畢業(yè)論文-基于RS和GIS的植被覆蓋度變化監(jiān)測(cè)與動(dòng)因分析

1、重慶大學(xué)本科學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于RS和GIS的植被覆蓋度變化監(jiān)測(cè)與動(dòng)因分析學(xué) 生：劉偉學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)教師：專 業(yè)：測(cè)繪工程重慶大學(xué)土木工程學(xué)院2019 年 6 月Graduation Design(Thesis) of Chongqing UniversityMonitoring and Cause Analysis of Vegetation Coverage Change Based on RS and GISUndergraduate: Liu Supervisor:Zhang Major: Surveying and Mapping EngineeringSchool of civ

2、il engineering Chongqing UniversityJune 2019重慶大學(xué)本科學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要城市綠地面積的變化直接關(guān)系到地區(qū)區(qū)域環(huán)境內(nèi)氣候、水文、土壤等因子的改變。植被覆蓋度是衡量地表植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)，而植被覆蓋度變化監(jiān)測(cè)與其動(dòng)因分析也是城市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)的重要組成部分，其方法與結(jié)論可謂=為城市的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。本次研究獲取了重慶市 2001-2016 年的 MODIS 遙感影像數(shù)據(jù)。在 ENVI 軟件平臺(tái)上，對(duì) MODIS 遙感影像先進(jìn)行預(yù)處理，再通過最大值合成或平均值法得到年 NDVI，最后基于二分模型原理獲取植被覆蓋度。從時(shí)間、空間兩個(gè)方面分析

3、重慶市植被覆蓋變化情況；從自然及社會(huì)兩方面構(gòu)建監(jiān)測(cè)與動(dòng)因分析系統(tǒng)，最后運(yùn)用多元線性回歸、主成分回歸方法對(duì)植被覆蓋度變化動(dòng)因進(jìn)行定量分析。得出的結(jié)論有：在 2001-2013 年間重慶植被覆蓋度呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì)，但在 2013-2016 年間植被覆蓋度出現(xiàn)了下降趨勢(shì)，且在夏季（6、7、8 月份）植被覆蓋度最高，從 9 月份開始直到冬季結(jié)束植被覆蓋度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；以山地為主的東北地區(qū)植被覆蓋度偏高，以丘陵、低山為主的西部及東南地區(qū)的植被覆蓋度比較低；主城區(qū)植被覆蓋度最低；降水量對(duì)植被覆蓋度的影響存在特定的滯后現(xiàn)象，而氣溫對(duì)植被覆蓋度的影響不存在這種現(xiàn)象；在植被覆蓋度與其動(dòng)因的定量分析中，環(huán)保投資、

4、平均氣溫 、降水量、日照時(shí)數(shù)、城鎮(zhèn)化率等因素對(duì)植被覆蓋度變化的影響較強(qiáng)，而總?cè)丝?、生產(chǎn)總值兩個(gè)因素對(duì)植被覆蓋度變化的影響較弱。關(guān)鍵詞：遙感，NDVI，植被覆蓋度，變化監(jiān)測(cè)，動(dòng)因分析，回歸分析，ABSTRACTThe change of urban green space area is directly related to the change of climate, hydrology, soil and other factors in regional environment. Vegetation coverage is an important index to measure t

5、he growth of surface vegetation, and the monitoring of vegetation coverage change and its motivation analysis are also an important part of urban ecological environment monitoring. Its methods and conclusions can be said to provide a scientific basis for the sustainable development of cities.This st

6、udy obtained MODIS remote sensing data of Chongqing from 2001 to 2016 .The data is then processed to obtain vegetation coverage.The change of vegetation cover in Chongqing was analyzed from two aspects of time and space.Then the driving force index system is constructed from the natural and social a

7、spects.Finally, the quantitative regression model of driving factor and vegetation cover change was constructed by multiple linear regression and principal component regression.The conclusions are as follows:From 2001 to 2013, the vegetation coverage in Chongqing showed a steady upward trend.However

8、, from 2013 to 2016, vegetation coverage decreased.Vegetation coverage is highest in summer.From September to the end of winter, vegetation coverage declined.The vegetation coverage of the northeastern region mainly in mountainous areas is high, but that of the northwest and central areas mainly in

9、hilly and low mountains is low.he vegetation coverage of the main urban area is close to 0. The effect of precipitation on vegetation coverage is lagging behind that of temperature, but there is no such phenomenon. In the quantitative analysis of vegetation coverage and its motivation, environmental

10、 protection investment, average temperature, precipitation, sunshine hours, urbanization rate and other factors have a strong impact on vegetation coverage, while the total population and gross product have two factors on vegetation coverage. The influence of coverage change is weakKeywords: remote

11、sensing, NDVI, vegetation coverage, Change monitoring, driver analysis, regression analysis目錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc9293670 HYPERLINK l _Toc9293679 1.1 研究的背景意義 PAGEREF _Toc9293679 h 1 HYPERLINK l _Toc9293680 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 PAGEREF _Toc9293680 h 2 HYPERLINK l _Toc9293681 1.3研究區(qū)介紹 PAGEREF _Toc9

12、293681 h 3 HYPERLINK l _Toc9293682 1.3.1自然環(huán)境介紹 PAGEREF _Toc9293682 h 4 HYPERLINK l _Toc9293683 1.3.2社會(huì)環(huán)境介紹 PAGEREF _Toc9293683 h 4 HYPERLINK l _Toc9293684 1.4研究?jī)?nèi)容 PAGEREF _Toc9293684 h 5 HYPERLINK l _Toc9293685 1.5技術(shù)路線 PAGEREF _Toc9293685 h 5 HYPERLINK l _Toc9293686 2.植被覆蓋信息提取及其變化分析 PAGEREF _Toc9293

13、686 h 6 HYPERLINK l _Toc9293687 2.1數(shù)據(jù)獲取 PAGEREF _Toc9293687 h 6 HYPERLINK l _Toc9293688 2.1.1數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc9293688 h 6 HYPERLINK l _Toc9293689 2.1.2數(shù)據(jù)獲取 PAGEREF _Toc9293689 h 7 HYPERLINK l _Toc9293690 2.2數(shù)據(jù)處理 PAGEREF _Toc9293690 h 7 HYPERLINK l _Toc9293691 2.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 PAGEREF _Toc9293691 h 7 HYPER

