遥感地学分析课程设计实验报告成都市植被覆盖度遥感动态监测分析团队人员胡禹贤2008043013遥感081班杨维2008043035 遥感081班胡晓2008043010 遥感081班卿晓琼2008043009 遥感081班郝争2008043007 遥感081班摘要本次研究以四川省成都市为研究区，选择2000年Landsat ETM数据、2007年Landsat TM 数据、成都1:50万地形图以及全国县界1：400万的矢量图作为基本信息源，对遥感数据进行波段合成、大气校正、几何校正、图像裁剪处理后，计算出两期图像的归一化植被指数（NDVI），对植被覆盖度进行估算。
结果表明：成都市在七年间植被覆盖度总体上呈增高趋势，尤其是市区二环路以内，植被覆盖度有了明显的增加。
但是，在成都的一些郊区，比如龙泉、郫县、以及金堂等地的植被覆盖度已经出现下降的迹象；另外，与2000年相比，成都市到2007年低植被覆盖度区域面积有了明显的减少，中低植被覆盖到中高植被覆盖度区域面积增加明显，高植被覆盖度区域面积变化不大。
从研究结果上看，我们总体上认为研究区植被覆盖度变化和人类活动有不可分割的密切关系。
【关键词】：归一化植被指数；遥感；植被覆盖度；成都市。
summaryThe study, Chengdu, Sichuan Province as the study area, select the Landsat ETM data in 2000, Landsat TM data in 2007, Chengdu, 1:50 million, and topographic maps 1:400 million the county boundary vector as a basic source of information on remote sensingband synthetic data, atmospheric correction, geometric correction, image cropping treatment, two images to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI), vegetation coverage estimate. The results showed that: Chengdu, vegetation coverage in the seven years, showing a rising trend in general, especially in the urban area within the Second Ring Road, the vegetation coverage has been an obvious increase.However, in some suburbs of Chengdu, such as Longquan, Pixian, and Jintang, the vegetation coverage has been signs of decline; In addition, compared with 2000, Chengdu, in 2007 ,had a significant size of the area decrease in the low vegetation cover in areas of high vegetation coverage area increased significantly and the regional area of high vegetation coverage changed little. The results from the research point of view, is generally thought that the vegetation cover change and human activities are inextricably close relationship.【Key words】: normalized difference vegetation index; remote sensing; vegetation coverage; Chengdu.1研究目的及意义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，它反映了植被在水平方向上的密度情况，是评价环境生态条件优劣的一个重要指标。
作为重要的生态气候、生态水文影响因子，植被覆盖度影响着大气圈、水圈、生物圈层间的各种物质转化和能量转移过程，因此，众多生态、水文、气候模型都把植被覆盖度作为一个重要的输入参数[1]。
研究植被覆盖度不仅可以明确当前生态环境分布和变化趋势,而且可以为后续的治理、保护、研究提供数据基础。
此外，由于城市植被是区域植被中的一部分,它是城市生态系统重要的组成因素,对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用,如缓解城市“热岛效应”、净化空气以及改善区域气候等,因此开展城市植被生态研究也具有重要现实的意义。
在遥感技术应用之前，大区域的植被盖度监测只能依靠野外实地调查完成，这必然消耗大量的人力物力，同时，野外调研过程中人工确定植被覆盖也必然存在着诸多主观客观的不确定因素，影响最终结果的精度。
