何芝穎 庹自豪
(1.四川師范大學(xué)西南土地評價與監(jiān)測教育部重點實驗室,四川 成都610068;2.金堂縣淮口中學(xué),四川 金堂610400)
生物量為生態(tài)和環(huán)境應(yīng)用研究的重要變量之一,利用遙感進行森林生物量估算是基于植物的反射光譜特征實現(xiàn)的。多種遙感數(shù)據(jù)被廣泛用于森林生物量估算,這些遙感數(shù)據(jù)主要包括Landsat TM、NOAA/AVHRR、SAR等。本文根據(jù)遙感技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,從各個遙感數(shù)據(jù)來估算森林的生物量。
最早有關(guān)生物量的研究是Ebermeryer于1876年在德國進行的幾種森林樹枝落葉量和木材重量的測定。后來Boysen Jensen在研究森林自然稀疏問題時,研究了森林的初級生產(chǎn)。1929年到1953年,Burger研究了樹葉森物量和木材的生產(chǎn)關(guān)系。1944年,Kittredge利用葉重和胸徑的擬合關(guān)系,并成功擬合錄入預(yù)測白松等樹種葉量的對數(shù)回歸方程。1944年,Kittredge利用葉重和胸徑的擬合關(guān)系,成功擬合了預(yù)測白松等樹種葉量的對數(shù)回歸方程。20世紀(jì)50年代以來,世界上開始重視對森林生物量研究,日本、美國相繼開展了對森物量的調(diào)查。此后在IBP(國際生物學(xué)計劃)和MAB(人與生物圈計劃)的推動下,生物量的研究發(fā)展迅速。自1964年芬蘭及瑞典首先提出全樹利用后,發(fā)達國家已逐步將森林生物量調(diào)查作為森林監(jiān)測的一個重要內(nèi)容,先后提出了不少生物量模型。如CAR模型、VAR模型等。我國生物量的研究開始于20世紀(jì)70年代后期,最早是潘維侍等對杉木人工林的研究[1]。
雷達遙感又叫做微波遙感,可分為主動和被動2種方式,被動方式與可見光和紅外遙感類似,是由微波掃描輻射計接收地表目標(biāo)的微波輻射。
王臣立,郭治興等對熱帶人工林生物物理參數(shù)及生物量對RADARSAT SAR信號響應(yīng)進行了研究。研究表明對于人工速生林來說,在森林生物量小于40t·hm-2時RADARSAT-SAR后向散射系數(shù)與森林生物量具有較強的相關(guān)性。
合成孔徑側(cè)視雷達穿透冠層而獲得樹干信息的特點使其具有在南方NDVI易飽和地區(qū)的生物量估測方面優(yōu)于光學(xué)遙感。RADARSATSAR后向散射與森林生物量可以用對數(shù)模型模擬。利用RADARSATSAR后向散射系數(shù)與森林生物量進行相關(guān)性分析。
在純林中,利用各器官生物量與胸徑樹高之間的函數(shù)關(guān)系來計算純林的生物量。將樣地林木各徑階的平均胸徑帶入各生物量的回歸方程,將樹干、樹枝和樹葉等各器官生物量累加,得到各徑階及林分生物量[2]。
激光雷達可以直接測量植被的垂直分布,并可以提供植被結(jié)構(gòu)的三維特征,也用于森林生物量的估算。Houghion等(2001)指出,由于生物量是個動態(tài)變化量,而激光雷達數(shù)據(jù)和森林生物量具有很好的相關(guān)性,而且可以很好的測出樹高,是一種有廣闊應(yīng)用前途的新方法[3]。
楊存建等對我國西雙版納熱帶森林生物量與遙感信息參數(shù)(Landsat TM圖像的亮度、綠度、濕度,以及由Landsat TM數(shù)據(jù)產(chǎn)生的第一至第五主成分和各種植被指數(shù),如差值植被指數(shù) (DVI=TM4-A*TM3)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、垂直植被指數(shù)(PVI=(TM4-A*TM3-B)/SQR(1+A2))、比值植被指數(shù)(RVI)、土壤調(diào)整比值植被指數(shù)(SARVI=TM4-TM5)/(TM4+TM5)),之間的相關(guān)性進行了統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)森林植被的生物量與第二主成分在0.01的水平上相關(guān)顯著,而與中紅外植被指數(shù)、TM5、亮度、濕度以及第一主成分在0.05的水平上相關(guān)顯著[4-6]。
另外國慶喜等以大興安嶺南坡為研究區(qū),基于LandsatTM圖像和森林清查樣地數(shù)據(jù),采用多元回歸分析探討了TM各個波段以及歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)和環(huán)境植被指數(shù)(EVI=TM4-TM3)與森林生物量的關(guān)系,建立了森林生物量的遙感光譜模型:Y=(18.3634+0.0007X1-0.0205X2+0.0143X3+0.0078X4+3.6406X5+0.69-1X6+1.5536X7-0.8715X8-0.2449X9+0.3755X10=10.0771X11+0.4555X12-640.775X13)*11.111111。式中Y為森林生物量、X1為海拔高度、X2為坡度、X3為土壤厚度、X4為平均年齡、X5為郁閉度、X6為TM2、X7為 TM3、X8為 TM4、X9 為 TM6、X10 為 TM7、X11 為 TM4/TM3、X12 為(TM4+TM3)/TM7、X13 為 TM3/(TM1+TM2+TM3+TM4+TM5+TM6+TM7)[7]。
準(zhǔn)確估算森林地上生物量(特別是大區(qū)域尺度上的森林生物量估算)是個相當(dāng)復(fù)雜的過程,設(shè)計到數(shù)據(jù)采集、遙感數(shù)據(jù)源、建模及精度驗證等;并且不同地區(qū)的數(shù)據(jù)源和數(shù)學(xué)建模方法不同。如何進一步提高大尺度森林生物量的遙感估算精度,是森林生態(tài)學(xué)研究的難點之一。
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[2]王臣立,郭治興,等.熱帶人工林生物量物理參數(shù)及生物量對RADARSAT SAR信號響應(yīng)研究[J].生態(tài)環(huán)境,2006,15(1):115-119.
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[6]楊存建,劉紀(jì)遠,駱劍承.不同齡組的熱帶森林植被生物量與遙感地學(xué)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性分析[J].植物生態(tài)學(xué)報,2004,28(6):862-867.
[7]國慶喜,張鋒.基于遙感信息估測森林的生物量[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2003,31(2):13-16.