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    基于ICESat—GLAS全波形數(shù)據(jù)的坡地森林冠層高度估測

    2014-05-30 22:24:18王蕊邢艷秋邱賽王愛娟
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年9期
    關(guān)鍵詞:坡地

    王蕊 邢艷秋 邱賽 王愛娟

    摘要地形坡度對星載LiDAR的回波波形會產(chǎn)生很大的影響,并會進一步影響森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的正確估測。比較兩類參數(shù)量化地形坡度的能力:輔助地形DEM數(shù)據(jù)的地形指數(shù)和波形自身參數(shù)后緣長度,以在反演坡地森林冠層高度時僅從回波波形本身出發(fā),而不需要借助于其他輔助數(shù)據(jù)。采用估測坡地森林冠層高度的兩組對比模型來比較:第1組對比模型是Xing模型和基于未改進的后緣長度的線性模型;第2組對比模型是Xing模型和基于改進的后緣長度的線性模型。結(jié)果表明,在兩組對比模型中,基于波形自身特征參數(shù)的模型結(jié)果均優(yōu)于基于輔助地形DEM數(shù)據(jù)的地形指數(shù)的Xing模型,說明在量化地形坡度時,波形的自身特征參數(shù)的量化能力要高于輔助地形DEM數(shù)據(jù)的量化能力。

    關(guān)鍵詞星載LiDAR;ICESatGLAS;坡地;森林冠層高度

    中圖分類號S771.8文獻標(biāo)識碼A文章編號0517-6611(2014)09-02790-04

    基金項目中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金支撐項目(DL12EB07);國家自然科學(xué)基金項目(41171274);中國科學(xué)院數(shù)字地球重點實驗室開放基金項目(2011LDE012)。

    作者簡介王蕊(1989- ),女,山東菏澤人,博士研究生,研究方向:大光斑LiDAR數(shù)據(jù)森林回波模擬和森林生物量反演研究。*通訊作者,教授,從事3S技術(shù)及其應(yīng)用、森工管理及林業(yè)信息工程研究。

    作為自然界中極為重要的環(huán)境資源,森林在全球碳循環(huán)中發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。星載LiDAR是近年來迅速發(fā)展的一項主動遙感技術(shù),它對森林的空間結(jié)構(gòu)和地形具有很強的探測能力,尤其是森林冠層高度,在森林結(jié)構(gòu)參數(shù)估測方面得到了廣泛的應(yīng)用[1-11]。但由于星載LiDAR的光斑尺寸較大,其回波波形很容易受到地形的影響,尤其是地形坡度,它會導(dǎo)致波形的展寬和重疊,使波形中的地面回波和冠層回波很難清楚地辨別出來,從而使坡地上的森林冠層高度的估測精度非常低。理論上,在坡度地形上若有均一的森林高度、高精度的輔助地形數(shù)據(jù)和已知的地面空間模式信息的情況下,將坡地上回波波形中的地面回波和冠層回波識別出來是相對簡單的[12]。但實際上,許多森林高度是不均一的,充足的地形特征信息是比較缺乏的,且地面的空間模式信息通常是未知的,因此需要從回波波形的本身特征出發(fā),尋找能夠描述地形坡度因子的參數(shù)。Lefsky等提出可以使用邊緣長度來表征地形坡度,將邊緣長度系數(shù)進行多重轉(zhuǎn)換并利用逐步回歸開發(fā)出一個校正因子來估測平均冠層高度[12]。然而Pang等指出,Lefsky模型不能準(zhǔn)確地估測出冠層高度,特別是波形長度較小時,并開發(fā)了一個基于邊緣長度非線性的樹高估測模型[13]。隨后,Hilbert等提出了改進的邊緣長度,指出改進后的指標(biāo)能夠更有效地定量化地形坡度的特征,尤其是波形中冠層峰值強度和地面峰值強度有較大差異時[14]。為此,筆者比較了波形自身特征參數(shù)波形邊緣長度和輔助地形DEM數(shù)據(jù)的地形指數(shù)量化地形坡度的能力,以在估測坡地森林冠層高度時不借助其他輔助數(shù)據(jù),而僅從波形自身出發(fā),找出能夠更好地表征地形坡度的波形參數(shù)。

