全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿猿卷 第 员远期摇 摇 圆园员猿年 愿月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
物种分布模型理论研究进展 李国庆袁刘长成袁刘玉国袁等 渊源愿圆苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
稀土元素对农田生态系统的影响研究进展 金姝兰袁黄益宗 渊源愿猿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
藤壶金星幼虫附着变态机制 饶小珍袁林摇 岗袁许友勤 渊源愿源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
群居动物中的共同决策 王程亮袁王晓卫袁齐晓光袁等 渊源愿缘苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
季风进退和转换对中国褐飞虱迁飞的影响 包云轩袁黄金颖袁谢晓金袁等 渊源愿远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
两种海星对三种双壳贝类的捕食选择性和摄食率 齐占会袁王摇 珺袁毛玉泽袁等 渊源愿苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆巴音布鲁克繁殖期大天鹅的生境选择 董摇 超袁张国钢袁陆摇 军袁等 渊源愿愿缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
我国特有植物青檀遗传结构的 陨杂杂砸分析 李晓红袁张摇 慧袁王德元袁等 渊源愿怨圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
栽培菊花与菊属鄄近缘属属间杂种杂交后代耐盐性的遗传分析 许莉莉袁陈发棣袁陈素梅袁等 渊源怨园圆冤噎噎噎噎
荒漠区植物光合器官解剖结构对水分利用效率的指示作用 张海娜袁苏培玺袁李善家袁等 渊源怨园怨冤噎噎噎噎噎噎
水分对番茄不同叶龄叶片光合作用的影响 陈凯利袁李建明袁贺会强袁等 渊源怨员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
广西猫儿山不同海拔常绿树种和落叶树种光合速率与氮的关系 白坤栋袁蒋得斌袁万贤崇 渊源怨猿园冤噎噎噎噎噎
施肥对板栗林地土壤 晕圆韵通量动态变化的影响 张蛟蛟袁李永夫袁姜培坤袁等 渊源怨猿怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
施肥对红壤水稻土团聚体分布及其碳氮含量的影响 刘希玉袁王忠强袁张心昱袁等 渊源怨源怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
种群尧群落和生态系统
大兴安岭天然沼泽湿地生态系统碳储量 牟长城袁王摇 彪袁卢慧翠袁等 渊源怨缘远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于多时相 蕴葬灶凿泽葬贼 栽酝影像的汶川地震灾区河岸带植被覆盖动态监测要要要以岷江河谷映秀鄄汶川段
为例 许积层袁唐摇 斌袁卢摇 涛 渊源怨远远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同强度火干扰下盘古林场天然落叶松林的空间结构 倪宝龙袁刘兆刚 渊源怨苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
长江中下游湖群大型底栖动物群落结构及影响因素 蔡永久袁姜加虎袁张摇 路袁等 渊源怨愿缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
千岛湖岛屿社鼠的种群年龄结构和性比 张摇 旭袁鲍毅新袁刘摇 军袁等 渊缘园园园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
性信息素诱捕下害虫 蕴燥早蚤泽贼蚤糟增长及经济阈值数学模型 赵志国袁荣二花袁赵志红袁等 渊缘园园愿冤噎噎噎噎噎噎噎
秋末苏南茶园昆虫的群落组成及其趋色性 郑颖姹袁钮羽群袁崔桂玲袁等 渊缘园员苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
北方常见农业土地利用方式对土壤螨群落结构的影响 韩雪梅袁李丹丹袁梁子安袁等 渊缘园圆远冤噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
基于鸟类边缘种行为的景观连接度研究要要要空间句法的反规划应用 杨天翔袁张韦倩袁樊正球袁等 渊缘园猿缘冤噎噎
西南高山地区土壤异养呼吸时空动态 张远东袁庞摇 瑞袁顾峰雪袁等 渊缘园源苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
江苏省土壤有机质变异及其主要影响因素 赵明松袁张甘霖袁李德成袁等 渊缘园缘愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于林业清查资料的桂西北植被碳空间分布及其变化特征 张明阳袁罗为检袁刘会玉袁等 渊缘园远苑冤噎噎噎噎噎噎
资源与产业生态
基于能值分析方法的城市代谢过程要要要案例研究 刘耕源袁杨志峰袁陈摇 彬 渊缘园苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 孕杂砸模型的耕地生态安全物元分析评价 张摇 锐袁郑华伟袁刘友兆 渊缘园怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
