李偉光 張京紅 劉少軍 陳小敏 鄒海平 白蕤 呂潤(rùn)

摘 ?要：為遙感監(jiān)測(cè)全球橡膠主產(chǎn)區(qū)橡膠的長(zhǎng)勢(shì)，選取橡膠產(chǎn)量最大的泰國(guó)、馬來(lái)西亞、印度尼西亞三國(guó)，開(kāi)展基于Google Earth Engine（GEE）的橡膠林分布遙感提取研究。通過(guò)目視解譯選擇典型樣本區(qū)，根據(jù)Landsat 7多波段光譜特征、MODIS NDVI反映的植被物候特征建立分類(lèi)回歸樹(shù)CART分類(lèi)模型提取橡膠林分布。精度評(píng)價(jià)顯示模型總體分類(lèi)精度為95.8%，Kappa系數(shù)為0.94，生產(chǎn)者精度達(dá)到94.8%，用戶精度為88.2%，達(dá)到較高水平。模型提取結(jié)果顯示：橡膠林在泰國(guó)中部、南部半島，馬來(lái)半島的東部和南部地區(qū)，蘇門(mén)答臘島分布較為集中，而泰國(guó)北部、加里曼丹島及其他島嶼橡膠林相對(duì)稀疏。

關(guān)鍵詞：東南亞;橡膠;分布;Google Earth Engine

中圖分類(lèi)號(hào)：S29 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： In order to monitor the growth of rubber forest in the main rubber foresttree producing areas of the world by remote sensing， we carried out the remote sensing extraction of rubber forest distribution based on Google Earth engine （GEE） in Thailand， Malaysia and Indonesia， which are the three largest rubber producing countries in the world. The typical sample areas were selected through visual interpretation， and the classification regression tree CART classifica-tion model was established based on the multi-band spectral albedo of Landsat 7 and the vegetation phenological cha-racteristics reflected by MODIS NDVI. The overall classification accuracy of the model was 95.8%， the Kappa coeffi-cient was 0.94， the producer accuracy was 94.8%， and the user accuracy was 88.2%， reaching a high level. The extrac-tion results show that rubber plantations are concentrated in central and southern peninsula of Thailand， the eastern and southern parts of Malay Peninsula and Sumatra Island， while rubber plantations are relatively sparse in northern Thailand， Kalimantan Island and other islands.

Keywords： Southeast Asia; rubber; distribution; Google Earth Engine

DOI： 10.3969/j.issn.1000-2561.2021.11.037

天然橡膠不僅是重要的工業(yè)原料，更是國(guó)防和工業(yè)建設(shè)不可或缺的戰(zhàn)略能源。橡膠樹(shù)作為重要的經(jīng)濟(jì)作物在熱帶地區(qū)農(nóng)民增收和經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。東南亞地區(qū)產(chǎn)出的橡膠占全球總產(chǎn)量90%以上;其中泰國(guó)、印度尼西亞、馬來(lái)西亞三國(guó)占全球割膠面積的72%[1]。掌握該地區(qū)橡膠種植、長(zhǎng)勢(shì)等情況，對(duì)我國(guó)政府部門(mén)及時(shí)制定或調(diào)整產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，保障天然橡膠資源供應(yīng)安全，維護(hù)橡膠產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。利用遙感技術(shù)提取天然橡膠林種植的空間分布信息，獲取橡膠林種植的時(shí)空變化特征，是開(kāi)展橡膠林長(zhǎng)勢(shì)、災(zāi)害、產(chǎn)量遙感監(jiān)測(cè)的重要前置條件[2-4]。

