楊帆
摘 要 森林資源二類調(diào)查對于生態(tài)環(huán)境保護和林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。遙感影像判讀技術(shù)因具有全面、高效的特點成為森林資源調(diào)查的有力工具。因此,以甘肅洮河國家級自然保護區(qū)為例,運用高分辨率的遙感影像,通過植被指數(shù)的提取,系統(tǒng)地研究不同植被類型的植被分類情況、精度評估與驗證、植被生態(tài)學(xué)參數(shù)提取結(jié)果。通過這一方法,旨在為森林資源的科學(xué)管理和保護提供更準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持。
關(guān)鍵詞 遙感影像;影像判讀;森林資源;二類調(diào)查
中圖分類號:S771.8 文獻標(biāo)志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.24.035
森林是地球上最重要的生態(tài)系統(tǒng)之一,不僅為生物提供了棲息地,還對全球碳循環(huán)和氣候調(diào)節(jié)起到關(guān)鍵作用[1]。為了更好地實現(xiàn)森林資源的可持續(xù)管理和生態(tài)環(huán)境保護,深入了解森林結(jié)構(gòu)、植被類型、生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)變化顯得至關(guān)重要[2]。傳統(tǒng)的野外調(diào)查工作耗時、費力,而遙感技術(shù)能夠在較短時間內(nèi)完成對廣大地區(qū)的植被監(jiān)測,為科學(xué)家和決策者提供及時的數(shù)據(jù)支持。在這個背景下,遙感影像判讀技術(shù)在森林資源二類調(diào)查中嶄露頭角,為科學(xué)研究和管理提供了高效、全面的工具[3-4]。遙感影像判讀技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢在于其高度自動化及可以進行大范圍覆蓋的特性[5]。筆者聚焦甘肅洮河國家級自然保護區(qū),運用遙感影像判讀技術(shù),旨在深入了解該地區(qū)森林資源的空間分布、植被類型和動態(tài)變化。
1 研究區(qū)概況
甘肅洮河國家級自然保護區(qū)位于甘肅省南部(東經(jīng)102°46′02″~103°44′40″,北緯34°10′07″~
34°42′05″),涵蓋卓尼縣、臨潭縣、迭部縣、碌曲縣及合作市的部分地區(qū),總面積為287 760 hm2。該區(qū)域植被呈現(xiàn)出顯著的坡向分布差異,以灌叢、草原為主,同時局部出現(xiàn)旱生針葉林,形成了獨特的“陰陽坡”植被景觀;垂直分布上,2 485~2 700 m區(qū)域呈現(xiàn)山地針闊葉混交林帶,隨著海拔的上升(2 700~3 600 m),
形成亞高山寒溫性針葉林帶。
該地區(qū)海拔高差較大,地形復(fù)雜,為各種森林植被的生長提供了適宜的條件。最新科考結(jié)果顯示,該區(qū)域擁有7個植被型組、13個植被型、23個群系組、56個群系和98個群叢。因此,甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)的植被表現(xiàn)出區(qū)系復(fù)雜、種類豐富、類型多樣、過渡性強及垂直分布明顯等顯著特點。
2 研究方法
根據(jù)甘肅洮河國家級自然保護區(qū)的地理特征和植被分布情況,遙感影像判讀可作為森林資源二類調(diào)查的重要研究方法。試驗選擇Landsa衛(wèi)星提供中分辨率的多光譜和熱紅外數(shù)據(jù),用于整體的植被覆蓋分析。Sentinel-2衛(wèi)星提供更高分辨率和更頻繁的觀測,用于監(jiān)測植被的動態(tài)變化。選擇紅、綠、藍、近紅外等波段的多光譜數(shù)據(jù),以獲取植被光譜信息,高光譜數(shù)據(jù)可以提供更豐富的光譜信息,有助于更準(zhǔn)確地對不同植被類型進行分類。
利用遙感數(shù)據(jù)提取甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)不同植被類型的光譜信息。通過分析不同波段的反射率,可以區(qū)分陰坡、半陰坡和陽坡上的不同植被類型。采用監(jiān)督分類方法,將遙感影像劃分為不同的類別,如針葉林、闊葉林、草地、灌木。監(jiān)督分類可以使用已知地物的樣本進行訓(xùn)練,提高分類的準(zhǔn)確性。
