基于某GIS地植被覆盖度估算.docxVIP

实用文档 1.绪论 1.1 课题研究的目的与意义 植被，包括森林、灌丛、草地和农作物，既是生态系统的主要组成部分，也是生态系 统存在的基础，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能，联结着土壤、大气 和水分等自然过程， 在陆地表面的能量交换、 生物地球化学循环和水文循环等过程中扮演着 重要角色，是全球变化研究中的“指示器” [1] 。植被根据生态系统中水、气等的状况，调 控其内部与外部的物质、 能量交换。 植被覆盖与气候因子关系极为密切， 研究植被覆盖变化 对气候的影响是气候变化研究的主要内容之一， 它影响着土壤湿度、 地表温度和地表能量与 水的循环 ( 李苗苗， 2004) 。 植被覆盖度 (vegetation fractional cover ，简称 FC)是指植被 ( 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 [2] 。它是植被对地面的垂直投影比例， 对于山坡进行植被覆盖度测量时， 应该采用垂直于坡面的角度。 植被覆盖度具有强烈的尺度 效应， 同一片植被， 因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。 如一个地区的植 被覆盖度很高， 但平均到全国水平就大大降低了 [3] 。植被覆盖度在提示地表植被分布规律 , 探讨植被分布影响因子 , 分析评价区域生态环境 , 及时准确地掌握其动态变化 , 分析其发 展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。 [4] 而城市植被则是城市生态系统重要 的还原组织和最重要的元素 , 对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用 [5] , 如有效缓解 城市“热岛效应” , 改善城市区域小气候 [5 ～ 7] 等。 城市化的迅速推进，带来了多样化的生态足迹， 植被覆盖度，土壤污染率，地表侵蚀率， 逐渐成为生态研究的热点，也成为环境保护的重点。借助于高速发展的 RS与GIS技术来进行 植被覆盖度的估算，将是当前环境监测的必要步骤。 徐州是由矿区发展起来的城市， 由于长期开采矿产， 导致了一系列严重的生态问题， 如 塌陷地广布，植被破坏率严重，土地侵蚀率增大，等。在此背景下，研究徐州市整体的土地 覆盖情况， 即是现实需要， 也是未来生态城市规划的重要步骤。 研究的最终结果也会给徐州 市的城市规划提供信息支持与技术保障。 1.2 国内外植被覆盖度研究现状 由于植被覆盖度是许多学科的重要参数，为了得到准确的植被覆盖度信息，植被覆盖度监测技术的提高，就成了多个领域发展的需要。根据检测手段，测量植被覆盖度的方法可分为传统的地面测量和新兴的遥感测量两大类。其中，地面测量又可以根据测量原理，分为目估法、采样法、仪器法和模型法；遥感测量依据对植被光谱信息与植被覆盖度所建立的关系不同，可分为物理模型法和统计模型法。统计模型法中使用较多的有植被指数法、回归模型法、像元分解法、分类决策树和人工神经网络法；物理模型法中模型反演法使用最多。 地面测量曾经一度是植被覆盖度监测的最主要方法。主要包括目估法、采样法、仪器法和模型法。虽然遥感技术的发展使地面测量的主导性地位有所降低，但地面测量依然具有其重要性，它不仅是最精确的测量方法，也为遥感测量提供了基础标定数据，是无可替代的。 遥感技术的发展，为大范围植被覆盖信息的获取提供了一个新的发展方向。常用 于植被覆盖信息提取的遥感数据有 NOA内叭 vHRR数据、 MODIs数据、 LandsatTM 与 文案大全 实用文档 MSS数据、 SPOT数据、 ATSER数据、航片、 IEOS一 SAR雷达数据以及 AVIRIS 高光谱 数据等。 近年来，国内外在植被遥感监测方面开展大量的研究，发展许多植被覆盖度监测方法 ［8 ～ 13 ］。遥感方法相较于传统地面测算使测算的外业工作极大减少， 在时效性、 测算范 围等方面都存在较明显优势。孙睿等［ 14］利用 NOAA数据，通过研究不同时段降水量与年 最大 NDVI 之间的相关关系分析降水对黄河流域植被覆盖度的影响 ; 赵彩霞等［ 15］通过定 量分析植被覆盖度与土壤风蚀量及风蚀气候侵蚀因子 3 者随时间变化的相关关系，计算和 比较不同类型植物防风治沙性能的动态差异、 总植被覆盖度及相应的总土壤风蚀量动态变化; RezaAmiri 等［ 16］利用基于 NDVI 值，分析植被覆盖度和土地利用 / 土地覆被与土地表面 温度的时空变化 3 者相关性。 将气候、 土壤因素与植被覆盖度进行相关研究较多， 而将地质 条件与植被覆盖度相结合的研究尚未有人涉及。 1.3 主要研究内容与方法 1.3.1 研究区概况 徐州市位于江苏省的西北部，东经 116 ° 22～′118 ° 40、′北纬 33° 43～′ 34° 58之′间。 东西长约 210 公里，南北宽约 140