潘磊 孫玉軍

(省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京林業(yè)大學(xué))，北京，100083)

在區(qū)域和全球范圍內(nèi)對(duì)森林生物量進(jìn)行估算，對(duì)理解和監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)溫室氣體排放、陸地碳排放的響應(yīng)至關(guān)重要[1-3]。傳統(tǒng)估測(cè)森林生物量的地面實(shí)測(cè)法是最精確的，但耗時(shí)、費(fèi)力且難以實(shí)施，尤其是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，并且只能在小范圍區(qū)域?qū)嵤4-5]。遙感為在景觀格局、區(qū)域乃至全球尺度范圍內(nèi)進(jìn)行森林生物量和碳儲(chǔ)量的調(diào)查提供了可行的方法[4,6]。很多研究已經(jīng)證明，使用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和多源數(shù)據(jù)可以在不同程度上成功地進(jìn)行森林生物量的估測(cè)。

由于雷達(dá)對(duì)植被冠層的穿透能力與對(duì)植被含水量的敏感性，雷達(dá)數(shù)據(jù)在估測(cè)森林生物量方面具有較大的潛力[6]。對(duì)星載SAR(合成孔徑雷達(dá))與機(jī)載SAR系統(tǒng)的研究表明，多頻、多極化SAR系統(tǒng)是估測(cè)森林生物量的重要工具[3,7-9]。雷達(dá)的后向散射強(qiáng)度隨著森林生物量的增加而增加，但是當(dāng)森林地上生物量達(dá)到一定水平時(shí)，會(huì)趨于飽和，并且后向散射強(qiáng)度對(duì)森林生物量的敏感性會(huì)隨著波長(zhǎng)的增大而增大，P波段數(shù)據(jù)的飽和點(diǎn)小于200 t·hm-2，L波段數(shù)據(jù)的飽和點(diǎn)小于100 t·hm-2，C波段數(shù)據(jù)的飽和點(diǎn)小于50 t·hm-2[3,6,10-12]。森林生物量估測(cè)精度的提高不僅依賴于SAR數(shù)據(jù)，也依賴于SAR數(shù)據(jù)的有效處理方式(紋理測(cè)量等)。紋理測(cè)量是高分辨率SAR數(shù)據(jù)的重要信息資源，并且圖像紋理能夠識(shí)別林分結(jié)構(gòu)的不同方面(林齡、林分密度和葉面積指數(shù)等)[2,13-15]。

紋理是指色調(diào)在空間上的分布。視覺(jué)上比較細(xì)膩的紋理，說(shuō)明圖像亮度值在區(qū)域內(nèi)的空間變化比較小；視覺(jué)上比較粗糙的紋理，像元值在區(qū)域內(nèi)的變化則比較劇烈[16]。紋理參數(shù)雖然用于土地利用類型和植被的分類[17]，但是影像紋理及其與森林生物量之間的關(guān)系尚未得到充分研究[2]。因此，本文應(yīng)用Sentinel-1A雙極化數(shù)據(jù)紋理信息估測(cè)森林生物量進(jìn)行探討。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于福建省三明市將樂(lè)國(guó)有林場(chǎng)。將樂(lè)縣地處武夷山山脈東南部，地形以中低山為主，海拔180～500 m，土壤以紅壤為主，少量分布有黃紅壤。屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年均降水量1 669 mm，年平均氣溫18.7 ℃，平均相對(duì)濕度81%，全年無(wú)霜期287 d。將樂(lè)縣森林資源豐富，全縣山地面積1 920 km2，其中有林地面積1 887 km2，森林覆蓋率達(dá)84.5%，林木蓄積量1.598×107m3。該區(qū)域以杉木、馬尾松和毛竹為主要樹(shù)種[18]。研究區(qū)與樣地分布見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)與樣地分布

2 研究方法

2.1 雷達(dá)影像數(shù)據(jù)

