杜中曼, 馬文明, 周青平, 陳紅, 鄧增卓瑪, 劉金秋

基于遙感技術(shù)的植被識(shí)別方法研究進(jìn)展

杜中曼, 馬文明*, 周青平, 陳紅, 鄧增卓瑪, 劉金秋

西南民族大學(xué)青藏高原研究院, 四川 610041

植被具有明顯的年際變化特征, 其演替對(duì)氣候調(diào)節(jié)以及水土保持具有重要作用。遙感技術(shù)是研究區(qū)域乃至全球尺度地表植被分布狀況以及覆蓋度變化的有效手段, 可對(duì)地表進(jìn)行長(zhǎng)期、連續(xù)的觀測(cè), 具有宏觀性、廣闊性、多樣性以及適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。綜述和歸納了國(guó)內(nèi)外基于遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的植被物候以及植被覆蓋度時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的研究現(xiàn)狀、不同衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在植被分類中的應(yīng)用、遙感植被識(shí)別的分類方法, 剖析了遙感植被識(shí)別分類中決策樹等方法及其優(yōu)缺點(diǎn), 提出今后遙感植被識(shí)別分類仍需進(jìn)一步研究的若干問題。

遙感技術(shù); 植被動(dòng)態(tài); 遙感植被分類; 決策樹

0 前言

自第一次工業(yè)革命以來, 全球平均氣溫已升高1.5 ℃, 氣候變暖已成為不爭(zhēng)的事實(shí)(IPCC)。植被是連接土壤、大氣和水分的重要“紐帶”, 具有明顯的年際變化和季節(jié)變化特征, 其分布及演替與區(qū)域氣候有著密切聯(lián)系[1], 是全球氣候變化研究的“指示器”[2], 因此植被的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化在一定程度上可以反映區(qū)域氣候變化的趨勢(shì)。

遙感(Remote Sensing, RS)技術(shù)是研究區(qū)域尺度生態(tài)學(xué)、地理學(xué)和生物學(xué)等學(xué)科的重要手段。遙感技術(shù)是根據(jù)地物反射、吸收、發(fā)射不同波長(zhǎng)的電磁波來探測(cè)地物波譜信息, 以此獲取遙感圖像[3]。探測(cè)的范圍廣、采集數(shù)據(jù)快, 并具有周期性使得遙感技術(shù)在大尺度和較長(zhǎng)的時(shí)間序列研究中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì), 隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展成熟, 使利用遙感技術(shù)研究植被覆蓋時(shí)空動(dòng)態(tài)變化具備了較好的可操作性與實(shí)現(xiàn)性。在研究植被覆蓋時(shí)往往用植被指數(shù)作為指標(biāo)進(jìn)行研究, 其中歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋程度最常用的指示因子[4], 是監(jiān)測(cè)區(qū)域或全球植被和生態(tài)環(huán)境變化最有效指標(biāo), NDVI與植被覆蓋密度呈線性相關(guān)關(guān)系, 被廣泛應(yīng)用于植被覆蓋變化研究。目前, 基于遙感技術(shù)研究區(qū)域植被常用到的數(shù)據(jù)包括NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)、搭載在Terra和Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀MODIS的NDVI數(shù)據(jù)、Landsat陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)、SPOT系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)、Sentinel-2等。

遙感影像分類能夠有效的獲取地表植被信息, 遙感植被識(shí)別分類方法則是影響分類精度的關(guān)鍵, 主要分為監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類、決策樹分類法、支持向量機(jī)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蟮萚5-6]。早期植被遙感分類主要以目視解譯為主, 但往往依賴于判讀者的經(jīng)驗(yàn), 分類精度不高, 隨著衛(wèi)星的陸續(xù)增多以及傳感器的日趨先進(jìn), 獲取的影像空間分辨率越來越高, 且分類方法逐漸自動(dòng)化。本文通過綜述國(guó)內(nèi)外基于遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)植被物候以及植被覆蓋度時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究、不同衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在植被分類中的應(yīng)用和遙感植被識(shí)別分類方法, 分析遙感植被分類中面臨的困難以及今后在灌叢植被識(shí)別分類方面的發(fā)展趨勢(shì), 以期為我國(guó)氣候變化背景下灌叢化的研究提供參考。

