基于CBERS-02B數(shù)據(jù)的森林三維綠量測(cè)算

謝麗瓊，張曉麗，李明艷，鄧星晗

(北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083)

綠量最早是由我國(guó)科研人員在20世紀(jì)80年代提出的，有學(xué)者認(rèn)為，綠量指城市綠化覆蓋率、綠地率，也有學(xué)者認(rèn)為就是環(huán)境[1]。國(guó)外在這方面的研究要晚于我國(guó)，日本有學(xué)者提出“綠的量”，指的是平面的綠地面積和面積率以及立體面在人視野里綠葉所占的比例，也指綠視率，它是一個(gè)動(dòng)態(tài)的衡量因素，會(huì)隨著時(shí)間和空間的變化而變化[2]?！熬G量”的研究起步晚又涉及到多學(xué)科、多領(lǐng)域，所以目前各國(guó)學(xué)者對(duì)于綠量的內(nèi)涵還未統(tǒng)一。在20世紀(jì)90年代初，隨著生態(tài)城市理論的提出，學(xué)者們將二維指標(biāo)發(fā)展為三維指標(biāo)，提出“三維綠量”這一概念[3]。三維綠量是指所有生長(zhǎng)植物的莖葉所占據(jù)的空間體積，單位一般用m3表示，用來(lái)表明植物綠色三維體積與植物生態(tài)功能水平之間的關(guān)系，從而說(shuō)明其生態(tài)功能和環(huán)境效益[4]。

近年來(lái)，人們將遙感技術(shù)應(yīng)用于綠量估算的研究中。在航空遙感估算綠量方面，主要有立體攝影測(cè)量法、立體量推算立體量法、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量法、平面量模擬立體量法[5-9]。在航天遙感方面，許多研究表明，遙感影像的光譜信息與綠量之間存在著一定關(guān)系，因此航天遙感估算綠量可以節(jié)省野外的工作量，提高效率[10-13]。目前，關(guān)于航天遙感反演三維綠量的報(bào)道較少，有關(guān)不同區(qū)域尺度三維綠量的反演測(cè)算研究則更少。密云縣作為北京市生態(tài)涵養(yǎng)發(fā)展區(qū)，密云水庫(kù)擔(dān)負(fù)著供給北京市 60%以上生產(chǎn)生活用水的重任，對(duì)北京市生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本研究選取密云縣為研究對(duì)象，利用 CBERS-02B影像進(jìn)行縣級(jí)尺度的三維綠量測(cè)算，旨在探討基于CBERS-02B數(shù)據(jù)來(lái)反演縣級(jí)尺度森林三維綠量的可行性。

1 研究區(qū)概況

密云縣位于北京市東北部(116°39′33″-117°30′25″E，40°13′7″-40°47′57″N)。該縣地處燕山山脈，東側(cè)有霧靈山，海拔1 730 m；西側(cè)有云蒙山，海拔1 414 m；中部是密云水庫(kù)，水域面積達(dá)188 km2。研究區(qū)氣候?qū)儆诖箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均氣溫10.9 ℃，降水主要集中在夏季。密云縣全縣總面積2 229.45 km2，是北京市土地面積最大的區(qū)縣。密云縣林木覆蓋率達(dá)76.23%，植被種類組成復(fù)雜，呈垂直分布規(guī)律。海拔800 m以上的中山區(qū)，陰坡有一定面積的次生落葉闊葉林，以樺、櫟、楊、椴、槭等為主；陽(yáng)坡以落葉灌木為主，其間散生著松、柏、槲等樹種。海拔800 m以下的低山區(qū)，以灌木、草叢為主，部分地區(qū)有以櫟樹為主的闊葉林、油松人工林等。

2 研究方法

本研究以實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)和CBERS-02B影像作為研究基礎(chǔ)，以利用樹冠綠化三維量計(jì)算方程按樹種分類統(tǒng)計(jì)的實(shí)測(cè)樣地綠量數(shù)據(jù)作為因變量，以根據(jù)樣地的坐標(biāo)數(shù)據(jù)提取CBERS-02B影像的灰度值、灰度值的線性與非線性組合等遙感因子作為自變量，建立縣級(jí)尺度三維綠量的反演回歸模型，最后利用GIS技術(shù)對(duì)反演測(cè)算的結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)。

2.1 數(shù)據(jù)獲取及處理

地面樣地?cái)?shù)據(jù)分別于2011和2012年7月赴密云水庫(kù)以西的五座樓林場(chǎng)和密云縣東部的霧靈山林場(chǎng)實(shí)地測(cè)量(圖1)，共設(shè)置樣地60個(gè)，大小為 20 m×30 m，其中闊葉樹樣地33個(gè)，樹種以槲樹、栓皮棟等為主；針葉樹樣地27個(gè)，以油松、側(cè)柏、落葉松等為主。對(duì)所有樣地進(jìn)行每木檢尺，記錄樹種名、胸徑、樹高、枝下高、冠幅、郁閉度等指標(biāo)，并用GPS測(cè)定樣地中心點(diǎn)坐標(biāo)。