保水剂对煤矸石基质上高羊茅生长及营养吸收的影响 赵陟峰袁王冬梅袁赵廷宁 渊缘员园员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
生态保护价值的距离衰减性要要要以三江平原湿地为例 敖长林袁陈瑾婷袁焦摇 扬袁等 渊缘员园怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
广东山区土壤有机碳空间变异的尺度效应 姜摇 春袁吴志峰袁钱乐祥袁等 渊缘员员愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
室内养殖雌性松鼠秋季换毛期被毛长度和保温性能变化 荆摇 璞袁张摇 伟袁华摇 彦袁等 渊缘员圆远冤噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿园远鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿圆鄢圆园员猿鄄园愿
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封面图说院 高寒草甸牦牛群要要要三江源区位于青藏高原腹地袁 平均海拔 源圆园园皂袁是长江尧黄河尧澜沧江三条大河的发源地袁也是
全球气候变化最敏感的地区遥 三江源区高寒草甸植被状况对该区的生态环境尧草地资源合理利用和应对全球气候
变化具有十分重要的意义遥 圆园园缘 年以来袁国家投资 苑园 多亿元启动三江源生态保护工程遥 监测显示袁近年来袁三江源
湖泊湿地面积逐步扩大袁植被覆盖度得到提高袁三江源区高寒草甸的生态恶化趋势得到遏制遥 图为冒着风雪在三江
源高寒草甸上吃草的牦牛群遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援 糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援 糟燥皂
第 33 卷第 16 期
2013 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 33,No. 16
Aug. ,2013
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KSCX2鄄YW鄄Z鄄0959, KSCX2鄄EW鄄J鄄22);国家自然科学基金项目(30900214)
收稿日期:2012鄄06鄄30; 摇 摇 修订日期:2012鄄10鄄23
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: lutao@ cib. ac. cn
DOI: 10. 5846 / stxb201206300918
许积层,唐斌,卢涛.基于多时相 Landsat TM影像的汶川地震灾区河岸带植被覆盖动态监测———以岷江河谷映秀鄄汶川段为例. 生态学报,2013,
33(16):4966鄄4974.
Xu J C,Tang B,Lu T. Monitoring the riparian vegetation cover after the Wenchuan earthquake along the Minjiang River valley based on multi-temporal
Landsat TM images: a case study of the Yingxiu鄄Wenchuan section. Acta Ecologica Sinica,2013,33(16):4966鄄4974.
基于多时相 Landsat TM影像的汶川地震灾区
河岸带植被覆盖动态监测
———以岷江河谷映秀鄄汶川段为例
许积层1,2,唐摇 斌2,卢摇 涛1,*
(1. 中国科学院成都生物研究所,成都摇 610041; 2. 成都理工大学地球科学学院, 成都摇 610059)
摘要:基于混合像元分解方法,利用 Landsat TM卫星遥感数据监测了岷江上游干旱河谷区映秀 \汶川段河岸带植被在汶川地震
前后的植被覆盖动态变化,并结合高程、坡度及坡向数据,分析了植被受损及地震 3a后植被恢复的空间分布特征。 结果表明,
地震造成研究区河岸带植被的受损总面积为 2736. 61hm2,且集中分布在海拔 1100—1700m,坡度 25—55毅之间以及东、东南和
西坡;地震 3 年后,受损植被与震前相比,共恢复了 56. 20% 。
关键词:汶川地震;混合像元分解;河岸带;植被动态
Monitoring the riparian vegetation cover after the Wenchuan earthquake along
the Minjiang River valley based on multi鄄temporal Landsat TM images: a case
study of the Yingxiu鄄Wenchuan section
XU Jiceng1,2,TANG Bin2,LU Tao1,*
1 Chengdu Institute of Biology, Chinese Academy of Science, Chengdu 610041, China
2 Geosciences College, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
Abstract: Disturbances, especially large and infrequent disturbances are usually understood as events that disrupt the
