为评价山西省绿化覆盖的数量和质量，本文运用遥感影像分类及定量化反演的方法，分别从绿化覆盖面积和归一化植被指数（NDVI）两个指标来表征绿化覆盖数量和质量。对山西省11个地市的绿化覆盖面积以及绿化覆盖区域NDVI的时空变化特征进行深入分析。评价结果能在一定程度反应山西省各地市在绿化建设中的成就与不足，为城市规划、建设和管理提供数据支撑。
为评价山西省绿化覆盖面积，本文运用遥感分类方法，识别绿化覆盖，选取中国研制的GlobeLand30数据产品作为数据源。GlobeLand30产品基于Landsat 地表反射率数据、Sentinel-1SAR数据、中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像、高分一号(GF-1)多光谱影像、DEM数据、全球专题辅助数据集以及先验知识数据集等产品，通过“像元-对象-知识”分类方法获取地表覆盖分类。该产品是中国向联合国提供的首个全球地理信息公共产品，也是全球首套30米分辨率全球地表覆盖数据集，包含了更加丰富详尽的全球地表覆盖空间分布信息，能更好地刻画大多数人类土地利用活动及其所形成的景观格局，GlobeLand30V2020的数据第三方评价总体精度为85.70%。该数据集包括耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川及永久积雪10种地表覆盖类型。本文从中提取林地、草地、灌木地3类地物表征绿化覆盖。
1.1 山西省2000、2010、2020年GlobeLand30m精细地表覆盖变化动图
1.2 山西省2015、2020年GlobeLand30m精细地表覆盖(分类更细)变化动图
1.3 山西省2010至2020年10年土地利用变化
1.4 山西省2000、2010、2020绿化覆盖变化
1.4.1 绿化覆盖变化动图
1.4.2 各地市绿化覆盖面积变化幅度
1.4.3 各地市绿化覆盖面积变化柱状图
1.4.4 各地市绿化覆盖面积占行政区面积比值排名图
为评价山西省绿化覆盖质量，本文基于多光谱遥感影像对绿化覆盖区域进行归一化植被指数（NDVI）定量化反演。本文选取多光谱遥感影像中强吸收的可见光波段和高反射的近红外波段2个反射率，依据如下公式合成NDVI，并采用最大值合成法生成2000年以来的山西省年度NDVI数据集。NDVI指数可以表示绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值，并描述植被生长状态等生态要素。当NDVI值较高时，植被生长分布会更健康。反之，当NDVI值低时，植被就会减少或消失。
2.1 山西省历年（2000 -2020年）NDVI变化动图
2.2 山西省2010、2015、2020年NDVI变化
2.2.1 各地市NDVI均值变化柱状图
2.2.2 各地市NDVI均值变化幅度
2.4 NDVI空间格局分析——以山西省省会太原市为例
2.4.1 空间分布趋势——莫兰指数Moran’s I
说明：莫兰指数是澳大利亚统计学家帕克·莫兰（1917-1988）提出的衡量空间自相关的程度的一个综合性评价，用来评价数据在全局的聚集、离散还是随机分布的程度，用【-1,1】表示。
如分析图所示，太原市2020年NDVI空间分析莫兰指数为0.252，表示太原市NDVI在全局成集聚趋势分布，而非随机或离散。
2.4.2 空间分布特征——高/低聚类
明确空间分布趋势为集聚特征后，分析其具体的分布特征，如分析图所示，太原市2020年NDVI呈现明显的低值集聚，即低值数据集聚趋势明显，绿化覆盖质量较低的区域呈集聚分布。
2.4.3空间分布区域——聚类分析
如分析图所示，低值NDVI主要集中在太原市市辖区一带，这里经济发达，土地开发强度大，植被生态指数低；而高值NDVI主要集中在阳曲县西侧区域以及东侧和东南侧区域。
2.4.3 空间分布冷热点
如分析图所示，冷点（低值）和热点（高值）一目了然。
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原文始发于微信公众号（城市数据派）：如何运用遥感影像分类及定量化反演分析绿化覆盖数量和质量？丨城市数据派
规划问道
