巴音布鲁克草原高寒草原植被覆盖度反演模型构建与评价

草地资源对维持农牧区生态环境、提高牧民生活水平以及发展民族特色文化具有重要意义[1]。巴音布鲁克草原是中国第二大高山草原,同时是新疆最重要的畜牧业基地之一。在人类活动和全球气候变化的影响下,由于放牧超载严重,巴音布鲁克草原退化面积达到30.48万hm2,占草地总面积的19.61%,部分区域退化非常严重[2],导致草地生产力和总生物量的下降,制约了当地畜牧业的持续发展[3],草原的退化受到了人们广泛的关注。植被覆盖度(vegetation fractional cover,VFC)是直观反映草地地上植被生长状况的重要指标,同时也是指示草地退化及环境变化的常用监测评估指标之一。植被覆盖度数据获取主要分为地面实测和遥感反演两种方法。早期研究中通常使用传统的目测法、仪器法和采样法等地面实测方法获得[4],但地面实测法具有主观性较强、野外操作不规范以及无法大面积推广等缺点。随着遥感技术的不断发展,植被覆盖度可以利用遥感数据通过模型进行估算得到,其中主要方法有像元二分法、经验回归模型法和混合像元分解法3种[5]。由于遥感反演成本低、效率高,可用于大尺度的监测区,能够广泛推广等优势,成为了获取植被覆盖度的主要手段。我国研究者基于遥感技术对植被覆盖度估算，利用植被指数构建反演模型进行了研究,如凌成星等[6]通过Worldview-2卫星的波段特征,选择近红外2波段与归一化植被指数(NDVI)构建植被覆盖度估算模型,模型精度达到87.8%；游浩妍等[7]基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据对研究区的植被覆盖度利用像元二分模型估算,研究表明基于NDVI反演模型拟合效果最佳,估算精度达到87.13%；李艺梦等[8]以基于Landsat 8波段计算得出的转换型土壤调整指数(TSAVI)对额济纳荒漠绿洲植被覆盖度进行估算,结果表明基于TSAVI的像元二分模型法的监测精度较高；宋清洁等[9]基于增强型植被指数(EVI)和NDVI对研究区建立了草地植被覆盖度的反演模型,结果显示EVI构建的对数模型为最优反演模型,模型精度达到88.00%；杨峰等[10]基于Landsat TM遥感数据与实测数据,通过植被指数与植被覆盖度的相关关系对天山北坡典型退化草地构建监测模型,研究结果表明MSAVI和GNDVI与植被覆盖度的相关性较好,其模型精度超过90%；顾祝军等[11]利用Landsat 7 ETM+影像,构建植被覆盖度与NDVI的多项式回归模型,研究表明在1～4次多项式植被覆盖度关系模型中,模型幂次越高,拟合程度越好。虽然目前利用遥感技术开展监测、评估植被覆盖度的研究越来越多,但针对高寒草原的草地类型植被覆盖度反演研究较少,而不同草地类型适宜的植被指数又不尽相同。因此,本研究以巴音布鲁克高寒草原为研究区，对其通过5种植被指数进行草地植被覆盖度的反演模型构建,筛选最佳模型并检验精度,为今后巴音布鲁克高寒草原开展监测工作和科学管理提供科学依据。

仅1990—2004年的十多年间，李淑荣经手的曲线超过千万米，经她解释的一大批国内外重点井获得可喜勘探成果，为胜利油田规模勘探和海外勘探提供了重要技术支撑。李淑荣终于实现了自己的理想—成为了名副其实的能听懂地层语言的测井女专家。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于巴音布鲁克草原,行政上隶属巴音郭楞蒙古自治州和静县,位于42°40′-43°10′ N,83°10′-85°50′ E,海拔为2 400～2 600 m,属于天山中段南麓封闭型高位山间盆地。巴音布鲁克草原由大尤尔都斯盆地和小尤尔都斯盆地组成,属典型的高寒气候,年均温约-4.2 ℃,全年积雪日约137 d,积雪深度45 cm,年均降水量280.5 mm,年蒸发量1 132.4 mm。盆地为典型的高寒草原类型,优势种为紫花针茅(Stipa purpurea)和羊茅(Festuca ovina),主要伴生种为冰草(Agropyron cristatum)草(Koeleria cristata)、天山赖草(Leymus tiauschanicus)、绢毛委陵菜(Potentilla sericea)等。

