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基于 Landsat 與地物波譜的稀土礦尾砂地植被

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2024-12-10 15:09 ? 次閱讀

稀土開采產(chǎn)生大量堆積尾砂,出現(xiàn)強烈水土流失過程,伴生嚴重水環(huán)境和地質(zhì)災害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開展稀土尾砂地植被修復是尾砂地災害防治的常見手段。評價礦區(qū)植被恢復效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設計提供理論依據(jù)。

NDVI時程變化

一、引言

稀土開采產(chǎn)生大量堆積尾砂,出現(xiàn)強烈水土流失過程,伴生嚴重水環(huán)境和地質(zhì)災害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開展稀土尾砂地植被修復是尾砂地災害防治的常見手段。評價礦區(qū)植被恢復效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設計提供理論依據(jù)。本文以江西省尋烏縣離子型輕稀土尾砂區(qū)為研究區(qū),收集研究區(qū)1989-2015年Landsat數(shù)據(jù)和尋烏站氣象數(shù)據(jù),實地調(diào)查研究區(qū)典型尾砂適生植被和堆積尾砂的地物波譜數(shù)據(jù),解算典型植被的NDVI值,分析礦區(qū)NDVI的年際和年內(nèi)時程變化規(guī)律。

二、基于Landsat數(shù)據(jù)的NDVI時程變化

在利用遙感技術對植被信息的研究中,NDVI是植被指數(shù)中運用最為廣泛的一種,它能很好地反映了植被生長狀態(tài)以及植被空間分布情況,與植被分布密度呈線性相關。許多研究表明NDVI與植被覆蓋度、葉面積指數(shù)(LAI)和光合作用等植被參數(shù)有關,NDVI的時間變化曲線能有效地表現(xiàn)出植被的季節(jié)變化、年際變化和人為活動影響變化。因此,在監(jiān)測廢棄礦區(qū)植被恢復情況的過程中NDVI起到有效地作用。本文選取歸一化植被指數(shù)(NDVI)來反映稀土礦尾砂地植被變化情況,其計算形式為近紅外波段(NIR)與紅光波段(R)的差值比上這兩個波段數(shù)值之和,公式為:

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表1Landsat TM/OLI NDVI 計算公式

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研究區(qū)NDVI時程變化分析分為兩個部分進行,第一部分為整體礦區(qū)NDVI時程變化分析,第二部分選取植被修復時間較早的“稀土尾砂試驗區(qū)”雙茶亭礦區(qū)分析NDVI時程變化規(guī)律。

2.1整體礦區(qū)NDVI時程變化

基于ENVI軟件中BandMath 計算NDVI結(jié)果,將整體礦區(qū)NDVI值提取出來并導出成ASCII文件,方便之后分析使用。計算NDVI平均值,診斷NDVI時序趨勢,揭示整體礦區(qū)NDVI時程變化規(guī)律,見圖1。圖1表明:1989-2015年整體礦區(qū)NDVI值在0.12-0.5間變化,平均值為0.31;NDVI最大值和最小值所在年份分別為1995年和2013年,分別為0.5和0.12,變化幅度為0.38;NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.79,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.08,決定系數(shù)大于相應臨界值,線性回歸趨勢顯著,NDVI值的傾向率為-0.08(10a)-1,表明NDVI值顯著減小;NDVI值的Mann-kendall趨勢分析檢驗值Z為-6.68,取顯著性水平為0.05,相應臨界值Z05.0 為1.96,檢驗值的絕對值Z大于相應臨界值,Mann-kendall趨勢檢驗顯著,表明整體年NDVI值呈顯著性下降趨勢。

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圖1 整體礦區(qū) NDVI 時程變化

NDVI時程變化可分為三個階段,第一階段為穩(wěn)定期,時間為1989-2005年,此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.052,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.157,決定系數(shù)小于相應臨界值,NDVI變化趨勢不顯著,平均NDVI為0.43,整體稀土礦區(qū)存在一定的開采,但是整體NDVI值未大幅度減小;第二階段為劇烈開采期,時間為2006-2008年,此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.69,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.658,決定系數(shù)大于相應臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢,傾向率為-0.3(10a)-1,平均NDVI為0.29,較穩(wěn)定期下降了0.14,此階段稀土礦區(qū)進行劇烈的采礦活動,人類活動對稀土礦區(qū)影響較大,嚴重破壞了礦區(qū)植被,導致NDVI值迅速下降;第三階段為植被修復期,時間為2009-2015年,此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.395,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.197,決定系數(shù)大于相應臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢,傾向率為-0.046(10a)-1,整個時間段NDVI呈現(xiàn)較低值,平均NDVI為0.19,較劇烈開采期下降了0.1,尋烏縣2009年對稀土礦區(qū)進行植被修復治理,使研究區(qū)內(nèi)的2009年和2010年的植被數(shù)量有所增加,對于整體礦區(qū)恢復效果一般。

