蘇 莉，戴春莉，楊榮鳳，馬 品*

(1.云南省審計(jì)廳，昆明 650032；2.云南省地圖院，昆明 650034)

森林影響著生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部與外部的物質(zhì)能量交換，對(duì)全球能量循環(huán)及物質(zhì)的生物化學(xué)循環(huán)具有重要的影響[1-2]，森林覆蓋的動(dòng)態(tài)變化，是地球系動(dòng)態(tài)變化的重要驅(qū)動(dòng)力，可以間接反映多種陸地生態(tài)系統(tǒng)的情況，包括生物多樣性豐富度，碳儲(chǔ)存和供水，土地覆蓋/土地利用[3-4]、水土流失[5-6]、氣候變化[7]、自然災(zāi)害[8-10]、地表生物量[11-13]、陸地碳循環(huán)[14-18]等。森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)也是生態(tài)環(huán)境研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[19]，一直備受專家關(guān)注。植被是地表重要的覆被物，監(jiān)測(cè)森林動(dòng)態(tài)變化，揭示覆蓋在時(shí)間和空間上的變化規(guī)律等，可對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和科學(xué)參考。先前的研究缺乏基于高分辨率、長(zhǎng)時(shí)間系列的森林量化數(shù)據(jù)和森林時(shí)空變化詳細(xì)信息，特別是地圖形式數(shù)據(jù)，限制了對(duì)森林重要性的準(zhǔn)確判斷和對(duì)森林變化的精確預(yù)測(cè)。

云南省廣闊的森林對(duì)全球碳儲(chǔ)存和生物多樣性保護(hù)做出了重大貢獻(xiàn)。為了減少人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的快速變化，尤其是大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)用地?cái)U(kuò)張和木材市場(chǎng)需求的擴(kuò)大對(duì)該區(qū)域的森林構(gòu)成威脅和壓力，影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，人們不得不重視森林保護(hù)。為了更有效地將科學(xué)和政策與生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)系起來(lái)，我們必須完善森林監(jiān)測(cè)、報(bào)告和核查。利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)記錄森林變化的趨勢(shì)對(duì)于制定和執(zhí)行政策至關(guān)重要。且自1972年以來(lái)Landsat衛(wèi)星系列不斷觀測(cè)地球[20]，提供了地圖式的地球表面數(shù)據(jù)，在空間上連續(xù)且高度一致，并且可以在一定空間和時(shí)間尺度上獲得。因此，我們基于高分辨率、多時(shí)相衛(wèi)星圖像，分析研究了云南省2010-2018年森林覆蓋時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征、森林總損失與收益及其趨勢(shì)等。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)概況

云南省位于中國(guó)的西南地區(qū)，西部與緬甸接壤，南部和老撾、越南毗鄰。云南省地跨長(zhǎng)江、珠江、元江、瀾滄江、怒江、大盈江6大水系，全省河川縱橫，湖泊眾多。云南的滇池是中國(guó)西南地區(qū)最大的淡水湖，面積為330 km2。該省的國(guó)土面積為394.1×103km2，在行政上劃分為8個(gè)地級(jí)市和8個(gè)自治區(qū)。2018年云南省總?cè)丝跒? 829萬(wàn)人，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值17 881億元。云南地形較為復(fù)雜，最高海拔高達(dá)6 726 m，最低海拔為負(fù)80 m。地勢(shì)呈西北高、東南低，東部的滇中高原是云貴高原的組成部分，西部地勢(shì)險(xiǎn)峻，形成山岳冰川地貌。云南屬于亞熱帶和熱帶季風(fēng)氣候。云南地處東經(jīng)97°～106°，北緯21°～29°，地理位置如圖1所示。

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖

2.2 數(shù)據(jù)獲取與篩選

為了實(shí)現(xiàn)本研究的目標(biāo)，本文采用了空間分辨率為30 m的遙感影像數(shù)據(jù)集，提取云南省區(qū)域土地覆蓋分類數(shù)據(jù)。研究區(qū)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的可用性有限，我們使用來(lái)自不同傳感器的圖像，包括Landsat5 Thematic Mapper(TM)，Landsat7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM +)和Landsat8 Operational Land Imager(OLI)。Landsat圖像是一個(gè)重要的和流行的數(shù)據(jù)資源，很容易獲取數(shù)據(jù)源，并且有一個(gè)合適的空間分辨率。表1提供了有關(guān)Landsat數(shù)據(jù)的詳細(xì)概述。覆蓋整個(gè)研究區(qū)域需要31個(gè)場(chǎng)景的OLI/TM/ETM +圖像(列號(hào)：127-135，行號(hào)：40-46)，Landsat圖像可以在http://earthexplorer.ugus .GOV /免費(fèi)下載。目視檢查每個(gè)圖像以排除具有可見(jiàn)積雪的冬季圖像。當(dāng)云覆蓋率達(dá)到諸如30%的閾值時(shí)，時(shí)序圖像被認(rèn)為是不可用的，并且剩余的70%的圖像也將被丟棄。由于該地區(qū)的季風(fēng)氣候模式，在雨季期間難以獲得該地區(qū)的無(wú)云圖像，應(yīng)在雨季結(jié)束(11月)和干燥季節(jié)(三月)開(kāi)始之間獲取圖像。根據(jù)物候和云層選擇了最佳時(shí)相圖像數(shù)據(jù)，所有的選Landsat圖像中有90%的云層覆蓋率為零。

