黃紹霖，徐涵秋，*，林 娜，曾宏達(dá)，，劉智才，陳文惠，王 琳，楊冉冉

(1.1.福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，福州大學(xué)遙感信息工程研究所，福建省水土流失遙感監(jiān)測評估與災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福州 350108;2.福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，福州 350007)

森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，它對全球的氣候變化有著舉足輕重的作用。隨著全球氣候變化影響的加劇，森林生態(tài)系統(tǒng)所具有的強(qiáng)大的碳匯能力日益受到國際社會(huì)的廣泛關(guān)注。森林生態(tài)系統(tǒng)中植被所固定的碳量約占陸地植被總固碳量的82.5%［1］，是森林固碳能力的重要標(biāo)志，也是評估森林碳收支的主要參數(shù)［2-3］。因此，準(zhǔn)確估算森林碳儲(chǔ)量對全球碳匯和碳循環(huán)的研究以及全球氣候變化的理解有著舉足輕重的作用。

當(dāng)前，森林碳儲(chǔ)量的估算主要以森林生物量為基礎(chǔ)，國際上通常用生物量乘以含碳系數(shù)來計(jì)算碳儲(chǔ)量［4］。傳統(tǒng)的區(qū)域生物量估算通常采用樣地清查法，但該方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本高昂，而且只限于小面積。因此，對于大面積的森林生物量估算，必須借助遙感手段，因?yàn)檫b感影像的光譜信息具有良好的綜合性和現(xiàn)勢性，與森林的生物量之間存在較好的相關(guān)性［5-6］。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)強(qiáng)調(diào)利用影像光譜信息與生物量的相關(guān)關(guān)系來估測森林的生物量［3］。因此，國內(nèi)外學(xué)者對基于遙感技術(shù)的森林生物量、碳儲(chǔ)量估算展開了較多的研究。Lefsky等利用激光雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)估算了美國寒溫帶針葉林、溫帶針葉林和溫帶落葉林這3類森林生態(tài)系統(tǒng)的生物量，研究表明利用遙感技術(shù)估算森林生物量具有快速、準(zhǔn)確的優(yōu)勢［7］。Foody等基于Landsat TM數(shù)據(jù)的10種植被指數(shù)，采用多元回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法估算了巴西、馬來群島和泰國3個(gè)區(qū)域的生物量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遙感技術(shù)估算森林生物量的方法精度最高［8］。Zheng等應(yīng)用Landsat ETM+數(shù)據(jù)的植被指數(shù)估算了美國威斯康星州北部森林的地上生物量，研究表明將闊葉林與針葉林分開建模能提高生物量估算的精度［9］。Myeong等采用TM/ETM+影像的NDVI數(shù)據(jù)與對應(yīng)樣地的碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)建立了美國雪城的森林碳儲(chǔ)量預(yù)測模型，結(jié)果顯示遙感技術(shù)在定量監(jiān)測城市森林碳儲(chǔ)量變化方面具有明顯的優(yōu)勢［10］。方精云等利用GIMMS衛(wèi)星的NDVI數(shù)據(jù)計(jì)算了1982—1999年間中國草地的碳匯及其時(shí)空變化，并將其與森林的碳匯進(jìn)行比較，結(jié)果表明中國草地單位面積的碳匯能力實(shí)際上僅相當(dāng)于森林的1/30［11］。Meng等利用樣地調(diào)查數(shù)據(jù)和ETM+的NDVI數(shù)據(jù)，分別采用基于相對生長模型的線性固定影響模型和線性混合影響模型估算森林生物量，研究表明線性混合影響模型的效果最佳［12］。Anaya等利用MODIS的增強(qiáng)植被指數(shù)(EVI)數(shù)據(jù)和植被覆蓋數(shù)據(jù)估算了哥倫比亞的植被生物量，結(jié)果顯示次生林的生物量密度遠(yuǎn)低于原始林［13］。汪少華等利用臨安市森林資源清查數(shù)據(jù)和TM影像數(shù)據(jù)對該市的森林碳儲(chǔ)量及其分布進(jìn)行了模擬，研究發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對大范圍森林碳估算與模擬上具有較好的效果［14］?？梢钥闯?，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，多源遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)作為一種替代手段來定量分析森林碳儲(chǔ)量。利用遙感技術(shù)估算森林生物量已成為當(dāng)前大面積森林生物量/碳儲(chǔ)量估算的首選方法。

