劉治國,王弟,張紅,張霄羽,韓建平，王云霞

(1.山西大學(xué) 黃土高原研究所,山西 太原 030006;2.山西省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院,山西 太原 030012;3.山西大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院,山西 太原 030006)

基于遙感數(shù)據(jù)的山西東部油松林蓄積量估測(cè)方法研究

劉治國1,王弟2*,張紅3,張霄羽3,韓建平2，王云霞2

(1.山西大學(xué) 黃土高原研究所,山西 太原 030006;2.山西省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院,山西 太原 030012;3.山西大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院,山西 太原 030006)

為了探討油松林遙感估測(cè)模型的精度和適用性,以山西省晉東土石山立地亞區(qū)的170個(gè)油松樣地作為研究對(duì)象,獲取研究區(qū)的SPOT影像和DEM(Digital Elevation Model,數(shù)字高程模型)數(shù)據(jù),提取170個(gè)樣地的遙感波段信息和地形信息,結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù),分別采用多元逐步回歸模型、偏最小二乘回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立油松林蓄積量的遙感估測(cè)方法,并進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明:1)基于遙感影像和DEM影像估測(cè)油松林蓄積量是可行的,三種方法都取得了滿意的結(jié)果;2)三種方法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)油松林蓄積量估算的精度為82.13%,多元逐步回歸模型的精度為76.73%,偏最小二乘回歸模型的精度為77.09%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的估測(cè)精度更高。

油松林；蓄積量;遙感估測(cè);多元回歸;偏最小二乘回歸;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

森林蓄積量作為反映一個(gè)國家或地區(qū)森林資源總規(guī)模和總水平的基本指標(biāo)之一,其消長(zhǎng)動(dòng)態(tài)變化是林業(yè)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益的主要表征參數(shù),因此準(zhǔn)確估計(jì)森林的蓄積量,對(duì)衡量森林生態(tài)環(huán)境具有重要意義。傳統(tǒng)的測(cè)定森林蓄積量方法包括材積表法、標(biāo)準(zhǔn)木法、干距法等[1]，這些方法調(diào)查周期長(zhǎng),人力財(cái)力消耗大且不能及時(shí)反映森林蓄積量的動(dòng)態(tài)變化。隨著“3S”(遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng))技術(shù)的發(fā)展,很多學(xué)者已將3S技術(shù)多方面應(yīng)運(yùn)于森林蓄積量的研究[2-4]。包盈智等利用TM(Thematic Mapper)數(shù)據(jù)使用多元回歸分析對(duì)森林蓄積量進(jìn)行了估測(cè)[5];袁凱先使用了TM資料,運(yùn)用材積表法與多元回歸法驗(yàn)證了這種方法的可行性[6];施鵬程則采用PLS(Partial Least Square,偏最小二乘法)對(duì)密云縣森林蓄積進(jìn)行遙感估測(cè)所得模型具有較強(qiáng)適應(yīng)性[7];李崇貴利用“3S”技術(shù)與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,同時(shí)使用地面數(shù)據(jù)進(jìn)行蓄積估測(cè),所得結(jié)果也滿足調(diào)查精度要求[8]。

關(guān)于森林蓄積量的遙感定量估測(cè)研究主要集中在如何提高遙感估測(cè)蓄積量精確度，同時(shí)在具體的森林經(jīng)營單元上選擇與蓄積量相關(guān)性較好的自變量因子[9-12]。國內(nèi)外在選擇蓄積量估測(cè)因子中,常常將估測(cè)因子分為地面實(shí)測(cè)因子、遙感因子。純粹采用地面實(shí)測(cè)因子建模精度高,但工作量大、難以推廣到樣地以外區(qū)域,純粹采用遙感因子建模精度較低,不能準(zhǔn)確模擬森林蓄積量。而將兩者結(jié)合,可以大大減少野外工作量,提高估測(cè)精度,如Gemmell等[13]基于 TM數(shù)據(jù),采用KNN方法研究了各波段、郁閉度、林分面積大小以及地形要素對(duì)定量估測(cè)森林蓄積量的影響度,結(jié)果顯示,郁閉度和蓄積量的相關(guān)系數(shù)最大,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于地形要素對(duì)蓄積量的影響。本文以山西省東部土石山的優(yōu)勢(shì)樹種油松(Pinustabuliformis)作為研究對(duì)象,將遙感影像數(shù)據(jù)與地面數(shù)據(jù)相結(jié)合,采用多元逐步回歸模型,偏最小二乘回歸模型及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)油松林蓄積量進(jìn)行估測(cè),并比較三種方法的估測(cè)精度。目的是:1)以SPOT多波段影像和DEM為數(shù)據(jù)源,選取合適的影像因子和地形因子,對(duì)樣地內(nèi)油松林蓄積量進(jìn)行相關(guān)性分析和共線性分析;2)基于增強(qiáng)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、多元逐步回歸與偏最小二乘法建立油松林蓄積量遙感估測(cè)模型,通過比對(duì)探索更有效的油松林蓄積量估測(cè)方法。