2.3 研究方法

圖2解釋了基于Landsat圖像進(jìn)行土地覆蓋分類以及相關(guān)的變化檢測(cè)分析的策略。首先對(duì)30 m空間分辨率Landsat遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于決策樹(shù)分類算法對(duì)云南土地覆蓋類型進(jìn)行分類；基于混合矩陣精度認(rèn)證法對(duì)分類數(shù)據(jù)進(jìn)行精度認(rèn)證；將柵格數(shù)據(jù)和研究區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，提取研究區(qū)域內(nèi)的柵格數(shù)據(jù)；然后基于空間矩陣轉(zhuǎn)移法檢測(cè)森林的空間覆蓋變化，對(duì)2010-2018年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行森林變化的時(shí)空分析。

圖2 技術(shù)路線圖

2.3.1 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理 通過(guò)遙感衛(wèi)星傳感器獲取圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)包解析是獲取圖像信息的第一步。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接、準(zhǔn)確識(shí)別研究區(qū)域數(shù)據(jù)。從視覺(jué)上檢查L(zhǎng)andsat圖像以評(píng)估圖像質(zhì)量。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。使用快速視線大氣分析模型(FLAASH)進(jìn)行大氣校準(zhǔn)。FLAASH是第一原理校正的大氣校準(zhǔn)工具可見(jiàn)光通過(guò)近紅外和短波紅外區(qū)域的波長(zhǎng)。

2.3.2 土地覆蓋分類數(shù)據(jù) 基于信息論的CART算法是一種廣泛使用的決策樹(shù)分類方法。分類樹(shù)策略使用Gini索引。訓(xùn)練特征集主要通過(guò)參考Google Earth從ETM+圖像的視覺(jué)解釋中收集，選擇具有較純土地覆蓋類型的像素作為特征樣本，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為D, 計(jì)算現(xiàn)有特征對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的基尼指數(shù)，對(duì)于每個(gè)特征A，可以獲得每個(gè)值a，根據(jù)該值將訓(xùn)練樣本切割成D1和D2兩部分，并且當(dāng)A=a時(shí)的基尼指數(shù)根據(jù)以下公式(1)計(jì)算。在所有可能的特征和所有可能的值中，選擇具有最小基尼指數(shù)的特征及其分割點(diǎn)作為最佳特征和分割點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)生成兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)，并將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分配給子節(jié)點(diǎn)。在模型中，數(shù)學(xué)方法用于自動(dòng)構(gòu)建決策樹(shù)，決策樹(shù)用于對(duì)地表類型進(jìn)行分類。

表1 LandSat數(shù)據(jù)信息表

(1)

光譜帶通常用于基于光譜特征對(duì)土地覆蓋進(jìn)行分類。光譜上的水體通常表現(xiàn)出較低的反射率，并且隨波長(zhǎng)增長(zhǎng)反射率逐漸下降。冰川和永久積雪在影像上的光譜和紋理特征都十分穩(wěn)定，單景影像的冰雪較易提取。在30 m分辨率影像上，耕地隨著生長(zhǎng)季的不同，影像上的表現(xiàn)特征不同，在假彩色波段組合的情況下，處于生長(zhǎng)期的農(nóng)田表現(xiàn)出植被的特征，收割后或休耕的農(nóng)田呈現(xiàn)亮白色。影像特征上，森林光譜特征明顯，通常具有較高的植被指數(shù)值。裸地光譜與其組成物質(zhì)特點(diǎn)關(guān)系密切，紋理特征則主要由地貌類型決定。本文通過(guò)物候數(shù)據(jù)分析，提高了分類精度。此外，通過(guò)手動(dòng)修改和增加樣本點(diǎn)數(shù)量，重復(fù)測(cè)試樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)不同影像的實(shí)際光譜特征使用適當(dāng)?shù)拈撝担商岣咄恋馗采w分類數(shù)據(jù)的精度。針對(duì)30 m分辨率的尺度特征，本研究采用已有的分類體系，將每個(gè)場(chǎng)景分類為七種土地覆蓋類型，即森林、水域、耕地、草地、裸地、建筑用地、永久積雪與冰川。