14、LINK l _Toc9293692 2.2.2數(shù)據(jù)合成 PAGEREF _Toc9293692 h 9 HYPERLINK l _Toc9293693 2.2.3植被覆蓋度提取 PAGEREF _Toc9293693 h 10 HYPERLINK l _Toc9293694 2.3結(jié)果分析 PAGEREF _Toc9293694 h 15 HYPERLINK l _Toc9293695 2.3.1植被覆蓋度年變化 PAGEREF _Toc9293695 h 16 HYPERLINK l _Toc9293696 2.3.2植被覆蓋度月變化 PAGEREF _Toc9293696 h 16 HY

15、PERLINK l _Toc9293697 2.3.3植被覆蓋度空間變化 PAGEREF _Toc9293697 h 17 HYPERLINK l _Toc9293698 3 植被覆蓋變化影響因素分析 PAGEREF _Toc9293698 h 19 HYPERLINK l _Toc9293699 3.1驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系 PAGEREF _Toc9293699 h 19 HYPERLINK l _Toc9293700 3.2自然影響因素 PAGEREF _Toc9293700 h 19 HYPERLINK l _Toc9293701 3.2.1降水量與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc92

16、93701 h 19 HYPERLINK l _Toc9293702 3.2.2氣溫與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc9293702 h 20 HYPERLINK l _Toc9293703 3.2.3日照時(shí)數(shù)與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc9293703 h 21 HYPERLINK l _Toc9293704 3.3社會(huì)影響因素 PAGEREF _Toc9293704 h 22 HYPERLINK l _Toc9293705 3.3.1人口數(shù)量與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc9293705 h 22 HYPERLINK l _Toc9293706 3.3.3城鎮(zhèn)

17、化率與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc9293706 h 23 HYPERLINK l _Toc9293707 3.3.4環(huán)保投資與植被覆蓋的關(guān)系 PAGEREF _Toc9293707 h 24 HYPERLINK l _Toc9293708 4.驅(qū)動(dòng)力因子與植被覆蓋變化的定量分析 PAGEREF _Toc9293708 h 25 HYPERLINK l _Toc9293709 4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 PAGEREF _Toc9293709 h 25 HYPERLINK l _Toc9293710 4.1.1方法原理及處理過程 PAGEREF _Toc9293710 h 25 HYPERL

18、INK l _Toc9293711 4.1.2結(jié)果 PAGEREF _Toc9293711 h 25 HYPERLINK l _Toc9293712 4.2主成分分析 PAGEREF _Toc9293712 h 26 HYPERLINK l _Toc9293713 4.2.1方法原理及處理過程 PAGEREF _Toc9293713 h 26 HYPERLINK l _Toc9293714 4.2.2結(jié)果 PAGEREF _Toc9293714 h 26 HYPERLINK l _Toc9293715 4.3多元線性回歸 PAGEREF _Toc9293715 h 28 HYPERLINK l

19、 _Toc9293716 4.3.1方法原理及處理過程 PAGEREF _Toc9293716 h 28 HYPERLINK l _Toc9293717 4.3.2結(jié)果 PAGEREF _Toc9293717 h 28 HYPERLINK l _Toc9293718 5總結(jié) PAGEREF _Toc9293718 h 29 HYPERLINK l _Toc9293719 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc9293719 h 30 PAGE 131 緒論1.1 研究的背景意義植被，是覆蓋地表的植物群落的總稱，是環(huán)境的重要組成因子，也是反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境的最好標(biāo)志之一，與人類日常生活息息相關(guān)。植被覆

20、蓋變化監(jiān)測(cè)是遙感的重要應(yīng)用領(lǐng)域。植被的光譜特征可使其在遙感影像上有效地與其他地物相區(qū)別。同時(shí)，不同的植物有其自身的波譜特征，從而成為區(qū)分植被類型、長(zhǎng)勢(shì)及估算生物量的依據(jù)。掌握植被覆蓋變化情況，對(duì)于維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡、規(guī)劃植被種植等工作有著重要的指導(dǎo)作用。而植被覆蓋度是指植被 (包括葉、莖、枝)在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的百分比植被覆蓋度作為衡量地表植被覆蓋的重要指標(biāo)，其變化信息對(duì)土壤侵蝕、生態(tài)系統(tǒng)的過程變化等同樣具有重要現(xiàn)實(shí)意義人類社會(huì)的不斷發(fā)展，使得城鎮(zhèn)化程度不斷提升、人口數(shù)量不斷增加，占據(jù)越來越多的土地資源，消耗各種能源產(chǎn)生大量二氧化碳、二氧化硫等，造成各種自然災(zāi)害發(fā)生植被可以很好的

21、調(diào)節(jié)生態(tài)平衡，應(yīng)該增加對(duì)植被變化及其變化 原因的研究。此外，隨著生產(chǎn)水平的提高，人類開始追求更高質(zhì)量的生活，也有越來越多的人關(guān)注人類賴以生存的環(huán)境，人類本能的向往著一個(gè)山清水秀、樹木茂盛的居住環(huán)境，其中的植被覆蓋程度是衡量環(huán)境的重要指標(biāo)。早在 1961 年， 世界衛(wèi)生組織給出了關(guān)于居住環(huán)境的四個(gè)基本理念，分別為：安全、健康、便利、舒適3，近幾十年來經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，這四個(gè)基本理念已經(jīng)不能夠滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求，人們開始向往更耐久、更美觀、更接近自然的居住環(huán)境，使得關(guān)于生態(tài)環(huán)境的研究成為熱點(diǎn)課題。植被覆蓋變化與人類有著密不可分的聯(lián)系，需要定期監(jiān)測(cè)分析植被覆蓋變化的情況，以此為依據(jù)開展保護(hù)或改善工作

22、，幫助相關(guān)部門制定合理的規(guī)章政策。植被覆蓋變化又與多個(gè)因素有關(guān)，本文從自然、社會(huì)兩方面進(jìn)行植被覆蓋度的變化監(jiān)測(cè)與動(dòng)因分析，通過對(duì)植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)與其動(dòng)因的分析，知道了可以從哪些方面來改變植被覆蓋的程度、分布等。使用傳統(tǒng)方法得到植被覆蓋變化情況，過程復(fù)雜、消耗人力物力較大，具有主觀隨意性、精度不夠。近些年來遙感技術(shù)發(fā)展迅速，這為植被覆蓋的測(cè)定帶來了一種簡(jiǎn)單快捷、客觀可靠且覆蓋面廣的新方法。1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 從古代到近代、從國(guó)外到國(guó)內(nèi)，關(guān)于依附在地表植被的研究一直存在，研究者們使用不同的工具、不同的方法研究分析植被變化的狀況，探尋變化的原因， 努力找出引起植被覆蓋變化更全面的影響因素。古詩(shī)詞

