華世明，羅燕彬，楊 華

(1.云南青松林業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司，云南 昆明 650224；2.云南省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院大理分院，云南 大理 671000)

1 引言

森林蓄積量是指森林中全部樹(shù)木材積的總和，是評(píng)價(jià)森林?jǐn)?shù)量的一個(gè)重要指標(biāo)，目前森林蓄積量遙感估測(cè)中有很多的案例建立了相應(yīng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[1]。利用Landsat8衛(wèi)星影像，將提取的全色波段的紋理特征與多光譜波段的光譜信息相結(jié)合，分析引入全色波段紋理特征能否提高蓄積量的預(yù)測(cè)精度[2]。

2 研究區(qū)概況

香格里拉市地跨處于東經(jīng)99°22′23.79″～100°18′24.69″，北緯26°52′10.94″～28°50′57.91″，地處青藏高原東南緣橫斷山脈三江縱谷區(qū)東部，地形總趨勢(shì)為西北高、東南低，最高點(diǎn)巴拉格宗海拔5545 m，最低點(diǎn)洛吉吉函海拔1503 m，海拔高差4042 m，平均海拔3459 m。境內(nèi)地貌按形態(tài)可分為山地、高原、盆地、河谷。香格里拉市屬高原型亞熱帶季風(fēng)氣候，具有雨熱同季、干濕季節(jié)分明、冬無(wú)嚴(yán)寒、夏無(wú)酷暑、四季如春的氣候特征，年平均氣溫14.7 ℃，全年日照時(shí)數(shù)2210 h，無(wú)霜期227 d，年平均降水量891.5 mm，年平均蒸發(fā)量1968.3 mm，年均相對(duì)濕度72%。全市河流全屬金沙江水系，境內(nèi)共有大小河流244條，流域面積8065.9 km2，分別在不同河段注入金沙江。2016年森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查成果顯示：全市森林面積867720.5 hm2，林業(yè)用地面積962159.3 hm2，活立木總蓄積量133224410 m3，森林覆蓋率76.00%，林木綠化率83.19%，公益林與商品林比例為89.47∶10.53[3]。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1.1 LANDSAT數(shù)據(jù)的獲取

使用Landsat8 OLI 傳感器的遙感影像，在地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站上獲取影像數(shù)據(jù)，成像時(shí)間是2017年，分辨率為30 m，其7個(gè)波段分別為氣溶膠波段(0.433～0.453 μm)藍(lán)光波段(0.450～0.515 μm)綠光波段(0.525～0.600 μm)紅光波段(0.630～0.680 μm)、近紅外波段(0.845～0.885 μm)、短波紅外1(1.560～1.660 μm)短波紅外2(1.000～2.300 μm)，分辨率為30 m，使用前對(duì)圖像進(jìn)行了輻射校正和大氣校正。

3.1.2 樣地蓄積量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇2016年香格里拉市森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查野外角規(guī)控制調(diào)查樣地做為本次研究樣地實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)參照，香格里拉市高山櫟林、云南松林、高山松林和云冷杉林共占到全縣喬木林面積的90%以上。調(diào)查樣地的抽取主要根據(jù)森林海拔、坡度、坡向、坡位、土壤等立地條件，以及樹(shù)種、齡組、林相、郁閉度等森林結(jié)構(gòu)因子結(jié)合森林植被分布特征[4]和規(guī)律進(jìn)行確定，做到樣地盡量分布均勻并具有代表性。

3.2 研究方法

Landsat是美國(guó)陸地探測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)[5]，軌道高度為705 km，傾角為99.22°，重復(fù)周期是16 d，掃描帶寬185 km。TM(Thematic Mapper)是Landsat衛(wèi)星上安裝的成像設(shè)備，以獲取地球表層豐富的信息。利用ENVI對(duì)Landsat8衛(wèi)星影像預(yù)處理[6]，經(jīng)過(guò)大氣輻射校正和幾何校正后的TM影像，消除大氣輻射造成的誤差，之后進(jìn)行鑲嵌處理，得到完整的香格里拉市遙感圖像；之后將格式轉(zhuǎn)化為圖片(.TIFF)提取各類因子。根據(jù)各類植被指數(shù)[7]公式算出相應(yīng)的植被指數(shù)；自變量的單波段遙感因子；紋理因子(均一性、差異性、熵)；信息增強(qiáng)因子(主成分變換和纓帽變換)。以森林樣地蓄積量因變量，以組合植被指數(shù)(DVI、RVI、ARVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、多波段線性組合指數(shù)(VIS123)，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析和反演建模以及精度驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)森林蓄積量反演[8]。在ArcGIS軟件中將ENVI提取出的5個(gè)因子，進(jìn)行多值提取至點(diǎn)。