在遙感提取國(guó)內(nèi)橡膠林種植分布方面，張京紅等[5]利用Landsat-TM衛(wèi)星影像采用監(jiān)督分類(lèi)的方法提取了海南島2008年天然橡膠種植面積信息。田光輝等[6]利用MODIS EVI數(shù)據(jù)構(gòu)建橡膠樹(shù)物候特征參數(shù)提取了海南天然橡膠林分布情況。楊紅衛(wèi)等[7]利用高分辨率遙感影像紋理和多光譜特征提取了海南島某農(nóng)場(chǎng)的精細(xì)化分布。在我國(guó)另一橡膠主產(chǎn)區(qū)云南西雙版納地區(qū)，廖諶婳等[8]、余凌翔等[9]、Senf等[10]也分別通過(guò)不同方法開(kāi)展了橡膠林分布提取，并分析了橡膠林的擴(kuò)張情況[11]。針對(duì)我國(guó)境外橡膠林分布情況，李陽(yáng)陽(yáng)等[12]利用MODIS數(shù)據(jù)及橡膠林的物候特征提取了老撾北部地區(qū)橡膠林分布及擴(kuò)張情況。李宇宸等[13]應(yīng)用決策樹(shù)方法對(duì)Landsat OLI多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)表征的橡膠樹(shù)物候特征提取了中老緬交界區(qū)橡膠林分布情況。從提取采用的數(shù)據(jù)和分類(lèi)依據(jù)來(lái)看，多數(shù)研究采用MODIS中分辨率影像多時(shí)相植被指數(shù)作為區(qū)分橡膠林與天然林的差異特征[12-17]，這種方法適用于大范圍橡膠林分布提取;還有采用雷達(dá)衛(wèi)星[18]、高分辨率遙感影像紋理[4， 8-9]作為分類(lèi)依據(jù)，提取小范圍、精細(xì)化分布情況的報(bào)道。以上研究主要針對(duì)我國(guó)海南、云南和周邊國(guó)家橡膠種植區(qū)，而對(duì)橡膠種植最多的泰國(guó)、印度尼西亞、馬來(lái)西亞地區(qū)分布提取的研究較少。

東南亞橡膠主產(chǎn)區(qū)（泰國(guó)、印度尼西亞、馬來(lái)西亞）空間范圍大、遙感影像產(chǎn)品數(shù)據(jù)量巨大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)下載、單機(jī)運(yùn)算成為提取該地區(qū)橡膠林分布情況的瓶頸。因此本研究利用Google Earth Engine（GEE）遙感數(shù)據(jù)處理云平臺(tái)[19]，以Landsat OLI及MODIS NDVI數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，融合光譜、物候2種特征作為分類(lèi)依據(jù)，通過(guò)云計(jì)算技術(shù)解決大尺度、長(zhǎng)時(shí)序的海量遙感數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，快速、準(zhǔn)確提取東南亞地區(qū)橡膠林分布。

1 ?材料與方法

1.1 ?研究區(qū)概況

研究區(qū)包括橡膠種植面積最廣、產(chǎn)量最高的泰國(guó)、印度尼西亞、馬來(lái)西亞三國(guó)，位于北緯20～南緯10°、東經(jīng)96～140°之間。泰國(guó)地處中南半島，為熱帶季風(fēng)氣候，年均氣溫24～30 ℃，常年溫度不低于18 ℃，平均年降水量約1000 mm;11月至次年2月受較涼的東北季風(fēng)影響比較干燥，3—5月氣溫最高，可達(dá)40～42 ℃;7—10月受西南季風(fēng)影響，是雨季;農(nóng)作物一般在雨季播種，旱季收獲。印度尼西亞和馬來(lái)西亞地處馬來(lái)群島，屬熱帶雨林氣候，終年高溫多雨，年平均溫度25～ 27 ℃，無(wú)四季分別，北部受北半球季風(fēng)影響，7～9月降水量豐富，南部受南半球季風(fēng)影響，12月、1月、2月降水量豐富，年降水量1600～2200 mm。

