全 文 ：第28卷第6期
2009年12月
生态科学
EcologicalScience
28(6)：543—547
Dec．2009
利用MODIS数据评估冷冻灾害对广东植被的损害
杨勇1一，王云鹏P，杨静学1，2
1．中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室，广州510640
2．中国科学院研究生院，北京100039
【摘要】 2008年初我国南方地区发生的极端冷冻灾害对植被造成了极大破坏。以广东为例，利用MODIS数据，对比
分析了受损植被与正常植被的NDVI变化：利用IsoDAl’A非监督分类方法提取受损植被分布信息，借助90mSRTMDEM
数据研究受损植被与地形因子的关系，发现广东植被受损严重，受损植被总面积达19011．06km2。受损植被受海拔高程、
坡度、坡向等地形因子影响较大；受损植被主要集中于海拔大于400m，坡度小于150的阴坡区域；通过MoDIS土地覆
盖图与受损植被的复合分析，研究了该地区受损植被的类型，发现受损植被以常绿阔叶林、混交林、落叶阔叶林、灌丛、
落叶针叶林及常绿针叶林为主。
关键词：MoDIS，ISODATA，植被，冷冻灾害
doi：lo．3969／j．issn．1008．8873．2009．06．o“中图分类号：x171．1文献标识码：A 文章编号：1008．8873(2009)06．543—05
AssessingVegetationdamagefromcolddisasterinGuangdongusiMoDISdata
YANGYong1一，WANGYun-peng1．，YANGJing．xue
12
1．st翻eKeyL口bormory西or§口nicGeochemtStry，G“册铲honI瑚mHte可Geochemistl弘ChineseAcdde"秽巧sct 眦es．
融an移hotl5l0640．Ch协n
2．Grn‘融nteSc}Ioot可theChineseAcndelny巧scienc舔，Be嵇inglo0039．Chinn
Abstract：Anex仃cmedisasteI’ofsn w蚰dcoldtookplaceatⅡlebeginningof2008姐dcausedgrcat蛔agetovegetationin
SoumChina．Tal【ingGu姐 dong鹤锄exaInple，the肌tho瑙锄alyzeNDVIc 锄gesofdamagedv ge切时on锄dhealtllyvegetation
usingMODISdata，cx仃∞tdistributioninf 彻ationofdamagedvcgetationhrou曲ISoDATAalgorithmofllIlsupenrised
classificaIionmethod，觚dstudytIlerclatio璐hipsbe铆eend锄[1agedV getation锄dt po掣aphyf如torsu il坞90mSRTMDEM
№．The化sultsshowedthatvegetationinGu粕gdongwasdamageds riouslywi也a妇magedarearcachingt019011．06k∥，
锄ditw弱greatlya髓ctcdbyt叩。铲aphyfactorssuch勰eleVation，sl叩e锄daspect．DalnagedVege协tionmainlydistributcdin
shadyhnlsidew弛 levationhighernlan400m锄dslope1essm龃150．7rhrougllvedapanalysisbe觚e％IGBPVegeta缸onn即
aIldamagedv getation，itw勰foundthat加agedvegetationmai lycoveredm evergre％bmadleafforcst’mixedforcst，
decidllousbroadleaffbrest，sllmbbery’deciduousconifbrousforc tandeve唱reenco芏lifcrousflorest．
Keywords：MODIS；ISODAlA；Vegc诅tion；c01ddisaLster
收稿日期：2009—03—10收稿，2009．06．04接受
基金项目：863重大项目(2006从06A306)：广东省自然科学基金项目(8151064004000013)资助。
作者简介：杨勇(1982一)，男，硕上研究生，研究方向：环境遥感与GIs。E一嫩il：y强g-102@gig．∽．∞
+通讯作者：王云鹏，E—mail：w姐gyp@gig．ac．cn
万方数据
1 弓l言(Introduction)
2008年初，中国南方地区连续遭受低温冰冻极端
天气袭击，这次罕见的极端冰雪灾害影响范围广、持
续时间长、灾害强度大。地处亚热带一温带过渡的广
东地区，植被受损颇为严重，如何能够快速、准确、
有效的评估这次灾害对植被所造成的损失，对于受灾
地区生态环境恢复与保护具有重要意义。
