杜 志，甘世書

(國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設計院，長沙 410014)

我國森林資源監(jiān)測體系主要由全國森林資源清查(一類清查)、森林資源規(guī)劃設計調(diào)查(二類調(diào)查)和作業(yè)設計調(diào)查(三類調(diào)查)等組成。已完成的8次全國森林資源清查工作，為國家提供了準確的森林資源現(xiàn)狀及其變化情況，為制定和調(diào)整林業(yè)方針政策，編制國民經(jīng)濟和社會發(fā)展規(guī)劃等重大戰(zhàn)略決策提供了科學依據(jù)。然而，五年一次的一類清查和十年一次的二類調(diào)查的監(jiān)測周期難以滿足目前年度出數(shù)的要求，監(jiān)測成果時效性差[1]。對此，國家林業(yè)局近年來不斷增強森林資源監(jiān)測體系服務能力，探討實踐森林資源“年度出數(shù)”方法，推進森林資源“一體化”監(jiān)測體系建設[2]。

從2012年廣東省開展的國家森林資源與生態(tài)狀況綜合監(jiān)測試點工作，到2014年遼寧省、浙江省和湖南省等開展的全國森林資源一體化監(jiān)測試點，到2015年覆蓋全國的森林資源宏觀監(jiān)測，監(jiān)測體系不斷完善，技術(shù)手段逐漸成熟。其中全國森林資源宏觀監(jiān)測利用最新遙感衛(wèi)星影像，對大樣地進行遙感判讀(群團樣地判讀)，結(jié)合必要的調(diào)查核實和現(xiàn)地驗證，統(tǒng)計各省主要地類面積，產(chǎn)出全國各省年度森林面積、蓄積等主要森林資源指標現(xiàn)狀數(shù)據(jù)。以提高全國森林資源監(jiān)測的時效性，縮短了森林資源數(shù)據(jù)產(chǎn)出周期，為評估國家“十二五”規(guī)劃目標完成情況，編制“十三五”規(guī)劃和開展省級黨政領(lǐng)導任期考核提供了科學參考依據(jù)。

森林資源數(shù)據(jù)的年度出數(shù)方法，主要以遙感判讀結(jié)合現(xiàn)地驗證為主，遙感正判率直接關(guān)系到年度森林面積、森林覆蓋率等成果的準確性。然而，目前系統(tǒng)、全面分析在林地遙感正判率影響因子方面的研究報道較少。本文基于2015年廣西壯族自治區(qū)森林資源宏觀監(jiān)測遙感群團樣地調(diào)查，從人員和資料兩個因子對遙感判讀的影響進行分析，以期為提高林業(yè)遙感正判率和增強森林資源年度出數(shù)的可靠性方面提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 遙感群團樣地布設

采用西安80坐標系，圓錐等面積投影，在全國范圍內(nèi)，以20 km×20 km網(wǎng)交叉點為中心，設置2 km×2 km大樣地，廣西共設置603個大樣地。大樣地以西北方向第一個落入行政區(qū)域內(nèi)的大樣地為1號樣地，按從西向東、再從北向南的順序依次編號。按廣西大樣地號從小到大順序排序，每間隔一定個數(shù)，機械抽取5%的大樣地進行現(xiàn)地驗證，確保機械抽取樣地較均勻分布于全省域范圍內(nèi)，然后隨機抽取不低于15%的大樣地，廣西用于現(xiàn)地驗證大樣地個數(shù)為129個。

在大樣地范圍內(nèi)，按500 m×500 m間距均勻布設25個群團樣地，每個樣地的面積為666.67 m2，形狀為正方形。

1.2 數(shù)據(jù)收集與處理

森林資源宏觀監(jiān)測遙感群體樣地數(shù)據(jù)有遙感影像和矢量數(shù)據(jù)兩方面，數(shù)據(jù)來源于此129個大樣地(共3 225個群團樣地)的內(nèi)業(yè)判讀和現(xiàn)地核實結(jié)果。

衛(wèi)星影像由國家林業(yè)局統(tǒng)一提供，按照遙感數(shù)據(jù)時相、分辨率、云量等要求，對2013年以來的遙感影像進行正射校正等數(shù)據(jù)處理，裁切成4 km×4 km分幅的大樣地遙感影像，作為遙感判讀底圖，同時每個樣地下載最新的4 km×4 km范圍的谷歌影像，作為參考影像。129個大樣地的遙感影像類型如表1。

表1 各種遙感數(shù)據(jù)源類型統(tǒng)計表遙感數(shù)據(jù)源波段類型分辨率/m數(shù)量RapidEyeC(多光譜)585國產(chǎn)資源一號P(全色)515國產(chǎn)資源三號P(全色)218高分一號P(全色)211航空影像C(多光譜)0.6 129

根據(jù)季節(jié)變化和樹木生長規(guī)律，將129張衛(wèi)星影像的時相分為兩部分，時相A當年2月至9月，共52張影像；時相B當年10月至翌年1月，共77張影像。

