張娜, 魏建兵,*, 劉景琦, 張興義, 王玉璽

基于Landsat8-OLI影像的山蒿植被信息提取研究

張娜1, 魏建兵1,*, 劉景琦1, 張興義2, 王玉璽3

1. 沈陽大學, 區(qū)域污染環(huán)境生態(tài)修復教育部重點實驗室, 沈陽 110044 2. 中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所, 哈爾濱 150081 3. 黑龍江省水利科學研究院, 哈爾濱 150080

山蒿是一種廣布于我國北部干旱半干旱區(qū)低山丘陵中高海拔地帶的次生植物, 根據(jù)部分地區(qū)現(xiàn)場調(diào)查和筆者的前期研究, 認為其具有生態(tài)保護和資源利用價值。為了實現(xiàn)山蒿優(yōu)勢群落集中分布區(qū)調(diào)查方法開發(fā), 以內(nèi)蒙古自治區(qū)興安盟突泉縣為例, 選取了2017年多時相Landsat8-OLI遙感影像, 根據(jù)地形特征、NDVI指數(shù)和GNDVI指數(shù)建立規(guī)則集, 構(gòu)建山蒿植被信息提取決策樹模型, 并進行了典型區(qū)山蒿提取和精度驗證。結(jié)果表明, 遙感提取總體精度為78.65%, Kappa系數(shù)為0.63, 山蒿信息提取的制圖精度為72.13%, 用戶精度為75.7%, 目標于初步分布區(qū)域調(diào)查, 使用此模型方法進行山蒿信息提取是可行的, 研究成果能夠為進一步改進和構(gòu)建植被信息提取方法提供思路, 也能夠為山蒿植被空間分布監(jiān)測及其生態(tài)保護規(guī)劃管理提供決策支持。

山蒿; 植被信息提取; NDVI; GNDVI; Landsat8-OLI影像

0 前言

山蒿(Franch.)是一種小灌木狀多年生草本植物, 莖木質(zhì)化, 成苗株高60—100 cm, 別稱巖蒿、駱駝蒿, 隸屬于菊科蒿屬, 分布于我國內(nèi)蒙古、河北、山西、陜西、寧夏以及甘肅的北部干旱半干旱區(qū)[1], 據(jù)《全國中草藥匯編》記載, 山蒿有清熱、解毒、祛濕之功效[2]。目前對山蒿開發(fā)利用的基礎研究較少, 集中在藥用價值、植株化學成分的測定研究方面[3-4]。根據(jù)文獻資料以及野外科學調(diào)查, 山蒿是一種具有水土保持與生態(tài)修復潛力的次生植物, 生長于中高海拔陽坡草地、礫質(zhì)坡地半荒漠草原、戈壁及巖石縫中, 在很多干旱半干旱山區(qū)局部形成優(yōu)勢群落[1,5]。筆者在我國自然植被稀少的內(nèi)蒙古興安盟地區(qū)調(diào)研發(fā)現(xiàn), 山蒿廣布于該地區(qū)低山丘陵地帶, 抗旱、抗瘠薄、抗干擾能力強, 但長期遭受到農(nóng)墾開荒、薪柴砍伐、牛羊放牧等威脅, 其生境破壞明顯, 當?shù)氐牧謱W和水土保持專家將其稱為東北半干旱區(qū)自然植被“生態(tài)底線”, 認為急需獲得保護。然而, 截止到目前, 在我國土地利用分類系統(tǒng)中, 尚未把山蒿作為一種資源植被, 仍歸類為草地, 當?shù)卣矝]有采取有效保護措施, 其資源利用和生態(tài)保護價值沒有得到充分的重視。植被與生態(tài)環(huán)境有強相關性, 當前, 生態(tài)赤字逐漸擴大, 生態(tài)環(huán)境破壞程度加劇[6-7], 在我國“美麗中國”建設、“國土資源生態(tài)修復”等戰(zhàn)略背景下, 山蒿資源集中分布區(qū)識別和生態(tài)保護規(guī)劃研究應該成為緊迫的應用基礎研究[5]。