1.2 ?數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

研究區(qū)地處熱帶，云量較多，遙感影像數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。因此選用GEE平臺(tái)提供的Landsat 7 2012—2014年大氣層頂影像產(chǎn)品融合數(shù)據(jù)集[20]。該數(shù)據(jù)集為GEE對(duì)經(jīng)NASA輻射定標(biāo)、幾何校正、云雪陰影掩膜處理的大氣層頂反射率產(chǎn)品（TOA）用Simple compose方法融合而成。

植被指數(shù)選用MODIS MOD13Q1數(shù)據(jù)集（2011—2016年）。該數(shù)據(jù)集是由美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局先進(jìn)的中分辨率成像光譜儀（MODIS）生成的歸一化植被指數(shù)（NDVI），空間分辨率為250 m，時(shí)間分辨率為16 d[21]。

純凈、典型的樣本是高精度分類(lèi)的關(guān)鍵。為保證具有足夠數(shù)量和質(zhì)量的樣本點(diǎn)用于分類(lèi)以及精度驗(yàn)證，本文利用Google Earth高分辨率影像數(shù)據(jù)目視解譯具有代表性、典型性的純凈像元作為樣本點(diǎn)。

1.3 ?方法

2 ?結(jié)果與分析

2.1 ?典型橡膠林影像

在高分辨率的遙感影像下，可以清晰發(fā)現(xiàn)橡膠林、大型農(nóng)作物農(nóng)田、天然森林具有顯著的差異（圖2）。天然森林植被密度高，亮區(qū)連片、陰影呈散落斑點(diǎn)狀;橡膠林及大型作物農(nóng)田在種植時(shí)被人工排列成整齊的行列，具有明顯的行列紋理特征。橡膠林與大型農(nóng)作物相比，都成行成列，但大型農(nóng)作物的農(nóng)田一般行列間距更大;在冠層形態(tài)上也有顯著不同，橡膠林在一行中更密集。若對(duì)橡膠林與大型農(nóng)作物存在不確定，查閱Google Earth歷史影像即可發(fā)現(xiàn)不同：橡膠林歷史影像變化不大，均為行列種植的大型樹(shù)木;農(nóng)田歷史影像變化差異相對(duì)更大，這是由于農(nóng)作物生長(zhǎng)更快、種植的作物更換更加頻繁。其他水體、城鎮(zhèn)用地（裸地）在影像上具有更加清晰明顯的差異。通過(guò)目視解譯識(shí)別這些差異可以選定典型樣本區(qū)，共選取橡膠樣本像素點(diǎn)107個(gè)，天然森林113個(gè)，水體30個(gè)，人工建筑用地（裸地）240個(gè)，農(nóng)田223個(gè)。

2.2 ?不同地表覆蓋類(lèi)型的光譜信息對(duì)比

遙感影像分類(lèi)過(guò)程中首先考慮研究區(qū)目標(biāo)地表覆蓋類(lèi)型，本文將地表覆蓋類(lèi)型劃分為農(nóng)田類(lèi)、天然森林類(lèi)、橡膠林類(lèi)、水體類(lèi)及城鎮(zhèn)用地類(lèi)（圖3）。通過(guò)統(tǒng)計(jì)典型地表覆蓋純凈像元的光譜信息不同波段的反射率可以發(fā)現(xiàn)：水體和城鎮(zhèn)用地在波段1～3顯著高于植被覆蓋的區(qū)域，而在波段4又低于植被覆蓋區(qū)域。這個(gè)差異可以準(zhǔn)確區(qū)分植被覆蓋區(qū)和水體、城鎮(zhèn)用地。波段6為亮溫?cái)?shù)據(jù)，幾種地表覆蓋類(lèi)型差距較小，普遍在300 K附近。農(nóng)田在波段4的反射率明顯小于橡膠林、天然森林，易與天然森林和橡膠林區(qū)分。橡膠林與天然森林二者曲線走勢(shì)及數(shù)值都非常相近，單純依靠不同波段的光譜特征區(qū)分橡膠林與天然森林較為困難。因此，需進(jìn)一步選擇能反映物候差異的NDVI時(shí)間序列才能較好識(shí)別橡膠。

