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        國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)在城市森林資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

        2019-06-05 07:52:04譚耀華王長(zhǎng)委
        測(cè)繪通報(bào) 2019年5期

        譚耀華,王長(zhǎng)委

        (1. 廣東省國(guó)土資源技術(shù)中心,廣東 廣州 510075; 2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,廣東 廣州 510642)

        影響生態(tài)環(huán)境、氣候變化及生物多樣性的因素具有多樣性和復(fù)雜性,而森林資源的變化是主要因素之一。具有自凈功能的城市森林是城市生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分,及時(shí)準(zhǔn)確地獲取城市森林資源變化信息,對(duì)城市森林科學(xué)管理與可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[1]。

        森林資源信息的調(diào)查和監(jiān)測(cè)的傳統(tǒng)手段主要以地表人工調(diào)查為主,精度比較高,但是對(duì)于大區(qū)域的森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè),傳統(tǒng)手段存在效率低和時(shí)效性差等問(wèn)題,難以滿足當(dāng)今森林資源變化監(jiān)測(cè)和管理的需要[1-3]。城市森林具有碎度高、分布零散、整片連續(xù)性弱的特點(diǎn),而且多數(shù)為人工種植,樹(shù)木的種類(lèi)較少,受人類(lèi)活動(dòng)影響比較明顯,采用高分辨率遙感技術(shù)取代人工測(cè)量對(duì)城市森林資源進(jìn)行監(jiān)測(cè)成為必然[4]。而近年來(lái),隨著航空航天遙感技術(shù)的發(fā)展和遙感成像分辨率的不斷提高,其在林業(yè)中的應(yīng)用從低空間分辨率要求的大尺度野外森林資源監(jiān)測(cè)已經(jīng)逐步發(fā)展到對(duì)空間分辨率和紋理特性均有較高要求的城市森林應(yīng)用[1-3],但是目前針對(duì)國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的研究還比較少。

        隨著高分一號(hào)衛(wèi)星(簡(jiǎn)稱GF-1)的成功發(fā)射,我國(guó)將逐步建成自主研制的高分辨率遙感監(jiān)測(cè)體系。我國(guó)高分辨率遙感衛(wèi)星可以提供空間分辨率≤5 m的遙感數(shù)據(jù),可以滿足對(duì)林斑、小斑乃至單木等森林資源信息監(jiān)測(cè)的精度要求[4-5],而且國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)成本低,獲取快,將會(huì)很快成為我國(guó)城市森林資源監(jiān)測(cè)的主要遙感數(shù)據(jù)源。

        本文對(duì)國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)并分析其數(shù)據(jù)特性,并以廣東省東莞市為研究區(qū)域,開(kāi)展基于國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的城市森林資源監(jiān)測(cè)的應(yīng)用研究,開(kāi)發(fā)相應(yīng)的軟件系統(tǒng),對(duì)于采用國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)城市森林資源的高效率自動(dòng)化監(jiān)測(cè),具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和研究意義。

        1 關(guān)鍵技術(shù)

        1.1 國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)的城市森林反射率真實(shí)性檢驗(yàn)

        國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)目前在城市森林的應(yīng)用較少,為了分析其數(shù)據(jù)的特性,需要進(jìn)行地表反射率的真實(shí)性檢驗(yàn)。但是由于華南地區(qū)天氣條件限制,很難開(kāi)展場(chǎng)地外定標(biāo)方法試驗(yàn)。因此,本文采用無(wú)場(chǎng)地定標(biāo)技術(shù),即無(wú)需建立地面校正場(chǎng),進(jìn)行多傳感器、多時(shí)相衛(wèi)星數(shù)據(jù)的交叉定標(biāo)[6-7]。以2013年12月31日定標(biāo)精度較高的美國(guó)Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)為參考,對(duì)2013年12月25日GF-1數(shù)據(jù)8 m的PMS相機(jī)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉定標(biāo)。各樣地和各波段最后的平均相對(duì)差異為8.4%,其中草地、裸土在波段2的交叉檢驗(yàn)精度達(dá)到95%。

        1.2 少量樣地的遙感參數(shù)反演

        為克服樣地較少的困難,本文將混合線性模型用于城市森林參數(shù)的提取,可以有效地解決樣地少的問(wèn)題。混合線性模型是一種方差分量模型,即在方差分量模型中含有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的模型[8],常用表達(dá)式為

        Y=Xβ+Zμ+ε

        式中,Y為測(cè)量值向量;X為方差分量模型中的固定效應(yīng);β為與X對(duì)應(yīng)的固定效應(yīng)參數(shù)向量;Z為方差分量模型中的隨機(jī)效應(yīng);μ為與Z對(duì)應(yīng)的隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)向量;ε為剩余殘差向量矩陣。

        2 系統(tǒng)應(yīng)用及驗(yàn)證

        2.1 研究區(qū)域

        大嶺山森林公園位于東莞市西南部,是珠江三角洲的中心地帶,占地面積74 km2,鄰接厚街鎮(zhèn)、虎門(mén)鎮(zhèn)、長(zhǎng)安鎮(zhèn)、大嶺山鎮(zhèn)及大嶺山林場(chǎng)。公園內(nèi)水資源和森林資源豐富,公園屬低山、丘陵地貌,最高點(diǎn)茶山頂海拔530.1 m。

