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2018 , Vol. 20 >Issue 9: 1350 - 1360

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2018.1801016

遥感科学与应用技术

基于“DEM-NDVI-土地覆盖分类”的天山博格达自然遗产地山地垂直带提取与变化分析

  • 冀欣阳 , 1, 2, 4 ,
  • 骆磊 , 1, 3, * ,
  • 王心源 1, 3 ,
  • 李丽 1, 2, 3 ,
  • 万红 1, 2, 3, 5
展开
  • 1. 中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京 100094
  • 2. 中国科学院大学,北京 100094
  • 3. 联合国教科文组织国际自然与文化遗产空间技术中心,北京 100094
  • 4.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083
  • 5. 山东农业大学信息科学与工程学院,泰安 271018
*通讯作者：骆 磊（1988-）,男,博士,助理研究员,主要从事遥感考古,数字遗产等研究。E-mail:

作者简介：冀欣阳（1993-）,女,硕士生,主要从事山地植被垂直带的提取方法研究。E-mail:

收稿日期: 2018-02-10

  要求修回日期: 2018-03-28

  网络出版日期: 2018-09-25

基金资助

中国科学院科技服务网络计划(KFJ-SW-STS-181)

国家重点研发计划(2016YFC0503302)

收起

Identification and Change Analysis of Mountain Altitudinal Zone in Tianshan Bogda Natural Heritage Site Based on “DEM-NDVI-Land Cover Classification”

  • JI Xinyang , 1, 2, 4 ,
  • LUO Lei , 1, 3, * ,
  • WANG Xinyuan 1, 3 ,
  • LI Li 1, 2, 3 ,
  • WAN Hong 1, 2, 3, 5
Expand
  • 1. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. International Centre on Space Technologies for Natural and Cultural Heritage, Beijing 100094, China
  • 4. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China
  • 5. College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Taian 271018, China
*Corresponding author: Luo Lei, E-mail:

Received date: 2018-02-10

  Request revised date: 2018-03-28

  Online published: 2018-09-25

Supported by

Science and Technology Service Network Initiative, No.KFJ-SW-STS-181

National Key Research and Development Plan, No.2016YFC0503302.

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

本文基于Landsat影像数据获取天山博格达自然遗产地土地覆盖分类,结合归一化植被指数（NDVI）和数字高程模型（DEM）构建“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图分析研究区植被受海拔和坡向的水热空间变化影响的分布特征,通过概率统计分析提取博格达遗产地山地垂直带,并结合研究区的气温、降水数据和NDVI变化特征分析垂直带变化的原因。研究结果表明：① 本文利用“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,揭示了研究区1989年和2016年的NDVI值和分类类别随着海拔上升的变化特征,其中NDVI值随着海拔上升呈现“倒U形”变化,而不同分类类别在一定的海拔区间内呈现出聚集效应,且不同分类类别有明显的高程界限。② 1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带分带上限分别为：1278 m和1185 m（温带荒漠草原带）、1784 m和1759 m（山地草原带）、2706 m和2730 m（山地针叶林带）、3272 m和3293 m（高山草甸带）、3636 m和3690 m（高山垫状植被带）。③ 博格达遗产地1989年和2016年山地垂直带受区域气温升高和降雨增加的影响有较为明显的改变,其中温带荒漠草原带最为敏感,其上限变化最大,向下收缩93 m;山地针叶林带的分布范围则向两侧扩张49 m;山地草甸带带宽基本保持不变,但整体上移了约20 m;冰雪带则受到全球气候变暖的影响向上退缩54 m。

关键词： 遥感; 博格达; 山地垂直带; DEM; NDVI

本文引用格式

冀欣阳 , 骆磊 , 王心源 , 李丽 , 万红 . 基于“DEM-NDVI-土地覆盖分类”的天山博格达自然遗产地山地垂直带提取与变化分析[J]. 地球信息科学学报, 2018 , 20(9) : 1350 -1360 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2018.1801016

