稀土開采產(chǎn)生大量堆積尾砂，出現(xiàn)強(qiáng)烈水土流失過程，伴生嚴(yán)重水環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開展稀土尾砂地植被修復(fù)是尾砂地災(zāi)害防治的常見手段。評價礦區(qū)植被恢復(fù)效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設(shè)計提供理論依據(jù)。

NDVI時程變化

一、引言

稀土開采產(chǎn)生大量堆積尾砂，出現(xiàn)強(qiáng)烈水土流失過程，伴生嚴(yán)重水環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害。采用工程和非工程措施結(jié)合手段開展稀土尾砂地植被修復(fù)是尾砂地災(zāi)害防治的常見手段。評價礦區(qū)植被恢復(fù)效果及成因可為尾砂治理措施的規(guī)劃設(shè)計提供理論依據(jù)。本文以江西省尋烏縣離子型輕稀土尾砂區(qū)為研究區(qū)，收集研究區(qū)1989-2015年Landsat數(shù)據(jù)和尋烏站氣象數(shù)據(jù)，實地調(diào)查研究區(qū)典型尾砂適生植被和堆積尾砂的地物波譜數(shù)據(jù)，解算典型植被的NDVI值，分析礦區(qū)NDVI的年際和年內(nèi)時程變化規(guī)律。

二、基于Landsat數(shù)據(jù)的NDVI時程變化

在利用遙感技術(shù)對植被信息的研究中，NDVI是植被指數(shù)中運(yùn)用最為廣泛的一種，它能很好地反映了植被生長狀態(tài)以及植被空間分布情況，與植被分布密度呈線性相關(guān)。許多研究表明NDVI與植被覆蓋度、葉面積指數(shù)（LAI）和光合作用等植被參數(shù)有關(guān)，NDVI的時間變化曲線能有效地表現(xiàn)出植被的季節(jié)變化、年際變化和人為活動影響變化。因此，在監(jiān)測廢棄礦區(qū)植被恢復(fù)情況的過程中NDVI起到有效地作用。本文選取歸一化植被指數(shù)（NDVI）來反映稀土礦尾砂地植被變化情況，其計算形式為近紅外波段（NIR）與紅光波段（R）的差值比上這兩個波段數(shù)值之和，公式為：

表1Landsat TM/OLI NDVI 計算公式

研究區(qū)NDVI時程變化分析分為兩個部分進(jìn)行，第一部分為整體礦區(qū)NDVI時程變化分析，第二部分選取植被修復(fù)時間較早的“稀土尾砂試驗區(qū)”雙茶亭礦區(qū)分析NDVI時程變化規(guī)律。

2.1整體礦區(qū)NDVI時程變化

基于ENVI軟件中BandMath 計算NDVI結(jié)果，將整體礦區(qū)NDVI值提取出來并導(dǎo)出成ASCII文件，方便之后分析使用。計算NDVI平均值，診斷NDVI時序趨勢，揭示整體礦區(qū)NDVI時程變化規(guī)律，見圖1。圖1表明：1989-2015年整體礦區(qū)NDVI值在0.12-0.5間變化，平均值為0.31；NDVI最大值和最小值所在年份分別為1995年和2013年，分別為0.5和0.12，變化幅度為0.38；NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.79，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.08，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，線性回歸趨勢顯著，NDVI值的傾向率為-0.08(10a)-1，表明NDVI值顯著減?。籒DVI值的Mann-kendall趨勢分析檢驗值Z為-6.68，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值Z05.0 為1.96，檢驗值的絕對值Z大于相應(yīng)臨界值，Mann-kendall趨勢檢驗顯著，表明整體年NDVI值呈顯著性下降趨勢。

圖1 整體礦區(qū) NDVI 時程變化

NDVI時程變化可分為三個階段，第一階段為穩(wěn)定期，時間為1989-2005年，此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.052，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.157，決定系數(shù)小于相應(yīng)臨界值，NDVI變化趨勢不顯著，平均NDVI為0.43，整體稀土礦區(qū)存在一定的開采，但是整體NDVI值未大幅度減小；第二階段為劇烈開采期，時間為2006-2008年，此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.69，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.658，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，NDVI呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.3(10a)-1，平均NDVI為0.29，較穩(wěn)定期下降了0.14，此階段稀土礦區(qū)進(jìn)行劇烈的采礦活動，人類活動對稀土礦區(qū)影響較大，嚴(yán)重破壞了礦區(qū)植被，導(dǎo)致NDVI值迅速下降；第三階段為植被修復(fù)期，時間為2009-2015年，此階段NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.395，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.197，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，NDVI呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.046(10a)-1，整個時間段NDVI呈現(xiàn)較低值，平均NDVI為0.19，較劇烈開采期下降了0.1，尋烏縣2009年對稀土礦區(qū)進(jìn)行植被修復(fù)治理，使研究區(qū)內(nèi)的2009年和2010年的植被數(shù)量有所增加，對于整體礦區(qū)恢復(fù)效果一般。

