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    多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算桉樹森林生物量

    2014-07-02 00:21:35王長委胡月明沈德才葉永昌李成鋼
    測繪通報 2014年12期
    關(guān)鍵詞:東莞市桉樹樣地

    王長委,胡月明,沈德才,葉永昌,李成鋼

    (1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息學(xué)院,廣東 廣州 510642;2.東莞市林業(yè)科學(xué)研究所,廣東 東莞 523106;3.廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510500)

    多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算桉樹森林生物量

    王長委1,胡月明1,沈德才2,葉永昌2,李成鋼3

    (1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息學(xué)院,廣東 廣州 510642;2.東莞市林業(yè)科學(xué)研究所,廣東 東莞 523106;3.廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510500)

    為了克服單個傳感器影像在估算森林生物量方面的局限性,采用多傳感器遙感影像估算森林生物量成為目前的發(fā)展趨勢。該研究根據(jù)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源比較多的特點,采用Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)估算東莞市桉樹森林生物量,在對比分析單個傳感器估算生物量能力的基礎(chǔ)上,將3種傳感器結(jié)合在一起估算東莞市桉樹生物量,充分發(fā)揮不同光學(xué)傳感器在光譜分辨率、輻射分辨率、空間分辨率和時間分辨率等方面的優(yōu)點,避開各自的缺點,提高了估算桉樹生物量的精度,其決定系數(shù)達到0.65。該研究可為進一步研究大范圍的森林生物量估算提供參考。

    遙感;多源傳感器數(shù)據(jù)融合;生物量;桉樹

    一、引 言

    隨著遙感技術(shù)的進一步發(fā)展,越來越多的由不同類型傳感器獲得的多傳感器、多時相、多空間分辨率、多光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)用于森林生物量的研究[1-2]。盡管光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量存在很多不足,如飽和度比較低、估算結(jié)果不穩(wěn)定、受天氣影響比較明顯等,但是有研究證明光學(xué)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合一定的輔助數(shù)據(jù)(如生物氣候數(shù)據(jù)、樹齡、森林資源清查數(shù)據(jù)等)在森林生物量估算方面仍有很大優(yōu)勢,且光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源比較多,獲取方便,代價比較低,可以滿足大范圍森林生物量估算和長期生物量變化監(jiān)測的需要。

    本研究根據(jù)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源比較多的特點,以東莞市桉樹為研究對象,將Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成,結(jié)合一定的地面調(diào)查數(shù)據(jù),探討多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量的潛力。

    二、材料與方法

    1.研究區(qū)域

    本研究將東莞的桉樹作為研究對象,一方面是因為桉樹是一種速成林木,用途廣泛,經(jīng)濟價值高,是十分難得的短周期工業(yè)用材樹,在東莞的種植面積廣;另一方面是東莞市是中國經(jīng)濟高速發(fā)展的區(qū)域,二氧化碳減排壓力大,森林碳匯問題尤其令人關(guān)注,而桉樹是目前世界上單位面積森林生產(chǎn)力最大的森林生態(tài)系統(tǒng)[3],據(jù)研究,每公頃桉樹每年可吸收9 t二氧化碳,同時釋放氧氣,通過研究東莞市的桉樹生物量,為東莞市進一步制定碳排放政策提供參考。

    東莞市位于廣東省中南部,地理坐標為113°31′—114°15′E,22°39′—23°09′N,陸地面積2465 km2。地處南亞熱帶,年平均氣溫22.1℃,年平均降水量1800 mm,地勢東南高、西北低,海拔多在 200~600 m。地貌以丘陵臺地、沖積平原為主。

    2.野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)

    根據(jù)東莞市桉樹分布情況,在全市布設(shè)了34個樣地,每個樣地大小為20 m×20 m。在2007年9—12月間,按照森林二類調(diào)查的要求對34個樣地進行實地調(diào)查,包括樹高、胸徑、年齡、數(shù)量、樹種、優(yōu)勢樹種、郁密度等參數(shù),最后按照廣東省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院提供的生物量計算公式計算每個樣地的森林生物量[4],并轉(zhuǎn)化為以公頃為單位。

