全 文 ：基于 RS和 GIS的毛乌素沙地植被盖度定量估测*
蔡体久1, 2* * 琚存勇1 姚月峰1
( 1 东北林业大学林学院,哈尔滨 150040; 2 北京师范大学生命科学学院,北京 100875)
摘要 选取毛乌素沙地东北部的伊金霍洛旗为研究区域, 以少量野外定位调查数据与其对应的遥感信
息和 GIS 信息为基础 ,利用岭估计分析方法, 对植被盖度估测模型及其影响因子进行系统研究. 结果表明,
植被盖度除受 NDVI影响外, 还与其他遥感信息紧密相关, 岭估计方法明显地改善了最小二乘估计的缺
陷, 克服了变量间由于存在复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响, 提高了估测精度. 建立了以
像元为单位的植被盖度估测模型, 其模型检验精度达 98. 7% . 此外,还建立了区域性植被盖度地理信息系
统, 实现了研究区域内任意一点(像元)或任意土地单元植被盖度的查询、更新及自动制图.
关键词 植被盖度 岭估计 定量估测 RS GIS
文章编号 1001- 9332( 2005) 12- 2301- 05 中图分类号 Q149 文献标识码 A
Quantitative estimation of vegetation coverage in Mu Us sandy land based on RS and GIS. CAI T ijiu1, 2 , JU
Cunyong 1, YAO Yuefeng 1 ( 1College of Forestry , Nor theast For estry Univ ersity , Harbin 150040, China;
2College of L if e Science, Beij ing Normal Univ ersity , Beij ing 100875, China) . Chin. J . A pp l . Ecol . , 2005, 16
( 12) : 2301~ 2305.
On the basis of oriented field investigation data and corresponding RS and GIS information, and by the method of
ridge estimation, this paper studied the estimation model of vegetation coverage and its affecting factors in Yijin
holo County of northeast Mu Us sandy land. The results show ed that the vegetat ion cover age was affected by
NDVI , and closely linked with such RS and GIS information as, TM 7 , T M 2 , TM 4
3
and gradient. Ridge estima
tion method could obviously improve the limitation of Least Square method, eliminate the adverse effects caused
by ex isting complex estimat ion relation towards uncoiling undetermined parameter among the variables, and im
prove the estimate precision. T he vegetat ion coverage estimation model taking pix el as unit was established, and
its test precision could reach 987% . In addition, a regional vegetation coverage GIS w as established, w hich could
realize the inquiry, reg eneration, and drawing of any spot ( pix el) o r any land unit o f vegetat ion coverage automat
ically.
Key words Vegetat ion coverage, Ridge estimation, Quantitativ e estimation, RS, GIS.
* 国家自然科学基金资助项目( 30471424) .
* * 通讯联系人.
2005- 06- 27收稿, 2005- 09- 16接受.
1 引 言
植被盖度是影响土地荒漠化的重要因子,常被用
作 土 地 荒 漠 化 监 测 与 评 价 的 一 项 指
标[ 4, 7, 8, 10, 13, 15, 16, 27] .目前,有关植被盖度的测定主要
为局部地区实地调查与单一指标(如NDVI)的遥感估
测,多因子的定量估测研究较少[ 1, 12, 17, 20, 24~ 26, 28] .本
文基于遥感和 GIS 信息, 借助岭估计理论,对研究区
域植被盖度进行了定量估测,为区域性土地荒漠化监
测与评价提供了科学数据.
2 研究地区与研究方法
21 研究地区概况
本研究区域位于毛乌素沙地东北部的内蒙古自治区伊
金霍洛旗内( 108!58∀~ 101!25∀E, 38!56∀~ 39!49∀N) , 行政上
属内蒙古自治区伊克昭盟管辖, 东靠准格尔旗,南邻陕西省
神木县和府谷县,西接乌审旗, 北连杭锦旗和东胜市. 全旗东
西长约 120 km、南北宽 61 km,总面积 5 899 km2 . 本区气候
表现出典型的大陆性季风气候特征, 其主要特点是冬长夏
短,寒暑变化剧烈,气候干燥, 降水集中,灾害频繁. 年均降水
353 6 mm, 年内降水主要集中在夏季( 7~ 9 月) , 占全年降水
量的 60%以上, 降水量自东北向西南呈递减趋势, 属温带典
型的干旱、半干旱气候类型. 本区风大且频繁, 风沙活动强
烈, 年均大风日数 26 d 地表物质松散,沙源丰富, 当风速 #
5 m∃s- 1时,风沙飞扬, 易导致沙尘暴发生[ 18, 19, 32] .
