全 文 ：林业科学研究　2005 ,18 (4) :375～380
Forest Research
　　文章编号 :100121498 (2005) 0420375206
QuickBird 遥感数据监测植被覆盖度的研究
陈　巧 , 陈永富
(中国林业科学研究院资源信息研究所 ,北京　100091)
摘要 :利用 QuickBird 高分辨率遥感数据 ,运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度 ,并对
3 种方法的计算结果进行比较和检验 ,结果表明 : 3 种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高 (均达到了 0. 84
以上) ,其中 NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大 ,精度能达到 92 %以上。经系统性检验 , NDVI 像元二分法
和综合法的拟合精度较高 ,模型的整体性较好 ,可用于 QuickBird 数据估算植被覆盖度。
关键词 :QuickBird 遥感数据 ;植被覆盖度估算 ;三波段法 ;NDVI像元二分法 ;综合法
中图分类号 :S77118 　　　文献标识码 :A
收稿日期 : 2005202226
基金项目 : “国家重点林业生态工程监测与评价技术研究”项目 (项目编号 :2003DLA6N014)
作者简介 : 陈巧 (1977 —) ,女 ,四川武胜人 ,研究实习员
A Study on Estimation of Vegetation Fraction
by Using QuickBird Imagery
CHEN Qiao , CHEN Yong2f u
(Research Institute of Forest Resource Information Techniques , CAF , Beijing 　100091 ,China)
Abstract :Using 32bands method , NDVI method for dimidiate pixel model and integration method by QuickBird image to estimate
the vegetation fraction of study area , and the estimating values of the three methods were compared and validated. The results
were as follows : all the relativities of the three method were high between the estimating values and the actual values (they were
all more than 0. 84) , and the average relative error of NDVI method for dimidiate pixel model and integration method were not
high and the average estimated accuracy of all land cover type of NDVI method for dimidiate pixel model and integration method
was more than 92 % in the study area. The result of systematic nature validation suggested that the estimating precision of NDVI
method for dimidiate pixel model and integration method was relatively high , and they had good unitary nature , so they both could
be used in estimating of vegetation fraction from QuickBird image data.