1 基于遙感技術(shù)的植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化

植被是影響復(fù)雜氣候系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵因素, 對(duì)植被時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能一定程度的反映氣候變化的方向及強(qiáng)度[7]。AVHRR是大尺度、長(zhǎng)時(shí)間序列植被監(jiān)測(cè)通常使用到的數(shù)據(jù), 主要包括PAL 、GLMMS和LTDR數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 其中GIMMS數(shù)據(jù)應(yīng)用最為廣泛[8], 基于GIMMS的植被監(jiān)測(cè)研究始于1990年代中期, 研究主要集中在全球植被分布變化、植被物候及其時(shí)空變化等方面[4]。Bao等[9]融合NOAA/AVHRR衍生的GIMMS-NDVI數(shù)據(jù)以及MODIS-NDVI數(shù)據(jù)定量分析了內(nèi)蒙古草原1982—2010年植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化以及氣候變化對(duì)草原植被動(dòng)態(tài)的影響, 結(jié)果表明近十年來植被的減少主要?dú)w因于氣候變暖、干燥以及干旱脅迫; 馬曉芳等[10]基于1982—2005年的GIMMS-NDVI數(shù)據(jù),采用動(dòng)態(tài)閾值法提取青藏高原高寒草地物候信息, 結(jié)果表明青藏高原植被物候多年均值的空間分布與水熱條件密切相關(guān); Gamon等[11]將NDVI作為植被物候?qū)W和生產(chǎn)力的指標(biāo), 用NOAA數(shù)據(jù)研究分析阿拉斯加濱海苔原區(qū)植被NDVI時(shí)空動(dòng)態(tài), 發(fā)現(xiàn)較早融雪后NDVI值變小, 植被減少。在植被覆蓋監(jiān)測(cè)方面, 多用歸一化植被指數(shù)以及像元二分模型估算植被覆蓋度。王華等[12]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI的產(chǎn)品利用像元二分模型對(duì)藏東南典型高山峽谷區(qū)進(jìn)行植被覆蓋度的時(shí)空特征分析以及相關(guān)性分析, 結(jié)果表明該區(qū)域植被變化與青藏高原植被變化既有相似性又存在差異, 總體呈現(xiàn)出上升趨勢(shì), 氣溫與降水與植被覆蓋度有著正相關(guān)關(guān)系, 也有著負(fù)相關(guān)關(guān)系, 人類活動(dòng)影響對(duì)植被覆蓋影響較大; 伍超群等[13]基于Landsat系列影像采用歸一化植被指數(shù)以及像元二分模型對(duì)青海省木里煤田礦區(qū)計(jì)算植被覆蓋度并對(duì)植被覆蓋等級(jí)的面積變化進(jìn)行分析, 結(jié)果表明高植被覆蓋面積整體呈下降趨勢(shì), 低、中植被覆蓋面積呈上升趨勢(shì), 裸土面積增加。綜上所述, 學(xué)者們利用遙感技術(shù)對(duì)植被物候、NDVI值變化以及植被覆蓋的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及其驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行研究[14], 而對(duì)于灌叢植被覆蓋的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究較少, 且大多數(shù)研究停留在一級(jí)植被分類基礎(chǔ)上進(jìn)行的植被時(shí)空動(dòng)態(tài)研究, 而對(duì)于進(jìn)一步的二級(jí)植被分類基礎(chǔ)上的植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究較少[15-16]。

2 植被分類的遙感數(shù)據(jù)源

遙感影像數(shù)據(jù)是研究植被時(shí)空動(dòng)態(tài)變化以及植被精細(xì)分類的基礎(chǔ), 可直接影響分析結(jié)果的可靠性。因此, 選擇合適的遙感數(shù)據(jù)十分重要。近年來應(yīng)用于植被時(shí)空動(dòng)態(tài)研究以及植被覆蓋分類研究的多光譜遙感影像有(如表1)主要有NOAA/AVHRR、MODIS、Landsat TM、Landsat ETM+、Landsat 8 OLI、SPOT、IKNOS、Sentinel-2、Quick Bird等。

AVHRR是NOAA系列衛(wèi)星的主要探測(cè)儀器, 該數(shù)據(jù)空間分辨率較大, 可進(jìn)行大尺度區(qū)域的研究, 在中小尺度區(qū)域土地覆蓋研究的應(yīng)用不足。Fensholt等[17]根據(jù)1981—2007年GIMMS時(shí)間序列數(shù)據(jù), 對(duì)半干旱地區(qū)的植被綠度變化趨勢(shì)進(jìn)行分析, 結(jié)果表明植被綠度平均增加, 與世界各地半干旱地區(qū)的土地退化現(xiàn)狀不符; Eastman等[18]利用GIMMS-NDVI 3 g時(shí)間序列數(shù)據(jù), 分析得出1982—2011年全球植被季節(jié)性變化趨勢(shì)主要分為3類: 第一類為森林, 第二類為草原和灌木叢, 第三類為針葉林和凍原生物群落。

MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品多、使用范圍廣、時(shí)間分辨率高, 其應(yīng)用于土地利用變化、土地覆蓋、植被指數(shù)、地表溫度、荒漠化等研究中。Amjad等[19]基于2000—2009年 MODIS遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù), 通過ISODATA非監(jiān)督分類和層次聚類(HCA)相結(jié)合的方法, 將檢測(cè)到的NDVI梯度值與野外數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析, 結(jié)果表明超時(shí)相NDVI影像可以成功的探測(cè)和繪制土地覆蓋梯度圖, 能表現(xiàn)出植被覆蓋的梯度差異; Esau等[20]根據(jù)2000—2014年6—8月MODIS-NDVI遙感數(shù)據(jù), 對(duì)西伯利亞北部植被覆蓋進(jìn)行分析, 研究表明植被變化與城市化發(fā)展關(guān)系密切; 高子恒等[21]根據(jù)MODIS數(shù)據(jù), 采用隨機(jī)森林分類方法對(duì)日喀則地區(qū)進(jìn)行土地利用分類并生成分類結(jié)果混淆矩陣, 通過多日期后分類比較變化分析法對(duì)土地覆蓋時(shí)序變化進(jìn)行分析, 結(jié)果表明植被增加, 原因主要是相應(yīng)的保護(hù)政策實(shí)施。