山蒿群落分布于低山丘陵區(qū), 傳統(tǒng)的地面人工調(diào)查困難。與傳統(tǒng)的實地調(diào)查相比, 遙感技術在土地利用覆被分類、植被信息提取和環(huán)境變化監(jiān)測等方面具有實時性強、覆蓋范圍廣、成本低等優(yōu)勢, 兼具經(jīng)濟和社會效益。遙感技術在農(nóng)作物信息提取方面發(fā)展比較成熟, 尤其在水稻、小麥作物影像特征識別、種植面積和產(chǎn)量估算方面發(fā)揮了重要作用[8-9]。近年來, 許多學者致力于植被遙感分類研究, 基于多光譜和高光譜遙感數(shù)據(jù)的森林和濕地識別技術為自然植被的可持續(xù)發(fā)展和有效管理提供了科學依據(jù), 遙感技術在區(qū)域生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢[10-12]?；贚andsat系列影像, 特別是Landsat8-OLI具有中等分辨率, 數(shù)據(jù)獲取免費, 應用領域廣泛等特點, 該種數(shù)據(jù)在植被信息提取方面也有較豐富的成果可以借鑒。Cingolani等[13]基于Landsat數(shù)據(jù), 采用最大似然法和使用特征統(tǒng)計分析獲得的判別函數(shù)對異質(zhì)山脈草地進行分類, 取得了很好的效果。很多學者致力于長時間序列的研究, Sandamali等[14]使用1975—2015年的Landsat影像分析森林類別的變化, 采用歸一化植被指數(shù)(NDVI)和綠色歸一化植被指數(shù)(GNDVI)提取植被和冠層條件。Zhang等[15]認為基于對象的圖像分析技術, 中分辨率Landsat數(shù)據(jù)可有效繪制研究區(qū)佛羅里達大沼澤地植被的主要群落。Marcel等[16]通過繪制巴西熱帶稀樹草原植被梯度圖, 強調(diào)了利用長期Landsat時間序列來分析異構(gòu)生態(tài)系統(tǒng)的有用性。國內(nèi)學者在Landsat影像的植被信息提取方面也開展了一些研究, 劉杰等[17]基于單時相Landsat8-OLI影像構(gòu)建了棉花信息提取模型。王月如等[18]構(gòu)建水體差異增強指數(shù)(DENWI), 獲取富貴竹的種植信息。為了提高遙感監(jiān)測精度, 基于多時相遙感數(shù)據(jù)的植被分類迅速發(fā)展, 白燕英等[19]根據(jù)作物的NDVI時間序列構(gòu)建植被分類模型, 分類精度高; 李曉東等[20]基于多時相遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建多維分類特征, 利用季相、光譜、紋理特征建立規(guī)則集, 提取地表覆被類型。

綜上所述, 基于Landsat遙感影像開展區(qū)域植被分布識別是可行可操作的, 預期進一步結(jié)合地形、植被指數(shù)等其他因子開展構(gòu)建分類模型的研究有利于開發(fā)新的方法和提高分類精度。目前的研究集中在農(nóng)作物和其他自然植被的信息提取與分類, 關于針對具有水土保持和生態(tài)保護價值的山蒿信息提取研究尚未有檢索發(fā)現(xiàn)。本文選取內(nèi)蒙古自治區(qū)興安盟突泉縣山蒿集中分布區(qū)學田鄉(xiāng)、六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn)為研究區(qū), 基于多時相Landsat8-OLI遙感影像提取山蒿植被光譜信息, 構(gòu)建山蒿信息提取方法, 識別山蒿集中分布區(qū), 為制定其生態(tài)保護規(guī)劃和探索其資源利用價值提供支持。

1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古自治區(qū)興安盟突泉縣位于興安盟中南部(圖1), 處于大興安嶺山地向松嫩平原過渡地帶, 地勢西北高, 東南低, 具有獨特的“北山、中丘、南平原”地形特點。屬于溫帶半干旱大陸性季風氣候, 春季多風少雨, 蒸發(fā)大, 濕度小; 夏季短促溫熱, 降水集中; 秋季涼爽短暫; 冬季寒冷漫長風大雪少。年平均降水量393.1 mm。年積溫2700 ℃—2900 ℃, 年均氣溫5.7 ℃。主要土壤類型有暗棕壤、黑鈣土、草甸土和黑土。山蒿群落主要分布在突泉縣中部低山石質(zhì)丘陵區(qū)。

