中國天然林保護工程區(qū)森林覆蓋遙感監(jiān)測

龐 勇,蒙詩櫟,史鍇源,余 濤,王曉慧,牛曉棟,趙 旦,劉良云,馮 敏,覃先林,王 強,佃袁勇

1 中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所, 北京 100091 2 國家林業(yè)和草原局林業(yè)遙感與信息技術重點實驗室, 北京 100091 3 北京林業(yè)大學信息學院, 北京 100083 4 中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院, 北京 100094 5 中國科學院青藏高原研究所, 北京 100101 6 黑龍江工程學院, 哈爾濱 150008 7 華中農業(yè)大學園藝林學學院, 武漢 430070

天然林是自然界中群落最穩(wěn)定、生物多樣性最豐富的陸地生態(tài)系統(tǒng)。全面保護修復天然林是加快構建以天然林為主體的健康穩(wěn)定森林生態(tài)系統(tǒng)、構筑國土生態(tài)安全底線的重要舉措。2000年10月,國務院正式批準了《長江上游、黃河上中游地區(qū)天然林資源保護工程實施方案》和《東北、內蒙古等重點國有林區(qū)天然林資源保護工程實施方案》,實施范圍涉及長江上游、黃河上中游、東北內蒙古以及新疆、海南等重點國有林區(qū)的17個省(區(qū)、市)的734個縣和167個森工局。2011年5月,為嚴格保護南水北調重要水源地,實施范圍在一期工程基礎上增加了丹江口庫區(qū)的11個縣(市、區(qū))。實施天然林資源保護工程(簡稱天保工程),是我國林業(yè)由木材生產(chǎn)為主向生態(tài)建設為主轉變的重要標志。天保二期工程于2020年底結束,天然林保護即將轉入長期工作階段,對天然林資源開展定量監(jiān)測與評估,有助于全面、科學地評估天保工程對森林資源的保護成效,為全面推進天然林保護修復提供決策依據(jù)和科學支撐。

20 世紀80 年代以來,我國已經(jīng)形成由國家森林資源連續(xù)清查(簡稱“一類清查”)、森林資源規(guī)劃設計調查(簡稱“二類調查”)、森林作業(yè)設計調查和各類專項檢查核查所組成的森林資源調查監(jiān)測體系,為森林資源管理和決策提供了有力的技術支撐[1- 2]。一類清查每5年一次,二類調查每10年一次,各省調查的年份不統(tǒng)一,均無法反映同一個時間點上(如2000年)的森林資源狀況,且沒有空間連續(xù)的森林分布圖,這一問題直到2010年開啟了全國森林資源管理“一張圖”才得到解決,但“一張圖”沒有2010年之前的數(shù)據(jù)。隨著對生態(tài)文明建設的高度重視和深入推進,森林資源監(jiān)測面臨前所未有的挑戰(zhàn),對現(xiàn)有監(jiān)測體系的時效性、協(xié)同性、現(xiàn)勢性以及信息采集能力提出了更高的要求[3]。與森林資源調查方法不同,遙感技術以其觀測范圍廣、監(jiān)測周期長、速度快和精度高等特點為天保工程監(jiān)測評價提供了便利手段。Vina等[4]用MODIS的植被覆蓋度產(chǎn)品和NPP產(chǎn)品評價了2000—2010年間的中國縣級尺度森林覆蓋變化,研究表明天保工程的實施、減產(chǎn)禁伐措施對森林資源恢復起到了明顯作用。Pang等[5]進一步指出由于人工促進森林恢復實施區(qū)域的廣泛分布和地塊面積多變性,有必要使用中高分辨率遙感數(shù)據(jù)開展中國森林生態(tài)恢復工程的定量評估。Lu等[6]綜合地面調查和遙感數(shù)據(jù)的研究結果表明, 2000—2010年間天保工程區(qū)的碳儲量占六大生態(tài)工程區(qū)總碳儲量的58.5%,且保持著最大的碳匯能力。Chen等[7]用2000—2019年的MODIS時間序列LAI產(chǎn)品,評價了全球植被變綠的趨勢,顯示中印領先全球的植被增加趨勢,其中中國天然林保護區(qū)域呈現(xiàn)出明顯的植被增加趨勢。部分學者[8-12]在陜西省黃龍山、新疆維吾爾自治區(qū)阿爾泰山、四川省甘孜州道孚縣和川中丘陵區(qū)等天保工程區(qū)開展了多期動態(tài)監(jiān)測,以獲取天然林資源的時空變化,掌握天保工程實施成效。

