楊亮彥

(1.陜西省土地工程建設(shè)集團(tuán)有限責(zé)任公司，陜西 西安 710075；2.陜西地建土地工程技術(shù)研究院有限責(zé)任公司，陜西 西安 710021；3.自然資源部退化及未利用土地整治工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710021；4.陜西省土地整治工程技術(shù)研究中心，陜西 西安 710075)

1 引言

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行能量交換、水循環(huán)和碳循環(huán)的重要媒介，在地球保持能量平衡和調(diào)節(jié)氣候變化中發(fā)揮著重要作用[1，2]。植被也是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的指示器，具有防風(fēng)固沙、減弱水土流失的作用，是生態(tài)建設(shè)工程的重要工具[3，4]。且干旱區(qū)植被對(duì)氣候變化和水熱條件極為敏感，因此探究區(qū)域植被變化過(guò)程，在生態(tài)環(huán)境改善以及生物資源利用方面具有重要的指導(dǎo)意義[5～7]。

黃土高原是我國(guó)生態(tài)環(huán)境最脆弱區(qū)之一，20世紀(jì)因自然因素和人類(lèi)活動(dòng)的共同影響，黃土高原水土流失、土地沙化等問(wèn)題日益突出[8]。近些年，國(guó)家實(shí)施防風(fēng)固沙、退耕還林還草工程等重大生態(tài)建設(shè)工程，黃土高原生態(tài)環(huán)境得到有效恢復(fù)[9～11]。榆林市橫山區(qū)作為黃土高原生態(tài)退耕的典型區(qū)，其位于黃土高原的中南部，北部屬于毛烏素沙地風(fēng)沙灘邊緣區(qū)，南部為黃土高原溝壑區(qū)，在生態(tài)工程的影響下，橫山區(qū)植被覆蓋度發(fā)生巨大變化，但橫山區(qū)生態(tài)環(huán)境依然脆弱，探明橫山區(qū)植被動(dòng)態(tài)變化規(guī)律對(duì)指導(dǎo)橫山區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。因此，本研究以榆林市橫山區(qū)為研究區(qū)，以Landsat系列衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用植被指數(shù)遙感反演方法，獲取橫山區(qū)1993年和2019年同時(shí)期的植被指數(shù)，并分析橫山區(qū)1993～2019年植被指數(shù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，為區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)借鑒。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

Landsat系列衛(wèi)星是NASA的陸地衛(wèi)星計(jì)劃，從1972年發(fā)射第一顆衛(wèi)星，相繼發(fā)射了8顆衛(wèi)星。其憑借影像質(zhì)量高、光譜信息豐富、更新周期短及免費(fèi)獲取等優(yōu)勢(shì)，在植物、土壤、生物等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。Landsat系列衛(wèi)星重返周期為16 d，衛(wèi)星高度為705 km，幅寬為185 km×185 km[12]。本文選取榆林市橫山區(qū)作為研究區(qū)，覆蓋研究區(qū)的Landsat影像數(shù)據(jù)的條代號(hào)為(127，034)，在地理空間數(shù)據(jù)云中，根據(jù)遙感影像的條代號(hào)進(jìn)行篩選，由于受云等因素的影響，無(wú)法獲取不同年份同一日期的影像，所以本文選取并下載了覆蓋整個(gè)研究區(qū)的2019年8月29日、1993年8月24日兩期數(shù)據(jù)。并通過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理減弱大氣對(duì)影像的影響。

2.2 研究方法

2.2.1 歸一化植被指數(shù)

歸一化植被指數(shù)的獲取方法為近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值之差比上兩者之和。

NDVI=(BNIR-BR)/(BNIR-BR)

(1)

式(1)中：BNIR為遙感近紅外波段；BR為遙感紅外波段。

2.2.2 差值法

差值法是用來(lái)分析研究區(qū)不同時(shí)間段之間的指標(biāo)動(dòng)態(tài)變化。本研究采用差值法研究近27a橫山區(qū)植被指數(shù)的變化趨勢(shì)。

NDVI差值=NDVIi-NDVIj

(2)

式(2)中：NDVIi、NDVIj表示第i年和第j年的NDVI值；NDVI差值表示第i年與第j年的差值。

3 結(jié)果與分析

圖1為橫山縣1993年和2019年NDVI空間分布圖。統(tǒng)計(jì)各年份不同NDVI區(qū)間的比例見(jiàn)表1。由圖表可知，1993和2019年橫山區(qū)NDVI均值分別為0.38和0.44。其中1993年NDVI小于0.2的區(qū)域分布在研究區(qū)的北部和西部，占研究區(qū)的15.48%，0.2～0.4和0.4～0.6的區(qū)域較多，遍布整個(gè)研究區(qū)，分別占研究區(qū)的40.31%和35.77%，而大于0.6的區(qū)域主要分布在河道附近，呈線狀分布，占研究區(qū)的8.25%；與1993年相比，橫山區(qū)2019年NDVI空間分布有明顯變化，小于0.2的區(qū)域明顯減少，呈點(diǎn)狀分布在研究區(qū)的北部，0.2～0.4的區(qū)域占比降低，0.4～0.6的區(qū)域的比例明顯增多，占研究區(qū)的54.08%，大于0.6的區(qū)域也有所增加。以上數(shù)據(jù)說(shuō)明，橫山區(qū)植被覆蓋得到明顯的改善，特別是研究區(qū)的北部和西部，經(jīng)過(guò)多年的生態(tài)工程的實(shí)施，風(fēng)沙草灘區(qū)的植被覆蓋有了明顯的提升。

圖1 1993和2019年榆林市橫山區(qū)NDVI空間分布

表1 榆林市橫山區(qū)1993和2019年不同NDVI區(qū)間的比例 %

為了進(jìn)一步探明橫山區(qū)植被改善或退化的區(qū)域，本研究將2019年與1993年的數(shù)據(jù)進(jìn)行差值處理，獲取兩期NDVI差值數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。NDVI差值小于0的區(qū)域占比33.42%，主要為-0.1～0.0，大于0的區(qū)域占研究區(qū)的66.58%，主要分布在0.0～0.1和0.1～0.2。以上數(shù)據(jù)表明，研究區(qū)內(nèi)植被指數(shù)改善的區(qū)域占比較大。

4 結(jié)論

基于1993年和2019年Landsat系列數(shù)據(jù)，利用定

表2 橫山區(qū)不同NDVI差值占比

量遙感反演方法獲取研究區(qū)2期植被指數(shù)，分析橫山區(qū)1993-2019年植被指數(shù)的時(shí)空分布及動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，得到如下結(jié)論：榆林市橫山區(qū)NDVI值空間分布呈現(xiàn)北部和西部較低，南部和東部較高。研究區(qū)1993和2019年NDVI均值分別為0.38和0.44。其中小于0.2的區(qū)域明顯減少，0.2～0.4的區(qū)域占比降低，0.4～0.6的區(qū)域的比例明顯增多，大于0.6的區(qū)域也有所增加。橫山區(qū)2019年和1993年的NDVI差值小于0的區(qū)域占比33.42%，主要在-0.1～0.0區(qū)間，大于0的區(qū)域占研究區(qū)的66.58%，主要分布在0.0～0.1和0.1～0.2區(qū)間。1993～2019年間，橫山區(qū)植被覆蓋得到明顯的改善，但植被覆蓋退化的區(qū)域占比依然較重，需進(jìn)一步探明植被退化的原因，為橫山區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)提供支持。