一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法

1.本发明涉及电数字数据处理、图像分析领域，具体涉及一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法。


背景技术：

2.地形是地球表面地物形状和地貌的总称，具体指地表以上分布的固定性物体共同呈现出的高低起伏的各种形态，而植被的分布类型、覆盖面积、生态质量随地形的变化呈现一定的规律，因此植被的生长分布与地形条件存在密切的关系。地形作为影响植被生长分布的重要因素，通过影响区域水热条件分布等，从而影响植被的生长分布。如同一区域山麓比山顶的植被更茂盛；热量条件好的阳坡、水分条件好的迎风坡植被生长相对茂盛，热量条件差的阴坡、水分条件差的背风坡，植被相对稀疏。
3.地形条件包括海拔高程、坡度和坡向三个影响因子，它们分别通过不同的形式影响区域的水热条件，从而影响植被的生长分布。热量是决定植被生长的重要因素，温度适宜，植被生理活动更加活跃，植被生长也就更加旺盛，温度过高或过低，都会抑制植被生长，随着海拔的升高，温度不断降低，对植被生长抑制作用就会不断增强；不同种类的植被生长的适宜温度不同，海拔差异也造成了植被垂直分异和非地带性分布。因此，海拔高程主要通过影响热量分布影响植被的生长分布。
4.土壤和水分是植被生长的必要条件，植物从土壤中汲取生长活动所需的养分、水分和无机盐等。坡度平缓，土壤和水分更加容易保持，养分和无机盐等也更容易蓄积，有利于植被生长发育；坡度越大，土壤更容易受到侵蚀，土壤和水分流失就越严重，抑制植被生长发育。因此，坡度主要通过影响土壤和水分的保持影响植被的生长分布。
5.光照是植被光合作用最重要的调节因子，光照越充足，光合作用就更加充分和高效，而光照过多，又会影响植被的蒸散发，对植被产生抑制作用。不同的坡向光照条件有明显的差异；不同的坡向，降水情况也有不同，迎风坡更容易形成降水，背风坡则干旱少雨。因此，坡向主要通过影响光照条件和降水条件影响植被的生长分布。
6.地形条件对植被生长分布规律的影响往往表现为高程、坡度、坡向的综合作用，单一地形指标难以反映不同因子的综合影响。地形位作为测度地形因子综合效应的指标，能够表征地形条件对植被生长分布规律的综合影响，具有单一地形因子难以比拟的优势。为综合反映地形条件的空间分异，喻红等利用地理信息模型建模方法，将高程和坡度组合成一个地形位指数(terrain niche index,tni)，以衡量地形的综合影响，在此基础上对区域景观分布特征进行了描述，获得了比原始的高程和坡度指标更好的解释性结果。
7.近年来，地形位指数也被引入植被覆盖评价中，一些学者将地形位指数作为影响植被覆盖的关键自然因子之一，对地形分异和植被覆盖变化之间的关系进行了分析。如马士彬等和陈学兄等通过地形位划分不同地形梯度，探究了植被恢复的地形分异效应，较好地解决了高程和坡度因子的交互影响的问题。张玉等在传统地形位指数的基础上，基于空间滑动窗口技术进行改进，以局部窗口作为地形位指数的计算尺度，提出了局部窗口地形
位指数(local terrain niche index,ltni)，对局部地形的刻画更加充分，提高了对植被生长分布规律的解释性。
8.综上所述，无论是传统的地形位指数tni还是改进后的局部窗口地形位指数ltni，都是基于高程和坡度两个因子进行的分析，其并没有考虑到坡向对植被生长分布规律的影响，而坡向通过影响植被生长的光照条件和降水条件，对植被的生长分布规律起到了至关重要的作用。因此，现有的地形位指数对植被生长的综合影响的表征不够全面，因此其对植被生长分布规律的解释性有待提高。


技术实现要素：

9.针对现有研究和技术存在的不足，本发明提出了一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，该指数方法在传统的地形位指数的基础上进行改进，通过引入坡向因子，构建了一种反映高程、坡度、坡向三种地形因子综合影响的地形位综合指数。该地形位综合指数方法能够表征高程、坡度、坡向三种地形因子对植被生长的共同作用，形成一个复合指标，更加全面的反映地形条件对植被生长分布规律的综合影响，提高了对植被生长分布规律的解释性，为植被覆盖评价、景观格局分布、生态安全评价和土地利用变化等研究提供了一种有力的工具。该地形位综合指数能够基于数字高程模型dem快速构建，且操作简单，易于在大尺度范围推广应用。
10.本发明提供的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，采用如下的技术方案：
11.一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，包括以下步骤：
12.s1，获取数字高程模型dem并进行预处理，得到覆盖研究区域的高程栅格图elevation；
13.s2，根据高程栅格图elevation计算得到覆盖研究区域的坡度栅格图slope和坡向栅格图aspect；
14.s3，根据坡向栅格图aspect计算得到覆盖研究区域的背阴程度栅格图shady；