2.3.3 土地覆蓋分類數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià) 目前，混淆或誤差矩陣是準(zhǔn)確性評(píng)估的核心[22-23]。在遙感文獻(xiàn)中已經(jīng)討論了許多精確度評(píng)估方法[24-29]?；煜仃囍饕糜谔峁ｎ}圖精度的基本描述和精度的比較。本研究采用混淆矩陣精度認(rèn)證法中的總體分類精度和kappa系數(shù)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)分類圖像進(jìn)行精度認(rèn)證。通過(guò)分層隨機(jī)抽樣選擇評(píng)估樣品?？傮w分類精度和kappa系數(shù)兩個(gè)指標(biāo)分別根據(jù)公式 (2)和(3)計(jì)算。

(2)

(3)

為了使采樣點(diǎn)的數(shù)量與土地利用類型相匹配，使用線性分解方法來(lái)分配2 000個(gè)采樣點(diǎn)。水體，永久積雪和冰川覆蓋的地面物體比例最小，因此增加了這兩種類型的評(píng)估樣本點(diǎn)。其中，面積最小的永久積雪和冰川有采樣點(diǎn)60個(gè)，面積最大的森林有采樣點(diǎn)1 050個(gè)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地覆蓋分類數(shù)據(jù)精度

從表2看出，本研究總體土地覆蓋分類數(shù)據(jù)精度為93.26%，七種土地覆蓋類型數(shù)據(jù)精度也都在85%以上，總體分類精度較高達(dá)93.26%，卡帕系數(shù)0.901 4。

表2 云南省土地利用分類數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)表

3.2 2010-2018土地利用覆蓋變化

3.2.1 森林覆蓋空間變化特征 不同規(guī)模的土地覆蓋信息具有不同的特征，可以用于確定云南省地區(qū)的土地利用動(dòng)態(tài)變化。從圖3看出，2010-2018年云南省各州、市的土地覆被類型的空間形態(tài)差異明顯。云南省西部和南部地區(qū)的森林空間分布較密集，東部和北部的森林空間分布較稀疏。各州、市的森林面積差異較大，德宏州的國(guó)土總面積最小(10 846 km2)，同時(shí)森林總面積也最小(7 830 km2)，普洱市擁有最大國(guó)土總面積和森林總面積，分別為41 658 km2和31 917 km2；怒江市、普洱市和麗江市的森林空間分布最均勻，昭通市的森林主要分布在中部地區(qū)，東部和西部地區(qū)森林空間分布面積較小。

圖3 2010-2018年云南省各州、市的森林空間覆蓋圖

3.2.2 云南省森林及其他覆蓋的動(dòng)態(tài)變化 從表3可看出，2010-2018年，整個(gè)云南省的森林覆蓋面積變化較小，共減少695 km2，但大理市森林面積減少的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了全省，共減少了1 188 km2，文山的森林面積增加了1 047 km2，其余州、市森林面積變化較小。2010-2018年云南省建筑物面積增加了2 118 km2，耕地、森林和裸地面積分別減少了709、698、281 km2。其中昆明市、紅河州和曲靖市的建筑物面積分別增加了517 km2，259 km2和280 km2。期間楚雄市(40 km2)、迪慶州(12 km2)、普洱市(48 km2)和西雙版納州(32 km2)的耕地面積增加，其余州、市的耕地面積減少，其中昆明市耕地減少面積最大(128 km2)；麗江市(267 km2)和西雙版納州(-298 km2)的草地面積變化最大，昭通市草地面積增加42 km2，其余州、市的草地面積基本保持不變。

表3 云南省2010-2018年土地覆蓋類型面積變化

云南省2010-2018年森林面積平均每年減少77 km2，不同利用方式土地占國(guó)土面積的比例森林比較接近，分別為63.71%和63.38%；建筑面積增加了29.22%，耕地(-0.34%)、裸地(-0.23%)和森林(-0.30%)基本保持穩(wěn)定，其中昆明市建筑物面積增長(zhǎng)最快(52.65%)，其次是紅河(42.74%)，迪慶建筑物增長(zhǎng)速度最慢(1.53%)，大理市也較慢(11.79%)；文山州草地面積減少最大(398 km2)，怒江市草地面積沒(méi)有發(fā)生變化。2010-2018年全省有1 047 km2森林再生，降低了森林的年損失率，除文山市外，其它所有州、市都有一定程度的森林損失。全省毀林率低(0.29%)，但大理市毀林速度是全省平均值的20倍，昆明市和普洱市的毀林速度是全省毀林速度的2.4倍。

