結(jié)合影像紋理、光譜與地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演

謝士琴 趙天忠 王 威 孟京輝 史京京

(1.北京林業(yè)大學信息學院， 北京 100083； 2.國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設計院， 北京 100714；3.北京林業(yè)大學林學院， 北京 100083)

結(jié)合影像紋理、光譜與地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演

謝士琴1趙天忠1王 威2孟京輝3史京京2

(1.北京林業(yè)大學信息學院， 北京 100083； 2.國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設計院， 北京 100714；3.北京林業(yè)大學林學院， 北京 100083)

森林結(jié)構(gòu)； 紋理特征； 光譜特征； 地形因子； 模型估測

引言

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫，為我們提供生態(tài)服務的同時也帶來了巨大的經(jīng)濟效益。大尺度森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的快速、準確估算是制定森林可持續(xù)經(jīng)營措施的重要基礎[1]。森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，如林分平均胸徑、蓄積量、斷面積、樹高、林木數(shù)量和樹種多樣性等，在一定程度上為森林經(jīng)營，特別是人工林經(jīng)營提供了決策依據(jù)[2-3]，在森林資源管理規(guī)劃中的應用潛力巨大。上述森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的獲取，存在勞動強度大、人財物力耗費高、調(diào)查周期長等缺點，傳統(tǒng)的樣地調(diào)查方法，并不能及時準確地反映大尺度森林結(jié)構(gòu)多樣性的狀態(tài)及動態(tài)變化。遙感技術由于具有監(jiān)測范圍廣、數(shù)據(jù)采集快速和節(jié)約成本等優(yōu)點，現(xiàn)已被大量應用于森林組成及結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取。利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)紋理、光譜信息與林分因子間較強的相關性估算森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，一直是國內(nèi)外研究的熱點，這些研究主要集中在以下方面：①不同森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演，應用較為廣泛的包括林分株數(shù)、樹高、斷面積、蓄積量、生物量、樹種多樣性指數(shù)、角尺度和混交度等[4-10]。②不同遙感因子，主要包括遙感數(shù)據(jù)的紋理信息、光譜信息和衍生植被指數(shù)等[11-12]。③不同模型方法，目前主要包括多元線性回歸模型[13]和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型[14]。國際上基于遙感影像紋理、光譜特征因子估測的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型已有很多，但國內(nèi)大部分模型選擇預測的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)較為單一，主要以蓄積量、生物量為主，利用遙感影像紋理光譜特征對多個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)同時進行預測的研究較少，且大部分研究未考慮地形起伏、樹冠陰影以及林分結(jié)構(gòu)異質(zhì)性問題的影響，導致模型在大尺度的拓展上適用性不強等。

圖1 研究區(qū)和樣地點位置圖Fig.1 Overview and zoomed map of study area and sample plots

本文利用研究區(qū)的SPOT5遙感影像紋理、光譜特征及對森林結(jié)構(gòu)有影響的海拔高度、坡度、坡向、坡位等地形特征，以森林資源清查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，采用多元逐步回歸分析法，構(gòu)建以SPOT5遙感影像紋理、光譜特征及地形因子為自變量，多個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)(林分平均直徑、斷面積、蓄積量和樹種多樣性指數(shù))為因變量的估測模型，比較基于影像紋理、紋理光譜、紋理光譜地形特征3種不同模型因子反演多個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型的效果，篩選最優(yōu)森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演模型，探討利用高分辨率遙感影像紋理、光譜特征和地形信息估測多個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法，為森林資源調(diào)查提供新的途徑。

1 研究區(qū)與實驗數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于黑龍江省東南部(圖1)，影像主要覆蓋牡丹江市及其周圍的部分縣市。牡丹江市位于黑龍江省與吉林省交界地區(qū)，總面積4.06×104km2，屬溫帶大陸季風氣候，年平均降水量579.7 mm，年平均氣溫6.1℃，地形以山地、丘陵為主，呈現(xiàn)出中山、低山、丘陵、河谷盆地4種地質(zhì)形態(tài)，海拔高度在86～1 700 m之間。牡丹江市素有“林海”之稱，林業(yè)用地3.25×106hm2，其中森林面積2.62×106hm2，活立木蓄積量達2.3億m3，分別占全省和全國蓄積量的13.9%和2%，森林覆蓋率達62.3%，森林類型及其組成成分多樣，樹種十分豐富，有25科百余種，主要樹種有77種，包括紅松、落葉松、樟子松、云杉、冷杉、水曲柳等。

