殷崎棟,柳彩霞,田 野

1 陜西生態(tài)環(huán)境規(guī)劃設(shè)計院有限公司, 西安 710075 2 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院遙感科學(xué)國家重點實驗室, 北京 100101 3 中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所城市環(huán)境與健康重點實驗室, 廈門 361021

加強和發(fā)展自然保護(hù)區(qū)事業(yè)是當(dāng)前我國生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作的一項重要而緊迫的任務(wù)。但隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和對自然資源的需求日益增加,保護(hù)與開發(fā)的矛盾日益增加,“人工化”、“生境退化”的趨勢日益嚴(yán)重,自然保護(hù)區(qū)面臨著前所未有的壓力[1]。

遙感技術(shù)的發(fā)展為自然保護(hù)區(qū)保護(hù)提供了切實可行的監(jiān)測和保護(hù)手段,特別是陸地衛(wèi)星Landsat提供30m空間分辨率的定期圖像采集,平均重訪周期為16d,可免費獲得并追溯到1980年代早期,可支持植被和土地覆蓋變化的長期觀測和監(jiān)測[2]。利用經(jīng)過大氣校正和地形校正的地表反射率產(chǎn)品,確保多個時間序列的圖像具有可比性[3],使Landsat圖像在長時間序列地表覆蓋變化分析方面具有優(yōu)越性。在長時間序列遙感數(shù)據(jù)的支持下,可以在不同的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行生態(tài)環(huán)境和土地變化的評估、追溯和歷史重構(gòu),如植被監(jiān)測[4-5]、土地利用變化[6-7]、環(huán)境擾動[8- 10]等。在國內(nèi)自然保護(hù)區(qū)遙感監(jiān)測方面,學(xué)者們已就嶗山[11]、可可西里[12]、十八里峽[13]、佛坪[14]等自然保護(hù)區(qū)的人類活動進(jìn)行了遙感監(jiān)測。然而,先前的研究大部分集中在時間序列圖像的離散信息提取,年際變化研究存在年份的空白,無法捕捉連續(xù)的地表變化特征,從而限制了數(shù)據(jù)的長期監(jiān)測和生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定性評估能力。

Landsat時間序列數(shù)據(jù)可以監(jiān)測森林?jǐn)_動,但是需要合理處理因大氣和幾何校正、植被物候、太陽高度變化和傳感器退化引起的數(shù)據(jù)噪聲。Kennedy等[15]發(fā)現(xiàn),在美國俄勒岡州西部,不同的光譜指數(shù)在準(zhǔn)確檢測細(xì)微干擾信號方面的能力各不相同。歸一化植被指數(shù)(NDVI)的效率低于歸一化燃燒比(NBR)或纓帽變換濕度(TCW),在森林監(jiān)測領(lǐng)域,很多算法使用有限的光譜波段或指數(shù)來檢測干擾,例如NBR[15]、森林指數(shù)(FI)[16]、NDVI和SWIR-NIR比值[17]或纓帽變換角度[18],因此,在檢測森林?jǐn)_動時仔細(xì)考慮比較光譜指標(biāo)是非常重要的步驟。

目前,已經(jīng)有多種基于Landsat時間序列的變化檢測技術(shù)。例如LandTrendr[15]、BFAST[19-20]、CCDC[21-22]。由于時間序列算法的數(shù)據(jù)預(yù)處理和算法本身都非常耗時,為了達(dá)到更廣泛的研究應(yīng)用群體,LandTrendr算法得以在Google Earth Engine (GEE)平臺上實施[23],從而提高了算法計算速度。與以前在本地服務(wù)器上運行變化檢測算法相比,GEE中的LandTrendr利用云計算的優(yōu)勢更有效地檢測森林的變化,為森林自然保護(hù)區(qū)的保護(hù)提供了大規(guī)模運用的機會。

