2000–2019年京津冀地區(qū)500 m分辨率植被覆蓋度數(shù)據(jù)集

1、2000-2019年京津冀地區(qū)500 m分辨率植被覆蓋度數(shù)據(jù)集摘要：京津冀在我國有著重要的地理位置，該地區(qū)處于東北亞，是中國環(huán)渤海的 心臟地帶。植被覆蓋度的動態(tài)監(jiān)測對保護和改善生態(tài)環(huán)境具有重要意義，本文利 用2000-2019年的MOD13A1數(shù)據(jù)，運用MRT、ERDAS和ARCGIS軟件通過波 段提取、最大值合成法和像元二分模型法，得到京津冀地區(qū)近20年植被覆蓋度數(shù) 據(jù)集。本數(shù)據(jù)集可用于京津冀地區(qū)植被覆蓋度時空格局演變分析、與影響因子的 相關(guān)性分析、生態(tài)環(huán)境的變化等方面的研究。關(guān)鍵詞：京津冀；植被覆蓋度；MODIS數(shù)據(jù)庫（集）基本信息簡介數(shù)據(jù)庫（集）名稱2000-2019年京津冀地區(qū)500

2、m分辨率植被覆蓋度數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)作者曾慶雙，張連翀，馮莉莉數(shù)據(jù)通信作者曾慶雙 (zengqingshuang HYPERLINK mailto:19 19)數(shù)據(jù)時間范圍2000-2019 年地理區(qū)域地理范圍包括 43193N345440N, 1139,16nE-12048,30nEo 地理區(qū)域范圍包括北京市、天津市、河北省?？臻g分辨率500 m數(shù)據(jù)量98.2 MB數(shù)據(jù)格式*.tif時間分辨率月數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址 HYPERLINK /dataSet/handle/977 /dataSet/handle/977基金項目中國科學(xué)院“地球大數(shù)據(jù)科學(xué)工程” A類戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項“陸地觀 測數(shù)據(jù)資源匯聚

3、與整理”（XDA19020201）。數(shù)據(jù)庫（集）組成本數(shù)據(jù)集包括2000-2019年近20年的京津冀地區(qū)植被覆蓋度數(shù)據(jù)，每 一年數(shù)據(jù)包含4個文件。其中（1） tif是影像數(shù)據(jù)；（2） tif.ovr是金字 塔數(shù)據(jù)；（3）tif.aux.xml是附加到柵格的輔助文件，與柵格文件位于 同一位置，用于存儲無法存儲在柵格文件本身中的任何輔助信息；（4） tfw是關(guān)于TIFF影像坐標(biāo)信息的文本文件。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover, FVC)是指植被(包括葉、莖、枝)在地面的垂直投 影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比，可以綜合反映陸地植物生長狀況以及植物生長發(fā)育的各項信息，

4、植被覆蓋度的高低直接影響著生態(tài)環(huán)境的發(fā)展A4】。京津冀的地理位置在我國十分重要，處于環(huán)渤海 地區(qū)，是東北亞的核心區(qū)。由于它重要的地理位置，引起了中國乃至整個世界的矚目。近年來，隨著 京津冀一體化的推進，各項綠色工程的實施，該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境問題受到廣泛的關(guān)注目前遙感以其范圍大、時效性強、方便快捷等優(yōu)勢成為研究大區(qū)域植被覆蓋度的主要方法H6-7。 本文采用 2000-2019 年 MOD13A1(Version 6)數(shù)據(jù)，提取歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)波段并利用像元二分模型得到京津冀地區(qū)的植被覆蓋度。本數(shù)據(jù)集可用于 研究

5、京津冀地區(qū)植被覆蓋的時空格局演變特征，評價京津冀地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，同時能作為相關(guān)部 門制定生態(tài)系統(tǒng)保護和改善政策的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。1數(shù)據(jù)采集和處理方法1.1數(shù)據(jù)來源本文所采用的是MODIS產(chǎn)品中時間分辨率為16 d、空間分辨率為500 m的MOD13A1數(shù)據(jù) ( HYPERLINK /search/)%e3%80%82%e7%be%8e%e5%9b%bd%e6%88%90%e5%8a%9f%e5%8f%91%e5%b0%84%e4%ba%86%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%90%ad%e8%bd%bd%e7%9d%80%e4%b8%ad%e5%88%86%e8%be%a8%e7%8e%8

6、7%e6%88%90%e5%83%8f%e5%85%89%e8%b0%b1%e4%bb%aa /search/)。美國成功發(fā)射了主要搭載著中分辨率成像光譜儀 (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer， MODIS)傳感器的互相配合的 Terra 衛(wèi)星和 Aqua 衛(wèi)星，MODIS數(shù)據(jù)波譜范圍很寬，有36個波段，波段不連續(xù)且全光譜覆蓋，傳感器每隔1-2天就 可以獲得從可見光到熱紅外波段(0.4-14.4呻)的地球海陸空的重復(fù)觀察數(shù)據(jù)，探測器軌道為近極 地圓形軌道，與太陽同步。其地面分辨率有250 m、500 m以及1000 m等規(guī)格，掃描寬度是