        2.2 數(shù)據(jù)源

        采用GF-1衛(wèi)星遙感影像圖,GF-1的PMS相機(jī)可以獲取包括8 m的多光譜圖像和2 m的全色圖像。其中8 m的多光譜包括藍(lán)、綠、紅、近紅外4個(gè)波段。另外還配置4臺(tái)分辨率為16 m的多光譜中分辨率寬幅相機(jī),擁有800 km幅寬[9-10]。

        對(duì)GF-1影像要進(jìn)行預(yù)處理,主要是使用ENVI 5.0軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、DEM、正射校正、波段融合和地理配準(zhǔn)[11-13]等處理。

        2.3 樣地設(shè)計(jì)

        根據(jù)東莞市森林資源二類(lèi)調(diào)查資料,目前大嶺山林場(chǎng)的主要森林分布類(lèi)型為龍眼、南洋楹、針闊混、杉木、荷木、針葉混、闊葉混、馬尾松、荔枝、桉樹(shù)和速相思等[14]。

        將高分一號(hào)的8 m多光譜和2 m的全色圖像融合后,考慮鄰近效應(yīng)的影響,樣地設(shè)置應(yīng)大于8 m多光譜數(shù)據(jù)空間分辨率,參照遙感地表反射率樣地設(shè)置的要求,選擇不小于3×3像元的地塊,因此本次試驗(yàn)的樣地大小選擇為24 m×24 m。為保證取樣的科學(xué)性,本次試驗(yàn)設(shè)定每100 hm2設(shè)一個(gè)樣地,樣地共選定27個(gè),如圖1所示。在ArcGIS中,查找符合條件的公頃生物量值所在的細(xì)斑并將其設(shè)定24 m×24 m的樣地。

        2.4 城市森林提取

        本研究的城市森林提取采用支持向量機(jī)分類(lèi)(SVM)方法,而且設(shè)計(jì)SVM分類(lèi)器時(shí)的核函數(shù)選擇徑向基函數(shù)(radial basis functions,RBF)。這是由于RBF函數(shù)能夠?qū)颖镜姆蔷€性規(guī)劃到更高維度的空間中,并且能夠解決類(lèi)標(biāo)簽、屬性間非線性的關(guān)系問(wèn)題[15-16]。

        為了更好地提取森林信息,將該區(qū)域分為林地、不透水層和水域。分別選擇50個(gè)林地樣本、150個(gè)不透水層樣本、50個(gè)水域樣本,采用SVM分類(lèi)的算法進(jìn)行分類(lèi),提取大嶺山森林分布狀況,如圖2所示。

        從圖2可以看出,分類(lèi)效果比較理想,Kappa系數(shù)為0.80,整體精度達(dá)到88.78%。幾條高速路已經(jīng)劃分為不透水層,特別是高速路通過(guò)隧道的地方也表示了出來(lái),整體分類(lèi)結(jié)果基本反映了該地區(qū)的土地覆蓋分類(lèi)現(xiàn)狀,特別是對(duì)于森林信息提取的效果較好。

        2.5 森林郁閉度提取

        本研究的27個(gè)調(diào)查樣地中,有1個(gè)樣地在采用GF-1數(shù)據(jù)提取森林郁閉度中存在問(wèn)題。因此在采用GF-1數(shù)據(jù)提取森林郁閉度的研究中,以26個(gè)樣地的森林郁閉度作為因變量建立隨機(jī)效應(yīng)為森林分布類(lèi)型的線性混合效應(yīng)模型,提取了研究區(qū)域的森林郁閉度(見(jiàn)表1),R2精度達(dá)到0.71,解決了少量樣地估算遙感參數(shù)的困境。

        表1 提取的研究區(qū)域26個(gè)樣地的城市森林郁閉度

        2.6 基于國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)的城市森林資源監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

        2.6.1 地表反射率真實(shí)性檢驗(yàn)?zāi)K

        在對(duì)GF-1地表反射率真實(shí)性檢驗(yàn)充分調(diào)研的基礎(chǔ)上,完成了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和功能設(shè)計(jì),最后采用VS.NET語(yǔ)言和Access數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)了GF-1數(shù)據(jù)地表反射率真實(shí)性檢驗(yàn)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了地表反射率真實(shí)性檢驗(yàn)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)、查詢和檢索。系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理界面如圖3所示。

        2.6.2 森林參數(shù)提取模塊

        根據(jù)國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)的城市森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)流程,通過(guò)需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì),在國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品基礎(chǔ)共性產(chǎn)品一體化處理系統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)上,采用Matlab實(shí)現(xiàn)無(wú)縫接口,開(kāi)發(fā)了基于國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)的城市森林資源監(jiān)測(cè)系統(tǒng),充分利用Matlab分類(lèi)和統(tǒng)計(jì)算法,極大提高了系統(tǒng)的實(shí)用性,可滿足城市森林資源監(jiān)測(cè)的精細(xì)化管理和自動(dòng)化管理的需要。

        3 結(jié) 語(yǔ)

        本文采用無(wú)場(chǎng)地定標(biāo)技術(shù)對(duì)我國(guó)高分一號(hào)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了交叉定標(biāo),為今后快速開(kāi)展我國(guó)高分衛(wèi)星輻射定標(biāo)提供了參考。同時(shí),結(jié)合東莞市城市森林研究區(qū)域的特點(diǎn),針對(duì)樣地較少的實(shí)際情況,采用線性混合模型預(yù)測(cè)植被的郁閉度,R2達(dá)到0.71,也為今后其他城市森林參數(shù)提取提供了新的算法。

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