了解森林保護(hù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)和功能的現(xiàn)狀和長期趨勢發(fā)展,可以為保護(hù)區(qū)管理提供科學(xué)可信的本底資料。陜西省地處黃河中游、長江上中游地區(qū),屬于國家生態(tài)環(huán)境建設(shè)重點區(qū)域。全省共有45個省級以上森林自然保護(hù)區(qū)和濕地自然保護(hù)區(qū),其中國家級19個,省級26個。為了檢驗LandTrendr算法對不同生態(tài)氣候分區(qū)的森林植被類型的敏感性是否存在差異,我們選取陜西省柴松和太白山自然保護(hù)區(qū),利用GEE云計算平臺中的LandTrendr算法進(jìn)行森林變化檢測分析,追蹤近40年來陜西省柴松和太白山自然保護(hù)區(qū)的森林?jǐn)_動。主要回答以下問題：(1)柴松省級自然保護(hù)區(qū)和太白山國家級自然保護(hù)區(qū)自保護(hù)區(qū)成立以來植被有明顯的變化趨勢嗎？(2)如果保護(hù)區(qū)內(nèi)植被發(fā)生了明顯變化,變化的空間分布如何？(3)發(fā)生變化的原因是什么？

1 研究區(qū)概況

陜西延安柴松省級自然保護(hù)區(qū)(東經(jīng)108°39′—108°50′,北緯35°56′—36°07′)位于延安市富縣西部(圖1)。保護(hù)區(qū)成立于2004年。境內(nèi)南北長約18 km,東西寬約16.5 km,海拔1000—1582 m之間,總面積17640 hm2(表1)。保護(hù)區(qū)植被屬華北暖溫帶半濕潤落葉闊葉林地帶的北部落葉闊葉地帶的西緣。森林植被均為天然次生林,成為黃土高原上的植物種類獨特、多樣、豐富的天然綠色“基因庫”,其中價值較高的有柴松、油松、側(cè)柏、櫟類和山楊等86種。主要保護(hù)對象為柴松林及其森林生態(tài)系統(tǒng)。

陜西太白山國家級自然保護(hù)區(qū)(東經(jīng)107°22′25″—107°51′30″和北緯33°49′30″—34°05′35″)位于陜西省太白、眉縣、周至三縣交界處(圖1),保護(hù)區(qū)成立于1965年,1986年7月晉升為國家級自然保護(hù)區(qū),占地面積56325 hm2(表1),主要保護(hù)對象為森林生態(tài)系統(tǒng)和自然歷史遺跡。保護(hù)區(qū)地處秦嶺山脈中段,太白山頂海拔3767 m,為秦嶺的主峰。秦嶺山脈為中國南北氣候和植物的分界線,太白山則處于華北、華中和青藏高原三區(qū)生物交匯過渡地帶,區(qū)內(nèi)動植物資源豐富,植被垂直分帶明顯。高等植物有2000余種,國家重點保護(hù)植物有連香樹、水青樹、星葉草、太白紅杉等21種。高等動物有270多種,國家保護(hù)動物有大熊貓、羚牛、豹等20多種。在太白山海拔3000 m以上的高山區(qū),還保存著比較完整的第四紀(jì)冰川遺跡。該保護(hù)區(qū)是開展科學(xué)研究難得的“天然實驗室”。

圖1 研究區(qū)位置意圖Fig.1 Location map of the study area

表1 研究區(qū)概況

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

利用GEE平臺自1984—2018年期間的全部存檔Landsat TM/ETM/OLI的地表反射率數(shù)據(jù)構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)集。由于藍(lán)光波段對大氣狀況敏感,只選取了5個波段：綠(green)、紅(red)、近紅外(nir)和2個短波紅外波段(swir1和swir2)。為了盡量減少因物候或太陽高度角變化引起的反射率變化,選取每年6月10日到8月30日的影像。由于Landsat OLI比TM/ETM+具有更高的輻射分辨率(12比特),我們利用了這兩個傳感器光譜值之間的統(tǒng)計協(xié)調(diào)函數(shù)對反射率進(jìn)行歸一化[24],接著進(jìn)行提取年集合的中位反射率值,構(gòu)建了具有最小云量圖像的35年合成圖,進(jìn)而計算歸一化植被指數(shù)NDVI[25](公式(1))和歸一化燃燒比值NBR[26](公式(2))。通過比較不同比值指數(shù)和波段對森林?jǐn)_動的敏感性(圖2),NDVI和NBR對柴松保護(hù)區(qū)的森林?jǐn)_動識別效果更好,單一波段受數(shù)據(jù)噪聲的影響較大。綜合考慮以往研究經(jīng)驗,本文利用NBR指數(shù)探測森林?jǐn)_動。