遥感作为一种先进的对地观测手段，具有空间上
连续覆盖及快速成像等优势，已经成为自然灾害损失
评估重要手段之一。空间分辨率较高的卫星数据如
TM、SPOT等已经在自然灾害评估中得到了广泛的应
用，但是成本较高，覆盖范围较小，成像周期较长，
一般用于小范围监测。而EOS系列卫星上搭载的中分
辨率成像光谱仪MODIS(ModerateResolu ion
ImagingSpec仃oradiometer)实时性强、成像范l习大、
数据连续性好、获取成本低，虽然空间分辨率稍低，
但在宏观大范围的对地观测中更具有优势。MoDIS是
新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，有36个离散光
谱波段，光谱范围宽，从O．4“m(可见光)到14．4“m(热
红外)全光谱覆盖，其最大空间分辨率可达250m，扫
描宽度2330km，包括植被、大气、水体、土壤等特
征信息，可用于对陆表、生物圈、固体地球、大气和
海洋进行长期全球观测和快速监测，对大面积植被的
受损情况可做出快速评估。
2 研究区及数据(Studyarea，Data)
本文研究区域为广东省，经度范围从西经109．60
至东经117．30，纬度范围从南纬20．21o至北纬25．5o，
面积大约为1．87×105km2，属亚热带季风气候区，
年平均气温18．7～23．40C，年平均降水量1340～
2310Im。境内地势北高南低，东西向腹地倾斜。
本文采用的MoDIs数据主要为LAADS(Levell
andAnllosphereArchive锄dDistributionSystem)提供
的LlB级的辐射率校正数据中的MOD02Qkm数据，
LPDAACfLandProcessesDistributedAc iveArchiVe
Centler)提供的MODl2Ql土地覆盖数据产品，以及
NASA提供的全球90mSRlMDEM数据。其中
MOD02QldIl数据分别选用2007年1月27日灾前和
2008年3月2日灾后的数据。
LPDAAC提供的MODl2Qll km土地分类产品
包括按照5种不同分类标准描述的土地覆盖类型。其
中最重要的是国际地圈生物圈计划(IIltemational
Geosphere-BiospherePr 鲫n，IGBP)划分的17种土地
覆盖类型。
sIuM(shuttleRadar1却ographyMission)由美国
航空航天局州ASA)、美国国家图像测绘局(NIMA)．
通过装载于“奋进号”航天飞机的干涉成像雷达，得到
了全球表面从北纬60。至南纬56。间陆地地表的80％
面积、数据量高达12Tb的三维雷达数据，通过处理，
生成精度较高的数字高程模型(DEMDigital
ElevationModels)。目前能够公开获得的全球其他地
区90mDEM数据pJ。
3数据处理及方法(Dataprocessing)
3．1 MoDIs数据预处理
LAADS提供的MODISL1B数据采用国际通用
的Mf格式，图像虽经过辐射订正，但未经过物理定
标。该图像地理经度和纬度以波段的形式存储在数据
集中，与图像信息没有链接。因此必须经过几何校正
将遥感影像转换到标准的地理空间中去。
另外MODIs探测器是一种被动式摆动扫描探测
器，地球的球面特性会导致扫描带两端产生数据的重
叠现象，即形成所谓的“蝴蝶结”效应(bow—tie现象)。这
种几何畸变造成边缘区域像元的重叠，而且越靠近边
缘，像元重叠现象越严重，因此在利用MODIsLlB
数据进行研究之前，必须对图像进行去除“蝴蝶结”
效应【1’”。比较方便的办法可以利用ENvl4．3提供的
GeoreferenceMODIS工具对MODISLIB数据进行几
何校正和去除“蝴蝶结”效应，预处理后得到地表反射
率数据，才可用来进一步研究植被提取信息。
3．2植被信息提取
3．2．1植被指数计算
植被指数是从多光谱遥感数据中提取的有关地
表植被状况的光谱量数值，它能定量化反映植物状
况，有助于增强遥感影像的解译力，己广泛应用于土
地利用覆被监测、植被覆盖密度评价、作物识别和作
物预报等方面。目前，归一化植被指数(NDVI)应用最
为广泛，该指数对土壤背景的变化较为敏感，在很
大程度上消除了地形和阴影的影响，削弱了大气的
干扰，大大扩展了对植被覆盖度的检测灵敏度。它是
反映植被状况、植被覆盖、生物量信息及植被生态
万方数据
6期 杨 勇，等：利用MODIs数据评估冷冻灾害对广东植被的损害 545
譬
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圈l正常植被(左)及受损植被(右)2008年3月及2007年1月某剖面的NDⅥ
Fig．1As∞tionNDⅥValuesofthealthyvegeta嘶n(1emanda agedV geta6蛐州ght)inMaKh2008andJan峨ry2007
环境的重要指榭41。该指数与植被分布密度呈线性相
关，计算公式为：
肋刀=(兄打一‰)(兄护+‰)公式(1)