    3.遙感數(shù)據(jù)的收集和處理

    (1)遙感數(shù)據(jù)收集

    桉樹林分生物量平均在3.5 a達到最大[5],東莞市目前種植的桉樹生長期絕大部分已經(jīng)超過15 a,生物量在短期內(nèi)變化不大,分別采用2007年內(nèi)獲取的Landsat5 TM數(shù)據(jù)(TM數(shù)據(jù)第6波段是熱紅外波段,且分辨率與其他波段不一樣,不參與分析)、 CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)和ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)。各種遙感數(shù)據(jù)基本特性見表1。

    表1 遙感影像數(shù)據(jù)參數(shù)表

    (2)遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

    ①輻射定標

    由于Landsat5衛(wèi)星內(nèi)部定標燈已逐漸失效,本研究采用USGS在2003年5月公布的一套參數(shù)對Landsat5 TM數(shù)據(jù)進行輻射定標。

    CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)根據(jù)中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的2007年敦煌場地絕對輻射校正系數(shù)表進行輻射定標。

    ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)根據(jù)頭文件中提供的Gain和Offset參數(shù)進行輻射定標。

    ②大氣糾正

    為消除大氣和光照對地物反射的影響,獲取更準確的森林反射光譜信息,必須進行大氣糾正。本研究對Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)都采用簡化黑暗像元法進行大氣糾正。

    ③幾何糾正

    本研究利用東莞市高分辨率遙感影像作為參考圖像,選擇二次多項式糾正模型。以橋梁、水庫大壩、十字路口、水渠等不變的標志為控制點,每景影像選擇30個以上點均勻分布于圖像,糾正誤差小于0.5個像元。采用最鄰近插值法,糾正后影像的像元大小為20 m×20 m,與樣地大小一致。

    ④重采樣

    由于糾正后的影像可能出現(xiàn)和樣地不完全對應(yīng)的現(xiàn)象,影響生物量的估算結(jié)果,為此本研究對遙感數(shù)據(jù)進行了8鄰域的重采樣,即以中心像元周圍8個方向的像元和中心像元9個像元值累加求和平均后的值作為中心像元的像元值,使樣地數(shù)據(jù)和光學(xué)遙感數(shù)據(jù)像元值的波動減小。

    三、結(jié)果與分析

    1.Landsat5 TM數(shù)據(jù)估算桉樹生物量

    Landsat5 TM數(shù)據(jù)估算森林生物量的研究比較多,在借鑒他人研究的基礎(chǔ)上[6-7],本研究選取Landsat5 TM 數(shù)據(jù)的 band1、band2、band3、band4、band5、band7、NDVI、RVI、EVI、ln(band3)、ln(NDVI)、ln(RVI)、ln(EVI)、exp(NDVI)、exp(RVI)、exp(EVI)、1/b3等17個參數(shù)為自變量,以桉樹野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計算的生物量為因變量,采用stepwise策略下的多元回歸分析方法構(gòu)建Landsat5 TM數(shù)據(jù)的桉樹森林生物量估算模型,模型如下

    式中,RVI是比值植被指數(shù);band1是藍色波段的反射率;band2是綠色波段的反射率。

    模型(1)的決定系數(shù)R2為0.34,顯著度水平P為0.05,說明采用多元回歸分析方法構(gòu)建的Landsat5 TM數(shù)據(jù)估算桉樹生物量模型是顯著的,其關(guān)系如圖1所示。