1.2 数据获取及预处理

野外研究区包括大尤尔都斯盆地和小尤尔都斯盆地,研究区实测数据的采取于2017年7下旬-8月初植被生长的高峰期。结合遥感影像图,选取35个样地(图1),每个样地设置3个1 m×1 m的样方,共设置105个样方。用手持GPS记录样地经纬度,用拍照与针刺法计算样方的植被覆盖度。其中随机选取25个样地的数据用于建立回归模型,10个样地的数据用于对建立的模型进行精度验证。

实测植被覆盖度根据对每个草地样方进行拍摄照片利用ENVI软件提取其样方的覆盖度。由于拍摄角度会影响估算精度的误差,所以拍摄时最大程度上将相机与地面处于平行的状态在进行拍摄。首先,利用ENVI中Ground Control Points Selection工具增加5个控制点对照片进行几何纠正。之后利用Basic Tools工具对已经纠正照片的中心地带进行裁剪,去除边缘存在变形可能的图像,接着通过非监督分类对植被和裸地进行分类,最后通过Classification工具对样方内的植被和裸地覆盖度进行计算统计。

遥感数据选取美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)的陆地卫星Landsat 8 OLI传感器2016年7月22日获取的影像。利用ENVI 5.2对图像进行预处理,包括辐射定标、大气校正、几何精校正以及图像镶嵌裁剪等。

山的下面有一片坟地。那是我们四个人经常光顾的地方。城市中的许多人死后都葬在这里。艳阳天里，坟碑、坟丘及书法遗照，个个亡韵十足。你会觉得这些人还都活着，只是存在的方式不同罢了。

图1 研究区样地空间分布图 Fig. 1 Spatial distribution of study area plots

1.3 研究方法

1.3.1 经验回归模型法 植被指数的选择:根据研究内容及研究区的特点,本研究选择5种植被指数,依次为差值植被指数(difference vegetation index,DVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)、修正土壤调整植被指数(modified soil adjusted vegetation index,MSAVI)。利用ENVI 5.2中的Band math工具根据计算公式对各个植被指数进行波段组合计算,计算公式如表1所列。利用ArcGIS 10.2中Spatial Analyst工具提取样地各植被指数值。

表1 植被指数计算公式 Table 1 Vegetation index formulan

植被指数Vegetationindex计算公式Formula参考文献References差值植被指数DVIDifferencevegetationindexDVI=RNIR-RRed[12]比值植被指数RVIRatiovegetationindexRVI=RNIR/RRed[13]归一化植被指数NDVINormalizeddiffereentialvegetationindexNDVI=(RNIR-RRed)/(RNIR+RRed)[14]土壤调整植被指数SAVISoiladjustedvegetationindexSAVI=(1+L)(RNIR-RRed)/(RNIR+RRed+L)[15]修正土壤调整植被指数MSAVIModifiedsoiladjustedvegetationindexMSAVI=2RNIR+1-(2RNIR+1)2-89(RNIR-RRed)/2[16]

RNIR为近红外波段；RRed为可见光红光波段；L为土壤调节系数,L=0.5。

RNIR is near infrared band; RRed is visible light red band; L is soil regulation coefficient, L=0.5.