1 內(nèi)容與方法

1.1 研究區(qū)概況

油松是山西省主要的針葉樹種,分布廣泛,遙感影像數(shù)據(jù)色彩和紋理明顯、樹冠整齊。山西省森林資源一類清查(2010年)中涉及的油松林樣地有381個(gè),其中晉東土石山立地亞區(qū)分布較多,主要涉及安澤、沁源、長(zhǎng)子、長(zhǎng)治、壺關(guān)、平順、潞城、黎城、屯留、襄垣、沁縣、武鄉(xiāng)、陵川、高平、澤州、榆社、左權(quán)、和順、昔陽、壽陽、平定、盂縣等22個(gè)縣市。該立地亞區(qū)主要?dú)夂蛱攸c(diǎn)是冬夏長(zhǎng)、春秋短、四季分明;日照比較充足,晝夜溫差較大;春季少雨多風(fēng),干旱時(shí)有發(fā)生;夏季炎熱且降雨量集中,年降水量400～600 mm,年際變化大;秋天云高氣爽,降溫快;冬季干冷。立地亞區(qū)內(nèi)的土壤類型多以褐土、栗褐土和山地草甸土為主;地帶性植被以常綠針葉林為主,主要優(yōu)勢(shì)樹種有華北落葉松(Larixprincipis-rupprechtii)、油松(Pinustabuliformis)、側(cè)柏(Platycladusorientalis)等,闊葉樹種多為遼東櫟(Quercuswntaishanica)、刺槐(Robiniapseudoacacia)、楊樹(Populusspp.)等。

研究區(qū)的遙感影像采用2010年由SPOT衛(wèi)星高分辨率多波段掃描儀(HRV)獲取的遙感影像,包括10 m分辨率的全色波段和20 m分辨率的多波段數(shù)據(jù)。影像成像時(shí)間從5月份到11月份不等。 將381個(gè)油松林樣方所在經(jīng)緯度樣方與遙感影像對(duì)應(yīng),獲得每一個(gè)樣方所對(duì)應(yīng)的影像,剔除影像中有云或影像不清晰的樣本、剔除影像月份在5月、6月和11月的樣本,剔除掉蓄積量過大和過小的樣本。本研究所采用的油松樣地?cái)?shù)量為170個(gè)。通過對(duì)不同數(shù)據(jù)來源進(jìn)行分類、整理,本文選取的170個(gè)油松林樣地海拔750 m～1 940 m,地貌類型以中山為主;樣地坡度在25度以下的占53.53%;樣地內(nèi)油松林主要分布在北與東北坡向;以中齡林與近熟林為主,各占總數(shù)的60.00%和32.35%;郁閉度多介于0.4-0.6、0.6-0.8。

1.2 數(shù)據(jù)來源

將影響油松林蓄積量的自變量因子分為遙感因子、地形因子和地面因子。其中油松林蓄積量的數(shù)據(jù)是通過一類清查得到;地形因子是根據(jù)研究區(qū)的170個(gè)油松林小班的DEM數(shù)據(jù),得到海拔(Altitude)、坡度(Slope)、坡向(Slope aspect);地面因子包括齡組(Age group)、郁閉度(Crown density)，主要是根據(jù)樣地調(diào)查得到的;遙感影像因子包括SPOT影像的4個(gè)波段值;植被指數(shù)因子包括根據(jù)遙感影像波段值計(jì)算得到的NDVI(歸一化植被指數(shù))、RVI(比值植被指數(shù))。

