邵武市森林扰动遥感监测与时空分析_魏嘉栋.pdf
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1、第 46 卷 第 6 期2023 年 6 月测绘与空间地理信息GEOMATICS SPATIAL INFOMATION TECHNOLOGYVol 46,No 6Jun,2023收稿日期:20211213基金项目:国家重点研发计划课题(2017YFB0504203);国家自然科学基金项目(41401488)资助作者简介:魏嘉栋(1996),男,福建连江人,测绘工程专业硕士研究生,主要研究方向为遥感图像处理。邵武市森林扰动遥感监测与时空分析魏嘉栋,陈芸芝(1 福州大学 数字中国研究院(福建)卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心,福建 福州 350108;2 福州大学 空间数据挖掘与信
2、息共享教育部重点实验室,福建 福州 350108)摘要:长时序的森林扰动监测与时空格局变化分析将有助于区域的林业资源管理。本文以福建省重点林区邵武市为研究区,基于 19872021 年的 Landsat 影像,采用时序轨迹分割算法 LandTrendr 识别扰动变化,获取邵武市森林扰动信息。实验结果表明,LTGEE 适用于邵武市的森林扰动监测,并具有较高的监测精度,可为森林资源精细化管理以及林地生态保护提供技术支撑。关键词:重点林区;森林扰动;LandTrendr中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:16725867(2023)06008204emote Sensing Monitori
3、ng and Spatiotemporal Analysis ofForest Disturbance in Shaowu CityWEI Jiadong,CHEN Yunzhi(1 The Academy of Digital China(Fujian)National Local Joint Engineering esearch Center of Satellite GeospatialInformation Technology,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China;2 Key Laboratory of Spatial DataMining I
4、nformation Sharing of Ministry of Education,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)Abstract:Long timeseries forest disturbance monitoring and spatiotemporal pattern change analysis will be help for regional forestresource management This paper takes Shaowu city,a key forest region in Fujian province
5、as the research area Based on Landsat im-ages from 1987 to 2021,the timeseries trajectory segmentation algorithm LandTrender is used to identify disturbance changes and ob-tain forest disturbance information in Shaowu city The experimental results show that LTGEE is suitable for forest disturbance m
6、oni-toring in Shaowu city,with relatively high monitoring accuracy,and can provide technical support for refined management of forest re-sources and forest ecological protectionKey words:key forest area;forest disturbance;LandTrendr0引言森林是林木、伴生植物、动物及其环境的综合体1。其覆盖了全球陆地面积的 30%,在全球碳循环和碳管理中占有重要位置2。森林动态变化在
7、很大程度上影响森林生态系统的碳循环和碳蓄积35。森林扰动属于森林生态系统突发性变化的范畴,是任何导致森林覆盖率和生物量明显下降或消失的事件,主要包括人为扰动和自然扰动两方面,其形式主要表现为森林火灾、采伐以及受雨雪和病虫灾害等引起的森林破坏6。在社会经济快速发展的同时,全球各地植被频繁遭到严重破坏,人为扰动也逐渐增加7。在过去 10 年里,中国开展了森林资源第八、第九次清查,其中,福建省的采伐迹地量增加了21 700 hm2,火烧迹地量减少了 2 500 hm2,宜林地增加了307 800 hm2。为此,通过森林扰动监测确定扰动区域,推动森林管理和保护,以减少森林的退化。利用遥感技术的森林扰动
8、类型识别和动态监测对于全球碳循环和森林资源可持续性发展具有重要意义。近年来,随着 30 m 空间分辨率的 Landsat 卫星历史存档数据的免费开放7,其良好的稳定性和持续性89,彻底改变了该数据的使用方式10,为长时间序列监测提供了新的可能性。目前,已有多种基于 Landsat 时间序列森林扰动变化监测方法,如基于光谱轨迹的 Landsat 扰动和趋势监测(Landsatbased detection of Trends in Disturbance andecovery,LandTrendr)算法11、植被变化追踪(VegetationChange Tracker,VCT)算法12、季节与
9、趋势断点(BreaksFor Additive Seasonal and Trend,BFAST)算法13、基于模型的连续变化检测和分类(Continuous Change Detectionand Classification,CCDC)算法14。通过时序变化监测方法可以获取变化对象的相应属性,如边界、时间等。由于传统的基于本地服务器使用时序变化监测算法在数据预处理与算法运行中非常耗时,为了能更为广泛地应用,基于 Google Earth Engine(GEE)的 LandTrendr(LT GEE)1517 算法应运而生。LTGEE 能对时间序列数据快速的处理,便于长时序的森林扰动识别。基
