基于GEE的陕北退耕还林前后植被变化.pdf
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1、第48 卷第2 期2023年6 月文章编号:10 0 6-0 9 6 0(2 0 2 3)0 2-0 0 3 5-0 4基于GEE的陕北退耕还林前后植被变化甘肃林业科技Journal of Gansu Forestry Science and TechnolgyVol.48 No.2Jun.2023刘子凡,李娜,李宏韬(1.国家林业和草原局西北调查规划设计院,陕西西安7 10 0 48;2.旱区生态水文与灾害防治国家林业和草原局重点实验室,陕西西安7 10 0 48)摘要:通过研究退耕还林工程前后的植被变化并揭示其成因,可以为生态建设提供重要的指导和参考。本研究以陕北地区为研究对象,利用Goo
2、gle Earth Engine平台的19 8 7、19 9 9 和2 0 2 2 年Landsat数据集,通过像元二分模型反演得到陕北地区在退耕还林工程前后的植被覆盖度动态变化。在退耕还林工程前,陕北地区植被覆盖度整体较低,而在退耕还林工程实施后,植被覆盖度明显提高。关键词:像元二分模型;植被;退耕还林;陕北地区中图分类号:X171.4Changes of Vegetation before and after Farmland Retirement in文献标识码:ANorthern Shaanxi Province Based on GEEdoi:10.3969/j.issn.1006-
3、0960.2023.02.010LIU Zifan,LI Na,LI Hongtao(1.Northwest Surveying,Planning and Designing Institute of National Forestry and Grassland Administration,Xian 710048,China;2.State Forestry and Grassland Administration Key Laboratory of Eco-Hydrology andDisaster Control in Arid Regions,Xian 710048,China)Ab
4、stract:By studying the vegetation changes before and after the Grain for Green Program and revealingtheir causes,valuable guidance and references can be provided for ecological construction.This study focuseson the northern Shaanxi region and utilizes Landsat datasets from 1987,1999,and 2022 through
5、 pixel-basedbinary model inversion on the Google Earth Engine platform to analyze the dynamic changes in vegetationcoverage before and after the implementation of the Grain for Green Program.Prior to the program,thevegetation coverage in northern Shaanxi was generally low,but after the programs impl
6、ementation,there was anoticeable increase in vegetation coverage.Keywords:Pixel binary model;vegetation;farmland retirement;northern Shaanxi退耕还林工程是中国政府为改善生态环境而推出的一项重要措施,上世纪9 0 年代开始实施,通过减少农业生产用地和荒山荒地复垦,恢复和增加森林植被,改善土地生态环境,促进可收稿日期:2 0 2 3-0 4-0 3资助项目:国家林业和草原局西北调查规划设计院科技创新项目(2 0 2 0 0 4)。作者简介:刘子凡(19 9 2
7、 一),男,陕西榆林人,硕士,助理工程师,从事林草信息化研究与实践。E-mail:36持续发展2 。在陕北地区,退耕还林工程已经取得了一定的成效3。植被覆盖度是评估生态系统规模及其完整状况的重要指标之一,因此,研究退耕还林工程前后植被变化,对于生态建设具有重要指导意义4。随着遥感技术的不断发展,获取地表植被覆盖度的信息已经成为了一个常见的研究手段5。GEE(G o o g l e E a r t h E n g i n e,G E E)平台数据集经过辐射校正、大气校正、噪声过滤、镶嵌拼接等预处理,并提供了丰富的遥感数据和处理工具,可以方便地获取和处理Landsat遥感数据,并通过像元二分模型反
8、演得到植被覆盖度。本研究基于GEE平台中19 8 7、19 9 9、2 0 2 2 年数据研究陕北地区退耕还林工程前后植被变化,以期为当地生态建设提供基础数据和理论指导。1研究区陕北地区位于中国陕西省北部,10 7 15 11114E、3 50 4 3 9 15 N,包括榆林市和延安市,总面积约8.3 万hm。内陆干旱半干旱气候,干旱少雨,年降水量40 0 6 0 0 mm,年均气温7 11,年蒸发量8 0 0 8 50 mm。陕北地区大体以长城为界,南部为黄土高原腹地丘陵沟区,由现代沟壑分割而成,基本地貌为黄土塬、梁、沟、塬,农耕历史悠久;北部为毛乌素沙地南缘风沙草滩区,土地荒漠化和水土流失
9、等生态问题严重。2数据与方法2.1数据来源与预处理从GEE平台提取陕北地区19 8 7、19 9 9 年Landsat 5 TM和2 0 2 2 年Landsat8OLI影像数据,分辨率3 0 m,逐景进行去云掩膜处理和裁剪处理,计算归一化植被指数(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI),最大值法(Maximum ValueComposition,MVC)合成每年NDVI影像。2.2方法植被覆盖度采用像元二分模型计算,其原理为光谱混合模型,使用两个端元表示像元成分,削弱了大气、植被结构和土壤背景值的影响8。本研究以植被和裸地为两个端元,计算两个端元与
10、观测光谱的混合比例,推算像元植被覆盖度19-1。甘肃林业科技FVC=NDVIveg-NDVIssoil式中:FVC为像元植被覆盖度,NDVI为像元归一化植被指数平均值,NDVLvag为植被端元归一化植被指数平均值,NDVIsoil为裸地端元归一化植被指数平均值。本研究选取NDVI总序列低值端占总数5%的像元为裸地端元,高值端占数数5%的像元为植被端元,并规定其植被覆盖度分别为0、1。统计计算每级植被覆盖度像元在总数中的占比。植被覆盖度分级标准12.13 :极低值0 0.2,低值0.2 0.4,中低值0.4 0.6,中值0.6 0.8,高值0.81。3结果与分析3.1变化特征图1显示,与19 8
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