郭曉清，鄭粉莉，2，萬(wàn)培余

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.中國(guó)科學(xué)院 水利部 水土保持研究所，陜西 楊凌 712100；3.陜西省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，西安 710082）

基于多期遙感影像的森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究
——以延安市橋北林業(yè)局直羅林場(chǎng)為例

郭曉清1，鄭粉莉1，2，萬(wàn)培余3

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.中國(guó)科學(xué)院 水利部 水土保持研究所，陜西 楊凌 712100；3.陜西省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，西安 710082）

通過(guò)研究森林資源動(dòng)態(tài)變化狀況以及與人類活動(dòng)的關(guān)系，為進(jìn)一步優(yōu)化當(dāng)?shù)鼐坝^分布格局提供依據(jù)。以研究區(qū)為例，以1990年、2000年和2005年的TM/ETM＋影像為數(shù)據(jù)源，將3期影像疊加進(jìn)行圖像分割，檢測(cè)出3期內(nèi)土地類型發(fā)生了變化的敏感區(qū)域，結(jié)合GIS技術(shù)得到該區(qū)土地類型圖，分析了其動(dòng)態(tài)變化情況。結(jié)果表明：通過(guò)多期遙感影像進(jìn)行圖像分割，可以檢測(cè)出土地利用類型發(fā)生變化的敏感區(qū)域，結(jié)合GIS空間分析，能有效地監(jiān)測(cè)各種土地利用的變化及趨勢(shì)，且使判讀精度得到較大提高，圖斑正確率為86.8%，解譯的森林面積精度達(dá)到92.3%。在1990－2000年研究區(qū)有林地面積增加了1.17%，2000－2005年增加了14.2%。在15a間，其它林地（疏林地、未成林地、灌木林地）、草地、農(nóng)地分別減少28.77%，29.89%，8.90%。受國(guó)家退耕還林工程和天然林保護(hù)工程實(shí)施的影響，該區(qū)的土地利用/覆被類型及其面積發(fā)生了顯著變化，景觀斑塊布局處于優(yōu)化過(guò)程。

遙感影像；圖像分割；森林資源；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中大國(guó)，也是許多國(guó)際性公約的簽約國(guó)，森林面積和蓄積均居世界前列，人工林面積位居世界第一，中國(guó)林業(yè)的持續(xù)發(fā)展無(wú)疑對(duì)世界林業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要影響［1－2］。子午嶺地區(qū)的原始森林植被在明清時(shí)期已破壞殆盡。自1866年起，因自然和社會(huì)原因，人口大量外遷，耕地荒蕪，植被得以自然恢復(fù)，形成目前的次生林景觀［3］。但自1929年以來(lái)，該區(qū)植被遭到多次嚴(yán)重破壞，其中，有4次毀林開荒比較集中的時(shí)期，即民國(guó)18年（1929年）的饑荒時(shí)期、國(guó)家3a經(jīng)濟(jì)困難時(shí)期（1960－1962年）、10a文化大革命時(shí)期（1966－1976年）及實(shí)行家庭聯(lián)產(chǎn)責(zé)任制時(shí)期（1978年后），導(dǎo)致林區(qū)邊界40a共縮小20 km［4－7］。20世紀(jì)60年代國(guó)家在子午嶺地區(qū)設(shè)立了多個(gè)國(guó)有林場(chǎng)，林場(chǎng)職能主要是以采伐為主，使植被資源遭到較大的破壞。自1999年國(guó)家實(shí)行天然林保護(hù)工程和退耕還林工程后，國(guó)有林場(chǎng)的職能也由以采伐為主轉(zhuǎn)變?yōu)楣茏o(hù)和撫育為主，植被逐年恢復(fù)。森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)有3S技術(shù)、抽樣技術(shù)、數(shù)學(xué)方法、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等［8］。遙感技術(shù)不受時(shí)間、氣候的影響，并且能在大范圍內(nèi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，已成為森林資源監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要數(shù)據(jù)來(lái)源。利用TM/ETM影像判斷森林植被動(dòng)態(tài)是目前常用的方法。利用一個(gè)地區(qū)不同時(shí)間段的TM/ETM影像不僅能闡明當(dāng)?shù)厣种脖滑F(xiàn)狀及其動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，更重要的是能通過(guò)可知范圍內(nèi)森林動(dòng)態(tài)和人為活動(dòng)、自然環(huán)境動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)區(qū)域景觀格局進(jìn)一步優(yōu)化提供依據(jù)。1999年以來(lái)，陜北地區(qū)全面實(shí)行退耕還林工程，使區(qū)域景觀格局發(fā)生了很大變化。以這些區(qū)域景觀格局為對(duì)象，系統(tǒng)分析一定區(qū)域內(nèi)的景觀動(dòng)態(tài)，對(duì)優(yōu)化當(dāng)?shù)鼐坝^配置和保障黃土高原生態(tài)安全，有著重要意義。本研究以子午嶺地區(qū)的延安橋北林業(yè)局直羅國(guó)有林場(chǎng)1萬(wàn)hm2范圍為例，利用1990年、2000年、2005年3期Landsat TM/ETM＋遙感影像，分析森林資源動(dòng)態(tài)變化情況，闡明研究區(qū)域內(nèi)景觀斑塊動(dòng)態(tài)過(guò)程及其與人類活動(dòng)的關(guān)系，為進(jìn)一步優(yōu)化當(dāng)?shù)鼐坝^分布格局提供依據(jù)［9－10］。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)來(lái)源

