一种基于LU数据和NDVI数据的生态建设数据处理方法

摘要

本发明公开了一种基于土地利用(Land Use,LU)数据和归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)数据的生态建设数据处理方法，所述方法包括：(1)收集目标评估区在评估期限始末的LU数据；(2)形成目标评估区NDVI系列栅格数据；(3)分析土地利用变化规模及空间分布情况；(4)分析目标评估区NDVI变化的趋势性特征及空间分布情况；(5)对土地利用数据重采样，分别计算土地利用变化对NDVI变化的贡献率、NDVI显著变化的土地利用类型比例以及具有重要生态功能的土地类型的NDVI的变化率。采用本发明方法所获得的数据既能反映土地利用类型“质”的变化，也能反映植被覆盖“量”的变化，能够综合反映生态建设工程的实施效果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种生态建设数据处理方法，具体涉及一种基于LU数据和NDVI数据的生态建设数据处理方法。

背景技术

土地退化和荒漠化是全球最严重的环境问题之一，在我国也极为突出，直接影响我国生态安全与可持续发展。在脆弱的生态环境和日益强烈的人类活动双重作用下，积极应对土地退化和荒漠化，对我国自然资源保护和可持续发展至关重要。为了缓解土地退化带来的系列不利影响，我国启动了多项大规模的生态保护项目，包括防护林建设、沙尘暴治理、野生动植物保护和自然保护区建设、林区生态补偿、天然林保护、退耕还林以及荒漠化综合治理等生态工程。评估生态建设工程的实施效果有利于掌握工程实施带来的生态影响，可为优化生态保护政策、完善工程建设措施提供重要的参考依据。生态建设工程评估的核心在于生态相关数据的处理和分析模型的研制。

土地利用是研究自然生态和社会经济的一面镜子。当前生态建设评估多从土地利用变化的视角开展研究。三十多年来，AVHRR、MODIS、Landsat等卫星遥感数据已广泛应用于监测陆地表层变化。监测陆地表层变化所利用的数据有两种：一类是土地利用数据，通过这种数据可以进行变化特征分析，有效评估因土地类型变化强烈的生态建设工程，但忽略了土地类型未发生改变的区域的生态功能的变化，且时间分辨率不高；另一类是植被覆盖数据，利用植被覆盖数据可以分析植被覆盖的变化，进而评估生态建设效果。但是植被覆盖数据对土地利用类型变化不敏感，无法分析植被指数的变化是由于土地类型面积变化导致的还是土地类型利用强度导致的。

生态建设评估很重要的一个方面是分析和解释生态建设效果是由于土地利用类型变化引起的，还是由土地类型质量和功能提升引起的，进而进一步指导生态建设工作，然而当前的仅靠土地利用变化分析或仅靠植被指数变化分析的研究方法尚难以实现。

因此，人们希望获取一种能够综合呈现生态建设效果的数据，利用这种数据能够综合评价和揭示生态建设效果，解释生态建设效果及成因。

发明内容

针对现有技术的需求，本发明的目的是解决上述难题，提出一种基于土地利用(LU)数据和植被指数(NDVI)数据的数据处理方法，利用该数据处理方法所获得的数据能够从宏观尺度上对生态建设效果进行评估。具体而言，本发明提供一种基于LU数据和NDVI数据的生态建设数据处理方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：

(1)收集目标评估区在评估期限始末的LU数据，并根据研究需要，采取土地利用分类体系进行解译；

(2)获取目标评估期内历年植被生长季的16天NDVI最大值合成数据，并对所述数据进行拼接、重投影、裁剪、最大值合成，形成目标评估区NDVI年系列栅格数据；

(3)根据生态建设评估特征对土地利用类型重新进行分类，然后根据预定年限内的土地利用数据制作土地利用转移矩阵，分析土地利用变化规模及空间分布情况；

(4)利用趋势检验方法，计算目标评估区植被指数变化的趋势性特征及空间分布情况；

(5)对土地利用数据重采样，保持与NDVI数据分辨率的一致性，分别计算发生了土地利用变化的区域的NDVI变化对全区域NDVI变化的贡献率、NDVI发生显著变化区域的土地利用类型比例，以及具有重要生态功能的土地类型区域的NDVI的变化率，其中，

