“一带一路”区域10大互联互通工程沿线10 km范围内30 m分辨率植被覆盖度数据集（2017）
田海峰1,2，牛 铮1,2*，柳钦火1，邬明权1，付丹敏3，李 丽1，吴俊君1，
裴 杰1,2，龚
围1,2，成 陆3，仲 波1
1.
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室，北京
100101；
2. 中国科学院大学资源与环境学院，北京
100049；
3. 中国地质大学
(北京)
土地科学技术学院，北京
100083
摘 要：在“一带一路”倡议背景下，中国对外投资或承建的重大互联互通基础设施工程对当地环境的影响引起了国际社会的广泛关注，本文选择10个重大互联互通工程，采用遥感技术手段和Landsat-8遥感影像生产各工程沿线10
km缓冲区内的植被覆盖度数据集。该数据集是以Landsat-8 Operational Land Imager
(OLI)光学影像为基础数据，首先在Google
Earth Engine云平台上计算归一化差异植被指数(Normalized
difference vegetation index, NDVI)，然后合成研究区内2017年年度最大NDVI，以此数据为本底，采用像元二分模型方法计算得到植被覆盖度数据集。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，数值越高表明植被覆盖程度越好。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由30个文件组成，数据量为7.5GB
（压缩为10个文件，数据量516
MB），可为工程建设对当地植被生态系统的影响等相关研究提供客观、科学的基础数据。
关键词：植被覆盖度；一带一路；互联互通工程；Landsat影像；Google Earth
Engine
DOI: 10.3974/geodp.2019.01.04
1 前言
植被是生态系统的重要组成要素之一，在陆地圈层的物质循环、能量交换过程中扮演着十分重要的角色。植被覆盖度（Fraction of Vegetation Coverage, FVC）是指植被（包括叶、枝、茎）在水平地面的垂直投影面积占研究区域总面积的百分比[1, 2]，它不仅是表征地表植被覆盖的重要参数，而且还是植被长势的一个重要参量[3]，是遥感领域度量植被退化的重要指标之一[4]。植被覆盖状况是区域气候环境等多种因素综合作用的结果，其变化对评价区域生态系统有重要意义[5]，因此植被覆盖度遥感估算成为当前研究的热点之一。
在“一带一路”倡议背景下，中国对外投资或承建的重大互联互通基础设施工程项目得到快速发展[6]，极大地促进了当地社会经济的可持续发展[7]，但当地自然环境复杂，工程建设对生态环境的影响也备受社会各界关注[8, 9]。因此，本文选取中国对外援建或承建的10个重大互联互通基础设施工程，采用遥感技术手段生产工程沿线10 km缓冲区内、空间分辨率为30 m的植被覆盖度数据集，为工程建设对当地植被生态系统的影响提供客观、科学的基础数据。
2 数据集元数据简介
“一带一路”区域10大互联互通工程沿线10 km范围内30 m分辨率植被覆盖度数据集（2017）[10-19]的名称、作者、地理区域、数据年代、时间分辨率、空间分辨率、数据集组成、数据出版与共享服务平台、数据共享政策等信息见表1。
表1 “一带一路”区域10个重大互联互通工程数据集群元数据简表
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条 目 |
描 述 |
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数据集名称 |
1. 亚吉（亚的斯亚贝巴-吉布提）铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 2. 乌兹别克斯坦安帕铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 3. 赞比亚塞奇铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 4. 肯尼亚蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 5. 土耳其科依高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 6. 匈塞铁路（布达佩斯-贝尔格莱德）沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 7. 中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 8. 巴基斯坦白卡公路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 9. 俄罗斯莫喀高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 10.印度尼西亚雅万（雅加达-万隆）高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） |
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数据集短名 |
