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摘要：采用像元二分模型，以1974—2014年间的10期Landsat 5/8影像和DEM数据，对抚仙湖流域植被覆盖动态变化进行监测，并结合基础地理信息数据、行政区划界资料、行业部门专题资料等，分析流域植被覆盖时空分异及其与坡度的关系。结果表明：（1）1974-2014年，抚仙湖流域裸地（1级）面积波动极小，低植被覆盖（Ⅱ级）、中低植被覆盖（Ⅲ级）、中高植被覆盖（Ⅳ级）面积变化波动大，变化趋势线数次出现谷值和峰值，高植被覆盖（V级）面积则呈增加趋势。（2）坡度较小、地势较平缓的区域（0°～15°）以裸地和低植被覆盖为主；中低植被覆盖度、中高植被覆盖和高植被覆盖度主要分布在地势比较陡峭的区域（＞15°）。（3）抚仙湖流域各年份植被覆盖度I级面积最大.1974，1977，1989，1996年Ⅱ，Ⅲ级面积较大，而Ⅳ，V级面积较小；2000年后的Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ级面积变化较小；2006，2009，2012，2014年Ⅳ，V级的面积较大，Ⅱ，Ⅲ级的面积较小。

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关键词:植被覆盖度；像元二分模型；时空变化；坡度因子；抚仙湖流域 织梦内容管理系统

0 引言

植被是陆地生态系统的重要组成和存在基础，也是人类赖以生存和发展的基础。它不仅反映了自然环境时空差异和演变过程，也是影响地球系统能量平衡的重要因子。植被时空变化对区域地面气温、降水、生物循环产生显着影响[1-4]。植被覆盖度（FVC）是植被时空变化的量化指标和指示生态环境变化的基本指标[5]，在大气圈、土壤圈、水圈和生物圈中地位凸显[6]，对全球气候变化、地表过程模拟和水文生态模型构建等相关领域的研究具有十分重要的意义[7]。目前，对地表植被覆盖状况的研究已经成为全球变化研究的热点[8]，相关学者开展了大量的研究[9-13]，研究方法主要采用经验模型法、植被指数法（NDVI）、混合像元分解模型和光谱梯度差法，其中经验模型法和植被指数法应用最为普遍。但目前尚无一种标准的方法用来估算FVC。混合像元分解法基于地物光谱混合模型估算植被所占的像元比例，原理可靠且方便计算，并且不需要地面实测FVC数据建模，故被推广应用[8]。研究的目标主要对植被覆盖变化的原因进行分析，而对植被覆盖时空变化的研究较少，植被覆盖时空动态变化的研究方法也急需深入讨论[14]。

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抚仙湖作为云南九大高原湖泊之一，是我国目前已探明的第二深水湖泊，湖泊面积和蓄水量分别居全国第8位和第3位[15]。由于其所处地理位置的特殊性及其强大的供水能力及游憩观赏价值，被誉为滇中地区的“高原明珠”，既是滇中地区社会经济可持续发展的重要资源保障，又是泛珠三角区域发展的战略水资源，也是珠江流域、西南地区具有重大战略意义的饮用水源[16-17]。然而，由于气候变暖和人类经济活动的增加，近年来抚仙湖水位呈下降趋势，水域面积逐渐缩小，周边频频出现围湖造田、毁林开垦、过度开发旅游资源以及各种功能性建筑在建等现象，使得抚仙湖流域沿岸带的植被发生了一定程度上的变化，抚仙湖开始面临着越来越严重的威胁[18]。然而，流域植被变化与所处地理环境和人类活动息息相关。坡度和坡向是描述地形、地貌形态的重要指标，坡度影响着地表径流和土壤侵蚀，进而影响植被覆盖度变化[19]。通过坡度差异来研究植被覆盖度时空分异规律，可揭示植被与坡度因子之间的关系[20]。目前，在抚仙湖流域开展植被覆盖度的时空变化与地貌因子关系的研究还未见报道。2003年该地区开始实施大规模退耕还林（草）工程，2007年颁布实施《抚仙湖保护条例》。因此，流域内工程效果和保护条例实施后的环境保护效应如何也是亟待说明的问题。