Abstract

The mountain altitudinal zone in Bogda Natural Heritage Site, one of the most typical representatives in the northern slope of Mount Tianshan, reflects the distribution characteristics and change rules of vegetation in the temperate desert region. To obtain the characteristics of the vegetation distribution, several steps have been designed and implemented. Firstly, the Landsat images were classified by supervised classifier for producing land cover classification results. Secondly, the vegetation coverage characteristics in Bogda Natural Heritage Site were described by a special scatterplot which integrated the land cover classification with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Digital Elevation Model (DEM). Thirdly, the quantity ratios of each land cover type were calculated in different altitude ranges using the window-sliding method, and the boundary altitudes of two adjacent zones were identified based on the thresholding analysis of the quantity ratios. Lastly, the attribution analysis of vertical vegetation zone changes was conducted by combing the climate data (temperature and precipitation) and NDVI. The results indicated that: (1) the DEM-NDVI-Land Cover Classification Scatterplot showed the change characteristics of both NDVI and land cover classification with increasing altitude in Bogda: the NDVI changed in an inverted U-shape and the land cover classification displayed agglomeration effect in a fixed altitude range. (2) in 1989 and 2016, the upper and lower boundary altitudes of the bottom-up six vegetation zones were 1278, 1784, 2706, 3272, 3636 and 1185 m, 1759, 2730, 3293, 3690, respectively. (3) during the period of 1989-2016, the mountain altitudinal zones have an obvious response to the rising of the temperature and rainfall. The Temperate Desert Steppe Zone, shrinking downward about 93 m of its upper boundary, was the most sensitive one to the climate changes. The range of Mountain Coniferous Forest Zone expanded by 49 m to both upper and lower directions. The Mountain Meadow Zone monolithic moved up about 20m with an unchanged span, and the Alpine Snow-Ice Zone, retreating upward about 54m of its lower boundary, was affected by the global warming.

Key words： remote sensing; Bogda; vertical vegetation zone; DEM; NDVI

1 引言

新疆天山于2013年被联合国批准为世界自然遗产地,由博格达、喀拉峻-库尔德宁、托木尔和巴音布鲁克4个区域组成。其中博格达遗产地具有天山北坡最典型的山地垂直带,是全球温带干旱区山地垂直自然带的典型代表[1],作为全球气候变化的敏感区,其山地垂直带对全球气候变化具有灵敏的指示作用[2]。因此,博格达自然遗产地山地垂直带的变化特征对其保护和发展具有重要意义[3]。
早期山地垂直带研究主要采用野外考察的方式,通过设置样方、样线等方法,统计植被数量特征并进行垂直带划分[4,5,6],然而受到人力、物力以及山区自然条件的限制,野外考察法虽能准确对局部植被进行垂直带划分,但难以实现大面积均匀取样,不能进行大范围山地垂直带划分。随着遥感技术的发展,邻域分析法[7]、边缘检测法[8]以及利用较高分辨率遥感影像进行目视解译[9]等利用遥感影像定量刻划山地垂直带的方法成为了研究的热点,但大多只能提取出垂直带分界线,而无法得到分带海拔;随后出现了综合遥感影像等多元数据的数字识别方法,如孙然好等[10]利用专题植被图、遥感数据及DEM自动提取昆仑山北坡垂直带谱信息,焦刚利用植被分类图、海拔数据和坡向数据刻画长白山山地垂直带谱[11],但现有的山地垂直带研究结果,分界线提取多以百米为单位[12],精度较低且无法实现垂直带变化监测。
课题组前期分别利用DEM-NDVI散点图法对卧龙大熊猫自然保护区和王朗自然保护区山地垂直带进行了提取[13,14],精度突破了百米单位,但均只对以坡为单位的研究区进行分析。本文对前者的方法进行改进,增加了山地垂直带提取方法的普适性,利用土地覆盖分类数据、NDVI数据、海拔数据和坡向数据,将遥感影像土地覆盖分类数据与概率统计分析相结合,构建“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,对博格达峰的植被覆盖情况进行了描述,同时利用滑动窗口对散点图不同区段内的DEM和遥感影像土地覆盖分类数据进行统计,通过设置概率阈值的方法将不同山地垂直带之间的界限量化为一定的分界海拔,从而得到1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带,并结合气候数据和NDVI变化进行垂直带变化归因分析。