盡管森林碳儲(chǔ)量遙感估算已經(jīng)開展了較多的研究，但是針對馬尾松林的碳儲(chǔ)量遙感估算模型還很少見。因此本次研究選擇福建省長汀縣河田盆地為研究區(qū)，開展馬尾松林碳儲(chǔ)量估算模型的研究。由于福建省是我國森林覆蓋率最高的省份，而馬尾松林又是我國南方最具代表性的森林類型之一。因此對其碳儲(chǔ)量模型的研究，有助于福建省乃至我國森林碳儲(chǔ)量的準(zhǔn)確估算，并可以為我國森林碳匯研究提供馬尾松林的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

福建省長汀縣河田盆地位于福建省西部(東經(jīng) 116°16'—116°34'，北緯 25°30'—25°44')，面積約 775.40 km2(圖1)。研究區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫18.3℃，年降雨量1500—1700 mm。土壤類型以紅壤為主。研究區(qū)的植被主要為馬尾松林，占研究區(qū)森林面積的58%，其它的為木荷、楊梅、板栗和油茶等。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Location of the study area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 樣地?cái)?shù)據(jù)獲取及樣地碳儲(chǔ)量計(jì)算

于2010年11月在野外實(shí)地調(diào)查馬尾松林樣地50塊。樣地選在地表覆蓋較均質(zhì)的地段，大小均為2 0 m×20 m。使用差分GPS準(zhǔn)確記錄樣地的中心位置。馬尾松林樣地采用每木測量法，觀測內(nèi)容包括:樹種、胸徑和樹高(附錄)。

首先基于實(shí)測馬尾松的樹高和胸徑，利用福建省馬尾松二元立木材積表［15］計(jì)算出馬尾松的蓄積量，并計(jì)算出馬尾松林樣地的平均蓄積量:

根據(jù)方精云等［16］確立的馬尾松平均蓄積量與平均生物量之間的關(guān)系式，進(jìn)一步計(jì)算馬尾松林樣地的單位面積平均地上生物量:

式中，B為平均地上生物量(t/hm2)。

馬尾松林碳儲(chǔ)量以馬尾松林生物量乘以含碳系數(shù)來計(jì)算:

式中，C為馬尾松林碳儲(chǔ)量(t/hm2);Cc為含碳系數(shù)。

國際上通常采用的含碳系數(shù)為0.5［4］，但李海奎等全面研究國內(nèi)主要樹種提出的含碳系數(shù)［17］更有針對性，所以本研究選用其提出的馬尾松含碳系數(shù)(0.4596)來進(jìn)行計(jì)算，以提高馬尾松林的碳儲(chǔ)量估算精度。

2.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究選用2010年12月29日的ALOS多光譜影像，其預(yù)處理包括:

(1)幾何校正 首先根據(jù)研究區(qū)的形狀和位置，選出47個(gè)地面控制點(diǎn)(GCP)，利用高精度的GPS通過差分求算出各控制點(diǎn)精確的坐標(biāo)值，然后采用二次多項(xiàng)式進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，選擇能保持變換后影像光譜信息不失真的最鄰近插值法進(jìn)行象元重采樣，校正后的均方根誤差小于0.5個(gè)象元。

(2)輻射校正 衛(wèi)星傳感器所接收到的目標(biāo)地物的反射會(huì)受到太陽高度、地形及大氣條件等因素的影響而導(dǎo)致光譜信號的失真［18］。Liang等的研究表明，輻射校正能有效提高植被參數(shù)的反演精度［19］。因此，需要對影像進(jìn)行輻射校正。本研究采用美國地質(zhì)調(diào)查局、美國宇航局采用的輻射校正技術(shù)將原始影像的灰度值(DN)轉(zhuǎn)換為象元在衛(wèi)星傳感器處的反射率來進(jìn)行輻射校正。徐涵秋［20］將這項(xiàng)技術(shù)歸納為日照差異校正模型(ICM)和日照大氣綜合校正模型(IACM)。二者的區(qū)別在于后者除了對日照、地形條件的差異進(jìn)行了校正外，還進(jìn)行了大氣校正。本次研究分別用這兩種模型對原始影像進(jìn)行輻射校正，旨在考察大氣校正與否是否會(huì)真正影響生物量和碳儲(chǔ)量的估算。