    1研究區(qū)域及數(shù)據(jù)收集

    1.1研究區(qū)域所選研究區(qū)為吉林省汪清縣林業(yè)局經(jīng)營區(qū)(43°05′~43°40′ N、129°56′~131°04′ E,圖1),位于長白山山系中低山區(qū),總面積為30.4萬hm2,屬寒溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)。地面高程變化范圍為360~1 477 m,地形坡度變化范圍為0~45°。夏季炎熱多雨,冬季寒冷干燥,年降水量在550 mm左右,其中5~9月份的降水量(438 mm)約占全年的80%。年平均氣溫為3.9 ℃,無霜期137 d。該區(qū)植物種類繁多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,深山區(qū)林相以天然次生針闊混交林為主,呈帶狀分布在海拔500~1 100 m。針葉樹主要有云杉(Picea)、紅松(Pinus koraiensis)和臭松(Symplocarpus Salisb),其中闊葉樹主要有蒙古櫟(Quercus monglica)、椴樹(Tilia)、色木(Acermono)、楓樺(Betula davuric)和白樺(Betula platyphylla)等。

    1.3DEM數(shù)據(jù)該研究所用的DEM數(shù)據(jù)的比例尺為1∶50 000,分辨率為20 m,DEM數(shù)據(jù)主要有兩種用途:①生成地形坡度圖。可計算出GLAS光斑所處位置的坡度,為地面數(shù)據(jù)的采集位置做前期準(zhǔn)備。②提取地形指數(shù)?;?×3窗口可計算出GLAS光斑所處位置的地形指數(shù)g,該指標(biāo)可用來量化地形的坡度。

    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)2014年1.4地面數(shù)據(jù)采集在采集地面數(shù)據(jù)之前,將GLAS光斑的位置分布圖和DEM生成的地形坡度圖進行疊加,通過分析疊加圖(圖2),發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)幾乎所有的GLAS光斑位置位于坡度小于30°的地形上。為了評價基于GLAS數(shù)據(jù)各模型在不同坡度上估測森林冠層高度的能力,將30°以內(nèi)的地形區(qū)域分為6組,分別是0~5°、5°~10°、10°~15°、15°~20°、20°~25°和25°~30°,對每個坡度組隨機選取GLAS光斑位置作為地面數(shù)據(jù)的調(diào)查樣地,并對針葉林、闊葉林和針闊混交林3種森林類型進行了隨機采樣。在地面數(shù)據(jù)的具體調(diào)查過程中,隨機選取GLAS激光光斑位置作為地面數(shù)據(jù)的調(diào)查樣地,利用GPS(Global Positioning System)手持儀對激光腳點進行定位并記錄其坐標(biāo),并以激光光斑中心點作為調(diào)查樣地的中心點,建立水平有效投影面積為500 m2的圓形樣地,測量并記錄了調(diào)查樣地內(nèi)的最高冠層高度及植被和地表覆蓋情況。該研究共采集了195個樣地,采集時間分別在2006年9月和2007年9月。

    注:底圖為汪清DEM生成的坡度圖。

    2.1ICESat/GLAS波形數(shù)據(jù)處理首先對ICESat/GLAS回波數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。波形預(yù)處理包括兩個部分:①數(shù)據(jù)讀取與轉(zhuǎn)換。將無法直接使用的原始二進制數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為可應(yīng)用的十進制ASCII的數(shù)據(jù)格式;②數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。便于不同量級或單位的指標(biāo)能夠進行比較,從而能夠增強不同波形之間的可比性。

    然后對預(yù)處理后的ICESat/GLAS回波波形確定背景噪聲閾值、信號開始位置和信號結(jié)束位置(圖3),為后續(xù)的波形特征參數(shù)提取做準(zhǔn)備。該研究選取整個波形數(shù)據(jù)544幀中的前100幀來確定背景噪聲的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,具體計算如式(1)、3結(jié)果與分析

    為了評價冠層高度的各估測模型在不同地形坡度范圍的表現(xiàn)能力,將195組數(shù)據(jù)進行不同的組合,分別為0~5°、0~10°、0~15°、0~20°、0~25°和0~30° 6個累積地形坡度組,并將每個坡度組的數(shù)據(jù)分為兩組,分別用來構(gòu)建估測模型和檢驗估測模型的預(yù)測能力。該研究使用累積坡度組來構(gòu)建估測模型是為了方便地選擇出能夠在研究區(qū)內(nèi)應(yīng)用的估測模型,并且能夠使估測模型的評價結(jié)果與其他的研究成果進行相互比較。

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