本文摘要：摘要：以西藏自治區(qū)林芝市巴宜區(qū)2005年ETM遙感影像為基礎(chǔ)，利用3S技術(shù)，借助于ERDAS9.2和ArcGIS10.5軟件，結(jié)合野外調(diào)查研究，對(duì)研究區(qū)的森林覆蓋率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并與該地區(qū)地貌類(lèi)型圖、土地利用類(lèi)型圖的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較分析。研究了ETM遙感影像應(yīng)用于巴宜
摘要：以西藏自治區(qū)林芝市巴宜區(qū)2005年ETM遙感影像為基礎(chǔ)，利用“3S”技術(shù)，借助于ERDAS9.2和ArcGIS10.5軟件，結(jié)合野外調(diào)查研究，對(duì)研究區(qū)的森林覆蓋率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并與該地區(qū)地貌類(lèi)型圖、土地利用類(lèi)型圖的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較分析。研究了ETM遙感影像應(yīng)用于巴宜區(qū)森林覆蓋統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)的最佳波段組合和融合處理技術(shù)，采用監(jiān)督分類(lèi)的方法提取森林覆蓋信息，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果與相應(yīng)研究區(qū)的土地利用類(lèi)型相比較。結(jié)果表明，監(jiān)督分類(lèi)校正結(jié)果顯示2005年巴宜區(qū)的森林覆蓋率約為42.61%，監(jiān)督分類(lèi)對(duì)林地統(tǒng)計(jì)結(jié)果與土地利用類(lèi)型圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果相比較，兩者僅相差3.83百分點(diǎn)，分類(lèi)精度達(dá)89.27%。利用遙感技術(shù)及地理信息系技術(shù)對(duì)森林資源的統(tǒng)計(jì)分析，可為森林信息化建設(shè)提供技術(shù)支持。
關(guān)鍵詞：森林覆蓋率;遙感;林芝市巴宜區(qū);土地利用;監(jiān)督分類(lèi);最佳波段;融合處理
森林工程師論文投稿刊物：《森林與環(huán)境學(xué)報(bào)》是福建農(nóng)林大學(xué)主辦的與林有關(guān)的綜合性學(xué)術(shù)類(lèi)期刊，刊載全科林學(xué)的科研報(bào)告、學(xué)術(shù)論文、文獻(xiàn)綜述、專(zhuān)題討論等文章，1960年創(chuàng)刊，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行。長(zhǎng)期以來(lái)被確定為國(guó)家科技部中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)源期刊、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)源期刊、中國(guó)自然科學(xué)核心期刊。
森林覆蓋率是反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)森林資源的一項(xiàng)重要的內(nèi)容，也是各地反映綠化程度、考核各級(jí)政府政績(jī)的重要指標(biāo)[1]。根據(jù)國(guó)家林業(yè)局2014年頒布的《國(guó)家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定》[2]中的現(xiàn)行森林覆蓋率的計(jì)算方法：森林覆蓋率=(喬木林地面積+竹林地面積+特殊灌木林地面積)/土地總面積×100%。傳統(tǒng)的森林覆蓋率多采用標(biāo)準(zhǔn)地調(diào)查[3]、人工目測(cè)以及查閱歷史資料等方法[4]，傳統(tǒng)的森林覆蓋率估算方法[5]存在主觀性強(qiáng)、精度低、尺度小、野外調(diào)查任務(wù)重、效率低、成本高等缺點(diǎn)[6]。
隨著3S(RS、GIS、GPS)技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用使大區(qū)域的森林覆蓋率的快速提取與監(jiān)測(cè)成為可能，森林覆蓋率估算方法朝著精準(zhǔn)化、快速化、多樣化方向發(fā)展。楊丹等利用Landsat/ETM+影像數(shù)據(jù)分析北京市及各縣區(qū)的森林覆蓋率，整體精度較高，誤差小[7]。沈明霞等以遙感影像為基礎(chǔ)，利用Brovey變換將TM3、4、5與PAN波段融合，用融合后的波段作歸一化植被指數(shù)，將融合影像和歸一化植被指數(shù)采用監(jiān)督分類(lèi)的最大似然算法進(jìn)行分類(lèi)，得到南京市的森林覆蓋率及主要的森林植被信息[8-9]。
