基于光学与SAR因子的森林生物量多元回归估算
以福建省为例
Forest Biomass Estimation Using Multiple Regression with Optical and SAR Features: A Case Study in Fujian Province
收稿日期: 2018-06-15 修回日期: 2018-10-11 网络出版日期: 2019-09-19
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Received: 2018-06-15 Revised: 2018-10-11 Online: 2019-09-19
作者简介 About authors
通信作者:苏华(1985—),男,福建福清人,博士,副研究员,主要从事环境遥感研究E⁃mail:
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苏华, 张明慧, 李静, 陈修治, 汪小钦.
Su Hua, Zhang Minghui, Li Jing, Chen Xiuzhi, Wang Xiaoqin.
1 引 言
光学与微波遥感结合野外实测数据为大面积估测森林生物量提供了一种可行的方法。许多研究已经证明光学遥感所得的地表光谱反射率与生物量具有一定的相关性[5]。例如,Muukkonen等[6]研究发现,ASTER波段1(绿光波段)的光谱反射率与森林植被的地上林分蓄积量、树枝生物量及总体地上生物量的相关性都很高,波段3(近红外波段)与树干的树桩生物量相关性最高,与林下植被生物量相关性次之。Pflugmacher等[7]利用Landsat-7 MSS、TM、ETM+ 影像及实测数据对美国俄勒冈州东部的蓝山进行森林生物量的估测,估测结果整体颇佳。Chi等[8]采用LiDAR、Landsat-5 TM、DEM数据对长白山森林生物量进行估测,并绘制其空间分布图。但光学遥感也存在着自身的局限性,利用光学遥感进行生物量反演时,得到的只是植被冠层的生物量信息,而不是实际森林地上生物量,这样就不可避免地会丢失树木生长积累的部分生物量[9]。合成孔径雷达(SAR)的L波段可以穿透植被冠层直接作用于树叶、树枝、树干,避免了光学影像只能记录植被冠层反射信息的缺点,可以直接用来估测地上生物量。如Kumar等[10]利用PolInSAR数据对印度北阿坎德邦林区地上森林生物量进行估测。Minh等[11]采用SAR数据与实测数据结合,估测法属圭亚那的两个热带森林的森林生物量,发现HV极化数据与生物量有较好的相关性。但SAR数据在估测地上生物量时容易受到地物介电常数和地表粗糙度等因素的影响[12],对生物量估测精度会造成一定的影响。
福建省森林资源丰富,在全国森林资源总量中占有重要地位,无论是加深对碳循环的监测还是对福建省生态环境进行监督管理,森林生物量的有效估测都是必要的。为弥补光学遥感和SAR的局限性,利用遥感数据结合野外实测资料建立多元回归模型,对福建省森林生物量进行估测。采用混合像元分解模型筛选出影像中“纯净”的植被像元,避免样地中土壤、裸地等地物的影响[13],将筛选出的样地根据属性信息分为针叶林、阔叶林和混交林3种不同的植被类型。传统的以波段或波段组合作为自变量对森林生物量进行估算的方法未考虑自变量对因变量的影响是否显著,会导致误差的自由度变小,估测精度变低[14]。已有研究显示,在确定影响森林生物量的因子试验中,通过逐步回归方法发现树龄、树高和坡度等因子与森林生物量有较强相关性[15,16,17]。因此,选择树高、林龄和坡度,并顾及对应光学影像(Landsat-8 OLI)中的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和对应SAR影像中的HH、HV极化方式的后向散射系数,分别构成“含光学特征多元因子”(NDVI、RVI、树高、林龄、坡度)和“含SAR特征多元因子”(HH、HV、树高、林龄、坡度),然后分别对这两组因子进行归一化处理形成回归因子。由于光学遥感只能记录植被冠层信息,因此将“含光学特征多元因子”归一化值作为自变量,以实测叶生物量归一化值作为因变量,建立叶生物量线性多元回归估测模型,估测出叶生物量后,再将其值作为自变量,根据叶生物量与地上生物量的相关关系估算出福建省森林生物量。由于SAR的L波段波长较长(23.6 cm)可以直接作用于植被的干、枝、叶,因此将“含SAR特征多元因子”归一化值作为自变量,实测地上生物量归一化值作为因变量,建立地上生物量的线性回归模型,直接对福建省森林地上生物量进行估测。最后对比分析两组因子建立的回归模型的森林生物量估测效果及精度。
2 研究区域概况
图1
3 研究数据与方法
3.1 遥感数据及预处理
SAR数据采用ALOS PALSAR影像,该数据包含HH和HV两种极化方式,影像分辨率为25 m,获取时间为2010年7月~11月,共15景影像。光学遥感数据采用分辨率为30 m的Landsat-8 OLI影像,获取时间为2013年8月~11月和2014年9月~10月,共12景影像。