Landsat系列的第一顆衛(wèi)星發(fā)射于1972年7月23日, 到1999年4月15日一共發(fā)射6顆, 分別命名為L(zhǎng)andsat 1-Landsat 5以及Landsat 7, 直到2013年, Landsat 8發(fā)射成功, 其空間分辨率達(dá)到30 m, 是目前最常用的數(shù)據(jù)。胡鴻等[22]借助2013—2015年高分辨率(1—1.5 m)的Google Earth影像和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù), 利用1976—2014年Landsat MSS/TM數(shù)據(jù)和專家分類系統(tǒng)把土地利用分為森林、灌叢、農(nóng)田、居民地和裸地, 通過混淆矩陣結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)精度, 并得出植被覆蓋變化的驅(qū)動(dòng)因素。Gilber-tson等[23]基于Landsat 8數(shù)據(jù), 采用決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)以及K最近鄰(K-Nearest Neighbors, KNN)算法對(duì)南非開普酒鄉(xiāng)的7種植被類型進(jìn)行分類, 結(jié)果顯示SVM分類效果最佳?？梢奓andsat陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)的不僅應(yīng)用于植被覆蓋變化、景觀格局變化, 還可用于植被類型分類等領(lǐng)域的研究[24]。

哨兵系列數(shù)據(jù)具有空間分辨率高, 光譜質(zhì)量好, 種類全等優(yōu)點(diǎn), 其最高分辨率達(dá)10 m, 哨兵-2A、哨兵-2B兩顆衛(wèi)星分別于2015年和2017年成功發(fā)射, Sentinel-2 A/B衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)、災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)以及環(huán)境變化監(jiān)測(cè)等[25]。郭文婷等[26]基于Sentinel-2數(shù)據(jù), 結(jié)合NDVI時(shí)序、光譜特征、紋理特征進(jìn)行植被分類, 發(fā)現(xiàn)能夠明顯提高植被分類精度, 未來可充分利用更多的地形信息結(jié)合進(jìn)行分類; 王紅巖等[27]基于Sentinel-2 A遙感影像采用CART決策樹方法對(duì)修文縣的撂荒地進(jìn)行提取, 結(jié)合遙感影像光譜信息、植被指數(shù)等對(duì)撂荒地進(jìn)行多特征分析, 多時(shí)相的植被指數(shù)變化特征對(duì)撂荒地識(shí)別較強(qiáng), 其中比值指數(shù)相對(duì)于歸一化植被指數(shù)以及差值植被指數(shù)較好, 表明該研究方法對(duì)該區(qū)域撂荒地提取效果較好。衛(wèi)星遙感影像具有豐富的光譜信息, 能夠探測(cè)到不同植被之間的差別, 因此成為植被分類以及植被監(jiān)測(cè)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

表1 研究植被常用的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)

注: 數(shù)據(jù)源自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)。

3 遙感技術(shù)的植被分類方法

基于遙感影像對(duì)植被覆蓋度進(jìn)行分類和制圖, 首先要建立一個(gè)植被分類方法, 作者以“Web of Science核心合集”作為外文文獻(xiàn)的檢索庫, 將“Vegetation classification method”和“remote- sensing”作為檢索詞, 共檢索出1557篇論文, 剔出訪談、社論、會(huì)議等后得到1519篇論文。以“中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)”作為國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)檢索庫, 采用高級(jí)檢索, 以“植被分類方法”和“遙感”為檢索詞, 共檢索出365篇論文, 其中期刊195篇, 博士論文25篇, 碩士論文136篇, 剔除會(huì)議、消息后得到356篇論文, 共獲得1875篇論文。這些文獻(xiàn)雖然不能夠完全的代表國(guó)內(nèi)外關(guān)于利用遙感技術(shù)進(jìn)行植被識(shí)別分類的所有研究成果, 但能基本的反映出國(guó)內(nèi)外遙感植被分類方法的研究動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。從年度發(fā)文量(如圖1)可以看出國(guó)內(nèi)外關(guān)于植被分類方法的研究呈上升趨勢(shì), 國(guó)內(nèi)研究的起始時(shí)間均早于國(guó)外, 最早關(guān)于遙感植被分類方法的研究在1994年。然而國(guó)外相關(guān)研究文章比國(guó)內(nèi)多, 國(guó)外研究成果呈現(xiàn)大幅增長(zhǎng)趨勢(shì), 國(guó)內(nèi)則相對(duì)緩慢。目前對(duì)于植被之間的分類已從傳統(tǒng)分類向智能分類方向發(fā)展, 決策樹分類方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能方法, 組合各種帶有因果關(guān)系的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理, 實(shí)現(xiàn)智能化的分類[28]。

