馬瑞蘭 李衛(wèi)忠

(西北農(nóng)林科技大學(xué)，楊凌，712100)

森林資源是林業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，是一切林業(yè)問(wèn)題的核心。溫家寶總理在中央林業(yè)工作會(huì)議上明確指出:“在貫徹可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略中林業(yè)具有重要地位，在生態(tài)建設(shè)中林業(yè)具有首要地位，在西部大開(kāi)發(fā)中林業(yè)具有基礎(chǔ)地位，在應(yīng)對(duì)氣候變化中林業(yè)具有特殊地位”［1］。當(dāng)前，全球環(huán)境依然日益惡化，森林資源的重要性也日益突出。因而，森林蓄積量的估測(cè)不僅是林學(xué)家關(guān)注的問(wèn)題，而且成為全球范圍內(nèi)各國(guó)家或地區(qū)急需準(zhǔn)確掌握的資源數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的估測(cè)方法不僅耗費(fèi)大量的人力、物力，且調(diào)查周期長(zhǎng)，更新速度慢，估測(cè)數(shù)據(jù)也不夠精確。遙感與地理信息系統(tǒng)在森林蓄積量估測(cè)中的應(yīng)用作為新興的技術(shù)手段，具有省時(shí)、高效、節(jié)能、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，被各國(guó)林業(yè)工作者廣泛使用。以往的研究中，基于TM遙感影像的森林蓄積量估測(cè)研究較多，方法也比較成熟［2］，但高分辨率遙感影像在林業(yè)中應(yīng)用的研究較少，方法并不完善［3］，加之SPOT5遙感影像原始波段及比值波段之間存在嚴(yán)重的復(fù)相關(guān)性，使得蓄積量估測(cè)精度無(wú)法掌握［4］。因此，本文研究和探索了消除其波段間的相關(guān)性的方法，并篩選出適合的遙感波段及比值波段，為林分蓄積量預(yù)測(cè)模型的建立提供了依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

西北農(nóng)林科技大學(xué)火地塘教學(xué)實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)地處陜西省秦嶺東部的寧陜縣境內(nèi)，位于北緯34°25'～34°33'，東經(jīng)108°25'～108°30'，海拔1 355～2 474 m，屬亞熱帶氣候，年降水量1 000 mm，年平均氣溫12.7℃，絕對(duì)最低溫度－9.5℃，絕對(duì)最高溫度28.6℃，年日照時(shí)數(shù)1 327.5 h，生長(zhǎng)期為6個(gè)月。森林植被主要為天然次生林，類型復(fù)雜多樣，但森林垂直帶譜比較明顯，大體可劃分3個(gè)亞帶，即:松櫟林帶，松樺林亞帶，云、冷杉針闊混交林亞帶［5］。林班30個(gè)，林班平均面積68 hm2，最大面積116 hm2，最小面積42 hm2。林種劃分為防護(hù)林和用材林，并將現(xiàn)有的母樹(shù)林、引種人工林等劃為特用林。全場(chǎng)小班區(qū)劃了401個(gè)小班，其中有林地小班359個(gè)。小班平均面積為5.1 hm2，最大面積26 hm2，最小面積1 hm2。本研究選取火地塘林場(chǎng)中油松—銳齒櫟混交林77個(gè)小班樣地進(jìn)行研究。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)采集

采集火地塘林場(chǎng)2005年森林資源二類調(diào)查(B級(jí))小班資料、火地塘林場(chǎng)1∶10 000地形圖、研究區(qū)SPOT5多光譜影像，其時(shí)相為2004年7月13日，由4個(gè)波段組成，各波段地面分辨率均為10 m。

2.2 SPOT5多光譜遙感影像的波段特征

SPOT5遙感影像共4個(gè)多光譜波段和1個(gè)全色波段，本文以多光譜波段作為研究對(duì)象。其中SP1和SP2處于可見(jiàn)光區(qū)，SP3和SP4處于近紅外和中紅外區(qū)。