對于ALOS影像，可以用以下公式將其DN值轉(zhuǎn)換為傳感器處的光譜輻射值［21］:

式中，Li為光譜輻射值(W·m－2·sr－1·μm－1);i為波段值;DN為象元的灰度值;A為波段i的增益值，B為波段i的偏置值。參數(shù)A和B參見文獻(xiàn)［22］。

分別采用ICM和IACM模型進(jìn)一步計(jì)算象元在衛(wèi)星傳感器處的反射率，ICM公式為［20］:

IACM模型是在ICM模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引進(jìn)了Chavez的COST模型［23］來進(jìn)行大氣校正［24］，其公式為:

式中，ρi為象元在傳感器處的反射率;d為日地天文單位距離，參見文獻(xiàn)［25］中獲得;ESUNi為大氣頂部的平均太陽輻照度(W·m－2·μm－1)，參見文獻(xiàn)［22］;Lh就是大氣影響的修正值，即各波段對應(yīng)的最暗象元在傳感器處的光譜輻射值;θ為太陽天頂角。

2.3 馬尾松林信息的提取

為獲得長汀河田盆地馬尾松林的分布位置和面積等信息，需要對影像進(jìn)行分類。以野外實(shí)地調(diào)查資料和林業(yè)部門的森林小班圖為依據(jù)，采用最大似然法對研究區(qū)的土地利用類型進(jìn)行分類，并對分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正(Kappa系數(shù)為0.759，總分類精度達(dá)88.4%)，然后將分為馬尾松類別的信息提取出來，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，從而獲得研究區(qū)馬尾松林的分布位置和面積(圖2)。

2.4 遙感因子的選擇

由于植被指數(shù)比單波段的光譜信息在探測生物量方面具有更高的靈敏性［26］，因此，為了考察遙感影像的光譜信息與馬尾松林碳儲(chǔ)量的關(guān)系，找出反映二者關(guān)系的最佳遙感因子來建立模型，本文選取了由ALOS影像多光譜波段構(gòu)成的5種植被指數(shù)來作為遙感因子(表1)。

圖2 研究區(qū)馬尾松林分布圖Fig.2 Spatial distribution of Pinus massoniana in the study area

表1 所選用的植被指數(shù)Table 1 The used vegetation indices

2.5 馬尾松林碳儲(chǔ)量估算

利用公式(1)—(3)計(jì)算了50個(gè)樣地的馬尾松林的碳儲(chǔ)量，然后隨機(jī)選取了其中的45個(gè)樣地的碳儲(chǔ)量作為建模數(shù)據(jù)，剩余的5個(gè)樣地用以驗(yàn)證模型精度。

分別用ALOS影像的原始DN數(shù)據(jù)和經(jīng)ICM、IACM校正的數(shù)據(jù)對45個(gè)樣地的馬尾松林碳儲(chǔ)量就表1的5個(gè)遙感因子進(jìn)行相關(guān)性分析。首先將各遙感因子與各樣地對應(yīng)的象元提取出來，然后選用線性、對數(shù)、指數(shù)、乘冪、二次多項(xiàng)式等多種回歸模型來求出各遙感因子與馬尾松林碳儲(chǔ)量的最佳回歸方程和決定系數(shù)(表2，模型均通過0.001的顯著性檢驗(yàn))，從中選取最佳反演模型來估算研究區(qū)馬尾松林的碳儲(chǔ)量。