(1)

(2)

圖2 不同植被指數(shù)和波段對森林?jǐn)_動的敏感性Fig.2 Sensitive of vegetation index and bands for forest disturbance NBR:歸一化燃燒比值, Normalized Burn Ratio; NDVI:歸一化植被指數(shù), Normalized Difference Vegetation Index; swir2:短波紅外波段2；swir1:短波紅外波段1

2.2 LandTrendr算法探測森林?jǐn)_動

利用Kennedy, Yang[15]開發(fā)的LandTrendr算法來檢測保護(hù)區(qū)內(nèi)森林的變化。LandTrendr算法的核心是一種時間分割算法,用于捕捉時間序列中長期、漸進(jìn)或者短期的劇烈變化,可以分析每個像元的時間序列譜線來監(jiān)測其是否發(fā)生變化。每個像素的輸入是一個光譜指數(shù)或者波段的時間序列。通過設(shè)置去除噪聲引起的尖峰(spikeThreshold)、識別潛在的斷點(vertexCountOvershoot)、擬合軌跡和最佳分段數(shù)(pvalThreshold),尋找最佳模型(bestModelProportion)。因此,LandTrendr要求設(shè)定控制參數(shù)以保證變化檢測的質(zhì)量,通過實驗分析,本研究對LandTrendr的參數(shù)如表2所示。在這里需要說明的是,基于保護(hù)區(qū)建立時間的考慮,對于柴松保護(hù)區(qū),研究集中在2004—2018年,總計15a。對于太白山保護(hù)區(qū),研究階段為1984—2014年(總計31a)。因此對柴松保護(hù)區(qū)而言,研究時段相對較短,在LandTrendr的參數(shù)設(shè)置中,分割單元的數(shù)目可以稍少,maxSegments設(shè)置為4。根據(jù)以往研究經(jīng)驗,2個保護(hù)區(qū)的其他參數(shù)設(shè)置一致。

表2 LandTrendr參數(shù)

對森林?jǐn)_動發(fā)生的空間和時間分布檢測對森林保護(hù)和政策管理非常重要。相比傳統(tǒng)的土地覆蓋分類和變化檢測技術(shù),LandTrendr可以成功捕獲森林?jǐn)_動信號進(jìn)行空間和時間制圖。Landsat系列衛(wèi)星能提供長達(dá)近40年的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù),使對森林保護(hù)區(qū)的長期觀測和監(jiān)測成為可能。盡管已有很多利用LandTrendr或者相似時間序列檢測算法在本地服務(wù)器的使用案例[15, 27- 29],算法實施帶來的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和運行帶來巨大的時間成本和硬件成本。但是,在GEE支持下的LandTrendr算法極大的提高了算法效率。用戶不再需要從美國地質(zhì)調(diào)查局或者其他衛(wèi)星地面站下載大量的原始有云衛(wèi)星圖像,而是基于Google云平臺合成用戶感興趣區(qū)域的無云或者少云高質(zhì)量拼接圖像,進(jìn)而利用LandTrendr的主要作者和GEE合作開發(fā)的算法進(jìn)行森林?jǐn)_動探測。用戶可以通過Java script編程加載感興趣結(jié)果圖層和時間序列衛(wèi)星圖像,在GEE平臺中對算法結(jié)果進(jìn)一步目視判讀和參數(shù)調(diào)整,最后只需要導(dǎo)出結(jié)果圖層,如擾動年份等。

2.3 精度評價

為了準(zhǔn)確評估森林?jǐn)_動變化的準(zhǔn)確性,在研究時間內(nèi),在柴松保護(hù)區(qū)內(nèi)選擇了100個像元表示變化,另外100個像元代表不變區(qū)域。對每個像元,通過人工目視判讀合成的15幅圖像,并使用高空間分辨率的Google Earth(GE)圖像對土地覆蓋進(jìn)一步確認(rèn),記錄該像元是否發(fā)生了變化,何時(發(fā)生年份)發(fā)生了變化,從而組成200個像元的驗證樣本集,生成混淆矩陣,計算用戶精度、生產(chǎn)者精度和總體精度。