15.s4，分别对高程栅格图elevation、坡度栅格图slope和背阴程度栅格图shady进行归一化处理，分别得到归一化高程栅格图elevation
norm
、归一化坡度栅格图slope
norm
和归一化背阴程度栅格图shady
norm
；
16.s5，对归一化高程栅格图elevation
norm
、归一化坡度栅格图slope
norm
和归一化背阴程度栅格图shady
norm
进行融合计算，得到覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
，地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的每个像元的值为该像元的地形位综合指数值。
17.优选的，所述s5中得到的覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的计算公式为：
18.tni
modify
＝elevation
norm
*slope
norm
*shady
norm
；
19.其中，tni
modify
是研究区任一像元的改进的地形位综合指数值，elevation
norm
、slope
norm
和shady
norm
分别为该像元的归一化高程值、归一化坡度值和归一化背阴程度值。
20.优选的，所述s3中背阴程度栅格图shady的计算公式为：
21.shady＝|aspect-180|；
22.其中，shady是研究区任一像元的背阴程度值，表征该像元的背阴程度，shady值越大，表明背阴程度越高；aspect为该像元的坡向值。
23.优选的，所述s4中归一化高程栅格图elevation
norm
的归一化计算公式为：
[0024][0025]
其中，elevation
norm
是研究区任一像元归一化海拔高程值，表征该像元在研究区域中的相对高程情况；elevation是该像元的海拔高程绝对值；elevation
min
是研究区域的海拔高程绝对值的最小值；elevation
max
是研究区域的海拔高程绝对值的最大值。
[0026]
优选的，所述s4中归一化坡度栅格图slope
norm
的归一化计算公式为：
[0027]
slope
norm
＝slope/90；
[0028]
其中，slope
norm
是研究区任一像元的归一化坡度值，表征该像元的相对坡度；slope是该像元的坡度绝对值。
[0029]
优选的，所述s4中归一化背阴程度栅格图shady
norm
的归一化计算公式为：
[0030]
shady
norm
＝shady/180；
[0031]
其中，shady
norm
是研究区任一像元的归一化背阴程度值，表征该像元的相对背阴程度；shady是该像元的背阴程度绝对值。
[0032]
优选的，所述s1中对数字高程模型dem进行的预处理包括镶嵌、裁剪和投影转换中的一种或多种。
[0033]
综上所述，本发明包括以下有益技术效果：
[0034]
1.该地形位综合指数方法在传统的地形位指数的基础上进行改进，通过引入坡向因子，构建了一种融合高程、坡度和坡向三种地形因子的地形位综合指数。该地形位综合指数能够表征高程、坡度和坡向三种地形因子对植被生长的共同作用，形成一个复合指标。与传统地形位指数相比，新的地形位综合指数考虑了坡向的影响，能够更加全面反映地形条件对植被生长分布规律的综合影响，提高了对植被生长分布规律的解释性，为植被覆盖评价、景观格局分布、生态安全评价和土地利用变化等研究提供了一种有力的工具。
[0035]
2.该地形位综合指数能够基于数字高程模型dem快速构建，且操作简单，易于在大尺度范围推广应用。
附图说明
[0036]
图1为本发明实施例的流程图；
[0037]
图2为覆盖研究区域的归一化的高程栅格图；
[0038]
图3为覆盖研究区域的归一化的坡度栅格图；
[0039]
图4为覆盖研究区域的归一化的背阴程度栅格图；
[0040]
图5为覆盖研究区域的新的地形位综合指数结果栅格图；
[0041]
图6为覆盖研究区域的传统地形位指数结果栅格图；
[0042]
图7为预处理后的多光谱遥感影像结果图；
[0043]
图8为覆盖研究区域的归一化植被指数分布图。
具体实施方式
[0044]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0045]
本实施例以青海省果洛藏族自治州久治县为研究区对本发明提出的地形位综合指数对植被生长分布规律的解释性进行验证，久治县境内地形起伏较大，海拔差异明显，植被覆盖度较高，地形条件对植被生长分布具有显著的影响，具有典型性和代表性。实验数据为覆盖研究区域的数字高程模型数据——aster gdemv3以及一景landsat8 oli遥感影像，遥感影像数据采集日期是2019年8月16日，正值植被生长茂盛时期，且影像质量完好，无云。数据处理软件包括arcmap 10.5及envi 5.3，其中步骤s1-s6、s9所用软件为arcmap 10.5，s7-s8、s10所用软件为envi 5.3。
