森林蓄積量遙感估測的應(yīng)用

肖赳夫

摘 要：森林蓄積量是林業(yè)資源調(diào)查的重要內(nèi)容之一，傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查是一項(xiàng)周期長、任務(wù)重、勞動強(qiáng)度大的工作。文章采用相關(guān)性分析的方法從大量的遙感特征中選取與生物量密切相關(guān)且獨(dú)立性強(qiáng)的變量，建立森林生物量遙感估測模型。遙感特征與生物量間因子存在明顯的非線性特征，某些與生物量相關(guān)性較低的特征與相關(guān)性較高的特征一起進(jìn)入模型時，低特征會在很大程度上影響模型精度，所以，利用線性相關(guān)性大小選取特征因子的合理性存在質(zhì)疑。隨機(jī)森林作為非參數(shù)模型，可以很好地彌補(bǔ)參數(shù)模型的不足，從而提高精度。

關(guān)鍵詞：森林;蓄積量;遙感估測;應(yīng)用

中圖分類號：S771 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-1064（2022）04-0-03

DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2022.04.033

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在全球碳循環(huán)和氣候變化中具有重要作用，隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，森林資源及其生態(tài)作用日益凸顯。森林資源監(jiān)測和森林經(jīng)營活動中，森林蓄積量是衡量一個國家或地區(qū)森林質(zhì)量的基本指標(biāo)，也是評價森林生態(tài)環(huán)境和森林資源的重要依據(jù)。傳統(tǒng)的森林蓄積量依靠人工地面調(diào)查為主，需要耗費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力，雖然可以獲得高精度的地面調(diào)查數(shù)據(jù)，但效率低、調(diào)查區(qū)域有限，無法快速實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度的森林蓄積量監(jiān)測。遙感技術(shù)的出現(xiàn)極大地改善了傳統(tǒng)森林蓄積量監(jiān)測效率低的問題，通過結(jié)合少量地面樣本數(shù)據(jù)和遙感變量，建立估測模型，快速高效地實(shí)現(xiàn)大區(qū)域的森林蓄積量監(jiān)測。

20世紀(jì)中后期，R.Nelson、童慶禧等利用不同的遙感數(shù)據(jù)利用地面樣本與遙感數(shù)據(jù)間的關(guān)系估測森林參數(shù)，其研究結(jié)果為森林蓄積量的遙感監(jiān)測奠定了基礎(chǔ)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展、傳感器的更新以及估測算法的進(jìn)步，提高森林蓄積量的遙感估測精度逐漸成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。在光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源中，Lansat 8 OLI以其較高的空間分辨率和光譜質(zhì)量以及大區(qū)域覆蓋的優(yōu)勢，為森林資源監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支撐。在此基礎(chǔ)上，目前的研究主要從估測算法的優(yōu)化、多數(shù)據(jù)源的結(jié)合以及特征的優(yōu)化選擇等方面進(jìn)行探索[1]。

1 森林蓄積量遙感估測理論

1.1 森林蓄積量遙感估測的基本思想

運(yùn)用遙感圖像能夠精準(zhǔn)獲取監(jiān)測范圍的GIS數(shù)據(jù)，基于非線性模型，構(gòu)建以樣地規(guī)模為單位的蓄積量評估公式，科學(xué)評估監(jiān)測地區(qū)蓄積水平，根據(jù)森林發(fā)展規(guī)劃將小班與林班蓄積量評估落到實(shí)處。

根據(jù)監(jiān)測客體兩種樣地調(diào)研材料和遙感圖像，設(shè)定或許對森林蓄積量評估有一定影響的遙感與GIS因子。運(yùn)用定位科技或依托1：10 000比例尺地形圖，得到樣地與地面監(jiān)控位置的地理坐標(biāo)，修正遙感圖像，設(shè)計(jì)對蓄積量評估有一定影響的遙感比例波段，選取對蓄積量有一定作用的遙感與GIS因子，把圖像轉(zhuǎn)變成與樣地規(guī)模一致的圖像，依托監(jiān)測地區(qū)DEM模型等，梳理各個小班與林班包括樣地模塊在內(nèi)的數(shù)量，核算小班與林班的蓄積數(shù)量。根據(jù)常規(guī)方法核算監(jiān)測范圍的蓄積數(shù)量，剖析森林蓄積量遙感評估可以實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)度，并剖析其能夠創(chuàng)造的效益。

1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備

根據(jù)森林蓄積量遙感評估的基礎(chǔ)理念，需要實(shí)施基于GIS與遙感的森林蓄積量評估，應(yīng)先運(yùn)用監(jiān)測范圍一類與二類樣地相關(guān)的GIS與遙感信息，或在監(jiān)測范圍內(nèi)設(shè)定恰當(dāng)數(shù)目的臨時樣地，得到與其相一致的遙感與GIS信息，構(gòu)建以樣地為基礎(chǔ)的森林蓄積量評估公式與郁閉度評估方式，再評估監(jiān)測范圍的蓄積量。所要使用的信息除了構(gòu)建蓄積量評估公式樣地相關(guān)的GIS信息與遙感，還應(yīng)把監(jiān)測范圍的遙感圖像轉(zhuǎn)變成樣地規(guī)模相同的遙感圖像，明確將樣地規(guī)模作為基礎(chǔ)模塊的遙感圖像各個像元關(guān)聯(lián)的遙感與GIS信息。

