論依據，對該區域的農業發展、生態建設和可持續發展具有一定借鑒意義。

1? 研究區概況

甘南縣位于黑龍江省西部，嫩江中游右岸，地理坐標為122°54′—124°28′E，47°35′—48°32′N，地處大興安嶺南麓與松嫩平原過渡地帶，西部、北部是丘陵漫崗區，南部和東南部是地勢平坦的開闊平原。地形西北高，東南低，海拔為160～380 m，屬于寒溫帶大陸性季風氣候，四季冷暖干濕分明：春季風大雨少，易于發生干旱;夏季高溫多雨;秋冬季急劇降溫，大地封凍。年均氣溫2.6 ℃，年均降水量為455.2 mm，無霜期在120～132 d。甘南縣屬半農半牧區域，是國家扶貧開發工作重點縣之一。土壤類型以黑土和黑鈣土為主，適合多種作物生長。甘南縣自然資源豐富，林木主要有松樹、楊樹、榆樹、果樹等。

2? 數據與方法

2.1? 數據來源

選取2006、2011和2016年Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI的遙感數據為主要數據源（http：//www.gscloud.cn/）。所選取3期影像的時間均為8月，正是植被長勢旺盛的時期，該時期遙感影像既能較好地反映植被生長狀況，同時云量又相對較少。此外，收集到研究區域1∶50 000的行政區劃圖、DEM、部分野外GPS調查數據和其他相關統計數據。

2.2? 數據處理

2.2.1? 數據預處理? 基于遙感軟件ENVI 5.3對3期數據進行輻射定標、幾何校正、快速大氣校正、鑲嵌、拼接等預處理，圖像的投影方式為橫軸墨卡托投影UTM（Zone51N），然后利用行政邊界完成遙感影像的裁剪。

2.2.2? 植被指數獲取? 歸一化植被指數（Normalized difference vegetation index，NDVI）是應用最廣泛的一種植被指數[18]，NDVI的變化在一定程度上能代表地表覆蓋度變化[19]，計算公式如下：

式中，Bnir代表近紅外波段的反射值;Bred代表紅光波段的反射值;NDVI是植物生長狀態及植被空間分布密度的最佳指示因子。

2.2.3? 植被覆蓋度獲取? 像元二分模型是目前植被覆蓋度反演的有效方法[20]，其原理為通過遙感傳感器所觀測到的信息S，可表達為由綠色植被成分所貢獻的信息Sveg和由土壤成分所貢獻的信息Ssoil這兩部分組成[21]，植被覆蓋度Fc就是像元中植被覆蓋所占的面積，計算公式如下：

將歸一化植被指數NDVI代入相元二分模型，得到植被覆蓋度轉化公式：

式中，NDVImin和NDVImax分別代表無植被覆蓋和全植被覆蓋的NDVI。結合本研究狀況，NDVImin和NDVImax分別取NDVI圖像直方圖5%處和95%處NDVI，并利用式（3）對植被覆蓋度進行求解。

2.2.4? 植被覆蓋度分類? 按照水利部1996年頒布的《土壤侵蝕分類分級標準》及相關研究成果[22，23]，結合研究區的實際情況及一類森林清查資料、野外調查點數據及高分辨率Google Earth影像，對分類的結果進行了精度驗證[24]，在此基礎上，基于ArcGIS 10.3將植被覆蓋度進行等級劃分，具體結果見表1。

2.2.5? 轉移矩陣模型? 轉移矩陣模型法來源于系統分析中對系統狀態與形態轉移的定量描述[25]。此模型能綜合考慮第i類植被覆蓋類型轉變為其他非i類植被覆蓋類型與其他非i類植被覆蓋類型在該研究時期內由其他空間區位上同時轉變為第i類植被覆蓋類型的變化過程，可以更精細和準確地測算植被覆蓋度變化的空間過程。其表達式如下：

