王長(zhǎng)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(guó)土資源測(cè)繪院，廣東 廣州 510500)

多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算桉樹(shù)森林生物量

王長(zhǎng)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(guó)土資源測(cè)繪院，廣東 廣州 510500)

為了克服單個(gè)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(shì)。該研究根據(jù)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源比較多的特點(diǎn)，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(shù)森林生物量，在對(duì)比分析單個(gè)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(shù)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(shí)間分辨率等方面的優(yōu)點(diǎn)，避開(kāi)各自的缺點(diǎn)，提高了估算桉樹(shù)生物量的精度，其決定系數(shù)達(dá)到0.65。該研究可為進(jìn)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(shù)

一、引 言

隨著遙感技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，越來(lái)越多的由不同類型傳感器獲得的多傳感器、多時(shí)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(shù)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(shì)，且光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源比較多，獲取方便，代價(jià)比較低，可以滿足大范圍森林生物量估算和長(zhǎng)期生物量變化監(jiān)測(cè)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(diǎn)，以東莞市桉樹(shù)為研究對(duì)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(shù)作為研究對(duì)象，一方面是因?yàn)殍駱?shù)是一種速成林木，用途廣泛，經(jīng)濟(jì)價(jià)值高，是十分難得的短周期工業(yè)用材樹(shù)，在東莞的種植面積廣；另一方面是東莞市是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的區(qū)域，二氧化碳減排壓力大，森林碳匯問(wèn)題尤其令人關(guān)注，而桉樹(shù)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(shù)每年可吸收9 t二氧化碳，同時(shí)釋放氧氣，通過(guò)研究東莞市的桉樹(shù)生物量，為東莞市進(jìn)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(biāo)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(shì)東南高、西北低，海拔多在 200～600 m。地貌以丘陵臺(tái)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(shù)分布情況，在全市布設(shè)了34個(gè)樣地，每個(gè)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(duì)34個(gè)樣地進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，包括樹(shù)高、胸徑、年齡、數(shù)量、樹(shù)種、優(yōu)勢(shì)樹(shù)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(jì)算公式計(jì)算每個(gè)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(shù)林分生物量平均在3.5 a達(dá)到最大[5]，東莞市目前種植的桉樹(shù)生長(zhǎng)期絕大部分已經(jīng)超過(guò)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(jiàn)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(biāo)

由于Landsat5衛(wèi)星內(nèi)部定標(biāo)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(duì)Landsat5 TM數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)。

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

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

②大氣糾正

為消除大氣和光照對(duì)地物反射的影響，獲取更準(zhǔn)確的森林反射光譜信息，必須進(jìn)行大氣糾正。本研究對(duì)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(jiǎn)化黑暗像元法進(jìn)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(xiàng)式糾正模型。以橋梁、水庫(kù)大壩、十字路口、水渠等不變的標(biāo)志為控制點(diǎn)，每景影像選擇30個(gè)以上點(diǎn)均勻分布于圖像，糾正誤差小于0.5個(gè)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(duì)應(yīng)的現(xiàn)象，影響生物量的估算結(jié)果，為此本研究對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了8鄰域的重采樣，即以中心像元周圍8個(gè)方向的像元和中心像元9個(gè)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?cái)?shù)據(jù)和光學(xué)遙感數(shù)據(jù)像元值的波動(dòng)減小。

三、結(jié)果與分析

1.Landsat5 TM數(shù)據(jù)估算桉樹(shù)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(gè)參數(shù)為自變量，以桉樹(shù)野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)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(shù)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(lán)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(shuō)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(shù)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(shù)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(gè)參數(shù)為自變量，以桉樹(shù)野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)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(shù)森林生物量估算模型，模型如下

式中，band1是藍(lán)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(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.001，說(shuō)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(shù)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(shù)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(gè)參數(shù)為自變量，以桉樹(shù)野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)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(shù)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(qiáng)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(shuō)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)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(shù)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(duì)數(shù)；landsat_band1是TM數(shù)據(jù)的藍(lán)色波段反射率；AVNIR_band1是AVNIR數(shù)據(jù)的藍(lán)色波段反射率；CBERS_band1是CBERS數(shù)據(jù)的藍(lán)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(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.001，說(shuō)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(shù)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(shí)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(gè)全色波段，是其他數(shù)據(jù)沒(méi)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(diǎn)。本文將Landsat5 TM、ALOS AVNIR-2和CBERS-02B CCD數(shù)據(jù)集成估算桉樹(shù)生物量，其模型的精度(R2＝0.65)相比單個(gè)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(shuō)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(shí)間分辨率等方面的優(yōu)點(diǎn)，避開(kāi)各自的缺點(diǎn)，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(shí)，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(lái)了極大的困難。對(duì)于遙感數(shù)據(jù)，輻射糾正(包括輻射定標(biāo)和大氣糾正)是非常關(guān)鍵的處理過(guò)程，特別對(duì)于定量研究森林生物量，必須對(duì)遙感影像要進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣糾正，才能對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)森林生物量，分別進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣糾正，才能對(duì)比分析3種光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算東莞市的桉樹(shù)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(shù)生物量。

五、結(jié)束語(yǔ)

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(shí)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(duì)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(diǎn)，抑制其缺點(diǎn)，提高光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算森林生物量的能力。

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

10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0388

2013-11-06

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

王長(zhǎng)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