天保工程區(qū)的全區(qū)域和全過程監(jiān)測面臨著范圍面積廣、空間異質性強和時間跨度大等特點,生產(chǎn)時空一致性強的大區(qū)域高精度森林覆蓋產(chǎn)品具有較高難度。因此,如何準確監(jiān)測我國天保工程區(qū)的森林覆蓋情況并分析其時空變化成為一大挑戰(zhàn)。當前國際上存在多套涵蓋全天保工程區(qū)的全球土地覆蓋遙感產(chǎn)品,包括:美國馬里蘭大學1998年發(fā)布的UMD Land Cover Classification 1998土地覆蓋分類數(shù)據(jù),該產(chǎn)品利用AVHRR數(shù)據(jù),在1°,8 km和1 km三種不同空間尺度上,將全球分為14種不同土地覆蓋類型[13-15]；國際衛(wèi)星陸地地面氣候項目(ISLSCP)數(shù)據(jù)計劃II發(fā)布的IBGP全球土地覆蓋數(shù)據(jù)GLCC 1992[16]和MODIS 2001[17]生產(chǎn)全球土地覆蓋分類；歐洲航天局自2005年執(zhí)行GlobCover計劃,利用ENVISAT衛(wèi)星的MERIS數(shù)據(jù)(300 m)生產(chǎn)的GlobCover 2005和GlobCover 2009兩期全球陸地覆蓋產(chǎn)品[18-19]。近年來,得益于計算機超算平臺和大數(shù)據(jù)云服務的技術發(fā)展,土地覆蓋產(chǎn)品的空間分辨率逐漸從公里級別提高到30 m甚至10 m尺度。馬里蘭大學Hansen等[20]發(fā)布的2000—2012年全球30 m森林覆蓋和森林變化數(shù)據(jù)；Gong等[21]利用Landsat TM/ETM+獲得首套全球尺度的30 m空間分辨率的土地覆蓋類型數(shù)據(jù)FROM-GLC 30,并在此基礎上利用Sentinel- 2影像更新生產(chǎn)了10 m空間分辨率的土地覆蓋數(shù)據(jù) FROM-GLC10[22]；劉涵和宮鵬等[23- 24]基于智慧遙感制圖iMap架構,獲取了21世紀以來全球逐年/季節(jié)的30 m土地覆蓋和土地利用制圖；陳軍等[25-27]開放共享了2000年、2010年、2020年覆蓋全球陸域的GlobeLand 30產(chǎn)品,產(chǎn)品的全球驗證點精度為80.3%。吳炳方等[28-30]基于Landsat TM/ETM和HJ- 1衛(wèi)星數(shù)據(jù)完成中國2010年土地覆蓋數(shù)據(jù)ChinaCover 2010,并利用面向對象的向量相似性變化檢測方法更新得到中國2000年土地覆蓋產(chǎn)品ChinaCover 2000；Zhang等[31- 32]采用DataCube架構數(shù)據(jù)組織,基于全球地物圖像光譜庫的時序分類算法生產(chǎn)了全球30 m地表覆蓋精細分類產(chǎn)品GLC_FCS 30,全球驗證的產(chǎn)品精度為82.5%。