研究所用的數(shù)據(jù)為Sentinel-1干涉寬模式下的S1 TOPS-mode SLC數(shù)據(jù)，獲取時(shí)間為2016年7月5日，極化方式為VV、VH，距離向采樣間隔為2.33 m，方位向采樣間隔為13.94 m，入射角為43.99°。

2.2 樣地調(diào)查與樣地生物量估算

在研究區(qū)調(diào)查了29塊杉木林固定樣地，樣地大小為20 m×30 m或20 m×20 m，對(duì)樣地內(nèi)的林木進(jìn)行每木檢尺，使用胸徑尺測(cè)量樣地內(nèi)每一株林木的胸徑，使用手持激光測(cè)高儀測(cè)量每一株林木的樹(shù)高，并使用GPS記錄樣地中心點(diǎn)坐標(biāo)。

樣地生物量估算引用杉木相容性地上生物量方程[18]：AGB=0.039 7D1.916 0H0.768 6，用以計(jì)算樣地地上生物量，樣地生物量總體分布情況如表1所示，生物量分布范圍為29～401 t·hm-2。

表1 樣地生物量總體分布情況

2.3 雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

后向散射系數(shù)：在SARscape中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼和輻射定標(biāo)，將圖像轉(zhuǎn)換為分貝為單位的適馬后向散射系數(shù)圖像，對(duì)圖像的點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行定量度量與分析，得到的樣地后向散射系數(shù)用于生物量建模。

紋理分析：在紋理測(cè)量之前，先將后向散射系數(shù)圖像轉(zhuǎn)換為歸一化后向散射系數(shù)圖像。因?yàn)闅w一化后向散射系數(shù)圖像，在低后向散射目標(biāo)上提供了更好的動(dòng)態(tài)范圍[19]，更好的進(jìn)行Frost濾波處理抑制斑點(diǎn)噪聲。本研究使用灰度共生矩陣(GLCM)進(jìn)行紋理測(cè)量。GLCM為對(duì)稱矩陣，其維數(shù)(N)是影像灰度的量化級(jí)別，矩陣中的每個(gè)值代表其行列號(hào)所對(duì)應(yīng)的2個(gè)灰度級(jí)別，在某個(gè)特定距離和方向同時(shí)出現(xiàn)的概率。若將距離設(shè)為1個(gè)像元，GLCM矩陣所描述的則是相鄰像元之間的相互關(guān)系。常用的方向有4個(gè)：0°(水平方向)、45°(右斜線方向)、90°(垂直方向)和135°(左斜線方向)[16]。本研究采用4個(gè)窗口提取Sentinel-1數(shù)據(jù)不同極化方式影像的紋理特征值，窗口大小為3×3、5×5、7×7、9×9。由灰度共生矩陣(GLCM)計(jì)算的8個(gè)二階紋理變量公式如下:

式中:Pi,j表示GLCM矩陣中第i行第j列所對(duì)應(yīng)的2個(gè)灰度值在某個(gè)特定距離和方向同時(shí)出現(xiàn)的概率(GLCM矩陣中所有的概率值總和為1)；N為量化等級(jí)。

3 結(jié)果與分析

3.1 后向散射系數(shù)與生物量相關(guān)性

Sentinel-1兩種極化方式VV、VH的后向散射系數(shù)及兩種極化方式后向散射系數(shù)比VH/VV與杉木林地上生物量的相關(guān)性均不顯著。其中杉木林地上生物量與VH極化后向散射系數(shù)的相關(guān)系數(shù)最高，但也只達(dá)到0.15，與VV極化后向散射系數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.12，與后向散射系數(shù)比VH/VV的相關(guān)系數(shù)僅為-0.04，均低于0.2，屬于低度相關(guān)關(guān)系。已有研究表明，雷達(dá)后向散射系數(shù)強(qiáng)度會(huì)隨著森林生物量的增加而增加，但是當(dāng)森林生物量達(dá)到一定水平時(shí)，后向散射系數(shù)會(huì)趨于飽和，C波段雷達(dá)數(shù)據(jù)與生物量關(guān)系的飽和點(diǎn)較低，小于50 t·hm-2[3，6，10]。本研究中采用的Sentinel-1數(shù)據(jù)為C波段雷達(dá)數(shù)據(jù)，其不同極化方式的后向散射系數(shù)與杉木林地上生物量相關(guān)性較低，這種結(jié)果是由于樣地的生物量大部分都大于100 t·hm-2，超過(guò)了C波段雷達(dá)數(shù)據(jù)后向散射系數(shù)估測(cè)森林生物量的飽和點(diǎn)造成的。