监测流域植被覆盖度的时空变化对周边水循环及水资源的利用和管理非常重要，能为气候变化预测、生态评估、宏观调控分析等提供重要的基础信息和科学依据。本研究以抚仙湖流域1974-2014年间的10期Landsat 5/8影像为主要数据源，应用像元二分模型、遥感与GIS技术，对抚仙湖流域植被覆盖度时空动态变化进行监测，定量分析抚仙湖流域植被覆盖发展和演化的时空特征及其与坡度因子的关系，为政府及相关部门对抚仙湖流域的保护及资源开发和管理提供决策支持。

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1 研究区概况 copyright dedecms

抚仙湖是珠江源头第一大湖，隶属于珠江水系[15]，位于云南省玉溪市澄江、江川、华宁三县交界处，其地理位置为24°13‘N～24°46’N，102°39‘E～103°00‘E（图1），其流域面积674.69 km2，抚仙湖水域面积216.6 km2，平均水深95.2m，最大水深158.9 m，蓄水量206.2亿m3，是洱海的7倍、滇池的13倍、太湖的4倍、巢湖的6.4倍，占云南九大高原湖泊总蓄水量的68.2％，占全国淡水湖泊蓄水总量的9.16％和优于Ⅱ类水质以上湖泊淡水资源的50％以上，占全国62个国控重点湖泊（水库）1类水质的90％以上，可为全国13亿人口每人储备15 m3 I类水。抚仙湖是目前地球上同一纬度唯一保持I类水质的湖泊，也是我国内陆湖中最深、水质最好、蓄水量最大的深水型贫营养湖泊。

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抚仙湖是一个南北向的断层溶蚀湖泊，三面环山，北部宽而深，南部窄而浅，中部呈喉扼形，整体形态呈两端大、中间小，犹如一个倒置的葫芦[15]。抚仙湖湖水主要来源于降水，南临星云湖，北临澄江梁王河、西龙潭等，东临海口河，南北方向有源源不断的河水汇入抚仙湖，东面的海口河是出水口，湖水最终汇入南盘江。抚仙湖流域的土地利用类型一直以森林和水域为主，但由于近年来人类活动如围湖造田、毁林开垦、旅游资源开发、各种功能性建筑的强烈干扰，抚仙湖流域及沿岸带的植被发生了一定程度上的变化[16-18]。

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2 数据源及研究方法

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2.1 数据源及数据处理 本文来自织梦

2.1.1数据源。遥感数据包括Landsat MSS的1974年（138/44）及1977年（139/43），Landsat TM的1987，1990，1996，2000，2006，2009，2012年以及Landsat OLI的2014年共10景。轨道号为138/44，139/43，129/43，129/44，130/44。数据均从美国地质调查局网站（http：//glovis.usgs.gov/）下载，并选择当年12月至次年4月枯水期的清晰影像数据开展工作，影像数据之间有较好的可对比性。其他数据包括流域范围界线、流域范围1：10 000 DLG、2m格网间距的DEM、2014年10-12月的野外采样数据。 内容来自dedecms

2.1.2数据预处理。（1）遥感影像几何配准。运用EN—VI 4.8对1974，1977年的2景MSS影像以及1987，1990，1996，2000，2006，2009，2012年的7景Landsat TM5影像，运用ENVI 5.1对2014年的l景Landsat 8影像进行几何配准，配准的数据源为经正射纠正的2012年World-View-2影像，拟合误差控制在0.5个像元以内，重采样分辨率为30 m。（2）遥感影像大气校正。通过大气校正，可在一定程度上消除部分大气和光照等因素对地物反射的影响，获得较为真实的反射率等物理参数。用EN—VI 4.8和ENVI 5.1的定标工具对影像进行大气纠正和辐射纠正。大气纠正的参数采用TM影像头文件中的参数，主要包括数据接收时间（年、月、日、时）、太阳高度角、影像的经纬度。（3）坐标转换。对辅助的数据进行坐标转换，矢量、栅格数据的坐标系统—转换到CGCS2000国家大地坐标系下。利用流域范围界线对处理后的遥感数据进行裁剪。 本文来自织梦