當前,我國天保工程資源評價的已有研究仍局限于特定區(qū)域,對全工程區(qū)系統(tǒng)性的研究較少,難以體現(xiàn)天保工程全局的實施效果及其空間分布特征?，F(xiàn)階段全球和全國尺度的土地覆蓋產(chǎn)品雖相對豐富,但不同產(chǎn)品間的森林覆蓋分布仍存在較大差異[33- 34]。針對上述問題,本文在已有公開發(fā)布的土地覆蓋產(chǎn)品基礎上,利用新的遙感數(shù)據(jù)合成算法和森林類型綜合提升方法,生產(chǎn)了一套針對我國天保工程區(qū)森林覆蓋情況的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,對1997年啟動前到2020年結束的23年間森林覆蓋狀況進行監(jiān)測與評估,以系統(tǒng)評價天保工程實施過程中森林覆蓋動態(tài)變化。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

如圖1 所示,根據(jù)天保工程分區(qū)和地理分布特征,將天保工程實施范圍分為長江上游地區(qū)、黃河上中游地區(qū)、東北和內蒙古重點國有林區(qū)、新疆重點國有林區(qū)、海南重點國有林區(qū)5個分析單元。工程區(qū)內覆蓋天然林面積約7330萬hm2,占全國天然林總面積約69%。

圖1 我國天保工程區(qū)實施范圍以及驗證樣地點Fig.1 The coverage of natural forest protection project of China and the verification sample sites

1.2 遙感數(shù)據(jù)及預處理

研究采用美國地質調查局(USGS)Landsat 5/7/8衛(wèi)星地表反射率數(shù)據(jù),選擇云覆蓋低于70%的地表反射率影像作為輸入數(shù)據(jù),基于改進的最佳像元權值合成算法[35],通過Google Earth Engine(GEE)云數(shù)據(jù)平臺合成了全國天保工程范圍1997年和2020年兩期生長季的無云遙感影像。影像包含8個通道:藍波段(452—512 nm),綠波段(533—590 nm),紅波段(636—673 nm),近紅外波段(851—879 nm),短波紅外1(1566—1651 nm),短波紅外2(2107—2294 nm),歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和歸一化水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)。

1.3 遙感土地覆蓋產(chǎn)品收集及預處理

本研究收集并整理了公開發(fā)布的3套共9個時期土地覆蓋產(chǎn)品(表1),包括GlobalLand 30[25-27](http://www.globallandcover.com/)的2000、2010和2020年產(chǎn)品,GLC_FCS 30[31- 32](http://data.casearth.cn/sdo/detail/5fbc7904819aec1ea2dd7061)的2000、2015和2020年產(chǎn)品,以及ChinaCover[28-30]的2000、2010和2015年產(chǎn)品。GlobalLand 30產(chǎn)品分為耕地、森林、水體、人造地表等10個一級類； GLC_FCS 30產(chǎn)品分為30個精細類別,如森林分為常綠/落葉/開放落葉/密閉落葉闊葉、常綠/落葉/開放落葉/密閉落葉針葉以及混交林等；ChinaCover的6個一級類型為聯(lián)合國政府間氣候變化框架土地覆被類型,包括林地、草地、耕地、濕地、人工表面和其他,以及38個基于碳收支的土地覆被分類系統(tǒng)二級類型。由于不同土地覆蓋產(chǎn)品的分類系統(tǒng)存在差異,且同一土地覆被類型的定義方式也有所不同。為了更好地利用各分類產(chǎn)品,經(jīng)綜合分析各產(chǎn)品的類別定義、評估不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)一致性同時兼顧天保工程土地覆蓋監(jiān)測具體需求,將各產(chǎn)品統(tǒng)一分類體系,分為10個一級類別,即耕地、森林、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰雪,其中,森林類型的定義為喬木覆蓋且郁閉度不低于30%的土地,具體歸類詳見表2。

