基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃河三角洲人工刺槐林生物量估算

摘要：利用哨兵影像、數(shù)字地形數(shù)據(jù)及森林實地樣方調(diào)查數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建K-近鄰（KNN）模型、隨機森林（RF）模型、極值梯度增強（XGBboost）模型、Stacking模型，實現(xiàn)對黃河三角洲人工刺槐（Robinia pseudoacacia）林生物量的估算。結(jié)果表明，相較于K-近鄰模型、隨機森林模型、極值梯度增強模型，集成學習Stacking模型明顯提高了生物量估測的精度（R2=0.61、RMSE=13.42 t/hm2）。

關(guān)鍵詞：哨兵；Stacking模型；刺槐（Robinia pseudoacacia）林；生物量；黃河三角洲

中圖分類號：S75" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）07-0143-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.07.025 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： Using sentinel images， digital terrain data and forest field quadrat survey data， K-nearest neighbor （KNN） model， random forest （RF） model， extreme gradient enhancement （XGBboost） model and Stacking model were constructed respectively to estimate the biomass of artificial Robbin pseudoacacia forest in Yellow River Delta. The results showed that the integrated learning Stacking model significantly improved the accuracy of biomass estimation compared with K-nearest neighbor model， random forest model， and extreme gradient enhancement model （R2=0.61， RMSE=13.42 t/hm2）.

Key words： sentinel； Stacking model； Robbin pseudoacacia forest； biomass； Yellow River Delta

為了應對氣候危機，全球178個締約方共同簽署了《巴黎協(xié)定》。該協(xié)定旨在將全球平均氣溫較前工業(yè)化時期上升幅度控制在2 ℃以內(nèi)［1］。中國作為世界第一工業(yè)大國，碳排放量居世界首位，為積極應對氣候問題，彰顯負責任的大國形象與擔當，中國于2020年9月明確提出“雙碳”目標，即2030年實現(xiàn)“碳達峰”和2060年實現(xiàn)“碳中和”［2］。“碳達峰”是指二氧化碳排放量達峰值后逐步下降，“碳中和”是指采用減排和增匯措施抵消自身產(chǎn)生的二氧化碳排放，從而實現(xiàn)二氧化碳“零排放”的目標［3］。

森林生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中最主要的組成部分，通過植被光合作用，吸收固定二氧化碳，是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大、最重要的貯碳庫，對于“雙碳”目標的實現(xiàn)起到至關(guān)重要的作用［3］。有學者研究表明，中國森林碳儲量增匯的主要貢獻來自人工林［4］。植樹造林被認為是最具生態(tài)效應的固碳減排方法，中國目前已廣泛開展了森林保護、植樹造林等生態(tài)工程，人工林面積已達7 954.28萬hm2，占世界人工林總面積的73%，居世界首位［5］。

黃河三角洲地區(qū)由于土地生產(chǎn)力低下、土壤鹽堿化等原因，該地區(qū)的原生喬木難以生存。刺槐（Robbin pseudoacacia）因具有耐旱和抗鹽堿的特性而被引入并廣泛種植，成為該地區(qū)最重要的生態(tài)保護林。然而，自20世紀90年代初，大面積刺槐出現(xiàn)枯梢、死亡［6］，造成當?shù)厮亮魇乐?、土壤貧瘠以及植被破壞。為了研究黃河三角洲人工林碳循環(huán)和碳匯能力，有必要對刺槐生物量進行精確估算和動態(tài)變化分析。