2.2雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化

在整體礦區(qū)NDVI影像數(shù)據(jù)中提取以種植桉樹為主的雙茶亭礦區(qū)NDVI,計算NDVI平均值,診斷NDVI時序趨勢,揭示雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化規(guī)律,見圖2。按照整體礦區(qū)NDVI變化階段對雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化進行分析。

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圖2 雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化

結(jié)果表明:1989-2015年雙茶亭礦區(qū)NDVI值在0.17-0.65間變化,平均值為0.4;NDVI最大值和最小值所在年份分別為2015年和2008年,分別為0.65和0.17,變化幅度為0.48;穩(wěn)定期NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.321,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.156,決定系數(shù)大于相應臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢,傾向率為-0.049(10a)-1,平均NDVI為0.44,稀土開采對雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被存在一定影響,植被呈現(xiàn)減少趨勢;劇烈開采期NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.732,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.57,決定系數(shù)大于相應臨界值,NDVI呈顯著下降趨勢,傾向率為-0.63(10a)-1,平均NDVI為0.28,較穩(wěn)定期減少0.16,和整體礦區(qū)情況類似,劇烈稀土開采活動嚴重破壞雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被,導致植被迅速減少;植被修復期NDVI相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.884,取顯著性水平為0.05,相應臨界值R205.0 為0.187,決定系數(shù)大于相應臨界值,NDVI呈顯著上升趨勢,傾向率為0.25(10a)-1,平均NDVI為0.39,較劇烈開采期增加0.11,雙茶亭植被修復效果較好,對比整體礦區(qū)可得,油茶配置模式植被修復治理效果較差,桉樹配置模式效果較好。

三、基于地物波譜的典型地物NDVI特征值分析

基于研究區(qū)各典型地物的地物波譜特性,利用紅光波段和近紅外波段的平均反射率計算相應地物的NDVI,見圖3。圖3表明:在研究區(qū)典型地物中,尾砂相應NDVI值為0.03,芒萁為0.69,芭茅為0.53,芒草為0.52,油茶為0.69,木荷為0.8,竹子為0.79,馬尾松為0.75,桉樹為0.6,樟樹為0.52,其中木荷NDVI值最大,尾砂NDVI值最小,尾砂存在一定的背景值。由于研究區(qū)地物波譜數(shù)采集時間為2019年1月與7月,分別屬于冬季和夏季,則獲取各地物波譜特性計算出的NDVI會有一定的波動范圍,其中波動范圍較大的為芒萁、芭茅和芒草,這三種植被屬草本類植被,說明對于NDVI,草本類植被受季節(jié)變化影響較大,喬木類植被對相對較小,即草本NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈,喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定。

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圖3典型地物NDVI

四、基于小波分解的NDVI時程變化

4.1小波分析理論概述

傅里葉變換是最常用的分析信號工具,用于推導不同幅度和頻率下特定正弦波函數(shù)的組合。但是傅里葉變換存在不足之處,在分析信號特征時會忽略信號的時間信息,通過變換結(jié)果無法判斷某個信號發(fā)生的時間。以傅里葉變換為數(shù)學基礎,理論物理學家A·Grossman建立了小波變換的理論體系。小波變換分析信號時可通過小波基函數(shù)的變換分析信號的局部特征,信號分析結(jié)果具有比傅里葉變換更良好的局部特性。分解后的信號呈現(xiàn)低頻和高頻特性兩部分內(nèi)容,低頻信號具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率,高頻信號具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率,所以有著“數(shù)學顯微鏡”之稱。正是小波變換擁有著這些特性,使小波變換在信號處理、數(shù)值計算和流體力學等領域得到了廣泛的應用。

4.2基于小波分解的NDVI多尺度時程變化

為了更好研究NDVI的時程變化規(guī)律,基于Matlab軟件,本文將NDVI變化曲線作為一種信號曲線,對其進行小波分解,分析其低頻信號與高頻信號的特點。根據(jù)NDVI數(shù)據(jù)特點,采用db3小波函數(shù)對整體礦區(qū)NDVI和雙茶亭NDVI進行分解,結(jié)果如圖4和圖5所示。

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圖4 整體礦區(qū) NDVI 信號和小波分解部分注:(a)表示原始信號,(b)表示低頻信號,(c)表示高頻信號。