23、中曾描述過植被與風(fēng)、雨等氣象現(xiàn)象的關(guān)聯(lián)，比如唐代詩(shī)人白居易寫的觀刈麥中提及到“夜來南風(fēng)起， 小麥覆隴黃”，唐代詩(shī)人杜牧寫的宣州送裴坦判官往舒州時(shí)牧欲赴官歸京中也提及到“日暖泥融雪半消，行人芳草馬聲驕”。由此可見從古代起已經(jīng)有了關(guān)注植被變化、思考植被變化原因的萌芽。在近代，更多使用遙感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等來研究植被覆蓋狀況，再依據(jù)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法探究植被覆蓋度與其驅(qū)動(dòng)因子的關(guān)系。在國(guó)外，很早就開始利用衛(wèi)星拍攝遙感影像監(jiān)測(cè)植被覆蓋狀況。在二十世紀(jì)七十年代，通過分析獲取的遙感影像模擬了內(nèi)布拉斯加地區(qū)大面積草地的變動(dòng)情況，在幫助人們了解草場(chǎng)變化狀況的同時(shí)也得出該地區(qū)的沙漠化程度，相關(guān)部門根據(jù)得到的成果制

24、定了合理的政策，使草地按照正確的方向發(fā)展4。國(guó)外研究者們不僅利用遙感影像監(jiān)測(cè)了植被覆蓋變化情況，還探究了植被覆蓋變化與溫度、降水等氣象因子的相關(guān)性。Nieholson S E 及 Sehmidt H 等人都探究了歸一化植被指數(shù)和降水之間的關(guān)系，結(jié)果表明無論在時(shí)間尺度上還是在空間尺度上，歸一化植被指數(shù)與降水有著不可忽視的相關(guān)性。Kawatabaw A 等利用沙漠和高植被覆蓋地區(qū)的NDVI 修正 Pathfinder AVHRR Land NDVI 數(shù)據(jù)集，并分析數(shù)據(jù)集得出了從 1982 年到 1990 年全球范圍內(nèi)每年和每季度植被活動(dòng)，結(jié)合觀察到的溫度和降水的數(shù)據(jù)得出：在北部中高緯度地區(qū)，由于氣

25、溫逐漸升高植被活動(dòng)在較寬的地區(qū)增加， 在熱帶地區(qū)（如西非和東南亞）也發(fā)現(xiàn)了 NDVI 的增加；在南半球一些干旱半干旱地區(qū)，因?yàn)檫@一時(shí)期的年降雨量減少導(dǎo)致植物光合作用顯著減少。在國(guó)內(nèi)，利用遙感影像研究植被覆蓋度變化及其動(dòng)因的關(guān)系，雖然起步較國(guó)外晚，但發(fā)展迅速，現(xiàn)在已成為多個(gè)領(lǐng)域的熱門研究課題。李震等通過NOAA/AVHRR 數(shù)據(jù)建立了 1982 年到 2001 年中國(guó)西北地區(qū)（主要以干旱和半干旱地區(qū)組成）植被覆蓋變化模型，并通過差分法、擬合線性方程斜率變化法、主成分法分析得出大致相似的結(jié)論：大面積區(qū)域情況呈下滑狀態(tài)小部分地區(qū)情況有所改善；通過植被與氣象數(shù)據(jù)研究結(jié)果顯示：植被覆蓋變化與氣溫變化關(guān)系

26、不顯著，但與降水存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。馬聰?shù)纫?TM 遙感影像數(shù)據(jù)得到歸一化植被指數(shù)、以像元二分模型原理提取阜新地區(qū)植被覆蓋度并形成變化分布圖，通過變化分析發(fā)現(xiàn)政策干預(yù)影響重大且阜新地區(qū)植被呈現(xiàn)退化趨勢(shì) 。黨青等利用 TM 遙感影像數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)了 1992 年到 2009 年間成都市植被覆蓋變化整體呈下降狀態(tài)，并且分析了從降水、氣溫以及人口數(shù)量分析了植被覆蓋下降的原因。在 2011 年張佳華和張國(guó)平編寫了書籍植被與生態(tài)遙感，書中系統(tǒng)講解了陸地植被參數(shù)遙感、植被水分和干旱遙感、農(nóng)業(yè)植被面積遙感估算、氣候陸面植被相互作用遙感等內(nèi)容12。陳艷英等利用 2011 年的 MODIS 數(shù)據(jù)研究了重慶地區(qū)植被指

27、數(shù)對(duì)高度和坡度的響應(yīng)，結(jié)果顯示在重慶市高程、坡度等地形因素對(duì)植被指數(shù)作用比較大，也發(fā)現(xiàn)高程對(duì)植被指數(shù)和植被分布的影響作用比坡度更顯著。李建國(guó)等通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)分析自然條件和人類社會(huì)對(duì)植被覆蓋活動(dòng)變化的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)自然環(huán)境作為植被的基礎(chǔ)環(huán)境起著決定性作用，且在短時(shí)間區(qū)間內(nèi)人類社會(huì)影響不能被忽略。通過國(guó)內(nèi)外研究成果發(fā)現(xiàn)國(guó)外有大區(qū)域范圍研究，國(guó)內(nèi)多為對(duì)某個(gè)較小區(qū)域范圍展開研究分析。在植被覆蓋變化動(dòng)因分析相關(guān)研究方面，主要涉及的影響因素多為氣象因素（氣溫、降水），隨著生產(chǎn)力的不斷提高、人口數(shù)量的不斷擴(kuò)張社會(huì)因素對(duì)植被的影響越來越大，應(yīng)增加對(duì)社會(huì)相關(guān)因素的研究分析。1.3研究區(qū)介紹 圖 1.3 中國(guó)、