式中Rrea为红光波段反射率，Kir为近红外波段反射率，
对MODIS数据而言，R砌为第一波段(620啪～670
姗)反射率，心i，为第二波段(84l姗～876m)的反
射率。
通过目视解译与其他参考资料对比，在2008年
3月份的MoDIS图像上选取典型的受损植被样本点
和正常植被样本点，分别计算样本点的NDⅥ，与对
应位置2007年1月份MODIS图像上的样本点NDⅥ
比较(图1左)，可以看出受损植被与正常植被在光谱
上存在明显的差异。
从图1(左)可以看出2008年3月NDVI与2007
年1月NDⅥ的变化趋势基本相同，NDⅥ的峰值和
谷值出现的位置十分吻合。总体上看2008年3月
NDⅥ值与2007年1月NDVI值相比，其动态变化范
围更大，信息更丰富；这说明正常情况下该地区3
月份比1月份植被生长更加旺盛，生物量更大。
与图1(左)相比，图1(右)中两年植被NDVI
总体变化趋势也基本一致，峰谷变化比较吻合，但
2008年3月份的植被NDVI值总体上小于2007年1月份
该地区植被NDVI值，与两年正常植被NDVI变化刚好相
反，说明该地区植被受损严重，植被生物量大大降低，
从而使得3月份NDVI值与1月份相比偏小。
3．2．2受损植被信息提取
非监督分类(硼supeⅣised)是指在多光谱图像中
搜寻、定义其自然相似光谱及群组的过程。本文所采
用的分类算法为ISODATA(IterativeS lfo玛anizing
DataAnalysisTechnique)算法。该算法为循环算法，
起初集群组在整幅图像的特征空间随机选择
C一(C。驭为最大集群数量)。由于不需要训练样本，
仅需极少初始输入，计算机按一定规则自动地根据像
元光谱或空间特征分类。经过ISODATA算法得到的
集群组只是一些自然光谱组，因此需要参考其他数据
手动将每个集群归到其对应的类别中【60】。
结合研究区域DEM，MODl2Q1土地覆盖数据
以及其他参考资料对ISoDATA非监督分类结果进行
合并处理，将研究区归并为受损植被、正常植被、水
体、建筑物及其他土地类型(见图2)四类。
由图2可以看出受损植被主要集中在粤北地区，
而在南部部分阔叶林区也有受损情况。总受损面积大
约为19011．06lcnl2，占广东省植被面积的16．14％。
图2广东受损植被分布图
Fig．2ThedistributionmapfdamagedV getationof
GuangDongpr ViIIce
3．2．3不同植被类型受损情况
利用非监督分类得到受损植被分布与lkm
IGBP土地覆盖数据做叠加分析，获取广东地区不同
植被类型受损信息，并制成广东省不同植被类型受损
分布图(见图3)。计算可知叠值分析后得到受损植被
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万方数据
面积大约为17876．50簖。
号 鼍 号 召 号 g 警 曩 奄奄 暑
受损植被Damagedv ge协ti咖
常绿阔叶林，eb：ev盯{弘蜘broadleafforc‘n：混交林，mf．IIlixedfomsts；落
叶阔叶林，db：dcciduousbr adleafforest：灌丛，sl：shnlblands；落叶针叶
林，d11：deciduomneedleleafforest；常绿针叶林，∞：“er鲈e∞needlel船f
forest：多树草原，ws：woodysavann髂；稀树草原，sa：船v珊戤草地．
gl：伊％sl粕ds；农作物，cl：croplands；农田／自然植被，c／n：cropl粕d／nan雌l
vege诅tiOnm0娩ic。
圈3不同植被类型受损比较
Fjg．3 Thedamagecompari鲫nofdiffennt哆pesof
Vegeta廿On
可以发现：不同植被类型受损面积由高到低分别为常
绿阔叶林(4320．94km2)，混交林(3116．3lkm2)，落
叶阔叶林(2788．875km2)，灌丛(2064．44h12)，落叶
针叶林(1807．0km2)，常绿针叶林(1106．31k一)，多
树草原(900．76km2)，稀树草原599．75km2)，草地
(588．3lkm2)，农作物(551．56k∥)，农田／自然植被
(32．25km2)。不同受损植被类型分布情况如图4所示。
4地形对植被损害的影响(Landscapeimpactson
pIantdamages)
植被分布与海拔高程、坡度、坡向等地形因子存
在相关性，因此植被受损状况也必然与这些因素相关，
本文根据以上非监督分类得到的受损植被数据结合
sRTMDEM数据，研究地形因子与植被受损情况的
相关关系。
4．1与高程的关系
众所周知，植被因海拔高度不同而呈现出垂直地
带性分布。从山谷到山顶，随着海拔变化，影响植被
分布的水热因子发生变化，在不同海拔高度形成不同
类型植被分布带旧。。因此海拔高程是与植被受损程度
相关的一个重要因素。
经统计分析可知，广东地区受损植被分布在平
均海拔为484m的地域。经实地考察，在粤北地区在
海拔大约400m以上，高大乔木受损严重，除因低温