7、2330 km。 美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)對 MODIS 數(shù)據(jù)免費接 收并無償使用。1.2數(shù)據(jù)處理由于京津冀地區(qū)MOD13A1數(shù)據(jù)以分幅的形式跨4個圖幅(圖1)，運用數(shù)據(jù)處理軟件MRT (MODIS Reprojection Tool)對研究區(qū)同一時相的所有MOD13A1數(shù)據(jù)文件進行NDVI波段提取， 并按原投影鑲嵌再轉(zhuǎn)換為適合京津冀的阿爾伯斯投影(又稱雙標(biāo)準(zhǔn)緯線等積圓錐投影)，輸出500 m 分辨率的tif格式影像。圖1 MOD13A1影像覆蓋圖再利用最大值合成法、像元二分模型法得到京津冀地區(qū)植

8、被覆蓋度數(shù)據(jù)集，以下通過主要步驟 進行說明。（1）通過ERDAS中的Modeler模塊建模將原始數(shù)據(jù)的NDVI的值處理至理論范圍，從而獲得 京津冀所在的4景影像中的NDVI影像。（2）通過ERDAS中的Modeler模塊建模來處理影像異常值，得到正確的京津冀NDVI的影像。 模型中將大于1的影像值賦值為1，小于-1的影像值賦值為-1,賦值為影像值本身。（3）通過ERDAS中的Mosaic Tool模塊進行最大值合成，求出一年23景數(shù)據(jù)中每月NDVI的 最大值。（4） 利用京津冀的邊界矢量圖通過ERDAS對所得的圖像進行裁剪，得到京津冀的植被NDVI 影像。（5）利用像元二分模型法計算出京津冀地

9、區(qū)的植被覆蓋度。該模型假設(shè)像元由兩部分組成，包括植被覆蓋部分和非植被覆蓋部分。其中植被覆蓋部分的面積比即該像元的植被覆蓋度FVC，公式為:FVC =NDVIFVC =NDVI 一 NDfNDVI 哼- NDV、(1)式中：NDVIsorl為非植被覆蓋像元的NDVI值；NDVIveg為純植被覆蓋像元的NDVI值。由于圖 像會有噪音的存在，在進行計算過程中不能簡單地把每幅影像的最大值和最小值確定為NDVIveg和NDVIsod。在本研究中選取置信度為2%來設(shè)置NDVIso和ND以您，該方法被廣泛應(yīng)用于估算植被覆（6）再一次通過ERDAS建模來對20幅影像去除無效值，得到正確的京津冀FVC的影像。模

10、型中將小于0的值賦值為0，大于1的值賦值為1，否則賦為原值。（7）最后再ArcGIS中進行裁剪（去除四周多余的陰影）、tif格式轉(zhuǎn)換。2數(shù)據(jù)樣本描述2.1數(shù)據(jù)組成本數(shù)據(jù)集為2000-2019年京津冀地區(qū)月植被覆蓋度的影像（由于原始數(shù)據(jù)缺失，本數(shù)據(jù)集中缺 少2000年1月份的植被覆蓋度影像），其空間分辨率為500 m，坐標(biāo)系為WGS1984，投影類型為 Albers投影。中央經(jīng)線為105度，原點緯度為0度，雙標(biāo)準(zhǔn)緯線為北緯25度和北緯47度，總數(shù)據(jù) 量為98.2 MB。本數(shù)據(jù)集包括2000-2019年的京津冀地區(qū)植被覆蓋度數(shù)據(jù)，每個月份數(shù)據(jù)包含4個 文件：影像文件、金字塔文件、柵格的輔助文件、影

11、像坐標(biāo)信息的文本文件。2.2數(shù)據(jù)樣本利用ERDAS和ArcGIS軟件通過1.2章節(jié)的處理方法，得到2000-2019年京津冀地區(qū)月植被覆 蓋度數(shù)據(jù)，借鑒他人FVC的劃分情況并根據(jù)實際計算研究區(qū)FVC的情況（結(jié)合專家老師的指導(dǎo)意 見）將研究區(qū)FVC劃分為11個等級，部分圖層展示如圖2所示。OJ(a) 2019 年 8 月lb) 2019 年 12 月nIM： *115： *116：東 1”： *118：次 119：未 0：東114：東 115：東 116：東 117：東 118：東 119：東(c) 2014 年 8 月(d) 2014 年 12 月(e) 2009 (e) 2009 年 8 月

12、(f) 2009 年 12 月圖2京津冀部分月份的植被覆蓋度3數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的每個環(huán)節(jié)進行質(zhì)量控制，將下載的MODIS數(shù)據(jù)進行波段提取NDVI后進行理論 數(shù)值的處理、異常值去除、填充值的處理等操作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。從NDVI到植被覆蓋度的計 算中，先利用最大值合成法求年最大值，并進行了最大值數(shù)據(jù)的檢驗，在像元二分模型法中采取NDVI 累計頻率為2%和98%來進行計算，提高數(shù)據(jù)的可靠性。利用本數(shù)據(jù)集分析的植被覆蓋度的增加趨 勢、顯著性水平與李卓等9、王靜等10研究結(jié)果一致。4數(shù)據(jù)價值本數(shù)據(jù)集為2000-2019年京津冀地區(qū)月植被覆蓋度影像，空間分辨率為500 m，可直接用于京 津冀地區(qū)植被覆蓋度時空格局演變的分析、與影響因子的關(guān)聯(lián)分析。本數(shù)據(jù)集每個月份數(shù)據(jù)中包含 影像數(shù)據(jù)、影像金字塔數(shù)據(jù)、柵格的輔助文件、影像坐標(biāo)信息的文本文件4個文件，方便用