3.1 傳統(tǒng)的植被分類方法

傳統(tǒng)遙感影像分類可分為監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類[6], 監(jiān)督分類中的分類器通?？梢赃x擇最小距離、最大似然、平行六面體、二進(jìn)制編碼、光譜角及馬氏距離等分類法[29], 監(jiān)督分類[3]即利用已被確認(rèn)類別的樣本像元去識(shí)別其他未知像元, 利用訓(xùn)練樣本來提取統(tǒng)計(jì)信息, 建立決策樹規(guī)則進(jìn)行分類, 訓(xùn)練樣本的選擇以及檢驗(yàn)是監(jiān)督分類的關(guān)鍵, 適用于已知樣本的研究區(qū)。非監(jiān)督分類[30-31]又稱為聚類分析法, 較為常用的是ISODATA和K-Mean方法, 依靠影像上不同類地物光譜信息進(jìn)行特征提取, 再將統(tǒng)計(jì)特征的差別作為依據(jù)進(jìn)行分類, 人為干預(yù)少, 自動(dòng)化程度高。但是在進(jìn)行不同植被類型分類時(shí), 利用僅有的光譜信息進(jìn)行分類達(dá)不到分類的精度要求[32-33]。拉巴卓瑪?shù)萚34]基于做數(shù)字化底圖的2001年的1:100萬中國(guó)植被圖集中西藏藏北高原部分以及2004年9月的EOS/MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù), 通過監(jiān)督分類中的最大似然估計(jì)法對(duì)藏北和拉薩地區(qū)的植被類型進(jìn)行細(xì)致的分類, 得出藏北高原7個(gè)典型植被類型及其面積。董洲等[35]研究?jī)?nèi)蒙古鑲黃境內(nèi)灌叢化草原的分布特征, 在用歸一化植被指數(shù)閾值法提取了植被覆蓋區(qū)域后, 運(yùn)用最大似然法和馬氏距離法來進(jìn)行灌草鑲嵌斑塊和草地斑塊的辨別, 得出這兩種方法對(duì)于灌叢化草地的識(shí)別精度不高, 每塊草場(chǎng)的異質(zhì)性及云層是主要的影像因素。因此應(yīng)用單一傳統(tǒng)的植被分類方法分類精度并不理想, 無法實(shí)現(xiàn)植被的精細(xì)化分類。

3.2 新興的植被分類方法

由于傳統(tǒng)的分類方法具有很多的局限性, 許多研究提出各種改進(jìn)的植被分類方法, 有結(jié)合多源信息融合法[36]、植被指數(shù)法[37]、支持向量機(jī)[38]、決策樹分類法[39]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[40-43]、面向?qū)ο蟮萚5]。甄佳寧等[44]以1987—2017年中七個(gè)時(shí)期段的Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源, 采用支持向量機(jī)分類結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查的方法, 提取紅樹林信息并計(jì)算其面積變化率和景觀指數(shù)變化建立質(zhì)心遷移模型, 分析研究區(qū)紅樹林的時(shí)空變化特征, 結(jié)果表明1987年以來七個(gè)時(shí)期該研究區(qū)的紅樹林面積整體上再減少, 研究區(qū)的紅樹林都遭到挖塘養(yǎng)殖、砍伐和破壞使得片區(qū)紅樹林斑塊向不同的方向移動(dòng); 谷祥輝等[45]利用哨兵2數(shù)據(jù), 將NDVI、EVI、紅邊NDVI三種植被指數(shù)進(jìn)行組合構(gòu)建成時(shí)序植被指數(shù)圖像, 然后使用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、CART決策樹和最大似然四種算法對(duì)四種作物、三種林草、裸露地表以及水體進(jìn)行分類, 結(jié)果表明農(nóng)作物的分類精度最高, 將時(shí)間序列組合植被指數(shù)用于農(nóng)作物分類是可行的。耿仁方[46]等利用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘▽?duì)巖溶濕地植被進(jìn)行識(shí)別, 尺度參數(shù)對(duì)分類精度的影像較大, 經(jīng)過多尺度分割試驗(yàn)選取最優(yōu)尺度參數(shù)以提高分類精度。目前已有很多關(guān)于植被分類的研究方法, 但從植被分類的精細(xì)化以及植被分類的精度問題出發(fā), 還存在許多值得探討的地方, 雖然新興的分類方法相對(duì)于傳統(tǒng)的分類方法精度有所提高, 但是仍然依賴于高分辨率影像, 因此未來可探尋新興分類方法的適用性以及多種分類方法的結(jié)合。