圖1 研究區(qū)位置

Figure 1 Location of study area

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預處理

遙感影像選用2017年的Landsat8-OLI數(shù)據(jù), 根據(jù)山蒿的生長期選擇不同生長狀態(tài)下的時相, 成像時間分別為2月、3月、5月、7月、8月、10月和11月, 軌道號為121/28, 所選影像拍攝清晰, 云量少。其他數(shù)據(jù)包括突泉縣空間分辨率為30 m的DEM數(shù)據(jù)、突泉縣土地分類數(shù)據(jù)、突泉縣行政邊界矢量數(shù)據(jù)以及野外定位采樣數(shù)據(jù)。

圖像預處理使用ENVI5.3 Radiometric Cali-bration功能進行輻射定標, FLAASH Atmospheric Correction功能進行大氣校正, 用研究區(qū)矢量數(shù)據(jù)進行地理校正和裁剪得到研究區(qū)遙感影像圖。

2.2 研究方法

2019年7月和2020年1月對學田鄉(xiāng)、六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn)進行野外調(diào)查, 確定研究區(qū)地物類型主要為耕地、農(nóng)村和城鎮(zhèn)建設用地, 楊、榆、蒙古櫟等喬木林地, 草原、山蒿、檸條、虎榛子等灌草地。運用GPS測量儀采集地物類型樣本位置, 其中, 學田鄉(xiāng)地物類型全面, 山蒿分布集中, 分布面積較大, 具有代表性。因此, 以學田鄉(xiāng)作為訓練區(qū)探討植被信息提取方法。然后將其應用于整個研究區(qū)。技術流程主要包括五個步驟, 第一, 使用遙感數(shù)據(jù)波段反射特征初步分辨植被類型; 第二, 分析植被分布區(qū)的地形特征; 第三, 通過植被指數(shù)特征進一步識別植被分布區(qū); 第四, 依據(jù)植被分布的地形特征和不同時期的植被指數(shù)特征, 建立植被信息識別決策樹模型; 第五, 通過實地定位記錄和高分影像數(shù)據(jù)來評價山蒿信息提取的精度。

2.2.1 光譜特征

2.2.2 地形分布特征

利用DEM數(shù)據(jù)提取學田鄉(xiāng)高程圖和坡度圖, 統(tǒng)計山蒿、檸條、草地、蒙古櫟、虎榛子、耕地、建設用地七種地物分布的高程和坡度數(shù)據(jù)。

2.2.3 植被指數(shù)

植被指數(shù)是廣泛應用于植被信息提取與分類的指標[21]。植被在紅光波段強吸收, 近紅外波段高反射, 兩波段組合能增強植被信息[22]。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是最常用的植被指數(shù)之一, 是植被生長狀態(tài)及植被覆蓋度最佳指示因子, 對綠色植被表現(xiàn)敏感, 可以監(jiān)測植被生長活動的季節(jié)和年際變化[23-24]。綠色歸一化植被指數(shù)[25](Green Normalized?Difference Vegetation Index, GNDVI)與NDVI相似, 它測量的是從540 nm到570 nm的綠色光譜, 而不是紅色光譜, 該指標比NDVI對葉綠素濃度更敏感。除了以上兩種植被指數(shù), 本研究還提取了差值植被指數(shù)(Difference Vegetation Index ,DVI)、比值植被指數(shù)(Ratio Vegetation Index ,RVI)、增強植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index ,EVI)和葉面積指數(shù)(Leaf Area Index, LAI), 篩選在提取山蒿植被信息中能夠與研究區(qū)的其他地物進行有效區(qū)分的指數(shù)。

式中: ρNIR為近紅外波段反射率, ρRed為紅色波段反射率, ρGreen為綠色波段反射率。

2.2.4 決策樹分類法

決策樹分類, 又稱基于專家知識決策樹分類, 能夠利用多源遙感影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類, 其規(guī)則和分類過程也易于理解。ENVI決策樹分類器是一個多級分類器, 由一系列二叉決策樹構(gòu)成, 一般包括四個步驟: 定義分類規(guī)則、構(gòu)建決策樹、執(zhí)行和精度評定和分類后處理。本研究使用此方法建立了山蒿植被決策樹分類模型。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 山蒿的波段特征

從各地物的光譜曲線圖(圖2)可以看出, 不同地物類型的光譜特征具有差異, 這為識別山蒿提供了可能, 建設用地、耕地和草地的光譜曲線特征差異較大, 虎榛子和蒙古櫟的光譜曲線特征相似, 山蒿和檸條的光譜曲線特征相似, 說明在植被信息提取過程中, 檸條對山蒿的干擾大, 直接提取山蒿信息難度較大。山蒿信息提取要選擇信息量大、相關性小的波段進行組合, 圖2還可以看出地物的光譜特征主要表現(xiàn)在B3—B6波段, 尤其第5波段(近紅外波段)是植被的高反射區(qū)。