相关分析及模型类型的选择:将计算出的植被覆盖度实测值与提取的各植被指数的计算值进行相关性分析,通过相关性的差异显著性选择适宜植被指数构建模型。本研究选择线性模型、对数模型、二次多项式模型、指数模型以及幂函数模型5个具有代表性及常用的回归模型,利用SPSS统计软件对其进行植被覆盖度与各植被指数间的模型构建,再根据结果分析筛选最佳模型。

1.3.2 像元二分法 像元二分模型假设影像中的像元只由植被和非植被两个部分组成。李苗苗等[17]、王奎阳[18]通过分析建模指出像元二分模型以NDVI为参数估算植被覆盖度的精度较高。因此,本研究选择NDVI作为参数,其计算公式为

式中：FVC为植被覆盖度；NDVlsoil为裸地土壤或非植被区域的NDVI值；NDVlveg为有植被完全覆盖区域的NDVI值。

由于研究区环境等因素的影响,对于裸地像元,理论上NDVI值应当近似为0,但实际情况中NDVlsoil一般为-0.1～0.2。并且影像中会存在一定的噪声或离群值,提取的NDVI极值并不一定是NDVImax与NDIVmin,所以,NDVImax与NDVImin的值不能直接选择影像中NDVI的最大和最小值。通常根据统计学原理选择合适的置信区间,在置信区间内NDVI最大值与最小值，分别为NDVlveg与NDVIsoil,这在一定程度上能够减弱遥感影像产生的噪声影响[19]。本研究对NDVI提取值进行统计,将统计结果与研究区实测植被覆盖的情况相结合,最终分别选取累积概率为5%和90%时,NDVIsoil和NDVIveg的取值分别为0.019 606和0.956 471。

2 结果与分析

2.1 各植被指数与植被覆盖度间的相关分析

对选择的5种植被指数RVI、DVI、NDVI、SAVI、MSAVI及样地实测植被覆盖度进行相关分析,结果表明,经验回归模型中MSAVI与植被覆盖度相关性为-1.8，无相关关系,其余4种植被指数与植被覆盖度均呈现显著正相关(P<0.01)。其中NDVI与植被覆盖度的相关性最高,达到0.805；SAVI次之,相关系数均为0.804；随之为DVI,相关系数为0.744；RVI与植被覆盖度的相关性最低,相关系数仅为0.673。像元二分法中NDVI与覆盖度相关性为0.807,略高于经验回归模型法,但相差并不明显。

2.2 植被覆盖度与各植被指数间反演模型构建

对植被覆盖度与RVI、DVI、NDVI、SAVI、MSAVI进行模型的构建(表2)。由于MSAVI与植被覆盖无显著相关关系,所以在构建模型时去除。4种植被指数中,除DVI对数模型的拟合效果(R2=0.490)相比其他模型较好以外,RVI(R2=0.695)、NDVI(R2=0.723)、SAVI(R2=0.713)均为二次多项式模型表现出较好的拟合效果；其中,NDVI和SAVI的拟合效果最好。

通过植被覆盖度与各植被指数间的相关系数及反演模型的拟合R2可以看出,其中NDVI、SAVI两种植被指数与植被覆盖度的拟合效果较好,而RVI和DVI拟合效果较不理想。根据数据比较,本研究选择NDVI、SAVI两种植被指数构建巴音布鲁克草原高寒草地植被覆盖度反演模型。其中,在NDVI、SAVI的模型类型中对数模型、二次多项式模型、幂函数模型的拟合效果优于线性模型和指数模型。

表2 植被覆盖度与各植被指数间的反演模型 Table 2 Inversion model of vegetation coverage and vegetation indices

植被指数Vegetationindex模型类型 Modeltype 模型 Inversionmodel 拟合R2FitR2调整R2AdjustmentR2RVI线性模型Linearmodely=0.057x+0.4130.4620.451对数模型Logarithmicmodely=0.179lnx+0.4290.6520.639二次多项式模型Quadraticpolynomialmodely=-0.021x2+0.206x+0.2310.6950.687幂函数模型Powerfunctionmodely=0.347x0.4240.6020.583指数模型Exponentialmodely=0.413e0.109x0.4080.391NDVI线性模型Linearmodely=0.665x+0.2580.6870.665对数模型Logarithmicmodely=0.27lnx+0.790.7170.706二次多项式模型Quadraticpolynomialmodely=-0.894x2+1.467x+0.0990.7230.701幂函数模型Powerfunctionmodely=0.868x0.5420.7070.696指数模型Exponentialmodely=0.302e1.312x0.6450.632SAVI线性模型Linearmodely=0.444x+0.2580.6780.665对数模型Logarithmicmodely=0.27lnx+0.680.7170.706二次多项式模型Quadraticpolynomialmodely=-0.398x2+0.978x+0.0990.7130.698幂函数模型Powerfunctionmodely=0.697x0.5420.7070.696指数模型Exponentialmodely=0.302e0.875x0.6460.632DVI对数模型Logarithmicmodely=0.186lnx-0.8440.4900.471幂函数模型Powerfunctionmodely=0.035x0.3630.4590.438