圖1 1994—2020年國(guó)內(nèi)外基于遙感植被分類方法研究年度發(fā)文量

Figure 1 1994-2020 Annual research papers based on remote sensing vegetation classification at home and abroad

圖2 植被遙感分類方法[5]

Figure 2 Classification methods using vegetation remote sensing[5]

3.3 灌叢植被遙感識(shí)別分類方法

灌叢化是指木本植物蓋度、密度和生物量增加而導(dǎo)致本地草本植物種類與密度減少的現(xiàn)象, 已成為全球重要的生態(tài)過程[47]。來自不同類型傳感器的遙感圖像數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于灌木入侵稀樹草原和北極凍土帶的研究, 并揭示了灌木分布范圍的變化。灌木覆蓋度可以定量地反映灌木入侵的狀態(tài), 準(zhǔn)確獲取灌叢蓋度是研究草原灌叢入侵動(dòng)態(tài)的重要信息。

21世紀(jì)以來, 我國(guó)灌叢的遙感識(shí)別方法研究取得了卓有成效的成果, 常用到?jīng)Q策樹分類、支持向量機(jī)以及面向?qū)ο蟮确椒?如表2), 有學(xué)者采用融合多源數(shù)據(jù)采用決策樹分類法提高分類精度。如王瑾等[48-49]利用1977、1990、2000和2009年TM遙感影像和輔助地理信息, 經(jīng)過IKNOS-2高分辨率影像(范圍小)和1: 10萬地形圖的分析, 將研究區(qū)1: 5萬DEM數(shù)據(jù)融入TM影像植被分類過程中, 統(tǒng)計(jì)灌叢的特征值范圍, 然后通過IKNOS確認(rèn)訓(xùn)練樣本, 建立新決策樹分類方法提取峻河流域高寒灌叢, 并且結(jié)果表明能夠明顯提高高寒灌叢植被的分類精度。有的學(xué)者采用面向?qū)ο蠛椭С窒蛄繖C(jī)的方法對(duì)灌叢進(jìn)行識(shí)別并進(jìn)行分類精度的對(duì)比分析。如張順等[50]基于低空無人機(jī)遙感影像并且結(jié)合實(shí)地調(diào)查, 通過對(duì)灌叢、草地和裸地歸一化植被指數(shù)(NDVI)的方差統(tǒng)計(jì)分析來確定裸地與植被分割閾值, 然后利用面向?qū)ο蟮臎Q策樹、貝葉斯、K最鄰近、支持向量機(jī)器學(xué)習(xí)分類等多種方法對(duì)灌叢進(jìn)行識(shí)別, 研究表明貝葉斯分類器精度穩(wěn)定、灌叢分類精度最高; 董洲等[34]利用高分辨率(5.8 m)衛(wèi)星資源三號(hào)遙感影像, 用歸一化植被指數(shù)閾值法提取植被覆蓋區(qū)域后, 分別采用基于像元的監(jiān)督分類方法(支持向量機(jī)、最大似然和馬氏距離)和面向?qū)ο蠓椒▽?duì)內(nèi)蒙古鑲黃旗境內(nèi)灌叢化草原進(jìn)行灌草鑲嵌斑塊和草地斑塊的辨別, 結(jié)果表明支持向量機(jī)算法對(duì)灌叢化草地的識(shí)別精度相對(duì)較高; Brandt等[51]基于1974年Landsat MSS、1990、2000、2009年的Landsat TM/ETM+影像, 將所有圖像共同融合到校正的Landsat 2000 GeoCover數(shù)據(jù)集中, 利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類, 分為草地、灌木林、森林和雪, 并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、地區(qū)年鑒資料等分析灌木形成的驅(qū)動(dòng)力。

還有學(xué)者采用研究模型對(duì)研究區(qū)灌叢進(jìn)行識(shí)別, 如王波等[52]借助美國(guó)FieldSpec 4高分辨率地物光譜儀, 采集六種典型灌木植物的室內(nèi)光譜數(shù)據(jù), 通過反射率REF、吸收率ABS及其一階微分(GREF和GABS)的變換, 進(jìn)一步提高灌木植物光譜曲線間的可辨析度, 結(jié)果得到識(shí)別灌叢的最優(yōu)模型; 劉濤宇等[53]基于Landsat 8衛(wèi)星影像, 利用線性回歸模型和MESMA模型對(duì)內(nèi)蒙古黃旗地區(qū)進(jìn)行灌木蓋度的反演, 結(jié)果表明相比基于盛夏時(shí)節(jié)影像的多端元混合光譜分界模型, 利用灌木和草本植物季相特征差異建立的基于初秋時(shí)節(jié)影像的線性模型更適合灌叢化草原灌木蓋度的遙感反演。