本区地带性植被为本氏针茅草原, 由于历代开垦和过度
放牧,原始植被已所剩无几 ,绝大部分地区逐渐被隐域性的
沙生植被、灌丛植被和盐生植被所取代, 其中以油蒿
( A r temisia ordosica)为建群种的草场类型最多、面积最大,
约占草场总面积的 51 3% [ 21, 22, 30] .
2 2 研究方法
2 2 1 样地定位调查 样地调查以贯通全旗的各级公路为
应 用 生 态 学 报 2005年 12 月 第 16 卷 第 12 期
CHINESE JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY , Dec. 2005, 16( 12)%2301~ 2305
主要调查路线,在各个土地类型上尽可能均匀布设. 植被盖
度调查采用对角线测定法,样地大小为 20 m & 20 m(在一个
T M 像元 30 m & 30 m 内) , 样地数量为 214 个, 并用手持
GPS 定位测量其样地中心坐标及海拔高度.
222 信息提取 1)遥感:购买与调查时间同步的 TM 遥感
影像( Landsate 7 ETM + , 2001 年 8 月 19 日) , 首先用 1%2 5
万地形图对遥感影像进行粗校正, 然后使用 GPS 手持机进
行典型地物控制点获取, 利用遥感图像处理软件 ERDAS
84 对遥感影像进行几何精校正.将野外调查样地展绘在校
正后的遥感图像上, 利用 ARC/ INFO 软件自动提取样地对
应的遥感信息( TM 1、TM 2、TM 3、TM 4、TM 5、TM 7 及其各
比值波段 ) 及整个研究区域的遥感信息[ 3, 14, 17, 23, 29, 31] . 2)
G IS:使用 Geow ay 矢量化软件将研究区域地形图等高线矢
量化, 然后在 ARC/ INFO 环境下 , 通过不规则三角网格
( T IN )处理生成 DEM 模型, 最终获取研究区域内每一像元
的坡度、坡向和海拔高度等 GIS 信息.根据调查样地测得的
GPS 坐标提取样地所对应的 GIS 信息 (海拔高度、坡度、坡
向) [ 2, 3, 5, 8, 9, 11] .
223 估测因子设置 以遥感和 GIS 信息为基础进行植被
盖度的定量估测,其自变量应是通过遥感影像和地形图来获
取的信息. 遥感影像能提供各波段灰度值和灰度比值信息,
即 TM 1、TM 2、TM 3、TM 4、TM 5、T M 7、T M 4- 3
4+ 3
、TM 4
3
、
T M 4
2
、TM 3
sum
、TM 4+ 5- 2
4+ 5+ 2
、T M 3
7
、TM 4 & 3
7
、TM 4- 2
4+ 2
等. 地形图
提供海拔、坡度、坡向等地理信息. 以上 17 个影响因子的设
置主要考虑: 1) TM 遥感数据各波段灰度值的大小与植被波
谱反射特性、植被分布密度、植物长势和土壤含水量等因素
密切相关, 可设置 TM 1、TM 2、TM 3、TM 4、TM 5、TM 7 为可
能影响植被盖度估测的遥感因子. 2)由一些对绿色植被敏感
的波段组合而成的比值波段, 如归一化植被指数等, 可以增
大信息量, 减小波段间的相关性, 更好地反映植被特征. 因
此,它们对植被盖度的估测必然产生一定的影响. 3)植被盖
度的大小与地形、地貌有一定的相关关系. 本文设置了海拔、
坡度及坡向为影响植被盖度估测的 GIS 因子. 在 GIS 系统
中,坡向一般分为阴坡、阳坡及无坡向三大类.本研究中地理
信息是借助 Arc/ Info系统自动提取,可获取研究区域内 0~
360!的连续坡向值.
224 自变量筛选 在影响植被盖度的 17 个因子中, 有些
因子对植被盖度估测不起任何作用, 或所起作用很小, 如在
遥感信息中,有些波段或比值波段间存在一定的近似线性关
系即复共线性关系.如何判断这些因子间是否存在复共线关
系,剔除对植被盖度影响小的因子, 对于建立稳定、可靠及预
报力强的植被盖度估测模型将起非常重要的作用.
