專利名稱：土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)參數(shù)遙感反演與監(jiān)測(cè)技術(shù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，尤其涉及利用遙感技術(shù)所取得的信息為土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)及資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃提供決策信息的應(yīng)用技術(shù)。
背景技術(shù)：
在土地退化研究中需要獲取多種地表自然條件的參數(shù)包括土地覆蓋、地表溫度、土壤濕度和植被參數(shù)等。這些參數(shù)可由常規(guī)氣象、水文和農(nóng)田等觀測(cè)站觀測(cè)獲取和實(shí)地調(diào)查取得。但通過實(shí)際觀測(cè)所獲取的只是點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，雖然利用一些聚合方法可以將點(diǎn)的觀測(cè)結(jié)果擴(kuò)展到區(qū)域但其精度無法保證，不能代表這些參數(shù)大區(qū)域的空間分布特征。
遙感技術(shù)的發(fā)展為解決這一問題提供了重要手段，使點(diǎn)上觀測(cè)的結(jié)果推廣到面上成為可能。根據(jù)不同地表參數(shù)對(duì)遙感波段的反應(yīng)，可以用不同的數(shù)學(xué)模型和算法獲取特定的地表參數(shù)。
盡管國(guó)際上利用遙感技術(shù)做了大量土地退化評(píng)價(jià)參數(shù)的研究，但是采用遙感反演的參數(shù)只有1-2個(gè)。隨著多光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，盡可能利用遙感技術(shù)反演土地退化評(píng)價(jià)參數(shù)，并針對(duì)性中國(guó)自然特征，建立適用的模型，實(shí)現(xiàn)全國(guó)大范圍的土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)參數(shù)反演，對(duì)快速進(jìn)行全國(guó)土地退化的監(jiān)測(cè)具有重要的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的目的在于提供一種遙感技術(shù)的應(yīng)用方法，可以通過遙感技術(shù)所獲取的數(shù)據(jù)選擇合適的光譜參數(shù)，建立數(shù)據(jù)模型，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以提取土地退化和荒漠化的信息。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種土地退化和荒漠化遙感監(jiān)測(cè)方法，包括荒漠化遙感監(jiān)測(cè)綜合指標(biāo)體系的建立；荒漠化遙感監(jiān)測(cè)參數(shù)的反演；荒漠化程度遙感評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定；荒漠化遙感分類；荒漠化動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)。


圖1是不同荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)組合的分類圖；圖2是中國(guó)2001年生長(zhǎng)季MSAVI累計(jì)值分布圖；圖3是中國(guó)2001年生長(zhǎng)季平均陸面溫度分布圖；圖4是NDVI-Ts特征空間簡(jiǎn)化圖；圖5是中國(guó)2001年生長(zhǎng)季平均TVDI分布圖；圖6是中國(guó)2001年生長(zhǎng)季平均反照率分布圖；圖7是中國(guó)2001年最大植被覆蓋度分布圖；圖8是1995年中國(guó)土地荒漠化現(xiàn)狀圖；圖9是2001年中國(guó)土地荒漠化現(xiàn)狀圖；圖10是中國(guó)荒漠化土地動(dòng)態(tài)變化圖；圖11是中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)不同年份的沙漠邊界圖；圖12是中亞植被非植被分布圖；圖13是1982-2000年中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)植被萌芽事件分布頻率圖；圖14是中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)不同年份的cov分布圖。
具體實(shí)施例方式
在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施案例中，首先建立了荒漠化遙感監(jiān)測(cè)綜合指標(biāo)體系，包括土地退化(荒漠化)遙感參數(shù)的選擇與評(píng)價(jià)以及荒漠化程度指標(biāo)體系的確定。
1)土地退化(荒漠化)遙感參數(shù)的選擇與評(píng)價(jià)由于土地退化基本上發(fā)生在干旱、半干旱和亞濕潤(rùn)干旱區(qū)，這些地區(qū)面積廣大，自然條件惡劣、交通不便，因此，在國(guó)際上早在80年代就利用遙感技術(shù)開展了對(duì)土地退化的研究工作。但自從80年代J.Tucker建立了NOAA AVHRR植被指數(shù)(NDVI)對(duì)非洲的沙漠化進(jìn)行研究以來，國(guó)際上利用遙感技術(shù)對(duì)荒漠化的研究基本上還還停留在采用NDVI等一、兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。