[0046]
s1，获取覆盖久治县的aster gdemv3数字高程模型dem数据并进行预处理，其中，久治县的aster gdemv3数字高程模型dem数据进行的预处理包括镶嵌、裁剪和投影转换等操作，其中，在本实施例中，预处理包括镶嵌、裁剪和投影转换操作，得到覆盖研究区域的高程栅格图，记为elevation；
[0047]
在其他实施例中，预处理还可以是镶嵌、裁剪和投影转换中的一种或多种。
[0048]
s2，针对步骤s1中得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation，计算得到覆盖研究区域的坡度栅格图slope和坡向栅格图aspect；
[0049]
具体的，步骤s2包括以下步骤：
[0050]
s21，针对步骤s1得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation，计算得到覆盖研究区域的坡度栅格图，记为slope；
[0051]
具体的，坡度栅格图slope的计算公式为：
[0052][0053]
其中，slopee是研究区任一像元e的坡度值，表征该像元的坡度，slopee值越大，表明该像元位置处坡度越陡峭；e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8分别为像元e的8个相邻像元的高程，其中e2、e4、e5、e7是像元e上下左右直接相邻像元的高程，e1、e3、e6、e8是像元e斜对角相邻像元的高程；d是像元的长度。
[0054]
s22，针对步骤s1得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation，计算得到覆盖研究区域的坡向栅格图，记为aspect；
[0055]
具体的，坡向栅格图aspect的计算公式为：
[0056][0057]
其中，aspecte是研究区任一像元e的坡向值，表征该像元的坡向，以正北方向坡向值为0，按顺时针方向坡向值增大；e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8分别为像元e的8个相邻像元的高程，其中e2、e4、e5、e7是像元e上下左右直接相邻像元的高程，e1、e3、e6、e8是像元e斜对角相邻像元的高程。
[0058]
其中，步骤s21和步骤s22并不表明两者之间存在先后顺序，步骤s21和步骤s22属于并列关系，先计算步骤s21或先计算步骤s22均可。
[0059]
s3，针对步骤s2得到的覆盖研究区域的坡向栅格图aspect，计算得到覆盖研究区域的背阴程度栅格图，记为shady；
[0060]
具体的，背阴程度栅格图shady的计算公式为：
[0061]
shady＝|aspect-180|；
[0062]
其中，shady是研究区任一像元的背阴程度值，表征该像元的背阴程度，shady值越大，表明背阴程度越高；aspect为该像元的坡向值。
[0063]
s4，针对步骤s1得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation、步骤s2得到的覆盖研究区域的坡度栅格图slope、步骤s3得到的覆盖研究区域的背阴程度栅格图shady，分别进行归一化处理，具体包括以下步骤：
[0064]
s4-1，针对步骤s1得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation，进行归一化处理，得到覆盖研究区域的归一化高程栅格图，记为elevation
norm
，如图2所示；
[0065]
具体的，归一化高程栅格图elevation
norm
的归一化计算公式为：
[0066][0067]
其中，elevation
norm
是研究区任一像元归一化海拔高程值，表征该像元在研究区域中的相对高程情况；elevation是该像元的海拔高程绝对值；elevation
min
是研究区域的海拔高程绝对值的最小值；elevation
max
是研究区域的海拔高程绝对值的最大值。
[0068]
s4-2，针对步骤s2得到的覆盖研究区域的坡度栅格图slope，进行归一化处理，得到覆盖研究区域的归一化坡度栅格图，记为slope
norm
，如图3所示；
[0069]
具体的，归一化坡度栅格图slope
norm
的归一化计算公式为：
[0070]
slope
norm
＝slope/90；
[0071]
其中，slope
norm
是研究区任一像元的归一化坡度值，表征该像元的相对坡度；slope是该像元的坡度绝对值。
[0072]
s4-3，针对步骤s3得到的覆盖研究区域的背阴程度栅格图shady，进行归一化处理，得到覆盖研究区域的归一化背阴程度栅格图，记为shady
norm
，如图4所示；
[0073]
具体的，归一化背阴程度栅格图shady
norm
的归一化计算公式为：
[0074]
shady
norm
＝shady/180；
[0075]
其中，shady
norm