equilibrium state of an ecosystem by producing abrupt changes in its structural and functional characteristics that may persist
for decades to centuries. Earthquake, as a typical catastrophic disturbance event, plays an important role in several
ecological processes by partially or completely removing the vegetation layer. The Wenchuan Earthquake (Richter scale 8)
on May 12, 2008 in southwestern China caused widespread ecosystem damages in Longmenshan area. It is important to
evaluate the natural vegetation recovery process and provide basic information on ecological aspects of the recovering
environment after the earthquake. To circumvent weather limits of remote sensing in the Wenchuan earthquake鄄hit areas and
to meet the need for regional observation analyses, three Landsat TM images pre鄄 and post鄄earthquake in the Minjiang arid
valley were used for analysis. The post鄄earthquake vegetation cover values were compared to the pre鄄earthquake value to
determine the extent to which the vegetation was damaged in relation to the pre鄄earthquake pattern, and the rate of recovery
was evaluated. Spatial characteristics of vegetation loss and natural recovery pattern were analyzed in relation to elevation,
slope and aspect. Our study focused on the following four aspects: (1) to detect the changes in riparian vegetation cover at
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different stages of the Wenchuan earthquake sequence, (2) to analyze the difference / similarity in the spatial distribution
and recovery trajectories of the damaged vegetation under different geomorphological conditions, (3) to understand to what
extent does the vegetation cover reestablish after the earthquake and (4) to track the rate of post鄄earthquake vegetation
recovery. Results of this study indicated that the severely damaged sites occurred mainly within the range of 1100—1700m
elevation and on slopes of 25—55毅. After three year of natural regeneration, 56. 20% of the destroyed areas were
recovered. Moreover, there is a good correlation between recovery rate and both slope and elevation, and the recovery
patterns are complicated in the damaged area. Our study showed that there was a high congruency between recovery rate and
both slope and elevation, and the recovery patterns were complicated. Our analyses provided very useful information for
decision鄄making and policy鄄planning in the arid valley of Minjiang River after the Wenchuan earthquake. Although the