原始Landsat-8 OLI遥感影像由于卫星的姿态、轨道以及地球的运动、形状等外部因素和遥感器本身性能结构等原因,存在系统性几何变形和非系统性几何变形,所以要对遥感影像进行几何校正。本文使用ENVI 5.1的几何校正(Georeference)工具分别对每幅光学遥感影像进行几何校正。为削弱甚至消除光谱亮度失真以及大气对遥感信号的影响,获取地物真实光谱反射率,还需对影像进行辐射定标和大气校正。这里使用ENVI 5.1的辐射校正(Radiometric Calibration)工具进行辐射定标。大气校正则使用ENVI 5.1中的FLAASH大气校正模块来实现。
ALOS PALSAR产品数据是经处理后的强度数据,只需再进行辐射定标、滤波和重采样处理即可。其中,辐射定标是建立遥感传感器的数字量化输出值与其对应视场中辐-射亮度值直接的定量关系。ALOS PALSAR数据可以通过定标公式(1),将图像强度值转换为后向散射系数
其中:I为单视复数影像的实部,Q为单视复数影像的虚部,CF为定标因子。
滤波是对SAR图像变化较大的像元值进行平均,从而使噪声斑点得到有效的抑制[20]。本文采用LEE滤波的方式对SAR数据进行处理,滤波后影像上的噪声斑点明显减少。SAR数据的分辨率为25 m,而所选取的样地大小为30 m×30 m,因此本文采用线性内插法对SAR数据进行30 m分辨率重采样,使像元大小和实测样地大小相匹配。
3.2 样地数据及筛选
生物量数据由中国科学院华南植物园提供。样地分布在福州、龙岩、南平、宁德等地,共296个,获取时间为2011年8月~11月、2012年9月~12月、2013年9月~10月。在对样地点进行观测时选取
3.3 森林生物量估测
结合实测样地点数据,以Landsat-8 OLI影像为数据源,提取出NDIV和RVI两种植被因子。从实测样地记录的属性数据中获得树高、林龄植被参数信息。从福建省DEM影像中提取坡度信息。将提取出的像元分为针叶林、阔叶林和混交林3种植被类型,然后结合实测样地的叶生物量数据建立3种植被类型的叶生物量线性回归模型,对植被的叶生物量进行估测。为了避免误差的累积,采用实测叶生物量与实测地上生物量的函数关系作为估测叶生物与估测地上生物量的函数关系,从而间接地估测福建省地上生物量。最后,利用SAR数据直接对福建省3种不同植被类型的森林地上生物量进行估测,并对比分析光学遥感数据和SAR数据对福建省森林地上生物量估测的结果。技术路线如图2所示。
图2
4 结果与分析
4.1 含光学特征因子回归模型的地上生物量估测结果
4.1.1 不同植被类型的叶生物量回归结果
对剩余的101个样地点中(针叶林60个,阔叶林25个,混交林16个)不同的植被类型分别提取NDVI、RVI(遥感因子)、树高、林龄(植被因子)、坡度(地形因子)5种含光学特征的多元因子,为了将不同的数据统一到同一参考系下,使数据比较起来更有意义,将这5种因子分别进行归一化处理,采用偏最小二乘方法与实测叶生物量归一化值建立回归方程。对应实测叶生物量与估测叶生物量的散点图如图3所示。
图3
图3
不同植被类型的叶生物量估测结果
Fig. 3
The estimated values of different leaf biomass ranges
图3中,各植被类型“含光学特征多元因子”与叶生物量的决定系数R2分别为:针叶林R2=0.501,阔叶林:R2=0.591,混交林:R2=0.548,两者拟合后的函数关系分别为:
针叶林:
阔叶林:
混交林:
为了避免误差积累,将归一化后的实测叶生物量和实测地上生物量分别作为自变量和因变量利用线性回归模型进行拟合,得到不同植被类型的实测叶生物量和地上生物量的回归模型,并将拟合得到的函数关系作为估测叶生物量与待估测的地上生物量的函数关系。其中实测叶生物量归一化值与实测地上生物量归一化值的散点图如图4所示。
图4
图4
不同植被类型的实测叶生物量与实测地上生物量散点图
Fig. 4
The scatters between the leaf biomass and the above-ground biomass for the different vegetation types
地上实测生物量和实测叶生物量拟合的关系式分别为:
针叶林:
阔叶林:
混交林:
4.1.2 不同植被类型的地上生物量估测结果
图5
图5
不同植被类型的估测地上生物量与实测地上生物量散点图
Fig.5
The scatters between the different model-estimated and in-situ above-ground biomass
4.2 含SAR的特征多元因子回归模型的地上生物量估测结果
利用筛选后的101个样地点,分别提取SAR影像的HH、HV极化的后向散射系数,并对树高、树龄、坡度因子做归一化处理,使其作为因变量,自变量为实测地上生物量,通过偏最小二乘模型拟合出3种植被类型的地上生物量估测值与实测值之间的函数关系。其中实测地上生物量与估测地上生物量散点图如图6所示。