是研究区任一像元的归一化背阴程度值，表征该像元的相对背阴程度；shady是该像元的背阴程度绝对值。
[0076]
s5，针对步骤s4得到的覆盖研究区域的归一化高程栅格图elevation
norm
、归一化坡度栅格图slope
norm
和归一化背阴程度栅格图shady
norm
进行融合计算，得到覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图，记为tni
modify
，如图5所示，地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的每个像元的值为该像元的地形位综合指数值；
[0077]
具体的，覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的计算公式为：
[0078]
tni
modify
＝elevation
norm
8slope
norm
*shady
norm
；
[0079]
其中，tni
modify
是研究区任一像元的改进的地形位综合指数值，elevation
norm
、slope
norm
和shady
norm
分别为该像元的归一化高程值、归一化坡度值和归一化背阴程度值。
[0080]
s6，针对步骤s1得到的覆盖研究区域的高程栅格图elevation及步骤s2得到的覆盖研究区域的坡度栅格图slope，计算得到覆盖研究区域的传统地形位指数结果栅格图，记
为tni，如图6所示，传统地形位指数结果栅格图tni的计算公式为：
[0081][0082]
其中，tni为研究区任一像元传统地形位指数；elevation为该像元的高程值；为研究区域平均高程值；slope为该像元的坡度值，为研究区平均坡度值；
[0083]
s7，对landsat8 oli遥感影像进行预处理，其中预处理包括辐射定标、大气校正、裁剪，得到像元值为地物真实反射率的覆盖研究区域的多光谱遥感影像结果图，如图7所示；
[0084]
s8，针对步骤s7得到的覆盖研究区域的多光谱遥感影像结果图，计算得到覆盖研究区域的归一化植被指数结果栅格图，记为ndvi，如图8所示。归一化植被指数结果栅格图ndvi的计算公式为：
[0085][0086]
其中，ndvi是计算得到的归一化植被指数，该指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，能够有效表征区域植被生长状况；nir是多光谱遥感影像结果图的近红外波段反射率值；r是多光谱遥感影像结果图的红波段反射率值；
[0087]
s9，针对步骤s5得到的覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
、步骤s6得到的覆盖研究区域的传统地形位指数结果栅格图tni和步骤s8得到的覆盖研究区域的归一化植被指数结果栅格图ndvi进行配准，使三者像元之间一一对齐，得到配准好的覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图、传统地形位指数结果栅格图和归一化植被指数结果栅格图，分别记为tni
modify
′
、tni
′
和ndvi
′
；
[0088]
s10，针对步骤s9得到的配准好的覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
′
、传统地形位指数结果栅格图tni
′
和归一化植被指数结果栅格图ndvi
′
，分别计算tni
modify
′
与ndvi
′
和tni
′
与ndvi
′
相关系数,tni
modify
′
与ndvi
′
和tni
′
与ndvi
′
的相关系数计算公式均为：
[0089][0090]
其中，r
xy
表示变量x和y的相关系数；xi表示研究区域内第i个像元的变量x的值；yi表示第i个像元的变量y的值；和分别表示变量x和y的平均值；n为研究区域总的像元数量。
[0091]
输入覆盖研究区域的相关数据，得到的tni
modify
′
与ndvi
′
的相关系数和tni
′
与ndvi
′
的相关系数分别为-0.302和-0.079。
[0092]
s11，比较tni
modify
′
与ndvi
′
的相关系数和tni
′
与ndvi
′
的相关系数的大小，验证改进后的地形位综合指数tni
modify
对植被生长分布规律的表征性影响；
[0093]
通过上述步骤s10中tni
modify
′
与ndvi
′
的相关系数和tni
′
与ndvi
′
的相关系数分别为-0.302和-0.079可以得到，tni
modify
′
与ndvi
′
之间和tni
′
与ndvi
′
之间都是负相关关系，并且tni
modify
′
与ndvi
′
的相关系数的绝对值0.302比tni
′
与ndvi
′
的相关系数的绝对值
0.079要大很多，说明改进后的地形位综合指数tni
modify
与ndvi的相关性要比传统地形位指数tni与ndvi的相关性高很多，因此改进后的地形位综合指数tni
modify
对植被生长分布规律的表征性更强，解释性也更高，体现出了本发明提出的新的地形位综合指数的有效性和优越性。