隨著多光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，有些荒漠特征參數(shù)可以利用遙感數(shù)據(jù)反演出來，本發(fā)明選取的指標(biāo)有反映荒漠化土地自然屬性和生態(tài)狀況的植被覆蓋度(FVC)和改進(jìn)型土壤調(diào)整植被指數(shù)(MSAVI)以及反映荒漠化土地物理屬性的反照率(Albedo)、陸地表面溫度(LST)和土壤濕度(TVDI)共5個(gè)指標(biāo)。
為確保所用遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性和不可替代性，對(duì)荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)精度進(jìn)行了評(píng)價(jià)。以科爾沁沙地為試驗(yàn)對(duì)象，在選擇的5個(gè)指標(biāo)中，使用相同的訓(xùn)練樣本，分別用1995年的分辨率為1公里的NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)反演得到的單個(gè)指標(biāo)和多個(gè)指標(biāo)的組合，來進(jìn)行科爾沁沙地荒漠化監(jiān)測(cè)精度的檢驗(yàn)，選取最合適的指標(biāo)或指標(biāo)組合。
荒漠化監(jiān)測(cè)各個(gè)指標(biāo)所用的具體數(shù)據(jù)分別是科爾沁地區(qū)的年最大植被覆蓋度、MSAVI的生長(zhǎng)季(4-10月)累積值、生長(zhǎng)季的反照率平均值、生長(zhǎng)季的陸面溫度平均值、生長(zhǎng)季的土壤濕度(TVDI)平均值。
分類中使用相同的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，得到各荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)在不同荒漠化程度等級(jí)的數(shù)值范圍，使用決策樹分類器分類。但分別使用不同數(shù)目的荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)和指標(biāo)組合進(jìn)行分類。分類結(jié)果的評(píng)價(jià)以總體分類精度為指標(biāo)進(jìn)行。總體分類精度是指分類正確的像元數(shù)據(jù)除以總像元數(shù)所得的百分比，總像元是指訓(xùn)練樣本中的所有像元，包括分類正確的像元。所用荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)的具體組合和分類精度見表1。
表1不同監(jiān)測(cè)指標(biāo)組合的荒漠化程度監(jiān)測(cè)的總體分類精度表

從表1中可以看出，單獨(dú)使用一個(gè)荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行分類時(shí)，MSAVI的分類精度最高，達(dá)到68.91％(圖1)，其次是植被覆蓋度和反照率，分類精度分別為66.84％和56.24％，分類精度最低的是TVDI，精度僅為30.57％。當(dāng)使用兩個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)分類時(shí)，MSAVI+Albedo的組合分類精度最高，達(dá)到86.59％(圖1)，比僅使用一個(gè)指標(biāo)時(shí)的精度有明顯的提高。當(dāng)使用三個(gè)指標(biāo)分類時(shí)，MSAVI+Albedo+LST的組合分類精度最高，為90.23％(圖1)。而使用四個(gè)分類指標(biāo)分類時(shí)，雖然MSAVI+Albedo+LST+TVDI組合比FVC+Albedo+LST+TVDI組合的分類精度高(圖1)，但是兩者相差不大。當(dāng)五個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)全部參與分類時(shí)，分類精度達(dá)到95.21％，在所用組合中精度最高(圖1)?？梢姡诨哪O(jiān)測(cè)中，每增加一個(gè)指標(biāo)，反映的荒漠化信息隨之增加，使荒漠化監(jiān)測(cè)的精度也大大提高。從使用一個(gè)指標(biāo)分類的結(jié)果也可以看出，MSAVI的分類精度最高，說明MSAVI所反映的荒漠化信息最多，對(duì)荒漠化遙感監(jiān)測(cè)的貢獻(xiàn)最大。
2)荒漠化程度指標(biāo)體系的確定本發(fā)明實(shí)施案例中，利用遙感技術(shù)確定了荒漠化程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其步驟如下所用資料是1995年中國(guó)防治荒漠化協(xié)調(diào)小組組織林業(yè)部調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院、中國(guó)林科院、林業(yè)部西北調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院、中科院綜考委、北京林業(yè)大學(xué)等單位以全國(guó)沙漠、戈壁和沙化土地普查為主要依據(jù)，編制的1∶100萬中國(guó)荒漠化土地分布現(xiàn)狀圖，以及由1995年NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)反演出的5個(gè)荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)，即1995年生長(zhǎng)季MSAVI累積值、生長(zhǎng)季平均反照率、生長(zhǎng)季平均陸面溫度、年最大植被覆蓋度和生長(zhǎng)季平均TVDI值。