遙感影像處理過程為:由SPOT衛(wèi)星高分辨率多波段掃描儀(HRV)獲取的遙感影像,包括10 m分辨率的全色波段和20 m分辨率的多波段數(shù)據(jù)。對(duì)多波段影像進(jìn)行了幾何校正、圖像融合、拼接及輻射校正等預(yù)處理,使總誤差小于1個(gè)像元。根據(jù)一類清查中涉及研究區(qū)內(nèi)的170個(gè)油松林樣地的經(jīng)緯度坐標(biāo),提取樣地所在的森林小班,將小班邊界與SPOT影像(2010年)疊加,在ENVI中提取每個(gè)油松小班所在像素的波段灰度值B1、B2、B3和B4(NIR近紅外光、RED紅光、GREEN綠光和SWIR短波紅外線),根據(jù)遙感影像波段值計(jì)算得到每個(gè)小班的NDVI、RVI,模型的自變量因子具體總結(jié)見表1,且植被指數(shù)的計(jì)算方法如下:

NDVI=[p(nir)-p(red)]/[p(nir)+p(red)] ，

(1)

RVI=p(nir)/p(red) ，

(2)

其中,p(nir)、p(red)分別指影像相應(yīng)波段的灰度值。

表1 數(shù)據(jù)來源

1.3 研究方法

將油松小班的遙感因子、地形因子和地面因子作為自變量,油松林蓄積量作為因變量,分別采用多元逐步回歸、偏最小二乘回歸以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行蓄積量擬合。建模分別在SPSS13.0、SIMCA-P、MATLAB R2011b中實(shí)現(xiàn)。

分別采用三種建模方法進(jìn)行了油松林蓄積量的估測(cè),為了比較三種方法的優(yōu)劣,選擇MAE(the mean absolute Error),RMSE(the root mean square error)、精度Pc作為衡量算法性能的指標(biāo),具體定義如下:

(3)

(4)

(5)

2 結(jié)果分析

2.1 基于多元逐步回歸分析法的油松林蓄積量估算

對(duì)樣地各自變量因子與因變量蓄積量進(jìn)行相關(guān)性和自變量間共線性分析,結(jié)果見表2。由表2可知,RED、GREEN、SWIR、海拔、齡組、郁閉度這6個(gè)因子與蓄積量的相關(guān)性達(dá)到了顯著性水平(P<0.05),而NIR、NDVI、RVI、坡度、坡向這5個(gè)因子與蓄積量的相關(guān)性沒有達(dá)到顯著性水平(P>0.05)。從方差膨脹因子來看,NIR、RED、NDVI與RVI的方差膨脹因子均大于10,表明各波段之間與通過波段值計(jì)算得到的植被指數(shù)之間存在多重相關(guān)性。

表2 因子與樣地蓄積量的相關(guān)性分析和共線性分析

由于自變量間存在著顯著的相關(guān)性,易使模型估計(jì)失真,因此采用逐步回歸法可以找出引起多重共線性的解釋變量,將它排除出去。對(duì)170個(gè)樣地的油松林蓄積量與自變量進(jìn)行多元逐步回歸,并對(duì)模型精度進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果見表3。從表3可以看出,郁閉度為最先引入模型的變量,選出的最優(yōu)模型其郁閉度、齡組及RED的偏相關(guān)系數(shù)依次為0.733、0.689及-0.212,決定系數(shù)R2為0.632,通過比較使用此模型獲得的表達(dá)式為:公頃蓄積量=-57.817+104.888*郁閉度+24.254*齡組-0.214*RED。從表3中的標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)可以表示模型中自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)大小,可以看出貢獻(xiàn)度大小依次為:郁閉度>齡組>RED。

表3 油松林蓄積量估測(cè)的逐步回歸模型

2.2 基于偏最小二乘法的油松林蓄積量估算

偏最小二乘回歸可以解決自變量之間多重共線性問題。對(duì)170個(gè)樣地的油松林蓄積量與自變量進(jìn)行偏最小二乘回歸分析。結(jié)果表明:在偏最小二乘回歸計(jì)算過程中,共提取了3個(gè)主成分F1、F2、F3,這三個(gè)主成分一方面盡可能多地代表X中的變異信息,另一方面與Y相關(guān)聯(lián)并能解釋Y中的信息。F1、F2、F3對(duì)自變量X和因變量Y的解釋能力分別為:38%,22%,3%,總解釋能力為63%。