王海賓利用多源多尺度遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，進(jìn)行基于森林相關(guān)參數(shù)的多源遙感影像的尺度轉(zhuǎn)換研究以及地類(lèi)圖斑區(qū)劃方法研究[10]。隨著3S技術(shù)的發(fā)展，利用遙感技術(shù)對(duì)森林資源進(jìn)行調(diào)查監(jiān)測(cè)，科學(xué)、快速、高效地獲取森林資源分布[11]狀態(tài)及其動(dòng)態(tài)變化信息，為政府部門(mén)規(guī)劃、決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐，為森林資源經(jīng)營(yíng)管理工作提供技術(shù)支持，是森林資源管理的重要的發(fā)展方向。
1研究區(qū)概況
巴宜區(qū)是西藏林芝地區(qū)的下轄縣，位于29°21′～30°15′N，93°27′～95°17′E，地處西藏東南部、雅魯藏布江北岸、尼洋曲下游，雅魯藏布江與尼洋河流經(jīng)境內(nèi)并在此相匯。巴宜區(qū)南部為岡底斯山余脈，北部屬念青唐古拉山支脈高山地段。境內(nèi)平均海拔約為3000m，素有“西藏江南”之美譽(yù)。該區(qū)域受印度洋暖濕氣流的影響，境內(nèi)屬溫帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，適宜的氣候條件孕育了該地區(qū)豐富的植物資源，植物資源呈垂直分帶，從亞熱帶到寒帶都有生長(zhǎng)，素有“綠色寶庫(kù)”之稱(chēng)。主要樹(shù)種資源有林芝云杉(Picealikiangensisvar.linzhiensisChengetL.K.Fu)、冷衫[Abiesfabri(Mast.)Craib]、樺樹(shù)(Betula)、川滇高山櫟(QuercusaquifolioidesRehd.etWils)、藏川楊(PopulusszechuanicaSchneid.var.tibeticaSchneid)、高山松(Pinusdensata)、落葉松[Larixgmelinii(Rupr.)Kuzen.]等數(shù)十種，開(kāi)發(fā)利用價(jià)值巨大。
2研究材料與方法
2.1數(shù)據(jù)來(lái)源
本研究以巴宜區(qū)2005年11月份的ETM影像數(shù)據(jù)為基本信息源(數(shù)據(jù)來(lái)源為USGS共享數(shù)據(jù)的2005年Landsat7的TM影像，圖像空間分辨率為30m)，影像獲取時(shí)間為2005年11月18日。該影像上無(wú)大塊云層覆蓋，影像清晰。主要輔助數(shù)據(jù)為各縣區(qū)行政界線(xiàn)圖、西藏土地利用類(lèi)型圖[數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心]以及數(shù)字化地形圖。借助遙感軟件ERDAS9.2和地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS10.5，研究了ETM遙感影像應(yīng)用于巴宜區(qū)森林覆蓋統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)的最佳波段組合和融合處理技術(shù)，采用監(jiān)督分類(lèi)的方法提取森林覆蓋信息、位置和面積信息，利用研究區(qū)域地貌類(lèi)型圖選取典型地物進(jìn)行實(shí)地考察，攜帶GPS、望遠(yuǎn)鏡等野外調(diào)查工具，對(duì)典型地物定點(diǎn)標(biāo)注，確定訓(xùn)練樣本，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果與該地區(qū)土地利用分類(lèi)圖進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)分類(lèi)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。
2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理
遙感影像的預(yù)處理包括幾何校正、波段選擇、影像鑲嵌、影像裁剪、光譜增強(qiáng)、影像融合等內(nèi)容。原始遙感數(shù)據(jù)通常包含嚴(yán)重的幾何變形，幾何變形是由系統(tǒng)或非系統(tǒng)因素引起的，幾何校正就是將遙感影像數(shù)據(jù)投影到平面上，使其符合地圖投影系統(tǒng)的過(guò)程[9]。根據(jù)不同的應(yīng)用方向和信息提取目的有多種不同的組合方式[10]，利用多波段圖像之間的差異進(jìn)行特征提取，可獲得較多的信息量，對(duì)于森林資源監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，由于其地域廣闊、植被豐富等特點(diǎn)，使得多光譜影像在林業(yè)上發(fā)揮了巨大的作用。對(duì)遙感影像進(jìn)行增強(qiáng)處理，主要進(jìn)行輻射增強(qiáng)、空間增強(qiáng)以及光譜增強(qiáng)等方式，具體進(jìn)行直方圖均衡化、去霾處理以及銳化處理等形式[11]。