圖2 研究區(qū)主要地物類型光譜曲線

Figure 2 Spectral curves of main features in the study area

3.2 山蒿的地形分布特征

從高程上看(圖3), 建設用地、耕地和檸條平均海拔小于500 m, 略低于山蒿, 山蒿和草地分布區(qū)海拔比較相似, 蒙古櫟分布區(qū)海拔最高, 虎榛子海拔次之。七種地物在坡度分布上具有一定差異, 建設用地和耕地的坡度小且坡度區(qū)間集中, 建設用地坡度小于4°, 分布地區(qū)最平坦, 耕地次之, 坡度小于8°; 山蒿坡度在10°—25°之間, 平均坡度最大, 與草地、檸條、虎榛子和蒙古櫟相比坡度區(qū)間最小; 草地坡度在5°—25°, 檸條坡度在5°—20°, 蒙古櫟坡度在3°—25°, 虎榛子在3°—35°, 坡度區(qū)間最大, 平坡、緩坡和陡坡均有分布。綜上所述, 山蒿的坡度高于建設用地和耕地, 因此可以設置坡度閾值將面積較大的耕地和建設用地與山蒿區(qū)分。

參考1984年中國農(nóng)業(yè)區(qū)劃委員會頒發(fā)《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術規(guī)程》(表1), 結(jié)合實地采樣數(shù)據(jù), 設置耕地的坡度閾值為8°, 把學田鄉(xiāng)坡度分為0°—8°、8°—20°和20°—43°三級(圖4)。

3.3 山蒿的植被指數(shù)特征

植被的生長發(fā)育具有物候特性, 其光譜信息會隨季節(jié)的變化而改變, 導致單一時期的影像分類效果通常并不理想。山蒿生長緩慢, 幾年內(nèi)植株變化不大, 在不同生長期差異也較小。單一時相的植被指數(shù)難以將目標地物山蒿與其他植被區(qū)分開來, 因此本研究提取了不同季節(jié)的植被指數(shù)。

根據(jù)研究區(qū)主要植被類型的NDVI統(tǒng)計結(jié)果(表2), 不同地物2月18日和3月6日的NDVI差異不大。研究區(qū)緯度偏高, 冬季寒冷漫長, 氣候干旱, 植被生長緩慢。5月9日, 蒙古櫟NDVI最小值0.48大于山蒿、檸條和草地的NDVI最大值, 差異顯著, 蒙古櫟與山蒿、檸條、草地的分離性好; 蒙古櫟與虎榛子易混淆; 草地NDVI與檸條和虎榛子的NDVI不重合交叉, 草地和檸條、虎榛子的分離性好。7—8月是植被生長高峰期, 草地與蒙古櫟和耕地的NDVI不交叉, 分離性較好, 山蒿、檸條、虎榛子、蒙古櫟的NDVI值均存在交叉區(qū)間, 難以區(qū)分。10月16日, 蒙古櫟與山蒿和草地的NDVI不交叉重疊, 蒙古櫟和山蒿、蒙古櫟和草地的分離性好; 山蒿與檸條、草地、虎榛子容易混淆。11月17日, 山蒿與草地、山蒿與蒙古櫟、草地與蒙古櫟的NDVI值區(qū)間不交叉重疊, 山蒿和檸條、虎榛子容易混淆。綜上所述, 5月9日NDVI可以將蒙古櫟與山蒿、檸條、草地區(qū)分, 草地與檸條、虎榛子區(qū)分; 10月16日的NDVI可以將蒙古櫟與山蒿、草地區(qū)分; 11月17日山蒿、草地、蒙古櫟可相互區(qū)分。