3.2.3 云南省森林空間覆蓋率 從圖4可以看出，云南省不同州、市森林覆蓋率(B)和森林面積占全省森林面積的比例(A)不同。2010-2018年云南省森林覆蓋面積變化較小，森林覆蓋率僅僅下降了0.19%，全省除文山森林占國(guó)土總面積的比例增加3.55%外，其它各州市森林面積所占州市總面積的比例都下降，其中大理市森林占國(guó)土總面積的比例下降最大(-4.14%)，其余州市下降幅度較小。

圖4 云南省各州、市的森林覆蓋率

云南省2010-2018年森林覆蓋率保持相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，達(dá)到63%左右，對(duì)綠色生態(tài)系統(tǒng)的影響很小，如植被生產(chǎn)力。不同州、市森林覆蓋率不同，南部的西雙版納州和普洱市的森林覆蓋率最高，東北部的昭通市和曲靖市的森林覆蓋率最低。普洱市、大理市和楚雄州森林面積占全省森林總面積的比例排列前三。大理市森林面積急劇減少，毀林率達(dá)到5.83%，導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化。

過(guò)去30 a，由于人口、經(jīng)濟(jì)和旅游業(yè)的增長(zhǎng)，云南大部分地區(qū)都發(fā)生了快速的城市化[31-32],相伴的是地形地勢(shì)、區(qū)位等良好的耕地等變更為建筑用地和游覽綠地。2010-2018年全省各州市建筑面積占各州市總面積的比例都在增加，其中昆明市增加比例最高(2.56%)，迪慶州增加比例最低(0.01%)；各州、市草地面積占國(guó)土面積比例都在減少，其中迪慶占比下降最大(-12.51%)，怒江草地占國(guó)土面積比例基本保持穩(wěn)定；各州、市耕地占各州市國(guó)土總面積比例變化相對(duì)較小，其中楚雄州、普洱市、紅河州和西雙版納州占比增加，其余州市占比下降；永久積雪和冰川、裸地和水體面積所占州市總面積的比例相對(duì)保持穩(wěn)定。

4 結(jié)論與討論

本研究基于30 m空間分辨率的Landsat數(shù)據(jù)，完成了2010-2018年云南森林空間覆蓋遙感制圖。根據(jù)9年森林的覆蓋軌跡，確定了森林覆蓋面積減少和增加的區(qū)域，量化了森林總損失和收益，提供年度損失信息并量化森林損失趨勢(shì)，系統(tǒng)分析了森林動(dòng)態(tài)變化特征，以地圖形式呈現(xiàn)了兩個(gè)空間尺度的森林空間覆蓋格局。研究結(jié)果表明，云南省森林的空間損失和空間覆蓋率在通州、市之間差異很大。森林覆蓋率較高的城市土地覆蓋變化的環(huán)境效應(yīng)與森林覆蓋率較低的區(qū)域相比有顯著差異，由于土地覆被轉(zhuǎn)化過(guò)程而出現(xiàn)不穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)平衡。

云南省目前的土地利用空間分布十分不均勻，2010-2018年云南省的植被比例基本保持穩(wěn)定，陸地生態(tài)系統(tǒng)日益協(xié)調(diào)，各州市的森林空間分布有明顯差異，部分州、市的森林空間分布密集且均勻，另一部分州、市的森林空間分布稀疏且不均勻；南部地區(qū)森林分布比較密集，東北部森林分布較稀疏。建議綜合分析不同生態(tài)區(qū)域的州、市土地覆蓋變化及其生態(tài)影響，調(diào)整云南省的農(nóng)業(yè)用地管理策略和林地保護(hù)策略，東北部地區(qū)應(yīng)大力推進(jìn)退耕還林，同時(shí)農(nóng)田開(kāi)墾。

研究期間，植被平衡表現(xiàn)為未改變的、失去的和新的植被。每個(gè)州、市的森林空間分布因農(nóng)業(yè)用地的擴(kuò)張而變得破碎，幾乎毗鄰的森林區(qū)域演變?yōu)樵絹?lái)越小的斑塊。大理市的植被比例有明顯下降(4.14%)，文山州的植被比例略有上升(3.64%)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展快、人口稠密和旅游業(yè)發(fā)展的地區(qū)，森林損失更嚴(yán)重，高海拔地區(qū)限制了人們對(duì)木材的采集和利用。這種兩極化現(xiàn)象主要是由于中部地區(qū)大量人口的日益增長(zhǎng)資源需求，國(guó)家森林資源的控制力下降和偏遠(yuǎn)高海拔地區(qū)限制了人們對(duì)木材的采取。大理市經(jīng)濟(jì)和旅游業(yè)的較快速度發(fā)展導(dǎo)致森林損失，大規(guī)模和快速旅游業(yè)投資應(yīng)引起政府關(guān)注。