對分類結(jié)果進行精度評估,通過地面調(diào)查數(shù)據(jù)或高分辨率影像進行驗證,評估分類的準(zhǔn)確性和可靠性。利用多期遙感影像進行植被變化監(jiān)測,識別森林覆蓋的變化趨勢,包括面積的擴張或減少、植被類型的演變等。結(jié)合地理信息系統(tǒng)技術(shù),對森林資源的空間分布進行定量分析,了解不同植被類型在甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)的分布情況。根據(jù)遙感數(shù)據(jù),提取歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)等常用于遙感影像中植被監(jiān)測和生態(tài)學(xué)研究的植被指數(shù),通過對不同波段的反射光譜進行計算,收集植被生長和健康狀態(tài)的信息。EVI與NDVI類似,相對于NDVI的改進在于考慮了大氣校正和土壤影響,使其對植被生態(tài)學(xué)參數(shù)的反映更為準(zhǔn)確,更適合用于高植被覆蓋和高氣候條件下的地區(qū),但這兩種指數(shù)都是通過遙感數(shù)據(jù)中植被和非植被區(qū)域的反射率之間的差異來衡量植被的生長和健康狀況,為二類調(diào)查提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。
NDVI計算公式為
(1)
式中:RNIR為近紅外波段的反射值;Rred為紅色波段的反射值;INDV的取值范圍在-1~1,通常植被茂盛的地區(qū)具有較高的正值,而無植被的地區(qū)則可能呈現(xiàn)較低值或負值,主要用于反映植被的生長狀況和覆蓋度。
EVI計算公式為
(2)
式中:Rblue為藍色波段的反射值;IEV的取值范圍在-1~1。
3 研究結(jié)果
3.1 植被分類情況
基于Sentinel-2衛(wèi)星高分辨率多光譜影像的監(jiān)督分類結(jié)果,結(jié)合經(jīng)度、緯度、植被類別、植被覆蓋度及像元大小等信息,獲得如表1所示的甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)植被分類情況。
由表1可知,在甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi),針葉林(像元1)表現(xiàn)出較高的植被覆蓋度,達到75.25%,符合常見的濃密植被特征;闊葉林(像元2)的植被覆蓋度為62.55%,顯示出相對較高的植被密度;草地(像元3)的植被覆蓋度較低,僅為30.84%,植被分布相對稀疏;灌木(像元4)區(qū)域表現(xiàn)出中等植被覆蓋度,達到50.21%。由分類經(jīng)緯度可知,植被分布與地形和海拔相關(guān),針葉林主要分布于海拔較高的區(qū)域,而草地可能更多出現(xiàn)在海拔較低的區(qū)域。結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性需要通過實地調(diào)查或高分辨率影像驗證相結(jié)合,以保證植被分類結(jié)果的精度。這些結(jié)果有助于更全面地理解甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)不同植被類型的空間分布和特征。此外,這些數(shù)據(jù)可作為進一步生態(tài)學(xué)研究和保護管理決策的
基礎(chǔ)。
3.2 精度評估與驗證
為確保植被分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性,筆者進行了精度評估與驗證,主要通過比對地面調(diào)查數(shù)據(jù)和高分辨率影像。在研究區(qū)域進行地面調(diào)查,采集植被類型的實地數(shù)據(jù)作為驗證依據(jù)。針對不同植被類型,比對遙感影像分類結(jié)果和實地調(diào)查數(shù)據(jù)。利用Landsa衛(wèi)星高分辨率影像,對植被分類結(jié)果進行視覺解譯和驗證。在高分辨率影像上選擇多個樣本區(qū)域,與遙感影像分類結(jié)果進行比對,檢查植被類別的準(zhǔn)確性和空間分布的一致性。采用混淆矩陣分析,計算分類的整體準(zhǔn)確性、生產(chǎn)者精度(植被類別被正確分類的概率)、用戶精度(影像分類為其他像元,但實際上就是該類別的概率)等指標(biāo)。通過這些指標(biāo),能夠全面評估植被分類的準(zhǔn)確性和可靠性,樣例混淆矩陣如表2所示。
在混淆矩陣中,每個單元格的值表示實際類別與模型預(yù)測類別的交叉點,以百分比表示。例如,針葉林的實際類別中,90%被正確分類為針葉林,5%被錯誤分類為闊葉林,3%被錯誤分類為草地,2%被錯誤分類為灌木。驗證結(jié)果顯示,植被分類結(jié)果與地面調(diào)查數(shù)據(jù)和高分辨率影像驗證基本一致,具有較高的準(zhǔn)確性。通過混淆矩陣的分析,可以得出植被分類的整體精度和各類別的準(zhǔn)確性,確保研究結(jié)果的可信度。
3.3 植被生態(tài)學(xué)參數(shù)提取結(jié)果
根據(jù)遙感數(shù)據(jù),提取甘肅洮河國家級自然保護區(qū)針葉林、闊葉林、草地、灌木4個區(qū)域的NDVI和EVI等植被生態(tài)學(xué)參數(shù),具體結(jié)果如表3所示。
