当前世界环境

介绍

地球资源是一个国家和一个地区发展的关键组成部分。景观信息的更新对于环境的管理和监测具有重要意义。LU/LC分类是分析现有地球资源信息和区域景观格局随时间变化的首要前提之一。土地覆盖数据是指森林、湿地、农业和其他土地、河流和水体等自然资源覆盖区域的面积。该区域用于进行人类活动的土地使用文件-无论是用于发展、养护、采矿和混合用途¹．在目前的情况下，现代化和人口的巨大增长对可利用的地球资源造成了压力。土地资源的过度开发，为合理利用土地资源创造了令人担忧的条件。因此，为了防止这种过度使用，LU/LC的精确映射是非常必要的。卫星图像分类是对不同景观特征进行分类，以合理规划保守措施的重要步骤^2、3．

从空间观察地球表面是了解人类干扰的影响以及人类干扰对陆地格局随时间变化的影响的关键现象^4、5．在先进技术领域采用遥感技术，使人们能够在区域和地方范围内获得景观信息^6、7．遥感与地理信息系统结合后将成为更有效的工具，在有效分析景观动态方面具有相当大的潜力^{8、9、10、11}．RS和GIS的结合提供了一个合适的分析数据的平台，以更少的时间和更好的准确性和成本效益的方式研究土地景观的转换¹²．

多光谱卫星图像分类已成功地应用于不同土地特征的分类。利用卫星数据，在归一化植被指数(NDVI)的基础上进行景观制图是一种有效的景观分类方法。为了估计植被发生的数量、质量和变化，NDVI考虑了红色和近红外波段的光谱信息^13、14、15．它依赖于植被，水，岩石和裸土的反射特性¹⁶．此外，生成的NDVI数据可用于识别植被覆盖变化的时间格局。NDVI数据层定义为:

NDVI = (NIR -红色)/ (NIR +红色)

其中NIR为近红外波段的光谱反射率，R为红色波段。NDVI的发展促使其在遥感和GIS基础上的研究在世界范围内得到应用。¹⁷．NDVI值在-1.0 ~ 1.0之间，绿色密集植被强度越高，NDVI值越高，其他地表材料的NDVI值越低。裸露土壤的NDVI值最接近于0，水体的NDVI值为负¹⁸．利用NDVI分析植被的重要概念是叶绿素作为植被色素在红光区具有较高的吸收率，在近红外区具有较高的反射率。NDVI与光合活性有很大的关系，代表浓密植被的绿化率。它能显著地分离LULC的不同光谱类别。NDVI可以用来比较不同日期的卫星影像的植被指数信息。利用遥感与地理信息系统对纳尔迈达盆地班加尔河流域土地利用与土地覆被进行分类研究。

研究区概况

研究重点是纳尔马达上游流域的班加尔河流域(图1)

地理位置位于中央邦的巴拉盖特和曼德拉地区，范围22⁰05’到23⁰北纬29度，80度⁰22说到81⁰00经度。流域面积约246084公顷，至测点为止。本地区属热带气候，冬季温和，夏季严寒，西南季候风降水分布均匀。研究区正常的年降雨量为1300毫米。该地区的土壤分为黑灰色、红色和黄色。贫瘠的土地上有浅的土壤。

图1:研究区位置图 点击这里查看图

材料和方法

数据库生成

研究区卫星数据采集时间为2013年。该数据集是Landsat-8 OLI-TIRS，包括从科学用户网站Earth Explorer (USGS) (https://earthexplorer.usgs.gov)下载的8个波段，分辨率为30米。该数据集在ERDAS Imagine 2011中导入。该图像处理软件通过选择图像解释工具集中可用的图层叠加选项来生成研究区域的假彩色组合(FCC)(图2)。以班加尔河流域的地理参考线边界为基础，从卫星图像中提取研究区域。采用Universal Transverse Mercator (UTM)坐标系，Datum WGS 1984, zone 44 North投影系统，利用班贾尔河流域1:25万地形图进行卫星数据投影。这些数据用于LU/LC分类。

图2研究区FCC 点击这里查看图

基于NDVI的土地利用和土地覆盖制图

利用Landsat-8卫星数据对研究区域的LU/LC特征进行了分类。结果表明，NDVI是一个很好的遥感指标，可以很好地反映陆相/陆相模式的变化。使用ERDAS imagine 2011软件分类菜单中的NDVI工具，利用研究区域的假彩色合成图像创建NDVI图像(图3)。NDVI图像放大了卫星图像中的植被类别，有助于将其与其他非植被类别区分开来。对NDVI函数的光谱分类进行评估，并将其划分为合适的LU/LC分类。在研究区域解释的各种LU/LC类别包括河流和水体、荒地和居住、森林、农业/其他植被、开阔地/休耕地/荒地(表1)。

图3研究区NDVI图像 点击这里查看图

表1:土地用途和土地分类的详细说明

结果和讨论

研究区划分了五个类别的土地利用/土地利用分类，分别是河流和水体、荒地和居住、森林、农业/其他植被、开阔地/休耕地/不毛之地。采用NDVI分类方法进行LU/LC制图。2013年Landsat-8卫星影像计算出的NDVI值在0.62 ~ -0.422之间。森林覆盖区NDVI值较高。河流和水体的NDVI值较低。研究区域的LU/LC地图如图4所示。表2列出了不同类别所涵盖的区域。

图4：土地利用和陆地覆盖研究 2013年面积(NDVI) 点击这里查看图

表2:2013年不同大学/学院课程学习区域分布情况

研究区域的LU/LC地图显示，与其他类群相比，森林占据的面积比例最高，即115811.00公顷。研究区为森林覆盖区，主要分布有萨尔混交林、柚木混交林等。值得注意的是，农业/其他植被下的面积扩展面积为49472.50公顷，与开阔地/休耕地/不毛之地的面积(70870.40公顷)相比，这一面积要小得多。有必要进行适当的土地利用规划和实施适当的农业措施。相比之下，发现荒地和人居覆盖比农业/其他植被要少。这一统计数据反映了人类入侵和活动对研究区产生的高度影响，班加尔河流域人口的主要职业是农业。河流和水体的面积计算为4057.28公顷，与其他土地利用/土地利用类别相比较少。

结论

为了更好地了解土地利用模式及其规划，有必要编制土地利用资源图/土地资源图。本研究说明了遥感和地理信息系统在根据主要的陆/陆/陆类型在空间上对研究区域进行分类的作用。提出了基于NDVI的分类识别方法。森林覆盖区NDVI值较高，这是班加尔河流域的主要特征。NDVI值越低，表示在河流和水体以下的区域。与其他分类方法相比，NDVI为更好地分类一个地区的不同特征提供了基础，可以有效地分析景观信息。

确认

作者感谢印度Jabalpur农业工程学院土壤与水工程系对这项研究的所有支持。

参考

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