表1 土地覆蓋產(chǎn)品收集情況

表2 不同土地覆蓋產(chǎn)品統(tǒng)一分類體系

1.4 土地覆蓋產(chǎn)品生產(chǎn)方法

本研究從數(shù)據(jù)處理至產(chǎn)品生產(chǎn)全鏈條采取全自動運算方式(圖2):采用大數(shù)據(jù)云平臺預處理數(shù)據(jù)、自動選取類型樣本、機器學習分類、規(guī)則約束分類后處理以及專家知識判讀更新等,生產(chǎn)了我國天保工程區(qū)1997年和2020年兩期森林覆蓋分類產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)源構建方面,對合成的無云遙感影像以2.1°× 2.1°空間范圍(瓦片)進行劃分,相鄰瓦片之間互為重疊0.1°,全工程區(qū)共劃分為149個數(shù)據(jù)瓦片,構建出天保工程遙感數(shù)據(jù)集。

圖2 天保工程區(qū)土地覆蓋產(chǎn)品生產(chǎn)流程Fig.2 The workflow of land cover products in natural forest protection project

分類樣本訓練集決定了機器學習分類模型的分類精度,為構建可信分類樣本庫,在收集的3套共9個分類產(chǎn)品的基礎上求取2000—2020年間同類土地覆蓋類型的交集區(qū)域,自動生成各覆蓋類型的分類樣本庫。分類時按照逐瓦片范圍從對應區(qū)域樣本庫內隨機抽樣一定數(shù)目樣本(每類別樣本數(shù)目不超過1萬個)來訓練和驗證隨機森林分類模型,從而得到土地覆蓋分類結果。采用規(guī)則約束的方法對土地覆蓋分類結果進行分類后處理,將分類結果與目標年份接近的其他土地覆蓋產(chǎn)品來綜合決策森林的部分,即在森林并集區(qū)域里通過眾數(shù)投票方式來最終確定的森林結果,森林并集之外的區(qū)域則采取其他產(chǎn)品投票決定。在分類后處理的基礎上,經(jīng)過人工目視判別得到2020年土地覆蓋結果。

此外,利用了連續(xù)變化檢測算法(Continuous Change Detection and Classification,CCDC)[36- 37]生成1997至2020年的長時間序列土地覆蓋變化檢測結果。最后,以2020年的土地覆蓋結果為基準,結合CCDC變化檢測結果對1997年的土地覆蓋結果進行一致性分析與更新,最終得到天保工程區(qū)1997年和2020年土地覆蓋產(chǎn)品。

1.5 土地覆蓋變化分析方法

對2020和1997年的兩期土地覆蓋產(chǎn)品,在10個一級類層面使用專題圖數(shù)學差值的方法生成類型變化圖,通過對變化圖中數(shù)值的解析和分析,得到各類型互相轉換的統(tǒng)計矩陣。進一步對森林類型的轉入和轉出進行分析,得到森林類型的凈變化與交互變化。

1.6 驗證數(shù)據(jù)

為了從定量層面對天保工程土地覆蓋產(chǎn)品進行準確評估,采用中國森林生態(tài)系統(tǒng)定位研究網(wǎng)絡(Chinese Forest Ecosystem Research Network,CFERN)樣地數(shù)據(jù)、森林資源規(guī)劃設計調查數(shù)據(jù)和地面調查數(shù)據(jù)分別從像元尺度和小班尺度來驗證2020年天保土地覆蓋產(chǎn)品的分類精度。其中,(1)收集了92個CFERN森林生態(tài)站從2017到2019年調查的共1806塊固定樣地,固定樣地形狀為方形,樣地面積0.04—0.06 hm2。收集的1806塊固定樣地中,位于天保工程區(qū)范圍內的樣地有1018塊(圖1),這些樣地在2017和2019年調查的地物類型與2020年基本無變化,大部分森林生態(tài)站觀測地物為森林樣地(985塊),少數(shù)為荒漠草原樣地、灌木林樣地、林內觀測室和水量觀測平衡場；(2)2020年東北、內蒙古地區(qū)共計8895個野外實地踏查數(shù)據(jù),踏查范圍涵蓋黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古東部以及河北北部地區(qū),調查內容有樣地位置定位、地類信息描述、拍照記錄等調查,記錄的地物類型涵蓋耕地、林地、草地、濕地、水體、荒漠、人工表面、裸地共8類。調查的8895個野外樣地中有963個位于天保工程區(qū)范圍內,其中耕地、森林、濕地和草地類型占大多數(shù)(圖1)；(3)2019年湖北省森林資源規(guī)劃設計調查小班數(shù)據(jù),通過將二類調查小班矢量數(shù)據(jù)轉換為柵格數(shù)據(jù),結合小班地類屬性字段對柵格數(shù)據(jù)進行地類合并,共選擇163875條小班記錄構建地表覆蓋類型檢驗樣本。