從表2可以看出，與未經(jīng)輻射校正的原始DN影像數(shù)據(jù)相比，用ICM或IACM校正的影像數(shù)據(jù)建立的碳儲(chǔ)量最佳反演模型的擬合精度都有很明顯的提高，其中又以IACM數(shù)據(jù)的NDVI指數(shù)模型的擬合效果最好(圖3)，其R2值達(dá)到0.746，大于ICM數(shù)據(jù)NDVI指數(shù)模型的0.525和DN數(shù)據(jù)NDVI指數(shù)模型的0.496(表2)。這表明，植被碳儲(chǔ)量準(zhǔn)確估算的前提是必須對影像進(jìn)行輻射校正，不能使用未經(jīng)校正的原始DN數(shù)據(jù);而進(jìn)行大氣校正后的IACM數(shù)據(jù)又比只做地形—日照校正的ICM數(shù)據(jù)的效果會(huì)更好。其原因是由于大氣對組成NDVI植被指數(shù)的紅光與近紅外波段有不同的衰減幅度，從而導(dǎo)致了NDVI發(fā)生變化［30］。而IACM模型引入了大氣校正因子，減弱了大氣效應(yīng)的影響，所以其擬合精度得到了進(jìn)一步提高。從所選的5個(gè)遙感指數(shù)因子來看，基于NDVI建立的模型的擬合精度總體上要好于基于其它4個(gè)因子建立的模型的擬合精度。因此本研究選用基于IACM的NDVI數(shù)據(jù)建立的模型作為最佳模型來反演研究區(qū)的馬尾松林的碳儲(chǔ)量:

表2 馬尾松林碳儲(chǔ)量反演模型Table 2 Models for retrieving the carbon storage of Pinus massoniana forest

2.5 反演模型的預(yù)測精度分析

為了檢驗(yàn)反演模型的精度，利用建模時(shí)隨機(jī)抽取后剩余的5個(gè)樣地的馬尾松林碳儲(chǔ)量的實(shí)測值與模型預(yù)測值進(jìn)行驗(yàn)證，并用決定系數(shù)R2、相對誤差RE和均方根誤差RMSE這3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行定量精度分析(圖4)。RE和RMSE的計(jì)算公式如下:

式中，CEst，i、CObs，i分別表示第i個(gè)樣地的馬尾松林碳儲(chǔ)量的預(yù)測值和實(shí)測值，n是樣本總量。

圖3 IACM校正影像的NDVI數(shù)據(jù)與馬尾松林碳儲(chǔ)量的回歸分析Fig.3 Regression analysis between the carbon storage of Pinus massoniana and the NDVI data derived from IACM-corrected data

圖4 馬尾松林碳儲(chǔ)量的實(shí)測值和預(yù)測值統(tǒng)計(jì)比較Fig.4 Comparison between measured and predicted carbon storage of Pinus massoniana

從圖4可以看出，所獲得的反演模型具有較高的精度。這表現(xiàn)在檢驗(yàn)數(shù)據(jù)較為集中地分布于斜率為1的直線兩側(cè)，模型的決定系數(shù)R2達(dá)到0.979，RMSE為3.01 t/hm2，RE為－1.95%，預(yù)測值比實(shí)測值平均低估了不到2%。這說明所獲得的反演模型具有很高的精度，可以用于估算研究區(qū)馬尾松林的碳儲(chǔ)量。

3 結(jié)果分析

利用提取的馬尾松林(圖2)與建立的馬尾松林碳儲(chǔ)量最佳反演模型(式7)對2010年研究區(qū)的馬尾松林碳儲(chǔ)量進(jìn)行反演，并將碳儲(chǔ)量反演結(jié)果劃分為5個(gè)等級進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以揭示研究區(qū)馬尾松林碳儲(chǔ)量的空間分布變化情況(圖5，表3)。

圖5 研究區(qū)馬尾松林碳儲(chǔ)量分布Fig.5 Spatial variations of the carbon storage of Pinus massoniana forest in the study area

表3 研究區(qū)馬尾松林碳儲(chǔ)量分布統(tǒng)計(jì)表Table 3 The carbon storage of Pinus massoniana forest in the study area