研究區(qū)位于陜西省延安市橋北林業(yè)局直羅林場(chǎng)所轄部分林區(qū)，地理坐標(biāo)為108°37′－108°44′E，37°07′－37°13′N，中心點(diǎn)海拔1 046m。植被為溫帶闊葉林和混交林群落。該區(qū)年均氣溫9.1℃，1月平均氣溫－6℃，7月平均氣溫21.9℃，極端最高氣溫38.7℃，極端最低氣溫－26.3℃，全年≥10℃的積溫2 963℃，年均降雨量567.5mm，多集中于7－9月，相對(duì)濕度60%，無(wú)霜期170～180d。

數(shù)據(jù)來(lái)源于Landset衛(wèi)星數(shù)據(jù)，直接由世界糧農(nóng)組織（FAO－Food and Agriculture Organization）網(wǎng)站下載，影像空間分辨率30m。此外，本研究還利用延安市橋北林業(yè)局1990年、2000年和2005年森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查（簡(jiǎn)稱森林資源二類調(diào)查）成果資料。

2 研究方法

2.1 遙感圖像分割

遙感影像分割是遙感影像分析的重要步驟和關(guān)鍵因素之一，只有在較好的分割結(jié)果基礎(chǔ)上才能獲得較好的分類結(jié)果［11］。首先根據(jù)1990年的Landsat TM和2000年、2005年的Landsat ETM＋影像數(shù)據(jù)，以1∶50 000地形圖為依據(jù)，選取地面47個(gè)控制點(diǎn)（其中研究區(qū)域有6個(gè)控制點(diǎn)），進(jìn)行幾何校正，誤差控制在1個(gè)像元以內(nèi)［12－13］。波段選擇可以根據(jù)最佳指數(shù)法［14］，計(jì)算方法簡(jiǎn)單，易于操作。理論依據(jù)是：圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差越大，所包含的信息量也越多；而波段的相關(guān)系數(shù)越小，表明各波段的圖像數(shù)據(jù)獨(dú)立性也就越高，信息的冗余度也就越?。?5］。其計(jì)算公式為：

式中：Si——第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差；Rij——第i，j個(gè)波段的相關(guān)系數(shù)。其中的標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)矩陣可以用Ermapper來(lái)計(jì)算，OIF指數(shù)越大說(shuō)明3個(gè)波段所含的信息量越大，并且3個(gè)波段之間的兩兩相關(guān)性越?。?6］。測(cè)試選取提取森林最有效的3，4，5波段進(jìn)行假彩色合成［17］（圖1）。用FAO提供的Madcat軟件對(duì)3期影像疊加并進(jìn)行分割，其結(jié)果如圖2所示。

2.2 影像標(biāo)志庫(kù)建立

為了建立遙感影像和土地利用類型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，掌握研究區(qū)域森林資源分布的一般規(guī)律，通過(guò)現(xiàn)地調(diào)查，建立遙感影像判讀解譯標(biāo)志庫(kù)，標(biāo)志庫(kù)涵蓋了有林地、其它林地、農(nóng)地、草地和水域5大類，共8個(gè)判讀類型。