28、重慶行政區(qū)劃圖在第八屆全國(guó)人民代表大會(huì)第五次會(huì)議中通過了設(shè)立重慶直轄市的決議，重慶（簡(jiǎn)稱渝）與北京、天津、上海同為四大直轄市，這是重慶歷史上第三次被設(shè)立為直轄市。重慶下轄管理地區(qū)包括 26 區(qū)、8 個(gè)縣以及 4 個(gè)自治縣，是長(zhǎng)江上游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、科技、船運(yùn)以及貿(mào)易運(yùn)輸?shù)暮诵?，是中?guó)西南地區(qū)融貫東西、匯通南北的綜合交通樞紐，由于獨(dú)特的氣候和地理環(huán)境被人們成為霧都、山城。1.3.1自然環(huán)境介紹1) 位置：重慶位于中國(guó)西南部、長(zhǎng)江上游地區(qū)（北緯 28 度 10 分-32 度 13分，東經(jīng) 105 度 11 分-110 度 11 分），向東鄰接湖北湖南兩省、向南依附著貴州的高原山地、向西緊連四川盆地、向

29、北緊鄰歷史悠久的陜西。重慶恰處在資源豐富的西部地區(qū)與較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)的過渡地帶，是長(zhǎng)江上游重要經(jīng)濟(jì)核心、西南地區(qū)工商業(yè)重點(diǎn)地區(qū)和水陸貿(mào)易物流中心。2) 面積：重慶直轄區(qū)南北方向長(zhǎng) 450 公里、東西方向?qū)?470 公里，地域面積達(dá) 8.24 萬(wàn)平方公里，是另外三個(gè)直轄市（北京、天津、上海）總面積的 2.39倍。3) 氣候：重慶屬中亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，具有夏熱冬暖、春早秋涼、光熱同季、降雨頻繁、陰涼潮濕、陽(yáng)光照射強(qiáng)度弱、霜雪少見但云層厚多霧天等特點(diǎn)。年平均氣溫為 1618，夏季最高氣溫可達(dá)到四十度左右。重慶大部分地區(qū)年平均降水量可達(dá)一千毫米已上，在夏季的 5 到 9 月份的降水占一整年降水的

30、約 70%。重慶年平均相對(duì)濕度大多處在 70%到 80%之間，而年日照時(shí)數(shù)為 1 千1.4 千小時(shí)（日照百分率在百分之三十左右），濕度高日照少再加上特殊的地形使得重慶多云霧，年均霧天達(dá) 100 天已上。4）地勢(shì)：重慶處在四川盆地東部且有大巴山、巫山、武陵山、大婁山環(huán)繞，長(zhǎng)江自西向東流過重慶境內(nèi)（流程 679 公里），地勢(shì)自南北兩個(gè)方位向長(zhǎng)江河谷向里逐級(jí)降低，重慶西北及中部地區(qū)以丘陵、低山為主而東南地區(qū)依靠大巴山山脈和武陵山山脈。重慶有 76%的面積是山地、22%的面積是丘陵而僅有 2% 的面積為河谷平壩,地勢(shì)起伏、山地居多的重慶海拔高差達(dá) 2723.7 米。 5) 資源：重慶境內(nèi)的主要河流有長(zhǎng)

31、江、嘉陵江、烏江、涪江、綦江、大寧河等，重慶年均水資源達(dá)到了五千億立方米、單位平方千米的水面積在全國(guó)排在首位。重慶還具有豐富多樣的礦產(chǎn)資源、生態(tài)資源，由 2016 年統(tǒng)計(jì)資料可知森林面積達(dá) 374 萬(wàn)公頃（植被覆蓋率為 45.4%）、地下儲(chǔ)藏著 2726.9 億立方米的天然氣和 857.22 億立方米的頁(yè)巖氣以及 429433.23 萬(wàn)噸的煤炭。1.3.2社會(huì)環(huán)境介紹根據(jù)重慶統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)可知近幾十年里重慶市人口在不斷增加，截止到2016 年重慶戶籍統(tǒng)計(jì)總?cè)丝谟?3392.11 萬(wàn)人（其中有 1615.51 萬(wàn)人為城鎮(zhèn)人口）。重慶擁有 4 個(gè)民族自治縣、55 個(gè)少數(shù)民族，豐富多彩的多民族文化促進(jìn)

32、了重慶的旅游行業(yè)發(fā)展。在教育方面，重慶擁有 1120 所普通中學(xué)、65 所普通高等教育學(xué)校、5 個(gè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。獨(dú)具特色的巴渝文化源自重慶獨(dú)特的自然環(huán)境，正如連綿的群山賦予了巴渝人堅(jiān)強(qiáng)勇敢、不畏艱險(xiǎn)的性格。1.4研究?jī)?nèi)容在遙感和計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持下，通過對(duì)重慶市范圍內(nèi)的遙感影像進(jìn)行分析處理，提取植被覆蓋變化信息，找到影響植被覆蓋變化的相關(guān)動(dòng)因，并對(duì)動(dòng)因與植被覆蓋變化的進(jìn)行詳細(xì)分析研究。重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容如下：獲取重慶市一定時(shí)間段的遙感數(shù)據(jù)，并做預(yù)處理；應(yīng)用遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，提取植被覆蓋信息及變化信息；構(gòu)建驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系，包括自然及社會(huì)的主要影響因素； （4）運(yùn)用多元線性回歸、主成分回歸等方

33、法構(gòu)建動(dòng)因與植被覆蓋變化量的定量回歸模型，并對(duì)各影響因子的驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)弱進(jìn)行判斷。1.5技術(shù)路線在 ENVI 和 ArcGIS 軟件平臺(tái)上，完成數(shù)據(jù)處理。先將遙感影像經(jīng)過預(yù)處理、數(shù)據(jù)合成、植被覆蓋度提取后構(gòu)成植被覆蓋度數(shù)據(jù)集，將氣象數(shù)據(jù)和其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)整理也形成數(shù)據(jù)集，通過兩個(gè)數(shù)據(jù)集分析植被覆蓋變化及其驅(qū)動(dòng)力，從自然驅(qū)動(dòng)力和社會(huì)驅(qū)動(dòng)力兩方面探討影響植被覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)因 子，為合理利用研究區(qū)所有自然資源，維護(hù)生態(tài)安全和生態(tài)治理提供決策參考。2.植被覆蓋信息提取及其變化分析2.1數(shù)據(jù)獲取2.1.1數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介MODIS 是裝載在 Terra 和 Aqua 衛(wèi)星上關(guān)鍵的中分辨探測(cè)設(shè)備，MOD