2.2研究方法 copyright dedecms

2.2.1 NDVI计算与异常值处理。归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）是反映植被生长状态的指示因子，通常被定义为近红外波段与可见光红光波段反射率之差与反射率之和的比值[21]。NDVI∈[-1，1]，数值越大，植被的覆盖状况越好，植被的生物量越多[21]。由于大气校正将阴影区域的NDVI在[-1，1]之外的值判为异常值，为便于后续的计算和分析，需将这部分像元的NDVI值变成背景值。 织梦内容管理系统

2.2.2 FVC计算。植被覆盖度（fractional vegetation COV-er，FVC）是指单位面积内植被地上部分的垂直投影面积所占的百分比[6]。在此选用NDVI得到不同时像灰度图，采用混合像元二分模型（假设像元由植被覆盖部分和裸土部分这两部分构成，该像元的植被覆盖度则是植被覆盖部分所占像元的百分比）来计算植被覆盖度[7]。基于像元二分模型[21-22]提取FVC。假设一个像元的信息由植被覆盖像元与裸土覆盖像元两部分组成，则该混合像元的遥感信息S就可以表达为植被信息Sveg和裸土信息Ssoil两部分[23]，即：S=Sveg+Ssoil。设纯植被覆盖像元的遥感信息为Sv，纯裸土覆盖像元的遥感信息为Ss，混合像元中有植被覆盖的面积比例即该像元的植被覆盖度FVC；裸土覆盖度则为（1-FVC），则混合像元中植被和裸地信息的计算可分别表示为：Sv=FVC×Sveg，Ss=（1-FVC）×S soil。依据混合像元二分模型原理得到植被覆盖度FVC的计算公式为：FVC=（S-Ssoil）/（Sveg-Ssoil）。 本文来自织梦

植被覆盖度和NDVI之间存在极显着的线性相关关系[24]。根据像元二分法原理，将NDVI代入FVC的计算公式，变换得到计算植被覆盖度的公式[25]： 织梦好，好织梦

FVC=（NDVI-NDVIsoil）/（NDVIveg-NDVIsoil）。

式中：NDVIveg为纯植被覆盖像元的NDVI值；NDVI soil为裸土覆盖像元的NDVI值。

NDVIsoil，NDVIveg值受大气、地表状况、年份、季节和区域等条件影响，时空变化差异显着[22-26]。为此，确定研究区有效的NDVIsoil，NDVIveg值尤为关键。在充分分析影像NDVI值、区域NDVI累积概率分布或直方图的基础上，以5％，95％的累积百分比为置信度区间，获取对应的像元值，从而确定NDVIsoil，NDVIveg值（表1）。

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2.2.3植被覆盖度等级划分。植被覆盖度分级缺乏统一标准，其临界值各异[10,14]。因此，植被覆盖度分级要视研究区的实际情况而定。在计算1974-2014年10期植被覆盖度的基础上，根据各年度的FVC值，参考类似研究[27]，将FVC划分为5个等级。FVC∈[0，10％]为裸地（I级），FVC∈（10％，30％]为低植被覆盖区（Ⅱ级），FVC∈（30％，45％]为中低植被覆盖区（Ⅲ级），FVC∈（45％，60％]为中高植被覆盖区（Ⅳ级），FVC∈（60％，100％]为高植被覆盖区（V级）。通过密度分割处理，生成植被覆盖度分级图并计算各等级的面积。

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2.2.4影像密度分割与差值影像计算。相关研究将植被覆盖度降低的阈值设置为10％[9]，但忽略了植被覆盖度下降幅度介于0～10％之间的区域。根据研究区的实际情况，采用影像密度分割与差值影像算法，并结合野外调查验证，提取植被覆盖度动态变化。将植被覆盖度差值为负值时判别为受损信息，为正值时判别为植被恢复信息，零值表示植被覆盖度变化极小或无变化。

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2.2.5地形因子等级划分。为分析流域不同坡度带内植被覆盖状况，对流域范围坡度进行不同等级划分，按坡度区间划分为[0°，8°），[8°，15°），[15°，25°），[25°，35°），[35°，90°）5级。 内容来自dedecms