遥感技术可以连续不断地提供具有四维(三维空间和时间)特征的数字图像，通过遥感图像可真实地记录植被覆盖的景观特征，可以准确、快速、连续地提取植被指数信息，为植被覆盖度动态调查提供了可靠的信息源保证。
在少数缺少实测资料的地区，应用遥感技术提取植被指数信息，可有效降低植被覆盖度的研究难度。
成都市位于中国西南东北部, 位于天府之国四川盆地，地处西南、西北、华北、华中地区的几何中心位置，地理位置优越，有成昆、成渝、宝成、成昆铁路和川渝、川藏等公路以及航空等运输方式与我国西北、西南、华北、华中等地区相联系，区位优势明显。
农业自然条件优越,工业自然资源丰富,地缘关系与战略地位十分突出。
研究成都市植被覆盖情况及其变化规律,对整个区域的经济发展、生态建设具有重要的意义。
2研究区状况成都位于成都平原中部、岷江中游地段，东临龙泉山脉，西临龙门山脉，介于东经102度54分至104度53分，北纬30度05分至31度26分之间。
东西最大横距192公里，南北最大纵距166公里，境内海拔387-5353米，平均海拔400米，辖区总面积12390平方公里，市区面积598平方公里，常住人口1474万人。
辖区内西北高、东南低，平均坡降0.3%。
属亚热带湿润季风气候，四季分明，夏无酷暑，冬无严寒，年平均气温16.7℃。
年平均日照时数1071小时，年平均降雨量945.6毫米，总体气候环境良好，有利于植物的生长。
近年来，随着成都市城市化进程的加快，特别是到了2000年，成都市明确了要建立国际化大都市的目标以后，全境城市化过程导致原有的农业景观被迅速改造成城市景观，大规模建设用地扩张引发了土地利用结构的急剧调整，地表植被覆盖度也由于强烈的认为干扰而发生了显著的变化。
3数据来源本次研究利用了成都市两个时相的LandsatTM2000年和LandsatETM+2007年的遥感数据，其轨道号为129/39。
选用陆地卫星数据，其空间分辨率30 m×30 m。
除了遥感数据外，还包括成都市1：50万的地形图，全国县界1：400万的矢量图。
为了更加合理有效地提取植被信息，通常情况下选择同一时相的不同年份的遥感影像，我们选择的遥感影像都是植被生长比较茂盛的6月份，而且考虑到两幅图像基本无云，成像质量较好，这样使得研究区的植被变化具有可比性。
陆地卫星Landsat遥感数据信息主题成像仪Landsats4-5 波段波长(微米)分辨率(米)主要作用TM、ETMBand 1 蓝绿波段0.45-0.52 30 用于水体穿透,分辨土壤植被Band 2 绿色波段0.52-0.60 30 分辨植被Band 3 红色波段0.63-0.69 30处于叶绿素吸收区域, 用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果好Band 4 近红外0.76-0.90 30用于估算生物数量,分辨潮湿土壤Band 5 中红外 1.55-1.75 30用于分辨道路/裸露土壤/水,并且有较好的穿透大气、云雾的能力。
Band 6(仅ETM)热红外10.40-12.560 感应发出热辐射的目标。
Band 6(仅TM) 热红外10.40-12.5120 感应发出热辐射的目标。
Band 7 中红外 2.09-2.35 30对于岩石/矿物的分辨很有用, 也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。
Band 8(仅ETM)微米全色0.52-0.90 15得到的是黑白图象, 用于增强分辨率, 提供分辨能力。
4数据处理4.1遥感数据预处理本次研究的技术流程图4.1.1波段合成：利用Erdas 8.7图像处理软件对TM 和ETM 图像进行波段合成，把两期单波段遥感影像合成为两幅多波段的彩色图像。
本次研究分别把TM 与ETM 图像的1~5波段的灰度图像进行合成，得到的假彩色图像如下图所示：2000年ETM1~5波段合成图（轨道号129/39） 2007年TM1~7波段合成图（轨道号129/39）原始遥感数据影像的预处理波段合成辐射校正几何校正遥感影像图的信息提取成都市遥感影像图像裁剪生成NDVI 灰度图生成植被覆盖度图4.1.2大气校正：根据前人研究成果及其经验，在使用NDVI来计算研究区植被覆盖度时，如果不进行大气校正，局部地区NDVI值的计算误差将达到50%以上[2]。
我们知道，TM 和ETM的第六波段都是热红外波段，大气对它的传输、反射等影响最小，所以我们就可以用它的最小反射值作为参考标准，来对其他波段的反射值做一个改正，以达到消除由于太阳高度角或大气影响造成的研究区不同时相影像的效果差异。
本次研究采分别将两幅图像的1~5波段的最小反射值减去两幅图像的第六波段的最小反射值，得到的图像如下图所示：未经大气校正后的2000年成都影像图未经大气校正后的2007年成都影像图经过大气校正后的2000年成都影像图经过大气校正后的2007年成都影像图4.1.3几何校正：为了进行动态比较，以及动态变化面积大小的量算，需要对遥感影像进行几何校正和两期影像配准。
利用成都l:50万的地形图作为标准参考数据，采用UTM投影，WGS84坐标系统，选出36个控制点，用三次多项式拟合法对控制点进行平差计算，并用双线形内插法完成像元重采样即可获得2000年的遥感图像。