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        基于Landsat8的霍山縣森林蓄積量反演估算

        2019-07-16 06:13:28厲香蘊
        智能城市 2019年11期
        關(guān)鍵詞:霍山縣蓄積量植被指數(shù)

        厲香蘊 孔 麗

        (1.安徽省基礎(chǔ)測繪信息中心,安徽 合肥 230031;2.安徽省智慧城市與地理國情監(jiān)測重點實驗室,安徽 合肥 230031)

        森林蓄積量的消長動態(tài)不僅是林業(yè)經(jīng)濟效益的重要標志,也是林業(yè)資源調(diào)查的重要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)的森林蓄積量估測方法是對標準地進行調(diào)查,以標準木平均胸徑、樹高進行估測,人為影響較大[1]。近年來,隨著高空間分辨率遙感技術(shù)的發(fā)展,GIS和GPS技術(shù)在森林資源調(diào)查和管理中應(yīng)用的不斷深入和普及,借助GIS、GPS、RS及其集成技術(shù)與少量地面樣地資料,建立森林蓄積量遙感估測方程,已成為林業(yè)上的熱點問題[2]。

        本研究以安徽省霍山縣為例,利用2017年森林資源二類調(diào)查成果和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,結(jié)合Landsat8 OLI遙感影像,采用多元逐步回歸的方法構(gòu)建霍山縣森林蓄積量的反演估算模型,估算研究區(qū)的森林蓄積量,為大范圍監(jiān)測森林資源提供一種可靠的方法。

        1 數(shù)據(jù)獲取與處理

        1.1 Landsat8 OLI影像預(yù)處理

        利用ENVI軟件對所獲取的Landsat8 OLI影像進行包括定標、大氣校正、幾何精校正等預(yù)處理。由于霍山縣境內(nèi)多山,地形起伏較大,因此在使用之前仍需要對影像進行正射校正。經(jīng)過上述預(yù)處理之后得到覆蓋霍山縣的Landsat8 OLI遙感影像。

        1.2 樣地數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)的獲取和處理

        本研究采用霍山縣2017年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)為主要參考數(shù)據(jù),共獲取120組樣本數(shù)據(jù),并以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行森林蓄積量的反演估測建模和精度驗證,基于SPSS軟件隨機選擇100組數(shù)據(jù)作為樣本構(gòu)建森林蓄積量的反演模型,其余數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)。

        2 研究方法

        依據(jù)遙感技術(shù)手段對森林蓄積量的估算通常選擇遙感影像的原始波段反射率、基于原始光譜波段計算得到的波段比和植被指數(shù)等。現(xiàn)有的研究證明,隨著紋理特征的引入,相關(guān)模型的反演精度可以得到有效地提升[3]。因此,本研究引入紋理特征,分別從OLI影像中提取采樣點7個波段的光譜、紋理特征、植被指數(shù)及波段比等遙感因子,從數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)提取高程、坡度、坡向等地形因子,建立多元逐步回歸模型,對森林蓄積量進行反演估算。

        2.1 反演模型參數(shù)的選取

        本研究選用的Landsat8 OLI影像含有9個多光譜波段,選取其中的Band1~Band 7,共7個多光譜波段的反射率作為模型參數(shù)之一。依據(jù)多光譜波段計算得到各個波段比和多個植被指數(shù)(比值植被指數(shù)、改進型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、增強植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、優(yōu)化土壤植被指數(shù)、大氣阻抗植被指數(shù))作為光譜衍生特征進入模型構(gòu)建。

        本研究選擇基于灰度共生矩陣GLCM(Gray Level Cooccurrence Matrix)算法提取遙感影像的8個典型紋理特征:均值、同質(zhì)性、方差、對比度、二階矩、熵、相關(guān)性和差異性[4]。紋理特征提取基于ENVI 5.3軟件完成。

        除此之外,根據(jù)研究區(qū)的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)提取相應(yīng)的高程、坡度和坡向等地形因子。綜上,本研究對霍山縣森林蓄積量反演估測選取的模型參數(shù)共有3類,分別是光譜特征及衍生特征、紋理特征及地形特征。

        2.2 多元逐步回歸分析

        回歸分析在諸多研究領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,這種分析方法可以用來分析若干可能相關(guān)對象之間的變化規(guī)律[5]。影響森林蓄積量的因素不是唯一的,在構(gòu)建反演模型的多特征中可能有多個參數(shù)都會對森林蓄積量有影響。

        本研究依據(jù)光譜特征及衍生特征、紋理特征和地形特征三類不同的參數(shù)對霍山縣的森林蓄積量進行估算。在SPSS中以從2017年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)中獲取的樣地森林蓄積量作為因變量,以三種不同類型的特征參數(shù)作為自變量進行多重相關(guān)性分,分析前已完成對備選參數(shù)與森林蓄積量的顯著相關(guān)性分析,選擇與蓄積量顯著相關(guān)的自變量,采用多元逐步回歸分析的方法構(gòu)建霍山縣森林蓄積量的反演模型。

        3 結(jié)果與分析

        經(jīng)過逐步回歸,得到霍山縣的森林蓄積量估算反演方程為:Y=8.299- Slope*0.035- EVI *6.435+ Band3/2*6.844+Band6/2*1.059- B9_WL *1.225,其中,Y為蓄積量,Slope為坡度,EVI為增強植被指數(shù),Band3/2和Band6/2為波段比,B9_WL為波段2的均值。按照反演方程得到霍山縣森林蓄積量估算分布如圖1所示。

        依據(jù)建模前預(yù)留的驗證數(shù)據(jù)對該反演模型進行精度驗證,驗證結(jié)果顯示相對誤差為0.728 9,RMSE 為1.591 2,依據(jù)該模型計算得到霍山縣有林地總蓄積量為6 474 709 m3。

        圖1 霍山縣森林蓄積量估算分布圖

        4 結(jié)語

        本研究利用遙感技術(shù),以Landsat8 OLI為遙感數(shù)據(jù)源,以森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型為主要的輔助數(shù)據(jù),對安徽省霍山縣的森林蓄積量進行反演研究,結(jié)論及討論如下。

        (1)利用Landsat8 OLI影像灰度值、影像灰度值線性組合的衍生特征、基于GLCM的典型紋理特征等遙感因子,以及高程、坡度、坡向等GIS因子,構(gòu)建了遙感因子和GIS因子與森林蓄積量之間的多元回歸模型,精度驗證結(jié)果理想,達到了較好的預(yù)測效果。

        (2)通過影像屬性值累加計算,獲得霍山縣的森林蓄積量,估測得到的霍山縣森林蓄積量為6 474 709 m3。

        (3)本研究在構(gòu)建反演模型的過程中僅考慮了線性回歸,并未涉及非線性模型,在以后的研究中需要進一步探討。

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