圖3 各地物類型分布高程、坡度圖

Figure 3 Elevation and slope map of various types of objects

表1 耕地坡度分級

圖4 學田鄉(xiāng)坡度圖

Figure 4 Slope map of Xuetian township

表2 各地物NDVI指數(shù)統(tǒng)計表

六類主要地物中(圖5), 蒙古櫟NDVI最大, 在不同時期均處于較高水平, 蒙古櫟是喬木, 生物量大; 耕地NDVI 5月最小, 2—5月平均NDVI小于0.25, 5—7月上升迅速, 5月初是農(nóng)作物出苗期, 7—8月是農(nóng)作物的生長旺盛期, NDVI值達到最大, 隨后迅速下降; 虎榛子、檸條、山蒿和草地的NDVI曲線大致相似, 但虎榛子NDVI值較高, 3—5月增長幅度大, 檸條與山蒿NDVI變化趨勢最相似, 檸條NDVI大于山蒿, 8月差異較大, 草地在各時期NDVI最小, 與山蒿相比, 山蒿在5月上旬進入萌芽期, NDVI增長, 草地3—5月上旬NDVI幾乎不變, NDVI小于0.2。

根據(jù)GNDVI統(tǒng)計結(jié)果(表3), 2月18日和3月6日GNDVI處于較低水平, 山蒿與其他植被類型不易區(qū)分。5月9 日, 山蒿與虎榛子、山蒿與蒙古櫟的GNDVI區(qū)間不交叉, 山蒿與虎榛子、山蒿與蒙古櫟分離性好; 草地與虎榛子、草地與蒙古櫟GNDVI區(qū)間不交叉, 草地與虎榛子、草地與蒙古櫟分離性好; 山蒿與檸條、草地、耕地不易區(qū)分。7月28日, 草地與蒙古櫟、草地與耕地的GNDVI區(qū)間不交叉重疊, 草地與蒙古櫟、草地與耕地分離性好; 山蒿與其他地物容易混淆, 不易區(qū)分。8月29日, 六類地物的GNDVI值差異較小, 各地物之間易混淆。10月16日, 蒙古櫟與山蒿、檸條、草地的GNDVI區(qū)間不交叉, 蒙古櫟與山蒿、檸條、草地的分離性好。11月17日, 山蒿與蒙古櫟、草地與蒙古櫟的GNDVI區(qū)間不交叉, 差異較大, 山蒿與蒙古櫟、草地與蒙古櫟分離性好。綜上所述, 5月9日GNDVI可將山蒿與虎榛子、山蒿與蒙古櫟、草地與虎榛子、草地與蒙古櫟區(qū)分; 10月16日GNDVI可將蒙古櫟與山蒿、檸條、草地區(qū)分; 11月17日GNDVI可將山蒿與蒙古櫟、草地與蒙古櫟區(qū)分。

圖6所示, 耕地2—5月GNDVI較小, 5—7月增長顯著, 7月、8月是農(nóng)作物生長旺盛期, 8月GNDVI最大, 隨后迅速減小; 蒙古櫟GNDVI 2—3月略有減小, 5月增長迅速, 10月達到最大值, 蒙古櫟GNDVI明顯大于虎榛子、檸條、山蒿和草地; 虎榛子、檸條、山蒿和草地GNDVI趨勢大致相似, 各時期虎榛子最大, 草地最小, 山蒿2—5月GNDVI基本不變略有減小, 而檸條GNDVI逐漸上升。

3.4 山蒿信息提取模型及精度評價

3.4.1 山蒿信息提取模型

依據(jù)研究區(qū)各地物分布的地形特征和不同時期的植被指數(shù)特征, 建立山蒿信息識別的決策樹, 如圖7所示, 具體過程為: 根據(jù)坡度區(qū)分建設用地和耕地為分類1, 該部分包含少量草地、蒙古櫟、虎榛子和檸條, 但不包含山蒿; 進而用5月9日的NDVI區(qū)分出蒙古櫟(含虎榛子), 另一部分包含山蒿、檸條、虎榛子和草地, 同樣用5月9日的NDVI將其分為兩部分, 一部分為草地和部分山蒿, 另一部分為山蒿、檸條和虎榛子; 根據(jù)11月的NDVI將草地(分類3)和山蒿區(qū)分開來; 最后利用5月的GNDVI排除虎榛子和部分檸條, 用5月NDVI以及2月至5月山蒿與檸條GNDVI的變化特征將山蒿提取出來, 兩部分山蒿合并為分類5, 分類4是檸條混雜虎榛子的區(qū)域。

圖5 主要地物NDVI時間序列曲線

Figure 5 NDVI time series curve of main features

表3 各地物GNDVI指數(shù)統(tǒng)計表

圖6 主要地物GNDVI時間序列曲線

Figure 6 GNDVI time series curve of main features

Figure 7 Information extraction process ofFranch

應用構(gòu)建的山蒿信息提取決策樹模型, 得到學田鄉(xiāng)山蒿分布圖, 提取結(jié)果如圖8所示, 將決策樹模型推廣到學田鄉(xiāng)周邊的六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn), 得到山蒿空間分布圖, 見圖9。