natural recovery for the vegetation is a slow process, most of the earthquake鄄induced damages can be restored to their
original condition through natural succession. Thus, human assistance or disturbance may not be a good way to treat most of
the damaged areas of natural vegetation regrowth capability. To assist the natural succession or original vegetation recovery,
human interference and ecotechnology measures should only be introduced to areas where vegetation regrowth is difficult,
such as the areas with unstable surfaces.
Key Words: Wenchuan earthquake; spectral unmixing; riparian zone; vegetation recovery
干扰是驱动自然生态系统发展的重要因素之一[1]。 地震尤其是大型地震作为一种典型的突发性剧烈扰
动,会造成自然生态系统结构和功能部分或彻底的毁坏与瓦解,并将持续影响区域生态系统功能[2]。 如果地
震发生在山区,其对生态系统的影响就更加明显。 因为山地生态系统往往脆弱性更强,抗干扰能力更弱,严重
退化后恢复困难[3]。 目前已有的关于地震对山地生态系统的研究表明,地震造成的生态系统退化实际上是
地质活动与山地表生过程综合驱动的结果[4]。 地处青藏高原和四川盆地过渡地带的岷江上游地区是 5. 12 汶
川特大地震的重灾区,地震及其次生灾害在该区引发了大面积的滑坡、崩塌、泥石流等灾害,对区域植被及生
态环境造成了巨大破坏[5鄄6]。
作为水陆之间的交错带,河岸带是陆地生态系统和水生生态系统之间进行物质、能量、信息交换的重要生
态过渡带,其与河流系统一起构成连接整个流域上下游的廊道,并成为一个连续、独特而完整的系统[7鄄8]。 由
于其结构、功能上的特殊性,河岸带已成为生物多样性保护[9鄄10]以及流域生态水文功能实现[11鄄12]的热点区域。
与此同时,河岸带植被作为河岸景观基质极易受到外部扰动的影响,是潜在的敏感地段[13鄄14]。 已有研究表
明,岷江上游干旱河谷地区是受地震影响最为严重的区域之一[6,15]。 但目前对于河谷地区河岸带植被地震前
后生态过程的变化及灾后植被恢复的进程、速率以及特点等都还不清楚。
植被覆盖度是描述植被质量及反映生态系统变化的重要基本参数[16鄄17]。 目前,植被指数和混合像元分
解是提取植被覆盖度的主要方法[18]。 由于植被指数在用于植被盖度估算时,往往存在背景污染、饱和及非线
性等问题;相比之下,混合像元方法是基于光谱反射前向模型的像元内不同组分丰度的最优化求解,物理意义
明确,所得结果即为各种地物的丰度[19鄄21]。 其中,线性光谱混合模型(LSMM, Linear Spectral Mixture Model)
目前是国内外研究最深入、应用最广泛的混合像元分解模型,并已在山区[22鄄24]、干旱半干旱区[25鄄26]、城市及周
边[27鄄28]等不同区域的植被覆盖度估算中得到成功应用。
岷江上游的干旱河谷地区由于天气及云层掩盖的影响,使得可用于植被覆盖度分析的生长季遥感影像受
到了极大的限制,多数影像往往云量多且云层厚,部分甚至整景影像的信息几乎都为云层所屏蔽,失去了使用
价值[6]。 本研究以受汶川 5. 12 地震破坏最为严重的干旱河谷区河岸带植被为研究对象,利用研究区可获得
的质量较高的多时相 TM影像,通过线性光谱混合分解模型提取受损植被及植被恢复信息,定量监测其植被
动态及空间分布特征,以期为灾后岷江上游乃至相似地区的生态恢复与重建提供理论依据。
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1摇 研究区概况
岷江上游干旱河谷区位于四川省阿坝藏族羌族自治州东部,为横断山区东北缘,大地构造地貌上属青藏
高原与四川盆地的过渡地带。 该区的主要地质构造为新构造运动强烈的龙门山断裂带,地震活跃,地貌类型
以高山峡谷为主,岭谷相对高度在 1500—3000m之间[29]。 在这种特殊地质地貌以及大气环流的共同作用下,
焚风效应显著,年降水量约 500—600mm,仅为年蒸发量的 1 / 3;土壤类型主要为贫瘠的山地棕壤土和山地褐
土;植被类型多为带刺、多毛、叶片角质发达的灌木,及耐旱种类的草本[30]。
本研究选择岷江上游干旱河谷的映秀 \汶川段为研究对象。 河岸带范围的界定以岷江河道主干东西两侧
各 1. 5km所限定的区域,具体范围介于东经 103毅 27忆— 103毅36忆、北纬 31毅 3忆— 31毅 30忆之间,河谷长度
59郾 19km,涵盖面积 155. 84km2。
2摇 研究方法
2. 1摇 数据源及遥感数据处理
本研究分别选取成像时间为 2007 / 09 / 18(震前)、2008 / 07 / 18(震后 2 个月)以及 2011 / 08 / 28(震后 3 年)
获取的轨道号为 130 / 38 的 3 景 Landsat 5 TM影像(数据来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数
据服务平台 http: / / datamirror. csdb. cn / )。 利用 ENVI 4. 6 软件对 3 个时相的 TM 遥感影像进行几何配准,校