森林生物量是評價森林碳匯能力的關(guān)鍵指標，同時也反映森林的健康狀況和生產(chǎn)力水平。精確估算森林生物量是人工林科學管理和可持續(xù)經(jīng)營的前提［7］。森林生物量的測定方法主要包括野外實地調(diào)查和基于遙感方法進行估算。對于小型林分，采用野外實地調(diào)查的結(jié)果更精確可靠。但這種方法過于耗時費力且對生態(tài)環(huán)境具有破壞性，難以推廣到大區(qū)域尺度森林生物量的測定［8］。而基于遙感方法可以實現(xiàn)大面積對地觀測，且獲取信息的效率高、時間周期短。遙感可以有效監(jiān)測大區(qū)域尺度森林生物量的連續(xù)空間分布及動態(tài)變化［9］。雷達是一種主動遙感技術(shù)，具備穿透樹冠并直接與樹木生物量的主要部位（如樹干和樹枝）相互作用的能力［10］。雷達后向散射強度在一定范圍內(nèi)隨著森林生物量的增加而增加，且波長越長對森林生物量的敏感度越高［11］。因此，長波段更適用于估算生物量［12］。然而，由于大部分長波雷達衛(wèi)星是商業(yè)衛(wèi)星，數(shù)據(jù)獲取和處理的費用相對較高，限制了長波雷達在生物量估算中的應用和推廣。歐洲航天局C波段哨兵1號任務是免費為全球用戶提供高空間分辨率的合成孔徑雷達數(shù)據(jù)。由于C波段的飽和點較低，所以僅靠雷達數(shù)據(jù)不足以估算森林生物量。除雷達數(shù)據(jù)外，光學遙感數(shù)據(jù)可以提取到大量與森林生物量密切相關(guān)的信息，如與植被光合作用直接相關(guān)的藍紫光以及紅光、植被指數(shù)等［13］。光學遙感目前已廣泛應用于區(qū)域尺度的森林生物量估算，但光學遙感穿透力弱，僅能與森林上部的冠層結(jié)構(gòu)發(fā)生作用且信號易飽和，導致估測精度偏低［14］。各種遙感源在森林生物量估算中各具優(yōu)勢，但也均存在局限性，因此，整合各數(shù)據(jù)源的優(yōu)點并進行生物量估算是當今森林生物量估算的熱點。為了更好地對黃河三角洲人工刺槐林進行碳匯評估和科學可持續(xù)管理，本研究通過獲取野外實測樣方數(shù)據(jù)、哨兵1號C波段雷達數(shù)據(jù)、哨兵2號多光譜數(shù)據(jù)、數(shù)字地形數(shù)據(jù)和2017年課題組基于激光雷達反演得到孤島區(qū)域高精度生物量分布圖，利用集成學習方法構(gòu)建森林生物量估算模型，從而獲得黃河三角洲人工刺槐林森林生物量空間分布情況并展開分析，為林業(yè)部門科學管理人工林提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

黃河三角洲隸屬于山東省東營市，位于山東省東北部渤海南岸與萊州灣西岸，地處117°30′—119°20′E和36°55′—38°16′N，總面積約為5 400 km2。黃河三角洲海拔為0～15 m，地勢平緩，屬于暖溫帶大陸性季風氣候，夏季雨水充沛，年均降水量為530～630 mm，夏熱冬涼，年均氣溫為12 ℃。刺槐原產(chǎn)自北美洲，根系發(fā)達且適應力較強，在固沙保土方面表現(xiàn)突出，因此，在20世紀70年底刺槐被引入黃河三角洲區(qū)域并廣泛種植，形成了中國最大的人工刺槐林地（圖1）。

2 數(shù)據(jù)處理與方法

2.1 數(shù)據(jù)

1）野外實測樣方數(shù)據(jù)。2017年6月中旬在孤島進行野外實測調(diào)查，共設置72個10 m×10 m的樣方。樣方的生物量調(diào)查采用標準木法，即選擇1株樹作為標準木，使用激光測高儀測量其樹高，用皮尺測量其樹干直徑，根據(jù)刺槐林的異速生長方程計算標準木的生物量，并乘以樣方內(nèi)的樹木總株數(shù)，計算每個樣方的生物量。

2）哨兵2號。哨兵2號數(shù)據(jù)來自哥白尼開放獲取中心（https：//scihub.copernicus.eu/），分辨率為10 m×10 m，影像獲取時間為2017年6月21日，含云量低于2%。

3）哨兵1號。哨兵1號GRD數(shù)據(jù)來自哥白尼開放獲取中心（https：//scihub.copernicus.eu/），獲取時間為2017年6月8日，分辨率為5 m×20 m，雙極化模式為VV、VH。

4）數(shù)字地形數(shù)據(jù)。數(shù)字高程模型是通過向山東省國土測繪院申請獲得，獲取時間為2013年，其空間分辨率為5 m，坐標系統(tǒng)為2000國家大地坐標系，為統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度將其重采樣至10 m分辨率。

5）高精度孤島生物量預測值。Lu等［15］基于無人機激光雷達和背包移動激光雷達，結(jié)合野外實測數(shù)據(jù)，對孤島不同健康等級的刺槐林進行生物量估測，結(jié)果表明，基于隨機森林方法3種不同健康等級的刺槐林估算精度分別為：健康林的決定系數(shù)（Coefficient of determination，R2）為0.92，均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）為3.99 t/hm2，中度枯梢林的決定系數(shù)（R2）為0.95，均方根誤差（RMSE）為4.65 t/hm2，重度枯梢林的決定系數(shù)（R2）為0.91，均方根誤差（RMSE）為4.63 t/hm2。