Key words :QuickBird data ; vegetation fraction estimation ; 32bands method ; NDVI method for dimidiate pixel model ; integration
method
植被覆盖度是指植被 (包括叶、茎、枝) 在地面的垂
直投影面积占统计区总面积的百分比[1 ,2 ] 。它是衡量
地表植被覆盖的一个最重要的指标 ,植被覆盖度及其
变化是区域生态系统环境变化的重要指示 ,对水文、生
态、全球变化等都具有重要意义。传统的植被覆盖度
测量方法[3～5] 主观性太强 ,样方法等以及借助于采样
仪器的测量方法虽然提高了测量的精度 ,但野外操作
不便 ,并且成本较高 ,难以在大范围内快速提取植被覆
盖度。遥感技术为监测大面积区域植被覆盖度 ,甚至
全球的植被覆盖度提供了可能。而使用 QuickBird 等高
空间分辨率的卫星遥感数据则可以用来对重点区域或
脆弱区域进行深入研究 ,必要时还可用于对中、低空间
分辨率数据的检验[2 ,6 ,7 ] 。QuickBird 数据全色光学通道
波长范围 0 . 45～0. 90μm ,空间分辨率为 0. 61 m; 4 个
多光谱波段的位置与 Landsat TM1～TM4 相同 ,空间分
辨率为 2. 44 m。地面重访率可达 3 d。
对于应用遥感数据资料提取植被覆盖度 ,国内外
专家学者虽有所研究 ,但大部分都是针对大面积、低分
辨率的遥感数据进行的 ,对于使用高空间分辨率的卫
星遥感数据对重点区域或脆弱区域进行深入研究 ,尤
其是对退耕地信息的提取则研究较少[1～4 ,8～14] 。
本文旨在分析并讨论高分辨率遥感资料估测植被
覆盖度的方法 ,选用 2～3 个利用遥感技术估算植被覆
盖度的模型 ,使用选用的模型估算出实验点的植被覆
盖度。最后评价所建立的模型 ,并对各模型的估测结
果进行比较 ,选出最优模型和方法 ,并应用于植被覆盖
度的变化监测。
1 　资料与方法
111 　资料的获取与处理
11111 　资料的获取
(1) QuickBird 数据
本研究的 QuickBird 数据来自中科院地面站 ,为
2002 年 8 月、2004 年 8 月包含海南省昌江县七差镇
以及 2002 年 8 月包含甘肃省天水县部分地区的全
色和多光谱数据 ,分辨率分别为 2. 44 m 和 0. 67 m。
海南省影像覆盖经纬度范围为 : 109°06′～109°09′E ,
18°59′～19°01′N ;甘肃省影像覆盖经纬度范围为 :
106°03′～106°07′E , 34°37′～34°43′N。
(2)退耕还林工程设计图
昌江县七差镇的退耕还林工程设计图来自昌江
县林业局。为 2002 年退耕还林工程造林验收竣工
图。该竣工图是在比例尺为 1∶10000 地形图上直接
手工勾绘而成。退耕还林工程设计图是退耕还林检
查的必备资料之一。
(3)植被盖度真实值的获取
到实验点进行外业调查 ,了解退耕地的详细情
况 ,包括 :退耕时间、除草情况 ,生长情况以及退耕地
周围的地形环境等。对样地进行每木检尺 ,内容包
括 :树高、地径、冠幅的测量 ,树种的确认 ,株行距的
测量。并从各个角度对退耕地及退耕苗木进行多方
位、多角度拍摄 ,辅助真实值的判定。
11112 　资料的处理
1111211 　QuickBird 数据的处理
获取的 QuickBird 数据质量较好 ,但仍有少量的
云 ,因此先进行去云处理。接着将去云后的数据进
行进一步的操作和处理。
(1)将同一时相、不同分辨率的快鸟全色数据与
多光谱数据进行融合 ,得到分辨率为 0. 67 m 多光谱
数据 ,计算 NDVI 用于 NDVI法植被盖度的计算。
NDVI = ( NIR - R)Π( NIR + R)
其中 ,在 QuickBird 影像中第 4 波段 (0. 76～0. 9
μm)对应于近红外波段 NIR ,第 3 波段 (0. 63 ～0. 69
μm)对应于红波段 R。
(2)将多光谱的 QuickBird 原始数据转换成反射
率 ,分辨率为 2. 44 m ,用于三波段法植被覆盖度的计
算。
(3)由于不同年份的 QuickBird 数据存在一定程
度的地理偏差 ,因此在进行不同年份数据的对比分
析时 ,需进行地理匹配。选取地面易识别和有代表
性的 30～40 个点作为地面控制点 ,运用最小二乘
法 ,分别对融合后的数据和转换成反射率的数据进
行坐标匹配。具体做法为 :以 2004 年的 QuickBird 数