正误差严格限制在 0. 5 个像素以内。 通过大气辐射定标将 DN值转换成反射率,从而消除传感器造成的内部
误差。 同时采用光谱归一化方法解决地表覆被类型的光谱变异。
DEM数据同样来自于上述数据服务平台,空间分辨率 30m。 利用 ArcGIS 9. 3 软件对其进行图像镶嵌、投
影转换及研究区提取等处理,并提取海拔、坡度及坡向信息。
2. 2摇 基于线性混合像元分解的植被盖度提取
线性光谱混合模型能够区分主要的地表覆被类型,并较好地分解混合像元,直接确定植被覆盖度[31鄄32]。
该模型是指像元的光谱反射率由构成像元的端元(Endmember)的反射率及其所占像元面积百分比为权重值
的线性组合,具体表达式为:
R ib =移 nk = 1FkiREkb + 着ib (1)
移 nk = 1Fki = 1 (2)
0 臆 Fki 臆 1 (3)
式中, R ib 为第 b波段第 i像元的反射率; Fki 为第 i个像元第 k个端元所占像元面积的比例; REkb 为第 b波段
第 k个端元的反射率; 着ib 为第 b波段第 i像元的残差值;n为端元数目,n臆波段数+1。
2. 2. 1摇 端元选取
端元的选择是线性光谱混合模型的关键,并直接关系到端元的拟合精度。 本研究根据 TM影像信息所包
含的主要地表覆被类型选择端元。 具体步骤为:(1)将 3 个时相的 TM 影像进行最小噪声变换(MNF),进而
获得 6 个 MNF主成分,通过目视检验和特征值分析,有超过 90%的影像信息集中在前 3 个主成分,而后 3 个
主成分主要为噪音;(2)将 MNF变换后得到的前 3 个主成份进行像元纯度指数(PPI)计算,利用 PPI 计算结
果进入 MNF空间进行 N维散度分析,在 MNF空间中的 PPI多面体顶点选择端元,顶点位置分别对应研究区
域的 3 种主要地表覆被类型:植被、土壤以及阴影,其光谱特征如图 1 所示;(3)利用上述 3 个端元对前 3 个主
成份的 MNF影像进行分解,得到植被、土壤和阴影 3 个分量的影像。
2. 2. 2摇 精度评价
已有研究表明,通过地面实际测量得到混合像元的比例非常困难[33]。 尤其是对缺少站点实测数据且空
间异质性较强的山区来说,利用实测资料进行的精度评价其结果往往不具有代表意义。 因为遥感影像表现出
的是面状信息,以点状资料进行的精度评价只能反映局部信息,而无法从整体上对其特点及质量做出有效评
价[34]。 因此,本文采用均方根误差(RMSE)评价的方法来进行模型拟合精度验证。 结果表明,3 个时相 TM
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图 1摇 2007、2008 和 2011 年 TM影像端元反射特征图
Fig. 1摇 Spectral characters of endmembers derived from the TM images in 2007,2008 and 2011
影像分解的 RMSE均值(表 1),均小于 0. 025,符合线性光谱混合模型精度评价要求[22]。 说明通过线性光谱
混合模型的方法对研究区植被盖度的变化进行动态监测是可行的。
表 1摇 线性光谱混合分析的均方根误差统计表
Table 1摇 Statistical RMSE of linear spectral unmixing analysis
年份 Year 最小值 Min 最大值 Max 平均值 Mean 标准差 S. D.
2007 0. 000000 0. 080072 0. 005988 0. 004761
2008 0. 000000 0. 017745 0. 002305 0. 001806
2011 0. 000000 0. 097329 0. 019488 0. 015005
一般认为,植被分量与可以有效探测植被覆盖状况的 NDVI 存在密切关系[32]。 为了进一步验证所选择
线性光谱混合分解模型的正确性及植被分量的可靠性,在各时相植被分量影像和 NDVI 影像上,随机选择了
250 个点进行线性拟合,结果决定系数 R2 均大于 0. 8(P = 0. 000),表明本研究所选择的模型及植被分量都是
较为可靠的(图 2)。
图 2摇 各时相植被分量与植被指数的回归图
Fig. 2摇 The linear regression between GV fraction and NDVI derived from TM images in 2007, 2008 and 2011
2. 3摇 植被受损及恢复信息提取
根据研究区的实际情况及野外实地调查验证,采用影像密度分割的方法,当 2007—2008 年度区域的植被
分量减少量逸10%时,将其判别为受损区。 在提取出的植被受损区中,当 2008—2011 年度区域植被分量增加
量>0 时,将其判别为植被恢复信息。 具体植被受损及恢复等级分类(表 2)。
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表 2摇 滑坡体受损与恢复植被覆盖度分级
Table 2摇 The classification of the damage and recovery vegetation fraction
等级
Classification
2007—2008 年受损植被覆盖度降低幅度
2007—2008 GV fraction damage / %
2008—2011 年恢复植被覆盖度增加幅度
2008—2011 GV fraction recovery / %
低度 Low 10—30 摇 0—30
中度 Medium 30—60 30—60
高度 High 60—100 60—100
3摇 结果与分析
3. 1摇 植被受损评价