基于激光雷達預測的高精度孤島生物量預測值可代替野外實測數(shù)據(jù)，本研究將生物量預測值作為訓練樣本，從而降低數(shù)據(jù)采集的成本和節(jié)約時間。此外，選用激光雷達提供的預測值作為訓練樣本，可以避免野外實測數(shù)據(jù)存在的偏差和誤差等問題，提高模型的精度和可靠性。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

歐洲航天局發(fā)布的Sen2cor是針對哨兵2號L2C級數(shù)據(jù)預處理生成L2A級數(shù)據(jù)的處理器，它基于大氣輻射傳輸模型的方法對C級產(chǎn)品進行大氣、卷云以及地形校正，從而生成A級數(shù)據(jù)。由于哨兵2號波段分辨率分別為10、20、60 m，為提高生物量反演的精度，本研究將其他波段重采樣至10 m分辨率。

SNAP軟件是由歐洲航天局開發(fā)并用于哨兵數(shù)據(jù)的處理軟件，哨兵1號預處理的主要流程包括熱噪聲去除、軌道文件校正、輻射定標、濾波校正、多普勒地形校正，最終獲得圖像的后向散射強度信息，最后將圖像重采樣至10 m分辨率。

2.3 研究方法

2.3.1 集成學習 Stacking是一種集成學習策略，通過元模型將多個單一模型組合起來，這些單一模型被稱為基模型。Stacking集成學習可以有效提高模型的魯棒性和泛化能力，但基模型的表現(xiàn)會直接影響Stacking模型的最終效果。因此，在選擇基模型時，需要考慮學習器的充分性和多樣性，即基模型具有良好的學習能力，且各基模型之間相互獨立，以此實現(xiàn)模型間信息的有效互補［16］。

K-近鄰（K-nearest neighbors，KNN）模型、極值梯度增強（eXtreme gradient boosting，XGBboost）模型和隨機森林（Random forest，RF）模型在回歸問題上表現(xiàn)優(yōu)異，具有較強的非線性擬合能力。KNN模型的理論基礎成熟且易于理解，XGBboost模型可根據(jù)弱學習器性能調(diào)整樣本分布，并賦予錯誤結(jié)果更大權(quán)重，通過不斷學習調(diào)整的樣本，對所有弱學習器進行加權(quán)組合以獲得最終結(jié)果［17］。RF模型是在Bagging模型基礎上進行改進，它通過自助聚集的方式對樣本進行隨機有放回抽樣，并在每個節(jié)點上選擇最佳特征進行劃分，從而實現(xiàn)高效訓練［18］。這3種回歸模型滿足基模型選擇的充分性和多樣性原則，因此被廣泛用于Stacking模型中。本研究將上述3種模型與線性回歸（Linear regression，LR）相結(jié)合，構(gòu)建Stacking模型以估算黃河三角洲人工刺槐林的生物量。

2.3.2 特征參數(shù)提取 光學遙感技術(shù)可以通過不同波段的反射率來獲取地表特征的信息。由于Band1、Band9和Band10波段主要用于大氣校正和氣溶膠與水蒸氣的探測，因此，在本研究中將其剔除，選用其余10個波段的光譜信息進行生物量估測。植被指數(shù)是利用遙感技術(shù)對植被反射率和光譜特征進行計算，得到一個反映植被生長狀況的指標值。它是遙感技術(shù)在植被監(jiān)測領域的一種應用。植被指數(shù)廣泛應用于農(nóng)業(yè)、森林、水資源和環(huán)境等領域中的植被監(jiān)測、植被變化檢測和生態(tài)環(huán)境評價等方面［19］。本研究對哨兵2號影像采用光譜和紋理2種指數(shù)進行分析。紋理指數(shù)是一種用于描述圖像中紋理信息的指數(shù)，通常應用于遙感影像分析。紋理可以被定義為圖像中局部灰度變化的表現(xiàn)，而紋理指數(shù)則可以用來描述不同尺度和方向的紋理信息，提取的特征如表1所示。