    圖1 TM數(shù)據(jù)估算生物量和樣地調(diào)查生物量的關(guān)系圖

    2.CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)估算桉樹生物量

    借鑒Landsat5 TM數(shù)據(jù)分析結(jié)果,CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)選取了band1、band2、band3、band4、band5、NDVI、RVI、EVI、ln(band3)、ln(NDVI)、ln(RVI)、ln(EVI)、exp(NDVI)、exp(RVI)、exp(EVI)、1/b3等16個參數(shù)為自變量,以桉樹野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計算的生物量為因變量,采用stepwise策略下的多元回歸分析方法構(gòu)建CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)的桉樹森林生物量估算模型,模型如下

    式中,band1是藍色波段的反射率;band4是近紅外波段的反射率。

    模型(2)的決定系數(shù)R2為0.42,顯著度水平P遠遠小于0.001,說明采用多元回歸分析方法構(gòu)建的CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)估算桉樹生物量模型是非常顯著的,其關(guān)系如圖2所示。

    圖2 CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)估算生物量和樣地調(diào)查生物量關(guān)系圖

    3.AVNIR-2數(shù)據(jù)估算桉樹生物量

    同樣,AVNIR-2數(shù)據(jù)借鑒Landsat5 TM數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,選取了 band1、band2、band3、band4、NDVI、RVI、EVI、ln(band3)、ln(NDVI)、ln(RVI)、 ln(EVI)、exp(NDVI)、exp(RVI)、exp(EVI)、1/b3等15個參數(shù)為自變量,以桉樹野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計算的生物量為因變量,采用stepwise策略下的多元回歸分析方法構(gòu)建AVNIR-2數(shù)據(jù)的桉樹森林生物量估算模型,模型如下

    式中,band4是近紅外波段的反射率;NDVI是歸一化植被指數(shù);EVI是增強型植被指數(shù)。

    模型(3)的決定系數(shù)R2為0.32,顯著度水平P為0.008,說明采用多元回歸分析方法構(gòu)建的AVNIR-2數(shù)據(jù)估算桉樹生物量模型是非常顯著的,其關(guān)系如圖3所示。

    圖3 AVNIR-2數(shù)據(jù)估算生物量和樣地調(diào)查生物量的關(guān)系圖

    4.Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成估算桉樹生物量

    根據(jù)Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)分別估算桉樹生物量的結(jié)果,將3種遙感數(shù)據(jù)所有參數(shù)全部作為自變量,以桉樹野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計算的生物量為因變量,采用stepwise策略下的多元回歸分析方法構(gòu)建3種遙感數(shù)據(jù)集成估算桉樹森林生物量,其估算模型如下

    式中,landsat_ln(RVI)是TM數(shù)據(jù)比值植被指數(shù)的自然對數(shù);landsat_band1是TM數(shù)據(jù)的藍色波段反射率;AVNIR_band1是AVNIR數(shù)據(jù)的藍色波段反射率;CBERS_band1是CBERS數(shù)據(jù)的藍色波段反射率;CBERS_band4是CBERS數(shù)據(jù)的近紅外波段反射率。

    模型(4)的決定系數(shù)R2為0.65,顯著度水平P遠遠小于0.001,說明采用多元回歸分析方法構(gòu)建的Landsat5 TM、ALOS AVNIR-2和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成估算桉樹生物量模型是非常顯著的,其關(guān)系如圖4所示。

    圖4 TM、CBERS-02B CCD和AVNIR-2數(shù)據(jù)估算生物量和樣地調(diào)查生物量的關(guān)系圖

    四、討 論

    1.多傳感器遙感數(shù)據(jù)集成估算森林生物量

    不同光學(xué)傳感器遙感數(shù)據(jù)具有不同的光譜信息、輻射信息、空間分辨率和時間分辨率。如本文所用的Landsat5 TM數(shù)據(jù),其光譜信息比較多,但是空間分辨率比較低;ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)空間分辨率高,光譜信息少;CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)有一個全色波段,是其他數(shù)據(jù)沒有的。因此將不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)集成在一起估算森林生物量可以發(fā)揮每種傳感器估算森林生物量的優(yōu)點。本文將Landsat5 TM、ALOS AVNIR-2和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成估算桉樹生物量,其模型的精度(R2=0.65)相比單個傳感器Landsat5 TM(R2=0.34)、ALOS AVNIR-2(R2=0.32)和CBERS-02B CCD(R2=0.42)的精度有明顯的提升,說明多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)集成,可以充分利用不同光學(xué)傳感器在光譜信息、輻射信息、空間分辨率和時間分辨率等方面的優(yōu)點,避開各自的缺點,提高森林生物量估算模型的精度。