SP1波段(0.50～0.59 μm)處于綠光區(qū)，反映植物對(duì)綠光區(qū)反射信息［6］，并對(duì)水體有一定透視能力。但反射峰大小取決于葉綠素對(duì)藍(lán)光和紅光的吸收能力，因此SP1波段不能從本質(zhì)上區(qū)分可見(jiàn)光區(qū)植物反射波譜特性的葉綠素情況。

SP2波段(0.61～0.68 μm)處于紅光區(qū)，可測(cè)量植物綠色素吸收率，并能反映秋季植物變?nèi)~時(shí)葉紅素和葉黃素等色素信息，可據(jù)此進(jìn)行植被類型的識(shí)別。

SP3波段(0.78～0.89 μm)處于近紅外區(qū)，可獲取植物強(qiáng)烈反射近紅外信息，測(cè)定生物量及長(zhǎng)勢(shì)，對(duì)植物葉綠素的差異表現(xiàn)出較強(qiáng)敏感性。因此，SPOT5的3波段可能是反映植被信息的重要波段。

SP4波段(1.58～1.75 μm)處于中紅外區(qū)，用于探測(cè)植物含水量及土壤濕度，并且可以穿過(guò)薄云層，區(qū)分云與雪。同時(shí)，SP4波段對(duì)水蒸氣的散射敏感性較低，使得陰影更加突出，影像對(duì)比度更強(qiáng)［7］。

2.3 SPOT5波段信息量及相關(guān)性分析

2.3.1 信息量分析

考慮SPOT5遙感圖像原始波段及比值波段的特征，設(shè)置9個(gè)遙感因子，包括:SP1、SP2、SP3、SPl/2、SP2/3、SP1×2/3、SP2×3/l、SP(1－2)/(l+2)、SP(2－3)/(2+3)。將上述各遙感因子用P維變量x表示，x=(x1，x2，…，xp)，此處P=9。設(shè)監(jiān)測(cè)區(qū)域有N個(gè)樣地，各樣地的P個(gè)遙感因子的觀測(cè)陣可表示為:

設(shè)觀測(cè)陣X的中心化矩陣為ˉX，P個(gè)遙感因子的樣本協(xié)方差矩陣可表示為:

該矩陣主對(duì)角線上的各元素為對(duì)應(yīng)遙感因子的樣本方差，即該遙感因子對(duì)應(yīng)的信息量。

2.3.2 多重相關(guān)性危害

將樣本中心化矩陣ˉX進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到矩陣~X，遙感因子X(jué)i的方差擴(kuò)大因子記為Vi，其表達(dá)式為:

式中，R2是以第i個(gè)遙感因子X(jué)i為因變量、以其他遙感因子為自變量回歸時(shí)的復(fù)相關(guān)系數(shù)。

設(shè)監(jiān)測(cè)區(qū)域N個(gè)樣地的蓄積量觀測(cè)值向量為Y，所設(shè)置的P個(gè)遙感因子在N個(gè)樣地的觀測(cè)矩陣為X，Y和X間存在下列關(guān)系:

結(jié)合式(2)、式(3)可以得到［8］

式(4)中，V(^βi)是待定參數(shù)^βi的方差，R2i是第i個(gè)遙感因子xi對(duì)其他p－1個(gè)遙感因子作回歸時(shí)的復(fù)相關(guān)系數(shù)。因此，當(dāng)R2

i=0時(shí)，第i個(gè)遙感因子與其他遙感因子不相關(guān)，方差擴(kuò)大因子等于1;R2i≠0時(shí)，第i個(gè)遙感因子的方差增大;若第i個(gè)遙感因子與其他遙感因子完全線性相關(guān)，R2i≈1，Vi就會(huì)無(wú)限擴(kuò)大，從而導(dǎo)致V(^βi)也趨于無(wú)窮大。