2.3 ?森林與橡膠林NDVI時(shí)間序列分析

不同的植被在不同季節(jié)或生育期表現(xiàn)出不同的生理特征，比如長(zhǎng)葉、落葉，這些變化能夠通過(guò)多時(shí)相植被指數(shù)時(shí)間序列的變化曲線來(lái)表示。本文提取了上半年12期16 d合成的NDVI數(shù)據(jù)中間值（圖4），對(duì)比發(fā)現(xiàn)農(nóng)田在所有時(shí)相的植被指數(shù)均小于天然森林及橡膠林;天然森林NDVI值在不同時(shí)間普遍穩(wěn)定在0.7～0.8附近;橡膠林在第4～6期有一個(gè)低值時(shí)段。橡膠林在春季一般有落葉、第1蓬葉抽發(fā)的物候現(xiàn)象。在中國(guó)區(qū)域橡膠林一般12月份開(kāi)始落葉，至2月落葉過(guò)程完成，3—4月第1蓬葉抽發(fā)完成。橡膠林落葉、新葉抽發(fā)時(shí)間主要受氣溫影響，氣溫越高落葉時(shí)間越晚，新葉抽發(fā)速率越快。分析東南亞地區(qū)典型橡膠林NDVI曲線可以發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)的橡膠林與中國(guó)區(qū)域具有相似的物候特征，在2月下旬至3月間完成落葉、新葉抽發(fā)過(guò)程。因此可以通過(guò)NDVI時(shí)間序列反映出的橡膠林與天然森林不同物候特征區(qū)分二者。

2.4 ?分類(lèi)精度

基于目視解譯的典型樣本數(shù)據(jù)，采用分類(lèi)回歸樹(shù)CART方法對(duì)典型樣本進(jìn)行分類(lèi)，并根據(jù)分類(lèi)結(jié)果建立混淆矩陣（表1）。依據(jù)精度評(píng)價(jià)計(jì)算公式（3）、公式（4），該分類(lèi)結(jié)果的總體分類(lèi)精度為95.8%，Kappa系數(shù)為0.94。從分類(lèi)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)看，這個(gè)分類(lèi)結(jié)果精度能夠滿足空間分析與實(shí)際應(yīng)用需求。從橡膠林樣本生產(chǎn)者精度來(lái)看，達(dá)到93.8%;用戶精度達(dá)到88.2%，也達(dá)到較高的水平。從橡膠林分類(lèi)誤差的來(lái)源看，主要發(fā)生在農(nóng)田、森林和橡膠林之間，特別是森林與橡膠林之間?？傮w而言，這個(gè)分類(lèi)模型的精度滿足大范圍提取橡膠林分布的要求。

2.5 ?東南亞橡膠林分布狀況

利用GEE云計(jì)算平臺(tái)根據(jù)上述建立的CART分類(lèi)模型提取的東南亞地區(qū)（泰國(guó)、馬來(lái)西亞、印度尼西亞）橡膠林空間分布見(jiàn)圖4。從圖中可以發(fā)現(xiàn)泰國(guó)中部、南部半島橡膠林分布較為集中，另外東部小范圍地區(qū)較為集中，其余地區(qū)零星分布。馬來(lái)西亞的橡膠林主要分布在馬來(lái)半島的東部和南部，而加里曼丹島北部地區(qū)橡膠林相對(duì)稀疏。印度尼西亞橡膠林在蘇門(mén)答臘島分布較為集中，特別是蘇門(mén)答臘島的南部東側(cè)，加里曼丹島分布相對(duì)稀疏。遙感提取東南亞三國(guó)橡膠林分布與三國(guó)橡膠產(chǎn)區(qū)的文字描述[23-24]基本一致，該分布圖可以作為開(kāi)展橡膠林長(zhǎng)勢(shì)、災(zāi)害等遙感監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 ?討論