式中，Sij表示植被覆蓋度由i類轉為j類的面積;n表示植被覆蓋度類型數目;i、j分別表示研究初期與末期的植被覆蓋度類型。

3? 結果與分析

3.1? 植被覆蓋度時間變化動態分析

基于RS和GIS獲取研究區域的植被覆蓋度和面積統計數據（圖1和表2）。由表2分析可知，2006、2011、2016年高覆蓋度和中高覆蓋度面積之和最大，分別為4 174.22、4 168.87和4 165.15 km2。其中，中高覆蓋度面積占比最大，分別為70.84%、77.19%、73.16%，呈現先增加后減少的趨勢，2011年面積達到最大，為3 691.31 km2。中高覆蓋度所對應的土地利用類型為部分耕地、稀疏林地和高產草地，且該區域土地類型主要以耕地和草地為主，符合研究區的土地利用結構特征。高覆蓋度植被的面積變化趨勢和中覆蓋度植被相反，呈現先減少后增加的趨勢，減少和增加的面積分別為309.08和189.06 km2。中覆蓋度和低覆蓋度面積變化較小，中覆蓋度植被面積呈波動式增長趨勢，面積先減少后增加，總體增加了58.56 km2，而低覆蓋度植被面積呈波動式下降趨勢，面積先增加后減少，總體減少了11.84 km2。極低覆蓋度植被面積逐年減少，由2006年的183.56 km2減至2016年的145.90 km2。

總體來看，研究區植被覆蓋度整體狀況較好。10年間中高覆蓋和高覆蓋面積變化較明顯，中高覆蓋度面積增加了2.32%。高覆蓋度面積減少了2.51%。中覆蓋度、低覆蓋度和極低覆蓋度植被面積的變化量較小，基本處于小波動變化狀態。其中，低覆蓋度植被面積變化最小，由2006年的3.00%變為2016年的2.75%，變化量僅減少了0.25%。

3.2? 植被覆蓋度空間動態變化分析

為了更真實地反映植被覆蓋度的空間變化特征，本研究選用轉移矩陣模型定量分析各植被類型空間動態變化特征?；贏rcGIS的空間分析，將2006、2011、2016年3個數據疊加分析，并將10年間植被變化特征分為兩個階段，即2006—2011年為第一階段，2011—2016年為第二階段，在此基礎上獲取不同植被覆蓋度等級面積轉移數據（圖2）。

由表3可知，2006—2011年，高覆蓋度植被面積轉換最大，為683.43 km2，且有97.53%轉化為中高覆蓋度植被，主要發生在中興鄉、阿倫河流域及東陽鎮東部，主要由密林地和優質耕地變為一般耕地，該轉變源于在經濟利益的驅使下，當地居民為了追求更大的經濟效益，加大了對林地的破壞力度，區域生態環境趨于惡化，土地利用呈現出一定的不合理化;其次是中高覆蓋度植被，轉換面積為610.7 km2，其中366.93 km2轉換為高覆蓋度植被，主要發生在寶山鄉東部、查哈陽鄉中南部和甘南鎮南部，源于國家推行退耕還林（草）等生態措施，部分耕地變為密林地或者優質耕地，區域生態環境趨于好轉。在一定程度上表明中高覆蓋度和高覆蓋度植被間的轉換是該時期的主要轉換類型。中覆蓋度植被轉為中高覆蓋度植被的面積為169.14 km2，發生地點在查哈陽鄉北部、興十四鎮東部和巨寶鎮西部區域，對應的土地利用類型為草地轉為耕地，該轉變源于人類對草地的不合理開墾，且在開發過程中沒有顧及生態保護問題，加之受氣候條件的影響，局部出現了草地沙漠化的現象，區域生態環境不斷惡化。低覆蓋度植被轉變為中覆蓋度和中高覆蓋度的面積分別為34.33和53.52 km2，發生地點在諾敏河周邊、查哈陽鄉北部和巨寶鎮的西部，土地利用類型由荒地（灘涂地）轉為耕地，主要源于周邊農民干擾，填湖開荒，使濕地面積減少，區域生態環境進一步惡化。極低覆蓋度植被面積轉變最小，共有84.17 km2發生轉變，主要轉變為低覆蓋度和中高覆蓋度，轉換面積分別為40.36和25.22 km2，發生地點在太平湖水庫、音河水庫、音河流域、諾敏河流域，水域轉為灘涂地（水田）是其主要轉換地類，除了受氣候影響河流水位下降外，在經濟利益驅使下，周邊農民在河流周圍圍湖造田，不合理的土地利用使局部生態環境不斷惡化，今后應加大對水域濕地的保護，促使區域土地合理使用。該時期極低覆蓋度是低覆蓋度和中高覆蓋度的主要轉入來源，源于人類對耕地及優質耕地需求增多及受城鎮化進程的加速影響。