圖8 學田鄉(xiāng)山蒿提取結(jié)果

Figure 8 Extraction results ofFranch in Xuetian township

圖9 六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn)山蒿提取結(jié)果

Figure 9 Extraction results ofFranch in Liuhu, Yong'an and East Durki town

3.4.2 精度分析

根據(jù)野外定位采樣點和Google Earth高分辨率影像對六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn)山蒿提取結(jié)果進行精度分析。本文的決策樹模型分類出山蒿和草地, 其他類別地物具有混交特征并非單一植被類型, 因此合并為其他地物, 相應地建立山蒿、草地和其他地物三類感興趣區(qū)驗證分類結(jié)果, 計算山蒿分類的混淆矩陣, 精度結(jié)果如表4, 分類總體精度為78.65%, Kappa系數(shù)為0.63, 山蒿信息提取的制圖精度72.13%, 用戶精度為75.7%, 山蒿信息提取效果比較理想, 能夠滿足山蒿集中分布區(qū)的識別和山蒿保護規(guī)劃的需要。

4 討論

本文在我國建設生態(tài)文明、國土生態(tài)修復戰(zhàn)略背景下, 以典型區(qū)為案例, 基于成本效益原則, 采用中分辨率遙感數(shù)據(jù), 探索研究具有水土保持和生態(tài)修復價值的山蒿植被優(yōu)勢群落集中分布區(qū)識別方法。

林草生態(tài)建設堅持自然恢復為主的原則, 符合尊重自然、順應自然的宗旨。研究區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,而山蒿有很強的抗貧瘠和耐旱能力, 山蒿植被對于自然生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和生態(tài)服務功能具有較大價值。因此, 因地制宜以自然修復為主-——加強山蒿植被保護, 自然恢復與人工修復相結(jié)合——保護當?shù)刈匀恢脖慌c人工造林相結(jié)合, 順應了生態(tài)文明建設的目標。本文對于山蒿資源集中分布區(qū)的識別能夠掌握山蒿植被分布特征, 對植被生態(tài)保護提供了基礎。根據(jù)植被的光譜反射、植被指數(shù)、紋理以及地形分布特征, 利用決策樹方法構(gòu)建某種植被的識別模型和進行土地利用分類十分廣泛, 使用這種方法探索的山蒿植被信息識別模型效果好, 對于其他地區(qū)山蒿信息提取同樣具有技術參考價值。

表4 山蒿信息提取精度評價

本文構(gòu)建的山蒿信息識別模型是對山蒿識別的初步探索, 可用于宏觀了解山蒿分布特征, 對于精準掌握其分布信息有待更深入的研究; 例如使用的遙感影像像元分辨率還不夠大, 識別精度還不夠高; 草地與山蒿、檸條與山蒿的交界處容易產(chǎn)生混合像元; 而且植被長勢與稀疏程度也會影響分類結(jié)果, 使山蒿信息提取產(chǎn)生誤差。因此, 選取更高精度的影像數(shù)據(jù), 探討綜合利用面向像元和面向?qū)ο蟮忍崛》椒? 提高山蒿信息的分類精度是未來可進一步研究的方向。本文建立的山蒿信息識別決策樹模型是在逐步排除其他地物的情況下完成的, 對于探索山蒿植被區(qū)別于其他地物的獨有特征, 尋找如何直接識別山蒿遙感特性的方法有待進一步探索和研究。

與其他植被信息提取研究結(jié)果相比較(表5), 高分辨率遙感數(shù)據(jù)的分類精度高, 采用GF數(shù)據(jù)和Worldview-2數(shù)據(jù)分類精度大于90%, Kappa系數(shù)在0.9左右; 中分辨率遙感影像在土地利用分類中分類精度通常80%左右, kappa系數(shù)大于0.75, 但這些研究是做一級分類, 并非對具體的植物類型進行識別。利用中分辨率影像HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)對林區(qū)植被進行分類, 分類精度略大于70%, Kappa系數(shù)0.67, 與本文的研究結(jié)果接近。本研究分類精度偏低的原因可能在于: 首先, 本研究中山蒿識別模型是對一個典型區(qū)域進行研究后推廣應用于周邊地區(qū)得出的總結(jié)果, 而參考文獻中均是直接對整個研究區(qū)進行研究得出的; 其次, 中分辨率影像精度有限, 混合像元對提取結(jié)果的準確性影響較大。但基于識別山蒿這種相對低矮的小灌木狀草本植物的集中分布區(qū), 此精度還是可以接受的。