假设影响植被盖度估测的因子间存在复共线关系, 则由
影响因子组成的观测阵 X 将呈病态. 若观测阵 X 呈病态,
则方阵 X TX 的特征根就会有一个或多个接近于 0. 此时, 若
按最小二乘原理求解待定参数,将得不到最优解[ 29] . 为克服
变量间存在近似线性关系对求解待定参数造成的不利影响,
可采用岭估计代替最小二乘估计, 确定植被盖度估测方程.
在式( 1)中,待定参数 (线性回归系数) LS 估计为:
^= ( XTX ) - 1X T Y ( 1)
其中, X 为影响因子组成的观测阵, X T 为观测阵 X 的逆,
X TX 为方阵, Y 为样地植被盖度实测值组成的向量阵 .
待定参数的岭估计(岭回归系数) :
( k ) = ( X TX + kI p ) - 1XT Y ( 2)
式中, k 为岭参数; I p 为 p 阶单位阵.
在式( 2) 中, 加岭参数的目的是为了改善方阵 X TX 的特
征根接近于 0 的程度, 使所求参数尽可能达到最优. 待定参
数的岭估计会随岭参数的变化而变化. 将该式中 的各分量
作为 k 的函数,当 k 在[ 0, + ∋ ] 变化时,在平面直角坐标系
所绘出的图形称为岭迹( ridge tr ace) . 岭迹图可直观反映各
自变量对盖度估测的作用、相互关系, 借助岭迹图及自变量
筛选原则[ 6] , 可有效选择影响盖度估测的主要遥感和 GIS
中的信息.
3 结果与分析
31 植被盖度估测因子的优选
为了筛选对植被盖度估测起主要作用的因子,
从研究区域调查样地中抽出 114个建模样地, 并将
每一样地植被盖度对应的 17个影响因子组成观测
阵 X ,经中心标准化后,由观测阵 X 计算XTX , 分析
其间是否存在近似线性关系即复共线性关系, 计算
X
T
X 的特征根及各特征根所对应的特征相量.
表 1 方阵的特征根
Table 1 Latent roots of matrix XTX
编号
Serial number
特征根值
Eigen root s value
编号
Serial number
特征根值
Eigen roots value
T M
1
00050 T M 3
sum
53735
T M
2
00248 T M 4+ 5- 2
4+ 5+ 2
362466
T M
3
00682 T M 3
7
573135
T M
4
01013 T M 4&3
7
674815
T M
5
02555 T M 4- 2
4+ 2
1556453
T M
7
05989 海拔 2468991T M 4- 3
4+ 3
13579 坡度 617597T M 4
3
18995 坡向 7425223T M 4
2
46101
由表 1可见, 有 3个特征根接近于 0,说明在 17
个影响植被盖度估测因子间至少存在 3个近似线性
关系,则需要剔除 3个因子,才能消除上面的近似线
性关系.但剔除哪 3 个因子, 可参考岭迹图进行判
断.
由图1可以看出,自变量 TM 1有较稳定且绝对
值比较小的岭回归系数, 根据自变量选择原则[ 6] ,
此变量可以去掉.自变量 TM 3、T M 4
2
和 T M 3
sum
的岭
回归系数很不稳定,且随着 k 的增加很快趋于零,这
些自变量也应该去掉.
2302 应 用 生 态 学 报 16卷
图 1 部分遥感因子的岭迹图
Fig. 1 Ridge map of some RS factors.
图 2 部分遥感和 GIS 因子的岭迹图
Fig. 2 Ridge map of some RS and GIS factors .
由图 2可以看出, 自变量海拔和坡向的岭回归
系数较稳定 且绝对值很小, 自变量 TM 3
7
的岭回归
系数很不稳定, 且随着 k 的增加很快趋于零, 均应该
去掉.
最后剩下 TM 2、T M 4、TM 5、T M 7、TM 4- 3
4+ 3
、
T M 4
3
、T M 4+ 5- 2
4+ 5+ 2
、TM 4& 3
7
、TM 4- 2
4+ 2
和坡度等 10 个变
量为影响植物盖度估测的主要因子, 其中以
T M 4- 2
4+ 2
、T M 7、TM 2、T M 43 影响最大.
32 用岭估计方法建立植被盖度估测模型
尽管根据岭迹图筛选出了对植被盖度估测起主
要作用的 10个因子,但所选因子间仍然可能存在近
似线性关系. 因此, 本文用岭估计代替最小二乘估
计,尽可能减弱复共线关系对求解植被盖度估测方
程的不利影响.
