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基于长时间序列数据的南流江流域森林扰动监测研究

杨钰文  
【摘要】:森林扰动的发生会减少森林储蓄量、破坏陆地生态系统的稳定、改变区域碳循环及碳储量。遥感因空间尺度大、时间尺度长、综合性强成为森林扰动监测的有效手段。如何利用现有的长时间序列影像数据实现区域森林扰动动态监测成为研究的主要努力方向。研究以北部湾南流江流域为研究区,利用时空融合技术重建1990—2019年南流江流域30米逐年地表反射率数据集,开展了不同监测数据对南流江流域森林扰动监测能力对比、森林扰动时序光谱特征分析、建立森林扰动提取方法以及探讨扰动的时空变化规律,为流域森林管理政策制定提供一定的参考价值。研究得到的主要成果有:(1)基于Landsat与MODIS数据,探讨在南流江流域范围内不同融合方案对ESTARFM模型融合精度的影响,确定本研究的最优融合方案:采用BI融合方案进行时空数据融合,并将T1,T2时间间隔控制在64天之内、T3与T1/T2的时间间隔控制在731天之内。在此基础上,重建了1990—2019年南流江流域30米逐年地表反射率数据集,实现了流域范围内近30年遥感影像数据堆栈。(2)研究从森林扰动响应能力、森林扰动时序光谱特征、不同地物类型时序光谱特征、扰动提取精度四个方面对监测数据进行对比分析。在森林扰动响应能力方面,NDMI、NBR、NDVI、EVI、Greenness、DI、SWIR2、IFZ这八个监测数据对南流江森林扰动的响应较敏感,其中NDMI、NBR、NDVI对南流江森林扰动的响应最强且在时间序列上表现出较好的稳定性。森林扰动时序光谱特征中,森林扰动在时间序列上的轨迹表现为当发生森林扰动后,曲线迅速增大或减小,大概三年后,曲线又恢复到扰动之前的轨迹,依据时序光谱曲线特征,可分为“凹字形”和“凸字形”,“凹字形”的监测指数有:NDVI、EVI、NBR、NDMI、Greenness,“凸字形”的有:DI、IFZ、SWIR2,其中DI、IFZ、NDMI、NBR扰动前后的变化较大,扰动的光谱曲线特征较明显。不同地物类型时序光谱特征中,NBR、NDMI、NDVI对于不同地物类型的区分较明显,各地类在时间序列中,持续森林与持续城镇较易区分,均处于监测数据的最高值或最低值区域,由于受季节变化与人类活动影响,持续农田的时序光谱曲线上下波动幅度最大,且曲线波动最频繁。在扰动提取精度中,NBR、NDMI、NDVI、DI提取森林扰动的精度较高,均达到90%以上,IFZ、EVI、SWIR2精度次之,Greenness提取精度最差,森林火烧与砍伐的典型扰动斑块提取分析中,得到对火烧扰动较敏感的为Greenness,对砍伐扰动较敏感的为IFZ,NDVI,而NBR,NDMI,EVI,SWIR2对这两种扰动类型的敏感度大概一致。综合比较得出,八种监测数据中NBR和NDMI最适用于南流江流域森林扰动遥感监测。(3)依据南流江森林扰动的时间序列光谱特征,提出持续森林阈值与森林扰动阈值,建立森林扰动提取方法,利用可视化精度验证与分层随机采样对该方法进行精度评价,结果表明,该方法可以较好的地提取南流江流域近30年的森林扰动信息,总森林扰动产品总体精度达到95%,KAPPA系数达到0.94,表现出较高的森林扰动监测精度。(4)对南流江流域1990—2019年的森林扰动时空特征进行分析,在时间变化特征上,具有扰动频次低,扰动面积总体呈增长趋势的特点,具体表现为总森林扰动面积呈增长趋势,扰动在1996年后显著增大,其中砍伐扰动面积呈增长趋势且占流域森林扰动的主体地位,火烧扰动面积呈下降趋势,2000年左右火烧扰动面积为最大;森林转出面积为99.09km~2,森林转入面积为1076.09 km~2,30年间森林转入面积大于森林转出面积,森林面积呈增长状态。在空间分布特征上,森林扰动集中在河流的中下游区域,具体分布在低海拔、低坡度、高气温、强降雨以及近河流、城镇地区,森林边界变化(森林转入、森林转出)主要集中在耕地与森林之间的转换。森林扰动的时空特征表明南流江流域森林扰动受人为因素主导,其中,砍伐与火烧是引起流域内森林扰动的主要因子,这与桉树人工林发展进程中引起的诸如炼山、砍伐、森林管理政策的实施等密切相关。


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