各自變量與蓄積量相關(guān)性結(jié)果見圖1。由圖1可知,自變量對(duì)蓄積量的解釋度重要性依次為郁閉度>齡組>RED>GREEN>SWIR>NIR>海拔>RVI>NDVI>坡度>坡向,前三個(gè)變量的重要性與逐步回歸中構(gòu)建模型的3個(gè)自變量一致,這也說明兩種模型對(duì)自變量的提取是一致的,也即郁閉度、齡組和RED對(duì)蓄積量估測(cè)起主要作用。偏最小二乘回歸系數(shù)見表4,通過表4,構(gòu)建蓄積量與11個(gè)自變量的偏最小二乘回歸模型為:

蓄積量=-66.499-0.007×NIR-0.032×RED-0.165×SWIR+6.619×NDVI-0.079×RVI+0.007×海拔+0.057×坡度+21.463×齡組+104.963×郁閉度+1.333×坡向

Fig.1 Rank of factors圖1 影響蓄積量的各因子重要性排序

2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的油松林蓄積量估算

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)質(zhì)反映了輸入輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,這種數(shù)學(xué)關(guān)系由特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定,根據(jù)具體問題進(jìn)行設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。在170個(gè)樣本中隨機(jī)選取80%的樣本(136個(gè))作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),在Matlab中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,通過不斷調(diào)整訓(xùn)練參數(shù),使預(yù)測(cè)誤差達(dá)到最小,達(dá)到10-3后停止訓(xùn)練,總計(jì)訓(xùn)練3 000步,擬合完成后,將剩余的20%樣本(34個(gè))作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù),代入訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行預(yù)測(cè),并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較,進(jìn)行精度檢驗(yàn)。

表4 油松林蓄積量估測(cè)的偏最小二乘模型

構(gòu)建的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為10-3-1,即輸入層有10個(gè)節(jié)點(diǎn),隱藏層有3個(gè)tansig神經(jīng)元,輸出層有1個(gè)purelin神經(jīng)元。模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試的相關(guān)分析見圖2,可知模型訓(xùn)練樣本的相關(guān)系數(shù)R為0.87,檢驗(yàn)樣本的R為0.76,測(cè)試樣本的R為0.71,總體訓(xùn)練R為0.83。模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值以及模型預(yù)測(cè)誤差見圖3,可知預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值呈現(xiàn)一致的波動(dòng)趨勢(shì),差異較小,預(yù)測(cè)的誤差為-25～20 m3。這說明本文提出的方法在蓄積量估測(cè)的精度方面是可行的,并且隨著樣本量的增大,模型的精度會(huì)進(jìn)一步提高[14-19]。

Fig.2 Artificial neural network model of stand volume圖2 油松林蓄積量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)果

Fig.3 Prediction value and error of artificial neural network model圖3 模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值以及模型預(yù)測(cè)誤差

2.4 三種方法擬合精度比較

對(duì)多元逐步回歸、偏最小二乘回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種建模方法進(jìn)行精度比較,結(jié)果見圖4和表5。由圖4可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比偏最小二乘模型和逐步回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際值。從表5可以看出,三種模型中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的檢驗(yàn)精度最高、MAE和RMSE值最低。逐步回歸模型和偏最小二乘模型的檢驗(yàn)精度均低于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過驗(yàn)證得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為更優(yōu)的蓄積量估測(cè)方法,同時(shí)也體現(xiàn)出這種方法具有更強(qiáng)大的泛化和預(yù)測(cè)能力。

Fig.4 Comparison of real value and estimation value of three models圖4 實(shí)際值與理論值比較

估算方法檢驗(yàn)精度MAERMSE多元逐步回歸7673%12011456偏最小二乘回歸7709%11951459人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8213%824977

由于森林蓄積量是受多因子影響的,而傳統(tǒng)的多元線性回歸模型和偏最小二乘回歸模型是建立在線性假設(shè)的基礎(chǔ)上的,因此預(yù)測(cè)的精度較低,在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制。而基于非線性數(shù)量技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,能夠較好地?cái)M合預(yù)測(cè)研究在復(fù)雜情況下的非線性預(yù)測(cè)問題,比傳統(tǒng)的線性回歸模型有了很大的改進(jìn)[20-21]。此外,本研究也有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,當(dāng)進(jìn)行其他地區(qū)或其他樹種蓄積量估測(cè)建模時(shí),可根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行估測(cè)。