2 結果

2.1 精度驗證

2.1.1中國森林生態(tài)系統(tǒng)定位研究網(wǎng)絡驗證結果

本研究采用混淆矩陣計算精度結果,統(tǒng)計顯示,天保工程土地覆蓋遙感數(shù)據(jù)在CFERN的森林生態(tài)站點處精度較高,其中森林類別的用戶精度為98.30%,生產(chǎn)精度達100%,各類型總體分類精度為98.04%,存在少量草地、灌木、耕地、人工表面誤分為森林的情況。

2.1.2野外實地踏查點驗證結果

將2020年東北踏查數(shù)據(jù)與土地覆蓋產(chǎn)品進行精度統(tǒng)計,表3分類混淆矩陣結果顯示,森林類別的分類精度均高于90%,其中用戶精度為95.60%,生產(chǎn)精度為96.40%,各類型總體分類精度為89.82%,少部分草地、灌木和濕地被誤分為森林。

表3 2020年東北地區(qū)野外實地踏查驗證點分類混淆矩陣

2.1.3森林資源規(guī)劃設計調查小班驗證結果

圖3展示了柵格化的2019年湖北省森林二類調查數(shù)據(jù)與其他土地覆蓋產(chǎn)品的結果。以2019年湖北省森林二類調查數(shù)據(jù)為驗證,與天保工程土地覆蓋產(chǎn)品的混淆矩陣結果顯示(表4),森林類別的用戶精度為87.60%,生產(chǎn)精度為92.80%,總體分類精度為84.00%。由于一些新造未成林地、新退耕還林林地與部分耕地的光譜差異不太明顯,造成嚴重的兩者相互錯分現(xiàn)象。灌木、裸地、草地的誤分率與漏分率也較高。部分水田在森林二類調查數(shù)據(jù)中的地類為水體,而在分類影像中被分為了耕地,也是造成分類精度不高的原因。

圖3 2019年湖北省森林資源規(guī)劃調查數(shù)據(jù)和其他三種分類產(chǎn)品 Fig.3 Forest resource inventory and planning data of Hubei Province in 2019 and the other three land cover products