圖1 60個(gè)樣地在北京市密云縣五座樓林場(chǎng)和霧靈山林場(chǎng)的位置示意圖

本研究選取2009-09-22的CBERS-02B影像作為數(shù)據(jù)源，其空間分辨率20 m，包括5個(gè)波段，影像無(wú)云，該數(shù)據(jù)由中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供。對(duì)CBERS-02B影像進(jìn)行預(yù)處理，首先采用1∶50 000地形圖對(duì)影像進(jìn)行幾何精校正，校正模型為二階多項(xiàng)式變換，重采樣采用最近鄰插值方法，影像校正誤差控制在0.5個(gè)像元內(nèi)。然后進(jìn)行輻射定標(biāo)，利用中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)[14]，將CBERS-02B影像的 DN值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值，之后進(jìn)行FLAASH大氣輻射校正，利用CBERS-02B影像的光譜曲線信息制作波譜庫(kù)作為 FLASSH 大氣的輸入條件。最后根據(jù)研究區(qū)的邊界矢量圖進(jìn)行裁切，得到研究區(qū)地表反射率圖像。

如何有效地提取樣地對(duì)應(yīng)的遙感信息，將直接影響后期遙感反演的可靠性和精度。CBERS-02B影像的空間分辨率為20 m，有研究表明，手持GPS基本可以滿足20 m空間分辨率一個(gè)像元的精度要求[15-16]。同時(shí)，為了減少GPS點(diǎn)與影像匹配的誤差，將GPS樣地點(diǎn)數(shù)據(jù)與地形圖進(jìn)行配準(zhǔn)，與影像基于同一標(biāo)準(zhǔn)，并且在進(jìn)行遙感信息的提取時(shí)，提取樣地中心點(diǎn)及其周圍上下左右共5個(gè)像元的灰度值，以其平均值作為樣地遙感信息源。

2.2 樹冠綠化三維量的計(jì)算

根據(jù)實(shí)測(cè)樣地每木檢尺的數(shù)據(jù)，選配與各樹冠形態(tài)相似的立體幾何體，依據(jù)相應(yīng)立體幾何體的體積計(jì)算公式(表1)，將冠徑x和冠高y分別假設(shè)為立體幾何體的直徑(或軸)和高(或軸)，近似計(jì)算樹冠部分的體積，求得樹冠綠化三維量，即單株三維綠量。累計(jì)樣地內(nèi)的單株三維綠量即得到樣地三維綠量，再根據(jù)實(shí)測(cè)樣地優(yōu)勢(shì)樹種確定林分類型，將其分為針葉林和闊葉林2類。

表1 不同樹種的三維綠量計(jì)算方程(例子)

2.3 遙感影像的分類

在遙感影像分類時(shí)，由于同譜異物和同物異譜的存在，會(huì)不可避免地導(dǎo)致錯(cuò)分及漏分的現(xiàn)象。本研究采用CBERS-02B影像數(shù)據(jù)，空間分辨率為20 m，這對(duì)山區(qū)植被區(qū)別有一定的難度。為了提高分類精度，本研究采用監(jiān)督分類和人工判讀相結(jié)合的方式來(lái)提取針葉林和闊葉林2類植被信息，因?yàn)槟Ｐ褪腔谙裨獦?gòu)建的，所以在此不區(qū)分混交林。具體過(guò)程如下：(1)利用地面樣地?cái)?shù)據(jù)和目視解譯建立訓(xùn)練樣本，包括針葉林、闊葉林和非林地3類信息；(2)采用最大似然法進(jìn)行分類；(3)結(jié)合北京市“十一五”二類調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)同物異譜和同譜異物現(xiàn)象造成的錯(cuò)分和漏分進(jìn)行修正，修正后的北京市密云縣植被分類結(jié)果見(jiàn)圖2。

分類精度評(píng)價(jià)采用實(shí)地驗(yàn)證的方法。將實(shí)地采集的樣地?cái)?shù)據(jù)疊加到遙感影像的分類圖上，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，可知分類精度達(dá)到83%，可以滿足三維綠量模型建立的要求。