分析结果表明(图 3,表 4),地震造成汶川—映秀段河岸带植被的总受损面积为 2736. 61hm2,占研究区总
面积的 17. 56% 。 其中以中度、高度植被受损为主,二者的面积为 2181. 80hm2,占总受损面积的 79. 76% ,且
主要集中分布在汶川—映秀段的南半段河岸;而低度受损植被的面积比例仅为 20. 24% 。
表 3 进一步显示了因地震而造成的植被受损的空间分布特征。 可以发现,多达 74. 92%的植被受损集中
分布在海拔 1100—1700m之间,海拔 1100m以下及 1700m 以上植被受损面积仅为 25. 08% 。 其中植被受损
最为严重的区域集中在海拔 1300—1500m,面积为 758. 52hm2;其次分布在海拔 1100—1300m,受损面积
752郾 83hm2。 坡度 25—55毅的区间是植被受损的主要分布区,受损面积占总受损面积的 82. 65% 。 其中受损最
为严重的区域分布在 35—45毅之间,占总受损面积的 42. 89% ;其次是在坡度 25—35毅之间的植被受损,占总受
损面积的 21. 64% 。 就坡向而言,超过 50%的植被受损发生在东坡、东南坡和西坡。 其中东坡植被受损面积
最大,面积为 644. 03hm2,占总受损面积的 23. 53% ;其次是东南坡,受损面积占总受损面积的 15. 90% 。
表 3摇 植被受损沿海拔、坡度、坡向的空间分布特征
Table 3摇 Proportion of vegetation damage in relation to elevation, slope and aspect with different gradient
海拔 Elevation
分级
Grade / m
面积
Area / hm2
比例
Percent / %
坡度 Slope
分级
Grade / (毅)
面积
Area / hm2
比例
Percent / %
坡向 Aspect
分级
Grade
面积
Area / hm2
比例
Percent / %
851—1100 323. 73 11. 83 <15 139. 05 5. 08 北 North 133. 35 4. 87
1100—1300 752. 83 27. 51 15—25 221. 20 8. 08 东北 Northeast 323. 69 11. 83
1300—1500 758. 52 27. 72 25—35 592. 13 21. 64 东 East 644. 03 23. 53
1500—1700 538. 99 19. 70 35—45 1173. 64 42. 89 东南 Southeast 435. 05 15. 90
1700—1900 269. 55 9. 85 45—55 496. 09 18. 13 南 South 263. 21 9. 62
1900—2380 92. 98 3. 40 >55 114. 50 4. 18 西南 Southwest 347. 38 12. 69
西 West 411. 25 15. 03
西北 Northwest 178. 64 6. 53
3. 2摇 植被恢复评价
分析结果表明(图 3,表 4),地震 3a后(2011 年),跟震前(2007 年)相比,研究区的植被恢复了 56. 20% ,
恢复面积为 1538. 08hm2,其中以中度、低度的植被恢复为主,面积为 1496. 50hm2,占总恢复面积比例的
97郾 29% 。 从总体恢复比例来看,低度受损的植被经过 3a后已基本恢复,在全区河岸两边都有出现;中度受损
的植被面积恢复了 57. 45% ,主要集中分布在汶川—映秀段的南半段河;植被高度恢复的比例仅为 5. 33% ,分
布较为零散。
3. 3摇 植被恢复与地形因子的关系
为进一步了解植被受损区植被的恢复状况,本研究分析了植被恢复率与海拔、坡度及坡向的关系。 从表
5 可知,植被恢复主要发生在 1100—1700m的海拔区间,面积为 1198. 60 hm2,占总恢复面积的 77. 93% 。 并
且,植被恢复程度与海拔总体上呈负相关,即海拔越高,植被恢复率越低。 低度恢复主要发生在海拔小于
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1100m的区域,比例为 58. 34% ;中度植被恢复主要分布在海拔 1100—2380m。 海拔从 1100m 增至 1900m,低
度恢复比例逐渐增大,而中度恢复比例逐渐减小。
图 3摇 2007—2008 年植被受损分级与 2008—2011 年植被恢复分级
Fig. 3摇 Spatial distribution of damaged vegetation between 2007—2008 and recovery pattern between 2008—2011
表 4摇 植被受损及恢复状况统计
Table 4摇 Statistics of classified vegetation damages and recovery status
恢复等级 Grade 植被覆盖度变化GV fraction change
2007—2008 年
受损面积
2007—2008 GV
damage area / hm2
比例
Percent / %
2008—2011 年
恢复面积
2008—2011 GV
recovery area / hm2
比例
Percent / %
总体恢复比例
GV recovery
Percent / %
低度 Low 0. 1 / 0—0. 3 553. 82 20. 24 690. 50 44. 89 124. 68
中度 Medium 0. 3—0. 6 1403. 02 51. 27 806. 00 52. 40 57. 45