表4 2019年湖北省森林資源規(guī)劃調查小班區(qū)劃驗證結果分類混淆矩陣

2.2 天保工程區(qū)森林覆蓋空間分布格局

基于2020年土地覆蓋產(chǎn)品,利用空間統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析方法,從東北及內蒙古重點國有林區(qū)、黃河上中游地區(qū)、長江上游地區(qū)、新疆和海南重點國有林區(qū)共五個區(qū)域研究天保工程區(qū)的森林分布特征,揭示天保工程區(qū)森林覆蓋變化的區(qū)域分異規(guī)律。從整體看(圖4),天保工程區(qū)的森林覆蓋呈現(xiàn)東北、中部、西南豐富密集,西北稀疏量少的特點,多數(shù)森林位于在崇山峻嶺之中。(1)東北及內蒙古等重點國有林區(qū)森林分布集中,主要分布在大興安嶺、小興安嶺和長白山脈地區(qū),森林類型以落葉針葉林、落葉針闊混交林為主。區(qū)域森林覆蓋程度高,森林覆蓋率為69.11%,大興安嶺林區(qū)呈現(xiàn)森林與草地、濕地交錯分布的格局,小興安嶺和長白山林區(qū)的森林與農田交錯分布。(2)黃河上中游地區(qū)森林集中于我國400 mm等降水線以東的半濕潤區(qū),主要分布在祁連山脈、六盤山、賀蘭山、黃龍山、呂梁山、太行山脈和秦嶺地區(qū),以常綠闊葉林、落葉闊葉林和針闊混交林為主。該區(qū)域日照充足,降水較少,森林覆蓋率為15.15%,林區(qū)多呈現(xiàn)森林與草地、灌木交錯分布的格局。(3)長江上游地區(qū)森林集中分布于山地區(qū)域,主要分布在大巴山脈、橫斷山脈一帶,以常綠針葉林和常綠闊葉林為主。該地區(qū)溫度及降水等氣候條件優(yōu)越,森林覆蓋較高,森林覆蓋率為52.54%,林區(qū)的森林與草地、農田交錯分布。(4)新疆重點國有林區(qū)的森林主要分布在新疆天山山脈和阿爾泰山地區(qū),以山地針葉林、落葉闊葉林為主,區(qū)域光照豐富,干燥少雨,受氣溫和降水影響,森林覆蓋較低,森林覆蓋率為5.82%,森林多與草地交織共存。(5)海南重點國有林區(qū)的自然條件優(yōu)越,水、熱、光資源豐富,森林主要分布在海南霸王嶺和尖峰嶺一帶,以常綠闊葉林、熱帶山地/低地雨林為主。該區(qū)域森林覆蓋率很高,森林覆蓋率為74.80%。

圖4 天保工程區(qū)2020年土地覆蓋產(chǎn)品Fig.4 Land cover map of natural forest protection project in 2020

2.3 天保工程區(qū)森林覆蓋變化時空分析

1997至2020年間,我國天保工程區(qū)森林覆蓋整體呈增加趨勢。從時間上看,截止2020年天保二期工程結束,全工程區(qū)森林面積凈增加了1.59%(表5),森林凈增長速率(凈增長面積占1997年總森林面積的比例)為5.27%。其中,東北、內蒙古重點國有林區(qū)的森林覆蓋在20多年間增加不明顯,保持相對穩(wěn)定態(tài)勢,森林面積凈增加了0.26%,森林凈增長速率為0.38%；長江上游林區(qū)、黃河上中游林區(qū)的森林覆蓋均表現(xiàn)出明顯增長,森林面積分別凈增加了2.74%和1.19%,森林凈增長速率分別為5.49%和8.55%；新疆重點國有林區(qū)表現(xiàn)出較強的增長態(tài)勢,森林面積凈增加了1.07%,森林增長速率為22.50%； 海南重點國有林區(qū)森林覆蓋增加最快,森林面積凈增加23.11%,森林增長速率達44.72%。

表5 1997至2020年天保工程區(qū)森林覆蓋率變化

從各區(qū)域的森林增長面積來看(圖5),長江上游地區(qū)森林增長量最高,森林凈增長占全工程區(qū)森林增長面積的50.97%,其次為黃河上中游地區(qū)以及新疆重點國有林區(qū),分別占森林總增長面積的29.00%和12.35%,海南重點國有林區(qū)森林增長相對較少,占森林總增長面積的5.53%,東北及內蒙古等重點國有林區(qū)森林變化較穩(wěn)定,森林增加不顯著,森林凈增長占森林總增長面積的2.15%。

圖5 1997年至2020年天保工程區(qū)各區(qū)森林面積增長百分比 Fig.5 Percentage of forest area increasing in each reagion of natural forest protection project from 1997 to 2020