34、IS 傳感器時(shí)刻將獲取到的信息以波的形式直接傳播到各個(gè)地方。MODIS 數(shù)據(jù)允許世界各地區(qū)接受使用且不收取費(fèi)用，使得 MODIS 數(shù)據(jù)獲取方便快捷，被研究者們廣泛使用。MODIS 數(shù)據(jù)有覆蓋可見光到紅外的三十六個(gè)不連續(xù)光譜波段，其目的是用于監(jiān)測(cè)有關(guān)全球陸地、海洋和低層大氣動(dòng)力學(xué)過程，用于驗(yàn)證各種地球系統(tǒng)模型以便進(jìn)行各種預(yù)測(cè)決策。因?yàn)楦黝惒煌闹参飳?duì)應(yīng)生長(zhǎng)在特定的生態(tài)環(huán)境中，植物在其生長(zhǎng)周期過程中，其內(nèi)在的葉綠素、葉肉細(xì)胞、含水量等均會(huì)發(fā)生改變，而且植物所獲得的礦物主要由其根系從環(huán)境中汲取，所以可以通過分析植被指數(shù)研究對(duì)應(yīng)的地 形、氣候、地質(zhì)、水文、土壤、生態(tài)環(huán)境等各種信息。遙感影像可以獲取與植

35、被進(jìn)行能量交互的光譜信息，從而獲得植被及環(huán)境的信息。不同的波段與植被的能量交互作用不同，反映的信息也不同：可見光與柱狀葉肉細(xì)胞的能量交互發(fā)生在光合作用過程中，不同光照環(huán)境中的葉子表層的蠟質(zhì)層不同，光照多的蠟質(zhì)層厚而光照少的薄，此過程直接影響了植物的葉子及其冠層的特征；近紅外與海綿組織的能量交互過程中，近紅外輻射含有大量的熱能，過多熱輻射的吸收理論上會(huì)導(dǎo)致葉子內(nèi)部過熱，但正常植物中的葉肉細(xì)胞能夠很好的控制對(duì)近紅外的吸收， 植物與近紅外間的這種響應(yīng)關(guān)系可以直接反映生物量信息；中紅外與海綿組織中水可以進(jìn)行能量交互，組織中水分越多、吸收中紅外光越多、反射越少，監(jiān)測(cè)中紅外波段可以反映土壤中是否缺水（植被

36、主要靠根系向土壤中獲取水分）。從前文分析得知可以利用植被指數(shù)獲取植被及其生存環(huán)境的信息。歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）在功能上與 SR（Simple Ratio）一致，可以提供植物生物量（葉面積指數(shù)）信息。歸一化植被指數(shù) NDVI 時(shí)間上的變化走向能反映季節(jié)間或年間的植物生長(zhǎng)、活動(dòng)，歸一化植被指數(shù) NDVI 對(duì)植物的發(fā)展?fàn)顟B(tài)十分靈敏，可以根據(jù)歸一化植被指數(shù)得到植被覆蓋及其變化情況，此外歸一化植被指數(shù) NDVI 也能有效的減小乘數(shù)類噪聲（大氣衰減、地形變化、多期影像等）的影響。歸一化植被指數(shù)計(jì)算公式如下： 公式（2.1.1

37、） 公式中 nir 表示近紅外波段,red 表示紅外波段。NDVI 取值范圍為：大于等于-1 小于等于 1，其中 NDVI 取正時(shí)反映的是植被信息且值越大植被覆蓋程度越大， NDVI 值為零反映的是無植被覆蓋的裸土信息，而水面對(duì)可見光反射很強(qiáng)致使NDVI 呈現(xiàn)負(fù)值。2.1.2數(shù)據(jù)獲取通過地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（ HYPERLINK / h /）獲取了 2001 年、2004 年、2007 年、2010 年、2013 年、2016 年每月的 MODIS/NDVI 數(shù)據(jù)，下載的月 NDVI 產(chǎn)品是由 MOD09GA 經(jīng)過鑲嵌、裁剪、轉(zhuǎn)換投影、最大值合成等預(yù)處理方法后得到的，下載數(shù)據(jù)產(chǎn)品的坐標(biāo)系為 WG

38、S84、空間分辨率為 500 米。遙感作為一門工具性學(xué)科為各個(gè)領(lǐng)域提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但是在不同的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的要求存在差異，所以在選擇遙感數(shù)據(jù)前要仔細(xì)分析研究?jī)?nèi)容和研究區(qū)情況，獲取合適的遙感數(shù)據(jù)才能將其成功應(yīng)用到研究領(lǐng)域，充分發(fā)揮遙感的基礎(chǔ)輔助的功能。通過前文可知重慶面積為 8.24 萬(wàn)平方公里，空間分辨率為 500 米的MODIS/NDVI 數(shù)據(jù)滿足要求；下載的 MODIS/NDVI 數(shù)據(jù)可以免費(fèi)獲取所有時(shí)間段的月產(chǎn)品，滿足研究時(shí)間段的要求；下載的 MODIS/NDVI 數(shù)據(jù)可以在 ENVI 軟件中直接打開，數(shù)據(jù)格式符合要求，為數(shù)據(jù)處理提供了便利；下載的 MODIS 數(shù)據(jù)包含 NDVI 信息，

39、可以通過 ENVI 軟件平臺(tái)提取植被覆蓋度。通過上述分析可以得出：下載的遙感數(shù)據(jù)滿足研究要求。2.2數(shù)據(jù)處理在 RS、GIS 技術(shù)的支持下，將獲取的遙感數(shù)據(jù)利用 ENVI 和 ArcGIS 軟件平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)合成、提取植被覆蓋度等操作，并對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。2.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理通過預(yù)處理為信息提取及空間分析提供盡可能接近研究區(qū)域輻射及地形真實(shí)特征的數(shù)據(jù)源，使數(shù)據(jù)得到更好的應(yīng)用效果。投影轉(zhuǎn)換和坐標(biāo)設(shè)置可以統(tǒng)一不同來源的數(shù)據(jù)。因?yàn)槟繕?biāo)輻射傳輸受到大氣及大氣狀態(tài)的影響、目標(biāo)輻射特征受到地形及朝向的影響，因此需要進(jìn)行輻射校正及幾何校正。當(dāng)目標(biāo)區(qū)域跨越多幅影像時(shí)需要進(jìn)行圖像拼接，并按照研究