2.2.6精度验证。精度验证主要通过地面样点实测与估算值进行相关性分析。2014年6-9月在研究区进行FVC调查，实测得到132个采样点。遥感估算FVC与实测FVC的相关性分析（图2）表明，FVC估算值与实测值具有显着相关，而R2=0.81，表明基于遥感FVC估算精度较高，具有一定的可靠性。 织梦内容管理系统

3 结果与分析 本文来自织梦

3.1抚仙湖流域植被覆盖度时空分异

对植被覆盖度各等级情况进行分析，抚仙湖流域各年份植被覆盖度I级面积最大，1974，1977，1989，1996年植被覆盖度的值在Ⅱ，Ⅲ级处分布较多，Ⅳ，V级植被相对较少；2000年开始，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，V级的面积基本持平，2006，2009，2012，2014年分布在Ⅳ，V级的面积大于分布在Ⅱ，Ⅲ级的面积（图3）。各等级植被覆盖度面积变化趋势表明，自1974年以来，抚仙湖流域植被覆盖度1级类面积除在1977，1987年减少外，其余几年都处于平稳的趋势，其中1996年是最大值。抚仙湖流域植被覆盖度Ⅱ级类面积变化很不稳定，在1989，2006年有峰谷，在1989，2000，2009年有3个峰值。1974-1977年抚仙湖流域植被覆盖度Ⅲ级类面积是递增的，1977-2014年是递减的，但总量变化不大。抚仙湖流域植被覆盖度Ⅳ级类面积从1974年开始增加，到1977年达到一个峰值，1974—1989年一直呈减少趋势，1989年以后开始上升，2009—2014年平稳增加。抚仙湖流域植被覆盖度V级类面积从1974-2叭4年直线增加。总体来看，抚仙湖流域植被覆盖度具有增加的趋势。

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植被覆盖度各等级植被面积变化量不能准确地反映出各等级植被覆盖面积的转化状况和变换过程，只能从整体上衡量变化的情况。转移矩阵是指一个系统的某些因素在转移中第n次结果只受第n-l次的结果影响，即只与当前所处状态有关，而与过去状态无关。由此可见，转移矩阵不仅能够定量阐述植被覆盖各等级之间的相互转化状况，还能揭示出不同植被覆盖度之间的转移概率，从而更准确地了解植被覆盖的时空变化情况[16]。依据植被覆盖度图可计算出1974-1977，1977-1987，1987-1989，1989—1996，1996—2000，2000-2006，2006—2009，2009-2012，2012-2014，1974-2014年抚仙湖流域植被覆盖度转移矩阵，可进一步了解各等级植被覆盖面积的转化状况和变换过程（图4）。1974-2014年期间I级类逐级演变为其他等级类的比例分别为4.64％，5.36％，3.90％，4.92％，其中81.18％保持不变；Ⅱ级类逐级演变为其他等级类的比例分别为7.48％，26.68％，21.57％，27.15％，其中17.12％保持不变；III级类逐级演变为其他等级类的比例分别为4.74％，10.31％，23.12％，38.88％，其中22.94％保持不变；IV级类逐级演变为其他等级类的比例分别为4.65％，6.11％，13.83％，54.52％，其中20.89％保持不变；V级类逐级演变为其他等级类的比例分别为10.24％，9.34％，15.37％，22.71％，其中42.32％保持不变。研究表明，1974-2014年间I级类基本没有大幅度变化，不变的百分比为81.18％；Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ级类变化基本一致，较I级类而言，其变化幅度较大，不变的平均百分比为20.32％；V级类较Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ级类而言，变化幅度较小，不变的百分比为42.32％。 织梦好，好织梦