指標(biāo)體系的確定方法是，首先將選取的荒漠化程度樣本圖，即中國(guó)林科院荒漠化監(jiān)測(cè)中心繪制的1995年的中國(guó)土地荒漠化圖數(shù)字化，然后將數(shù)字化的樣本圖與NOAA-AVHRR反演出的各個(gè)荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)的柵格圖進(jìn)行GIS疊加分析，統(tǒng)計(jì)不同荒漠化程度類型的各個(gè)指標(biāo)值，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的不同荒漠化類型大部分像元的數(shù)值，確定NOAA-AVHRR荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。根據(jù)確定后的指標(biāo)體系，使用NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)，就可以對(duì)1995年的中國(guó)及中亞地區(qū)的荒漠化狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。
NOAA-AVHRR荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系見表2、3、4和5。
表2亞濕潤(rùn)干旱區(qū)的NOAA荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表3半干旱區(qū)的NOAA荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表4干旱區(qū)的NOAA荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表5高寒區(qū)的NOAA荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

2001年本發(fā)明使用了MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行荒漠化遙感監(jiān)測(cè)。但2001年沒有適合的樣本數(shù)據(jù)用以MODIS監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系的確定，并且由于MODIS和NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)的影像特征存在較大差異，而且各個(gè)荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)在計(jì)算過程中，所用方法不同，因此使用與NOAA-AVHRR相同的荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，也是不合理的。在發(fā)明中，對(duì)MODIS和NOAA-AVHRR在同一空間位置的同一指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，可以看出，1995年的NOAA-AVHRR和2001年的MODIS數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系(表6)。因此，利用這種相關(guān)關(guān)系可以依據(jù)NOAA-AVHRR建立起的荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系計(jì)算出MODIS所對(duì)應(yīng)的荒漠化指標(biāo)體系(表7、8、9和10)。根據(jù)所建立的荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，利用2001年的MODIS數(shù)據(jù)，即可以進(jìn)行中國(guó)和中亞地區(qū)的荒漠化土地監(jiān)測(cè)。
表6NOAA與MODIS荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系

表7亞濕潤(rùn)干旱區(qū)的MODIS荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表8半干旱區(qū)的MODIS荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表3-9干旱區(qū)的MODIS荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

表3-10高寒區(qū)的MODIS荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

優(yōu)選地，本發(fā)明建立了五種土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)參數(shù)遙感反演算法模型。
1)改進(jìn)型土壤調(diào)整植被指數(shù)(MSAVI)本發(fā)明選用MSAVI作為荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)，是因?yàn)镸SAVI既能盡量消除土壤背景的影響，也不需要人為確定參數(shù)，比較方便客觀。