在依據(jù)并不充足的地面樣地調(diào)研材料與遙感信息，構(gòu)建將樣地作為單位的森林蓄積量評估公式后，為了解監(jiān)測范圍的蓄積水平，還應(yīng)根據(jù)林班與小班調(diào)研材料、DEM模型等，得到蓄積量評估公式中GIS因子的實(shí)際數(shù)據(jù)、遙感的實(shí)際數(shù)據(jù)。參加構(gòu)建蓄積量評估公司樣地的GIS信息應(yīng)通過地面調(diào)研方式，具體包含郁閉度、坡度、海拔、齡組等。在構(gòu)建蓄積量評估公式之后，確定監(jiān)測范圍內(nèi)蓄積量具體數(shù)值時，應(yīng)把監(jiān)測范圍的遙感圖像轉(zhuǎn)化成以樣地規(guī)模作為基礎(chǔ)模塊的遙感圖像，轉(zhuǎn)化之后所有像元的GIS數(shù)據(jù)，大多依托小班與林班分布圖、DEM模型等得到有關(guān)信息[2]。

1.3 影響蓄積量估測最優(yōu)變量的選擇

為實(shí)現(xiàn)以遙感和GIS為基礎(chǔ)的森林蓄積量定量估測，針對監(jiān)測區(qū)域少量地面調(diào)查樣地對應(yīng)的遙感和GIS因子，以遙感和GIS為基礎(chǔ)的森林蓄積量估測，主要的關(guān)鍵問題是科學(xué)合理地構(gòu)建蓄積量估測模型，即在大多數(shù)對影響蓄積量估測的遙感和GIS因子中，選擇影響蓄積量估測的主因子，去除對蓄積量估測影響較小或沒有影響的因子[3]。

2 實(shí)例分析

2.1 研究區(qū)概況

某縣位于地處北緯24°30′36″～25°17′02″、東經(jīng)102°58′22″～103°28′75″，該地區(qū)地勢北高南低，山地與盆地相間，境內(nèi)山脈多為東北至西南走向，全縣平均海拔在1 500 m～1 800 m。該縣氣候?qū)俦眮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)。夏秋多雨濕潤，冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，每年旱季為11月至次年4月，雨季為5月～10月，氣溫年差較小，日差較大，年平均溫度16.3 ℃。

目前對森林資源、生態(tài)環(huán)境和多樹種分布等方面已有研究，但對該區(qū)域某單一樹種分布變化的研究較少。本研究圍繞該縣森林植物空間分布變化展開。特別是該地區(qū)的荒山綠化造林先鋒樹種，多分布于海拔1 000 m～3 200 m地區(qū)，常形成大面積純林。

2.2 數(shù)據(jù)來源

2.2.1 Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)源

本研究使用Landsat 8 OLI的大氣校正表面反射率（SR）數(shù)據(jù)，SR數(shù)據(jù)由原始影像亮度值轉(zhuǎn)換為地球表面的光譜輻射值，再轉(zhuǎn)換為地球表面反射率值。

2.2.2 樣地實(shí)測數(shù)據(jù)

該縣2007年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，樣地信息包括蓄積、樹種、樹齡、樹高、胸徑、郁閉度等。

2.3 數(shù)據(jù)處理

2.3.1 遙感影像處理

由于GEE平臺提供的遙感影像范圍是按衛(wèi)星的飛行軌道顯示，顯示范圍是正方形，因此，分析處理遙感影像，達(dá)到滿足研究要求的精度，保證后期信息數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

2.3.2 遙感特征因子提取

森林的構(gòu)成不相同，則提取的植被參數(shù)就有差異，導(dǎo)致不同群落的生物量也各不相同，反映在遙感影像上表現(xiàn)出不同的色調(diào)、結(jié)構(gòu)和紋理特征。同時，Landsat 8 OLI影像含有不同的波段，需要通過處理、波段計(jì)算、變換、主成分提取等步驟，獲取遙感特征信息指數(shù)，結(jié)合地面生物量調(diào)查數(shù)據(jù)建立一定的關(guān)系，計(jì)算或反演大尺度森林生物量，由此，反映遙感影像特征的因子都能夠作為遙感估測思茅松林生物量模型的備選變量。本研究將選取Landsat 8 OLI影像的紋理特征和光譜特征因子，構(gòu)建某一樹種的蓄積量反演模型[4]。

紋理特征反映的是圖像或圖像區(qū)域?qū)?yīng)地物的表面性質(zhì)，同時能體現(xiàn)地物的各種結(jié)構(gòu)與周圍不同環(huán)境信息的關(guān)系，反映地表所有空間變化信息，從遙感影像中提取紋理特征，獲得紋理信息因子定性或定量的描述。紋理是以灰度值的空間共生特性衡量，紋理的粗細(xì)是評價空間變化的一種方法，紋理越細(xì)說明變化越快，隨著距離的增大，紋理會出現(xiàn)一定的變化。本研究共應(yīng)用了6種紋理特征，即均一性（Homogeneity，HO）、相異性（Dissimilarity，DI）、均值（Mean，ME）、角二階矩（Angular second moment，SM）、熵（Entropy，EN）、相關(guān)性（Correlation，CC）。