1. FVC_Addis_Ababa-Djibouti_Railway_2017 2. FVC_Angren-Papu_Railway_2017 3. FVC_Serenje-Chipata Railway_2017 4. FVC_Addis_Ababa-Djibouti_Railway_2017 5. FVC_Kosekoy-Inonu_HSRailway_2017 6. FVC_Hungary-Serbia_Railway_2017 7. FVC_China-Laos-Thailand_Railway_2017 8. FVC_Peshawar-Karachi_Motorway_2017 9. FVC_Moscow-Kazan_HSRailway_2017 10. FVC_Djakarta-Bandung_HSRailway_2017 |
续表
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条 目 |
描 述 |
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作者信息 |
田海峰，A-3126-2019，中国科学院遥感与数字地球研究所, tianhf@radi.ac.cn 牛 铮，M-9923-2017，中国科学院遥感与数字地球研究所, niuzheng@radi.ac.cn 柳钦火，S-1647-2016，中国科学院遥感与数字地球研究所, liuqh@radi.ac.cn 邬明权，E-7890-2019，中国科学院遥感与数字地球研究所, wumq@radi.ac.cn 付丹敏，A-3414-2019，中国地质大学 (北京) 土地科学技术学院，1994165106@qq.com 李 丽，S-4533-2016，中国科学院遥感与数字地球研究所, lili3982@radi.ac.cn 吴俊君，S-3712-2018，中国科学院遥感与数字地球研究所, wujj@radi.ac.cn 裴 杰，M-9240-2017，中国科学院遥感与数字地球研究所, peijie@radi.ac.cn 龚 围，Q-8293-2017，中国科学院遥感与数字地球研究所, 1271129410@qq.com 成 陆，A-3180-2019，中国地质大学 (北京) 土地科学技术学院, 441885013@qq.com 仲 波，L-4528-2016，中国科学院遥感与数字地球研究所, zhongbo@radi.ac.cn |
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地理区域 |
蒙内铁路（1°16¢31²S ~ 4°5¢46²S，36°48¢35²E ~ 39°41¢41²E）、亚吉铁路（8°27¢33²N ~ 11°37¢32²N，38°30¢52²E ~ 43°10¢22²E）、安帕铁路（40°47¢05²N - 41°12¢35²N，70°1¢24²E – 71°10¢51²E）、塞奇铁路（13°08¢56²S ~ 14°24¢19²S，30°07¢34²E ~ 32°43¢22²E）、匈塞铁路（44°44¢17²N ~ 47°27¢01²N，18°54¢07²E ~ 20°30¢28²E）、中老泰铁路（12°36¢1²~ 24°26¢25²N，100°25¢29²~103°2¢56²E）、科依高铁（39°44¢49²N ~ 40°50¢52²N，29°51¢42²E ~ 30°29¢38²E）、雅万高铁（6°9¢23²S ~ 7°4¢6²S，106°47¢26²E ~ 107°47¢11²E）、莫喀高铁（55°39¢25²N - 56°28¢4²N，37°30¢7²E -49°15¢44²E）、白卡公路（24°51¢50²N ~ 34°13¢29²N，66°59¢48²E ~ 74°20¢33²E） |
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数据年代 |
2017 |
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时间分辨率 |
年
空间分辨率 30 m |
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数据格式 |
.tif
数据量 516 MB（压缩后） |
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数据集组成 |
肯尼亚蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件,439 MB 亚吉（亚的斯亚贝巴-吉布提）铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，793 MB 乌兹别克斯坦安帕铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，30 MB 匈塞铁路（布达佩斯-贝尔格莱德）沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，243 MB 中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，1.64 GB 赞比亚塞奇铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，178 MB 印度尼西亚雅万（雅加达-万隆）高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，51 MB 俄罗斯莫喀高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，533 MB 土耳其科依高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，41 MB 巴基斯坦白卡公路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）：3个数据文件，3.52GB |
