基于NDVI-Albedo特征空间的沙漠化动态变化研究-以准格尔盆地南缘为例.docx

? ? 基于NDVI－Albedo特征空间的沙漠化动态变化研究 以准格尔盆地南缘为例 ? ? 任艳群，刘海隆，唐立新，姜亮亮，安小艳 （1.石河子大学 水利建筑工程学院，新疆 石河子832000；2.兵团建设交通有限公司，新疆 石河子832000） 基于NDVI－Albedo特征空间的沙漠化动态变化研究——以准格尔盆地南缘为例 任艳群1，刘海隆1，唐立新2，姜亮亮1，安小艳1 （1.石河子大学 水利建筑工程学院，新疆 石河子832000；2.兵团建设交通有限公司，新疆 石河子832000） 土地沙漠化是干旱区主要生态环境问题之一，也是干旱区农业发展的重要制约因子。以新疆农八师石河子垦区150团为研究区域，基于TM遥感影像，计算了归一化植被指数（NDVI）、地表反照率（Albedo）等指标，通过建立NDVI—Albedo特征空间，对研究区沙漠化的等级进行划分。将研究区的沙化土地分为极重度、重度、中度、轻度沙漠化土地，并通过地面调查验证，对其精度进行了评价。对2000，2005和2010年3期数据进行分类处理，并对这3期的沙漠化信息进行了分析。结果表明，利用该方法的分析精度满足研究要求；研究区通过10a的发展变化，其沙漠化状况得到了有效改善。 遥感；沙漠化；植被覆盖度；干旱区 沙漠化是干旱、半干旱及部分半湿润地区以风沙活动为主要标志的土地退化现象［1］。近年来，中国的沙漠化问题日益突出，与之密切相关的沙尘暴灾害给人们生活带来了重要影响［2］。沙漠化的实时监测与定量评价对土地质量和生态环境保护都具有重要意义。随着遥感技术的发展，其在土地沙化研究中得到了广泛的应用。植被盖度是反映沙漠化的重要指标之一。国内外学者基于NDVI应用线性混合模型、回归树及象元二分法等进行了盖度分析，在植被盖度的动态监测中取得了较好的效果，该方法为沙漠化的动态监测提供了基础［3－4］。Tanser等［5］则通过 NDVI建立 MSDI（moring standard deviation index）指数来研究半干旱区的土地退化，取得了一定进展。近年来，基于NDVI和Albedo的特征空间对土地沙化进行定量评价得到了大量应用。该方法使用简单，指标易于获取，在沙漠化的分类及分级中，较仅使用遥感光谱信息的分类方法精度更高。曾永年等［6］提出了沙漠化差值指数模型，对黄河源区进行了研究，达到了较好的效果。潘竟虎等［7］对张掖绿洲区的沙漠化进行了定量评价，精度达到82%。以上方法极大提升了沙漠化动态监测与分析能力，但在西北干旱区应用仍然不足。为此，本研究选择新疆石河子150团为研究区，在总结前人研究成果的基础上，结合野外调查数据，利用Landsat－TM 数据，拟建立基于 NDVI—Albedo特征空间的干旱区沙漠化分类方法，以期为沙漠化的遥感监测与评价提供技术支撑。 1 研究区概况 新疆石河子150团地处古尔班通古特大沙漠南缘的莫索湾垦区北端，地理位置在东经86°00′—86°42′，北纬44°26′—45°11′。全团总面积468km2，海拔高度332～361m，平均海拔346.0m。东西北三面环沙，该区综合土壤侵蚀模数为1 800t／（hm2·a），属典型的风蚀区［8－9］。研究区属典型的大陆性气候，冬季严寒，夏季酷热，干燥少雨，蒸发量大，昼夜温差大。年平均气温6.6℃，年平均降水量123.2mm，年平均蒸发量1 979.5mm，年平均日照时数2 774.1 h。年平均风速2.4m／s，最大瞬间风速可达30m／s，年平均出现8级以上大风4.9次［8］。 2 数据与方法 2.1 数据来源及处理 2.1.1 遥感数据 主要以2010年8月10日、2005年7月31日和2000年8月7日的轨道号为P144－R29的TM1—5，7波段的影像为基本数据源。以2010年8月的数据进行方法的研究及验证，无云覆盖，已经经过辐射定标，几何校正及大气校正等图像预处理，在ArcGIS 10.0和ENVI 5.0的遥感影像处理技术的支持下，对TM影像进行多波段融合，叠加研究区的行政区划图，裁剪出研究区域的TM影像。 2.1.2 野外调查数据 在研究区布设了20个样点，每个样点附近设置5个10m×10m规格的样方，针对对每个样方进行植被覆盖度的测量，具体方法为：对植被不均匀分布的样方，少数采样点不能代表样方真实情况，对两条对角线连续采样，用两条对角线上植被覆盖度的平均值代表样方的覆盖度。连续植被则采用鱼眼相机垂直向下拍摄，利用CAN—EYE软件对鱼眼照片进行分析，从照片中计算绿色象素的比例获得实测植被覆盖度。 将测量的结果按照沙漠化的分级标准［10］进行分类（表1），对样点沙漠化程度进行分类的结果详见表2。 表1 土地沙漠化分级标准 表2 研究区野外调查结果 2.2 基于NDVI－