[0094]
以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，包括以下步骤：s1，获取数字高程模型dem并进行预处理，得到覆盖研究区域的高程栅格图elevation；s2，根据高程栅格图elevation计算得到覆盖研究区域的坡度栅格图slope和坡向栅格图aspect；s3，根据坡向栅格图aspect计算得到覆盖研究区域的背阴程度栅格图shady；s4，分别对高程栅格图elevation、坡度栅格图slope和背阴程度栅格图shady进行归一化处理，分别得到归一化高程栅格图elevation
norm
、归一化坡度栅格图slope
norm
和归一化背阴程度栅格图shady
norm
；s5，对归一化高程栅格图elevation
norm
、归一化坡度栅格图slope
norm
和归一化背阴程度栅格图shady
norm
进行融合计算，得到覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
，地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的每个像元的值为该像元的地形位综合指数值。2.根据权利要求1所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，所述s5中得到的覆盖研究区域的地形位综合指数结果栅格图tni
modify
的计算公式为：tni
modify
＝elevation
norm
*slope
norm
*shady
norm
；其中，tni
modify
是研究区任一像元的改进的地形位综合指数值，elevation
norm
、slope
norm
和shady
norm
分别为该像元的归一化高程值、归一化坡度值和归一化背阴程度值。3.根据权利要求1所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，所述s3中背阴程度栅格图shady的计算公式为：shady＝|aspect-180|；其中，shady是研究区任一像元的背阴程度值，表征该像元的背阴程度，shady值越大，表明背阴程度越高；aspect为该像元的坡向值。4.根据权利要求1所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，所述s4中归一化高程栅格图elevation
norm
的归一化计算公式为：其中，elevation
norm
是研究区任一像元归一化海拔高程值，表征该像元在研究区域中的相对高程情况；elevation是该像元的海拔高程绝对值；elevation
min
是研究区域的海拔高程绝对值的最小值；elevation
max
是研究区域的海拔高程绝对值的最大值。5.根据权利要求1所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，所述s4中归一化坡度栅格图slope
norm
的归一化计算公式为：slope
norm
＝slope/90；其中，slope
norm
是研究区任一像元的归一化坡度值，表征该像元的相对坡度；slope是该像元的坡度绝对值。6.根据权利要求1所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，其特征在于，所述s4中归一化背阴程度栅格图shady
norm
的归一化计算公式为：shady
norm
＝shady/180；其中，shady
norm
是研究区任一像元的归一化背阴程度值，表征该像元的相对背阴程度；shady是该像元的背阴程度绝对值。7.根据权利要求1至6任一项所述的一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方
法，其特征在于，所述s1中对数字高程模型dem进行的预处理包括镶嵌、裁剪和投影转换中的一种或多种。

技术总结
本发明涉及电数字数据处理、图像分析领域，具体涉及一种表征植被生长分布规律的地形位综合指数方法，该指数方法在传统的地形位指数的基础上进行改进，通过引入坡向因子，构建了一种反映高程、坡度、坡向三种地形因子综合影响的地形位综合指数。该地形位综合指数方法能够表征高程、坡度、坡向三种地形因子对植被生长的共同作用，形成一个复合指标，更加全面的反映地形条件对植被生长分布规律的综合影响，提高了对植被生长分布规律的解释性，为植被覆盖评价、景观格局分布、生态安全评价和土地利用变化等研究提供了一种有力的工具。该地形位综合指数能够基于数字高程模型DEM快速构建，且操作简单，易于在大尺度范围推广应用。易于在大尺度范围推广应用。易于在大尺度范围推广应用。


技术研发人员：郝庆涛 孙雷刚 左璐 鲁军景 马晓倩 黄亚云 于燕楠
受保护的技术使用者：河北省科学院地理科学研究所
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/7/25