從遙感影像的可見光和近紅外波段中進(jìn)行不同波段的重組，得到研究中常用的植被指數(shù)，是對植被狀況的量化。從植被指數(shù)中可以清楚了解植被的生長、葉片的發(fā)育情況等。近年來，大量研究通過對植被指數(shù)的定性和定量評價判定植被覆蓋度和生長的活力，同時對森林生物量變化作出靈敏反應(yīng)。因此，本研究共選取8種類型，包括VIS234、SAV12、比值植被指數(shù)、MV17、MSR、差值植被指數(shù)、大氣阻抗植被指數(shù)、地表反照率植被指數(shù)。

植被指數(shù)是遙感影像可見光和近紅外波段的各種組合運(yùn)算，是對地表植被狀況的簡單、有效和經(jīng)驗(yàn)的度量。在遙感應(yīng)用領(lǐng)域，植被指數(shù)被用來定性和定量評價植被覆蓋及生長活力，同時反映森林生物量的變化。因此，本研究在參考國內(nèi)外生物量遙感估測中采用的植被指數(shù)的基礎(chǔ)上，選取包括多波段線性組合植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、簡單比值植被指數(shù)和復(fù)雜植被指數(shù)等類型。

2.4 模型構(gòu)建

2.4.1 變量篩選

特征選擇是指通過一定的方法選取一個特征子集建立新模型的過程，這個子集包含的特征變量更少，篩選變量前，變量集合中存在大量特征變量，這些變量間可能存在相關(guān)性，造成冗余，降低模型的運(yùn)行效率和擬合精度。為提高模型性能，獲得對模型更重要的變量，需要處理變量得到最優(yōu)變量，本研究通過SPSS.22的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation cofficient，PCCs）分析該地區(qū)樹種遙感特征因子的相關(guān)性，選取與蓄積量相關(guān)性p<0.05的遙感特征因子進(jìn)行建模[5]。

2.4.2 蓄積量模型構(gòu)建

本研究根據(jù)該縣Landsat 8 OLI遙感影像分布提取光譜特征和紋理特征，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)篩選后，獲取最優(yōu)的遙感變量參與構(gòu)建基于遙感變量的生物量估測模型，對比分析多元線性回歸的擬合效果和精度。

遙感圖像綜合記錄了森林的各種特征，如森林的光譜特征、結(jié)構(gòu)紋理特征等。這些特征取決于森林的類型、生長情況和場地條件。因此，可以利用統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)，分析森林蓄積量與遙感影像特征之間的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上，利用多元線性回歸技術(shù)，森林體積遙感模型可以根據(jù)遙感因素的特征間接估計(jì)森林體積。

3.2 多元線性回歸模型構(gòu)建

多元線性回歸模型中，某一樹種遙感變量的決定性系數(shù)R為0.259，調(diào)整后R為0.236，標(biāo)準(zhǔn)估算錯誤為34.5579，擬合效果一般。

由模型系數(shù)顯著性結(jié)果可知，如表1所示，模型最終保留變量B、DVI、Albedo、B、B、B、B、WLTZ、WLTZ，建立某一樹種多元線性回歸蓄積量估測最優(yōu)模型表達(dá)式，如公式（4）所示：

Y= 91.654+0.007 B-0.09 DVI-0.076 Abedo+0.095 B+0.138 B+0.087 B+0.104 B+0.016 WLTZ-0.275 WLTZ

（4）

4 結(jié)語

本研究以森林二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，遙感數(shù)據(jù)源來自Landsat 8 OLI影像，結(jié)合地面角規(guī)控制樣地調(diào)查數(shù)據(jù)，提取紋理特征、植被因子、地形因子和K—T變換四類遙感特征因子，利用多元線性回歸模型和隨機(jī)森林模型，建立基于遙感特征因子的森林蓄積量估測模型，分析模型精度，獲得最優(yōu)估測模型的自變量，以期尋找較為理想的建模方法，為區(qū)域蓄積量遙感估測提供一定的理論參考。本研究中多元線性回歸模型的R為0.236，RMSE為34.5579，擬合精度有待提高。經(jīng)過模型檢驗(yàn)，該模型擬合誤差較大，精度較低，擬合效果不佳，原因可能存在于數(shù)據(jù)采集和模型選擇上。該研究區(qū)地形地勢復(fù)雜，在影像數(shù)據(jù)獲取過程中存在一定程度的誤差，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)獲取和處理中存在問題，此外，建模模型選擇多元線性回歸模型，忽略了森林?jǐn)?shù)據(jù)的空間效應(yīng)，導(dǎo)致有偏估計(jì)的產(chǎn)生。隨機(jī)森林模型的R為0.887，RMSE為1.1954，擬合精度極高，可以將其作為理想的建模方法。

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