韓婷婷，習(xí)曉環(huán)，王成，王方建，3，萬怡平，3

（1.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094；2.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010020；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

1 引 言

葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）是森林生態(tài)系統(tǒng)的一個重要參數(shù)，也是表征植被冠層結(jié)構(gòu)的最基本參數(shù)之一。雖然很多學(xué)者從不同的角度提出了多種LAI的定義，但普遍認(rèn)可的定義為單位地表面積上所有葉片表面積的一半［1］，當(dāng)前的很多研究即基于該定義。

傳統(tǒng)的直接測量LAI方法雖然精度高，但對森林具有很大的破壞性，而且耗時耗力或者人們無法到達(dá)，難以擴(kuò)展到大區(qū)域。遙感技術(shù)為大面積森林LAI反演提供了可靠的數(shù)據(jù)源，已經(jīng)成為估算區(qū)域尺度上LAI最為有效的手段［2］。

遙感反演LAI通?？煞譃楣鈱W(xué)模型法和統(tǒng)計模型法。前者以一定的物理模型為基礎(chǔ)，具有一定的普適性，但反演耗時、運算復(fù)雜、需要的參數(shù)多且存在一定的不確定性，有時甚至?xí)a(chǎn)生錯誤的反演結(jié)果［2-3］。統(tǒng)計模型法又稱經(jīng)驗關(guān)系法，即通過建立植被指數(shù)（Vegetation Index，VI）和實測值之間的線性或者非線性模型，實現(xiàn)估算LAI的目的，但在不同的地區(qū)得到的VI與LAI的關(guān)系模型差異較大。徐全芝等［4］利用Landsat TM數(shù)據(jù)提取了歸一化差值植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、簡單比值植被指數(shù) （Simple Ratio Vegetation Index，SRVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Soiladjusted Vegetation Index，SAVI）、縮減比值植被指 數(shù) （Reduced Simple Ratio Vegetation Index，RSRVI）等，分別建立這些指數(shù)與實測LAI間的關(guān)系式來反演黑河流域的LAI；結(jié)果表明，各植被指數(shù)與LAI均具有較高的相關(guān)性，其中SAVI與LAI相關(guān)性最大，模型的反演精度最高。武紅敢等［5］利用TM數(shù)據(jù)，通過建立簡單比值指數(shù)（如TM5／TM4，TM4／TM3，TM7／TM4等）與林分 LAI間的相關(guān)關(guān)系，監(jiān)測浙江江山馬尾松幼林單層林分LAI的動態(tài)變化，研究發(fā)現(xiàn)TM5／TM4、TM7／TM4適用于低LAI區(qū)的植被監(jiān)測，而TM4／TM3對高LAI區(qū)較為靈敏，但林分的LAI大于6.0時，監(jiān)測的靈敏度大大降低。夏學(xué)齊［6］以貴州省黎平森林為研究區(qū)，分別用地形校正前后的ETM＋影像建立NDVI與實測LAI間的相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為地形因素會對山地／丘陵區(qū)LAI反演結(jié)果產(chǎn)生重要影響。駱知萌等［7］以江西省興國縣為例，使用不同時期的ETM＋地面反射率圖像，提取了 NDVI，SRVI，RSRVI，分別建立其與實測LAI的統(tǒng)計回歸模型；研究表明，對于單一樹種，RSRVI與LAI的關(guān)系優(yōu)于另兩種植被指數(shù)。

一些學(xué)者還對中高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)和低分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的LAI精度差異進(jìn)行了比較分析，如對TM反演的LAI與MODIS的LAI產(chǎn)品進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)MODIS LAI會出現(xiàn)明顯的低估現(xiàn)象。胡少英等［8］使用黑河及漢江流域的TM數(shù)據(jù)提取LAI，并對該區(qū)域的MODIS LAI數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評價；從統(tǒng)計特征分析，認(rèn)為MODIS LAI值低于TM數(shù)據(jù)反演的LAI值，在兩區(qū)域均出現(xiàn)低估的現(xiàn)象；從空間特征而言，MODIS LAI產(chǎn)品無法很好地體現(xiàn)植被空間分布信息，在黑河區(qū)存在大量低植被覆蓋像元被歸為非植被覆蓋像元的情況。賈開心［9］在一年內(nèi)逐月測量西雙版納地區(qū)低、中、高3個海拔梯度的5個樣地的三葉橡膠林的LAI，在1月份～3月份各海拔LAI值波動較大，4月份后低、中、高海拔的LAI分別維持在3.5，3.0，2.5，表明隨著海拔的升高LAI值降低，且海拔間差異顯著（p＜0.05）。

前人的研究表明，中高分辨率TM數(shù)據(jù)適于林分尺度上LAI的反演，但針對不同的研究區(qū)會得到不同統(tǒng)計關(guān)系模型。西雙版納位于我國西南部，是具有國際意義的生物多樣性的關(guān)鍵地區(qū)和全球25個優(yōu)先重點保護(hù)的生物多樣性熱點地區(qū)之一［10］。該區(qū)森林覆蓋率高、植被類型多樣、保存完整，目前雖有學(xué)者對該地區(qū)的森林LAI進(jìn)行了研究，但只局限于樣地尺度［9］。本文通過TM數(shù)據(jù)反演11種植被指數(shù)，分別建立這些指數(shù)與實測LAI的統(tǒng)計回歸模型，比較分析各模型的優(yōu)劣進(jìn)而選取最優(yōu)模型，實現(xiàn)西雙版納森林LAI的高精度反演。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