2.2雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化

在整體礦區(qū)NDVI影像數(shù)據(jù)中提取以種植桉樹為主的雙茶亭礦區(qū)NDVI，計算NDVI平均值，診斷NDVI時序趨勢，揭示雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化規(guī)律，見圖2。按照整體礦區(qū)NDVI變化階段對雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化進(jìn)行分析。

圖2 雙茶亭礦區(qū) NDVI 時程變化

結(jié)果表明：1989-2015年雙茶亭礦區(qū)NDVI值在0.17-0.65間變化，平均值為0.4；NDVI最大值和最小值所在年份分別為2015年和2008年，分別為0.65和0.17，變化幅度為0.48；穩(wěn)定期NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.321，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.156，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，NDVI呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.049(10a)-1，平均NDVI為0.44，稀土開采對雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被存在一定影響，植被呈現(xiàn)減少趨勢；劇烈開采期NDVI值相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.732，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.57，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，NDVI呈顯著下降趨勢，傾向率為-0.63(10a)-1，平均NDVI為0.28，較穩(wěn)定期減少0.16，和整體礦區(qū)情況類似，劇烈稀土開采活動嚴(yán)重破壞雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被，導(dǎo)致植被迅速減少；植被修復(fù)期NDVI相對時間的線性回歸決定系數(shù)R2為0.884，取顯著性水平為0.05，相應(yīng)臨界值R205.0 為0.187，決定系數(shù)大于相應(yīng)臨界值，NDVI呈顯著上升趨勢，傾向率為0.25(10a)-1，平均NDVI為0.39，較劇烈開采期增加0.11，雙茶亭植被修復(fù)效果較好，對比整體礦區(qū)可得，油茶配置模式植被修復(fù)治理效果較差，桉樹配置模式效果較好。

三、基于地物波譜的典型地物NDVI特征值分析

基于研究區(qū)各典型地物的地物波譜特性，利用紅光波段和近紅外波段的平均反射率計算相應(yīng)地物的NDVI，見圖3。圖3表明：在研究區(qū)典型地物中，尾砂相應(yīng)NDVI值為0.03，芒萁為0.69，芭茅為0.53，芒草為0.52，油茶為0.69，木荷為0.8，竹子為0.79，馬尾松為0.75，桉樹為0.6，樟樹為0.52，其中木荷NDVI值最大，尾砂NDVI值最小，尾砂存在一定的背景值。由于研究區(qū)地物波譜數(shù)采集時間為2019年1月與7月，分別屬于冬季和夏季，則獲取各地物波譜特性計算出的NDVI會有一定的波動范圍，其中波動范圍較大的為芒萁、芭茅和芒草，這三種植被屬草本類植被，說明對于NDVI，草本類植被受季節(jié)變化影響較大，喬木類植被對相對較小，即草本NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈，喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定。

圖3典型地物NDVI

四、基于小波分解的NDVI時程變化

4.1小波分析理論概述

傅里葉變換是最常用的分析信號工具，用于推導(dǎo)不同幅度和頻率下特定正弦波函數(shù)的組合。但是傅里葉變換存在不足之處，在分析信號特征時會忽略信號的時間信息，通過變換結(jié)果無法判斷某個信號發(fā)生的時間。以傅里葉變換為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，理論物理學(xué)家A·Grossman建立了小波變換的理論體系。小波變換分析信號時可通過小波基函數(shù)的變換分析信號的局部特征，信號分析結(jié)果具有比傅里葉變換更良好的局部特性。分解后的信號呈現(xiàn)低頻和高頻特性兩部分內(nèi)容，低頻信號具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，高頻信號具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，所以有著“數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱。正是小波變換擁有著這些特性，使小波變換在信號處理、數(shù)值計算和流體力學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

4.2基于小波分解的NDVI多尺度時程變化

為了更好研究NDVI的時程變化規(guī)律，基于Matlab軟件，本文將NDVI變化曲線作為一種信號曲線，對其進(jìn)行小波分解，分析其低頻信號與高頻信號的特點(diǎn)。根據(jù)NDVI數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用db3小波函數(shù)對整體礦區(qū)NDVI和雙茶亭NDVI進(jìn)行分解，結(jié)果如圖4和圖5所示。

圖4 整體礦區(qū) NDVI 信號和小波分解部分注：（a）表示原始信號，（b）表示低頻信號，（c）表示高頻信號。

（1）低頻信號按照NDVI變化階段對低頻信號進(jìn)行分析。圖4表明：穩(wěn)定期整體礦區(qū)低頻NDVI值處于較高水平，進(jìn)入劇烈開采期后低頻NDVI值迅速下降，在植被修復(fù)期保持穩(wěn)定；低頻信號整體趨勢與整體礦區(qū)NDVI時程變化趨勢一致，說明低頻信號表示NDVI的年際變化特征，將年內(nèi)波動信息濾除，呈現(xiàn)與原始信號一致的三個變化階段。圖5表明：雙茶亭礦區(qū)低頻NDVI值呈現(xiàn)微下降-劇烈下降-上升的三個階段變化，與雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化趨勢一致。