据为基础 ,对 2002 年的 QuickBird 数据进行匹配。最
后提取反射率和 NDVI ,计算植被覆盖度。
1111212 　退耕还林工程造林验收竣工图处理
将该竣工图扫描后进行坐标定位 ,最后矢量化
生成 shp 文件。
1111213 　植被覆盖度真实值的处理
借助外业调查资料 ,对 QuickBird 影像进行植被
覆盖度的判读。利用系统抽样的方法 ,从图中选择
100 个样区提取植被覆盖度值。提取的 100 个样区
中分单点和多点。单点为 1 个点的植被覆盖度值 ;
多点为与单点相邻的多个点的平均值。三波段法使
用的 QuickBird 数据分辨率为 2. 44 m ,多点样区的点
数为 16 个点。NDVI法使用的 QuickBird 数据分辨率
为 0. 67 m ,为了保证该样区的大小范围与三波段法
一致 ,因此多点样区的点数为 252 个点。由于海南
2002 年中有 8 个样区、2004 年有 2 个样区落在非植
被区、甘肃 2002 年有 10 个样区落在非植被区 ,因此
实际使用的样区个数为海南 2002 年 92 个 ,2004 年
98 个 ,甘肃 2002 年 90 个。
112 　植被覆盖度估测方法的原理简介
11211 　三波段法
一般来说 ,植被在绿光波段有一个低反射峰 ,在
近红外波段有一个高反射峰 ,在红光波段为一个吸
收谷。而土壤光谱在绿到近红外波段近似线性变
化。从土壤光谱库中全部 25 种土壤在 0. 56～0. 83
μm 之间的光谱曲线可以看出 ,在该波长范围内 ,大
673 林 　业 　科 　学 　研 　究 第 18 卷
部分土壤光谱近似线性变化。唐世浩等[11 ,12 ] 根据上
述植被和土壤的光谱特点 ,提出如下形式三波段梯
度差植被指数 (TGDVI) :
TGDVI =
Rir - Rr
λir - λr -
Rr - Rg
λr - λg
若 TGDVI < 0 ,则取 TGDVI = 0 (1)
其中 Rir , Rr 和 Rg 分别为近红外、红、绿波段的
反射率 ;λir ,λr 和λg 为相应波段的波长中值。分析
该植被指数可以看出 ,随植被增加 ,绿光和近红外反
射率增加、红光反射率减小 ,该植被指数增大 ;反之 ,
该指数减小。对于植被来说 , TGDVI 一般不会小
于 0。
利用 TGDVI 计算植被覆盖度 ( fc)的公式如下 :
fc = TGDVIΠ TGDVImax (2)
其中 , TGDVImax为最大三波段梯度差。
11212 　NDVI像元二分法[3 ,4 ,13 ,14 ]
根据像元二分模型的原理 ,通过遥感传感器所
观测到的信息 S 可以表达为由绿色植被部分所贡献
的信息 Sv ,和由无植被覆盖 (裸土) 部分所贡献的信
息 Ss 两部分 ,即 :
S = Sv + Ss (3)
设一个像元中有植被覆盖的面积比例为 f c ,即
该像元的植被覆盖度 ,则裸土覆盖的面积比例为 1 -
f c ,如果全由植被所覆盖的纯像元所得的遥感信息
为 Sveg ,则混合像元的植被部分所贡献的信息 Sv 可
以表示为 Sveg与 f c 的乘积 :
Sv = f c·Sveg (4)
同理 ,如果全由裸土所覆盖的纯像元所得的遥
感信息为 Ssoil ,混合像元的土壤成分所贡献的信息
Ss 可以表示为 Ssoil与 1 - f c 的乘积 :
Ss = (1 - f c )·Ssoil (5)
将公式 (4)与 (5)代入公式 (3) ,可得
S = f c·Sveg + (1 - f c ) Ssoil (6)
对公式 (6)进行变换 ,可得以下计算植被覆盖度
的公式 :
f c = ( S - Ssoil )Π( Sveg - Ssoil ) (7)
其中 Ssoil 为纯土壤像元的信息 , Sveg为纯植被像
元的信息 ,因而可以根据公式 (7) 利用遥感信息来估
算植被覆盖度。
将归一化植被指数 ( NDVI) 代入公式 (7) 可以被
近似为 :
f c = ( NDVI - NDVIsoil )Π( NDVIveg - NDVIsoil ) (8)
其中 , NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域的 NDVI
值 ,即无植被像元的 NDVI 值 ;而 NDVIveg则代表完全
被植被所覆盖的像元的 NDVI 值 ,即纯植被像元的
NDVI 值。