高度 High 0. 6—1 779. 78 28. 49 41. 58 2. 70 5. 33
合计 Total 2736. 61 100. 00 1538. 08 100. 00 56. 20
表 5摇 植被恢复与海拔的关系
Table 5摇 Relationship between vegetation recovery and elevation
海拔 / m
Elevation摇
面积 / hm2
Area
植被恢复
GV Recovery
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
低度恢复
Low
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
中度恢复
Medium
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
高度恢复
High
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
摇 851—1100 1403. 10 102. 82 7. 33 59. 98 58. 34 41. 63 40. 49 1. 21 1. 18
1100—1300 2923. 83 387. 00 13. 24 166. 40 43. 00 213. 11 55. 07 7. 49 1. 93
1300—1500 3859. 38 469. 99 12. 18 201. 69 42. 91 255. 92 54. 45 12. 38 2. 63
1500—1700 3248. 64 341. 61 10. 52 154. 12 45. 11 177. 48 51. 95 10. 02 2. 93
1700—1900 2587. 50 172. 97 6. 68 80. 49 46. 53 85. 12 49. 21 7. 36 4. 25
1900—2380 1561. 68 63. 69 4. 08 27. 83 43. 69 32. 74 51. 40 3. 13 4. 91
从表 6 可知,植被恢复主要发生在 25—55毅之间,面积为 1291. 12hm2,占总恢复面积的 83. 94% 。 并且,植
被恢复与坡度呈现出正相关性。 对整个研究区来说,坡度小于 25毅的区域,植被低度恢复占主导,植被恢复状
况相对较差;而坡度大于 25毅的区域中,植被中度恢复占主导。 随着坡度的增大,低度恢复比例逐渐减小,而
中度、高度恢复比例逐渐增大。
1794摇 16 期 摇 摇 摇 许积层摇 等:基于多时相 Landsat TM影像的汶川地震灾区河岸带植被覆盖动态监测 摇
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表 6摇 植被恢复与坡度的关系
Table 6摇 Relationship between vegetation recovery and slope
坡度 / ( 毅)
Slope
面积 / hm2
Area
植被恢复
GV Recovery
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
低度恢复
Low
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
中度恢复
Medium
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
高度恢复
High
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
<15 1782. 9 61. 48 3. 45 33. 47 54. 45 27. 10 44. 08 0. 90 1. 47
15—25 1990. 44 117. 15 5. 89 56. 98 48. 64 58. 04 49. 54 2. 13 1. 82
25—35 4217. 49 335. 18 7. 95 152. 75 45. 57 173. 14 51. 66 9. 28 2. 77
35—45 5659. 2 671. 16 11. 86 301. 31 44. 89 353. 67 52. 70 16. 18 2. 41
45—55 1626. 48 284. 78 17. 51 121. 01 42. 49 153. 69 53. 97 10. 09 3. 54
>55 307. 62 68. 34 22. 22 24. 99 36. 56 40. 37 59. 07 2. 99 4. 37
从表 7 可知,就坡向而言,东坡的植被恢复面积最大,共 363. 31hm2,其次是东南坡,面积为 273. 01hm2。
而北坡、西坡及西北坡植被的恢复状况不佳,主要以低度恢复占主导。 其余坡向则以植被的中度恢复占主导。
表 7摇 植被恢复与坡向的关系
Table 7摇 Relationship between vegetation recovery and aspect
坡向
Aspect
面积 / hm2
Area
植被恢复
GV Recovery
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
低度恢复
Low
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
中度恢复
Medium
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
高度恢复
High
面积 / hm2
Area
比例 / %
Percent