圖2 北京市密云縣植被分類圖

2.4 三維綠量模型的建立

2.4.1 建模遙感因子的提取 由以前的研究得知，三維綠量與冠高和冠徑等測(cè)樹因子相關(guān)，但這些因子無(wú)法直接從遙感影像上提取。許多研究表明，遙感影像的光譜信息、植被指數(shù)與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)存在相關(guān)性[17]，據(jù)此可以通過(guò)建立兩者的數(shù)據(jù)模型來(lái)估算出研究區(qū)域的三維綠量。本研究選取波段數(shù)值(B1～B4)和植被指數(shù)中的比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)、修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(MSAVI)和增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)共9個(gè)因子作為綠量回歸分析的自變量(表2)，對(duì)實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)綠量值進(jìn)行反演。

表2 三維綠量反演模型自變量的取值和計(jì)算公式

2.4.2 遙感綠量模型的構(gòu)建 (1)模型建立。首先進(jìn)行自變量篩選，在植被分類已分出針葉樹和闊葉樹的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)測(cè)計(jì)算得到的2種林分的三維綠量值，將其分別與9個(gè)自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表3。然后對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用SPSS 21.0軟件建立多元逐步回歸模型，建模時(shí)用回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)決定自變量是否引入模型，當(dāng)F統(tǒng)計(jì)量的相伴概率值(Sig)≤0.05時(shí)，將自變量引入模型；當(dāng)Sig≥0.10時(shí)，將自變量從模型中剔除，直到回歸方程中不再有可以剔除的變量為止，最終得到確定的回歸方程。

表3 9個(gè)自變量因子與樣地三維綠量的相關(guān)系數(shù)

(2)模型評(píng)價(jià)。模型的擬合效果通過(guò)相關(guān)系數(shù)的平方(R2)判定，R2為回歸平方和在總平方和中所占的比率，體現(xiàn)了回歸模型所能解釋的因變量變異性的百分比。R2越大，說(shuō)明模型擬合程度越好。

精度的評(píng)價(jià)采用交叉評(píng)價(jià)方法進(jìn)行，應(yīng)用反演模型計(jì)算各樣地預(yù)測(cè)三維綠量值，用實(shí)測(cè)三維綠量值與預(yù)測(cè)值測(cè)算預(yù)估精度。預(yù)估精度的計(jì)算公式見(jiàn)式(1)：

(1)

用均方根誤差(RMSE)來(lái)評(píng)價(jià)擬合精度，根據(jù)三維綠量實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值計(jì)算均方根誤差。

(2)

3 結(jié)果與分析

3.1 針葉林和闊葉林的三維綠量估測(cè)模型及其評(píng)價(jià)

根據(jù)以上步驟，分別將針葉林、闊葉林樣地的三維綠量值作為因變量，與所選取的遙感因子進(jìn)行多元逐步回歸分析，得到的估測(cè)模型及其檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。從表4可以看出，闊葉林、針葉林回歸模型的R2分別為0.724和0.735，均超過(guò)0.7，說(shuō)明模型擬合度較好。經(jīng)計(jì)算在95%的置信度下，三維綠量測(cè)算精度為80.38%。目前對(duì)三維綠量的測(cè)算精度沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但結(jié)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)測(cè)算經(jīng)驗(yàn)，精度達(dá)到80%以上就可應(yīng)用，故此方法可行。

表4 基于CBERS-02B的針葉林和闊葉林三維綠量估測(cè)模型及其檢驗(yàn)結(jié)果

選取49個(gè)樣地的實(shí)測(cè)單位面積三維綠量與回歸模型預(yù)測(cè)的單位面積三維綠量進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)圖3。由圖3可知，超過(guò)一半的樣地三維綠量預(yù)測(cè)值大于實(shí)測(cè)值。為進(jìn)一步驗(yàn)證三維綠量實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的擬合精度，計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的RMSE，結(jié)果為1.41 m3/m2。

圖3 北京市密云縣49個(gè)樣地三維綠量實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的比較

3.2 北京市密云縣森林植被三維綠量的反演

根據(jù)針葉林和闊葉林的反演模型，在密云縣植被覆蓋分類的基礎(chǔ)上，提取模型中所涉及自變量的掩膜圖，最終得到密云縣不同林型三維綠量的灰度圖，提取其屬性值，得到的密云縣針葉林、闊葉林植被的綠量值分別為172 819.354萬(wàn)和350 732.162萬(wàn)m3，累計(jì)后得到密云縣的總綠量值為523 561.516萬(wàn)m3(表5)，根據(jù)北京2013年年鑒查得密云縣總面積，求得密云縣單位面積綠量為 2.35 m3/m2。