40、區(qū)邊界進(jìn)行裁剪。數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理在 ENVI軟件平臺(tái)中完成。在進(jìn)行影像裁剪前下載重慶市行政區(qū)劃矢量圖，在 ENVI 軟件中打開遙感影像數(shù)據(jù)和重慶市行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)，使用Toolbox 中的Subset Data from ROIs 工具按照矢量文件邊界裁剪遙感影像，注意在裁剪對(duì)話框中設(shè)置背景值為零。所有的遙感影像都按照上述方法進(jìn)行處理，為后面的數(shù)據(jù)合成、植被覆蓋度提取做好準(zhǔn)備。圖 Subset Data from ROIs 工具對(duì)話框圖 按重慶行政區(qū)劃邊界裁剪影像結(jié)果2.2.2數(shù)據(jù)合成獲取的遙感影像數(shù)據(jù)是每個(gè)月的 NDVI 值，為繼續(xù)研究以年為時(shí)間單位

41、植被覆蓋及變化信息，需要進(jìn)行植被指數(shù)數(shù)據(jù)合成的處理，而且數(shù)據(jù)合成可以在一定程度上減小誤差影響。植被指數(shù)數(shù)據(jù)合成使我們可以在不同的時(shí)間單位、時(shí)間間隔中研究分析目標(biāo)區(qū)域的植被及其變化信息，這為我們從不同的方向分析討論植被覆蓋狀況提供了可能性，完善了我們的研究方法并且提供更全面的研究結(jié)果。數(shù)據(jù)合成方法有最大值合成 MVC 和平均值合成兩種，最大值合成是取 12 個(gè)月中對(duì)應(yīng)每個(gè)像元的 NDVI 最大值形成這一年的 NDVI 影像數(shù)據(jù)集，另一種方法是取 12 個(gè)月中對(duì)應(yīng)每個(gè)像元的 NDVI 算數(shù)平均值形成這一年的 NDVI 影像數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)合成過程在 ENVI 軟件平臺(tái)上完成，使用 Toolbox 中

42、的 BasicTools-Band Math 工具實(shí)現(xiàn)最大值和平均值兩種方式的數(shù)據(jù)合成，在彈出的對(duì)話框中分別輸入公式“b1b2b3b4b5b6b7b8b9b10b11b12”（此公式是 NDVI 最大值計(jì)算合成公式）、(b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7+b8+ b9 + b10 + b11 + b12) / 12（此公式是平均值計(jì)算合成公式），接下來要將 b1 - b12 與 12 個(gè)月的 NDVI 影像數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)，之后選擇保存路徑并按照時(shí)間命名生成的新NDVI 影像數(shù)據(jù)，按照上述方法將下載的所有遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到 2001 年、2004 年、2007 年、2010 年、20

43、13 年、2016 年的 NDVI 影像數(shù)據(jù)。圖 輸入計(jì)算公式對(duì)話框 PAGE 27圖 選擇公式中對(duì)應(yīng)影像對(duì)話框2.2.3植被覆蓋度提取基本概念公式（2.2.3） 從公式（2.2.3）可以看出植被覆蓋度由兩方面決定即植被數(shù)量和研究區(qū)面積，在同一個(gè)研究區(qū)域隨著時(shí)間的變化植被覆蓋度指標(biāo)會(huì)發(fā)生變化，這是因?yàn)樵谧匀灰蛩睾蜕鐣?huì)因素的共同作用下使植被總量在不同的時(shí)間段內(nèi)呈現(xiàn)不同的數(shù)值。植被覆蓋度可以按照不同的數(shù)值區(qū)間進(jìn)行分級(jí)表示，植被覆蓋的分級(jí)顯示可以使我們直觀的觀察不同空間分布上植被覆蓋度的情況。植被覆蓋度參數(shù)可以很好的表示植被覆蓋程度及其變化信息，在生態(tài)研究中植被覆蓋度指數(shù)不僅能直接反映植被的自然狀態(tài)

44、也可以聯(lián)系人類社會(huì)活動(dòng)情況，從而探究自然環(huán)境與社會(huì)環(huán)境的相互影響、相互作用，使人類能更好地生活、與自然環(huán)境更和諧地共存。在過去獲取植被覆蓋度有目測(cè)估計(jì)法、抽樣采集法、儀器測(cè)量法、模型計(jì)算法等地面測(cè)量方法。目測(cè)估計(jì)法是測(cè)量員通過眼睛觀察研究區(qū)或者研究區(qū)照片用不同的等級(jí)評(píng)定植被覆蓋度，然后將不同測(cè)量員得到的數(shù)據(jù)成果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算分析，由于該方法利用了測(cè)量員主觀判斷而使最終結(jié)果受到人為因素的影響很大， 雖然操作簡(jiǎn)單但精度很難達(dá)到要求；抽樣采集法是通過選取測(cè)量區(qū)域的一部分作為樣本，通過計(jì)算樣本區(qū)域植被覆蓋度來估計(jì)整個(gè)測(cè)量區(qū)域的植被覆蓋度。儀器測(cè)量法使用傳感儀器獲取測(cè)量區(qū)域的植被覆蓋度，得到的數(shù)據(jù)結(jié)果比前

45、兩種方法精度高，但是儀器操作過程復(fù)雜、耗費(fèi)大量時(shí)間精力；模型計(jì)算法是通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)原理得到植被覆蓋度獲取模型，該方法需要有已經(jīng)測(cè)量的植被覆蓋度相關(guān)數(shù)據(jù)，而且不同的空間特征和不同植被種類的模型存在差異，即有特定空間特征或某一類植被才會(huì)符合模型計(jì)算法的應(yīng)用要求。通過上述分析得知，傳統(tǒng)的地面測(cè)量方法適合較小的研究區(qū)域測(cè)量，本次研究區(qū)域較大不適合使用上述方法，而且上述方法有操作復(fù)雜、耗時(shí)耗力、精度偏低等缺點(diǎn)，不利于對(duì)研究區(qū)開展連續(xù)監(jiān)測(cè)和在長(zhǎng)時(shí)間跨度上進(jìn)行變化分析。隨著遙感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷的發(fā)展創(chuàng)新，植被覆蓋度的獲取方法得到了極大的改善。利用搭載在衛(wèi)星上的傳感器獲取地面波譜特征，再在計(jì)算機(jī)平臺(tái)上算出相