后向散射系數(shù)（Backscatter coefficient）是微波雷達反演森林生物量的重要參數(shù)之一，是衡量微波雷達信號穿過植被后被反射回來的強度大小指標，通常表示為[σ0]。對于具有不同結(jié)構(gòu)和密度的植被，其后向散射系數(shù)也不同。因此，通過對不同類型植被的后向散射系數(shù)進行測量和分析，可以建立植被生物量與后向散射系數(shù)之間的關(guān)系模型，從而實現(xiàn)對生物量的估算。本研究參考Sun等［20］的研究結(jié)果，選用哨兵1號數(shù)據(jù)不同極化方式下的后向散射系數(shù)，以及其線性組合和紋理特征，參與后續(xù)生物量建模，提取的特征如表2所示。

研究區(qū)內(nèi)人工刺槐林的健康狀況與土壤含水量、土壤含鹽量具有高度相關(guān)性［21］。此外，微地形與地下水含鹽量密切相關(guān)。為了探究這些關(guān)系，本研究基于數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取地形因子，包括高程、坡度、坡向。

2.3.3 特征篩選 特征篩選在機器學習過程中至關(guān)重要，其目的是從大量特征中選擇最有用的子集，并用于模型的訓練。模型的預測性能很大程度上取決于所選的特征。特征數(shù)量過多會導致維數(shù)災難，使模型過度擬合訓練數(shù)據(jù)；但缺少重要特征則可能導致模型欠擬合。通過特征篩選，可以選擇具有代表性和重要性的特征并消除噪聲和冗余，從而提高模型的預測性能。

隨機森林模型可以通過對每個特征的貢獻度進行評估，從而進行特征重要性排序，根據(jù)重要性大小實現(xiàn)特征篩選的目的。在隨機森林模型中可以使用以下2種方法計算特征重要性。平均不純度減少法（Mean decrease impurity）：對于每個特征，計算在隨機森林模型中所有決策樹上分裂該特征所帶來的平均不純度減少程度，即該特征所帶來的平均信息增益。然后將所有特征的平均不純度減少進行排序，得出特征重要性排名。平均精確度減少法（Mean decrease accuracy）：對于每個特征，在隨機森林模型中進行隨機置換，打亂該特征的順序，然后計算置換后模型在測試集上的準確度下降程度。特征的重要性評估可以通過計算所有特征的平均精度下降程度得出。然后將所有特征的平均精度下降程度進行排序，得出特征重要性排名。2種方法各有優(yōu)缺點，特征數(shù)較少且特征之間較少交互作用，適用于平均不純度減少法［22］。特征數(shù)較多或特征之間存在較多交互作用，則適用于平均精確度減少法。

由于本研究選取參與生物量模型構(gòu)建的特征較多，因此采用平均精確度減少法進行特征篩選，并從中選取特征重要性排名前20的特征，用于后續(xù)森林生物量建模。篩選后的特征如表3所示。

2.3.4 生物量模型的建立與評價 基于多源遙感影像的生物量估測大多是利用野外實測采樣得到的生物量與光學影像提取的指數(shù)建立統(tǒng)計模型，然后外推來估測生物量。針對研究區(qū)內(nèi)不同健康狀況的刺槐進行生物量估測時，傳統(tǒng)方法需要大量的野外實測樣本，且需包含不同健康狀況的刺槐，樣本量的多少直接影響生物量模型的精度［23］。有學者基于無人機激光雷達和背包移動激光雷達，結(jié)合野外實測數(shù)據(jù)對孤島不同健康等級的刺槐林進行生物量估測（R2為0.91～0.95）［15］。

本研究采用激光雷達預測的高精度孤島刺槐林生物量數(shù)據(jù)作為連接野外實測數(shù)據(jù)和多源遙感數(shù)據(jù)的橋梁，對研究區(qū)刺槐人工林生物量進行建模估測。利用4種模型建立多源遙感數(shù)據(jù)生物量估測模型，訓練樣本采用36 315個激光雷達估測的孤島生物量作為真實值進行模型訓練，驗證樣本采用72個野外實測生物量進行模型驗證，模型精度評價通過R2和RMSE進行評估。

回歸模型的評價指標通常包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（Mean absolute error，MAE）、決定系數(shù)（R2）等［24］。本研究采用決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）作為評價指標，以評估所構(gòu)建的森林生物量模型的性能。均方根誤差（RMSE）是一種用于回歸模型評價的指標，用于度量模型預測值與真實值之間的偏差。決定系數(shù)（R2）用于衡量模型對數(shù)據(jù)的擬合程度，解釋了目標變量方差的比例，取值范圍在0～1，R2=1表示模型完美擬合數(shù)據(jù)，而R2=0則表示模型不能解釋目標變量的任何變化。