①计算土地利用变化对NDVI变化的贡献率：叠加土地利用变化结果和NDVI趋势检验结果，统计分析土地利用变化区的NDVI变化对总体的NDVI变化的贡献率，贡献率的计算公式为：

式中，CR_NLC_i是目标评估区域在目标评估时段内，没有发生土地利用变化的i土地类型的栅格，其NDVI变化对总体的NDVI变化的贡献率；TNLC_ndviTe_i是评估时段内，未发生土地利用变化的i土地类型的栅格，在期末(Te)时的NDVI总和；TNLC_ndviTs_i是评估时段内，未发生土地利用变化的土地类型i的栅格，在期初(Ts)时的NDVI总和；TndviTe是期末所有栅格的NDVI的总和；TndviTs是期初所有栅格的NDVI的总和；CR_LCC_j是评估区域在评估时段内，发生土地利用变化的j地类的栅格，其NDVI变化对总体的NDVI变化的贡献率；TLCC_ndviTe_j是评估时段内，发生土地利用变化的j土地类型的栅格，在期末时的NDVI的总和；TLCC_ndviTs_j是评估时段内，发生土地利用变化的j土地类型的栅格，在期初时的NDVI的总和；

②计算NDVI发生了显著变化的区域的土地利用类型结构：叠加NDVI趋势检验结果与土地利用及变化结果，选取NDVI变化显著区域，计算土地利用类型比例；

③计算具有重要生态功能的土地利用类型的NDVI的变化率：叠加土地利用图和NDVI趋势检验结果，选取具有重要生态功能的土地利用类型，计算NDVI变化率。

在一种优选实现方式中，所述步骤(4)包括识别增长趋势超出预定标准的区域、下降趋势超出预定标准的区域及变化不超过预定标准的区域。

在另一种优选实现方式中，所述方法还包括以预定形式呈现所述土地利用变化对NDVI变化的贡献率、NDVI显著变化区域的土地利用类型比例以及具有重要生态功能的土地类型的NDVI的变化率。

在另一种优选实现方式中，所述LU数据为土地利用数据，所述NDVI数据为植被指数数据。

在另一种优选实现方式中，所述步骤(4)包括：利用下述公式计算目标评估区植被指数变化的空间分布情况：

其中S为正态分布，其均值为0，方差V_αr(S)＝n(n-1)(2n+5)/18，X_j、X_k分别为按照时间顺序排列的NDVI系列数据中的第j个和第k个数据。

在另一种优选实现方式中，在所述步骤(5)中，重采样采用空间分辨率为250m的栅格数据。

在另一种优选实现方式中，NDVI显著变化指的是多年NDVI变化率超过目标变化阈值，可通过检验方法确定。

在另一种优选实现方式中，具有重要生态功能的土地类型至少包括：森林、灌丛、高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地和水体与湿地。

本发明的特点及有益效果在于将反映土地类型变化的LU数据分析和反映植被覆盖变化的NDVI数据相结合，计算土地利用变化对NDVI变化的贡献率、NDVI显著变化的土地利用类型比例，以及具有重要生态功能的土地类型的NDVI的变化率，这些所计算出的数据，可以用于有效评估生态建设状况，这些数据既能反映土地利用类型“质”的变化，也能反映植被覆盖“量”的变化，能够综合反映生态建设工程的实施效果，解释生态建设效果是由于土地利用类型变化引起的，还是由土地类型质量和功能提升引起的。

附图说明

图1为本发明方法的技术流程图。

图2说明了案例区土地利用变化对NDVI变化的贡献率。

图3说明了案例区NDVI显著变化的土地利用类型比重。

图4说明了案例区具有重要生态功能的土地利用类型的NDVI变化。

具体实施方式

以下结合附图及其实施例对本发明进行详细说明，但并不因此将本发明的保护范围限制在实施例描述的范围之中。

以毛乌素沙地地区为案例区，以2000-2014年为评估时段对本发明技术方法的具体应用作进一步说明，具体应用包括以下步骤：

1)土地利用数据及植被指数数据准备：从中国科学院资源环境科学数据中心申请研究时段内基于TM影像数据解译的土地利用数据，空间分辨率为30m，土地利用分类体系为6个一级类，25个二级类，由于目前缺少2014年数据，用2010年的土地利用数据代替，以演示方法操作流程；在NASA网站下载毛乌素沙地2000-2014年每年7-8月16天MODIS-NDVI最大值合成数据，空间分辨率为250m，并对其进行拼接、重投影、裁剪、最大值合成，形成毛乌素沙地地区NDVI系列栅格数据，数据准备见表1；