10、于此,本文以福建邵武市为研究区,基于时序Landsat 数据,通过时序轨迹分割方法 LandTrendr 进行森林扰动监测,揭示 19872021 年邵武市的森林覆盖动态变化。1研究区概况邵武市 地 处 武 夷 山 南 麓,史 称“南 武 夷”,占 地2 860 km2。该市地形以山地和丘陵为主,是一个“八山一水一分田”的林区市。境内属于中亚热带季风气候,立体气温明显,雨量充沛,四季分明。邵武市为闽北“林海粮仓”,也是福建重点林区和四大林产品加工中心之一,其森林覆盖率达 70%,森林面积 23 3 万 hm2,种类丰富,主要包括针叶林、针叶混交林、竹林、灌木林等。19852013年,境内有林地
11、持续增长,2013 年达到 216 329 hm2,总增长 46 926 hm2。该地区位于闽江流域上游,森林常年受到人类活动干扰,对监测流域内森林扰动具有一定的代表性。2数据和方法2 1数据来源与预处理利用 GEE 平台 19872021 年期间的历史存档 Land-sat TM/ETM+/OLI 的地表反射率数据构建时间序列数据集。筛选植被生长季(6 月 10 日9 月 10 日)期间的影像,以减少因物候变化引起的反射率变化。这些数据经过了大气校正并使用 CFMask18 算法去除云、阴影、水和雪。通过不同传感器光谱值之间的协调函数对影像反射率进行归一化19,提取年度影像集合的中位反射率值
12、,构建质量较高的年度合成影像。数据介绍见表 1。表 1研究数据介绍Tab 1Description of study data数据影像获取时间空间分辨率波段数覆盖范围来源Landsat 45 TM1987 062011 0930m7邵武市GEE 平台Landsat7 ETM+2012 062013 0930 m8邵武市GEE 平台Landsat8OLI2013 062021 0930m11邵武市GEE 平台GFC30 m16邵武市GEE 平台本研究通过 Global Forest Change(GFC)20 产品结合Google Earth 高分辨率影像对森林扰动识别结果进行全面的验证。GFC
13、 是根据 20002020 年 Landsat 时序影像得到的区域森林增益和损失的产品。该产品来源于 GEE 云平台。2 2基于 LandTrendr 算法森林扰动提取本文基于 LandTrendr 算法监测邵武市的森林扰动。LandTrendr 算法是由 Kennedy11 提出的一种用于时间序列数据的轨迹分割算法,用于识别时间序列中的连续和缓慢的变化。通过设置去除噪声的峰值(spikeThresh-old)、识别时序轨迹潜在的断点(vertexCountOvershoot)、时序轨迹拟合、模型简化得到最后的最佳模型(bestModel-Proportion)。综合考虑以往研究经验1517,
14、归一化燃烧比值 NB 对于森林扰动识别效果最好,故选取 NB 进行森林扰动监测。NB=NI SWINI+SWI(1)式中:NI 为近红外波段(Landsat TM/ETM+影像中的 Band 4,OLI 中的 Band 5),SWI 为短波红外波段(Landsa t 影像中的 Band 7)。相较于传统的土地覆盖变化监测方法,LandTrendr 算法能识别广泛的森林扰动,如森林采伐、火烧等。相较于一些在本地服务器实现 LandTrendr 或类似的时序变化监测算法的例子2122,基于 LTGEE 的算法,可以利用 GEE中长达近 40 年的卫星历史存档数据及强大高速的计算能力,对时间序列数据
15、快速的处理,便于长时序的森林扰动监测。由于模型参数的设定直接影响到森林扰动的提取精度,通过实验分析,选取最适合本研究区的 LandTrendr 参数。对于邵武市,研究年度为 19872021 年(总计 34年)。LandTrendr 参数的具体设定见表 2。表 2LandTrendr 参数Tab 2LandTrendr Parameters参数名称参数描述设置值maxSegments最大分段数6spikeThreshold噪声阈值0 9vertexCountOvershoot节点数3preventOneYearecovery防止一年恢复选项TruerecoveryThreshold恢复阈值0
16、25pvalThresholdP 值阈值0 05bestModelProportion最优模型比例0 75minObservationsNeeded最小观测数62 3精度评价通过决策树将 GFC 数据与 LandTrendr 识别的结果分为带有扰动像元与稳定像元的二值影像进行叠加验证。验证结果生成混淆矩阵,并计算用户精度、生产者精度、总体精度及 Kappa 系数。3结果与分析3 1森林扰动监测结果基于以上方法获得邵武市 19872021 年森林扰动分38第 6 期魏嘉栋等:邵武市森林扰动遥感监测与时空分析布,其结果如图 1 所示。邵武市的森林扰动总体呈现片状、密集分布,且扰动频率高。结合 Go
17、ogle 高分辨率影像目视解译,邵武市森林扰动主要是由森林采伐和置换造成的急剧扰动事件。总体而言,近几年发生森林扰动的频率有所下降。为了更加直观、清晰地从空间尺度上查看时序轨迹分割算法的识别结果,本文选取 4 个典型的样区进行验证(样区分布如图 2 所示)。图中从左至右分别为 Landsat影像、识别结果、GoolgeEarth 高分辨率图像和 NB 时序轨迹图。从图 2 中可以看出,森林扰动的发生与 NB 时序轨迹的突变相对应。经目视解译和识别结果的比对,可以观察出森林扰动斑块能被较好地提取,且边界较为准确清晰。图 2(a)在 2015 年经过森林采伐后,呈现大幅恢复的趋势;图 2(c)在
18、2019 年发生森林火烧后,呈现紫红色,保持着火烧迹地状态;图 2(b)、2(d)在 2017 年和2019 年发生置换后,与图 2(b)不同的是图 2(d)的 NB时序值仍然保持下降,这代表着第四个样区在持续性开发,以至于森林无法及时得到有效恢复。通过地图核实,第四个样区已逐步建成为工业园区。由此可知,LTGEE适用于邵武市的森林扰动监测,并具有较好的监测能力。图 119872021 年邵武市森林扰动空间分布Fig 1Spatial distribution of forest disturbance from1987 to 2021 in Shaowu city图 2邵武市森林扰动典型样区
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