由表4可知，2011—2016年，中高覆蓋度植被的轉出面積最大，為827.82 km2，其中553.28 km2轉化為高覆蓋度，主要零星分布在中興鄉、巨寶鎮和甘南鎮，對應的地類變化是耕地轉為密林地，這主要得益于國家退耕還林、還草工程等生態措施推行，促使局部生態環境質量好轉，在一定程度上表明積極生態政策已經取得成效，區域生態環境惡化趨勢得到緩解。高覆蓋度植被和中覆蓋度植被轉化為中高覆蓋度植被面積分別為380.17和148.46 km2，是中高覆蓋度植被的主要轉入來源，發生地點主要在甘南鎮南部、雙河農場、查哈陽農場及查哈陽鄉西北部、甘南鎮局部，對應的轉換地類是林地（草地）轉為耕地，源于當地農民為了追求更多的經濟利益，加大了對林地（草地）的干擾和破壞力度，出現了毀草開荒等現象，使得局部生態環境遭到一定程度破壞，人為因素在環境惡化過程中處于主導作用。對于低覆蓋度植被而言，其轉換面積相對較小，為135.9 km2，地點集中在太平鎮東部和阿倫河下游，土地轉換類型是灘涂地轉為耕地，在經濟利益的驅使下，當地農民加大了對灘涂地的改造利用，在造成部分濕地消失的同時，進一步惡化了局部生態環境。極低覆蓋度植被轉換面積變化最小，僅為85.38 km2，其中44.58 km2轉化為低覆蓋度，主要發生在諾敏河流域、音河水庫西部及太平湖水庫北部，水域轉為耕地是該區域主要土地利用轉變方式，主要源于人為因素使水域面積減少并加大了對濕地的改造利用?？傮w來看，2011—2016年，中高覆蓋保留率最高，達到81.85%，低覆蓋度和極低覆蓋度植被轉入率略小于轉出率，變化不是很明顯。受國家林業生態等政策的影響，呈現出了中高覆蓋度向高覆蓋度轉變的局面。

3.3? 植被覆蓋度時空演變分析

基于ArcGIS 10.3的空間分析，根據式（5），完成3期數據的疊加分析，在獲取2006—2016年疊加數據的基礎上，并對植被覆蓋度等級變化進行定量分析，以期有助于深究該區域植被覆蓋度的時空演變特征。

式中，T是疊加結果;T1、T2表示要參與疊加的數據;n表示參與運算的數據期數。對于運算結果而言，如果前后植被覆蓋度等級未發生變化的則定義為穩定區，植被覆蓋度等級由低等轉為高等則為改善區，覆蓋度等級由高等轉為低等則視為退化區，并依次計算各個植被變化類型面積，探究植被覆蓋度變化總體特征（圖3）。