表5 北京市密云縣森林植被三維綠量的反演結(jié)果

根據(jù)不同類型喬木單位面積的三維綠量值，可將其劃分為以下4個(gè)等級(jí)：低綠量區(qū)(<2 m3/m2)，中綠量區(qū)(≥2～<3 m3/m2)，較高綠量區(qū)(≥3～<4 m3/m2)和高綠量區(qū)(≥4 m3/m2)。依此得到密云縣綠量分級(jí)圖，從圖4可以看出，密云縣的各級(jí)綠量分布與人口密度負(fù)相關(guān)，城鎮(zhèn)周邊地區(qū)多為中、低綠量區(qū)，水庫(kù)和山區(qū)周邊為較高和高綠量區(qū)。

4 討 論

1)本研究在建立三維綠量測(cè)算模型時(shí)，林木樣本數(shù)據(jù)只針對(duì)樹種，忽略了林齡、郁閉度等與三維綠量的相關(guān)關(guān)系[23-24]，因此后續(xù)研究應(yīng)深入挖掘樹種、林齡、郁閉度等因子與三維綠量的關(guān)系；在自變量因子提取時(shí)，單純考慮遙感光譜信息，下一步可以將地形因子、光譜特征以及遙感圖像紋理特征相結(jié)合，分析其對(duì)三維綠量分布的影響。

2) 本研究是基于縣級(jí)尺度區(qū)域內(nèi)對(duì)三維綠量進(jìn)行遙感反演，其結(jié)果能否在更大尺度區(qū)域內(nèi)推廣還需要大量的研究證明，但是這種思路是值得借鑒的。目前有關(guān)區(qū)域尺度三維綠量的研究還較少，不同區(qū)域尺度三維綠量的研究還有待開展。

圖4 基于CBERS-02B的北京市密云縣森林植被各等級(jí)三維綠量的分布

3)精度決定了估算綠量的可靠程度，準(zhǔn)確獲取地面測(cè)樹因子以及選擇合適的地面綠量計(jì)算模型，是綠量估算建模的基礎(chǔ)。為了準(zhǔn)確獲取地面數(shù)據(jù)，有學(xué)者利用三維激光掃描儀對(duì)單株樹木進(jìn)行掃描，獲得整株樹木的完整點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將樹冠近似為多個(gè)圓臺(tái)體，求它們的體積之和來(lái)計(jì)算樹冠體積[25-26]，該方法雖然精度高，但因儀器昂貴且不適合在山區(qū)操作，不利于大范圍推廣。在建立地面單木三維綠量模型時(shí)，現(xiàn)多利用傳統(tǒng)的樹冠體積估算方法，但這種計(jì)算方法的精度還有待提高。目前，有學(xué)者將綠視率、密度系數(shù)引入三維綠量的計(jì)算中[27-28]，但還沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)研究驗(yàn)證其精確性和精度，所以有關(guān)單株三維綠量的計(jì)算還有待進(jìn)一步研究。

5 結(jié) 論

1)本研究將各波段的灰度值、植被指數(shù)等遙感因子作為三維綠量模型的自變量因子，將樣地三維綠量值作為因變量，進(jìn)行多元逐步回歸分析，建立了密云縣闊葉林、針葉林三維綠量模型，其決定系數(shù)R2分別為0.724和0.735。模型的測(cè)算精度為80.38%，均方根誤差為1.41 m3/m2，目前國(guó)際上要求的模型精度是80%以上，可見(jiàn)該方法是可行的。與其他方法相比，該方法更省時(shí)省力，不失為一種快速估算三維綠量的手段，對(duì)于自然條件相似的北京其他區(qū)縣及華北地區(qū)相似尺度區(qū)域的三維綠量測(cè)算，具有一定借鑒意義。

2)本研究應(yīng)用CBERS-02B數(shù)據(jù)進(jìn)行密云縣森林三維綠量的測(cè)算，得到的結(jié)果與基于Landsat TM數(shù)據(jù)反演的結(jié)果相近但偏小[29]。CBERS是中巴資源衛(wèi)星，其數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)上和時(shí)相上都占優(yōu)勢(shì)，盡管CBERS-02B多光譜數(shù)據(jù)目前在輻射定標(biāo)、地理定位等方面還有待改進(jìn)，但通過(guò)適當(dāng)?shù)奶幚磉^(guò)程和技術(shù)手段，CBERS-02B數(shù)據(jù)可有效地用于三維綠量的估算。隨著影像數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高及處理方法研究的深入，CBERS-02B數(shù)據(jù)在林業(yè)資源清查中的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛。

3)密云縣針葉林三維綠量為172 819.354萬(wàn)m3，闊葉林三維綠量為350 732.162萬(wàn)m3，總的三維綠量為523 561.516萬(wàn)m3，單位面積綠量為2.35 m3/m2。密云縣的各級(jí)綠量分布與人口密度負(fù)相關(guān)，城鎮(zhèn)周邊地區(qū)多為中、低綠量區(qū)，水庫(kù)和山區(qū)周邊為較高和高綠量區(qū)。

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