（2）高頻信號高頻信號表示為NDVI的年內(nèi)變化，按照NDVI變化階段對高頻信號進(jìn)行分析。圖4表明：穩(wěn)定期整體礦區(qū)高頻NDVI值呈波動變化，波動幅度較大，說明在此階段整體礦區(qū)年內(nèi)NDVI變化較為劇烈；劇烈開采期整體礦區(qū)高頻NDVI值也呈波動變化，但是波動幅度較小，說明在此階段礦區(qū)年內(nèi)NDVI呈波動變化，但是由于人類活動較為劇烈，使植被數(shù)量迅速較少，導(dǎo)致NDVI變化幅度變?。恢脖恍迯?fù)期整體礦區(qū)高頻NDVI值在此階段初期呈水平變化，后期呈波動變化，說明研究區(qū)年內(nèi)NDVI在植被修復(fù)期初期年內(nèi)變化較小，這是由于劇烈開采期過后植被破壞過于嚴(yán)重，導(dǎo)致礦區(qū)內(nèi)植被數(shù)量稀少，年內(nèi)植被變化較小，后期由于植被修復(fù)措施的實施，植被得到一定的恢復(fù)，然后呈現(xiàn)出了年內(nèi)波動變化。圖5表明：雙茶亭礦區(qū)高頻NDVI值三個時期都呈波動變化，這是由于在劇烈開采后，植被措施的迅速實施，使雙茶亭礦區(qū)內(nèi)植被得到良好的補(bǔ)充，導(dǎo)致在劇烈開采期之后、植被恢復(fù)期初植被表現(xiàn)出良好的年內(nèi)波動變化。

圖5雙茶亭礦區(qū)NDVI信號和小波分解部分注：（a）表示原始信號，（b）表示低頻信號，（c）表示高頻信號。

結(jié)合草本植被NDVI在年內(nèi)變化更為劇烈，喬木類植被NDVI年內(nèi)較為穩(wěn)定的結(jié)論可得：穩(wěn)定期與劇烈開采期NDVI波動較大是由于草本植被變化劇烈引起的，說明礦區(qū)植被變化的主要原因為草本植被的變化；在植被修復(fù)期初期高頻NDVI值呈水平變化特征，說明此時礦區(qū)內(nèi)草本類植被數(shù)量稀少，原因為劇烈稀土開采將草本植被破壞嚴(yán)重，幾乎不存在草本類植被，在經(jīng)過人工植被修復(fù)后，礦區(qū)植被得到一定的補(bǔ)充，草本植被開始增長，最后呈現(xiàn)波動特征?？傮w表明：礦區(qū)內(nèi)對NDVI影響最大的為草本類植被，基于此情況，礦區(qū)植被恢復(fù)措施的植被配置模式可針對草本類植被進(jìn)行選擇，并針對草本植被進(jìn)行維養(yǎng)。

四、討論

本章基于LandsatTM/OLI 數(shù)據(jù)和研究區(qū)典型地物波譜數(shù)據(jù)，計算了研究區(qū)1989-2015年的NDVI值以及典型地物的NDVI值，總體分為三個部分：

（1）整體礦區(qū)NDVI時程變化和雙茶亭礦區(qū)NDVI時程變化分析。整體礦區(qū)NDVI呈下降趨勢，可分為三個階段，即穩(wěn)定期、劇烈開采期和植被修復(fù)期，其中整體礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期呈波動變化，在劇烈開采期和植被修復(fù)期呈顯著下降趨勢，雙茶亭礦區(qū)NDVI在穩(wěn)定期和劇烈開采期呈顯著下降趨勢，在植被修復(fù)期呈顯著上升趨勢。油茶配置模式尾砂修復(fù)治理效果較差，桉樹配置模式效果較好。

（2）典型地物NDVI值的分析。典型地物可分為三種稀土尾砂、草本植被和喬木類植被，其中尾砂和喬木類植被年內(nèi)NDVI值變化幅度較小，草本植被年內(nèi)NDVI值變化較大。

（3）對NDVI時程變化曲線進(jìn)行小波分解。結(jié)果分解為低頻信號和高頻信號，且分別表示NDVI的年際變化和年內(nèi)變化特征。通過分析整體礦區(qū)NDVI高頻信號發(fā)現(xiàn)了對研究區(qū)NDVI產(chǎn)生影響的主要因素為草本類植被，此結(jié)論可指導(dǎo)后期繼續(xù)進(jìn)行植被修復(fù)，針對草本植被，選擇更良好的植被配置模式

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審核編輯 黃宇