2 研究区概况

博格达世界自然遗产地位于新疆维吾尔自治区阜康市,中心地理坐标为43°50′00″N,88°17′12″E,其总体地势由西北向东南逐渐抬高,在40 km的距离内,海拔从800 m上升至5000 m,如图1所示,并发育了6个完整的垂直自然带[15]。本文的研究区域是博格达遗产地的缓冲区范围和核心区范围总和,其中核心区面积为380.69 km2,缓冲区面积为181.46 km2[16]。博格达遗产地处于西天山,其大部分区域坡向朝北,属于大西洋气流和北冰洋气流的迎风坡,气候较湿润,是温带干旱区中心的“湿岛”,并形成较为完整的山地垂直带。根据《中国植被》分类[17],其自然植被有8个植被型、18个植被亚型和27个群系,主要植被类型包括高山垫状植被、高山草甸、亚高山草甸、山地常绿针叶林、草甸草原和温性（真）草原,其中雪岭云杉群系是山地常绿针叶林中的主要代表群系,是天山的特有树种。
Fig. 1 Location and elevation of Bogda Natural Heritage Site

图1 博格达自然遗产地概况及地理位置

3 数据与研究方法

3.1 数据源

本文使用的数据主要包括Landsat遥感影像、DEM数据、气象站点数据,同时利用野外采集数据和Google Earth高分影像辅助进行精度验证,具体如下：
（1）Landsat影像获取自USGS网站（glovis.usgs.gov）,为了更准确地刻划博格达遗产地山地垂直带,选取云量较少且无积雪覆盖的夏季影像进行研究,分别是成像时间为1989年8月19日的Landsat5 TM数据和2016年7月28日的Landsat8 OLI数据,空间分辨率为30 m,分别如图2所示;
（2）DEM数据是获取自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云（www.gscloud.cn）的ASTER GDEM数字高程数据,由日本METI和美国NASA联合研制并分发,空间分辨率为1弧度秒（约30 m）;
Fig. 2 Landsat-5 TM image of Bogda Site in 1989 and Landsat-8 OLI image of Bogda Site in 2016

图2 博格达遗产地遥感影像

（3）气象数据是下载自“中国气象数据网”（www.data.cma.cn）的达坂城地面观测站数据,达坂城地面观测站是距离研究区最近的观测站,位于研究区南部,下载数据包括1980-2016年的年平均气温和年降水量数据;
（4）山地垂直带提取结果的精度验证辅助数据,包括2015年8月和2016年7月2次野外考察获取的采样区GPS数据、高程数据及无人机数据以及获取自Google Earth的2016年高分影像数据和海拔数据。

3.2 研究方法

本文通过建立DEM、NDVI和遥感影像土地覆盖分类结果散点图,分析1989年和2016年博格达遗产地NDVI和土地覆盖分类属性随海拔上升的变化规律,并在此基础上提取1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带。博格达遗产地山地垂直带属于西北干旱带谱中的温带荒漠垂直带系列,本文参考张百平提出的中国山地垂直带谱体系[12,18-19],结合研究区遥感影像和散点图趋势,将博格达遗产地的植被自下而上分为6个垂直带,包括温带荒漠草原带-山地草原带-山地针叶林带-高山草甸带-高山垫状植被带-冰雪带,技术流程图如图3所示。
Fig. 3 Flowchart of the analysis routine used in this study

图3 技术流程图

3.2.1 数据预处理
（1）坡向掩膜处理
研究表明,干旱区南坡比北坡的温度低3~6 ℃,导致南北坡的气温和土壤湿度产生较大差异[20]。博格达遗产地处于旱区,不同坡向太阳照射强度不同,导致北坡相对湿润,南坡则相对干旱,同一海拔高度在南北坡发育出不同的植被类型。其中差异较为明显的是山地针叶林带,随着山地海拔的起伏变化,常常出现北坡针叶林,南坡草地交替出现的分布现象,对博格达遗产地山地垂直带的提取产生了一定的影响。因此,为使垂直带在海拔上具有连贯性,本文利用坡向信息对DEM数据和土地覆盖分类数据进行掩膜处理,仅对博格达遗产地坡向朝北的区域进行研究,从而提高山地垂直带提取的准确度。
（2）NDVI计算
首先对Landsat影像进行数据预处理,利用辐射定标将传感器记录的DN值转换成反射率,通过FLAASH大气校正消除遥感图像中由大气散射和吸收所引起的辐射误差,并以2016年影像为基准对1989年影像进行几何校正,经过拼接裁剪得到预处理后的研究区遥感影像。
NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,其数值范围为[-1, 1],负值指示地面覆盖为云、水、雪等对可见光高反射的地物,0指示岩石或裸土,正值指示有植被覆盖,且随植被覆盖程度增加而增大[21]。本文利用波段运算提取研究区Landsat TM影像和Landsat OLI影像的NDVI,借助NDVI数据描述研究区地表植被覆盖情况,公式如式（1）：
NDVI = ρ NIR - ρ R ρ NIR + ρ R （1）
式中：ρNIR为近红外反射率;ρR为红光反射率,在TM影像中分别为波段4和波段3,在OLI影像中分别为波段5和波段4。
（3）遥感影像解译
本文利用最大似然监督分类法,对博格达遗产地的遥感影像进行土地覆盖分类,不同土地覆盖类型对应不同垂直带类型,并建立解译标志如表1。其中山地草原带和高山草甸带的光谱特征较为相似,难以准确分类,因此为控制垂直带提取准确性,在影像分类过程中未区分二者,后续将基于山地垂直带提取方法进行划分。根据解译标志对1989年和2016年的遥感影像选取足够多且尽量一致的训练样本,以保证分类结果具有较强的可比性,并根据训练样本的均值和方差对影像进行最大似然分类,之后对分类结果进行分类后处理,消除小图斑,得到更为准确的土地覆盖分类结果。
Tab. 1 Interpretation keys of the mountain altitudinal zone in Bogda Site