4 數(shù)據(jù)處理分析

樣地蓄積量與各因子相關(guān)性分析，運(yùn)用SPSS做相關(guān)性分析[9]，5個(gè)變量中有5個(gè)與蓄積量有顯著相關(guān)性，隨機(jī)選取的472個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的蓄積量進(jìn)行回歸分析并建模[10]。由分析結(jié)果可知，R的值為0.196，R方為0.038，調(diào)整后的R方0.028，說(shuō)明模型的模擬效果較好(表1)。

表1 模型摘要

方差分析結(jié)果表明，蓄積估算的顯著性為0.000小于0.05，該模型通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即蓄積與各變量之間存在顯著的線性回歸關(guān)系(表2、表3)。

表2 方差分析

表3 各變量相關(guān)性分析

續(xù)表3

由分析可知，T檢驗(yàn)的結(jié)果表明，顯著性為0.000小于0.05，說(shuō)明在該模型中，即蓄積量與各變量之間具有顯著的線性關(guān)系(表4)，該模型為最優(yōu)模型。

表4 最優(yōu)模型各變量和系數(shù)關(guān)系

5 結(jié)果與驗(yàn)證

5.1 蓄積量建模

采用多元逐步回歸模型建立森林蓄積量與遙感因子的估算模型得到：一元線性回歸模擬方程y=a+bx和多元回歸模擬方程y=a+bx1+...bxn。

根據(jù)上述方程可得出回歸模型(表5)。

表5 回歸模型

5.2 模型的精度驗(yàn)證

第一步，相關(guān)系數(shù)(R方)評(píng)價(jià)：

相關(guān)系數(shù)平方值在0-1之間，值越大，模型預(yù)測(cè)精度越高。

第二步，相對(duì)誤差(RE)評(píng)價(jià)：

RE(%)=(Yi-yi)/Yi×100

(1)

式(1)中：Yi和yi分別為實(shí)測(cè)值和理論值，取相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值作為模型精度檢驗(yàn)指標(biāo)，值越小，模型精度越高。

第三步，均方根差(RMSE)評(píng)價(jià)：

(2)

式(2)中：Yi和yi分別為實(shí)測(cè)值和理論值，n為測(cè)定樣本數(shù)。RMSE值越小，模型的精度水平越高。

結(jié)果顯示，預(yù)估精度較高，表明模型對(duì)于蓄積量的估測(cè)是可行的。其中，提取出的蓄積量與預(yù)測(cè)蓄積量之間的關(guān)系用散點(diǎn)圖表示可以看出，大部分呈現(xiàn)線性相關(guān)(表6)。

表6 模型精度檢驗(yàn)預(yù)估結(jié)果

6 結(jié)論與討論

6.1 結(jié)論

近年來(lái)隨著“3S”(RS、GIS、GPS)技術(shù)的快速發(fā)展，在監(jiān)測(cè)森林蓄積量中的作用日益顯著[11]。利用“3S”技術(shù)估測(cè)森林蓄積量的研究主要集中于以下2個(gè)方面：一是趨向于利用光學(xué)遙感與微波遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合的多源遙感數(shù)據(jù)建立模型；二是從經(jīng)典的多元回歸線性模型向非線性模型發(fā)展[12]。植被紋理分析方法的應(yīng)用主要用于土地利用/覆蓋變化研究，提高遙感影像分類精度以及生物量、葉面積指數(shù)估算方面，而很少用于森林蓄積量估算的研究中[13]。多光譜與全色波段的融合圖像的紋理信息在某些窗口下與蓄積量之間存在明顯的相關(guān)性，能夠較好地估測(cè)森林蓄積量[14]。從結(jié)果與驗(yàn)證可以看出，利用Landsat8全色波段的紋理特征建模進(jìn)行蓄積量估測(cè)是可行的[15]，能夠達(dá)到對(duì)蓄積量估測(cè)的精度要求，具有良好的應(yīng)用前景。

6.2 討論

森林蓄積量估測(cè)比傳統(tǒng)方法更加節(jié)約人力、物力和財(cái)力，本研究為森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)的提高和改善提供了新的途徑和方法。由于選用的是參數(shù)建模，數(shù)據(jù)處理中仍然存在一些問(wèn)題，比如可能選擇了不合適的變量，用軟件處理數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)存在錯(cuò)分或漏分的現(xiàn)象需要手動(dòng)編輯進(jìn)行校正等，需要在進(jìn)一步的研究中加以驗(yàn)證解決。在解決這些問(wèn)題后，才能真正實(shí)現(xiàn)在林業(yè)建設(shè)數(shù)字化的大趨勢(shì)下，充分利用信息化軟件、智能手機(jī)作為移動(dòng)終站設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，提高工作效率、節(jié)約外業(yè)調(diào)查階段的運(yùn)營(yíng)成本、提高調(diào)查成果質(zhì)量和精度。