基于遙感的森林健康度分析*
——以東莞桉樹林為例

樊 晶 楊燕瓊

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)與風(fēng)景園林學(xué)院，廣東 廣州 510642）

基于遙感的森林健康度分析*
——以東莞桉樹林為例

樊 晶 楊燕瓊

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)與風(fēng)景園林學(xué)院，廣東 廣州 510642）

以東莞市內(nèi)桉樹林為研究對象，2014年Landsat 8數(shù)據(jù)及森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)作為主要信息源，通過相關(guān)分析和主成分分析，探討TM光譜值、植被指數(shù)對東莞桉樹健康度的解釋作用。結(jié)果表明：公頃株數(shù)、郁閉度、TM11/TM10、TM7、TM11-TM10、EVI、平均胸徑、坡向、坡位、PVI、TM5/TM4、坡度、海拔和NDVI是反映桉樹林健康度的主要因子，利用遙感因子TM7、TM11-TM10、TM5/TM4、TM11/TM10、NDVI、EVI、PVI可快速判斷桉樹林的健康狀況，判對率達92.00%。

森林健康；主成分分析；遙感；桉樹

遙感技術(shù)可對森林資源狀況進行實時動態(tài)分析，能克服傳統(tǒng)森林資源調(diào)查代價高昂、時空局限性、整體結(jié)果可信度低的缺點[1-2]，利于較好地了解時空異質(zhì)性和等級結(jié)構(gòu)復(fù)雜的森林健康狀況，被廣泛應(yīng)用于單木[3]、 林分[4-8]、 景觀[9-15]和區(qū)域[16-19]4 個尺度的森林健康研究。為進一步推進森林城市建設(shè)科學(xué)規(guī)范有序開展，2012年2月23日，國家林業(yè)局批準公布了《國家森林城市評價指標林業(yè)行業(yè)標準》，并于2012年7月1日起正式實施[20]。該標準對東莞市森林城市建設(shè)以及城市森林健康指標體系提出了明確要求，為森林保護和可持續(xù)經(jīng)營方案及措施的制定提供了參考。但當(dāng)前森林健康研究偏重于生態(tài)水平，指標選擇方面存在交叉重復(fù)現(xiàn)象，有較高的正、負關(guān)聯(lián)性；指標獨立性差，對特定森林類型的評價針對性不強，而利用3S技術(shù)在內(nèi)的多尺度技術(shù)和方法進行森林健康研究，不僅能夠克服這些缺點，而且能夠?qū)崿F(xiàn)長時間的森林健康監(jiān)測和健康狀況預(yù)測。本文以Landsat 8 TM圖像為遙感數(shù)據(jù)源，采用非線性拉伸法處理遙感圖像，提取、構(gòu)建桉樹林的光譜信息，利用主成分分析研究東莞市桉樹林分的健康度和遙感因子及其他外業(yè)調(diào)查因子之間的關(guān)系，找出反映桉樹林健康度最重要的因子，探討快速判斷森林健康狀況的遙感方法，能為基于遙感技術(shù)的森林健康評價提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣東省東莞市國土面積24.6萬hm2，地處113°31′～114°15′E， 22°39′～23°09′N，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，日照充足，雨量充沛。地勢東南高、西北低，以丘陵臺地、沖積平原為主，海拔200～600 m。東莞市地形復(fù)雜，氣候條件優(yōu)越，孕育了豐富的植物資源。該共有野生維管植物1 630種，其中蕨類植物125種，裸子植物7種，被子植物1 498種，被子植物中雙子葉植物有1 135種，單子葉植物363 種[21-22]。

1.2 遙感數(shù)據(jù)獲取與處理

綜合考慮東莞市天氣狀況，衛(wèi)星影像分辨率、性能和價格等因素，本文以2014年1月的Landsat-8數(shù)據(jù)為主要信息源，對東莞市桉樹林健康度進行遙感分析。該數(shù)據(jù)共有11個波段，空間分辨率為30 m。利用ENVI的FLAASH模塊對TM圖像進行大氣校正（除熱紅外波段外），以2008年美國Quickbird影像圖和均勻分布的52個控制點為基準對TM圖像進行幾何精校正，地面分辨率均重采樣到30 m，中誤差均小于0. 386 7 m；用ERDAS圖像處理軟件對圖像進行分段線性拉伸、裁剪、假彩色合成（圖1）。