为了建立植被盖度与遥感信息的估测模型, 随
机抽取其中 114个样地的信息用于建模, 并将其余
的 100个样地信息对所建模型的稳定性及可靠性进
行检验.根据已确定的对植被盖度估测起主要作用
的 10个因子对应的 114个样地观测值,组成观测阵
X 1. 为便于进行区域性估测, 在建立实际估测方程
时,参选因子无需进行中心标准化. 植被盖度与 10
个主要因子间岭估计估测模型为:
Y = X 1 ( k ) + e (3)
式中, Y 是由 114个样地的实测植被盖度值组成的
观测向量; X 1 为影响因子观测阵, ( k ) 为岭回归系
数, e为样地植被盖度观测误差.
由图 1、2可以看出,在岭参数 k = 04时, 参选
因子的岭迹图基本稳定. 根据岭估计原理可确定主
要影响因子的岭估计值求解方程:
^( k ) = ( X T1 X 1 + 04I 10) - 1X 1 Y (4)
得 10个估测因子的待定系数,进而得到植被盖度岭
估测模型:
Y = 160682+ 01104TM 2+ 01754TM 4+ 02052TM 5+
02052TM 5 - 05382TM 7 + 18663TM 4- 3
4+ 3
+
443155TM 4
3
+ 5 7108TM 4+ 5- 2
4+ 5+ 2
- 03934TM 4&3
7
+
23321TM 4- 2
4+ 2
- 19803SLOPE (5)
为检验植被盖度估测方程的预报精度, 将抽取
的 100个没有参与方程建立的样地信息代入式( 5)
中,得到植被盖度估测的预报值.将植被盖度预报值
与实测值相比较(图 3) ,计算出 100 个样地植被盖
度总预报偏差相对误差为 13% , 即预报精度为
98 7% ,可见所建立的岭估计植被盖度估测方程具
230312 期 蔡体久等: 基于 RS 和 GIS 的毛乌素沙地植被盖度定量估测
图 3 预报样地盖度的实测值与预报值的比较
Fig. 3 Comparison of predicted value w ith the measured value in the pre
dict ion sample sites.
( 实测盖度 Observed coverage; ) 预报盖度 Forecasting coverage;
∗实测与预报盖度偏差 Deviat ion betw een forecast ing coverage and
observed coverage.
有很高的精度和估测效果.
33 区域性植被盖度定量估测与制图
根据所建立的岭估计植被盖度估测模型, 借助
于ARC/ INFO地理信息系统软件,将从遥感影像中
提取的区域性 TM 数据(库)和 GIS 数据(库)代入
模型( 5)中,便可得到伊金霍洛旗植被盖度空间数据
(以像元为单位)地理信息系统. 以实现研究区域内
任意一点或任一区域(村、乡、旗)植被盖度查询与更
新. 利用地理信息系统软件 ARCVIEW32 进行分
析处理,可得到伊金霍洛旗植被盖度定量分级图(图
4) .
图 4 伊金霍洛旗植被盖度定量分级图
Fig. 4 Classif icat ion map of vegetat ion coverage in Yijinhuole.
4 结 论
41 以卫星遥感数据和地理信息系统数据为信息
源,采用岭估计方法,筛选出了影响植被盖度估测的
主要因子, 建立了以像元为单位的植被盖度估测模
型,实现了区域性植被盖度估测的定量化、自动化和
可视化.
42 岭估计方法明显地改善了最小二乘估计的缺
陷,克服了变量间由于存在复共线性关系对求解待
定参数所造成的不利影响, 提高了估测精度,使估测
模型总预报精度达到 987%.
43 根据所建立的伊金霍洛旗植被盖度地理信息
系统,即可实现研究区域内任意一点(像元)或任意
土地单元植被盖度的查询与更新,可操作性强, 具有
较高的实用价值.
44 植被盖度除受 NDVI 影响外, 还与 TM 7、
TM 2、T M 43等遥感信息紧密相关.若用 NDVI 单一
指标来估测植被盖度, 势必丢失大量遥感信息, 降低
估测精度. 因此, 与以往用 NDVI 来求算植被盖度
的方法相比, 本文所建立的植被盖度模型将使估测
精度大大提高.
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作者简介 蔡体久, 男, 1963 年生, 博士, 教授, 博士生导师.
主要从事生态学、水文学及荒漠化防治等研究, 发表论文 30
余篇. T el: 045182190615; Email: caitj@ 263. net
230512 期 蔡体久等: 基于 RS 和 GIS 的毛乌素沙地植被盖度定量估测