表1毛乌素沙地生态建设评估数据准备

序号数据类型时间分辨率空间分辨率数据类型1NDVI2000-2014年250m栅格2土地利用数据2000、2010年30m栅格

2)土地利用变化分析：首先，根据生态建设评估特征对毛乌素沙地土地利用类型重新进行分类，见表2，总体来看2010年毛乌素沙地的土地利用以中覆盖度草地，沙地、戈壁与裸地，低覆盖度草地，农田，高覆盖度草地为主，分别占26.29％、22.54％、20.54％，14.44％和10.86％。然后，根据2000和2010年土地利用数据制作土地利用转置矩阵，发现2000-2010年土地利用变化不明显，变化面积仅占区域面积的9.88％。在土地利用变化中，其他建设用地、城镇用地和森林面积分别扩大了222.88％，44.31％和40.54％。

表2土地利用重分类对照表

序号评估用土地类型原始土地类型1农田水田、旱地2森林有林地、疏林地、其他林地3灌丛灌木林4高覆盖草地高覆盖草地5中覆盖草地中覆盖草地6低覆盖草地低覆盖草地7水体与湿地河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩涂、滩地、沼泽地8城镇用地城镇用地9农村居民点农村居民点10其他建设用地其他建设用地11沙地、戈壁与裸地沙地、戈壁、盐碱地、裸土地、裸岩石质地、其它

3)NDVI变化趋势分析：利用Mann-Kendall(MK)趋势检验方法，计算毛乌素沙地2000-2014年NDVI变化趋势，分析毛乌素沙地植被指数变化情况。MK检验方法如下：检验统计量

其中，

S为正态分布，其均值为0，方差V_αr(S)＝n(n-1)(2n+5)/18。当n>10时，标准的正态系统变量通过下式计算：

4)LU数据与NDVI数据耦合分析：首先对毛乌素沙地土地利用数据重采样为空间分辨率为250m的栅格数据，然后利用发明内容所述方法从以下3个方面开展毛乌素沙地地区LU数据与NDVI数据耦合计算：

①首先计算土地利用变化对NDVI变化的贡献率：叠加土地利用变化结果和NDVI趋势检验结果，按照下式计算土地利用变化对NDVI变化的贡献率：

式中，CR_NLC_i是2000-2014年期间毛乌素沙地地区未发生土地利用变化的i土地类型的栅格的NDVI变化对总体的NDVI变化的贡献率；TNLC_ndvi2014_i是2000-2014年期间毛乌素沙地地区未发生土地利用变化的i土地类型的栅格，在2014年时的NDVI总和；TNLC_ndvi2000_i是2000-2014年间，毛乌素沙地地区未发生土地利用变化的i土地类型的栅格，在2000年时的NDVI总和；Tndvi2014是毛乌素沙地2014年所有栅格的NDVI的总和；Tndvi2000是毛乌素沙地2000年所有栅格的NDVI的总和；与此同理，CR_LCC_j是2000-2014年期间毛乌素沙地发生土地利用变化的j地块类型的栅格的NDVI变化对总体的NDVI变化的贡献率；TLCC_ndvi2014_j是2000-2014年间，毛乌素沙地发生土地利用变化的j地块类型的栅格，在2014年时的NDVI的总和；TLCC_ndvi2000_j是2000-2014年期间毛乌素沙地发生土地利用变化的j地块类型的栅格，在2000年时的NDVI的总和。