遙感影像的光譜增強(qiáng)是基于多波段的遙感數(shù)據(jù)對(duì)波段進(jìn)行變換以達(dá)到遙感影像增強(qiáng)處理的目的，主要方法有主成分變換、歸一化植被指數(shù)、色彩空間變換、纓帽變換、代數(shù)運(yùn)算、色彩增強(qiáng)等。在遙感影像的實(shí)際處理工作中，通過(guò)各種途徑得到的遙感影像覆蓋范圍大，影像多為規(guī)則的四方形。然而應(yīng)用遙感技術(shù)處理實(shí)際問(wèn)題時(shí)，多針對(duì)特定區(qū)域來(lái)進(jìn)行。本研究主要研究西藏林芝市巴宜區(qū)的遙感影像，不在研究區(qū)范圍內(nèi)的須要裁剪，本研究用巴宜區(qū)行政界線(xiàn)，利用ArcGIS軟件完成巴宜區(qū)遙感影像的裁剪。
3結(jié)果及分析
3.1影像預(yù)處理
本研究經(jīng)多次試驗(yàn)，并借鑒其他學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)得出，ETM3、4、5組合是進(jìn)行森林植被解譯的最佳波段組合方案，也是目前全國(guó)森林資源清查所采用的波段組合。利用遙感軟件ERDAS9.2對(duì)研究區(qū)原始影像進(jìn)行影像鑲嵌，對(duì)遙感影像進(jìn)行鑲嵌處理后，借助地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS工具箱中的按掩膜提取工具，以中國(guó)縣級(jí)區(qū)劃圖中的巴宜區(qū)地圖為提取模板對(duì)已經(jīng)鑲嵌的遙感影像進(jìn)行提取。得到研究區(qū)的遙感影像后，需對(duì)遙感影像進(jìn)行輻射增強(qiáng)、空間增強(qiáng)、光譜增強(qiáng)等一系列的增強(qiáng)處理，以改善遙感影像的質(zhì)量，突出所需信息，增強(qiáng)遙感影像的可辨識(shí)度、可讀性，以改善視覺(jué)效果，便于對(duì)遙感影像的分析和解譯。
3.2監(jiān)督分類(lèi)
基于遙感影像的預(yù)處理結(jié)果，在遙感軟件ERDAS9.2的支持下，對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，獲得該影像的監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果[12]，獲取各地類(lèi)的相關(guān)信息。本研究所涉及的區(qū)域?qū)τ谘芯空叨韵鄬?duì)熟悉，并進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，將影像地物與現(xiàn)實(shí)地物對(duì)比，選用監(jiān)督分類(lèi)方法，采用最大似然算法進(jìn)行分類(lèi)。結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H情況及該地區(qū)的土地利用分類(lèi)。對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，獲得該影像的監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果，獲取各地類(lèi)的相關(guān)信息監(jiān)督分類(lèi)不同地物類(lèi)型主要有林地、草地、荒漠等7種類(lèi)型，其中林地面積最大，占巴宜區(qū)總面積的39.13%，居民點(diǎn)次之，冰川最少，占巴宜區(qū)總面積的4.41%。
3.3監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果校正
由于本研究基于ETM影像對(duì)研究區(qū)的森林覆蓋率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，故在進(jìn)行誤差分析時(shí)側(cè)重考慮林地的狀況。在森林資源統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果主要有3種情況：原本地物是林地，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果為林地;原本地物為非林地，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果為林地;原本地物為林地，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果為非林地。通過(guò)實(shí)地調(diào)查結(jié)果，分析其主要錯(cuò)誤因素：四景遙感影像原本顏色存在差異;巴宜區(qū)東北區(qū)域及西南區(qū)域主要的氣候類(lèi)型存在差異，巴宜區(qū)東北區(qū)域主要?dú)夂蝾?lèi)型有亞熱帶山地季風(fēng)氣候、高原溫帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候、高原溫帶季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候、高原亞寒帶季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候，西南區(qū)域主要的氣候類(lèi)型為高原溫帶季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候、高原亞寒帶季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候[13]，導(dǎo)致兩區(qū)域的主要喬灌木植被類(lèi)型出現(xiàn)差異。