11213 　综合法
对三波段法和 NDVI 像元二分法估算的植被覆
盖度进行比较和分析 ,发现两种方法植被覆盖度的
估算结果与实际植被覆盖度存在某些规律 ,因此将
两种方法的估算结果进行平均 ,得到综合法的估算
结果。
2 　结果与分析
本研究借助 QuickBird 影像数据 ,研究植被覆盖
度的遥感估算 ,特别是小范围退耕地植被盖度遥感
估算。目的在于寻找借助高分辨率遥感资料定量估
算植被盖度的方法 ,为林业研究者、决策者和生产者
提供适时适地植被盖度信息 ,以便他们及时地了解
植被生长状况及退耕还林地的质量状况并辅助科研
决策。具体研究内容包括 :
(1)估测值与真实值拟合度的一般性检验
(2)估测值与真实值拟合度的系统性检验
为了说明应用模型的整体性能 ,还需对模型的
总相对误差 ( RS %) 、平均相对误差绝对值 ( RMA %)
等 2 个统计指标进行检验。在以上指标中 , RS %是
检验模型是否存在系统偏差的指标 ; RAM %是检验
模型与样本点的切合程度的一个重要指标。
其中 RS = ∑Wi - ∑W^ i
∑W^ i
×100 % ,
RMA = ∑ Wi - W^ iW^ i Πn ×100 %
773第 4 期 陈 　巧等 :QuickBird 遥感数据监测植被覆盖度的研究
表 1 　各方法模型检验结果及精度检验
模型
相关
系数
平均相对误差Π% 估测值标准误 N 总相对
误差Π% 平均相对误差绝对值Π%
三
波
段
法
2002 年海南三波段法单点 　0. 842 　　　13. 60 　　7. 18E - 02 　 92 　　12. 94 　　　14. 64
2004 年海南三波段法单点 0. 926 9. 61 6. 85E - 02 98 4. 75 19. 00
2002 年甘肃三波段法单点 0. 931 21. 30 8. 74E - 02 90 17. 20 83. 20
单点平均 0. 900 14. 84 7. 59E - 02 93. 3 11. 63 38. 95
2002 年海南三波段法多点 0. 831 14. 05 7. 39E - 02 92 13. 48 14. 44
2004 年海南三波段法多点 0. 945 8. 96 5. 95E - 02 98 3. 67 11. 10
2002 年甘肃三波段法多点 0. 955 19. 20 7. 08E - 02 90 17. 10 68. 00
多点平均 0. 910 14. 07 6. 80E - 02 93. 3 11. 42 31. 18
三波段法平均 0. 905 14. 46 0. 071 95 93. 3 11. 525 35. 07
NDVI
像
元
二
分
法
2002 年海南 NDVI 法单点 　0. 906 　　　 5. 60 　　5. 41E - 02 　 92 　 - 2. 45 　　　 5. 84
2004 年海南 NDVI 法单点 0. 938 10. 72 6. 29E - 02 98 - 0. 577 10. 50
2002 年甘肃 NDVI 法单点 0. 946 11. 40 7. 78E - 02 90 - 6. 40 14. 80
单点平均 0. 930 9. 24 6. 50E - 02 93. 3 - 3. 14 10. 38
2002 年海南 NDVI 法多点 0. 909 5. 40 5. 33E - 02 92 - 2. 92 5. 72
2004 年海南 NDVI 法多点 0. 964 6. 61 4. 84E - 02 98 - 2. 29 16. 10
2002 年甘肃 NDVI 法多点 0. 980 8. 00 4. 72E - 02 90 - 5. 60 11. 50
多点平均 0. 951 6. 67 5. 00E - 02 93. 3 - 3. 60 11. 11
NDVI 法平均 0. 940 5 7. 96 0. 057 5 93. 3 - 3. 37 10. 745
综
合
法
2002 年海南综合法单点 　0. 889 　　　 6. 60 　　6. 09E - 02 　 92 　　 4. 68 　　 　6. 81
2004 年海南综合法单点 0. 965 5. 89 4. 76E - 02 98 2. 02 17. 30
2002 年甘肃综合法单点 0. 949 12. 20 7. 56E - 02 90 4. 04 19. 60