计算发现，在毛乌素沙地核心区，沙地、戈壁与裸地的生态恢复对NDVI变化的贡献率最大，为34.2％，其次是低覆盖草地，贡献率为25.6％；而因土地利用类型变化产生的NDVI提升仅占5.3％。在毛乌素沙地所涉及的各县的行政区内，中覆盖草地和低覆盖草地的生态恢复对NDVI变化的贡献率较大，分别为24.8％和19.8％，农田的集约利用对NDVI变化的贡献率也较大，为18.6％，而因土地利用类型变化产生的生态环境改善仅占4.9％。说明2000-2014年毛乌素沙地生态建设效果主要是由于土地类型生态功能和质量的提升而导致的，特别是草地和沙地的生态功能的提升(图2)。

②计算NDVI变化幅度通过MK分析显著性检验显著变化的土地利用类型比例(本发明中采用通过Mann-kendle分析的显著性检验确定显著变化。Mann-kendle检验值的大小可以确定显著变化，大于2.58,1.96,1.64时分别代表在99％，95％，90％置信区间上显著变化)：叠加NDVI趋势检验结果与土地利用及变化结果，分析NDVI显著变化(90％置信区间)区域的土地利用及变化比例，发现土地利用变化面积占NDVI显著变化区域的面积的5.4％，生态功能和质量提升的土地类型面积占NDVI显著变化面积的94.6％，其中农田，中覆盖草地，低覆盖草地，沙地、戈壁与裸地4种地类占NDVI显著变化的面积比重较大，分别占35.3％、23.0％、19.2％和7.0％(90％以上置信区间)(图3)。

③计算具有重要生态功能的土地类型的NDVI的变化率：叠加土地利用图和NDVI趋势检验结果，选取森林、灌丛、高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地和水体与湿地等具有重要生态功能的土地利用类型。利用下述公式评估NDVI变化情况：

其中，X_j、X_k分别为按照时间顺序排列NDVI系列数据中的第j个和第k个数据；Q_i为X_j、X_k两个数据的年变化率；Q_med为NDVI系列数据的变化率。

计算发现，在毛乌素沙地核心区和所涉县级行政区范围内，具有重要生态功能的土地利用类型的NDVI变化都通过了检验，增长率分别为0.0077年^-1和0.0073年^-1。毛乌素沙地核心区内森林、灌丛、高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地和水体与湿地的NDVI变化都通过了检验，增长率分别为0.0084年^-1、0.0091年^-1、0.0065年^-1、0.0079年^-1、0.0081年^-1和0.0071年^-1。毛乌素沙地所涉县级行政区内，高覆盖草地的NDVI变化没有通过检验，森林、灌丛、中覆盖草地、低覆盖草地和水体与湿地等地类通过了检验，NDVI增长率分别为0.0088年^-1、0.0098年^-1、0.0070年^-1、0.0090年^-1和0.0063年^-1(图4)。

获得了上述系列数据和指标后，就可以用于毛乌素沙地生态建设效果评估。从上面数据可以看出，评估期内的毛乌素沙地的土地利用以中覆盖度草地，沙地、戈壁与裸地，低覆盖度草地，农田，高覆盖度草地为主，土地利用变化总体比较稳定，变化幅度较大的地类包括其他建设用地、城镇用地和森林。耦合LU数据和NDVI数据显示：①土地利用类型变化对NDVI变化的贡献率较小，在毛乌素沙地核心区土地利用变化对NDVI变化的贡献率仅为5.3％，在毛乌素沙地所涉县级行政区的土地利用变化对NDVI变化的贡献率仅为4.9％；②NDVI显著变化的土地利用类型中，未发生土地利用变化的农田，中覆盖草地，低覆盖草地，沙地、戈壁与裸地4种地类比重较大；③具有重要生态功能的土地类型的NDVI在波动中呈小幅显著增长态势。总体来看，在本考察时段，案例区生态建设取得一定成效，且生态封育带来的生态改善效果更为突出。由于毛乌素沙地地处干旱半干旱地区，降雨可基本满足灌木、草类的生长，后续要更加重视自然封育对巩固生态建设成效的积极作用，减少不合理的人类活动与土地利用对区域生态的干扰。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡在本发明的精神和原则之内，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明的保护范围之内。

虽然上面结合本发明的优选实施例对本发明的原理进行了详细的描述，本领域技术人员应该理解，上述实施例仅仅是对本发明的示意性实现方式的解释，并非对本发明包含范围的限定。实施例中的细节并不构成对本发明范围的限制，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均落在本发明保护范围之内。