由表3可知,針葉林具有最高的平均NDVI值(0.80),表明該區(qū)域的植被相對茂密且生長狀況良好;闊葉林和灌木地區(qū)的平均NDVI值略低,但仍表現(xiàn)出良好的植被生長狀況;草地的平均NDVI值最低,反映該地區(qū)植被分布相對較疏。最大NDVI值反映了植被的生長高峰期。針葉林最大NDVI值最高(0.85),說明該區(qū)域植被在某個時期處于最茂密的狀態(tài);闊葉林、灌木和草地的最大NDVI值也顯示了其各自的生長高峰期,盡管相對較低。針葉林和闊葉林的平均EVI值相對較高,表明這兩個區(qū)域的植被健康狀況較好;草地和灌木地區(qū)的平均EVI值較低,與相對較疏松的植被和土壤表面特性有關(guān)。
通過分析,可以初步了解不同區(qū)域的植被生態(tài)學(xué)參數(shù),有助于對植被生長狀況和健康狀況進行比較,這為森林資源的二類調(diào)查提供了直觀和定量的植被分類信息,這種直觀的可視化效果有助于科學(xué)家、生態(tài)學(xué)家更好地理解森林資源的空間格局。
4 結(jié)論與討論
筆者通過遙感影像判讀技術(shù),對甘肅洮河國家級自然保護區(qū)的森林資源進行了深入研究,通過提取植被指數(shù),成功實現(xiàn)了對不同植被類型的準(zhǔn)確劃分,揭示了森林生態(tài)系統(tǒng)的空間分布、動態(tài)變化、健康狀況。
利用遙感影像判讀技術(shù),可以成功劃分甘肅洮河國家級自然保護區(qū)內(nèi)的不同植被類型,包括針葉林、闊葉林、草地、灌木地,這為進一步了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和植被分布提供了基礎(chǔ)。通過植被指數(shù)的時間序列分析,可以監(jiān)測到不同植被類型的季節(jié)性和年際性變化。最大NDVI值的提取可以揭示植被的生長高峰期,為森林生態(tài)系統(tǒng)的季節(jié)動態(tài)提供了重要信息。平均EVI值的提取揭示了各植被類型的健康狀況。通過對比不同區(qū)域的EVI值,可以評估整個生態(tài)系統(tǒng)的植被健康狀況,為生態(tài)保護提供科學(xué)依據(jù)。
遙感影像判讀技術(shù)為生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測和管理提供了先進的工具,應(yīng)用其可全面了解不同植被類型的分布和動態(tài)變化,便于相關(guān)部門可以有針對性地采取措施保護生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。遙感影像判讀技術(shù)的廣泛應(yīng)用展示了其在森林資源調(diào)查中的優(yōu)勢。其高效、高分辨率的特性為大范圍的調(diào)查提供了強大的支持,為科學(xué)家和決策者提供了及時的、全面的植被信息。
未來,可以進一步整合多源遙感數(shù)據(jù),如雷達數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù),以提高植被監(jiān)測的精度和全面性。結(jié)合氣象數(shù)據(jù),深入研究氣候變化對森林植被的影響,探討森林生態(tài)適應(yīng)性和脆弱性。將遙感數(shù)據(jù)與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)參數(shù)結(jié)合,開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的定量評估,為生態(tài)補償和可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。
參考文獻:
[1] 忻富寧,尤海舟,項必達,等.基于二類調(diào)查的河北省森林資源評價分析[J].河北林業(yè)科技,2023(3):54-56.
[2] 李起.基于小班尺度的勐海縣森林健康研究[J].林業(yè)勘查設(shè)計,2023,52(5):31-37.
[3] 付甜,楊佳偉,陳明震,等.基于森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)的大冶市森林植被碳儲量和碳密度測算[J].湖北林業(yè)科技,2023,52(3):1-5.
[4] 陳超,陶旸,赫春曉.一種利用數(shù)據(jù)融合的森林資源“一張底圖”建設(shè)方法[J].測繪通報,2023(3):155-159.
[5] 田志艷,延原原,張超.基于森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)的森林生物量抽樣設(shè)計對比研究[J].林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2023,48(2):9-15.
(責(zé)任編輯:張春雨)