3 結(jié)果

3.1 LandTrendr算法的精度評價

LandTrendr的時間分割和擬合可以捕捉森林向非森林轉(zhuǎn)變的光譜特征。表3所示的混淆矩陣說明,生產(chǎn)者精度和用戶精度均達(dá)到85%以上,總體精度達(dá)到93%。對于檢測出森林變化的像元,進(jìn)一步評估了變化年份。表4給出了變化年份的精度,2007年之后的變化年份生產(chǎn)精度都達(dá)到了80%以上。用戶精度除2007年和2005年稍低以外(分別是70%和75%, 其他年份的用戶精度達(dá)100%,變化年份檢測的總體精度為89%。

表4 森林?jǐn)_動年份精度評估

3.2 森林?jǐn)_動的歷史空間分布

圖3所示的擾動圖顯示了2004—2018年間柴松保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動的空間分布和變化年份。森林?jǐn)_動發(fā)生的區(qū)域主要集中在柴松保護(hù)區(qū)的實驗區(qū)和緩沖區(qū),但是核心區(qū)也存在部分森林?jǐn)_動。擾動類型主要為人類活動所致?？傮w上,2004—2018年間,共有42.74 hm2的森林發(fā)生了擾動(表5),轉(zhuǎn)化為非森林,共計251個斑塊,年變化最大面積值和斑塊數(shù)均發(fā)生在2008年,2007、2015年和2005年次之,森林向非森林轉(zhuǎn)化發(fā)生的斑塊數(shù)依次為57、24和20塊(圖3)。

圖3 柴松保護(hù)區(qū)擾動空間和歷史分布Fig.3 Disturbance history of Chaisong Reserve(a. 擾動年分布； b. 實驗區(qū)擾動； c. 緩沖區(qū)和核心區(qū)擾動; d-e. Landsat圖像(NIR/R/G); f-h. GE高清衛(wèi)星影像；P1位置[108.723276, 36.082742]; P2位置[108.697087, 36.024953])

表5 柴松保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動圖斑統(tǒng)計

圖4所示的擾動圖顯示了1984—2018年間太白山保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動的空間分布和變化年份。森林?jǐn)_動發(fā)生的區(qū)域主要集中在太白山保護(hù)區(qū)核心區(qū)。擾動主要由自然因素引起,如第四紀(jì)冰川融化形成的侵蝕溝和其他自然因素造成的森林退化。1984—2018年間,共有23.68 hm2的森林發(fā)生了擾動(表6),轉(zhuǎn)化為非森林,共計57個斑塊數(shù),年變化最大面積值和斑塊數(shù)均發(fā)生在2013年,1994年次之(7塊,1.87 hm2)(圖4)。

4 討論

4.1 森林?jǐn)_動原因

本文結(jié)果表明,LandTrendr可以捕獲不同氣候區(qū)森林?jǐn)_動的空間分布特征。在降雨量偏少的柴松保護(hù)區(qū),擾動最為頻繁的年份集中在2007—2008年間,這是由于保護(hù)區(qū)內(nèi)違法建設(shè)了一批以石油開采為目的的鉆井平臺及附屬設(shè)施(圖3),從而造成了森林保護(hù)區(qū)森林覆蓋的破碎化。自2016年之后森林?jǐn)_動有減少趨勢。以環(huán)保部為執(zhí)行主體的自然保護(hù)區(qū)“綠盾”行動自2017年在國家級保護(hù)區(qū)實施以來,對省市級自然保護(hù)區(qū)的保護(hù)和監(jiān)管起到了督促作用,在保護(hù)區(qū)內(nèi)的部分違法違規(guī)設(shè)施正在逐步清退。

圖4 太白山保護(hù)區(qū)擾動空間和歷史分布Fig.4 Disturbance history of Taibaishan Reserve Disturbance yeara. 擾動年分布； b. 冰川消融擾動； c. 其他自然擾動; d-f. Landsat圖像(NIR/R/G); g-i. GE高清衛(wèi)星影像；P1位置[107.79248, 33.94858]; P2位置[107.687327, 33.966819]