綜上所述, 基于遙感將灌叢進(jìn)行分類的方法多樣, 只要精度驗(yàn)證能夠達(dá)標(biāo)說明此方法能夠得以應(yīng)用。在眾多的數(shù)據(jù)源以及植被的分類方法中, 不同的研究區(qū)域根據(jù)研究目的的不同需要選擇不同的數(shù)據(jù)源以及分類方法。對(duì)于青藏高原高寒灌叢植被分布, 采用Landsat陸地衛(wèi)星系列數(shù)據(jù), 結(jié)合高程數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、高分辨率衛(wèi)星影像以及地面調(diào)查數(shù)據(jù)等作為輔助數(shù)據(jù)對(duì)高寒灌叢進(jìn)行特征選擇, 建立新的決策樹規(guī)則對(duì)高寒灌叢進(jìn)行分類是一種可行的途徑。

4 展望與結(jié)語

目前我國(guó)高寒草地灌叢化的時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究已取得了一些可貴的成果, 但草地灌叢化的時(shí)空變化及灌叢化的驅(qū)動(dòng)因素仍需進(jìn)一步研究。灌叢化不僅影響草原面積以及草本植物的質(zhì)量和產(chǎn)量, 而且會(huì)導(dǎo)致草地土壤生源物質(zhì)循環(huán), 進(jìn)而影響區(qū)域乃至全球的物質(zhì)循環(huán)進(jìn)程。已有的植被分類研究多關(guān)注于森林[54]、草地植被[55]、濕地植被[56]類型的提取, 而對(duì)于灌叢植被類型的研究不夠深入。在植被分類過程中遙感影像本身的局限性以及植被分類特征的選擇也會(huì)對(duì)精度產(chǎn)生一定的影響[57], 因此, 基于遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)長(zhǎng)時(shí)間序列灌叢植被類型的覆蓋變化、高寒灌叢分類特征的選擇以及高寒灌叢覆蓋變化驅(qū)動(dòng)力的研究是下一步研究的重要方向。

表2 基于遙感灌叢的識(shí)別方法

[1] 馬明國(guó), 王建, 王雪梅. 基于遙感的植被年際變化及其與氣候關(guān)系研究進(jìn)展[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2006, 10(3): 421–431.

[2] 孫紅雨, 王長(zhǎng)耀, 牛錚, 等. 中國(guó)地表植被覆蓋變化及其與氣候因子關(guān)系—基于NOAA時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析[J]. 遙感學(xué)報(bào), 1998, 2(3): 3–5.

[3] 趙英時(shí)等編著. 遙感應(yīng)用分析原理與方法[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2003.

[4] 齊敬輝, 葉晨曦, 韓杰. 植被遙感監(jiān)測(cè)研究綜述[J]. 現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè), 2019, 40(25): 187–189.

[5] 楊超, 鄔國(guó)鋒, 李清泉, 等. 植被遙感分類方法研究進(jìn)展[J]. 地理與地理信息科學(xué), 2018, 34(4): 24–32.

[6] 楊鑫. 淺談遙感圖像監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類[J]. 四川地質(zhì)學(xué)報(bào), 2008(3): 251–254.

[7] 宋成舜, 何國(guó)松, 周惠萍. 鄂東南丘陵地區(qū)土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力研究—以崇陽縣為例[J]. 國(guó)土與自然資源研究, 2010(1): 32–33.

[8] 朱藝旋, 張揚(yáng)建, 俎佳星, 等. 基于MODIS NDVI、SPOT NDVI數(shù)據(jù)的GIMMS NDVI性能評(píng)價(jià)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2019, 30(2): 536–544.

[9] BAO G, QIN Z, BAO Y, et al. NDVI-Based Long-Term Vegetation Dynamics and Its Response to Climatic Change in the Mongolian Plateau[J]. Remote Sensing, 2014,6(9): 8337–8358.

[10] 馬曉芳, 陳思宇, 鄧婕, 等. 青藏高原植被物候監(jiān)測(cè)及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 草業(yè)學(xué)報(bào), 2016, 25(1): 13–21.

[11] GAMON J A, HUEMMRICH K F, STONE R S, et al. Spatial and temporal variation in primary productivity (NDVI) of coastal Alaskan tundra: Decreased vegetation growth following earlier snowmelt[J]. Remote Sensing of Environment, 2013, 129: 144–153.

[12] 王華, 楊乾鵬, 郭山川, 等. Landsat時(shí)序數(shù)據(jù)支持下的藏東南植被時(shí)空變化監(jiān)測(cè)[J]. 測(cè)繪通報(bào), 2020(11): 7–12.

[13] 伍超群, 張緒冰, 王耀, 等. 基于Landsat影像的木里煤田礦區(qū)植被覆蓋提取及時(shí)空變化分析[J]. 測(cè)繪與空間地理信息, 2020, 43(2):67–72.

[14] 陳效逑, 王林海. 遙感物候?qū)W研究進(jìn)展[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2009, 28(1): 33–40.

[15] 田新光, 張繼賢, 張永紅. 基于IKONOS影像的海岸帶土地覆蓋分類[J]. 遙感信息, 2007(5): 44–47.

[16] CAKIR H I, KHORRAM S, NELSON S A C. Correspondence analysis for detecting land cover change[J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 102(3): 306–317.