3 結(jié)果與分析

3.1 森林生物量估算結(jié)果

由表4可知，綜合利用光學和微波雷達數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)進行生物量建模時，KNN模型、RF模型、XGBoost模型的R2分別為0.51、0.55、0.52，RMSE分別為14.88、13.85、14.72 t/hm2。采用Stacking模型進行集成學習可以進一步提升預測的準確度，R2=0.61、RMSE=13.42 t/hm2。為了直觀地展示各模型的預測表現(xiàn)，結(jié)合樣地生物量預測值與實際值繪制散點圖，由圖2可知，4種模型均存在生物量實際值高值被低估、低值被高估的現(xiàn)象，但這種現(xiàn)象在Stacking模型中有所改善。

3.2 森林生物量分布

本研究以前人基于激光雷達估測的36 315個高精度孤島刺槐生物量為訓練樣本，以2017年野外實測的72個數(shù)據(jù)為驗證數(shù)據(jù)，以多源遙感數(shù)據(jù)和數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取的地形特征為模型自變量，建立生物量估測模型，估測研究區(qū)人工刺槐林生物量。比較KNN模型、RF模型、XGBoost模型和Stacking模型在生物量估算中的精度，結(jié)果表明，Stacking模型表現(xiàn)最優(yōu)，因此選用該模型進行黃河三角洲人工刺槐林生物量估算?？紤]到非參數(shù)模型具有一定隨機性，本研究采用5次預測結(jié)果的平均值進行生物量制圖，研究結(jié)果如圖3所示。

4個林場的生物量空間分布存在差異，其中孤島和大汶流自然保護區(qū)的生物量高于黃河故道和軍馬場2處刺槐林的生物量。孤島東北部生物量相對較低，主要是因為該區(qū)域的刺槐枯死情況比較嚴重，許多刺槐在生長未完全時就已經(jīng)死亡，且刺槐林密度較低。黃河故道生物量普遍偏低的主要原因是由于20世紀90年代海水入侵和極端洪澇頻繁發(fā)生，導致土壤鹽漬化，嚴重影響了林地的健康生長［25］。此外，黃河故道上有農(nóng)場進行水稻種植，水稻生長需要適合的土壤條件，為了調(diào)節(jié)土壤酸堿值，當?shù)剞r(nóng)民挖掘了灌溉渠，從附近河流引水泡田；該行為導致整個地區(qū)包括刺槐林遭受水淹，刺槐樹根淹沒在水中，缺氧容易導致根部腐爛，進而加速刺槐的死亡。

軍馬場與黃河故道的刺槐有相似的特征，主要受到人為活動的影響，也導致該地區(qū)刺槐的死亡率較高。前人的實地調(diào)查結(jié)果表明，當?shù)鼐用駥Υ袒钡目撤ズ驮诖袒绷指浇姆N果樹、玉米、水稻等作物是導致刺槐死亡的重要原因之一［26］。大汶流自然保護區(qū)的整體生物量相較于黃河故道和軍馬場更高，這主要是由于該地區(qū)位于自然保護區(qū)，刺槐的管理和經(jīng)營得到較好的保障，人為干擾較少，刺槐的主要影響因素是自然因素；此外，大汶流自然保護區(qū)刺槐的種植時間晚于其他3個林場［27］。

4 小結(jié)與討論

人工林是森林生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，實現(xiàn)對人工林生物量連續(xù)空間分布及動態(tài)變化的快速、實時、精確估算是實現(xiàn)人工林可持續(xù)經(jīng)營的前提，也是研究人工林碳循環(huán)的基礎。本研究基于多源遙感數(shù)據(jù)與數(shù)字地形數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建K-近鄰（KNN）模型、隨機森林（RF）模型、極值梯度增強（XGBboost）模型、Stacking模型，實現(xiàn)對黃河三角洲人工刺槐林生物量的估算，并得到對應的森林生物量空間分布。相較于K-近鄰（KNN）模型、隨機森林（RF）模型、極值梯度增強（XGBboost）模型，集成學習Stacking模型明顯提高了生物量估測的精度（R2=0.61、RMSE=13.42 t/hm2）。

孤島和大汶流自然保護區(qū)的生態(tài)環(huán)境相對穩(wěn)定，森林生物量較高，軍馬場與黃河故道的森林生物量較低，這是由于軍馬場和黃河故道受到了人類農(nóng)業(yè)活動的影響，例如灌溉和泡田壓鹽等。因此，這些區(qū)域的刺槐林生態(tài)環(huán)境相對脆弱。

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