(1)低頻信號按照NDVI變化階段對低頻信號進行分析。圖4表明:穩(wěn)定期整體礦區(qū)低頻NDVI值處于較高水平,進入劇烈開采期后低頻NDVI值迅速下降,在植被修復期保持穩(wěn)定;低頻信號整體趨勢與整體礦區(qū)NDVI時程變化趨勢一致,說明低頻信號表示NDVI的年際變化特征,將年內(nèi)波動信息濾除,呈現(xiàn)與原始信號一致的三個變化階段。圖5表明:雙茶亭礦區(qū)低頻NDVI值呈現(xiàn)微下降-劇烈下降-上升的三個階段變化,與雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化趨勢一致。

(2)高頻信號高頻信號表示為NDVI的年內(nèi)變化,按照NDVI變化階段對高頻信號進行分析。圖4表明:穩(wěn)定期整體礦區(qū)高頻NDVI值呈波動變化,波動幅度較大,說明在此階段整體礦區(qū)年內(nèi)NDVI變化較為劇烈;劇烈開采期整體礦區(qū)高頻NDVI值也呈波動變化,但是波動幅度較小,說明在此階段礦區(qū)年內(nèi)NDVI呈波動變化,但是由于人類活動較為劇烈,使植被數(shù)量迅速較少,導致NDVI變化幅度變小;植被修復期整體礦區(qū)高頻NDVI值在此階段初期呈水平變化,后期呈波動變化,說明研究區(qū)年內(nèi)NDVI在植被修復期初期年內(nèi)變化較小,這是由于劇烈開采期過后植被破壞過于嚴重,導致礦區(qū)內(nèi)植被數(shù)量稀少,年內(nèi)植被變化較小,后期由于植被修復措施的實施,植被得到一定的恢復,然后呈現(xiàn)出了年內(nèi)波動變化。圖5表明:雙茶亭礦區(qū)高頻NDVI值三個時期都呈波動變化,這是由于在劇烈開采后,植被措施的迅速實施,使雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被得到良好的補充,導致在劇烈開采期之后、植被恢復期初植被表現(xiàn)出良好的年內(nèi)波動變化。

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圖5雙茶亭礦區(qū)NDVI信號和小波分解部分注:(a)表示原始信號,(b)表示低頻信號,(c)表示高頻信號。

結(jié)合草本植被NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈,喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定的結(jié)論可得:穩(wěn)定期與劇烈開采期NDVI波動較大是由于草本植被變化劇烈引起的,說明礦區(qū)植被變化的主要原因為草本植被的變化;在植被修復期初期高頻NDVI值呈水平變化特征,說明此時礦區(qū)內(nèi)草本類植被數(shù)量稀少,原因為劇烈稀土開采將草本植被破壞嚴重,幾乎不存在草本類植被,在經(jīng)過人工植被修復后,礦區(qū)植被得到一定的補充,草本植被開始增長,最后呈現(xiàn)波動特征。總體表明:礦區(qū)內(nèi)對NDVI影響最大的為草本類植被,基于此情況,礦區(qū)植被恢復措施的植被配置模式可針對草本類植被進行選擇,并針對草本植被進行維養(yǎng)。

四、討論

本章基于LandsatTM/OLI 數(shù)據(jù)和研究區(qū)典型地物波譜數(shù)據(jù),計算了研究區(qū)1989-2015年的NDVI值以及典型地物的NDVI值,總體分為三個部分:

(1)整體礦區(qū)NDVI時程變化和雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化分析。整體礦區(qū)NDVI呈下降趨勢,可分為三個階段,即穩(wěn)定期、劇烈開采期和植被修復期,其中整體礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期呈波動變化,在劇烈開采期和植被修復期呈顯著下降趨勢,雙茶亭礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期和劇烈開采期呈顯著下降趨勢,在植被修復期呈顯著上升趨勢。油茶配置模式尾砂修復治理效果較差,桉樹配置模式效果較好。

(2)典型地物NDVI值的分析。典型地物可分為三種稀土尾砂、草本植被和喬木類植被,其中尾砂和喬木類植被年內(nèi)NDVI值變化幅度較小,草本植被年內(nèi)NDVI值變化較大。

(3)對NDVI時程變化曲線進行小波分解。結(jié)果分解為低頻信號和高頻信號,且分別表示NDVI的年際變化和年內(nèi)變化特征。通過分析整體礦區(qū)NDVI高頻信號發(fā)現(xiàn)了對研究區(qū)NDVI產(chǎn)生影響的主要因素為草本類植被,此結(jié)論可指導后期繼續(xù)進行植被修復,針對草本植被,選擇更良好的植被配置模式

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審核編輯 黃宇

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