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3.2 植被覆盖度变化与坡度关系分析

坡度和坡向是描述地形、地貌形态的重要指标，与植被变化密切相关，坡度影响着地表径流和土壤侵蚀，对植被覆盖度的变化有很大的影响[19]。利用流域范围的2 m格网间距的DEM，生成流域坡度图，并分为0°～8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，35°～90°共5级。为进一步分析坡度对植被覆盖度的影响，将分级坡度栅格转矢量，并与年度植被覆盖度进行相交分析，然后通过频数统计计算不同坡度等级植被覆盖度所占的面积（图5）。坡度较小、地势较平缓（0°～15°）的区域，人类活动强烈，I，Ⅱ级占70％以上，为裸地和低植被覆盖度区。在地势比较陡峭（＞15°）的地区，以中低覆盖度和中高植被覆盖为主，但年度差异明显。1974，1977，1989，1996，2000年以中覆盖度和中高植被覆盖为主，2006年则是以中低覆盖度、中高植被覆盖和高覆盖度为主，2009，2012，2014年则是以中高植被覆盖和高覆盖度为主。尤其是对比2009，2012，2014年相对于2000，2006年的植被覆盖度呈现增加趋势。说明流域自2003年实施退耕还林（草）工程和《抚仙湖保护条例》的实施卓有成效，流域植被保护工作成果显着。

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4结论与讨论

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4.1结论 织梦内容管理系统

植被覆盖度各等级时空变化差异显着。抚仙湖流域各年份植被覆盖度I级类面积最大，其余各等级面积的年际变化差异明显。1974，1977，1989，1996年Ⅱ，Ⅲ级的面积较大；而Ⅳ，V级面积较少；2000年后的Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ级的面积波动较小，2006，2009，2012，2014年的Ⅳ，V级的面积较大，而Ⅱ，Ⅲ级的面积较小。坡度较小、地势较平缓的地区为极低覆盖度区（1级）；在地势比较陡峭的地区以低植被覆盖（Ⅲ级）、中高植被覆盖（Ⅳ级）和高植被覆盖度（V级）为主。总之，1974-2014年抚仙湖流域植被覆盖度I级类面积变化极小，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ级类面积变化波动大，数次出现谷值和峰值，V级类面积则呈增加趋势。说明抚仙湖流域的生态环境保护工作效果明显，尤其是自2003年以来实行退耕还林政策后，抚仙湖流域的植被覆盖度V级类面积呈增加趋势。

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4.2讨论 内容来自dedecms

（1）基于Landsat 5/8遥感数据，应用像元二分模型法估算抚仙湖流域植被覆盖度，研究方案具有高效、适性较强等优点，适用于植被稀疏、土壤反射率大、人类活动干扰较强的地区[27]。。虽然采取了辐射定标、大气校正、NDVI异常值舍弃等方法消除大气等因素对地物反射的影响。但如何消除云层覆盖对线性光谱混合分析的影响值得进一步研究。植被与裸土NDVI阈值确定是像元二分模型反演植被覆盖度的关键。由于植被类型、生长状况和下垫面的复杂性和多样性，应用像元二分法模型选择的纯植被和裸土覆盖像元均来自遥感数据，受气象条件的影响，少部分区域难以满足云量低于5％的要求，虽然精度检验符合要求，但FVC估算值和实测值很难保证完全一致，反演的植覆盖度仍有待进一步检验，同时，并未探究非密度和混合密度亚像元的情况。

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（2）由于气候变暖和人类活动干扰的加强，近年来抚仙湖湖体萎缩加快，水位下降，水域面积逐渐缩小；流域土地利用变化显着，水土流失与土地退化严重[28-29]；流域生态环境质量状况总体呈下降趋势；入湖河流中垃圾杂物污染突出，河流的N、P污染程度迅速加重，35条河流水质均为劣V类，致使抚仙湖有机污染和营养化水平不断提高，高锰酸盐指数、TP浓度、浮游植物丰度和叶绿素浓度有所上升，部分月份水质达到Ⅱ类[17]，造成流域自然生态系统结构和功能的巨大破坏，并将持续影响区域生态系统功能。因此，今后应基于多时相遥感数据，应用遥感与GIS技术，对流域植被覆盖演变进行进一步的研究，为流域区域的生态恢复与抚仙湖水质保护提供数据基础与理论依据。 织梦好，好织梦

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（作者：李石华 王金亮 彭双云 云南师范大学旅游与地理科学学院；金宝轩 周峻松 云南省基础地理信息中心）

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