表6 太白山保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動圖斑統(tǒng)計

在降雨量偏多的太白山保護(hù)區(qū),森林?jǐn)_動活動遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于柴松保護(hù)區(qū),擾動最為頻繁的年份集中在2013年,且擾動活動與氣候變化和冰川融化造成的地形地貌變化相關(guān)(圖4)。長遠(yuǎn)來看,冰川活動的變化,特別是冰川融化導(dǎo)致的裸露冰磧石移動,會影響到冰川末端的高山森林帶,可能會改變高寒地區(qū)森林的分布[30-31]。因此,氣候變化對自然保護(hù)區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提出了更多挑戰(zhàn)[32],進(jìn)行長時間序列的遙感監(jiān)測能為處于高寒地帶人類難以到達(dá)的森林生態(tài)系統(tǒng)類保護(hù)區(qū)提供可參考依據(jù)。

4.2 未來工作

進(jìn)一步確定自然保護(hù)區(qū)內(nèi)森林退化的誘導(dǎo)因素,哪些是人類活動,特別是非法人類活動造成的,如違章建筑、違章工礦設(shè)施。哪些是自然因素造成的,如森林病蟲害、氣候變化等。本研究涉及的柴松自然保護(hù)區(qū)的關(guān)鍵擾動因素是因發(fā)展經(jīng)濟驅(qū)動的人類活動,有少量活動甚至是在保護(hù)區(qū)的核心區(qū)。雖然造成森林?jǐn)_動的土地面積與整個保護(hù)區(qū)的面積相比,占比并不大,但是森林?jǐn)_動破壞了保護(hù)區(qū)動物棲息地的連通性,造成了自然景觀的破碎化,開采活動造成的噪聲、粉塵及其他行為對動植物的影響還需進(jìn)一步評估。根據(jù)我國《自然保護(hù)區(qū)條例》規(guī)定：自然保護(hù)區(qū)內(nèi)保存完好的天然狀態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)以及珍稀、瀕危動植物的集中分布地,應(yīng)當(dāng)劃為核心區(qū),禁止任何單位和個人進(jìn)入；除依照本條例第二十七條的規(guī)定經(jīng)批準(zhǔn)外,也不允許進(jìn)入從事科學(xué)研究活動；核心區(qū)外圍可以劃定一定面積的緩沖區(qū),只準(zhǔn)進(jìn)入從事科學(xué)研究觀測活動。緩沖區(qū)外圍劃為實驗區(qū),可以進(jìn)入從事科學(xué)試驗、教學(xué)實習(xí)、參觀考察、旅游以及馴化、繁殖珍稀、瀕危野生動植物等活動。未來我們需要確定核心區(qū)、緩沖區(qū)、實驗區(qū)的擾動范圍和時間,結(jié)合動植物多樣性觀測數(shù)據(jù)(如紅外相機捕捉的野生動物活動區(qū)域),開展保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動對動物棲息地的影響研究[33-34]。

5 結(jié)論

本文基于光譜軌跡變化檢測算法對森林保護(hù)區(qū)森林?jǐn)_動進(jìn)行了評估。利用GEE云計算平臺的LandTrendr算法和Landsat影像,對陜西省柴松自然保護(hù)區(qū)和太白山自然保護(hù)區(qū)的森林向非森林轉(zhuǎn)化進(jìn)行了檢測。對變化像元和穩(wěn)定像元的總體檢測精度達(dá)到93%,對擾動年份的總體檢測精度達(dá)到89%。柴松保護(hù)區(qū)的擾動年份主要發(fā)生在2008年,由人類活動所致。太白山自然保護(hù)區(qū)的擾動年份主要發(fā)生在2013年,由自然因素所致。柴松保護(hù)區(qū)擾動面積為42.74 hm2,太白山保護(hù)區(qū)的擾動面積為 23.68 hm2,柴松保護(hù)區(qū)的擾動斑塊數(shù)目也明顯大于太白山保護(hù)區(qū)。本文研究結(jié)果可以幫助科研人員和管理人員了解當(dāng)前兩個保護(hù)區(qū)的森林生長狀態(tài),同時為自然保護(hù)區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)評估提供基線信息。