北 North 1207. 8 78. 56 6. 50 40. 92 52. 09 34. 96 44. 51 2. 67 3. 40
东北 Northeast 1557. 81 191. 34 12. 28 71. 44 37. 34 109. 97 57. 47 9. 93 5. 19
东 East 2551. 05 363. 31 14. 24 130. 31 35. 87 218. 30 60. 09 14. 70 4. 05
东南 Southeast 2056. 68 273. 01 13. 27 103. 83 38. 03 159. 56 58. 45 9. 62 3. 52
南 South 1304. 82 142. 39 10. 91 62. 47 43. 87 78. 01 54. 78 1. 92 1. 35
西南 Southwest 1699. 92 176. 36 10. 37 85. 53 48. 49 89. 46 50. 72 1. 38 0. 78
西 West 2966. 94 203. 43 6. 86 128. 67 63. 25 74. 14 36. 45 0. 62 0. 30
西北 Northwest 2215. 8 109. 68 4. 95 67. 35 61. 40 41. 59 37. 92 0. 74 0. 68
4摇 结论与讨论
本研究通过线性光谱混合模型对 512 汶川地震后岷江河谷的河岸带植被进行监测,较好地解决了传统遥
感影像中普遍存在的混合像元问题。 通过对 3 个时相 TM影像线性光谱分离的植被覆盖度分析,发现因植被
受损有 74. 92%发生在海拔 1100—1700m范围,有 82. 65%集中于坡度 25—55毅之间,及超过 50%的受损分布
在东坡、东南坡和西坡;地震 3a后,总体来说,滑坡体植被恢复了 56. 20% ,其中以中、低度植被恢复为主。
坡度是导致滑坡及随后植被恢复进程的重要因素[35鄄38]。 本研究植被受损最为集中的范围与前人对于滑
坡发生的坡度范围基本一直,他们的研究表明坡度 20—50毅范围最易发生滑坡[39鄄41]。 这从侧面证明,地震对
植被的扰动主要以滑坡的方式体现。 本研究中植被恢复与坡度呈正相关,这与 Lu 等的研究结果类似。 这主
要是因为进行植被恢复状况分析时,其 DEM 数据仍是震前的。 而实际上,坡度大的地方往往最容易发生滑
坡,而滑坡后的坡度往往都比以前的小,因此出现恢复状况与坡度呈正相关的情况。 植物恢复与海拔总体上
呈负相关,可能主要是因为随着海拔的增高,越远离河谷区,相应地深切割减弱的缘故。 植被恢复状况与坡向
的关系不显著,这说明就本研究区来说,坡度及海拔对植被恢复的影响效应强于坡向。
本研究中所采用的线性光谱分离(LSU)的方法仍然值得进一步研究。 首先,阴影干扰历来都是遥感数据
处理中难点,线性光谱混合分析技术也难以完全解决该问题。 与其他多数研究一样,本文对阴影的处理,也是
把阴影作为一类端元单独提取[22鄄23,31]。 虽然阴影的影响仅局限在阴影范围内,基本能保证非阴影区的精度,
但如何消除阴影对线性光谱混合分析的影响,值得进一步研究。 其次,本研究中,将 2007—2008 年度植被覆
2794 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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盖度降低的阈值设置为 10% ,当降低幅度大于 10%时,判别为植被受损区。 这样变忽略了植被覆盖度下降幅
度介于 0—10%之间的区域。 之所以设定这样的阈值,是因为根据分析结果,植被丰度下降幅度介于上述区
间的区域面积仅占整个研究区面积的 0. 7% ,且往往出现分布不合理的情况,如分布在河道、建设用地及未受
损植被区。 但尽管如此,如何提高线性光谱分离方法对信息识别精度,值得深入研究。
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月粤韵 再怎灶曾怎葬灶袁 匀哉粤晕郧 允蚤灶赠蚤灶早袁 载陨耘 载蚤葬燥躁蚤灶袁 藻贼 葬造 渊源愿远源冤
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圆猿员缘 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 猿猿 卷摇
《生态学报》2013 年征订启事
《生态学报》是由中国科学技术协会主管,中国生态学学会、中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊,创刊于 1981 年,报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果。 坚持“百花齐放,百家
争鸣冶的方针,依靠和团结广大生态学科研工作者,探索生态学奥秘,为生态学基础理论研究搭建交流平台,
促进生态学研究深入发展,为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务、为国民经济建设和发展服务。
《生态学报》主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果。 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章;研究简报;生态学新理论、新方法、新技术介绍;新书评价和
学术、科研动态及开放实验室介绍等。
《生态学报》为半月刊,大 16 开本,300 页,国内定价 90 元 /册,全年定价 2160 元。
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