由圖3可知，2006—2011年穩定區占據一定的優勢地位，面積占比為64.32%，主要分布在中興鄉西南部區域、巨寶鎮、興十四鎮大部分區域、平陽鎮東部區域、寶山鄉及查哈陽鄉北部區域。2011—2016年穩定區占研究區面積的65.54%，分布區域沒有發生太明顯的改變，增加的穩定區面積在長山鄉、查哈陽鄉西北部，源于這些區域主要分布著大量的耕地，土地利用結構沒有發生改變。2006—2011年改善區域主要零星分布在中興鄉、巨寶鎮西北部、東陽鎮南部、查哈陽鄉北部區域，其區域面積約為714 km2，2011—2016年改善區面積為913 km2，面積增加了199 km2，增加的區域主要集中在興十四鎮南部、平陽鎮北部、太平湖流域及阿倫河中下游區域，受地形和林業生態政策因素的影響，植被覆蓋度增加，區域生態環境有所好轉。2006—2011年退化區的面積為991 km2，而2011—2016年退化區的面積為734 km2，面積減少了257 km2。退化區主要分布在甘南鎮、雙河農場和查哈陽農場及部分河流附近，主要由于城鎮化進程的加速，使得部分耕地（草地）轉化為建筑用地，加之受經濟利益驅使，當地農民加大了對草地和林地的干擾力度，使得草地面積退化，部分區域出現沙化現象，區域生態環境遭到一定程度的破壞。

上述分析表明，2006—2016年，植被覆蓋度總體穩定。10年間植被覆蓋度退化面積為1 725 km2，改善面積為1 627 km2，植被仍以退化為主，研究區生態環境已被破壞，今后需要加強退耕還林還草及封山育林等措施的實施，保護甘南縣生態環境健康發展。

4? 小結

基于RS和GIS支持，以2006、2011和2016年的Landsat TM和Landsat 8 OLI影像為主要數據源，以甘南縣為研究區，運用歸一化植被指數及相元二分模型，獲取植被覆蓋度數據，并定量分析10年間植被覆蓋度時空變化特征，結論如下。

1）2006—2016年，極低覆蓋度面積逐年減少，減少了37.66 km2;低覆蓋度和中高覆蓋度面積都呈現先增加后減少的變化趨勢，其中，低覆蓋度減少了11.84 km2;中覆蓋度和中高覆蓋度分別增加了58.56和110.95 km2;高覆蓋度面積減少最多，為120.02 km2。

2）甘南縣植被覆蓋度整體較好，主要以中高覆蓋度和高覆蓋度為主，2006—2011年低覆蓋度、中高覆蓋度植被面積均減少，極低覆蓋度、中覆蓋度和高覆蓋度植被面積均增加，高覆蓋度面積變化最大，共增加309.08 km2。2011—2016年中覆蓋度和高覆蓋度植被面積減少，極低覆蓋度、低覆蓋度、中高覆蓋度植被面積均增加，中高覆蓋度面積變化最大，共增加192.77 km2。

3）10年間研究區植被覆蓋度總體穩定，2006—2011、2006—2016年穩定區域面積比例分別為64.32%和65.54%。2011—2016年較2006—2011年退化面積減少257 km2，改善面積增加199 km2。2006—2016年植被退化區域大于改善區域，研究區生態環境趨于惡化。

參考文獻：

[1] 章文波，符素華，劉寶元.目估法測量植被覆蓋度的精度分析[J].北京師范大學學報（自然科學版），2001，37（3）：402-408.

[2] 秦? 偉，朱清科，張學霞，等.植被覆蓋度及其測算方法研究進展[J].西北農林科技大學學報（自然科學版），2006，34（9）：163-170.

[3] 牛寶茹，劉俊蓉，王政偉.干旱半干旱地區植被覆蓋度遙感信息提取研究[J].武漢大學學報（信息科學版），2005，30（1）：27-30.

[4] 鄧? 飛，全占軍，于云江.20年來烏蘭木倫河流域植被蓋度變化及影響因素[J].水土保持研究，2011，18（3）：137-140，152.