表3 反演模型精度检验 Table 3 Inversion model accuracy test

研究方法Researchmethod植被指数Vegetationindex模型类型 Inversionmodel 拟合R2FitR2经验回归模型法EmpiricalregressionmodelNDVI对数模型Logarithmicmodel0.8269二次多项式回归模型Quadraticpolynomialmodel0.8366幂函数模型Powerfunctionmodel0.7762SAVI对数模型Logarithmicmodel0.8162二次多项式回归模型Quadraticpolynomialmodel0.8315幂函数模型Powerfunctionmodel0.7709像元二分法PixelDichotomyNDVI0.8257

通过精度验证,经验回归模型法NDVI二次多项式回归模型为最佳模型,拟合精度达到0.836 6(表3),表明在绿色植被生长旺盛期,基于NDVI构建的植被覆盖度反演模型拟合精度能够达到较高的效果,能够较真实地反映地面的情况,其方法也较为简单,应用广泛。

东明县创建国家森林城市工作开展以来，牢固树立“创新、协调、绿色、开放、共享”和“绿水青山就是金山银山”绿色发展理念，加强组织领导，细化工作任务，明确时间节点，强化工作措施，全力推进创森路域水系绿化重点工程开展。目前，全县已完成冬季造林1.2万亩，其中路域绿化面积8900亩，水系绿化面积3100亩，发展特色经济林面积1960亩。贾河为东明县一条重要县级河道，也是创森重点打造的一条绿化水系，目前已全部完成河道清淤和平整治理，计划在今冬明春全部完成造林。

3 讨论

3.1 不同植被指数与植被覆盖度间相关性差异

Ling C X,Zhang H Q,Ju H B,Sun H.Research on vegetation fractional coverage estimation of East Dongting Lake wetland area based on Worldview-2 satellite data.Science Technology and Engineering,2012,12(29)：7515-7520.(in Chinese)

本研究中NDVI和SAVI与植被覆盖度的相关性要高于DVI和RVI,这可能是由于巴音布鲁克草原气候寒冷而潮湿,日照强烈,紫外线作用强,空气稀薄,土壤温度高于空气温度,昼夜温差极大,植被生长期较短等状况[21],使得RVI对高覆盖度和低覆盖度植被有不同的敏感程度,覆盖度较高时敏感较高,但当植被覆盖度<50%时,这种敏感性显著降低[22],同时大气效应也同样影响其指数对植被的灵敏度[20],因此需要对遥感数据预处理时进行大气校正,但仍然可能存在部分误差。DVI虽然能对植被覆盖度的变化有较好的反映能力,但土壤背景的变化对该指数有较大的影响[23],当植被处于低覆盖度时,DVI随生物量呈现增加趋势,但当植被覆盖度大于80%时,其敏感性有明显下降趋势。虽然MSAVI能够消除或减弱土壤背景的影响[24],同时对覆盖度范围无明确要求,但由于遥感数据受天气状况(如云层及云影等)的影响,虽对这些影响进行了校正等处理但可能仍存在误差,因此影响研究结果。NDVI虽受土壤背景的影响较大,且较适用于植被生长中期或中度植被覆盖度的区域,但由于研究区植被生长期较短的特征使得该植被指数适用于研究区。SAVI增加了土壤调节系数,提高了植被覆盖度反演的精确性。因此，根据植被指数的特性选择其进行植被覆盖度反演模型的构建。