    2.輻射糾正

    不同的傳感器獲取遙感影像時,其大氣條件、光照條件、地表起伏、土壤濕度、植被氣候、傳感器成像模型和側(cè)視角等條件都不同,導(dǎo)致不同的傳感器獲取同一地區(qū)的影像具有較大的輻射差異,這給多源遙感數(shù)據(jù)的處理和分析帶來了極大的困難。對于遙感數(shù)據(jù),輻射糾正(包括輻射定標和大氣糾正)是非常關(guān)鍵的處理過程,特別對于定量研究森林生物量,必須對遙感影像要進行輻射定標和大氣糾正,才能對多源遙感數(shù)據(jù)進行定量比較與應(yīng)用。本研究采用了 Landsat5 TM 數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)估算東莞市桉樹森林生物量,分別進行輻射定標和大氣糾正,才能對比分析3種光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算東莞市的桉樹生物量能力,在此基礎(chǔ)上將Landsat5 TM數(shù)據(jù)、ALOS AVNIR-2數(shù)據(jù)和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成估算東莞桉樹生物量。

    五、結(jié)束語

    由于不同光學(xué)傳感器遙感數(shù)據(jù)具有不同的光譜信息、輻射信息、空間分辨率和時間分辨率,導(dǎo)致不同的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量能力各異,對不同的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)集成可以發(fā)揮每種光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量的優(yōu)點,抑制其缺點,提高光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量的能力。

    [1] 李德仁,王長委,胡月明,等.遙感技術(shù)估算森林生物量的研究進展[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2012,37(6):631-635.

    [2] 任潤東,吳秋蘭,潘寧寧,等.基于物聯(lián)網(wǎng)的森林碳匯遙感測量的探討[J].測繪通報,2012(S1):444-446.

    [3] 陳少雄,劉杰鋒,孫正軍,等.桉樹生物質(zhì)能源的優(yōu)勢、現(xiàn)狀和潛力[J].生物質(zhì)化學(xué)工程,2006,40(S1):119-128.

    [4] 朱劍云,莫羅堅,葉永昌,等.東莞森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量研究[J].廣東林業(yè)科技,2011,27(2):22-29.

    [5] 韓斐揚,周群英,陳少雄,等.2種桉樹不同林齡生物量與能量的研究[J].林業(yè)科學(xué)研究,2010,23(5):690-696.

    [6] WIJAYA A,KUSNADI S,GLOAGUEN R,et al.Improved Strategy for Estimating Stem Volume and Forest Biomass Using Moderate Resolution Remote Sensing Data and GIS[J].Journal of Forestry Research,2010 (21):1-12.

    [7] 郭志華,彭少麟,王伯蓀.利用TM數(shù)據(jù)提取粵西地區(qū)的森林生物量[J].生態(tài)學(xué)報,2002(11):1832-1839.

    Estimation of Eucalyptus Plantation Above-ground Biomass Using Multisensor Optical Data

    WANG Changwei,HU Yueming,SHEN Decai,YE Yongchang,LI Chenggang

    P237

    B

    0494-0911(2014)12-0020-04

    王長委,胡月明,沈德才,等.多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算桉樹森林生物量[J].測繪通報,2014(12):20-23.

    10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0388

    2013-11-06

    十一五科技支撐項目(2009BAD2B0604);林業(yè)公益性行業(yè)專項資助項目(201104006)

    王長委(1977—),男,陜西西安人,博士,現(xiàn)主要從事森林遙感研究。

    胡月明

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