论文总字数：14678字

目 录

1绪论 4

1.1研究背景和意义 4

1.1.1 植被遥感监测与NDVI概述 4

1.1.2 本文研究意义 4

1.2 国内外研究现状 5

1.2.1 国内研究现状 5

1.2.2 国外研究现状 5

1.3 研究内容和技术路线 5

1.3.1研究内容 5

1.3.2技术路线 6

2.研究区概况 6

3 数据源与处理方法 7

3.1 数据源 8

3.1.1 Landsat数据 8

3.1.2 其他数据源 8

3.2 数据处理 8

3.2.1 Landsat数据处理 8

3.2.2 其他数据处理 9

3.3 研究方法 9

4 植被时空变化分析 9

4.1 植被的时间变化趋势 9

4.1.1 植被指数年际变化 9

4.1.2 植被指数季节变化 10

4.1.3 植被指数月变化 12

4.2 植被指数空间变化特征 12

5 植被变化的驱动力分析 14

5.1 气候因素 14

5.1.1 温度对植被变化的影响 14

5.1.2 降水对植被变化的影响 14

5.2 人类活动对植被的影响 15

5.2.1 农业生产与植被变化的关系 15

5.2.2 植被建设与植被变化的关系 16

6 结论与讨论 17

6.1 结论 17

6.2 讨论 18

参考文献 18

致谢 20

南京地区近十年NDVI变化规律初探

肖力

，China

Abstract：The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)，as an indicator of vegetation change，plays a pivotal role in the study of vegetation change and related fields. In this paper， Landsat 7 was used to analyze the vegetation index (NDVI) data with spatial resolution of 30m and period of 16 days. The trend of vegetation index change from 2006 to 2015 in Nanjing was analyzed. The results show that the average NDVI trend of Nanjing is relatively stable in recent ten years，and it is at the lowest level in 2008 and the maximum in 2012. From the seasonal point of view，the vegetation index of the four seasons changes obviously，and the order of vegetation index is summer＞spring＞autumn＞winter. The change of vegetation size in Nanjing is the change of bimodal curve with the seasonal variation，the highest value in July and the lowest value in December. From the point of view of spatial analysis，the vegetation index is almost stable in the urban area and is much less in the surrounding area of the city center. The relationship between the annual variation trend of temperature and precipitation and the NDVI is analyzed. It is found that the influence of temperature and precipitation on vegetation index is weak and human factors become the main reason for the change.

Keywords：Nanjing; NDVI; Landsat; climate factors; human activities

1绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1 植被遥感监测与NDVI概述

植被是联结土壤、大气和水分的自然“纽带”，在全球变化研究中起到“指示器”的作用。植被覆盖变化能够直接表示生态系统的变化，它很大程度代表了生态环境的总体情况。同时，在陆地生态系统中，植被是重要的成分，是人文因素对环境影响的有效指标，长期的气候变化决定了不同的植被分布，在不同区域植被的演变与人类的活动密不可分。那么，怎样快速而又准确的获取大范围的植被覆盖的信息成为一个棘手的问题。遥感技术作为一门新兴的学科，与其它传统的技术相比较有许多优点，能够更大范围观测对象，能够精确迅速定位目标并且拥有超大的数据存储量，为传统学科的相关研究提供了至关重要的新型手段，攻克了许多科学难以应用的难题，发挥了不可替代的作用。　

研究表明归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）在分析植被生长情况、覆盖情况以及其他植被活动方面比较准确，对于植被各类活动研究来说是良好的指针，在植被活动相关研究领域应用较广泛。归一化植被指数的定义为近红外波段与红光波段的数值之差与两个波段数值之和的比值，用公式表示出来为NDVI=（NIR-R）/(NIR R)，其中NIR为近红外波段，R为红外波段。相比于其他植被指数，NDVI有很多优势：（1）植被指数能与土壤的变化紧密联系，因此能够精确监测植被的变化情况；（2）其与植被的分布有一定相关性，因此能表示植被生长状况；（3）其受到地形、大气环境以及其他因素的干扰较小，表示结果更加精确。所以在进行区域植被时空变化监测、生物量估算、农作物生产力预测等社会生态系统研究分析时被广泛采纳和应用。根据地球表面不同覆盖物对可见光波段与近红外波段响应能力的不同，根据这个特性便可大致对地面覆盖物进行辨认。当地面覆盖物为水或雪时，其值小于零；岩石、裸土时接近于零；在有植被覆盖的地区，其值大于零，并且随着地区植被覆盖越高，其值也越大。根据遥感传感器的不同，所获取的遥感数据也不同，常用于植被覆盖度监测的遥感数据有：Landsat-TM/ETM＋数据、SPOT-VEGETATION数据、NOAA/AVHRR数据、ATSER数据、MODIS数据、高光谱数据航片以及雷达数据。