矢量數(shù)據(jù)主要包括廣西2009年森林資源規(guī)劃設計調(diào)查(二類調(diào)查)數(shù)據(jù)、2011年廣西林地保護利用規(guī)劃數(shù)據(jù)、2014年廣西林地變更數(shù)據(jù)、2015年近期采伐或造林、林地占用征收和森林火災等林業(yè)經(jīng)營管理矢量資料。

1.3 遙感判讀

選取2名具有不同判讀經(jīng)驗的人員分別對群團樣地進行判讀，其中判讀人員A是具有5年以上遙感判讀經(jīng)驗的技術(shù)人員，判讀人員B是沒有任何遙感判讀工作經(jīng)驗的技術(shù)人員。2名人員依照不同分辨率和時相的衛(wèi)星影像對全部樣地進行判讀，然后對照高分辨率谷歌影像，結(jié)合林業(yè)經(jīng)營管理資料再次判讀。

1.4 正判率計算

對全部大樣地的群團樣地進行現(xiàn)地驗證，根據(jù)現(xiàn)地調(diào)查結(jié)果，采用如下公式計算各地類正判率。

地類i的正判率=

2 結(jié)果與分析

2.1 不同判讀經(jīng)驗人員的影響分析

林業(yè)遙感判讀工作多采用人工判讀形式，表2統(tǒng)計了判讀人員A和判讀人員B僅根據(jù)衛(wèi)星影像的正判率情況?？芍?jīng)驗豐富人員對各地類的正判讀率明顯高于無經(jīng)驗人員，尤其體現(xiàn)在對竹林的判讀上，無經(jīng)驗人員對于竹林在衛(wèi)星影像中的表現(xiàn)形式缺乏認知；對于未成林造林地的正判率均不超過30%，表明此地類在衛(wèi)星影像中與其它地類較難區(qū)分，廣西多種植桉樹，每年桉樹的采伐更新，在影像表現(xiàn)上易與未成林造林地等地類混淆，造成未成林造林地的正判率不高；而對于森林的正判率(不區(qū)分喬木林、竹林和特殊灌木林)分別為93.64%和88.04%，2名判讀人員均表現(xiàn)出較高的準確性。

表2 不同判讀人員正判率統(tǒng)計表判讀人員正判率/%喬木林竹林特殊灌木林一般灌木林未成林造林地其它地類森林A89.3580.7783.5460.0022.8691.6793.64B83.4667.2911.115.8879.7088.04差異5.8980.7716.2548.8916.9711.975.61

2.2 不同分辨率衛(wèi)星影像的影響分析

目前林業(yè)調(diào)查常用遙感影像來源于RapidEye、國產(chǎn)資源一號、國產(chǎn)資源三號、高分一號等衛(wèi)星。本文采用RapidEye和國產(chǎn)資源一號衛(wèi)星的5 m分辨率的遙感影像，以及國產(chǎn)資源三號和高分一號衛(wèi)星2 m分辨率的遙感影像。

由表3可知，采用5 m分辨率影像時，判讀人員A的正判率均高于判讀人員B，運用2 m分辨率影像時，兩者的正判率差值規(guī)律不明顯。但是，判讀人員B在2 m分辨率影像中各地類的正判率較5 m分辨率影像中的正判率有明顯提高，喬木林由79.15%提高到86.58%，特殊灌木林從72.49%上升到78.48%，森林正判率由85.50%變?yōu)?8.22%。隨分辨率提高，對經(jīng)驗豐富人員的正判率影響較小，僅喬木林和竹林出現(xiàn)了提高。

表3 不同分辨率的衛(wèi)星影像的正判率統(tǒng)計表影像分辨率/m判讀人員正判率/%喬木林竹林特殊灌木林一般灌木林未成林造林地其它地類森林A88.8573.4617.2463.6492.7091.215B79.1572.493.459.0985.0985.50差異9.700.9713.7954.557.625.70A92.6587.5053.1625.0020.0089.5887.742B86.5878.4888.5488.22差異6.0787.50-25.3225.0020.001.04-0.48

2.3 不同時相衛(wèi)星影像的影響分析

遙感最佳時相的選擇可以強化森林植被信息及其類型的識別,弱化其它因子的干擾,是森林植被遙感的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一[3]。本文將樹木生長較快的春夏時期劃分為時相A，將樹木生長較慢的秋冬時期劃分為時相B。如表4所示，對于喬木林、竹林和森林的遙感判讀，時相A的正判率均高于時相B的正判率；經(jīng)驗豐富人員基于時相A的衛(wèi)星影像進行判讀，喬木林的正判率達到92.36%，森林的正判率達到91.47%；對于特殊灌木林、一般灌木林和未成林造林地的判讀，不同時相的正判率變化不大。