西雙版納傣族自治州位于云南省南部，地理坐標(biāo) N21°08′～N22°36′，E99°56′～E101°51′，面積近2×104km2。主要森林植被類型有雨林、季雨林、亞熱帶常綠闊葉林、落葉闊葉林、暖性針葉林、竹林、灌叢、草叢等，其中橡膠林是西雙版納增加最快、最多的一種林地類型，從1976年到2007的30多年間，其面積增加了2.05×105hm2，占有林地面積的27.06%［12-13］。本研究區(qū)的樹種主要是橡膠林，分布于海拔400m～1000m之間，以800m左右最為集中。

2.2 數(shù)據(jù)

2.2.1 TM 數(shù)據(jù)

本文所用TM數(shù)據(jù)由中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所提供，空間分辨率為30m，已進(jìn)行了正射校正處理，數(shù)據(jù)情況詳見表1。

表1 西雙版納地區(qū)TM數(shù)據(jù)情況

2.2.2 實測數(shù)據(jù)

實測數(shù)據(jù)包括LAI和地面控制點數(shù)據(jù)，其中LAI的測量使用美國LI－COR公司生產(chǎn)的LAI－2200植被冠層分析儀，于2010年12月29日到2011年1月15日之間獲取，2013年4月補(bǔ)測了部分?jǐn)?shù)據(jù)。測量時選擇有代表性的森林樣地和光照均勻條件下，主要記錄所測樣方的LAI和中心點的經(jīng)緯度信息。樣方直徑為30m（與TM影像30m的空間分辨率相對應(yīng)），對30m×30m的范圍內(nèi)，圍繞中心點按45°間隔共8個不同方向測量的多個LAI值進(jìn)行平均，作為該樣方的LAI值；中心點經(jīng)緯度測量利用天寶的GPS－RTK儀器。本研究共獲取了68個樣區(qū)的實測值，較均勻分布在勐臘、勐海和景洪周邊的森林區(qū)。

3 研究方法

3.1 植被指數(shù)及計算方法

植被指數(shù)是兩個或多個波長范圍內(nèi)的地物反射率通過線性或非線性運算、產(chǎn)生某些對植被長勢和生物量等有一定指示意義的專題數(shù)值［14］。本文用到的植被指數(shù)有11個，其定義和計算方法如表2。

表2 植被指數(shù)定義及計算方法

3.2 植被指數(shù)與LAI的統(tǒng)計回歸分析

以ENVI4.8遙感圖像處理軟件為平臺，分別計算上述11種植被指數(shù)。利用實測的68個有效LAI數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取其中的50個與植被指數(shù)建立線性回歸關(guān)系，其余18個用于回歸模型的驗證。

4 結(jié)果與分析

4.1 植被指數(shù)與LAI實測值回歸結(jié)果

各種植被指數(shù)與實測LAI的散點圖和統(tǒng)計關(guān)系模型如圖1（a）～圖1（k）所示，圖中橫軸為TM影像提取的VI，縱軸為實測LAI。

4.2 模型驗證與分析

從圖1各圖可以看出，NDVI，SAVI，MSAVI和MCARI的相關(guān)性較好，R2均在0.6以上，最高為0.6445；其他7個指數(shù)與LAI的R2均低于0.6，最低為0.5192。利用18個驗證數(shù)據(jù)驗證并計算均值誤差RMS和均方根誤差RMSE（表3）?？梢钥闯龈髦脖恢笖?shù)與LAI線性回歸模型的RSE和RMSE都較小，其中MSAVI－LAI的 RMS 和RMSE最小。分析其原因可能在于，西雙版納地區(qū)闊葉林占較大比例，其中又以人工橡膠林為主，橡膠林生態(tài)系統(tǒng)的土壤自然肥力較高，而MSAVI是對SAVI的改進(jìn)，綜合考慮了土壤和環(huán)境背景等因素，因此對葉面積指數(shù)變化更為敏感，可以根據(jù)植被的茂密程度進(jìn)行自動調(diào)節(jié)［20，22］。因此，MSAVI表現(xiàn)出與LAI較高的相關(guān)性。

圖1 各植被指數(shù)與LAI之間的統(tǒng)計回歸關(guān)系

表3 各指數(shù)與LAI統(tǒng)計模型的精度驗證結(jié)果

利用18個樣本驗證 MSAVI－LAI線性回歸模型，結(jié)果如圖2所示，R2＝0.6258，計算其均值誤差RMS為1.3172，均方根誤差 RMSE為1.3688。

4.3 研究區(qū)LAI反演

利用MSAVI－LAI線性回歸模型反演西雙版納地區(qū)LAI，結(jié)果如圖3所示，LAI值主要集中在1～5之間。

圖2 MSAVI－LAI模型反演的LAI和實測值關(guān)系

圖3 西雙版納森林區(qū)LAI分布圖

本文使用部分實測點進(jìn)行了整個研究區(qū)的驗證，精度較好，但是可以看出預(yù)測值整體偏低，需要進(jìn)一步研究。

5 結(jié)束語

本文利用Landsat TM數(shù)據(jù)提取多種植被指數(shù)，通過統(tǒng)計回歸分析以及模型驗證，建立了反演LAI的統(tǒng)計回歸模型，實現(xiàn)西雙版納森林區(qū)LAI的反演。在研究中發(fā)現(xiàn)，LAI主要集中在1～5之間，隨著VI的增加，LAI隨之增加，但是VI增加到一定程度，LAI則不再增加，出現(xiàn)飽和現(xiàn)象，這正是植被指數(shù)反演LAI的一大難點。本文的葉面積指數(shù)反演是基于西雙版納地區(qū)的VIs－LAI統(tǒng)計回歸模型分析得到，正如引言部分所述，不同地區(qū)、不同季節(jié)的VIs－LAI回歸模型不盡相同，因此與普適性強(qiáng)的光學(xué)模型相結(jié)合，可能是遙感估算LAI的一個突破點，也是本文進(jìn)一步深入研究的問題。

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