從空間分布上看(圖6),森林明顯增加的區(qū)域主要位于大興安嶺南部、小興安嶺和長白山脈的東部、山西西部、陜西中部和秦嶺地區(qū)、寧夏南部、甘肅東南部、四川西部、重慶北部、貴州西部、云南北部以及新疆天山南部和阿爾泰山南部林區(qū),和海南省西南部。森林減少區(qū)域主要分布在大興安嶺和橫斷山脈一帶。

圖6 1997年至2020年天保工程區(qū)森林變化空間分布圖Fig.6 The spatial distribution of forest changes of natural forest protection project between 1997 and 2020

3 討論

3.1 無云影像合成

由于光學衛(wèi)星傳感器的大氣效應、視野限制和極易受云霧影響等原因,很難直接獲得完整覆蓋大區(qū)域的無云圖像,影像無云合成方法主要用于解決云的影響、氣溶膠污染、觀測視角效應和數(shù)據(jù)利用等問題。天保工程區(qū)緯度跨越大且涉及多個不同氣候帶區(qū)域,這給無云影像合成帶來一定挑戰(zhàn),本研究以地理位置和生態(tài)分區(qū)將全國天保工程區(qū)劃分為若干區(qū)域,對每個區(qū)域分別采用不同參數(shù)合成植被生長季的無云遙感影像,合成出的無云無縫高質量影像為后續(xù)土地覆蓋制圖提供了重要且完整的圖像信息基礎。本文優(yōu)化了最佳像元選取準則,解決了合成影像中由于多時相數(shù)據(jù)造成的“斑塊”問題,提高了合成影像的輻射一致性。對于云、雪覆蓋較多的海南、新疆等少數(shù)區(qū)域,把影像選取范圍擴展到目標年份前后兩年的數(shù)據(jù)。

3.2 已有土地覆蓋產(chǎn)品對新分類產(chǎn)品的影響分析

三種共9期土地覆蓋產(chǎn)品采用的分類策略以及分類系統(tǒng)不同,這種差異和不確定性在做分類系統(tǒng)轉換前已經(jīng)存在,是各產(chǎn)品在相同區(qū)域一致性低的主要因素之一。如在我國南部以及西南部的亞熱帶和熱帶地區(qū),GLC_FCS 30產(chǎn)品相較其他產(chǎn)品而言識別的灌木較多森林較少,對于東北地區(qū),ChinaCover產(chǎn)品的濕地類別與其他產(chǎn)品表現(xiàn)出較大差異,在西北干旱地區(qū),各產(chǎn)品間的森林、草地和灌木類型相互差別都較大。同時,同系列土地覆蓋產(chǎn)品間的不同時期也出現(xiàn)部分內容有較大分歧。本研究的分類訓練樣本來自于各產(chǎn)品類別相同的區(qū)域,分類產(chǎn)品間的不一致性問題則會造成局部地區(qū)某些類別的分類樣本過少從而直接影響分類結果的穩(wěn)定。雖然通過增加臨近區(qū)域樣本的遷移復用能略微提高分類精度,但有限樣本的穩(wěn)定分類依然是下一步需解決的問題。本研究生產(chǎn)的土地覆蓋產(chǎn)品是一套專門針對我國天保工程區(qū)森林覆蓋監(jiān)測的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,在公開發(fā)布的土地覆蓋產(chǎn)品基礎上構建可信分類樣本庫,采用森林確信分布區(qū)域(森林交集)和森林最大可能分布區(qū)域(森林并集)的約束規(guī)則來綜合決策森林的部分,能更好地避免森林的誤分和漏分。如圖2所示的, 天保工程區(qū)土地覆蓋產(chǎn)品生產(chǎn)流程中對2020年的基準產(chǎn)品還專門設計了目視檢查的環(huán)節(jié),通過有經(jīng)驗的判讀人員將分類結果和高分辨率影像、合成的分類用遙感影像進行判讀和比對,對自動分類不正確的斑塊進行人工修改,從而確?；鶞十a(chǎn)品的準確性。但由于時間和投入的因素,本文的結果僅對東北國有林區(qū)的一部分進行了檢查和修改,其他地方如果也進行嚴格修改,有望進一步提高分類產(chǎn)品的精度。