[17] FENSHLT R, LANGANKE T, RASMUSSEN K, et al. Greenness in semi-arid areas across the globe 1981–2007 — an Earth Observing Satellite based analysis of trends and drivers[J]. Remote Sensing of Environment, 2012: 144–158.

[18] EASTMAN J R R C, SANGERMANO F F C E, MACHADO E A E M, et al. Global Trends in Seasonality of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), 1982–2011[J]. Remote Sensing, 2013(10): 4799–4818.

[19] ALI A, DE BIE C A J M, SKIDMORE A K, et al. Mapping land cover gradients through analysis of hyper-temporal NDVI imagery[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2013,23: 301–312.

[20] ESAU I, MILES V V, DAVY R, et al. Trends in normalized difference vegetation index (NDVI) associated with urban development in northern West Siberia[J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2016(15): 9563–9577.

[21] 高子恒, 丁煒, 何靜. 基于隨機(jī)森林算法和MODIS數(shù)據(jù)的日喀則地區(qū)土地覆蓋分類與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2020, 48(16): 1–12.

[22] 胡鴻, 許延麗, 鞠洪波, 等. 基于遙感影像的福建省長(zhǎng)汀縣級(jí)植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)及分析[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2019, 43(3): 92–98.

[23] GILBERTSON J K, KEMP J, VAN NIEKERK A. Effect of pan-sharpening multi-temporal Landsat 8 imagery for crop type differentiation using different classification techniques[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 134: 151–159.

[24] 張起鵬, 王建, 張志剛, 等. 高寒草甸草原景觀格局動(dòng)態(tài)演變及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2019, 39(17): 6510–6521.

[25] 田穎, 陳卓奇, 惠鳳鳴, 等. 歐空局哨兵衛(wèi)星Sentinel-2A/B數(shù)據(jù)特征及應(yīng)用前景分析[J]. 北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2019, 55(1): 57–65.

[26] 郭文婷,張曉麗.基于Sentinel-2時(shí)序多特征的植被分類[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào), 2019, 36(5): 849–856.

[27] 王紅巖, 汪曉帆, 高亮, 等. 基于季相變化特征的撂荒地遙感提取方法研究[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2020, 35(3): 596–605.

[28] XIE Y, SHA Z, YU M. Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review[J]. Journal of Plant Ecology, 2008, 1(1): 9–23.

[29] 陳曉玲. 遙感數(shù)字影像處理導(dǎo)論[M]北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2007.

[30] 魏從玲, 符麗萍. 非監(jiān)督分類中初始聚類中心法的比較研究[J]. 測(cè)繪工程, 2009, 18(1): 19–21.

[31] 黎明, 嚴(yán)超華, 劉高航. 基于遺傳策略和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非監(jiān)督分類方法[J]. 軟件學(xué)報(bào), 1999(12): 3–5.

[32] 閆利, 江維薇. 多光譜遙感影像植被覆蓋分類研究進(jìn)展[J]. 國(guó)土資源遙感, 2016, 28(2): 8–13.

[33] 董廣軍, 張永生, 范永弘. PHI高光譜數(shù)據(jù)和高空間分辨率遙感圖像融合技術(shù)研究[J]. 紅外與毫米波學(xué)報(bào), 2006(2): 123–126.

[34] 拉巴卓瑪, 除多, 拉巴. 基于MODIS的藏北高原植被分類研究[J]. 高原山地氣象研究, 2010, 30(2): 18–21.

[35] 董洲, 趙霞, 梁棟, 等. 內(nèi)蒙古灌叢化草原分布特征的遙感辨識(shí)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(11): 152–158.

[36] ASMARSAIKHAN D A D A, DOUGLAS T T D N. Data fusion and multisource image classification[J]. Interna-tional Journal of Remote Sensing, 2004(17): 3529– 3539.

[37] 魏鵬飛, 徐新剛, 楊貴軍, 等. 基于多時(shí)相影像植被指數(shù)變化特征的作物遙感分類[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào), 2019, 21(2): 54–61.

[38] 張靜, 張翔, 田龍, 等. 西北旱區(qū)遙感影像分類的支持向量機(jī)法[J]. 測(cè)繪科學(xué), 2017, 42(1): 49–52.

[39] 張友靜, 高云霄, 黃浩, 等. 基于SVM決策支持樹的城市植被類型遙感分類研究[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2006, 10(2): 191– 196.

[40] 王立海, 趙正勇. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的針闊混交林TM遙感圖像自動(dòng)分類技術(shù)研究[J]. 林業(yè)科學(xué), 2005, 41(6): 97– 103.

[41] 周廷剛, 蘇迎春. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市航空遙感圖像植被分類研究[J]. 西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2004, 29(6): 1037–1040.

[42] BERBEROGLU S, YILMAZ K T, OZKAN C. Mapping and monitoring of coastal wetlands of Cukurova Delta in the Eastern Mediterranean region[J]. Biodiversity & Conservation, 2004(3): 615–633.