2.4結(jié)合其它因素的影響分析

判讀人員結(jié)合0.6 m分辨率的谷歌影像，并參考最新林地變更成果、營造林、采伐和林地征占用圖層等林業(yè)經(jīng)營管理資料，對129個大樣地進行判讀，正判率結(jié)果統(tǒng)計如表5。對比表2結(jié)果，在參考林業(yè)經(jīng)營管理資料的情況下，不同判讀人員對于各地類的正判率都有明顯提高。其中喬木林、竹林、特殊灌木林和森林的正判率均達到了90%以上。林地各地類中，喬木林的正判率表現(xiàn)出較高的正判率，經(jīng)驗豐富人員為94.40%，無判讀經(jīng)驗人員為94.12%；對于森林覆蓋率的正判率都到達了很高水平，分別為97.12%和95.30%；未成林造林的正判率依然較低，兩位判讀人員的正判率均不超過50%，主要由于桉樹等速生樹種采伐造林周期短，所參考的林業(yè)檔案信息更新不及時的原因。

表4 不同時相的衛(wèi)星影像的正判率統(tǒng)計表影像時相判讀人員正判率/%喬木林竹林特殊灌木林一般灌木林未成林造林地其它地類森林A92.3673.0867.2522.7350.0091.5491.47時相AB84.210.0079.914.5512.5082.5989.34差異8.1573.08-12.6618.1837.508.962.13A87.8850.0072.339.0950.0092.1889.55時相BB78.420.0064.7887.5383.52差異9.4550.007.559.0950.004.656.03

表5 不同判讀人員參考資料的正判率統(tǒng)計表判讀人員正判率/%喬木林竹林特殊灌木林一般灌木林未成林造林地其它地類森林A94.40100.0091.1656.0015.3894.9897.12B94.1290.4895.4177.7844.4492.9195.30差異0.289.52-4.25-21.78-29.062.071.83

3 結(jié)論與討論

基于廣西2015年森林資源宏觀監(jiān)測遙感群團樣地判讀工作，分析了不同判讀經(jīng)驗人員和不同判讀資料對正判率的影響，得到如下結(jié)論：

1) 不同判讀工作經(jīng)驗人員對遙感判讀的正判率有一定的影響。無論運用不同分辨率或不同時相的衛(wèi)星影像，還是判讀過程是否參考谷歌影像和林業(yè)經(jīng)營管理資料，經(jīng)驗豐富的判讀人員對于喬木林、竹林、特殊灌木林和森林等的正判率都高于無判讀經(jīng)驗人員。在僅參考衛(wèi)星影像進行判讀時，兩者對于不同地類的正判率差異均超過了5%。

2) 高分辨率的遙感影像，有助于提高正判率，尤其對于無判讀經(jīng)驗人員，2 m分辨率影像的判讀結(jié)果明顯優(yōu)于5 m分辨率影像的判讀結(jié)果，各主要地類的正判率可以提高3%以上，喬木林從79.15%提高到86.58%。

3) 不同時相的遙感影像是影響正判率的因素之一，春夏季節(jié)各林地地類的正判率明顯高于秋冬季節(jié)的正判率。經(jīng)驗豐富人員采用春秋季節(jié)衛(wèi)星影像進行判讀，喬木林和森林的正判率能達到90%以上，可見選擇適合的時相遙感影像開展判讀，有助于提高判讀準確性。植物的物候?qū)W特征導致在不同生長發(fā)育階段表現(xiàn)為不同光譜特性，此季相節(jié)律在不同植物類型之間又存在差異[4]。森林植被識別的最佳時相取決于森林植被與其它地物光譜差異時期，而植物物候歷的種間差異是選擇識別最佳時相的常用依據(jù)[3]。研究廣西主要農(nóng)作物如甘蔗及其物候歷，選取森林植被遙感影像的最佳時相，能降低農(nóng)作物等對林地判讀的干擾。在遙感影像數(shù)據(jù)源充足情況下，可進一步細分并分析不同時期衛(wèi)星影像對于遙感判讀的影響，以期獲得森林植被判讀最佳時相。

4) 參考林業(yè)經(jīng)營管理資料有助于遙感判讀。隨著遙感判讀可參考信息的豐富，不同判讀工作經(jīng)驗人員兩者的正判率差異逐步減少。在借鑒航片和林業(yè)經(jīng)營管理資料的情況下，對于喬木林和森林的正判率均能夠達到很高的水平，不同判讀人員正判率的差值低于2%。喬木林、竹林和特殊灌木林的正判率均超過90%，森林的正判率超過了95%。

不同判讀方式和判讀資料統(tǒng)計出的森林正判率基本達到85%以上，維持在較高水平，說明通過遙感判讀工作來統(tǒng)計森林覆蓋率是一種快速可行的方法，可作為考核評價的參考依據(jù)。進一步提高森林正判率，在有限的衛(wèi)星影像資源條件下，可以通過遙感判讀培訓提高判讀工作經(jīng)驗，或者多借鑒林業(yè)經(jīng)營管理資料。在影像資料充足情況下，盡量選取分辨率高，春夏時相的遙感影像。此外，灌木林和未成林造林地在遙感影像上識別比較困難，需要進一步研究地類的

影像特征，充分利用各類參考資料，通過林地落界的規(guī)劃林地范圍，參考一類清查固定樣地資料建立判讀標志，結(jié)合谷歌地球等分辨率較高的影像等多種途徑，分析判別灌木林和未成林造林地，全面提高林地各地類的正判率。

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