1.2 遙感數(shù)據(jù)和樣地數(shù)據(jù)

本研究使用的遙感數(shù)據(jù)為SPOT5遙感影像，包括全色和多光譜數(shù)據(jù)。全色數(shù)據(jù)分辨率2.5 m，多光譜數(shù)據(jù)分辨率10 m；多光譜數(shù)據(jù)波段組成分別為近紅外波段(0.78～0.89 μm)、紅波段(0.61～0.68 μm)、綠波段(0.50～0.59 μm)、短波紅外波段(1.58～1.75 μm)。本研究所用覆蓋黑龍江省的遙感影像共5景，獲取時間均為2010年9月。SPOT5遙感影像的預處理包括：先經(jīng)過輻射定標和FLAASH大氣校正將SPOT5影像DN值轉(zhuǎn)為地表真實反射率值后，再以1∶10 000比例尺的研究區(qū)地形圖為基準，對影像數(shù)據(jù)進行幾何精校正，校正模型采用三次多項式，重采樣采用最鄰近插值方法，校正后的影像都統(tǒng)一到高斯-克里格投影，5幅影像校正誤差都控制在0.5個像元以內(nèi)，確保經(jīng)校正后的像元位置誤差均處于亞像元水平。

本研究采用第八次全國森林資源清查的黑龍江省樣地數(shù)據(jù)，選取5景遙感影像覆蓋的84個有林地樣地點。根據(jù)這84個有林地樣地的森林資源清查數(shù)據(jù)獲得森林的林分變量信息。此外，根據(jù)研究區(qū)的數(shù)字高程模型(DEM)提取了84個樣地點的海拔、坡度、坡向、坡位等地形信息，結(jié)合SPOT5遙感影像提取的紋理、光譜信息，進行森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演模型估測。研究中考慮到矢量樣地的邊界無法與SPOT5遙感影像及DEM像元間的邊界完全重合，在提取樣地點的紋理、光譜以及地形信息時，使所有和樣地邊界相交的像元都參與運算，雖然會造成樣地對應影像范圍內(nèi)像元的增加，但這種增加對每個樣地都是一致的，對模型的擬合試驗不會構(gòu)成大的影響。

2 研究方法

2.1 森林結(jié)構(gòu)參數(shù)選擇

研究選取了6個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，包括3個傳統(tǒng)的林分參數(shù)(林分平均直徑、斷面積、蓄積量)和3個樹種多樣性指數(shù)，森林結(jié)構(gòu)參數(shù)分類及其描述如表1所示。

(1)林分參數(shù)：通過森林資源清查數(shù)據(jù)的樣地信息獲得各個樣地點的林分變量值(林分平均直徑、林分斷面積、林分蓄積量)，這些林分變量反映了森林結(jié)構(gòu)的基本信息，為森林經(jīng)營管理決策提供理論基礎。

(2)樹種多樣性指數(shù)：和一般的林分變量相比，樹種多樣性反映了森林結(jié)構(gòu)更多的細節(jié)信息，揭示了森林客觀存在的樹種和結(jié)構(gòu)的多樣性[15-16]。本研究采用Shannon-Wiener指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)和Simpson’s指數(shù)3種多樣性指數(shù)[17-19]來反映研究區(qū)林分的樹種多樣性。

表1 森林結(jié)構(gòu)參數(shù)分類及其描述

2.2 SPOT5影像信息提取

研究提取的遙感影像信息包括影像紋理特征、各波段光譜值和光譜組合值以及4個地形因子，因子分類及其描述如表2所示。

(1)影像紋理特征：影像紋理特征反映了地表的粗糙程度，同時揭示了圖像中地物的結(jié)構(gòu)信息及其與周圍環(huán)境的關系，是遙感影像的重要特征[20]。有關研究表明，遙感影像全色波段的紋理特征在森林組成和結(jié)構(gòu)分析中取得了較好的試驗結(jié)果[21-22]。本研究采用灰度共生矩陣法提取了SPOT5影像全色波段8種最為常用的紋理特征(表2)，同時在固定紋理步長為1、方向為135°的前提下，分別采用3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13等6種窗口進行紋理特征提取，分析不同窗口對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演的影響。