[43] 王任華, 霍宏濤, 游先祥. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像森林植被分類中的應(yīng)用[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 25 (4): 1–5.

[44] 甄佳寧, 廖靜娟, 沈國(guó)狀. 1987以來海南省清瀾港紅樹林變化的遙感監(jiān)測(cè)與分析[J]. 濕地科學(xué), 2019, 17(1): 44–51.

[45] 谷祥輝, 張英, 桑會(huì)勇, 等. 基于哨兵2時(shí)間序列組合植被指數(shù)的作物分類研究[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2020, 35(3): 702–711.

[46] 耿仁方, 付波霖, 金雙根, 等. 面向?qū)ο蟮臒o人機(jī)遙感影像巖溶濕地植被遙感識(shí)別[J]. 測(cè)繪通報(bào), 2020(11): 13–18.

[47] 魏楠, 趙凌平, 譚世圖, 等. 草地灌叢化研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(6): 208–216.

[48] 王瑾, 蔡演軍, 安芷生, 等. 基于遙感的高寒灌叢分布變化及其驅(qū)動(dòng)力——以峻河流域?yàn)槔齕J]. 資源科學(xué), 2013, 35(6): 1300–1309.

[49] 王瑾, 蔡演軍, 梁福源, 等. 基于遙感影像的峻河流域高寒灌叢決策樹提取方法[J]. 地球環(huán)境學(xué)報(bào), 2010, 1(3): 243–248.

[50] 張順, 趙玉金, 白永飛, 等. 基于低空無人機(jī)的草原灌叢遙感辨識(shí)方法[J]. 熱帶地理, 2019, 39(4): 512–520.

[51] BRANDT J S, HAYNES M A, KUEMMERLE T, et al. Regime shift on the roof of the world: Alpine meadows converting to shrublands in the southern Himalayas[J]. Biological Conservation, 2013, 158: 116–127.

[52] 王波, 柳小妮, 王洪偉, 等. 東祁連山高寒灌叢六種灌木植物的光譜特征分析[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2019, 39(5): 1509–1516.

[53] 劉濤宇, 趙霞, 沈?；? 等. 灌叢化草原灌木和草本植物光譜特征差異及灌木蓋度反演——以內(nèi)蒙古鑲黃旗為例[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2016, 40(10): 969–979.

[54] 鄧懿. 森林植被遙感分類研究進(jìn)展探析[J]. 中國(guó)科技信息, 2020(8): 74–75.

[55] 張秀敏, 盛煜, 南卓銅, 等.基于決策樹方法的青藏高原溫泉區(qū)域高寒草地植被分類研究[J].草業(yè)科學(xué), 2011, 28(12): 2074–2083.

[56] 張強(qiáng). 濕地植被遙感分類研究進(jìn)展[J]. 世界林業(yè)研究, 2019, 32(3): 49–54.

[57] 陶佳, 張寶文, 李會(huì)平. 植被遙感影像特征提取及分類研究[J]. 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016,39(3): 131–135.

Research progress of vegetation recognition methods based on remote sensing technology

DU Zhongman, MA Wenming*, ZHOU Qingping, CHEN Hong, DENG-ZENG Zhuoma, LIU Jinqiu

Southwest Minzu University, Sichuan 610041, China

Vegetation has obvious interannual variation, and its succession plays an important role in climate regulation and soil and water conservation. Remote sensing technology is an effective means to study the distribution and coverage changes of surface vegetation at regional and global scales, which can provide long-term and continuous observation of the ground surface and has the advantages of macroscopic, extensive, diversity and adaptability. Therefore, the research status of vegetation phenology and spatio-temporal dynamic changes of vegetation coverage based on remote sensing monitoring technology at home and abroad, the application of different satellite remote sensing data in vegetation classification, and the methods of remote sensing vegetation identification and classification are reviewed and summarized. The advantages and disadvantages of decision tree and other methods in remote sensing vegetation classification are analyzed; several issues that still need further research for future remote sensing vegetation identification and classification are proposed.

remote sensing technology; vegetation dynamics; remote sensing vegetation classification; decision tree

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.06.026

TP79

A

1008-8873(2022)06-222-08

2020-10-13;

2020-12-23基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(31600378); 西南民族大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目資助(ZYN2022052)

杜中曼(1995—), 女, 四川成都人, 在讀研究生, 主要從事高寒草地灌叢化研究, E-mail: 252663169@qq.com

通信作者:馬文明, 男, 副研究員, 主要從事草原土壤生物地球化學(xué)循環(huán)研究, E-mail: Mawmtf@swun.edu.cn

杜中曼, 馬文明, 周青平, 等. 基于遙感技術(shù)的植被識(shí)別方法研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(6): 222–229.

DU Zhongman, MA Wenming, ZHOU Qingping, et al. Research progress of vegetation recognition methods based on remote sensing technology[J]. Ecological Science, 2022, 41(6): 222–229.