[5] 許? 旭，李曉兵，梁涵瑋，等.內蒙古溫帶草原區植被蓋度變化及其與氣象因子的關系[J].生態學報，2010，30（14）：3733-3743.

[6] 周兆葉，儲少林，王志偉，等.基于NDVI的植被覆蓋度的變化分析-以甘肅省張掖市甘州區為例[J].草業科學，2008，25（12）：23-29.

[7] 程紅芳，章文波，陳? 鋒.植被覆蓋度遙感估算方法研究進展[J].國土資源遙感，2008（1）：13-18.

[8] 蓋永芹，李曉兵，張? 立，等.土地利用/覆被變化與植被蓋度的遙感監測-以北京市密云縣為例[J].資源科學，2009，31（3）：523-529.

[9] 孫久虎，劉曉萌，李佑鋼，等.北運河地區植被覆蓋的遙感估算及變化分析[J].水土保持研究，2006，13（6）：97-99.

[10] 蘇? 嫄，王志杰.基于遙感和GIS的陜南地區近20年植被覆蓋時空變化特征[J].水土保持研究，2018，25（1）：250-256.

[11] ROUSE J W，HAAS R H，SCHELL J A，et al. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C].Washington DC：Proceedings of the Third ERTS symposium，1973.309-317.

[12] 郭芬芬，范建容，嚴? 冬，等.基于像元二分模型的昌都縣植被蓋度遙感估算[J].中國水土保持，2010（5）：65-67.

[13] 雷聲劍，張福平，燕玉超，等.黑河上游植被覆蓋時空變化特征及其未來趨勢[J].水土保持通報，2016，36（3）：159-164.

[14] 肖? 驍，李京忠，韓? 彬，等.東北老工業區植被覆蓋度時空特征及城市化關聯分析[J].生態科學，2017，36（6）：71-77.

[15] 王? 平，沈潤平.基于CLM模型的植被覆蓋變化對黃土高原氣溫和降水的影響研究[J].科學技術與工程，2013，13（20）：5754-5760.

[16] 王? 童，何? 海，吳志勇.近30年來窟野河流域土地利用與植被覆蓋度變化分析[J].水電能源科學，2017，35（11）：128-130，83.

[17] 許幼霞，周? 旭，趙? 娟，等.半濕潤半干旱過渡區洮河流域植被蓋度變化特征[J].水土保持通報，2016，36（6）：308-314.

[18] 張學霞，葛全勝，鄭景云.近50年北京植被對全球變暖的響應及其時效-基于遙感數據和物候資料的分析[J].生態學雜志，2005，24（2）：123-130.

[19] 夏照華，張克斌，李? 瑞，等.基于NDVI的農牧交錯區植被覆蓋度變化研究-以寧夏鹽池縣為例[J].水土保持研究，2006，13（6）：178-181.

[20] PUREVDORJ T S，TATEISHI R，ISHIYAMA T，et al. Relationships between percent vegetation cover and vegetation indices[J].International journal of remote sensing，2010，19（18）：3519-3535.

[21] 趙泰安，彭道黎.利用多時相遙感影像分析密云縣植被動態變化[J].東北林業大學學報，2013，41（12）：30-34.

[22] 陳? 晉，陳云浩，何春陽，等.基于土地覆蓋分類的植被覆蓋率估算亞像元模型與應用[J].遙感學報，2001，5（6）：416-422.

[23] 龔文峰，吳? 娟，王笑峰，等.基于RS與GIS密云區植被蓋度動態演變及其預測研究[J].黑龍江大學工程學報，2016，7（3）：25-31.

[24] 郝敬鋒，劉紅玉，李玉鳳，等.基于轉移矩陣模型的江蘇海濱濕地資源時空演變特征及驅動機制分析[J].自然資源學報，2010， 25（11）：1918-1929.

[25] 劉玉林，韋瑞生，陳偉杰.甘南縣水土流失現狀及防治措施[J].黑龍江水利科技，2012，40（1）：274-275.