MSAVI(Modified Soil-Adjusted Vegetation Index)為改進(jìn)型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，該指數(shù)的計(jì)算公式為MSAVI=(2NIR+1-(2NIR+1)2-8(NIR-R))/2---(1)]]>SAVI＝[(NIR-R)/(NIR+R+L)]×(L+1)(2)R是指可見光波段，NIR是指近紅外波段。
經(jīng)計(jì)算取得了中國(guó)2001年生長(zhǎng)季MSAVI累計(jì)值分布圖(圖2)。
2)陸地表面溫度應(yīng)用Becker and Li(1990)的算法計(jì)算中國(guó)每旬的陸面溫度。具體步驟為●計(jì)算歸一化植被指數(shù)NDVINDVI＝(Ch2-Ch1)/(Ch2+Ch1) (3)其中，Ch1為可見光通道，Ch2為近紅外通道。NDVI的值在-1到+1范圍之間。
●計(jì)算地表比輻射率εJosef et al.(1997)在已有工作(Griend and Owe，1993；Salisbury，1994)的基礎(chǔ)上，計(jì)算出AVHRR的ε4和Δε，方程為ε4＝0.9897+0.029ln(NDVI) (4)Δε＝ε4-ε5＝0.01019+0.01344ln(NDVI)(5)本發(fā)明使用公式(4)和(5)計(jì)算分波段的比輻射率ε4和ε5。
●計(jì)算陸面溫度Ts本發(fā)表采用Becker and Li(1990)的分裂窗算法計(jì)算中國(guó)及中亞地區(qū)的每旬陸面溫度Ts＝1.274+(T4+T5)/2{1+
-0.482(Δε/ε2)}(6)+(T4-T5)/2{6.26+[3.98(1-ε)/ε]+38.33(Δε/ε2)}其中，ε＝(ε4+ε5)/2，Δε＝(ε4-ε5)。
計(jì)算出每旬的陸面溫度后，每三旬取平均求得生長(zhǎng)季(4-10月)每月的溫度，然后對(duì)生長(zhǎng)季共7個(gè)月的陸面溫度求平均，得到中國(guó)生長(zhǎng)季的平均陸面溫度值，見圖3。
3)土壤濕度與旱情根據(jù)Sandholt等(2002)利用簡(jiǎn)化的NDVI-TS特征空間提出水分脅迫指標(biāo)，即溫度植被旱情指數(shù)，在簡(jiǎn)化的特征空間，將濕邊(Ts-min)處理為與NDVI軸平行的直線，旱邊(Ts-max)與NDVI呈線性關(guān)系。該簡(jiǎn)化的NDVI-Ts特征空間見(圖4)。
將NDVI-Ts特征空間簡(jiǎn)化處理為三角形，把中國(guó)分為3個(gè)農(nóng)業(yè)氣候區(qū)分別進(jìn)行了旱情監(jiān)測(cè)。根據(jù)計(jì)算出的每8天的TVDI值，求生長(zhǎng)季(4-10月)的平均值，分別得到中國(guó)的生長(zhǎng)季的平均TVDI值作為荒漠化監(jiān)測(cè)的土壤水分指標(biāo)。
TVDI=[Ts-(a1+b1*NDVI)][(a2+b2*NDVI)-(a1+b1*NDVI)]---(7)]]>式中，a1，b1，a2，和b2分別是旱邊和濕邊擬合方程的系數(shù)。
從中國(guó)的TVDI分布圖(5)可以看出，荒漠地區(qū)的TVDI值較大，青藏高原的TVDI值相對(duì)較低。TVDI值越大，說明該區(qū)的土壤水分含量越少，反之，說明土壤水分含量較大。
4)反照率的計(jì)算采用Saunders(1990)方法計(jì)算的中國(guó)2001年的反照率。首先計(jì)算出每10天合成的反照率后，取每三旬的反照率平均值得到月反照率，然后對(duì)生長(zhǎng)季(4-10月)共7個(gè)月的的反照率求平均，分別得到中國(guó)生長(zhǎng)季平均反照率分布圖(圖6)。
5)植被覆蓋度MODIS(NOAA-AVHRR)歸一化植被指數(shù)NDVI模型運(yùn)行中，一個(gè)柵格的信息是由裸土與植被按面積的加權(quán)平均所組成的。同樣MODIS(NOAA-AVHRR)歸一化植被指數(shù)NDVI通過衛(wèi)星傳感器所測(cè)到的每個(gè)像元的信息φ，就可以表達(dá)為由植被區(qū)所貢獻(xiàn)的信息和由裸土區(qū)域所貢獻(xiàn)的信息的加權(quán)和。即圖像中每個(gè)像元的NDVI值可以看成是有植被覆蓋部分的NDVI與無植被覆蓋部分的NDVI的加權(quán)平均，其中有植被覆蓋部分的NDVI的權(quán)重即為此像元的植被覆蓋度σv，而無植被覆蓋部分的NDVI的權(quán)重即為(1-σv)。
Φ＝Φvσv+(1-σv)Φs(8)式(8)中，下標(biāo)v和s分別表示完全有植被覆蓋區(qū)和裸土區(qū)的值。
將式(8)直接應(yīng)用到NDVI中，即可得到植被覆蓋度的最簡(jiǎn)單的表達(dá)式(9)為σv=NDVI-NDVIsNDVIv-NDVIs---(9)]]>由于可見光R和近紅外波段NIR對(duì)于能量流的貢獻(xiàn)是呈比例的，因此將式(9)和NDVI算法相結(jié)合，得到式(10)σv=NDVI-NDVIsNDVIv-NDVIs+(1-a)(NDVI-NDVIv)---(10)]]>式(10)中，a＝(R+NIR)v/(R+NIR)s。當(dāng)a＝1時(shí)，則式(10)變?yōu)榫€性的式(9)。
另一個(gè)非線性的公式(Choudhury et al.1994；Baret et al.1995；Wittich 1997)是
σv=1-(NDVIv-NDVINDVIv-NDVIs)b---(11)]]>在估算大尺度的植被覆蓋度時(shí)，由于地面數(shù)據(jù)的缺乏，因此用基于線性關(guān)系的方法比其它較為復(fù)雜的方法更適合。本發(fā)明估算中國(guó)的植被覆蓋度的公式如下σv=Np,max-NsNc,v-Ns---(12)]]>式中，Np，max是指該像元的年最大NDVI值；Nc，v是指每類土地覆蓋類型的植被覆蓋度為100％時(shí)相對(duì)應(yīng)的像元NDVI值；Ns是指每類土地覆蓋類型的NDVI最小值。