2.3 判別土地類型

依據(jù)遙感影像反映信息的復(fù)雜程度和調(diào)查的目的，有3種可用的方法進(jìn)行圖斑分類，即人工分類、半自動(dòng)分類（采用密度分割的方法進(jìn)行分類，采用人機(jī)交互的方法對(duì)分類圖斑賦予屬性）和自動(dòng)分類（無(wú)監(jiān)督分類，包括基于對(duì)象和基于像元的分類）［18］。本文采用半自動(dòng)分類法，按森林資源規(guī)劃調(diào)查設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，將土地類型分為有林地（郁閉度≥0.2）、其它林地（包括疏林地、未成林地、灌木林地）、農(nóng)地、草地和水域。根據(jù)影像解譯標(biāo)志，進(jìn)行目視判讀解譯，在ArcGIS中對(duì)不同的地類進(jìn)行渲染得到土地利用圖（圖3）。

圖1 合成后影像

圖2 分割結(jié)果

圖3 3期土地利用圖

3 結(jié)果與分析

3.1 判別有林地變化圖斑

利用ArcMAP中的條件查詢功能選擇出有林地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出的圖斑（由喬木樹種組成，郁閉度≥0.2的林地或冠幅≥10m的林帶）。獲取有林地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出面積及分布（圖4）。

3.2 土地利用狀況分析

為了更好分析土地利用狀況的變化，在ArcMAP空間分析模塊中進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)各種地類圖斑的總面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可見(jiàn)，1990－2000年間有林地面積增加63.22hm2，僅增加了1.17%；2000－2005年間有林地面積增加774.54 hm2，森林覆蓋率由53.53%增加到61.16%，平均年遞增率為1.51%。農(nóng)地面積同期分別減少了2.59%和6.47%，到2005年耕地面積僅占該區(qū)總面積的20.96%。草地同期分別減少20.49%和11.83%。水域基本沒(méi)有發(fā)生變化。從分布情況來(lái)看，有林地主要在10°～30°的坡面上，1990年和2000年研究區(qū)域有林地斑塊數(shù)目多，平均斑塊面積小，景觀較為破碎，2000－2005年國(guó)家實(shí)施退耕還林工程，林地斑塊數(shù)目減少，而斑塊面積增大，說(shuō)明景觀斑塊布局處于優(yōu)化過(guò)程。

圖4 1990－2005年有林地變化圖

為了研究土地利用轉(zhuǎn)化情況，對(duì)1999－2000年和2000－2005年土地利用轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行分析（表2和表3），發(fā)現(xiàn)研究區(qū)15a間土地類型空間格局發(fā)生了顯著變化。

表1 1990－2005年土地利用變化

表2 研究區(qū)1990－2000年土地利用轉(zhuǎn)化矩陣hm2

（1）有林地面積增加844.17hm2，主要是由其它林地和農(nóng)地轉(zhuǎn)化而來(lái)。1990－2000年由其它林地和農(nóng)地轉(zhuǎn)化為有林地的面積分別為50.72hm2和21.56 hm2，2000－2005年為687.89hm2和67.77hm2。其它林地經(jīng)過(guò)補(bǔ)植、補(bǔ)播、生長(zhǎng)，郁閉度增大而成為有林地。

（2）草地凈減少78.38hm2，1990－2000年轉(zhuǎn)化為有林地、其它林地和農(nóng)地分別占草地總面積的8.04%，19.91%和21.5%，2000－2005年為15.41%，6.9%和27.05%，總計(jì)232.66hm2。部分長(zhǎng)勢(shì)較好的草地有茂密程度不同的灌木生長(zhǎng)，造成了草地向有林地以及其它林地的轉(zhuǎn)變，而海拔較低、靠近水源并被耕地包圍的草地則轉(zhuǎn)變?yōu)楦亍?/p>

（3）農(nóng)地減少209.61hm2，15a間共有89.33 hm2農(nóng)地轉(zhuǎn)為有林地，89.73hm2轉(zhuǎn)為其它林地，122.31hm2轉(zhuǎn)為草地，表明1999年來(lái)實(shí)施退耕還林政策取得的明顯成效。