3.2 不同極化影像紋理特征值建模

表2 VH、VV極化紋理特征值建模結(jié)果

注：*表示在0.05水平上顯著；** 表示在0.01水平上顯著；*** 表示在0.001水平上顯著。

由圖2可知，3種模型預(yù)測(cè)值與生物量實(shí)測(cè)值的擬合程度與殘差，VV極化紋理參數(shù)模型的擬合優(yōu)度顯著優(yōu)于VH極化紋理參數(shù)模型和VH/VV紋理參數(shù)模型，并且該模型的殘差較另外兩種模型也較低。通過(guò)殘差圖可以看出，3種模型的殘差分布基本表現(xiàn)為當(dāng)生物量水平較低時(shí)為負(fù)值，在生物量水平較高時(shí)為正值，說(shuō)明這3種模型都存在對(duì)低生物量森林存在過(guò)高估計(jì)，對(duì)高生物量森林存在過(guò)低估計(jì)的問(wèn)題，在中等生物量水平時(shí)估測(cè)效果較好。

圖2 模型估測(cè)值與樣地實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖和殘差圖

3.5 模型精度驗(yàn)證

4 結(jié)論與討論

本研究旨在通過(guò)使用Sentinel-1A SAR數(shù)據(jù)不同極化方式的后向散射系數(shù)和紋理信息估測(cè)森林生物量。研究表明，使用Sentinel-1A SAR數(shù)據(jù)的紋理信息可以大幅提高其估測(cè)森林生物量的能力；C波段SAR數(shù)據(jù)的后向散射系數(shù)與森林生物量的相關(guān)關(guān)系不明顯，不宜直接用于森林生物量水平較高地區(qū)的森林生物量估測(cè)；不同極化方式影像的紋理信息在森林生物量估測(cè)方面具有一定的潛力，但是效果與極化方式有關(guān)，在VH極化、VV極化與VH/VV極化3種處理方式中，基于VV極化影像紋理特征值的森林生物量估測(cè)模型擬合效果最好，模型決定系數(shù)達(dá)到0.716 7，調(diào)整決定系數(shù)為0.635 7，但是這種處理技術(shù)估測(cè)森林生物量的性能可能會(huì)受到森林生物量水平與森林結(jié)構(gòu)的影響。

研究證明在估測(cè)森林生物量方面，P波段和L波段雷達(dá)數(shù)據(jù)比C波段雷達(dá)數(shù)據(jù)更有優(yōu)勢(shì)，C波段SAR數(shù)據(jù)的后向散射系數(shù)在生物量水平較低時(shí)就已達(dá)到飽和。本研究中不同極化方式的后向散射系數(shù)與生物量的相關(guān)關(guān)系均不顯著，而對(duì)不同極化方式雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行紋理測(cè)量，將紋理信息用于估測(cè)森林生物量，其中VH、VH/VV極化紋理信息建立的生物量模型雖然都高于后向散射系數(shù)估測(cè)森林生物量的效果，但是模型效果均不理想；而由VV極化紋理特征值建立的生物量模型擬合效果在這些模型中效果是最好的，決定系數(shù)達(dá)到0.716 7。在不同的研究區(qū)可能會(huì)有不同的最優(yōu)模型，因?yàn)椴煌芯繀^(qū)的紋理參數(shù)存在差異，但是其他研究區(qū)的最優(yōu)模型可以使用本研究中使用的方法來(lái)獲得。在今后的研究中，加入地形因子或其他紋理參數(shù)或者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非參數(shù)算法進(jìn)行生物量估測(cè)也是一種提高模型精度的思路。

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