3.2 植被覆盖度反演模型的选择

本研究通过经验回归模型法和像元二分法对巴音布鲁克高寒草地构建植被覆盖度反演模型,其中利用经验回归模型法NDVI、SAVI两种植被指数与植被覆盖度的相关性较强,NDVI二次多项式回归模型精度验证拟合效果达到0.836 6,能够较好地反映研究区的植被覆盖度,这与基于Landsat 8 OLI的荒漠化地区植被覆盖度反演模型研究结果有相似之处[25],但研究中结果仍存在差异,这可能由于多方面原因引起,实测数据与遥感数据的时间匹配、植被覆盖度计算过程中的误差、仪器的选择、研究区不同的地形条件和气候条件、遥感影像预处理误差等都有可能影响研究结果。利用像元二分法对研究区进行植被覆盖度反演拟合效果略低于经验回归模型法,可能与NDVI植被指数在较高覆盖区容易饱和从而产生一定的误差有关,这与基于Landsat 8荒漠绿洲植被覆盖度估算方法对比研究部分结果有相似之处[8],但由于研究区覆盖度不相同以及选择的植被指数不同因此最终的结果也略有差异。

本研究通过对经验回归模型法和像元二分法以及植被覆盖度与各植被指数之间的相关关系和反演模型进行对比分析发现,各植被指数的适用条件存在差异性且经验回归模型法更适用于研究区的植被覆盖度反演。其中NDVI在植被覆盖度为50%～70%范围内误差较小,而本次选择样地内植被覆盖度大部分在此范围内。其中NDVI的反演公式较多利用于植被覆盖度的估算,能够在影像提取中减少相应误差。因此NDVI模型较适宜对研究区构建反演模型。对于5种回归模型类型,二次多项式模型的拟合效果最好。一些研究表明,对植被覆盖度和植被指数构建模型时线性模型和二次多项式模型效果较好[10],这与本研究有相似之处也有相同之处。由于本研究只使用一年的实测数据，且对于像元二分法植被指数的选择单一,只能对本年份高寒草原进行植被覆盖度的反演,并且Landsat局部影像受积雪或云层等天气影像,对部分区域的反演存在一定的误差,其中经验模型法对实测数据的依赖性较高,对于较大研究区域有一定的局限性,因此在未来几年中将对研究区持续进行相同实验并根据研究区情况对植被指数进行多元化的选择,以提高此研究的科学性及完整性。

4 结论

通过经验回归模型法与像元二分法构建反演模型验证精度分析,本研究最终选择NDVI二次多项式回归模型y=-0.894x2+1.467x+0.099(R2=0.723)构建巴音布鲁克草原高寒草地植被覆盖度反演模型,其模型精确度较高可用于反演巴音布鲁克高寒草原生长旺期时的植被覆盖度。

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植被指数是利用遥感不同波段间的组合,能将相关的光谱信号有效地综合起来,能够增强各种植被信息,减少非植被信息,具有显著的地域性和时效性,常受到植被本身、环境、大气等条件的影响,能够反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值,与植被覆盖度、绿色植被的叶面积指数(LAI)和被吸收的光合有效辐射(APAR)等指标具有较好的相关性[20]。

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我国“黑金子”石墨粉的粉碎技术一直比较落后，往往是将粗加工石墨粉出口到国外加工，再从国外进口使用，这样一来成本增加、利润降低。力普研制的石墨粉碎球化生产线破解了这一难题，吸引并成了日本、巴西客商以及国内石墨集产地的首选，深受国内外客商的青睐。

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式中：Ni为与母线i相连的所有母线的集合；PGi、QGi为节点i的有功、无功负荷；Gij、Bij为节点i和j之间的电导和电纳；Gii、Bii为节点i的自电导和自电纳。

Gu Z J,Zeng Z Y,Shi X Z,Zheng W,Zhang Z L,Hu Z F.A model calculating vegetation fractional coverage from ETM+ imagery.Ecological Environment,2008,17(2)：771-776.(in Chinese)