46、應(yīng)的植被指數(shù)，最后基于像元二分模型獲取研究區(qū)域內(nèi)的植被覆蓋度，該過程操作方式簡(jiǎn)單快捷。遙感影像數(shù)據(jù)可以直接在官方網(wǎng)站下載，而且下載范圍和數(shù)據(jù)時(shí)間段可以自主選擇，這使得遙感影像數(shù)據(jù)在大尺度范圍研究?jī)?yōu)勢(shì)明顯， 利用遙感技術(shù)提取植被覆蓋度更符合研究要求。像元二分模型原理像元二分模型是指遙感影像中包含的數(shù)據(jù)內(nèi)容由植被和非植被兩個(gè)方面構(gòu)成，這種數(shù)據(jù)信息劃分作用在遙感影像的所有單個(gè)像元中，劃分出的兩部分通過比值計(jì)算得出植被覆蓋度，這種方法符合前文中植被覆蓋度定義公式要求。像元二分模型的基本原理與其他的回歸模型原理相似，已獲取 MODIS 數(shù)據(jù)中的 NDVI 值與植被覆蓋度近似為線性相關(guān)，NDVI 數(shù)值可以

47、達(dá)到模型的要求，這表明我們可以使用該模型提取植被覆蓋度信息?；谙裨帜Ｐ椭脖桓采w度計(jì)算公式：公式()公式中 VFC 代表植被覆蓋度；NDVI 代表混合像元 NDVI 值；NDVIsoil 代表沒有植被覆蓋的 NDVI 值；NDVIveg 代表純植被覆蓋的 NDVI 值。NDVIsoil、NDVIveg 的求取存在如下兩類情況：第一類情況是當(dāng)研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋度的最大值可以近似取 1、最小值可以近似取 0 時(shí)，公式()可以簡(jiǎn)化為：公式()公式中 NDVImax、NDVImin 分別取研究區(qū)內(nèi)在特定置信區(qū)間的 NDVI 最大值、NDVI 最小值。第二類情況是當(dāng)研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋度的最大值不可以近似

48、取 1、最小值不可以近似取 0 時(shí)，這時(shí)需要根據(jù)已有的實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)或者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估計(jì) VFCmax 和 VFCmin 值，再根據(jù)公式計(jì)算得到 NDVIsoil 和 NDVIveg 值。本次研究滿足第一種情況。3) 實(shí)驗(yàn)處理步驟啟動(dòng) ENVI 軟件，加載經(jīng)過預(yù)處理過的所有遙感影像數(shù)據(jù)，使用 Toolbox 中的 Statistics Compute statistics 工具進(jìn)行 NDVI 值的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)，在彈出的對(duì)話框中點(diǎn)擊 Select Mask Band 按鈕選擇相對(duì)應(yīng)的 ROI 文件，此操作是為了在統(tǒng)計(jì)列表中不統(tǒng)計(jì)背景值（注意背景值要設(shè)為 0 值），在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)選擇對(duì)話框中選擇“基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”

49、和“直方圖數(shù)據(jù)”，然后選擇路徑保存。在 NDVI 值的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)文件中將數(shù)據(jù)量累計(jì)百分率為 2%和 98%（置信度為 2）的 NDVI 值分別作為NDVImin、 NDVImax。圖 選擇對(duì)應(yīng)掩膜文件圖 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)果再使用 Toolbox 中的 Band Math 工具計(jì)算相應(yīng)的植被覆蓋度，將上一步獲取 的 NDVImin 、 NDVImax 具 體 值 代 入 “(b1 lt NDVImin)*0+(b1 gt NDVImax)*1+(b1 ge NDVImin and b1 le NDVImax)*(b1-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)” ，然后再在 Band Math

50、 對(duì)話框中輸入， 其中 b1 取正在處理的 NDVI 影像數(shù)據(jù),選擇路徑保存得到植被覆蓋度。此操作含義是：正在處理的 NDVI 值小于 NDVImin 時(shí)，植被覆蓋度為零；正在處理的 NDVI 值大于 NDVImax 時(shí)，植被覆蓋度為 1；正在處理的 NDVI 值大于 NDVImin 且小于 NDVImax 時(shí)，植被覆蓋度按照公式計(jì)算。圖 輸入計(jì)算公式對(duì)話框圖 選擇 b1 對(duì)應(yīng)的影像2.3結(jié)果分析從時(shí)間和空間兩方面分析得到的植被覆蓋度數(shù)據(jù)，得到重慶市植被覆蓋度的年際變化和月際變化規(guī)律，以及植被覆蓋度在重慶市不同空間的分布特征，并從變化規(guī)律、分布特征中探討植被覆蓋度變化的原因。通過上述數(shù)據(jù)處理過

51、程得到相應(yīng)的植被覆蓋度影像數(shù)據(jù)，使用 ENVI 軟件中的 Toolbox Statistics Compute statistics 工具獲取平均值，并制作表 2.3。表2.3中最后一行植被覆蓋度年平均值是在 ENVI 軟件中先通過數(shù)據(jù)合成得到年NDVI 影像，然后再進(jìn)行植被覆蓋度提取得到的。表 2.3 植被覆蓋度蓋度1 月0.5696960.49620.4634820.4811580.4552740.5656292 月0.468230.4680240.5735010.5513840.5095050.6335063 月0.4286970.4270010.4514310.4520790.4438

52、530.548134 月0.4560350.5112260.5370580.4759440.4949320.655755 月0.5824950.5329830.5144860.5445270.5916030.6237636 月0.6227720.6693720.5869860.6730570.8062590.7132227 月0.6322280.5775410.7575950.7241620.6937240.6823828 月0.6055040.6281740.5614460.652010.6587370.6515819 月0.5911570.5844790.544790.6161340.62

53、35370.69598710 月0.580950.5921580.6975450.5913690.583070.59206911 月0.5402680.6731220.5148260.5442660.629170.55139412 月0.50140.5809350.495450.5279670.5327450.667873年平均0.5034840.5356480.5719890.6140270.6353270.588764植被覆2001 年2004 年2007 年2010 年2013 年2016 年值2.3.1植被覆蓋度年變化圖 2.3.1 植被覆蓋度年變化圖從圖 2.3.1 中我們可以得出在