3 結(jié)果與討論

采用多元逐步回歸、偏最小二乘法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立對(duì)油松林蓄積量的估測(cè)模型,通過使用檢驗(yàn)精度、MAE、RMSE對(duì)這三種方法的結(jié)果進(jìn)行擬合精度比較。結(jié)果表明:1)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)油松林進(jìn)行蓄積量估算,最終模型的檢驗(yàn)精度為82.13%,利用多元逐步回歸和偏最小二乘回歸分別對(duì)油松林進(jìn)行蓄積量估算獲得模型的檢驗(yàn)精度分別為76.73%與77.09%。2)本研究結(jié)果表明利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)油松林蓄積量遙感估測(cè)精度更高,所獲得的理論結(jié)果與森林清查獲得的地面數(shù)據(jù)的結(jié)果相近,表明該方法能夠真實(shí)反映一定樹種蓄積量。

本研究中發(fā)現(xiàn):1)影像的選擇、時(shí)空分辨率、影像成像時(shí)間和質(zhì)量對(duì)于森林蓄積量的估算有很大的影響,使得影像的波段灰度值與蓄積量的關(guān)系不一致,甚至呈現(xiàn)相反的關(guān)系。未來研究應(yīng)用分辨率更高的遙感圖像,實(shí)現(xiàn)精確定位,可以減少估測(cè)誤差。2)蓄積量估測(cè)因子的選擇對(duì)估測(cè)準(zhǔn)確性和精確性有很大的影響,將地面易測(cè)因子與遙感因子結(jié)合,可以大大減少野外工作量,提高估測(cè)精度。本文選取了遙感因子和地面因子結(jié)合進(jìn)行蓄積量建模,所得模型的精度為82.13%,其中對(duì)蓄積量影響較大的3個(gè)因子分別是郁閉度、齡組和RED,遙感影像因子的影響較小,這與本文所選擇的影像精度有關(guān)。如果在未來能通過更高分辨率的遙感影像,估算出冠幅或株數(shù)因子,則模型的精度會(huì)更高。3)未來的研究方向應(yīng)該是從植被生產(chǎn)力形成的生理過程出發(fā),研究具有生理學(xué)、生態(tài)學(xué)意義的機(jī)理模型,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行高精度定量估測(cè)。本文的研究結(jié)果雖然只適用于山西油松林的蓄積量模擬,但提出的研究方法可以推廣到其他樹種進(jìn)行森林蓄積量的估測(cè),對(duì)于最大限度地減少外業(yè)工作量,將具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益,為今后的森林固碳估測(cè)及森林規(guī)劃管理提供科學(xué)依據(jù)。

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Estimation for the Forest Volume ofPinustabulaeformisForest Based on Remote Sensing Data in East Shanxi

LIU Zhiguo1,WANG Di2*,ZHANG Hong3,ZHANG Xiaoyu3,HAN Jianping2，WANG Yunxia2

(1.InstituteofLoessPlateau,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China;2.ShanxiInstituteofForestInventoryandPlanning,Taiyuan030012,China;3.CollegeofEnvironmentScienceandResources,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China)

In order to compare the precision and applicability of different estimation models forPinustabuliformisbiomass based on remote sensing data,remote sensing band and terrain information of 170 sample plots ofPinustabulaeformisforest in an earth-rock soil region of eastern Shanxi were extracted from SPOT and DEM images. Associated with the ground survey data, this study employed the BP neural network model, multiple stepwise regression approach and partial least squares method to estimate the biomass volume ofPinustabuliformis. The accuracies of the models obtained from these three methods were verified and compared. The results showed that:1) all three approaches could estimate the biomass volume ofPinustabuliformiswith high accuracies;2) the neural network model had the highest accuracy among three models (82.13%), followed by partial least squares model (77.09%) and the multiple stepwise regression model (76.73%).

Pinustabulaeformisforest;stand volume;remote sensing estimation;multiple stepwise regression;partial least squares regression; BP neural network

10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.01.027

2016-08-22；

2016-11-14

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(41401643)

劉治國(1990-)，男，山西忻州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樯稚鷳B(tài)學(xué)。E-mail:272752172@qq.com

*通信作者：王弟(WANG Di),E-mail:Dw1964@126.com

S718.5

A

0253-2395(2017)01-0187-08