事实上，关于企业高管薪酬的研究长久以来一直是研究中的热点问题。之所以会出现市场对于高管薪酬的质疑，很大程度上是因为公众认为不公平导致，高管给自己发放高薪酬被人们广为诟病。因此，国内企业必须根据市场供给情况建立一个“合理”的高管薪酬体系。这个体系使企业高级管理人员的薪酬在具有市场竞争优势的同时，又能够将起到激励约束的作用，恰当地将高级管理人员的绩效考核结果(包括企业的业绩增长、风险管控等)与薪酬挂钩起来。

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黄昏将至时，女人叫了一餐饭，是一客意大利面和一份蔬菜沙拉，还有店家配送的一杯红酒。她细嚼慢咽，直到把餐盘吃光为止。女人自己知道她每天只吃这一餐饭，其他进食的则是水果和牛奶之类的饮品。女人不是在减肥，她的身体堪称魔鬼身材。只是觉得没精神也没有胃口，最近一段时间，她忽然间就对自己没信心了，她曾一个人躺在没有开灯的黑夜的大床上，静想自己生命的尽头，究竟该是个什么样子？她想要是能够看到，那该多好，多美好。那暗藏于内心的那些无名的惨痛，就足可以痛痛快快地消失了。

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上述第(1)项汉字音译专有名词原则早在新教传教士编写《外国史略》、《万国地理全图集》等中文书刊时便已确立，而且仅限国名、地名和人名的习惯沿袭至今。

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分数概念演变过程中所渗透的比例思想与等价类思想，是分数教学中的重要教学内容.只有掌握了这些数学基本思想，才能够了解分数概念发展的来龙去脉，掌握解决分数问题的基本方法，并且这些数学基本思想也是学生思维发展和终身学习的重要基础.

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建筑符号学萌芽于20世纪40年代的意大利1）、[1]、[4]。由于理性建筑思潮的推动，在历史文化大国与法西斯主义控制的背景下产生了折衷的新理性主义[1]332，新理性主义是对古典主义、后现代主义形式拼贴的批判，也是对正统现代主义思想的反抗，新理性主义强调了一种清晰的、逻辑性的思维[5]。就是在这个时候，产生了形而上学的建筑语言。

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中国生猪预警网首席分析师冯永辉告诉记者，疫区活猪禁止调运的影响正在逐步体现在市场上，今年的四季度猪肉销售旺季也受到影响，近几天虽然南方市场受需求旺季影响已经开始回暖，价格有所上涨，但北方产区生猪无法运出，市场供应过剩，价格依然低迷。

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综上所述，根据现今人工智能的发展趋势，从法哲学的角度观之，人工智能获得法律人格，似是不可避免之事。其一，人制造人工智能的取向和路径，决定了人工智能具有“近人”性，因此，人工智能具有法律人格，与其说是不可想象的，不如说很可能是随着人工智能的发展而自然而然的。其二，从法律史的角度看，法律人格乃是一种社会建构，“是否具有法律人格”与“是否是人”之间没有什么必然的关联，故认可人工智能的法律人格，不必以将人工智能定性为“人”作为前提。其三，根据权利义务相一致的法理，在人工智能能“脱离人类控制而独立行动”并影响他人的权利义务时，对人工智能法律人格予以承认的考虑实际上便已成为了一个现实问题。

[22] Liu Z Y,Huang J F,Wu X H,Dong Y P.Comparison of vegetation indices and red-edge parameters for estimating grassland cover from canopy reflectance data. Journal of Integrative Plant Biology,2007,49(3)：299-306.

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像一名心理咨询师那样，教师也需要一种共情的能力，所谓共情就是指一种体验他人内心世界的能力。作为一名教师，我们要试着从学生的视角，去体会学生的感受，去看待学生的问题。当你静下来去观察和体会时，你会发现学生表现出来的很多问题，其实只是源于其内心那一点简单的需求和渴望，只不过是被包装和扭曲成了我们不希望看到的样子。这时你会觉得学生都是可爱的。

Ma Z G,Sun H,Wang G X,Lin H,She Y C,Zou Q.Modeling percentage vegetation cover of a desert area using Landsat 8-OLI image.Journal of Central South University of Forestry and Technology,2016,36(9)：12-18,141.(in Chinese)