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基金项目 |
中国科学院项目（XDA19030304）；国家自然科学基金（41730107和41771465） |
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出版与共享服务平台 |
全球变化科学研究数据出版系统 http://www.geodoi.ac.cn |
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地址 |
北京市朝阳区大屯路甲11号100101，中国科学院地理科学与资源研究所 |
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数据共享政策 |
全球变化科学研究数据出版系统的“数据”包括元数据（中英文）、实体数据（中英文）和通过《全球变化数据学报》（中英文）发表的数据论文。其共享政策如下：（1）“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放，用户免费浏览、免费下载；（2）最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源；（3）增值服务用户或以任何形式散发和传播（包括通过计算机服务器）“数据”的用户需要与《全球变化数据学报》（中英文）编辑部签署书面协议，获得许可；（4）摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则，即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%，同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[20] |
3 数据研发方法
在遥感科学领域，植被覆盖度与归一化差异植被指数（normal different vegetation index, NDVI）具有良好的相关性，是遥感反演植被覆盖度的常用技术指标[21]。本文采用的植被覆盖度反演公式如下：
式中，NDVIsoil表示裸土或无植被区域的NDVI值，NDVIveg表示纯植被区域的NDVI值。受区域季节差异，以及土壤类型、湿度等环境影响，NDVIsoil的值具有一定的不确定性，一般在-0.1~0.2之间，本文统计研究区内所有像元的NDVI值，记0.5%处的NDVI值为NDVIsoil，同理，记99.5%处的NDVI值为NDVIveg。
式中，ρred、ρnir分别表示遥感影像中红波段和近红外波段的反射率。
由于每个研究区的范围都较大，研究区内多阴雨天气，严重影响遥感影像的质量。本文采用提取合成年内最大NDVI值的方法减弱云雨天气对遥感影像的污染。即在一年内，每个像元位置上存在多个NDVI值，取这些值中的最大值作为该像元值，所有像元位置上的最大NDVI值构成一幅新的NDVI影像，即本文使用的NDVI数据，在此数据基础上，按照公式（1）计算植被覆盖度。
4 数据结果与验证
4.1 数据集组成
具体的数据集组成详见表1。数据集由10个独立的数据子集组成，即10条交通线沿线10 km范围内植被覆盖度数据集。每个数据子集包括3个文件，包括数据主文件和头文件信息，即.tif、.tif.ovr、.tif.aux.xml。
4.2 数据结果
蒙内铁路、亚吉铁路沿线10 km缓冲区内2017年植被覆盖度如图1所示，鉴于篇幅，其他工程沿线的植被覆盖度分布图未展示。
总体而言，各工程沿线植被覆盖度主要分布在0.4-0.8的区间内，如表2所示，各个工程沿线植被覆盖度的具体分布状况存在区域差异。
蒙内铁路沿线10 km缓冲区内植被覆盖度主要在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.55%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的37.06%；大于0.8的面积占比为9.48%；小于0.4的面积占比为10.91%。蒙内铁路沿线植被覆盖度总体上呈现均衡分布，沿线气候类型单一，为热带草原气候。
亚吉铁路沿线10 km范围内植被覆盖度主要在0~0.2之间，其面积占研究区总面积的35.08%；其次分布在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的29.74%；大于0.6的面积占比为10.39%。整体呈现东部覆盖度低，西部覆盖度高的地理空间分布格局，这与当地不同的气候类型有很大关系。亚吉铁路东部属于热带沙漠气候，地形以平原为主；西部属于热带草原气候，地形以山地、丘陵为主。
图1 蒙内铁路（左）、亚吉铁路（右）沿线10 km缓冲区内2017年植被覆盖度分布图
表2 互联互通工程沿线植被覆盖度分级统计结果
|
工程名称 |
植被覆盖度区间 |
0-0.2 |
0.2-0.4 |
0.4-0.6 |
0.6-0.8 |
0.8-1 |
|
蒙内铁路 |
面积(km2) |
85.98 |
955.94 |
4063.78 |
3539.3 |
904.8 |
|
占比(%) |
0.9 |
10.01 |
42.55 |
37.06 |
9.48 |
|
|
亚吉铁路 |
面积(km2) |
4741.95 |
3350.5 |
4020.38 |
1354.84 |
49.8 |
|
占比(%) |
35.08 |
24.79 |
29.74 |
10.02 |
0.37 |
|
|
安帕铁路 |
面积(km2) |
488.24 |
311.48 |
284.52 |
286.42 |