(2)影像光譜波段值及其組合值：利用遙感影像光譜信息提取的植被指數(shù)能較好地反映綠色植物的植被類型、生長情況、空間分布狀況[23]。有關研究表明，森林植被指數(shù)在森林參數(shù)(蓄積量、生物量等)反演中，取得了較高的精度[24-25]。本研究提取了光譜波段值和多波段組合值參與森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型估測：各波段光譜值為B1、B2、B3和B4，分別對應近紅外波段、紅波段、綠波段和短波紅外波段4個光譜波段值；在借鑒前人研究的基礎上，本研究光譜組合值選取了能反映植物生長狀態(tài)的經(jīng)纓帽變換產(chǎn)生的亮度指數(shù)(Bright)[26]及6個在林業(yè)研究中常用的植被指數(shù)：歸一化植被指數(shù)NDVI[27]、 簡單比值植被指數(shù)SR[28]、 紅綠比值指數(shù)GR[29]、綠紅比值指數(shù)VI[30]、土壤調(diào)整植被指數(shù)SAVI[31]、全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)GEMI[32]，參與模型的構(gòu)建。

(3)地形特征：地形因子包括海拔高度、坡度、坡向和坡位。

表2 紋理、光譜和地形因子分類及其描述

2.3 模型構(gòu)建與驗證

3 結(jié)果與分析

3.1 基于不同窗口紋理特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸

圖2 不同窗口紋理特征預測模型變化曲線Fig.2 Changing curves of texture feature prediction model in different windows

表3 基于9×9窗口紋理特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型結(jié)果

這2個預測模型包含2個相同的紋理變量均值和同質(zhì)性。在引入的所有紋理特征變量中，均值是最常用的獨立變量，參與了所有森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型的預測。

3.2 基于紋理和光譜特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸

基于紋理和光譜特征對所有森林結(jié)構(gòu)參數(shù)進行多元逐步回歸分析，試驗結(jié)果(表4)表明：

(2)在引入的所有光譜因子變量中，紅波段、綠波段和纓帽變換亮度指數(shù)是林分因子模型預測使用最多的光譜變量，同時參與了林分因子斷面積、平均直徑和蓄積量3個模型預測；綠波段也是樹種多樣性指數(shù)模型預測使用最多的光譜因子，參與了Shannon-Wiener指數(shù)和Simpson’s指數(shù)模型的預測。

3.3 基于紋理、光譜和地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸

基于紋理、光譜和地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)進行多元逐步回歸分析，得到試驗結(jié)果如表5所示。綜合比較表3～5，3種方法得到的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型顯著性P值均小于0.001，模型在引入不同特征因子時擬合優(yōu)度都有了明顯提高(圖3，圖中BA、QMD、SV、SHI、SII、PI分別為：斷面積、平均直徑、蓄積量、Shannon-Wiener指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)、Simpson’s指數(shù))，而同時基于3個特征因子預測的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型擬合效果最優(yōu)。

表4 基于紋理和光譜特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型結(jié)果

(2)在引入的所有地形因子變量中，海拔是模型預測使用最多的地形變量，參與了所有森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型的預測，坡度和坡位分別參與了3個樹種多樣性指數(shù)模型預測；在光譜特征變量中，近紅外波段、紅波段和全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)是使用最多的光譜特征變量，參與了大部分森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型預測；在紋理特征變量中，均值是模型預測的主要紋理變量，參與了3個樹種多樣性指數(shù)模型預測。

3.4 模型精度驗證

本文對基于紋理、光譜和地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型估測結(jié)果進行精度驗證，圖4是利用21個檢驗樣本生成的模擬值與實測值之間的散點圖。研究結(jié)果表明：各模型的模擬值和實測值的擬合直線斜率接近1，構(gòu)建的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型用于實際值預測效果較好。樹種多樣性指數(shù)估測中，Shannon-Wiener指數(shù)模型估測的均方根誤差最高(RMSE為0.126)，Pielou均勻度指數(shù)模型估測的均方根誤差最低(RMSE為0.002)；林分變量估測中，林分蓄積量模型估測的均方根誤差最高(RMSE為11.339 m3/hm2)，林分平均直徑模型估測的均方根誤差最低(RMSE為0.769 cm)。

4 討論

通過研究黑龍江省SPOT5遙感影像紋理、光譜和地形特征對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)林分平均直徑、斷面積、蓄積量和樹種多樣性指數(shù)估測的能力，得出以下結(jié)論：

