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基于ENVI的植被动态变化分析
作者：陈静
来源：《智富时代》2015年第10期
【摘 要】本研究采用Landsat TM 5影像资料，通过ENVI对贺兰县的归一化植被指数和植被覆盖度进行测算，通过决策树分级及面积统计分析，对研究区的植被动态变化作出分析及评价，提出了发展建议。
【关键词】遥感监测；植被动态分析；监督分类
遥感是指非接触、远距离的探测技术。一般指运用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及变化的综合性探测技术。
随着遥感应用广度和深度的发展，遥感探测更趋于实用化、商业化和国际化。与传统地理研究手段相比，遥感技术具有以下特点：
一是大面积的同步观测。遥感平台越高，视角越广，可以同步观测到的地面范围就越大，容易发现地球上一些重要目标空间分布的宏观规律。
二是时效性。遥感探测，尤其是空间遥感探测，可以在短时间内对同一地区进行重复观测，发现地球上许多事物的动态变化，大大提高了观测的时效性。
三是数据的综合性和可比性。遥感获得的地物电磁波特性数据综合反映了地球上许多自然、人文信息。红外遥感昼夜均可探测，微波遥感可全天时全天候探测，人们可以从中有选择的提取信息。由于遥感的探测波段、成像方式、成像时间、数据记录等均可按要求设计，使其获得的数据具有同一性或相似性。
四是经济性。遥感的费用投入与所获取的效益，与传统的方法相比，可以大大节省人力物力财力和时间，具有很高的经济效益和社会效益。
五是局限性。一是局限于对目标的电磁辐射属性的探测；二是局限于对地表及其以上空间目标的探测。
植被指数就是对多光谱数据，经线性和非线性组合构成，产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值。它用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖度、生长活力及生长量等。计算植被指数，常用波段为可见光的红波段和近红外波段。常用植被指数为归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI。
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本研究利用遥感软件ENVI对贺兰市地区的植被覆盖等地理信息进行提取分析，为研究区发展规划提供辅助决策支持。 一、研究概述 （一）研究内容
本研究内容是利用ENVI对TM遥感图像的处理，研究的主要方法如下。 1.对研究区遥感数据进行处理和分析，得到研究区遥感影像图。 2.计算研究区域的植被指数。
3.对研究区植被覆盖度以高、中、低三级进行分等，并计算相应面积。 4.分析及评估。 （二）技术路线
首先下载含贺兰县遥感影像，进行波段合成，利用行政边界线矢量文件对目标区域进行裁剪，然后计算NDVI，通过计算得出植被覆盖度。按相应标准利用决策树分类后分别求出面积，最后统计数据进行分析，技术路线图如图。 （三）RS处理平台
ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，遥感集市应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 二、研究方法 （一）数据获取
本研究所用的遥感影像为地理数据云（http：//www.gscloud.com/），通过数据检索，选择含有贺兰地区的遥感影像，分别下载2000年7月24 日和2006年6月31 日的4幅Landsat TM影像，行号129，列号33和行号130，列号33。 （二）数据预处理
本研究所用的从地理数据云下载的影像已经经过校正处理，所以只需要将下载好的数据进行镶嵌和掩膜裁剪。
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（三）植被指数（NDVI）的提取 植被指数：
植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，由于不同绿色植被对不同波长的光吸收率不同，光线照射在植物上时，近红外波段的光大部分被植物反射，而可见光波段的光则大部分被植物吸收，通过对近红外和红波段反射率的线性或非线性组合，可以消除地物光谱产生的影像，得到的特征指数称为植被指数。本研究采用归一化植被指数NDVI对目标区域进行研究。
其中，NIR代表近红外波段，Red代表红光波段。要计算NDVI，就是在遥感处理软件中，计算近红外波段与红光波段之差，再除以这两个波段之和。 （四）植被覆盖度的计算
植被覆盖度是指植被冠层的垂直投影面积和土地面积之比，它是描述植被盖度特征的一个重要基础数据。此次研究采用植被指数转换法，是在对光谱信号进行分析的基础上，通过建立植被指数和植被覆盖度的转换关系来直接估算植被覆盖度。
根据归一化差值植被指数（NDVI）来计算植被覆盖度，基本原理是根据健康植被在红光波段有一个吸收峰，在近红外波段有一个高反射峰，而土壤在可见光到近红外波段呈近似线性变化的差异。
（五）植被覆盖度分等及面积统计 1.植被覆盖度的分级
根据植被覆盖度分析结果，将植被覆盖度分为3级，植被覆盖度在0.5～1为高覆盖度；0.25～0.5为中等覆盖度；0～0.25为高覆盖度。利用决策树功能将分析结果制成研究区植被覆盖度等级图。
2.植被覆盖度的分级面积统计
利用ENVI 统计统计得出：2000年分类统计结果面积为高度覆盖区占10.22% ， 面积为159.km2， 中度覆盖区占8.02% ， 面积为113.23 km2， 低度覆盖区占81.75%，面积为602.22km2；2006年分类面积统计结果为高度覆盖区占4.46%，面积为99.45 km2， 中度覆盖区占22.67%，面积为1.53km2，低度覆盖区占72.90%，面积为654.39km2。同理可得2006年遥感图像的植被覆盖度分级图以及分等面积。 三、结果与分析
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（一）统计结果
进过统计分析，得出贺兰县2000年和2006年植被覆盖度低、中、高三等面积。经分析测算，2000年贺兰市的植被覆盖低中高3 个分级面积分别为602.22 km2，113.23km2，159. km2；2006年的植被覆盖低中高3 个分级面积分别为654.39 km2，1.53km2，99.45m2。 （二）植被变化情况分析 1.人类活动因素
从分析结果可以得出，贺兰市西部地区2000年至2006年植被高覆盖度骤减。
据了解，贺兰市属于农牧生态旅游地区，当地放牧强度的增加等因素严重破坏植被，导致高植被覆盖度降低。 2.自然因素
植被的生长不仅受人为的影响，更大的影响是自然因素，气候的变化和温度的变化直接影响植物的正常生长。 3.误差因素
首先，由于卫星数据的局限性，不能使所获得的数据非常精确，所以在计算过程中会产生误差。其次，由于季节和气候的差异性，虽然是同一季度、同一时间段拍摄，但两幅图像当时的气温还是有很大差异，耕作的植物类型也不同，所以导致植物的覆盖度未能完全精确统计。 四、贺兰县植被覆盖度分析及评价
贺兰市西部植被覆盖度破坏比较严重；而南部和东部植被覆盖度还是上升趋势，这和长期以来当地植树造林的活动是分不开的。本研究建议当地加大煤矿周围环境的监测和改善，认真开展防范破坏环境的措施，在开发利用矿产资源的同时，也要采用科学的方法治理环境，才可以达到可持续发展，形成资源利用的良性循环。 【参考文献】
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