293.62 |
|
占比(%) |
29.34 |
18.72 |
17.1 |
17.21 |
17.64 |
|
|
塞奇铁路 |
面积(km2) |
5.72 |
6.31 |
206.35 |
3339.28 |
2883.52 |
|
占比(%) |
0.09 |
0.1 |
3.2 |
51.84 |
44.77 |
|
|
匈塞铁路 |
面积(km2) |
74 |
203.7 |
875.4 |
2784.7 |
3793.4 |
|
占比(%) |
0.96 |
2.63 |
11.32 |
36.02 |
49.07 |
|
|
中老泰铁路 |
面积(km2) |
27.66 |
5293.59 |
9588.1 |
23117.76 |
56.39 |
|
占比(%) |
0.07 |
13.9 |
25.18 |
60.7 |
0.15 |
|
|
雅万高铁 |
面积(km2) |
653.12 |
57.25 |
419.5 |
546.6 |
951.85 |
|
占比(%) |
24.85 |
2.18 |
15.96 |
20.79 |
36.22 |
|
|
莫喀高铁 |
面积(km2) |
410.63 |
1193.36 |
2773.01 |
18274.54 |
5738.85 |
|
占比(%) |
1.45 |
4.2 |
9.77 |
64.37 |
20.21 |
|
|
科依高铁 |
面积(km2) |
83.92 |
101.52 |
566.69 |
1920.18 |
889.53 |
|
占比(%) |
2.36 |
2.85 |
15.91 |
53.91 |
24.97 |
|
|
白卡公路 |
面积(km2) |
91.71 |
1097.57 |
15145.98 |
26944.13 |
612.79 |
|
占比(%) |
0.2 |
2.5 |
34.51 |
61.39 |
1.4 |
安帕铁路沿线10 km范围内植被覆盖度整体偏低，植被覆盖度大于0.6的面积占研究区总面积的比重仅为34.85%。，植被覆盖度小于0.4的比重高达48.06%。安帕铁路深居亚欧大陆内部，气候严重干旱，年降水量少且其年内分配不均，不利用于植被生长。
塞奇铁路沿线10 km范围内植被覆盖度主要分布在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的43.34%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的40.27%；大于0.8的面积占比为8.96%；小于0.4的面积占比为7.43%。塞奇铁路位于非洲东南部，沿线平均海拔约1000 m，平均降水量约为1270 mm，温湿的气候有利于当地植被生长。
匈塞铁路沿线10 km范围内植被覆盖度主要分布在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.50%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的25.50%；大于0.8的面积占比为14.99%；小于0.4的面积占比为17.02%。
中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度为0.4~0.6的区域占比最大，其面积占研究区总面积的60.70%；其次是0.6~0.8的区域，占比为25.18%。中老泰铁路南北纵深，跨越纬度12度，沿线地形复杂，气候多样，以热带、亚热带季风气候为主，植被主要分为热带雨林和季雨林、亚热带常绿阔叶林、亚高山针叶林三种类型。
雅万高铁沿线10 km范围内植被覆盖度占比最大的区间是0.8~1，面积为951.85 km2，占研究区总面积的36.22%；其次是0~0.2，区域面积为653.12 km2，占研究区总面积的24.85%；植被覆盖度大于0.4的总面积为1917.95 km2，占比为72.97 %。雅万高铁沿线良好的植被覆盖度，得益于沿线湿热的热带雨林气候。
莫喀高铁沿线10 km范围内植被覆盖度主要在0.6-0.8之间，其面积占研究区总面积的64.37%；大于0.8的区域占研究区总面积的20.21%，沿线人为干扰小，区域森林资源较为丰富；小于0.6的面积占比为15.42%。
科依高铁沿线10 km范围内，植被覆盖度为0.8~1的区域占研究区总面积的32.82%；植被覆盖度为0.6~0.8的区域占研究区总面积的29.52%；覆盖度为0.4~0.6的区域占研究区总面积的22.92%；覆盖度小于0.4的只占14.73%。
白卡公路沿线10km范围区的植被覆盖度主要在0.6~0.8区间内，其面积占研究区总面积的39.62%；其次分布在0.4~0.6与0.8~1区间内，其面积分别占研究区总面积的21.7%、26.06%；小于0.4的面积占比为12.62%。白卡公路沿线农田广布，植被以农作物为主。
5 讨论和总结
植被覆盖度是遥感科学领域内具有重要生态指示意义的指标参数之一，与植被长势以及生物多样性具有显著关联性。本文完成了“一带一路”区域10大互联互通工程沿线10 km缓冲区内2017年植被覆盖度数据集的生产，分析了不同工程沿线植被覆盖度的分布状况，为工程建设对当地植被生态系统的影响提供客观、科学的基础科学数据，以客观数据回应了国际社会对中国对外工程建设影响当地生态环境的顾虑，有利于积极促进“一带一路”倡议的可持续发展。
作者分工：田海峰、牛铮、柳钦火、邬明权对数据集的开发做了总体设计；田海峰、付丹敏、李丽、吴俊君、裴杰、龚围、成陆、仲波采集和制作了植被覆盖度数据集；田海峰撰写了数据论文等。
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