采用2 000個桉樹林小班的外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，從中隨機抽取1 100個小班進行相關(guān)分析和主成分分析，其余900個小班用于精度檢驗。根據(jù)外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，用ERDAS軟件對每個桉樹小班均勻讀取3～5次，取平均值作為該桉樹小班的光譜值。

1.3 研究方法

根據(jù)國家森林資源連續(xù)清查森林健康等級評定標準，把森林劃分為健康、亞健康、中健康、不健康 4 個等級[23]，因中健康與不健康的桉樹林光譜值差異微小，所以將中健康和不健康放在一起研究。利用數(shù)量化理論I對地形、坡位、坡向、齡組和健康度共5個非量化因子進行數(shù)量化[24]。

圖1 2014年東莞市假彩色合成

表1 桉樹林健康度指標因子

用IBM SPSS22.0統(tǒng)計分析軟件，對98個遙感因子與22個外業(yè)調(diào)查因子（表1）進行相關(guān)分析，篩選出0.05以上顯著水平的遙感因子和外業(yè)調(diào)查因子，然后用主成分分析法選出解釋桉樹林健康度的最重要的遙感因子，并進行精度檢驗。

2 結(jié)果與分析

2.1 相關(guān)分析

通過對1 100個桉樹林分的遙感因子與外業(yè)調(diào)查因子的相關(guān)分析，得到遙感因子和外業(yè)調(diào)查因子中與桉樹林健康顯著相關(guān)的因子，見表2。坡位、坡向、海拔、郁閉度、林齡、平均高、平均胸徑、公頃株數(shù)、TM7、TM10、TM11、TM10-TM4、TM10-TM7、TM11-TM5、TM11-TM6、TM11-TM7、TM11-TM10、TM10/TM5、TM10/TM6、TM11/ TM10、NDVI、EVI、PVI、公頃蓄積、喬木生物量、下木生物量共27個因子與桉樹林健康度極顯著相關(guān)（P＜ 0.01）。坡度、TM5、TM6、TM9、TM5-TM4、TM7-TM5、TM7-TM6、TM9-TM7、TM10-TM3、TM11-TM1、TM11-TM4、TM5/TM3、TM6/TM5、TM9/TM7、TM10/TM3、TM10/TM4、TM11/TM3、TM11/TM4、TM11/ TM5、TM11/TM6、TM11/TM7、TM11/TM9、 GNDVI、TVI、SAVI、OSAVI、干生物、枝生物量、葉生物量、根生物量、草本生物量、灌木生物量共32個因子與桉樹林健康度顯著相關(guān)（P＜0.05）。其中，與桉樹林健康度相關(guān)性較高的遙感因子有TM11-TM10、TM11/TM10、TM7、NDVI 和PVI；與桉樹林健康度相關(guān)性較高的外業(yè)調(diào)查因子有郁閉度、坡向、海拔、坡位、坡度。這說明綠色波段（第3波段）、紅色波段（第4波段）、近紅外波段（第5波段）、中紅外波段（第7波段）和熱紅外波段（第10、11波段）直接或間接反映了桉樹林健康度。

2.2 主成分分析

為減少信息冗余，探討遙感因子對桉樹林健康度的解釋作用，用相關(guān)分析篩選出的與桉樹健康度相關(guān)度較高的因子和健康度進行主成分分析，結(jié)果抽樣適度測定值KMO為0.627（大于0.5），表明主成分分析結(jié)果有效[25-26]。由主成分分析的累積誤差知，前4個主成分可以反映59個因子的94%信息，且健康度的系數(shù)較大，故取4個主成分來分析，各主分量的表達式如下：

第1主成分：F1 = 0.458公頃株數(shù)-0.334健康度+ 0.276坡向-0.262坡位-0.219坡度-0.212海拔 + 0.174 TM7-0.167DBH+ ……

表 2 桉樹林健康度相關(guān)分析

第2主成分：F2 = 0.456郁閉度-0.338 DBH + 0.253PVI+ 0.249公頃株數(shù)+0.247 (TM11/TM10 )+ 0.230健康度 + 0.171坡位 + 0.158海拔+ 0.151 （TM11-TM10）+ ……

第3主成分：F3 = 0.371TM7+ 0.344 EVI + 0.220 （TM5/TM4）+ 0.209 PVI+ 0.204 NDVI+ 0.180健康度+ ……