由于圖像中不可避免的存在著噪聲的影響，它可能產(chǎn)生過低或過高的NDVI值，如果用這樣的值來計(jì)算植被覆蓋度當(dāng)然只會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)果。為了避免這樣的錯(cuò)誤發(fā)生，在確定Nc，v和Ns時(shí)，原則上應(yīng)確定一個(gè)置信度，做出圖像中每種土地覆蓋類型的每個(gè)像元集合的NDVI概率分布，計(jì)算置信區(qū)間內(nèi)的最大值Nc，v與最小值Ns。Ns應(yīng)該是不隨時(shí)間改變的，對(duì)于大多數(shù)類型的裸地表面，理論上應(yīng)該接近零，一般取值0.05。對(duì)于IGBP其它土地覆蓋類型的Ns，在冬天可能有更小的NDVI值，而在夏天，由于云污染和大氣的影響，Ns的取值具有更大的不確定性。因此，對(duì)每一種IGBP土地覆蓋類型分別確定一個(gè)Ns值是不實(shí)際的，本發(fā)明在估算植被覆蓋度時(shí)，把所有土地覆蓋類型的Ns都取值為0.05。
Zeng等人估算過1992年的全球植被覆蓋度。
本發(fā)明根據(jù)Zeng確定的置信度，利用MODIS數(shù)據(jù)分別對(duì)不同土地覆蓋類型做NDVI的累積頻率圖，然后確定不同土地覆蓋類型的Nc，v(表11)。將2001年的NDVI最大值圖像和2001年的土地覆蓋分類圖合成到一個(gè)文件，然后對(duì)文件的每個(gè)像元按照其所屬土地覆蓋類別，找到與表(11)中相對(duì)應(yīng)的Nc，v值，把像元的NDVI值，Nc，v和Ns代入式(12)計(jì)算中亞及中國(guó)2001年的植被覆蓋度。圖7是中國(guó)2001年的最大植被覆蓋度分布圖。從圖7可以看出，由西北向東南，植被覆蓋度呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)，以農(nóng)牧交錯(cuò)帶為界線，以西的植被覆蓋度明顯小于以東區(qū)域。
本發(fā)明主要利用決策樹分類器對(duì)中國(guó)的荒漠化和動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行了研究，詳細(xì)步驟論述如下為了比較，本發(fā)明分別采用了非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類中的最大似然法(MLC)和決策樹三種分類器，以科爾沁沙地為例，使用2001年的MODIS數(shù)據(jù)反演的五個(gè)荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)，在選取相同的荒漠化程度訓(xùn)練樣本情況下，進(jìn)行了荒漠化程度分類，以便選取分類精度最好的分類器實(shí)現(xiàn)中國(guó)及中亞地區(qū)的荒漠化遙感監(jiān)測(cè)。
分類完成后，隨機(jī)選取500個(gè)樣點(diǎn)，結(jié)合基于TM圖像的科爾沁沙地90年代末的荒漠化監(jiān)測(cè)圖，對(duì)三種分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，分類精度結(jié)果見表(12)。
從表12中可以看出，在三種分類器的總體分類精度中，決策樹分類結(jié)果最高，分類精度為94.63％；其次是最大似然分類法，分類精度是88.59％；分類精度最小的是非監(jiān)督法，精度為80.88％。決策樹分類法比最大似然和非監(jiān)督分類的分類精度分別高出6.04％和13.75％。
為更科學(xué)地評(píng)價(jià)三種分類器的性能，本發(fā)明同時(shí)采用Kappa系數(shù)進(jìn)行分類精度的比較。Kappa統(tǒng)計(jì)在評(píng)價(jià)不同分類器的分類精度上更具有統(tǒng)計(jì)上的辨析力。從表12的最后一行可以看出，三種分類器的Kappa系數(shù)比較結(jié)果與分類精度比較結(jié)果是相同的，即分類精度最高的是決策樹分類器。因此，根據(jù)上述結(jié)果，本發(fā)明將采用決策樹分類器進(jìn)行荒漠化程度的分類。
表11用于MODIS植被覆蓋度監(jiān)測(cè)的各個(gè)土地覆蓋類型的Nc，v

表12不同分類器的荒漠化程度分類精度表

表13中國(guó)荒漠化土地監(jiān)測(cè)結(jié)果比較

*數(shù)據(jù)以2001年為準(zhǔn)。
在荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，對(duì)中國(guó)的1995年和2001年的荒漠化分布范圍和荒漠化程度分別進(jìn)行了評(píng)價(jià)。
根據(jù)本發(fā)明中國(guó)荒漠化土地遙感監(jiān)測(cè)的結(jié)果，1995年，我國(guó)的荒漠化土地面積為250.87×104km2，占國(guó)土面積的25.86％。具體分布見圖(8)。
根據(jù)本發(fā)明荒漠化土地遙感監(jiān)測(cè)的結(jié)果，2001年，本發(fā)明取得的中國(guó)荒漠化土地面積為256.55×104km2，占國(guó)土面積的26.45％。具體分布見圖(9)。
在中國(guó)1995年和2001年荒漠化程度分布圖的基礎(chǔ)上，得到中國(guó)的荒漠化的動(dòng)態(tài)變化圖。通過對(duì)荒漠化動(dòng)態(tài)變化圖的統(tǒng)計(jì)分析，可以得出不同荒漠化類型土地面積的變化以及荒漠化程度的演變情況(圖10)。
國(guó)家林業(yè)部曾于1994年和1999年先后進(jìn)行了兩次全國(guó)性荒漠化土地普查和監(jiān)測(cè)工作，按可比口徑的荒漠化土地變化分析，我們將本發(fā)明的研究成果與其進(jìn)行了比較(表13)。