表1 博格达遗产地植被垂直带解译标志

土地覆盖类型 影像特征 提取特征 备注 垂直带类型
荒漠草原 形状不规则,片状分布,色调呈淡红色夹杂淡绿色,边界模糊 分布在海拔较低地区,有稀疏植被覆盖 温带荒漠草原带
草地 形状不规则,片状分布,随覆盖度而变化,色调呈绿色夹杂淡红色或亮绿色,边界模糊 山地草原带分布于低海拔处,以耐干旱的针茅植被为主;高山草甸带分布于较高海拔处,以较湿润的蒿草植被为主 山地草原带&高山草甸带
林地 形状不规则,斑块状分布,色调呈深绿色,边界清晰 分布在中海拔地区,地形较为破碎,植被郁闭度高 山地针叶林带
裸地 形状不规则,片状分布,色调呈红褐色,边界模糊 位于高海拔处,地表植被较少,以苔藓类为主 高山垫状植被带
冰川永久积雪 形状不规则,片状分布,呈现浅蓝色,夹杂黑色阴影,边界清晰 位于海拔最高处,边界有冰川舌分布 冰雪带
水体 几何特征明显,呈带状或块状分布,色调均匀,呈深蓝色,边界清晰 分布在河谷、冰川舌附近,主要包括天池、部分河流和冰蚀湖 水体
3.2.2 山地垂直带提取方法
完成数据预处理工作之后,将DEM、NDVI和土地覆盖分类结果的投影系统、像元大小和行列数进行统一,并以30 m×30 m的分辨率进行叠加,剔除无效信息后得到博格达研究区每个像元的高程、NDVI和土地覆盖分类信息的三维数组,利用MATLAB建立“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,分析研究区NDVI值和土地覆盖分类随着海拔上升的变化特征。
在此基础上,精确提取博格达遗产地山地垂直带的前提是将不同垂直带之间的界限量化成一个较为准确的分带海拔。假设A带和B带为相邻的山地垂直带,依次统计A、B带过渡区域内不同海拔范围的像元分类属性占比,随着海拔上升,A带所像元占比例逐渐减少,而B带像元比例逐渐增加,当B带所占比例到达阈值,所对应的海拔高度即为A带和B带间的分带海拔。本文设置窗口为5 m,滑动距离为1 m,对研究区不同海拔区段的散点分类比例进行统计分析,并利用阈值找到不同垂直带之间的界限。根据多次试验及实地考察,将不同植被带之间界限对应的阈值设置为50%,表示随着海拔上升,当植被覆盖的优势组成发生变化时,即垂直带发生变化。

4 结果与讨论

4.1 博格达遗产地土地覆盖分类结果

利用最大似然法监督分类对博格达遗产地遥感影像进行分类,1989年和2016年的土地覆盖分类结果分别如图4所示。
Fig. 4 Land Use Classification of Bogda Site in 1989 (a) and 2016 (b) based on supervised classification

图4 基于监督分类的1989年(a)和2016年(b)博格达遗产地土地覆盖分类图

对1989年和2016年的分类结果进行精度评价,在研究区植被分类结果中分别随机选取200个检查点获取其分类属性,与影像中对应点的植被类别进行对比,用正确分类的像元总和与总像元数的比值作为分类的总体精度,评价影像分类结果,得到1989年的分类总体精度为90%,2016年的分类总体精度为92.5%,精度较高,满足后续山地垂直带提取要求。