第4主成分：F4 = 0.446（ TM11/TM10） + 0.363 （TM11-TM10）+ 0.213健康度 + 0.195坡位-0.120公頃株數(shù) + ……

這說明第1主成分主要反映了桉樹林的公頃株數(shù)和健康度，公頃株數(shù)、健康度、坡位、坡度、坡向、海拔和平均胸徑之間關(guān)系密切。從桉樹的生物學(xué)特性可知，坡位、坡度、坡向、海拔這4個地形因素與水熱條件息息相關(guān)，因而對桉樹林的公頃株數(shù)和健康度造成影響。

第2主成分主要反映了桉樹的郁閉度、平均胸徑、生物量、公頃株數(shù)和健康度，可用PVI、TM11/TM10 和TM11-TM10來解釋桉樹的郁閉度、平均胸徑、生物量、公頃株數(shù)和健康度。TM10和TM11為熱紅外波段，垂直植被指數(shù)PVI與光合作用有關(guān)。這說明桉樹林健康度受熱環(huán)境的影響，桉樹的光合作用也影響其健康度，植被指數(shù)TM11/TM10、TM11-TM10和PVI能夠較好地反映桉樹林健康度。

第3主成分主要反映了植被指數(shù)TM5/TM4、NDVI、EVI、PVI和TM7的信息。中紅外波段TM7可指示土壤濕度；TM5/TM4是綠色植物的靈敏指示參數(shù)，與葉面積指數(shù)（LAI）和葉干生物量(DM)相關(guān)性高；NDVI和EVI可用來檢測植被生長狀態(tài)、植被覆蓋度。這說明土壤、生物量等對桉樹林健康度有一定的影響，TM5/TM4、NDVI、EVI、TM7、PVI是桉樹健康度的最佳遙感反映因子。

第4主成分主要反映了第11、10波段的比值植被指數(shù)和差值植被指數(shù)信息，這說明熱環(huán)境對桉樹健康的影響不容忽視，TM11/TM10、TM11-TM10能夠較好地反映桉樹林健康狀況。

從這4個主成分得分模型來看，反映桉樹林健康度的主要因子分別是公頃株數(shù)、郁閉度、TM11/TM10、TM7、TM11-TM10、EVI、平均胸徑、坡向、坡位、PVI、TM5/TM4、坡度、海拔和NDVI。其中，TM7、TM11-TM10、TM5/TM4、TM11/TM10、EVI、NDVI和PVI是快速判斷東莞市桉樹林健康度的遙感因子。

2.3 桉樹林健康度的遙感因子分析

結(jié)合相關(guān)分析和主成分分析的結(jié)果可知，在衛(wèi)星影像上，森林健康度主要由TM7、TM11-TM10、TM5/TM4（RVI）、TM11/TM10、歸一化植被指數(shù)、增強型植被指數(shù)、垂直植被指數(shù)反映。平均值反映了數(shù)據(jù)的集中程度，標準差反映了數(shù)據(jù)的分散程度，極差反映了數(shù)據(jù)的可取值范圍。健康與亞健康桉樹林的遙感因子取值范圍基本無重疊，中健康和不健康桉樹林遙感因子取值范圍重疊部分較多，故將中健康和不健康桉樹林遙感因子特征放在一起研究。

從表3可見，健康桉樹林光譜值TM7和植被指數(shù)TM11-TM10、TM5/TM4、TM11/TM10、NDVI、EVI、PVI的響應(yīng)范圍分別為46～56、-32～4、6.037 0～12.285 7、0.750 0～1.164 2、0.456 0～0.729 2、0.463 8～0.844 4、18.926 7 ～26.415 3；亞健康桉樹林遙感因子響應(yīng)范圍分別為 41～48、-3～23、4.024 4～8.740 7、0.800 0 ～1.274 5、0.356 5～0.781 4、0.385 7～0.772 7、9.772 5～19.379 8； 中健康和不健康桉樹林遙感因子響應(yīng)范圍分別為35～43、23～30、2.292 7～4.764 7、1.086 7～1.371 7、0.281 4～0.329 5、0.272 7～0.472 7、2.176 3～9.688 0?？衫眠b感因子TM7、TM11-TM10、TM5/TM4、TM11/TM10、NDVI、EVI、PVI的取值范圍快速判讀桉樹林健康度狀況。