单点平均 0. 930 8. 23 6. 10E - 02 93. 3 3. 58 14. 57
2002 年海南综合法多点 0. 886 6. 40 6. 16E - 02 92 4. 64 6. 65
2004 年海南综合法多点 0. 964 5. 25 4. 84E - 02 98 0. 60 8. 65
2002 年甘肃综合法多点 0. 975 9. 10 5. 34E - 02 90 4. 50 13. 00
多点平均 0. 940 6. 92 5. 40E - 02 93. 3 3. 25 9. 43
综合法平均 0. 935 7. 58 0. 057 5 93. 3 3. 415 12. 00
表 1 是利用三波段法、NDVI 法和综合法对 2002
年和 2004 年海南以及 2002 年甘肃的 QuickBird 影像
计算并提取的单点和多点的植被覆盖度值与真实值
拟合度的检验结果及精度检验。
211 　三波段法
从表 1 可以看出 ,应用三波段法计算的植被覆
盖度与植被覆盖度真实值的相关性较高 ,海南 2002
年和 2004 年以及甘肃 2002 年单点和多点相关系数
分别为 0. 842、0. 926、0. 931、0. 831、0. 945、0. 955 ,6 组
数据的相关系数均在 0. 8 以上 ,最高达到了 0. 955。
同时估测值标准误也不高 ,均小于 0. 09。估测值的
平均相对误差不大 ,在 8. 96 %～21. 3 %之间 ,平均为
14. 46 %。说明三波段法的估测精度较高 ,能达到
85 %以上。
三波段法单点平均相对误差与多点平均相对误
差分别为 14. 84 %和 14. 07 % ,多点平均相对误差比单
点平均相对误差小 0. 14 % ,说明二者差异不大。
运用该方法估测的植被盖度值中 ,2002 年海南
和 2002 年甘肃的总相对误差 ( RS ) 、平均相对误差绝
对值 ( RMA) 均较高。根据数理统计原理 ,判断模型
是否具有总的系统误差 ,应考察 RS 值。总系统误
差应在 ±3 %以内 ,最大不应超过 ±5 %。而该方法
的 RS 值为 3. 67 %～17. 2 %之间。特别是 2002 年海
南的 RS 值分别为 12. 96 %和 13. 48 % ,2002 年甘肃
的 RS 值分别为 17. 2 %和 17. 1 % ,远远高于 5 % ,因
此可认为该模型的系统误差较大。
212 　NDVI像元二分法
从表 1 可以看出 ,应用 NDVI像元二分法计算的
植被覆盖度与植被覆盖度真实值的相关性较高 ,
2002 年海南、2004 年海南和 2002 年甘肃单点和多点
相关系数分别为 0. 906、0. 938、0. 946、0. 909、0. 964、
0. 98 ,6 组数据的相关系数均在 0. 9 以上 ,最高达到
了 0. 98。同时估测值标准误也不高 ,均小于 0. 08。
估测值的平均相对误差不大 ,在 5. 4 %～11. 4 %之
间 ,平均为 7. 96 %。说明该方法的估测精度较高 ,能
达到 92 %以上。
单点平均相对误差与多点平均相对误差分别为
9. 24 %和 6. 67 % ,多点平均相对误差比单点平均相
873 林 　业 　科 　学 　研 　究 第 18 卷
对误差小 2. 57 % ,说明二者差异较大。
运用该方法估测的植被覆盖度值中 ,海南和甘
肃的总相对误差 ( RS ) 、平均相对误差绝对值 ( RMA )
均较低。特别是 6 组数据的 RS 值除 2002 年甘肃的
外 ,其余均在 ±3 %以内 ,表明从整体上讲 ,该模型拟
合精度高 ,且具有通用性 ,可用于实际植被覆盖度的
估算。
213 　综合法
从表 1 可以看出 ,应用综合法计算的植被盖度
与植被盖度真实值的相关性较高 ,2002 年海南、2004
年海南和 2002 年甘肃单点和多点相关系数分别为
0. 889、0. 965、0. 949、0. 886、0. 964、0. 975 ,6 组数据的
相关系数均在 0. 85 以上 ,最高达到了 0. 975。同时
估测值标准误也不高 ,均小于 0. 08。估测值的平均
相对误差不大 ,在 5. 25 %～12. 2 %之间 ,平均为
7. 58 %。说明该方法的估测精度较高 ,能达到 92 %
以上。
单点平均相对误差与多点平均相对误差分别为