4.2 博格达遗产地山地垂直带结果

4.2.1 “DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图分析
借助MATLAB对博格达遗产地的1989年和2016年的“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图进行展示,如图5,其中横坐标代表海拔、纵坐标代表NDVI、颜色代表土地覆盖分类信息。
Fig. 5 “DEM-NDVI-Land Use Classification”scatter plots of Bogda Site in 1989 and 2016

图5 1989年和2016年研究区“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图

两年散点分布均表现为倒U形,NDVI随着海拔上升而呈现“均匀上升-保持稳定-均匀下降”的趋势。利用min-max标准化法分别对DEM数据和NDVI数据进行线性变换,转换为映射到[ 0,1 ]区间的无量纲数值,使二者具有可比性,公式如式（2）：
F i = X i - X min X max - X min （2）
式中： F i 为研究区第i个数据标准化的数值; X i 为第i个数据的原始值; X min 为该数据的最小值; X max 为该数据的最大值。
对经过标准化处理的DEM数据和NDVI数据进行二次多项式函数拟合,结果如表2所示,1989年的R2为0.73,2016年的R2为0.76,可以看出DEM和NDVI之间有着明显的相关性,且2016年二者的相关性更高。
Tab. 2 The fitting functions of scatter plots in 1989 and 2016

表2 1989年和2016年散点拟合函数

年份 a b c R2
1989 -1.525 0.8476 0.691 0.7254
2016 -1.706 0.9711 0.7158 0.7592

注：函数形式为y=ax2+bx+c,x为海拔高度,y为NDVI值

将不同土地覆盖分类类型与山地垂直带类型对应,博格达研究区随着海拔升高,气温逐渐降低,降水逐渐增加[22],导致植被生长的热量和水分组合环境随海拔升高而发生改变,NDVI和植被类型也随之呈现出规律性变化,形成6个山地垂直带分带,包括温带荒漠草原带、山地草原带、山地针叶林带、高山草甸带、高山垫状植被带和冰雪带,对应散点图中的6个颜色,同时不同垂直带的散点之间存在着明显分界。海拔800~1300 m阶段,植被受到干旱胁迫,形成干旱的荒漠草原,地表植被主要以耐干旱的针茅群系植物为主,NDVI值基本处于0.4以下;海拔1300~1600 m阶段,随着海拔上升,土壤水分含量上升,NDVI也呈现出均匀上升的趋势,植被覆盖逐渐从荒漠过渡到草原并达到NDVI峰值;海拔1800~2500 m阶段,随着气温降水的逐渐上升,到达水热组合环境最优的海拔区段,植被覆盖由针叶林代替,而NDVI稳定在0.6-0.8之间;海拔2500~3200 m阶段,土壤水分较为充沛,形成以高山蒿草为主的较湿润的高寒草甸,同时随着气温降低,NDVI从峰值逐渐下降;海拔3200~3700 m阶段,由于气温逐渐下降,限制了植被对水分的吸收,表现出明显的生理干旱胁迫特征,NDVI从0.4均匀下降并出现零点;海拔3700~5047 m阶段,地表被永久积雪和冰川所覆盖,NDVI表现为负值。
4.2.2 博格达遗产地山地垂直带提取结果
对“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图中不同海拔区段的像元分类属性占比进行滑动统计,并通过设置阈值得到1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带分带结果,结果如表3。可知温带荒漠草原带与山地草原带的分界线下降93 m,山地针叶林带下限下降25 m,上限上升24 m,高山草甸带和高山垫状植被带分界上移21 m,冰雪带下限上升54 m。
Tab. 3 Results of zonal elevation in 1989 and 2016

表3 1989年和2016年分带海拔结果（m）

温带荒漠草原带
-山地草原带		 山地草原带
-山地针叶林带		 山地针叶林带
-高山草甸带		 高山草甸带
-高山垫状植被带		 高山垫状植被带
-冰雪带
1989年 1278 1784 2706 3272 3636
2016年 1185 1759 2730 3293 3690
差值 -93 -25 24 21 54