造成冻害外，还多表现为因冰雪压盖而折断造成二次
损害；而在山麓等低海拔区，一些热带、亚热带喜热
的阔叶植被、农作物受冻害也比较严重。
圈4广东地区受损植被类型图
Fig．4Theclassi6catiOnm pOfthedamagedV昭etatiOniⅡ
GuangDong
4．2与坡度的关系
不同坡度不仅影响土壤母质的组成、土壤的有机
质、土层厚度、土壤水分、无机盐淋失、土壤酸碱度
等土壤的基本属性，也影响坡面接受太阳辐射的能量，
另外坡度决定了冷冻期间降雪范围及强度，这些都将
进一步影响该坡面的植被类型与分布态势。
由图5可以看出，植被受损情况与坡度之间存在
着明显的相关性，受损植被主要分布在小于150的缓
斜坡区域，大约占总受损植被面积的79．6‰其中小
于150缓斜坡及高程小于400m的低海拔的受损植被
占总受损植被面积的38．4％。这与坡度较小的地区具
有较高的土壤水分补给有关，因此在小于150的缓坡
地区，充足的土壤的水分补给为各种植被类型提供了
良好的生长条件，植被覆盖度和生物量远大于陡坡区
域，所受的冰冻灾害的破坏也远大于陡坡区域。另外
缓坡地区接受的降水强度大，树木冷凝量也大，也是
缓坡植被受损更严重的原因之一。
4．3与坡向的关系
坡向就是指坡面的朝向，它决定了坡面接受太阳
辐射以及地面水分的量值与变化程度，也影响不同类
型植被的分布，这在阴坡与阳坡之间表现尤为突出，
因此坡向亦是决定植被受损程度的一个重要的因素。
由图6可以看出，受损植被与坡向关系密切。在
∞钙∞弱如筋加：2
m，o
^‰量占．【x胃譬蠢阻
万方数据
6期 杨 勇，等：利用MODIS数据评估冷冻灾害对广东植被的损害 547
O到1000坡向之间的受损植被面积大约占总受损植
被面积的40．6％；大于2700坡向的受损植被面积占总
受损植被面积的25．3％左右。可以看出，北坡的受损
情况更加严重，整个北坡受损面积超过总受损植被面
积的65．9％。
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图5受损植被坡度直方图
Fig．5ThesIophistogramofthedamagedVegetation
12
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图6受损植被坡向直方图
Fig．6TheaspecthistogramofthedamagedV geta60n
5 结论(ConcIusjons)
通过分析2007与2008两年不同月份NDⅥ变化
情况，发现正常植被地区3月份植被生长更加旺盛，
生物量丰富，植被NDVI值总体上大于1月份植被
NDⅥ值；而在植被受损害地区，冰冻灾害导致植被
遭受严重破坏，致使3月份植被生长与1月份相比，
生物量大大减少，因此3月份植被NDⅥ值远小于1
月份植被NDⅥ值。
这次极端冰冻灾害对广东地区植被造成极大的
破坏，受损植被总面积达19011．06km2。特别是粤
北山区植被大面积破坏严重。不同植被类型受损情况不
同，受损最严重的是阔叶林，其受损面积达7109．82km2。
通过非监督分类获取受损植被分布，将其与
DEM数据结合，研究地形因子对植被影响，发现植
被受损情况与海拔高程、坡度、坡向等地形因子存在
一定的相关性，植被受损平均海拔高程大约为484m，
在坡度小于l50的缓坡及北坡植被受损更严重。为进
一步的分析和制定灾后植被恢复保护提供参考。
由于MODIS数据获取相对容易，且其时间分辨
率高，每天可以得到两次数据，因此采用MODIS数
据作为主要数据源，为大范围植被冷冻灾害的连续监
测及研究提供了可能。
本文的不足之处在于数据源的限制，由于
MODIS最大空间分辨率为250m，存在大量的混合
像元，对于分类精度影响较大，因此如果能够结合
SPOT，TM等较高分辨率数据作为数据源对于评估
冰冻灾害影响更加准确。笔者仅研究对比地形因子与
植被损害的关系，对于不同地区不同植被类型受损情
况还有待进一步研究。
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万方数据
利用MODIS数据评估冷冻灾害对广东植被的损害
作者： 杨勇， 王云鹏， 杨静学， YANG Yong， WANG Yun-peng， YANG Jing-xue
作者单位： 杨勇,杨静学,YANG Yong,YANG Jing-xue(中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家
重点实验室,广州,510640;中国科学院研究生院,北京100039)， 王云鹏,WANG Yun-peng(中
国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室,广州,510640)
刊名： 生态科学
英文刊名： ECOLOGICAL SCIENCE
年，卷(期)： 2009,28(6)

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