本研究利用GEE云計(jì)算平臺(tái)，通過(guò)目視解譯高分辨率遙感影像選取典型樣本區(qū)，分析Landsat影像和MODIS NDVI時(shí)間序列差異，建立CART分類(lèi)回歸樹(shù)分類(lèi)模型，提取橡膠林分布信息。目視解譯發(fā)現(xiàn)在高分辨率遙感影像下，橡膠林具有獨(dú)特的行列紋理特征，以區(qū)別于其他植被覆蓋區(qū)。天然森林與橡膠林在Landsat多波段光譜曲線較為相似，與其他地物特征顯著不同。MODIS NDVI時(shí)間序列反映的植被物候特征表明，東南亞地區(qū)的橡膠林與我國(guó)境內(nèi)的類(lèi)似，在2月下旬至3月間完成落葉、新葉抽發(fā)，相應(yīng)時(shí)段的NDVI有一低值時(shí)段。利用以上影像特征建立的CART分類(lèi)回歸樹(shù)模型，分類(lèi)精度達(dá)95.8%。模型提取的橡膠林在泰國(guó)中部、南部半島，馬來(lái)半島的東部和南部地區(qū)，蘇門(mén)答臘島分布較為集中，而泰國(guó)北部、加里曼丹島及其他島嶼橡膠林相對(duì)稀疏。提取的橡膠林分布信息與文獻(xiàn)[23-24]中橡膠林分布及相關(guān)文字描述相吻合。

研究區(qū)域地處熱帶，全年云量大、大氣中水汽含量高，嚴(yán)重影響光學(xué)遙感影像及產(chǎn)品的質(zhì)量，很難獲取特定時(shí)間段內(nèi)高質(zhì)量的大范圍無(wú)云影像。為克服缺少光學(xué)影像問(wèn)題，嘗試?yán)美走_(dá)等主動(dòng)遙感影像來(lái)研究土地分類(lèi)[25-26]。雷達(dá)遙感對(duì)土壤水分變化較為敏感，用于大范圍分類(lèi)時(shí)，會(huì)因土壤水分差異而影響精度，常用于小范圍、高精度提取。橡膠作為一種多年生常綠植物，在空間分布上相對(duì)穩(wěn)定。本研究所采用的Landsat 7 3年大氣層頂影像產(chǎn)品融合數(shù)據(jù)集和MOD13Q1 NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，均為多時(shí)次遙感影像通過(guò)simple compose方法合成的數(shù)據(jù)集，反映的是地物光譜特征的中間值，具有一定的穩(wěn)定性，在本分類(lèi)中具有較好表現(xiàn)。另一個(gè)影響橡膠林分布提取精度的原因是農(nóng)田、天然森林、橡膠林之間的混淆[26]。當(dāng)森林上空懸浮的薄云未達(dá)到云識(shí)別閾值時(shí)，會(huì)造成NDVI值的下降，可能會(huì)誤識(shí)為橡膠林。東南亞三國(guó)森林覆蓋率高，在55%～75%以上，即使有小比例森林辨識(shí)為橡膠林，也會(huì)造成用戶精度較大下降。在這3個(gè)國(guó)家中橡膠林占國(guó)土面積的比例較小，而且種植的集中程度低于中國(guó)的海南及西雙版納，這也給橡膠林分布的提取帶來(lái)了困難。未來(lái)需要進(jìn)一步實(shí)地調(diào)研獲取第一手典型樣方，結(jié)合地形、橡膠林的年齡等信息來(lái)構(gòu)建更高精度的分類(lèi)模型，進(jìn)一步對(duì)東南亞橡膠主產(chǎn)區(qū)開(kāi)展長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量遙感監(jiān)測(cè)，以滿足政策制定、貿(mào)易判斷等決策需求。

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責(zé)任編輯：謝龍蓮