表3 研究地2000－2005年土地利用轉(zhuǎn)化矩陣 hm2

3.3 精度分析

為了提高監(jiān)測(cè)分類的精度，將分類結(jié)果從屬性精度（圖斑個(gè)數(shù)正確率）和面積精度兩個(gè)層次對(duì)監(jiān)測(cè)精度進(jìn)行分析評(píng)定。采用基于誤差矩陣的統(tǒng)計(jì)方法［19］，選取研究區(qū)73塊圖斑進(jìn)行監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度評(píng)定。結(jié)果表明：通過(guò)研究區(qū)域1990年、2000年和2005年森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查成果核實(shí)和實(shí)地調(diào)查，其中變化圖斑為15塊，不變圖斑58塊。比較分析得到判讀與驗(yàn)證一致情況190次，不一致情況29次，從而可得到屬性精度為86.76% （表4）。誤判主要是個(gè)別圖斑的土地覆蓋發(fā)生了變化，從影像上看該圖斑在前后時(shí)相的光譜和紋理也發(fā)生了變化，但土地利用類型并沒(méi)有發(fā)生變化。另外還有小面積圖斑遺漏誤差。用ArcGIS對(duì)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得出驗(yàn)證圖斑總面積為192 935m2中正確監(jiān)測(cè)的圖斑面積為178 164m2，面積精度為92.34%。因此，本文監(jiān)測(cè)分類的精度較高，土地類型判別結(jié)果可滿足實(shí)際需要。

表4 誤差矩陣及精度統(tǒng)計(jì) 個(gè)

4 結(jié)論

（1）通過(guò)多期遙感影像進(jìn)行圖像分割，可以檢測(cè)出土地利用類型發(fā)生變化的敏感區(qū)域，能夠反映出15a間森林資源在數(shù)量和分布上的變化。結(jié)合GIS空間分析，能有效地監(jiān)測(cè)各種土地利用類型的變化及趨勢(shì)，極大地減少了外業(yè)調(diào)查的強(qiáng)度和工作量，提高了工作效率，節(jié)約了調(diào)查經(jīng)費(fèi)。

（2）通過(guò)將實(shí)際驗(yàn)證數(shù)據(jù)和遙感監(jiān)測(cè)分類結(jié)果的對(duì)比，圖斑正確率為86.8%，解譯的森林面積精度達(dá)到92.3%。因此，本研究結(jié)果可靠，可為大面積森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供方法支持。

（3）研究區(qū)在1990－2005年有林地面積增加，而草地和農(nóng)地面積減少；其中有林地面積在2000－2005年增加尤為顯著，說(shuō)明從1999年以來(lái)實(shí)施退耕還林和天然林保護(hù)工程取得了顯著成效，森林資源呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的總趨勢(shì)，景觀斑塊布局處于優(yōu)化過(guò)程中。

［1］Qiao Y，Wang Y，Tang J.Study of remote sensing monitoring of dynamic change of the Loess Plateau forest resources［J］.Advances in Space Research，2004，33：302－306.

［2］陳雪峰，黃國(guó)勝，夏朝宗，等.全球森林資源評(píng)估方法與啟示［J］.林業(yè)資源管理，2005，8（4）：24－29.

［3］呂春花，鄭粉莉，安韶山.子午嶺地區(qū)植被演替過(guò)程中土壤養(yǎng)分及酶活性特征研究［J］.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2009，27（2）：227－232.

［4］唐克麗，王斌科，鄭粉莉，等.黃土高原人類活動(dòng)對(duì)土壤侵蝕的影響［J］.人民黃河，1994（2）：13－16.

［5］米登山，蔣定生，劉明信，等.近幾年子午嶺森林破壞情況及其影響［J］.水土保持通報(bào)，1982，2（5）：48－49.

［6］秦娟，王凱博，上官周平.子午嶺林區(qū)山楊林、遼東櫟林及其混交林植物多樣性的變化［J］.西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007，35（5）：131－140.

［7］張希彪，上官周平.黃土丘陵區(qū)主要林分生物量及營(yíng)養(yǎng)元素生物循環(huán)特征［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2005，5（8）：872－877.