表3 各健康等級桉樹林遙感因子特征

2.4 森林健康評價的精度檢驗

為了檢驗遙感因子指示森林健康度的可靠性，對900個樣地進行精度分析。通過TM7、TM5/ TM4、TM11/TM10、TM11-TM10、EVI、NDVI、PVI遙感因子不同等級健康度的取值范圍來判讀桉樹林的健康度，然后與外業(yè)調(diào)查的健康度數(shù)據(jù)進行比較，以檢驗其精度。

從表4可見，健康桉樹林的判對率為91.96%，亞健康桉樹林的判對率為93.26%，中健康和不健康桉樹林判對率為92.31%，總體平均判對率為92.00%。這說明可利用遙感因子TM7、TM5/ TM4、TM11/TM10、TM11-TM10、EVI、NDVI、PVI快捷判讀東莞市桉樹林的健康狀況。

表4 東莞市桉樹林健康遙感評價精度

3 結(jié)論與討論

利用3S技術(shù)對廣州市森林健康進行了分析。對于林分尺度的健康研究還是主要通過傳統(tǒng)的外業(yè)調(diào)查獲取。本文利用Landsat 8影像數(shù)據(jù)信息和森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)，采用相關(guān)性分析和主成分分析對東莞市桉樹林健康度進行遙感分析，研究遙感因子對桉樹林健康度解釋作用，研究獲取林分健康狀況的便捷方法，并對研究區(qū)內(nèi)桉樹林進行精度分析，得出如下結(jié)論。

3.1 反映桉樹林健康度的主要因子分別是郁閉度、公頃株數(shù)、平均胸徑、坡位、坡度、坡向、海拔、TM7、TM11-TM10 、TM5/TM4、TM11-TM10、TM11/TM10、NDVI、EVI和PVI，而坡位、坡度、坡向、海拔和郁閉度可由遙感影像直接提取。

3.2 可利用遙感因子TM7、TM11-TM10、TM5/ TM4、TM11/TM10、NDVI、EVI、PVI的取值范圍快速判讀桉樹林的健康度，且判對率為92.00%。

3.3 本文僅針對單一桉屬樹種進行了多重因素對健康度的影響研究，然而在實際應(yīng)用中，森林往往是多種樹種組成，并且天然林和人工林共存，從而對桉樹林健康度準確判斷造成了很大影響。如何結(jié)合野外實測和遙感手段，在充分考慮外業(yè)調(diào)查因子和遙感因子對森林健康狀況影響的前提下，為不同尺度森林健康度的準確估測提供參考和驗證，是未來可持續(xù)森林管理研究的趨勢。

森林作為一個具有時空異質(zhì)性和等級結(jié)構(gòu)的復(fù)雜系統(tǒng)，其健康狀況很難通過單一尺度上的評價得以全面揭示。而目前利用3S技術(shù)的森林健康研究較少[27-28]，僅有楊超裕等[29]基于區(qū)域尺度，

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Analysis of Forest Health Based on Remote Sensing Technology——A Case Study of Eucalyptus in Dongguan

FAN Jing YANG Yanqiong
(College of Forestry and Landscape Architecture, South China Agricultural University, Guangzhou,Guangdong 510642, China)

Based on the data of Landsat 8 and forest resources investigation, the paper discusses TM spectral values and vegetation indices how to interpret the health degree of the eucalyptus forests in Dongguan. Through the correlation analysis and principal component analysis, the result showed that the main factors that reflect the health of eucalyptus forests are the number of plants per hectare, canopy density, TM11/TM10, TM7, TM11-TM10, EVI, mean DBH, slope aspect, slope position, PVI, TM5/TM4, slope degree, elevation, and NDVI. The health status of eucalyptus forests can be determined quickly through the remote sensing factors of TM7, TM11-TM10, TM5/TM4, TM11/TM10, NDVI, EVI, PVI, and the precision rate is 92.00%.

forest health；principal component analysis；remote sensing；eucalyptus

S771.8

A

2096-2053（2017）01-0040-06

*第一作者：樊晶（1991— ），女，在讀碩士研究生，研究方向為森林資源動態(tài)監(jiān)測，E-mail :990052340@qq.com。

楊燕瓊（1964— ），女，副教授，主要從事3S技術(shù)在農(nóng)林方面的應(yīng)用研究與教學(xué)，E-mail:lik@scau.edu.cn。