1.1.2 本文研究意义

南京位于长江下游中部地区，地处北亚热带，现代植物资源丰富，植物种类繁多。建国初期，南京市保留森林面积仅为1万公顷，经过五、六十年代的群众性造林，森林植被逐步得到恢复。尽管如此，南京市区域的生态建设方面仍然存在着严重问题。近年来，随着城市化进程的不断扩张，各种摩天大楼拔地而起，城市的急速发展需要大片土地资源，生态环境也逐渐成文人们关心的问题。因此，获取南京地区地表植被覆盖的时空变化信息，研究其近年来变化规律并且分析其驱动力因素，对于评估南京市生态环境评估和决策有着举足轻重的意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

国内学者在植被方面进行了大量的研究，目前来看，大多数学者认为在人为和自然因素的共同作用下植被覆盖情况发生了变化。具体来讲，自然因素主要包括降水、气温等；人为因素主要包括：城市化建设、生态环境工程建设、交通网络布局等方面。张本均等利用Landsat MSS和TM影像，对北京山区1979-2005年植被覆盖变化进行监测分析。得到结论，研究期内北京山区植被覆盖度由70.05%下降到66.14%。。孙红雨等通过五年内NDVI时间序列的数据分析了我国植被的时空变化与气候因素的影响。李一静等利用TM数据以及土地调查数据，探讨植被覆盖变化，得出结论，人为因素是影响深圳市植被覆盖变化的主要因素。李本纲等根据不同气象站点的气温和降水值分析我国部分地区，得出了气温与植被具有更高相关性。

1.2.2 国外研究现状

国外在植被研究方面具有更丰富的经验。在季节变化方面的研究，Moody和Johnson等人对NDVI数据进行处理以获取研究区域平均季节信息并分析其变化规律。对于可行性方面，Taylor等人利用数据计算农场的植被数据，研究发现，降水和土壤湿度的变化可以通过植被指数来监测。在驱动力分析方面，Nicholson等人利用数据研究东非地区植被与气候变化的关系，研究结果表明植被指数能够反映降水量的关系并且二者相关系数较高。Barbosa等人利用数据分析了巴西部分地区植被变化情况，得出了不同时期NDVI值的趋势情况。William对NDVI数据和城市土地资源做了相关性分析，研究发现二者之间存在较为显著地关系。

1.3 研究内容和技术路线

1.3.1研究内容

作为衡量生态环境的重要指针，植被覆盖度受到自然因素和人为因素的共同影响，根据所学的专业知识，使用ENVI、ArcGIS等遥感信息专业处理软件，从时间、空间角度分析南京地区十年植被指数变化情况和趋势，并且收集该地区各类气象数据和社会经济数据进行植被指数进行综合评估以进行驱动力分析。

（1）基于Landsat ETM 数据，使用ENVI、ArcGIS、Excel等软件，对南京植被研究采取平均值法、趋势线分析法、相关性分析法等，从时间尺度和空间尺度对南京地区NDVI进行计算和综合分析来反映南京植被指数时空特征及其动态变化。

（2）南京是中国重要的农业和商品粮基地之一，本文通过互联网从江苏省统计局查阅了南京近十年粮食产量、农作物总播种面积等资料分析植被指数变化规律。气候因素是影响植被变化的因素之一，本文还查询了南京近十年年平均气温、年平均降水量，根据计算出的NDVI值特征分析他们之间的关系，了解其对NDVI变化的影响。与此同时，环境的变化很大程度上取决于人类的活动，因此人为因素不可忽略，本文查询了南京市近十年城市绿地面积分析其对植被覆盖的影响。

1.3.2技术路线

本文的研究技术如图1：

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