54、 2001 年到 2016 年間植被覆蓋度變化情況： 在 2001-2013 年間植被覆蓋度呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì)，在 2013 年植被覆蓋度達(dá)到最大值 0.635327，在 2013 到 2016 年間植被覆蓋度出現(xiàn)了下降趨勢(shì)，這種現(xiàn)象應(yīng)該引起我們的關(guān)注，我們需要從不同的方面分析植被覆蓋度下降的原因，并提出合理的建議。2.3.2植被覆蓋度月變化圖 2.3.2 植被覆蓋度月變化圖因?yàn)椴煌攴葜脖桓采w度影響因素存在差異，而且影響因素種類多、影響作用復(fù)雜，以及測(cè)量誤差的存在，使得不同年份植被覆蓋度逐月變化圖顯示情況比其它的要復(fù)雜，但其中仍存在特定的變化規(guī)律。從圖 2.3.2 中我們可以得到 2001 年

55、、2004 年、2007 年、2010 年、2013 年、2016 年的植被覆蓋度逐月變化情況：植被覆蓋度從 1 月到 12 月的變化趨勢(shì)大致為先逐漸升高到最大值再逐漸降低；在夏季（6、7、8 月份）出現(xiàn)植被覆蓋度最高值，重慶夏季平均溫度高、日照時(shí)間長(zhǎng)，且在 5 到 9 月份的降水約占一整年降水的 70%，這樣的氣候特征有利于植物光合作用，可促進(jìn)植被生長(zhǎng)； 各年植被覆蓋度最低值出現(xiàn)在 3 月份；從 9 月份開始植被覆蓋度出現(xiàn)下降趨勢(shì)，直到冬季結(jié)束下降到最小值，然后從 3 月份以較快速度增長(zhǎng)到一年中的最大值， 其中植被覆蓋度下降是因?yàn)橹貞c秋冬季節(jié)云霧多、日照少不利于植被生長(zhǎng)，而在春季（3、4、5

56、 月份）氣候條件開始逐漸變得適合植被生長(zhǎng)，導(dǎo)致植被覆蓋度開始從最低值逐步上升。2.3.3植被覆蓋度空間變化圖 2.3.3 植被覆蓋度分級(jí)表示圖圖 2.3.3 中顯示的植被覆蓋度數(shù)據(jù)來源于 2016 年平均植被覆蓋度數(shù)據(jù)，從圖 2.3.3 中我們可以得到植被覆蓋度在重慶地域空間上的分布情況：重慶市東北地區(qū)植被覆蓋度偏高，東北區(qū)為大面積森林覆蓋的高山地帶，植被生長(zhǎng)茂盛；重慶西部及東南部地區(qū)以丘陵、低山為主，種植著較多的農(nóng)作物，而節(jié)氣決定著農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)，因此該區(qū)域的年均植被覆蓋度要比較低；各河流流域的植被覆蓋度顯示接近 0 值；主城區(qū)區(qū)域大部分為建筑用地、人口密集，植被生長(zhǎng)環(huán)境受到限制，這與圖中

57、顯示的主城區(qū)區(qū)域植被覆蓋度很低現(xiàn)象相符，也可以從中得出人類社會(huì)活動(dòng)對(duì)植被覆蓋變化影響很大。不同的空間地域有不同的自然環(huán)境和社會(huì)環(huán)境，上述分析可知不同的空間地域有不同的植被覆蓋度，所以可以從自然環(huán)境因素和社會(huì)環(huán)境因素兩方面分析重慶市植被覆蓋變化驅(qū)動(dòng)力，并判斷不同影響因素對(duì)植被覆蓋變化驅(qū)動(dòng)作用的強(qiáng)弱。3 植被覆蓋變化影響因素分析3.1動(dòng)因分析體系構(gòu)建植被覆蓋變化動(dòng)因分析體系需要獲取自然環(huán)境因素和社會(huì)環(huán)境因素兩方面的數(shù)據(jù)，降水量和氣溫?cái)?shù)據(jù)從中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（ HYPERLINK / h /）獲取，日照時(shí)數(shù)、總?cè)丝?、生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化率和環(huán)保投資數(shù)據(jù)從重慶統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)（ HYPERLINK / h /）20

58、01 到 2017 年的“重慶統(tǒng)計(jì)年鑒”中獲取。獲取數(shù)據(jù)后，將 2001 年、2004 年、2007 年、2010 年、2013 年、2016 年的各個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，制作表 3.1，然后制作每個(gè)影響因素隨時(shí)間變化的圖表，再依次分析每個(gè)影響因素年變化規(guī)律，詳細(xì)講述影響因素對(duì)植被生長(zhǎng)的作用， 分別探究每個(gè)影響因素與植被覆蓋度的關(guān)系。2001 年2004 年2007 年2010 年2013 年2016 年降水量（毫米）814.81182.11439.21044.71026.91345.8自然因素平均氣溫（攝氏度）18.818.419.018.719.918.5日照時(shí)數(shù)（時(shí)）1050.49

59、74.7856.2910.61187.51150.5總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）3097.913144.233235.323303.453358.423392.11生產(chǎn)總值（億元）1976.863034.584676.137925.5812783.2617559.25城鎮(zhèn)化率(%)37.443.548.35358.362.6環(huán)保投資（億元）30.550.88108.2231.68255.74355.64表 3.1 影響植被覆蓋度變化因素社會(huì)因素3.2自然影響因素3.2.1降水量與植被覆蓋的關(guān)系圖 3.2.1 降水量、植被覆蓋度年變化圖 PAGE 36圖 3.2.1 顯示的是 2001 年到 2016 年間降

60、水量、植被覆蓋度的變化情況， 從圖中我們可以得出：16 年間降水量整體近似呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)；最大的降水量出現(xiàn)在 2007 年，最大值為 1439.2 毫米；最小的降水量出現(xiàn)在 2001 年，最小值為 814.8 毫米；2001 年到 2007 年降水量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；在 2007 年到 2016年間降水量先下降后上升，2010 年和 2013 年都處在降水量變化的低值區(qū)，而植被覆蓋度在 2001 年到 2013 呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì)，在 2013 到 2016 年間植被覆蓋度出現(xiàn)了下降趨勢(shì)，通過對(duì)照分析可以知道植被覆蓋度的變化趨勢(shì)相應(yīng)的比降水量的變化趨勢(shì)要晚 1 到 2 年，這說明降水量對(duì)植被覆蓋度