［8］徐萍，徐天蜀.森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)綜述［J］.云南大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，29（S1）：251－254.

［9］孟京輝，陸元昌，Kleinn C，等.基于遙感的景觀格局時(shí)空動(dòng)態(tài)研究［J］.西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，25（1）：207－211.

［10］蔣學(xué)瑋，周正立，李凱榮，等.景觀生態(tài)學(xué)原理在流域規(guī)劃中的應(yīng)用［J］.西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2003，18（2）：112－115.

［11］周成虎，駱劍成.高分辨率衛(wèi)星遙感影像地學(xué)計(jì)算［M］.北京：科學(xué)出版社，2009：95－97.

［12］趙鵬祥，強(qiáng)建華，張會(huì)儒，等.基于遙感的黃土高原天然林林地信息提取及計(jì)算機(jī)分類研究［J］.西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，34（10）：75－80.

［13］彭道黎，趙永泉.基于RS的河北沽源縣土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究［J］.西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，24（2）：152－156.

［14］劉建平，趙時(shí)英.高光譜遙感數(shù)據(jù)解譯的最佳波段選擇方法研究［J］.中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，1999，16（2）：153－161.

［15］陸燈盛.TM圖像信息量分析及特征信息提取的研究［J］.遙感學(xué)報(bào)，1991，6（4）：267－274.

［16］Qin Y，Peng G.Object－based detailed vegetation classification with airborne high spatial resolution remote sensing imagery［J］.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，2006，72（7）：799－811.

［17］Ouma Y O，Josaphat S S，Tateishi R.Multiscale remote sensing data segmentation and post－segmentation change detection based on logical modeling：Theoretical exposition and experimental results for forestland cover change analysis［J］.Computers ＆ Geosciences，2008，34：715－737.

［18］常慶瑞，蔣平安，周勇，等.遙感技術(shù)導(dǎo)論［M］.北京：科學(xué)出版社，2004：235－241.

［19］趙英時(shí).遙感分析原理與方法［M］.北京：科學(xué)出版社，2003：202－207.

Dynamic Monitoring on Forest Resources Based on Multi－period Remote Sensing Image－Taking Zhiluo Forest Farm in Yan'an City as an Example

GUO Xiao－qing1，ZHENG Fen－li1，2，WAN Pei－yu3
（1.College of Resources and Environment，Northwest A＆F University，Yangling，Shaanxi712100，China；2.Institute of Soil and Water Conservation，Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources，Yangling，Shaanxi712100，China；3.Shaanxi Forestry Inventory ＆Planning Institute，Xi'an710082，China）

The dynamic change of the forest resources and the relation with human activities were studied in order to provide evidence for landscape pattern optimization.This research was based on remote sensing image segment to monitor forest resources dynamic change.Landsat TM/ETM＋images of year 1990，2000 and 2005were taken as the data sources.Sensitive areas were detected and land use/cover change in 1990，2000and 2005were analyzed by GIS.The results showed that sensitive areas of land use/cover change could be detected by multi－period remote sensing image segment.High accuracy was achieved to monitor the change and changing trend of land－use type with GIS spatial analysis.The method could reduce the work intensity，save the cost and improve work efficiency greatly.Forest area（canopy density above 0.2）has increased by 1.17%between 1990and 2000and 14.2%between 2000and 2005.Other woodland（thin stocked land，afforestation for undeveloped forest，shrub），grassland and farmland decreased by 28.77%，29.89%and 8.90%，respectively.Affected by the project of conversion of cropland into forestland and grassland and the project of natural forest protection，the type and area of land use/cover of this area have changed significantly，and landscape composition has turned to optimization.

remote sensing image；image segmentation；forest resources；dynamic monitor

S757.2

A

1005－3409（2011）06－0046－05

2011－06－23

2011－07－11

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2007CB407201）

郭曉清（1983－），男，陜西富平人，碩士研究生，主要從事GIS設(shè)計(jì)與數(shù)字制圖研究。E－mail：gxtsing＠sina.com

鄭粉莉（1960－），女，陜西藍(lán)田人，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事水土保持與土壤侵蝕研究。E－mail：flzh＠m(xù)s.iswc.ac.cn