從表13中，本發(fā)明荒漠化土地監(jiān)測(cè)結(jié)果中荒漠化土地的年均增長(zhǎng)速度小于國(guó)家林業(yè)部的監(jiān)測(cè)結(jié)果，其中主要原因是兩者研究范圍的差異，本發(fā)明的研究范圍沒有包括亞濕潤(rùn)干旱區(qū)的島狀區(qū)域，面積相對(duì)減小。除此之外，進(jìn)行荒漠化監(jiān)測(cè)時(shí)所用遙感數(shù)據(jù)源的不同，遙感數(shù)據(jù)獲取時(shí)間的不同等也是產(chǎn)生差異的原因。
在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例中，利用植被萌芽事件分析植被與非植被區(qū)界線變化；以及利用NDVI變異系數(shù)(CoV)分析荒漠化動(dòng)態(tài)變化。
本發(fā)明所用的方法包括兩個(gè)方面，一方面是基于年際NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的沙漠界線(或植被區(qū)與非植被區(qū)的界線)提取，另一方面是基于CoV指數(shù)的多年荒漠化遙感監(jiān)測(cè)。前者用于提取沙漠邊際的多年變化趨勢(shì)；后者在前者工作的基礎(chǔ)上，用于監(jiān)測(cè)沙漠界線外的荒漠化動(dòng)態(tài)變化情況。
1)沙漠界線提取前人的許多研究表明，NDVI的季節(jié)變化與植被物候期密切相關(guān)。植被的萌芽期是指植被受水分或溫度的驅(qū)使，從靜止?fàn)顟B(tài)開始進(jìn)行活躍的光合作用的時(shí)期，在這一時(shí)期，NDVI值驟然增大。在干旱半干旱地區(qū)，大部分植被都是季節(jié)性的，從植被開始生長(zhǎng)，NDVI值逐漸增加，直到植被生長(zhǎng)到最茂盛時(shí)NDVI值達(dá)到最大，然后NDVI逐漸減小。本發(fā)明根據(jù)區(qū)域內(nèi)是否能監(jiān)測(cè)到植被的萌芽期來提取沙漠界線。
Lloyd和Reed等認(rèn)為NDVI的突然增長(zhǎng)是植被的萌芽時(shí)期。在沙漠中植被分布稀少，因此用AVHRR的NDVI數(shù)據(jù)難以測(cè)到植被的萌芽期(Loiyd，1990；Reed et al.，1994)。F.Yu等(2004)認(rèn)為可以根據(jù)一個(gè)地區(qū)是否有植被萌芽事件的發(fā)生來監(jiān)測(cè)沙漠的界線。
本發(fā)明使用是否有植被萌芽事件發(fā)生這一指標(biāo)來判定沙漠界線。為確定NDVI的突然增長(zhǎng)，即確定植被的萌芽期，對(duì)每年每個(gè)像元的NDVI季節(jié)變化進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。一個(gè)地區(qū)若有植被的萌芽發(fā)生，則應(yīng)該符合下面幾個(gè)條件①NDVI必須在一段時(shí)期內(nèi)連續(xù)增長(zhǎng)，這段時(shí)期至少是一個(gè)半月的時(shí)間，因此在本發(fā)明中NDVI至少是在5旬是連續(xù)增長(zhǎng)的；②在這段時(shí)間內(nèi)，NDVI能達(dá)到最大值；③NDVI值大于0.05；④以上幾個(gè)條件必須發(fā)生在一個(gè)合理的時(shí)間段內(nèi)，即發(fā)生在植被的正常生長(zhǎng)期4月到8月之間。在PCI圖像處理軟件的EASI編程環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)沙漠界線的提取。本發(fā)明所指的沙漠界線即是植被區(qū)與無植被區(qū)的界線。
2)基于CoV方法的多年荒漠化遙感監(jiān)測(cè)地表植被是荒漠化評(píng)價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)，而NDVI是用于監(jiān)測(cè)植被變化的最經(jīng)典植被指數(shù)(QiJ，2000)。NDVI在使用遙感圖像進(jìn)行植被研究以及植物物候研究中得到廣泛應(yīng)用，它是植物生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子，與植被分布密度呈線性相關(guān)。NDVI的變異系數(shù)(CoV)是監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)周期的一個(gè)比較穩(wěn)定方法。CoV一般用來比較不同樣本之間的變化，這些樣本是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此CoV表示的是一段時(shí)間內(nèi)每個(gè)像元的NDVI變化情況。CoV可以用來監(jiān)測(cè)一段時(shí)間內(nèi)植被的動(dòng)態(tài)變化，并已經(jīng)被用來評(píng)價(jià)植被的變化和生態(tài)系統(tǒng)界線的提取(Tucker，1991；L.Milich，and E.Weiss，1997)。CoV是多時(shí)相NDVI數(shù)據(jù)的綜合表現(xiàn)，因此比單時(shí)相的NDVI變化更穩(wěn)定。