林地劃分為其他地物占研究區(qū)域面積的13.69%，其他地物劃分為林地占研究區(qū)域面積的10.21%。其中巴宜區(qū)東北部分區(qū)域原本為高覆蓋度草地，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果為林地;巴宜區(qū)沿尼洋河流域兩側(cè)，原本為林地區(qū)域，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果顯示為居民點(diǎn)、耕地、水系等地物。根據(jù)野外調(diào)查結(jié)果，對(duì)監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行校正，最后得出巴宜區(qū)林地分布區(qū)域圖巴宜區(qū)主要林地分布在亞熱帶山地季風(fēng)氣候、高原溫帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候、高原溫帶季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候控制的地區(qū)。在ArcGIS支持下，經(jīng)軟件統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到該地區(qū)林地所占面積為3479.83km2，林地覆蓋率為42.61%。
3.4精度分析
可以看出，巴宜區(qū)2005年的土地利用類(lèi)型主要有林地、草地、水體、冰川、雪地、荒漠以及居民建筑用地等。將兩圖層放在同一圖層窗口中，把巴宜區(qū)土地利用分類(lèi)圖的透視度調(diào)為20%。統(tǒng)計(jì)得出巴宜區(qū)ETM遙感影像監(jiān)督分類(lèi)調(diào)校正后結(jié)果與土地利用類(lèi)型中林地分布重合面積達(dá)89.27%，因此，ETM遙感影像監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果可以用來(lái)表示該區(qū)域林地覆蓋率。利用ArCGIS軟件對(duì)該地區(qū)的土地利用類(lèi)型進(jìn)行分析，得出該研究區(qū)的森林覆蓋率約為46.44%。在對(duì)遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)校正之后，計(jì)算得到該地區(qū)的森林覆蓋率約為42.61%。利用ETM遙感影像監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果與土地利用類(lèi)型分析相比，兩者僅相差3.83百分點(diǎn)。
4結(jié)論
本研究通過(guò)ETM影像數(shù)據(jù)客觀真實(shí)地反映森林資源的數(shù)量、質(zhì)量狀況，輔助野外實(shí)地調(diào)查結(jié)合地理信息系統(tǒng)GIS技術(shù)科學(xué)反映森林資源的分布情況。利用巴宜區(qū)2005年的ETM影像數(shù)據(jù)與同時(shí)間段的土地利用分類(lèi)圖，對(duì)巴宜區(qū)的森林覆蓋率進(jìn)行估算。研究采用ETM3、4、5波段融合的方法更能突出森林特征，利用監(jiān)督分類(lèi)的方法進(jìn)行分類(lèi)，得到較準(zhǔn)確的地物類(lèi)別劃分結(jié)果。經(jīng)遙感影像提取的結(jié)果得出，2005年巴宜區(qū)的森林覆蓋率約為42.61%，對(duì)同時(shí)間段該地區(qū)的土地利用類(lèi)型圖統(tǒng)計(jì)分析得出的森林覆蓋率為46.44%。
2種圖像估算森林覆蓋率結(jié)果較為接近，僅相差3.83百分點(diǎn)，監(jiān)督分類(lèi)對(duì)林地統(tǒng)計(jì)結(jié)果與土地利用類(lèi)型圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果相比較，其正確率達(dá)89.27%。本研究對(duì)研究區(qū)域森林不同林分(具有一定面積的林子，該林分中樹(shù)種特征與周?chē)址志哂酗@著區(qū)別)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，但是由于氣象、地形、植被種類(lèi)及不同生境條件下植被生長(zhǎng)勢(shì)差異等因素影響，監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果與實(shí)際相比，正確率較低，如何提高森林監(jiān)督分類(lèi)二級(jí)、三級(jí)植被信息準(zhǔn)確率，還需要大量的野外調(diào)查。
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