5 結(jié)論

(1) 利用多時相遙感影像, 根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)興安盟突泉縣學田鄉(xiāng)山蒿分布區(qū)的特點, 結(jié)合地形特征、NDVI指數(shù)和GNDVI指數(shù), 構(gòu)建山蒿信息提取模型, 將該模型應用于六戶鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和東杜爾基鎮(zhèn)的山蒿分布區(qū), 總體分類精度為78.65%, Kappa系數(shù)為0.63, 山蒿信息提取的制圖精度72.13%, 用戶精度為75.7%。

(2) 山蒿生長于低山丘陵區(qū), 野外調(diào)查耗費大量人力物力, 基于遙感影像提取山蒿信息是可行的, 本研究的山蒿信息識別模型具有可推廣性, 提取效果比較理想, 容易操作, 適用于與研究區(qū)類似區(qū)域

的山蒿信息提取, 滿足山蒿集中分布區(qū)識別和山蒿植被生態(tài)保護規(guī)劃的需要。

表5 本研究與其他研究分類精度對比

(3) 本研究建立的山蒿信息識別模型可用于宏觀調(diào)查山蒿分布特征, 但從精度檢驗結(jié)果上看, 草地和檸條與山蒿的交界處容易產(chǎn)生混合像元, 而且植被長勢與稀疏程度也會影響分類結(jié)果, 使山蒿信息提取產(chǎn)生誤差, 影響提取精度, 因此, 如何消除這些干擾因素, 進一步提高山蒿信息的分類精度是下一步深入研究的重點。

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Vegetation information extraction ofFranch based on Landsat8-OLI images

ZHANG Na1, WEI Jianbing1,*, LIU Jingqi1, ZHANG Xingyi2, WANG Yuxi3

1. Key Laboratory of Eco-restoration of Regional Contaminated Environment, Shenyang University, Shenyang 110044, China 2. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Harbin 150081, China 3. Heilongjiang Province Hydraulic Research Institute, Harbin 150080, China

Franch is a kind of secondary plant widely distributed in the low mountains and hills of the arid and semi-arid areas in the north of China. According to field investigations and the author's previous studies, it is believed thatFranch has the value of ecological protection and resource utilization. For developing survey method of concentrated distribution area of dominant community of this plant, this article took Tuquan County, Xing'an League, Inner Mongolia Autonomous Region as an example, selected multi temporal remote sensing images of Landsat 8-OLI in 2017, established rule set according to terrain characteristics, NDVI and GNDVI, constructed decision tree model for vegetation information extraction ofFranch, and carried out extraction experiment and accuracy verification in typical areas. The results showed that the overall accuracy of remote sensing extraction was 78.65%, kappa coefficient was 0.63, the mapping accuracy was 72.13%, and the user accuracy was 75.7%. It is feasible to use this model to extractFranch information. The research results can provide ideas for further improvement and construction of vegetation information extraction methods, as well as for monitoring spatial distribution change ofFranch and provides decision support for ecological protection planning and management practices.

Franch; vegetation information extraction; NDVI; GNDVI; Landsat8-OLI images

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.04.018

X87

A

1008-8873(2022)04-151-13

2020-07-19;

2020-08-19

國家重點科技研發(fā)計劃重點專項(2017YFC0504204)

張娜(1996—), 女, 山東萊蕪人, 碩士研究生, 研究方向為環(huán)境可持續(xù)發(fā)展與規(guī)劃, E-mail: 1966219435@qq.com

通信作者:魏建兵(1972—), 男, 山西汾陽人, 博士, 教授, 主要從事景觀生態(tài)學、遙感和地理信息系統(tǒng)應用教學和科研工作, E-mail: oliver1208@sina.com

張娜, 魏建兵, 劉景琦,等. 基于Landsat8-OLI影像的山蒿植被信息提取研究[J]. 生態(tài)科學, 2022, 41(4): 151–163.

ZHANG Na, WEI Jianbing, LIU Jingqi, et al. Vegetation information extraction ofFranch based on Landsat8-OLI images[J]. Ecological Science, 2022, 41(4): 151–163.