在不同的時(shí)間段(如周，月，年)，每個(gè)像元的NDVI序列值都可以生成一幅CoV圖像。在發(fā)明中，每年的CoV圖像是根據(jù)每個(gè)像元的月NDVI最大值算出的。首先計(jì)算圖像中每個(gè)像元的12個(gè)月的NDVI的標(biāo)準(zhǔn)差(σ)，然后用標(biāo)準(zhǔn)差除以該像元12個(gè)月的NDVI平均值(μ)，即得到該像元的年CoV值。具體方法如式(13)所示covij＝σij/μij(13)μ=Σi=1npi/n---(14)]]>σ=1n-1[Σi=1npi2-(Σi=1npi)2n---(15)]]>式(13)中，i和j分別是每個(gè)像元的行列數(shù)，式(14)和式(15)中，pi代表像元值，n為時(shí)間序列個(gè)數(shù)。CoV值處于同一尺度內(nèi)，因此更有利于不同像元間的比較。CoV可以用來量測(cè)植被的生長(zhǎng)周期，因此CoV的變化能夠監(jiān)測(cè)一個(gè)區(qū)域內(nèi)植被生長(zhǎng)周期的變化。在干旱半干旱區(qū)有植被覆蓋的區(qū)域，CoV值的下降與降雨的減少或生物量的降低有關(guān)。
E.Weiss等人曾用NDVI的CoV以及CoV坡度(即CoV多年變化趨勢(shì)擬合曲線的斜率)來評(píng)價(jià)沙特阿拉伯的草原變化情況，結(jié)果證明此方法能夠成功用于干旱半干旱區(qū)(E.Weiss，S.E.Marsh，and E.S.Pfirman，2001)。
本發(fā)明在提取沙漠界線的基礎(chǔ)上，使用CoV方法來監(jiān)測(cè)沙漠界線外干旱半干旱區(qū)的荒漠化情況。首先，對(duì)每個(gè)像元應(yīng)該確定多年CoV值線性擬合結(jié)果最好的方程式，然后得到CoV的回歸線斜率即CoV坡度；CoV坡度反映了每個(gè)像元多年的整體變化趨勢(shì)。CoV坡度的具體算法采用最小乘方OLS估計(jì)法，如式(16)所示b=nΣxiyi-ΣxiΣyinΣxi2-(Σxi)2---(16)]]>式(16)中，x為年份，本發(fā)明中x是1982，1983，…，2000；y為每年的每個(gè)像元的CoV值，i為1，2，…n，n為年總數(shù)，本發(fā)明中n為18。
如果在研究時(shí)段內(nèi)CoV的變化趨勢(shì)是下降的，則可推斷出該區(qū)的NDVI的年內(nèi)變化幅度減小，即該區(qū)植被狀況變差，正處于荒漠化過程中。反之，CoV的變化趨勢(shì)是上升的，則可認(rèn)為該區(qū)的植被增加或生長(zhǎng)狀態(tài)變好。
利用每年36旬的NDVI數(shù)據(jù)，在PCI的EASI編程環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)每年的植被區(qū)與非植被區(qū)界線的提取。圖11是列舉的中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)六年的沙漠邊界分布圖，它們分別是1982，1986，1990，1993，1997和2000年。
首先提取中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)從1982-2000(1994年除外)共18年的植被分布區(qū)域，然后通過GIS疊加，獲得中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)植被分布圖(圖12)。圖中的非植被區(qū)域是指在1982年至2000年(1994年除外)18年間從來沒有植被分布的區(qū)域。
圖13是18年的植被分布區(qū)域通過GIS疊加的另一個(gè)結(jié)果，即中亞及中國(guó)干旱半干旱區(qū)1982年至2000年期間，植被萌芽事件的發(fā)生頻率分布圖。從圖中可以看出，干旱半干旱區(qū)的沙漠界線具有很強(qiáng)的變化性，并且在沙漠的中心地帶從來沒有監(jiān)測(cè)到有植被的分布。從沙漠經(jīng)沙漠草原，然后過渡到典型草原帶，在18年中，植被發(fā)生過的次數(shù)從2次過渡到18次。
對(duì)這個(gè)地區(qū)沙漠界線的多變性的一個(gè)可能解釋是，干旱半干旱區(qū)的年降雨量的變異性比較大的緣故。在年降雨量充沛時(shí)，植被生長(zhǎng)茂盛，沙漠界線向沙漠中心方向移動(dòng)；而在年降雨量較低時(shí)，沙漠界線向草原方向移動(dòng)。因此，沙漠草原在濕潤(rùn)的年份表現(xiàn)為典型草原的物候特征，而在干旱的年份則表現(xiàn)為沙漠的特征。
圖14即是中亞及中國(guó)西部干旱半干旱區(qū)的CoV坡度分布圖。圖中，綠色區(qū)域表示CoV的坡度幾乎為零，即植被狀況穩(wěn)定或多年變化不明顯的區(qū)域；黃色至紅色代表CoV坡度為正的區(qū)域，表示植被生長(zhǎng)多年來是趨于變好的，并且，由黃色向紅色的變化是表示CoV坡度的變化幅度是逐漸增大，即植被生長(zhǎng)變好的程度更明顯；藍(lán)色是CoV坡度為負(fù)的區(qū)域，表示植被生長(zhǎng)狀況變壞，該區(qū)處于荒漠化中，而由淺藍(lán)色向深藍(lán)色的過渡說明荒漠化程度趨于嚴(yán)重。CoV坡度之所以分為7個(gè)等級(jí)，是為更清楚地顯示荒漠化程度的強(qiáng)弱，沒有更具體的物理意義。圖14中CoV坡度為正的區(qū)域，中國(guó)主要分布在新疆天山地區(qū)，西藏南部，和內(nèi)蒙古東部地區(qū)，研究結(jié)果大體與我國(guó)的防護(hù)林分布相吻合。而發(fā)生荒漠化的地區(qū)則主要分布在沙漠和沙地的邊緣以及農(nóng)牧交錯(cuò)帶。中亞地區(qū)CoV坡度為負(fù)，發(fā)生荒漠化的區(qū)域主要分布在沙漠邊緣，湖濱周圍，以及農(nóng)牧交錯(cuò)帶等區(qū)域。
權(quán)利要求