2.4 遙感波段及比值波段選擇

基于上述分析，文中利用平均殘差平方和準(zhǔn)則［8－9］，在設(shè)置的所有遙感因子中篩選一定數(shù)量的因子，使其對(duì)蓄積量估測(cè)有重要的解釋意義，同時(shí)盡可能不存在相關(guān)性或相關(guān)性較小。

從P個(gè)遙感因子中任選q個(gè)因子組成類似式(3)的估測(cè)方程，其殘差平方和Sq表達(dá)式為:

當(dāng)增加一個(gè)遙感因子后，其殘差平方和Sq必須滿足:

由式(6)可知，當(dāng)影響蓄積量的遙感因子子集擴(kuò)大時(shí)，Sq隨之減少;為防止選擇過(guò)多影響因子，引入一個(gè)函數(shù)作為懲罰因子。

式中，MSq為平均殘差平方和，其變化曲線如圖1所示。

圖1 平均殘差平方和MSq的變化曲線

3 結(jié)果與分析

選取火地塘林場(chǎng)針闊混交林中油松—櫟類混交林77塊小班樣地和SPOT5遙感影像進(jìn)行分析，設(shè)置的遙感波段包括:SP1、SP2、SP3、SPl/2、SP2/3、SP1×2/3、SP2×3/l、SP(1－2)/(l+2)、SP(2－3)/(2+3)共9個(gè)。表1為各波段光譜信息統(tǒng)計(jì)結(jié)果，表2為各波段信息量及方差擴(kuò)大因子。

分析表1、表2可得，在所選試驗(yàn)區(qū)樣本小班，單波段SP1信息量最大，其次為SP2和SP3。在所設(shè)置的比值波段中，SP1/2最大，其次為SP2/3，SP1×2/3、SP2×3/l次之，SP(2－3)/(2+3)最小。

表1 遙感波段信息特征

表2 遙感波段的信息量和方差擴(kuò)大因子

分析表2和圖2可知，SPOT5遙感影像各原始波段和所設(shè)置的比值波段存在嚴(yán)重的多重相關(guān)性。為降低因子間的復(fù)相關(guān)性，以樣地蓄積量為因變量，采用平均殘差平方和準(zhǔn)則篩選影像蓄積量估測(cè)的主要遙感因子，得到SP1、SP2、SP3、SP1/2、SP1×2/3、SP(1－2)/(1+2)、SP(2－3)/(2+3)，這些因子對(duì)蓄積量估測(cè)起主要作用。

圖2 遙感波段方差擴(kuò)大因子

分析表3和圖3，去掉SP2×3/1后，各波段間相關(guān)性大大降低。因此，對(duì)于樣地蓄積量的估測(cè)來(lái)說(shuō)，SP2×3/1危害性較大。但是其他各波段間仍有較高的相關(guān)性，需要進(jìn)一步通過(guò)數(shù)學(xué)方法進(jìn)行篩選和處理。

表3 所選遙感波段信息量和方差擴(kuò)大因子

4 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)SPOT5多光譜數(shù)據(jù)信息的提取分析，初步認(rèn)為:①SPOT5各原始波段及比值波段間存在嚴(yán)重的復(fù)相關(guān)性，若全部應(yīng)用于蓄積量估測(cè)，其精度將無(wú)法保證。②采用平均殘差平方和準(zhǔn)則能有效去除相關(guān)性嚴(yán)重的波段，對(duì)于蓄積量估測(cè)有積極意義。

圖3 所選波段方差擴(kuò)大因子

需要注意的是，篩選后的遙感波段間仍有一定的相關(guān)性，對(duì)蓄積量估測(cè)的精度有一定的影響，進(jìn)一步降低其相關(guān)性的數(shù)學(xué)方法仍在研究中。此外，本研究只選擇了遙感因子作為變量，估測(cè)其與蓄積量的相關(guān)性，蓄積量估測(cè)中一旦考慮其他因子(GIS)，則需要對(duì)變量間相關(guān)性再分析，以盡量避免多重相關(guān)性危害。

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