注：差值为正值代表分界线海拔上升,负值代表分界线海拔下降

4.3 博格达遗产地山地垂直带变化分析

4.3.1 博格达遗产地NDVI变化分析
分别统计1989年和2016年博格达遗产地的NDVI值,1989年NDVI平均值为0.31,2016年NDVI平均值为0.34,两年间均值略有增加。同时计算两年NDVI的差值并分级,如图6,可以看出,相较于1989年,2016年研究区NDVI值呈现大范围上升趋势,其中温带荒漠草原带局部和高山草甸带上限处NDVI值明显增加,变化幅度大于0.15;而山地草原带内部分区域NDVI值呈现降低趋势,局部变化幅度甚至大于0.15。
Fig. 6 The map of NDVI chnges in Bogda Site from1989 to 2016

图6 1989年和2016年博格达遗产地NDVI值变化图

4.3.2 博格达遗产地气候变化分析
对达坂城气象站1980-2016年的年平均气温和年降水量进行统计,二者均呈现波动上升趋势,其中年平均气温涨幅大约1℃如图7（a）,年降水量涨幅大约30 mm如图7（b）,气候由暖干向暖湿发展。同时观察1989年和2016年前后3年的气象数据,发现气温有较明显变化,而降水量基本持平,但气温升高导致冰川加速消融,河流径流量增加,因此博格达地区两个研究年份的气温和土壤水分均呈上升趋势。
Fig. 7 Change trends of temperature and precipitation in Dabancheng station from 1989 to 2016

图7 达坂城气象站1980-2016年气温与降水变化趋势图

4.3.3 博格达遗产地山地垂直带变化归因分析
结合研究区NDVI变化以及气温降水数据,对博格达遗产地1989年和2016年山地垂直带变化进行如下分析：
（1）温带荒漠草原带的上限变化最为明显,结合遥感影像图2和散点图5可知,草原覆盖范围扩大,主要因为1980年以来,气温降水均稳步上升（图7）,冰川融水有所增加,使研究区低海拔处植被覆盖范围扩大,植被覆盖度也有所提高（图6）,博格达遗产地生态环境有所改善。
（2）山地草原带下限下降93 m,上限下降25 m,虽然垂直带范围扩大,但由图6中NDVI变化可知,山地草原带内部的植被覆盖度有所下降。分析植被覆盖度下降的原因,主要集中在二个方面：① 过度放牧是造成保护区内草场退化的主要原因;② 过度的旅游开发也在一定程度上造成了草场的退化,如游客中心、栈道、停车场、游客用蒙古包等旅游设施的建设,以及随便踩踏草场、骑乘马匹在天池湖边行走等游客行为。
（3）山地针叶林带下限下降25 m,上限上升 24 m,带宽由922 m变为971 m,条带整体变宽,而雪岭云杉作为天山的特有树种,其适宜生长的范围变广。博格达研究区位于干旱区,山地针叶林带分布的上限和下限受到温度和降水综合影响,气温升高、降水量增加,山地针叶林带扩张,反之,则缩 小[23]。因此,本研究中山地针叶林带的变化与图7中气温升高、降水量增加的变化趋势吻合。
（4）高山草甸带和高山垫状植被带的分界线上移21 m,且草甸带上限处NDVI值明显增加（图6）,主要原因是高山草甸带所处海拔较高,不易受到旅游业的影响,同时气候变化使得植被生长情况改善。
（5）随着全球气候变暖加剧,博格达地区冰川年均退缩率不断增加[24],本文中冰雪带下限上升了54 m,气温上升导致冰川和永久积雪的边界存在明显退缩。

4.4 精度验证

本文利用野外实地考察和Google Earth高分影像数据在每个地类变化明显的区域选取6个点,共36个验证点对山地垂直带提取结果进行验证。其中,野外实地考察数据来自2016年8月和2017年7月博格达遗产地两次为期3天的野外实地考察,利用无人机和高精度GPS记录3个验证区的平均分界海拔,野外考察路线及验证区无人机拍摄数据如图8中所示;除此之外,本文在Google Earth高分影像上每个地类变化明显的区域选取共33个验证点,并获取其海拔高度,作为山地垂直带提取结果的精度验证辅助数据。
Fig. 8 Validation points of the mountain altitudinal zone based on field survey and UAV investigation