图6
图6
不同植被类型估测地上生物量与实测地上生物量散点图
Fig. 6
The scatters between the different model-estimated and in-situ above-ground biomass
图6中,各植被类型“含SAR特征多元因子”与地上生物量的决定系数R2分别为:针叶林R2=0.359,阔叶林:R2=0.570,混交林:R2=0.574。两者拟合后的函数关系分别为:
针叶林:
阔叶林:
混交林:
4.3 两种模型的地上生物量估测结果对比
4.3.1 含光学特征多元因子的地上生物量估测结果验证
以实测的296个样地点的地上生物量归一化值作为验证数据,使用含光学特征多元回归模型分别对不同植被类型的地上生物量进行估测,得到的估测地上生物量归一化值与实测地上生物量归一化值的散点图如图7所示。
图7
图7
多元回归方法中不同植被类型的估测地上生物量归一化值与实测地上生物量归一化值散点图
Fig. 7
The scatters between the normalized model-estimated and in-situ above-ground biomass differently
图8
图8
多元回归方法中不同植被类型的估测地上生物量与实测地上生物量散点图
Fig. 8
The scatters between the different model-estimated and in situ above-ground biomass
表1 3种植被多元回归模型精度评价
Table 1
植被类型 | R2 | RMSE/(t/hm2) |
---|---|---|
针叶林 | 0.483 | 29.522 |
阔叶林 | 0.470 | 21.632 |
针阔混交林 | 0.351 | 25.253 |
4.3.2 含SAR特征多元因子地上生物量估测结果验证
利用福建省296个实测样点数据,分别采用含SAR特征多元回归模型对不同植被类型的地上生物量进行估测,得到的估测地上生物量归一化值与实测生物量归一化值的散点图如图9所示。
图9
图9
含SAR多元回归方法中各植被类型的估测地上生物量归一化值与实测地上生物量归一化值散点图
Fig. 9
The scatters between the normalized model-estimated and in situ above-ground biomass (SAR)
图10
图10
含SAR多元回归方法中各植被类型的估测地上生物量与实测地上生物量散点图
Fig. 10
The scatters between the model-estimated and in-situ above-ground biomass
表2 3种植被含SAR多元回归模型精度评价
Table 2
植被类型 | R2 | RMSE/(t/hm2) |
---|---|---|
针叶林 | 0.391 | 28.352 |
阔叶林 | 0.353 | 18.991 |
针阔混交林 | 0.281 | 26.637 |
以上两种方法中,使用“含光学特征多元因子”模型先估测叶生物量,进而间接地估测地上生物量,可以避免光学影像只能记录植被冠层反射信息的缺陷,提高了森林生物量估测精度。SAR影像的L波段由于波长较长可穿透植被冠层,获取整个树木生长积累的信息,为森林生物量的直接估算提供了可靠的数据源。精度验证表明,采用光学特征间接估测地上生物量的方法比SAR特征直接估测地上生物量的方法精度更高,这可能与SAR的HH、HV极化方式和森林发生作用时的散射方式复杂(与植被发生体散射,与地面和树干反射二面角散射)有关,同时森林地面的介电常数和表面粗糙度都会对SAR的生物量估测精度造成影响。
5 结 语
本文以福建省为研究区,结合Landsat-8 OLI影像数据,对实测样地进行混合像元分解,获得“纯净”植被像元,并分别获取这些“纯净”像元对应光学影像的NDVI和RVI与对应SAR影像的HH和HV极化方式的后向散射系数。结合“纯净”植被像元对应的光学与SAR特征因子及树高、林龄和坡度属性信息,采用多元回归方法,分别建立两种不同的生物量估算模型,并进行估测精度验证与对比。结果表明含光学特征的回归模型的估测结果与实测地上生物量具有较好的相关性,说明该模型的估测精度较高。而含SAR特征的回归模型估测精度略低,这可能与SAR的散射机制、穿透能力及林下地面物理特征有关。
本文在多元回归模型中综合考虑了遥感因子、植被因子及地形因子,为森林地上生物量估测提供了一种切实可行的新方法。由于实测样地数量有限且可用自变量因子较少,对估测精度会造成一定的影响。将在后续研究中获取更多的实测数据,并考虑其他影响因子,更准确估测福建省森林生物量,绘制更高精度的福建省森林生物量分布图。
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