1.一種土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)參數(shù)遙感反演與監(jiān)測(cè)技術(shù)方法，包括獲取遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理過的遙感數(shù)據(jù)，通過建立數(shù)學(xué)模型，反演土地退化(荒漠化)評(píng)價(jià)參數(shù)；利用遙感反演的參數(shù)建立荒漠化監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系；利用荒漠監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系取得1995和2001年中國(guó)荒漠化變化信息；利用植被萌芽事件分析植被與非植被區(qū)界線變化；利用NDVI變異系數(shù)(Cov)分析中亞及中國(guó)干旱、半干旱區(qū)荒漠化動(dòng)態(tài)變化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立數(shù)學(xué)模型反演的土地退化評(píng)價(jià)參數(shù)包括植被指數(shù)(MSAVI)、植被覆蓋度(FVC)、反照率(ALBEDO)、陸地溫度(Ts)、土壤濕度(TVDI)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系建立的步驟包括荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)選取原則；荒漠化遙感監(jiān)測(cè)綜合指標(biāo)的確定；提出適合于應(yīng)用遙感進(jìn)行大尺度荒漠化評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)的參數(shù)指標(biāo)，并通過監(jiān)測(cè)參數(shù)組合進(jìn)行荒漠化監(jiān)測(cè)精度評(píng)價(jià)，結(jié)果表明采用改進(jìn)型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、植被覆蓋度、反照率、陸面溫度和土壤溫度指數(shù)的組合在荒漠化遙感監(jiān)測(cè)中分類精度最高，可以作為監(jiān)測(cè)綜合指標(biāo)；基于遙感數(shù)據(jù)的荒漠化程度指標(biāo)體系的確定；選取荒漠化程度圖與遙感各荒漠化指標(biāo)疊加分析；并根據(jù)荒漠氣候類型不同，把研究區(qū)分為亞濕潤(rùn)干旱區(qū)、半干旱區(qū)、干旱區(qū)和高寒區(qū)四個(gè)區(qū)域，針對(duì)每一個(gè)區(qū)域分別建立荒漠化程度遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所建立的方法，其特征在于，所述的中國(guó)及中亞地區(qū)荒漠化變化信息獲取，通過利用基于中國(guó)土地荒漠化樣本建立的荒漠化遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，對(duì)中國(guó)相應(yīng)的四個(gè)分區(qū)1995年及2001年荒漠化狀況進(jìn)行了監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的植被與非植被區(qū)界線變化是通過利用1982-2000年8km分辨率的NOAA AVHRR NDVI 10天合成時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，根據(jù)區(qū)域內(nèi)是否發(fā)生過植被萌芽事件，確定每年中亞及中國(guó)干旱、半干旱區(qū)植被與非植被界線，并對(duì)18年植被界線進(jìn)行GIS疊加，分析多年的界線變化情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述的中亞及中國(guó)干旱、半干旱區(qū)荒漠化動(dòng)態(tài)變化規(guī)律是利用1982-2000年NOAA-AVHRR 10天合成時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分別計(jì)算每年的NDVI的變異系數(shù)，然后用最小二乘法求得18年的NDVI變異系數(shù)坡度。通過分析變異系數(shù)坡度變化，實(shí)現(xiàn)中亞及中國(guó)干旱、半干旱區(qū)多年荒漠化狀況的評(píng)價(jià)。
全文摘要
本發(fā)明公開一種土地退化(荒漠化)遙感評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)反演與監(jiān)測(cè)的技術(shù)方法。所述方法包括對(duì)所獲取遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土地退化(荒漠化)遙感參數(shù)的選擇與評(píng)價(jià)，建立土地退化(荒漠化)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；全國(guó)荒漠化遙感參數(shù)的反演；荒漠化分類算法的評(píng)價(jià)與實(shí)現(xiàn)；利用植被萌芽事件分析植被與非植被區(qū)界線變化；利用NDVI變異系數(shù)(CoV)分析荒漠化動(dòng)態(tài)變化。本發(fā)明可應(yīng)用于各種土地退化類型以及生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)與變化監(jiān)測(cè)。
文檔編號(hào)G01S7/48GK1924611SQ20051009372
公開日2007年3月7日 申請(qǐng)日期2005年8月29日 優(yōu)先權(quán)日2005年8月29日
發(fā)明者王長(zhǎng)耀, 劉愛霞, 占玉林 申請(qǐng)人:王長(zhǎng)耀, 劉愛霞, 占玉林