3.3 干旱和半干旱區(qū)森林識別

我國生態(tài)環(huán)境脆弱的干旱和半干旱區(qū)廣泛分布著的灌木林發(fā)揮了顯著的生態(tài)防護作用。干旱/半干旱區(qū)的灌木林遙感識別一直是一個難點,由于灌木林生長比較低矮,且光譜曲線易和草地發(fā)生混淆,分類精度普遍比較低,基于幾套全球土地覆蓋產(chǎn)品也難以找到共同的區(qū)域,因此對該區(qū)域的森林覆蓋存在低估情況。聯(lián)合國糧農組織Bastin等[38]應用Google Earth平臺上大量的高時空分辨率影像對210000個0.5 hm2樣地進行圖像解譯,估計全球干旱區(qū)森林覆蓋。研究表明,2015年干旱區(qū)森林比先前中低空間分辨率遙感影像估計的面積更大,總面積接近熱帶雨林或者北方森林的面積。對于干旱區(qū)森林尤其是灌木林的分類,有賴于森林資源基礎數(shù)據(jù)、調查數(shù)據(jù)以及高空間分辨率影像來提高信息提取精度,這也是今后研究中需要提高的地方。

4 結論

本文在已公開發(fā)布的土地覆蓋產(chǎn)品基礎上,研制了我國天保工程區(qū)1997年和2020年的森林覆蓋產(chǎn)品,分析了天保工程實施的23年間森林覆蓋的空間分布及變化。

(1)利用中國森林生態(tài)站樣地數(shù)據(jù)、地面調查數(shù)據(jù)以及森林資源二類調查數(shù)據(jù)驗證了2020年的土地覆蓋產(chǎn)品,統(tǒng)計結果表明天保工程土地覆蓋產(chǎn)品精度較高,森林類型的用戶精度分別為98.30%、95.60%、87.60%,生產(chǎn)精度分別為100%、96.40%、92.80%,總體分類精度為98.04%、89.82%、84.01%。

(2)自1997年開展天保工程截止2020年結束,全工程區(qū)森林覆蓋呈增加趨勢,森林覆蓋率增加了1.59%,其中長江上游地區(qū)森林增長量最高,占全工程區(qū)森林增長面積的50.97%,其次為黃河上中游地區(qū)和新疆重點國有林區(qū),分別占全工程區(qū)森林增長面積的29.00%和12.35%,海南重點國有林區(qū)、東北及內蒙古等重點國有林區(qū)的森林增長相對緩慢,占全工程區(qū)森林增長面積的5.53%和2.15%。

(3)從空間分布上看,森林明顯增加的區(qū)域主要位于大興安嶺南部、小興安嶺和長白山脈的東部、山西西部、陜西中部和秦嶺地區(qū)、寧夏南部、甘肅東南部、四川西部、重慶北部、貴州西部、云南北部、新疆天山南部和阿爾泰山南部林區(qū),以及海南省西南部。森林減少區(qū)域主要分布在大興安嶺和橫斷山脈一帶。

(4)整體上看,天保工程實施有效保護和恢復了我國天保工程區(qū)內的森林資源,森林覆蓋范圍穩(wěn)定增加,天保工程實施效果顯著。

致謝：中國森林生態(tài)系統(tǒng)定位研究網(wǎng)絡樣地數(shù)據(jù)由國家林業(yè)和草原科學數(shù)據(jù)中心提供,2020年東北、內蒙古野外實地踏查數(shù)據(jù)由中國科學院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所提供,特此致謝。