8. 23 %和 6. 92 % ,多点平均相对误差比单点平均相
对误差小 1. 31 % ,说明二者差异不大。
运用综合法估测的植被盖度值中 ,海南和甘肃
的总相对误差 ( RS) 、平均相对误差绝对值 ( RMA ) 均
较低 ,其中 2002 年海南和甘肃的总相对误差大于
3 %但小于 5 % ;2004 年海南的总相对误差小于 3 % ,
2004 年多点综合法的总相对误差更是低至 0. 6 %。
可见从整体上讲 ,综合法拟合精度较高 ,模型的整体
性较好 ,可用于实际植被覆盖度的估算。
214 　3 种方法回归结果对比
从表 1 可以看出 ,单点和多点估算结果的差异
在三波段法和综合法中不明显 ,而在NDVI像元二分
法中较为显著。分析原因 ,可能是因为三波段法和
综合法的空间分辨率相对较低 ,为 2. 44 m ,而 NDVI
像元二分法的空间分辨率为 0. 67 m。NDVI 像元二
分法的像元更小 ,细部特征更易体现 ,则多点与单点
的差别比较明显。从表 1 可以看出 ,三波段法、NDVI
像元二分法、综合法的平均相对误差分别为
14. 46 %、7. 96 %、7. 58 % ,其中综合法的平均相对误
差最小 ,三波段法的平均相对误差最大 ,比综合法的
平均相对误差高 6. 88 % ,比 NDVI 像元二分法的平
均相对误差高 6. 5 %。由此可见 ,综合法的拟合效
果最好 ,精度最高。
215 　3 种方法精度检验对比
从表 1 可以看出 ,三波段法的平均相对误差绝
对值较大 ,为 35. 07 % ,NDVI像元二分法和综合法的
平均相对误差绝对值均不大 ,分别为 10. 75 %和
12 %。从 3 种方法的平均总相对误差值看 ,NDVI 像
元二分法最小为 - 3. 37 % , 其次是综合法 , 为
3. 42 % ,二者均在 ±5 %以内 ,三波段法的 RS 值较大
为 11. 53 % ,超过了 ±5 %的范围。由此可见 ,NDVI
像元二分法和综合法的拟合效果较好 ,整体性较强。
2. 6 　3 种方法散点图对比
图 1、图 2 分别为 2002 年甘肃省 3 种方法的单
点估计值与真实值的散点图和 2002 年甘肃省 3 种
方法的多点估计值与真实值的散点图。从图中可以
看出 ,各方法多点估计值比单点估计值的拟合效果
好 ,多点估计值的散点图中NDVI像元二分法和综合
法拟合效果较三波段法好。
图 1 　2002 年甘肃三波段法、NDVI 法和综合法单点估计值与真实值散点图 ( n = 90)
973第 4 期 陈 　巧等 :QuickBird 遥感数据监测植被覆盖度的研究
图 2 　2002 年甘肃三波段法、NDVI 法和综合法多点估计值与真实值散点图 ( n = 90)
综上所述 ,3 种方法估算植被覆盖度的精度均
较高 ,但三波段法的整体性不佳 ,而 NDVI 像元二分
法和综合法的拟合效果较好 ,可用于实际植被覆盖
度的估算。
3 　结论
由上述分析可知 , NDVI 像元二分法适合于
QuickBird 高分辨率遥感数据植被覆盖度的估算 ,而
且从纯植被像元的选取来看 ,QuickBird 数据由于其
分辨率高 ,操作起来比较容易 ,估测的精度也较高。
综合法则是综合了三波段法和 NDVI 法而提出的一
种新方法 ,该方法是在统计的基础上提出来的 ,虽然
没有十分明确的物理意义 ,但从估算的结果来看 ,其
结果较三波段法好 ,较NDVI像元二分法略好。但从
操作的程序上看 ,该方法需要计算各波段的反射率 ,
因此不如 NDVI像元二分法操作计算简便。
4 　遥感植被盖度模型在退耕还林中的
应用
　　将校正后的 2002 年 8 月和 2004 年 8 月海南
QuickBird 影像用 NDVI像元二分法分别计算植被覆
盖度 ,并将计算的植被覆盖度值相减 ,则可得到 2002
年和 2004 年海南植被覆盖度差值图。最后将同一
地区经过坐标匹配的退耕还林设计图与之进行迭
加。从图中可以看出 ,退耕地范围内的植被覆盖度
有显著的增加 ,而土地类型没有发生变化的地块植
被覆盖度变动很小。因此可以通过植被覆盖度变化
图 ,结合退耕还林工程设计图 ,较为快速而又准确地
判定退耕地的落实情况 ,包括退耕地的位置、面积和
生长情况。
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083 林 　业 　科 　学 　研 　究 第 18 卷