圖5和表3揭示了研究區(qū)馬尾松林的碳儲(chǔ)量分布具有以下特點(diǎn):(1)研究區(qū)內(nèi)以低碳儲(chǔ)量的馬尾松林為主，碳儲(chǔ)量低于50 t/hm2的馬尾松林的面積(1—2級)占馬尾松林總面積的76.56%，碳儲(chǔ)量高于50 t/hm2的馬尾松林面積(3—5級)僅占23.44%，而占面積64.17%的馬尾松林(1級)的碳儲(chǔ)量卻只占研究區(qū)馬尾松林總碳儲(chǔ)量的15.51%。(2)從空間分布來看，高碳儲(chǔ)量的馬尾松林主要分布在河田盆地外圍地區(qū)，而盆地內(nèi)的馬尾松林因受人類活動(dòng)影響強(qiáng)烈，其碳儲(chǔ)量明顯較低。從估算的碳儲(chǔ)量結(jié)果來看，2010年研究區(qū)的馬尾松林碳儲(chǔ)量總量為 114.58 ×104t，碳密度為 34.92 t/hm2，明顯低于全國森林植被的碳密度水平(41.00 t/hm2)［11］。究其原因在于:長汀地區(qū)一直是福建省水土流失嚴(yán)重的地區(qū)。2000年，福建省委、省政府把長汀水土流失治理列入為民辦實(shí)事項(xiàng)目，開始對水土流失區(qū)實(shí)行封山育林，嚴(yán)禁采伐，并大力種植馬尾松以恢復(fù)植被。因此，研究區(qū)內(nèi)馬尾松林面積不斷增加，馬尾松林碳儲(chǔ)量總量得到逐步恢復(fù)。但由于植被破壞最嚴(yán)重的盆地內(nèi)部有很大一部分都是新種植的幼齡馬尾松，其碳儲(chǔ)量遠(yuǎn)低于成熟林的碳儲(chǔ)量［31］。因此，研究區(qū)馬尾松林總體碳密度偏小。但可以看出，隨著馬尾松林林齡結(jié)構(gòu)的改善，該區(qū)在碳積累上還具有較大的潛力。

從現(xiàn)有研究看，馬尾松林碳儲(chǔ)量的估算主要采用的都是傳統(tǒng)的方法(表4)，而采用遙感的方法還鮮有報(bào)道。從表4可見，已有研究所獲得的馬尾松平均碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)并不十分一致，而其中吳丹等研究江西中南部紅壤區(qū)馬尾松林的估算結(jié)果與本文的研究結(jié)果最為接近。由于長汀與江西南部直接接壤，因此二者結(jié)果的接近表明，用遙感估算的結(jié)果和實(shí)測方法所獲得的結(jié)果具有較好的可比性。

表4 不同研究的馬尾松林平均碳儲(chǔ)量比較Table 4 Comparison of the different research results about the average carbon storage of Pinus massoniana forest

4 結(jié)論與討論

(1)利用遙感技術(shù)可以對大面積馬尾松林的碳儲(chǔ)量進(jìn)行快速估算，采用基于野外實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)和ALOS影像光譜信息建立的馬尾松林碳儲(chǔ)量反演模型精度較高，其反演結(jié)果可以合理地反映出研究區(qū)馬尾松林的碳儲(chǔ)量及其空間分異特征。

(2)在利用遙感影像的光譜信息建立碳儲(chǔ)量反演模型時(shí)，采用經(jīng)大氣校正后的遙感影像數(shù)據(jù)可提高模型反演的精度。

(3)河田研究區(qū)的馬尾松林的總碳儲(chǔ)量為114.58×104t，碳密度為34.92 t/hm2，明顯低于全國森林植被碳密度水平，這與目前河田盆地的幼齡馬尾松林所占比重很大有關(guān)。但隨著林齡結(jié)構(gòu)的改善，成熟度的增加，可以預(yù)見該區(qū)的馬尾松林碳匯還具有較大的潛力。

由于本研究是基于河田盆地的影像和野外實(shí)測數(shù)據(jù)建立的反演模型，其在時(shí)間和空間上的普適性還有待于進(jìn)一步的研究。

致謝:課題組張清林、陳淑桂和田浩等同志參與了野外調(diào)查工作，特此致謝。

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附錄 河田盆地馬尾松樣地觀測列表Appendix The field-measured data of Pinus massoniana of in the Hetian Basin