图8 植被垂直带提取结果野外考察与无人机调查验证点

获取每个验证点对应的海拔,并与本文山地垂直带提取结果进行对比,如表4所示,可知验证点海拔在分带海拔上下波动,但总体趋势与研究结果吻合。其中山地针叶林带的上下限和冰雪带的下限属于突变型界限,其验证点海拔较为稳定,仅在结果海拔上下小范围波动,差值最大为20 m,说明突变型界限与分带海拔较为吻合,山地垂直带提取效果较好;温带荒漠草原带与山地草原带的分界、高山草甸带与高山垫状植被带的分界属于渐变型界限,其验证点海拔波动较大,最大差值达到80 m,说明渐变型界限受到微地形等因素影响较为显著,与海拔契合度低于突变型界限。
Tab. 4 Verification of mountain altitudinal zone results

表4 植被垂直带提取验证结果（m）

温带荒漠草原带
-山地草原带		 山地草原带
-山地针叶林带		 山地针叶林带
-高山草甸带		 高山草甸带
-高山垫状植被带		 高山垫状植被带
-冰雪带
海拔 差值 海拔 差值 海拔 差值 海拔 差值 海拔 差值
1 1174 11 1774 -15 2713 17 3309 -12 3681 9
2 1186 -1 1761 -2 2745* -15 3272 21 3672 18
3 1192 7 1742* 17 2726 4 3232 39 3697 -7
4 1105 80 1740* 19 2736 -6 3297 -m 3666 24
5 1147 38 1741 18 2743 -13 3307 -19 3705 -15
6 1194 -9 1779 -20 2737 -7 3317 -29 3687 3
结果 1185 1759 2730 3293 3690

注：*为实地考察数据;差值为正值代表验证点海拔大于本文结果;差值为负值代表验证点海拔小于本文结果

同时,本文利用前人已有研究成果与本文提取结果进行对比,而天山博格达遗产地的山地垂直带相关研究较少,引用较为广泛的是出自2006年《天池博格达自然保护区综合科学考察报告》中的结果,山地垂直带分带及上限分别为：温带荒漠草原带（1100 m）、山地草原带（1650 m）、山地针叶林带（2700 m）、亚高山草甸带（2900 m）、高山草甸带（3300 m）、高山垫状植被带（3700 m）、冰雪带,本文研究结果与该结果趋势基本一致。

5 结论

本文利用遥感影像数据和DEM数据生成“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,结合概率统计手段对博格达世界自然遗产地1989年和2016年山地垂直带进行提取,并基于NDVI变化和气温降水数据进行山地垂直带变化分析,结论如下：
（1）博格达遗产地位于温带干旱区,植被随海拔升高呈现出规律性带状更替,形成山地垂直带,自下而上包括温带荒漠草原带、山地草原带、山地针叶林带、高山草甸带、高山垫状植被带和冰雪带,其中山地针叶林的上下限和冰雪带的下限为突变型界限,山地垂直带分带海拔提取效果较好,而温带荒漠草原带和山地草原带之间的分界、高山草甸带和高山垫状植被带之间的分界为渐变型界限,与海拔契合度低于突变型界限;
（2）本文利用“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图描述了博格达遗产地的植被覆盖情况,展现了该区1989年和2016年的NDVI值和山地垂直带分类随着海拔上升的变化特征,其中NDVI值随着海拔上升呈现为“均匀上升-保持稳定-均匀下降”的倒U形,而散点的分类属性则在不同的海拔区间呈现出聚集效应,且不同分带的散点间有明显界限;
（3）1989年和2016年,博格达遗产地的年均气温和年降水量均稳步上升,使得山地垂直带发生明显变化,其中温带荒漠草原带对气候变化最为敏感,其上限变化最大,向下收缩93 m;山地针叶林带分布于水热组合环境最优的海拔区段,海拔范围受到气候改善的影响向两侧扩张49 m;山地草甸带带宽基本保持不变,整体上移约20 m;冰雪带则受到全球气候变暖的影响向上退缩54 m;
（4）现有的山地垂直带相关研究使用的DEM数据主要包括SRTM DEM数据和ASTER GDEM数据,二者垂直精度均为20 m左右[13,14,25]。本文基于ASTER GDEM数据,结合土地覆盖分类数据和NDVI数据,并利用概率统计从宏观角度提取博格达遗产地山地垂直带,且经验证山地垂直带提取结果较好,但由于无法获得研究区更高精度的DEM数据,导致本文山地垂直带提取结果存在一定误差,是论文下一步需要改进的方向。

The authors have declared that no competing interests exist.

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