(1)利用SPOT5遙感影像紋理、光譜特征建立的研究區(qū)域多個森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型，參與擬合的因子與森林結(jié)構(gòu)參數(shù)具有較好的線性關系，如林分因子蓄積量多元逐步回歸模型的相關系數(shù)為0.884，決定系數(shù)為0.763；樹種多樣性指數(shù)Shannon-Wiener指數(shù)、Simpson’s指數(shù)和Pielou均勻度指數(shù)的相關系數(shù)都大于0.75，決定系數(shù)在0.55以上。同時各個回歸模型均通過了顯著性檢驗，回歸方程具有較高的顯著性。說明利用高分辨率遙感影像特征估測森林結(jié)構(gòu)參數(shù)具有很好的應用前景，可以為森林資源調(diào)查提供參考。

表5 基于紋理、光譜和地形特征的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型結(jié)果

圖3 基于不同特征因子的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型對比Fig.3 Comparison of forest structure parameter models based on different characteristic factors

(3)在參與森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型估測的所有因子中，地形因子海拔對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型估測影響最大，參與了所有模型的預測，其原因可能為：隨著海拔高度的增加，溫度逐漸下降，森林植被類型也發(fā)生了連續(xù)變化，從而導致不同海拔高度下的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)差異明顯，說明海拔因子反映了豐富的森林結(jié)構(gòu)信息，對于預測林分變量十分重要。光譜因子中可見光紅波段對林分參數(shù)模型估測影響最為顯著，參與了林分斷面積、平均直徑、蓄積量模型的預測，其原因可能為：紅波段為葉綠素的主要吸收波段，信息量較大，是可見光的最佳波段，可以反映不同植物的健康狀況，在本研究中表現(xiàn)為對不同林分參數(shù)估測影響顯著，說明可見光紅波段包含了豐富的森林植被信息。紋理因子中均值對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)模型的估測也非常重要，參與了3個樹種多樣性指數(shù)模型的預測，其原因可能為：紋理均值反映了影像紋理的規(guī)則程度，而不同樹種的影像紋理規(guī)則差異較大，因此影像紋理均值能較好地反映研究區(qū)的樹種多樣性，說明紋理均值包含了豐富的樹種信息，可用于森林樹種多樣性預測。

圖4 模型估測值與樣本實測值比較Fig.4 Comparison of model estimated value and measured value of the sample

本研究探討了基于遙感影像光譜、紋理和地形3種不同特征因子預測森林結(jié)構(gòu)參數(shù)最優(yōu)模型的問題，對使用高分辨率遙感數(shù)據(jù)反演森林結(jié)構(gòu)參數(shù)紋理窗口的選擇、模型特征因子的篩選具有一定的參考價值和指導意義。為了控制模型變量，本次試驗選取了應用較為廣泛的多元逐步回歸模型法，其他模型方法是否可以提高森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演精度尚不可知，篩選預測森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的最佳模型方法將成為下一階段的研究方向。此外森林結(jié)構(gòu)十分復雜，除了傳統(tǒng)林分參數(shù)和樹種多樣性以外，林木多樣性以及林木空間分布多樣性也是反映森林結(jié)構(gòu)多樣性的重要指標。基于已獲得的代表森林結(jié)構(gòu)復雜度的定量指標，進一步對林分結(jié)構(gòu)及其生長狀況進行定量分析也將成為后續(xù)研究的重點方向。

5 結(jié)論

(1)利用SPOT5影像紋理、光譜和地形特征能夠?qū)Χ鄠€森林結(jié)構(gòu)參數(shù)進行較為精確的估測。

(3)聯(lián)合SPOT5影像紋理和光譜2個特征建立的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型，比僅用影像紋理特征建立的模型擬合精度要高；聯(lián)合SPOT5影像紋理、光譜和地形3個特征建立森林結(jié)構(gòu)參數(shù)回歸模型，模型擬合精度再次得到提升，成為最優(yōu)估測模型。

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Forest Structure Parameters Inversion Based on Image Texture and Spectral and Topographic Features

XIE Shiqin1ZHAO Tianzhong1WANG Wei2MENG Jinghui3SHI Jingjing2

(1.CollegeofInformation,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China2.StateForestryAdministrationSurveyPlanningandDesignInstitute,Beijing100714,China3.CollegeofForestry,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China)

forest structure; texture features; spectral features; topographic factors; model estimation

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.04.016

2016-12-05

2017-01-24

國家高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(21-Y30B05-9001-13/15-4)

謝士琴(1992—)，女，博士生，主要從事林業(yè)信息工程研究，E-mail： shiqinxie@126.com

趙天忠(1961—)，男，教授，博士生導師，主要從事林業(yè)系統(tǒng)工程研究，E-mail： ztz@bjfu.edu.cn

S758.5; TP79

A

1000-1298(2017)04-0125-10