張宇欣，倪 靜，楊存建，羅銀建，馬洋洋

（四川師范大學 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川 成都 610068）

基于擾動指數(shù)的岷江上游森林擾動時間序列研究
——以理縣為例

張宇欣，倪 靜，楊存建，羅銀建，馬洋洋

（四川師范大學 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川 成都 610068）

利用擾動指數(shù)算法對四川省阿壩州理縣的森林擾動進行時間序列監(jiān)測研究?；赥M數(shù)據(jù)對1994－2001，2001－2007，2007－2008，2008－2011年4個時間段的理縣森林擾動進行監(jiān)測。結果表明，4個時間段理縣受擾動的森林面積分別為437.94，278.46，260.46，184.14 hm2，主要原因依次為人為活動，洪水及次生災害影響，汶川地震破壞，滑坡、塌方和堰塞湖等地震次生災害。經(jīng)過驗證kappa系數(shù)達到0.84。數(shù)據(jù)顯示，2001年前該縣森林擾動較為嚴重，2001年后該縣受擾動森林面積逐步減少，說明森林狀況逐漸轉(zhuǎn)好。

理縣；森林擾動；擾動指數(shù)；時間序列；監(jiān)測

森林是地表土壤、水體與大氣之間進行物質(zhì)、能量交換的關鍵要素，在地表能量循環(huán)、水循環(huán)和生物化學循環(huán)中發(fā)揮著重要的作用[1]。森林擾動是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的重要指示，更是全球生態(tài)環(huán)境的研究熱點，擾動類型主要為森林采伐和自然災害。國外學者對于森林擾動研究較多[2]。Masek J G等[3]采用Landsat數(shù)據(jù)檢測北美森林的擾動。Wylie B等[4]研究了氣候變化對于生態(tài)系統(tǒng)的干擾和影響及其在加拿大育空河流域北部森林的表現(xiàn)。Frantz D等[5]采用Landsat和Modis數(shù)據(jù)對昆士蘭的森林擾動進行了時間序列的研究。Misurec J等[6]采用DI算法研究挪威云杉的森林擾動時空變化。楊存建等[7]利用GIS和RS技術揭示出四川西部2002－2008年植被變化的時空特征。對四川省阿壩藏族羌族自治州理縣進行了區(qū)域尺度的森林擾動研究。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

理縣隸屬于四川省阿壩藏族羌族自治州，102°32′46″ ～ 103°30′30″ E，30°54′43″ ～ 31°12′12″ N。全縣面積為4 318 km2。地質(zhì)結構屬龍門山斷裂帶中斷，地形呈蜿蜒起伏的立體單元，地表由西北向東南傾斜。地貌類型為低中山-中山-高山-極高山，是典型的中高山峽谷區(qū)，海拔1 422 ～ 5 922 m，平均海拔2 700 m，植被垂直帶譜明顯。氣候受西伯利亞西風氣流、印度洋暖流和太平洋東南季風三個環(huán)流的影響，形成季風氣候，有干濕季之分。因海拔高差懸殊，地形復雜，氣候差異顯著，具有山地立體型氣候特征。冬季受青藏高原的北方冷氣流的影響，降水稀少，日照強烈，晴朗多大風，五、六月份西南季風加強，溫暖濕潤，降水增多，形成雨季。七、八月份青藏高壓穩(wěn)定，副熱帶高壓西伸，降水減少，形成伏旱。九、十月份雨量增加，形成低溫降雨季節(jié)。年降水量650 ～ 1 000 mm，為植被的生長發(fā)育提供有利的雨水條件。

理縣位于青藏高原東部與四川盆地的過渡地帶，是岷江上游生態(tài)屏障的重要組成。區(qū)域內(nèi)森林資源豐富，研究時序內(nèi)受到擾動變化較大，1994－2000年受人為采伐影響，自2000年開展退耕還林工程，2008年受汶川地震破壞。研究其森林擾動對維護和提升該縣生態(tài)系統(tǒng)服務功能具有重要意義，是提高林地監(jiān)管能力、開展生態(tài)空間規(guī)劃、兌現(xiàn)生態(tài)效益補償，加強林地保護利用管理和科學預測植被長勢的重要基礎和科學支撐，為該縣區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展、城鄉(xiāng)建設、土地利用及生態(tài)環(huán)境保護等奠定基礎。研究區(qū)如圖1所示。

1.2 研究數(shù)據(jù)

1.2.1 遙感影像及預處理 共選用5期TM影像Path 130/Row 38(WRS-2)，獲取日期分別為1994年6月26日，2001年6月13日，2007年9月18日，2008年10月6日和2011年8月12日，云量皆小于10%，數(shù)據(jù)級別皆為L1。數(shù)據(jù)均來源于美國地質(zhì)勘探局（USGS)并且均選取植被生長季節(jié)內(nèi)的影像（6－10月上旬）。通過ENVI對遙感數(shù)據(jù)進行輻射定標、大氣校正后再對研究區(qū)內(nèi)的云及其陰影進行目視識別后建立掩膜。

1.2.2 地面調(diào)查資料 調(diào)查資料包括矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)。矢量數(shù)據(jù)為研究區(qū)2000年、2010年土地利用數(shù)據(jù)。通過土地利用數(shù)據(jù)提取森林植被的覆蓋范圍，再對區(qū)域內(nèi)的影像進行森林植被的掩膜提?。粬鸥駭?shù)據(jù)為研究區(qū)30 mDEM數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 森林擾動指數(shù)時間序列分析 纓帽變換（Tasseled Cap Transformation，TCT）將Landsat的6個原始波段(1 ～ 5和7)折合成亮度、綠度和濕度3個地表特征的分量[8]。擾動指數(shù)（DI）是一種基于Landsat TM/ETM+的纓帽變換3個地表特征分量的指數(shù)[9]。具體公式見公式1。

圖1 研究區(qū)域Figure 1 Map of the study area

式中，B’，G’和W’代表TCT中亮度、綠度和濕度的標準化指數(shù)。其標準化指數(shù)的計算公式見公式2。

式中，μB表示森林平均亮度；σB表示森林亮度的標準差。

經(jīng)過計算，受到劇烈擾動的森林將表現(xiàn)出較高的B’、較低的G’和較低的W’值，此時的DI值較高。相對的，未擾動和輕微擾動區(qū)域則表現(xiàn)出較低的B’，較高的G’和較高的W’值，此時的DI值較低[3]。

1.3.2 降噪處理 考慮到纓帽變換后的影像中仍可能存在噪聲等干擾信息，選用3×3窗口作為模版對結果進行離散化窗口滑窗卷積，使中間點的DI值等于八連通區(qū)域的加權DI均值，其具體公式表示為：

式中，x和h分別為兩個序列，i與n皆為自變量。

1.3.3 擾動區(qū)域提取 擾動區(qū)域通過構建年間差值指數(shù)ΔDI進行研究，經(jīng)過多次試驗，確定合適的閾值進行擾動區(qū)域提取，具體公式見公式4。

式中，n為后一年份，l為前一年份。

2 結果與分析

2.1 精度驗證

驗證資料：（1）ΔNDVI：通過5期影像計算NDVI，構建差值指數(shù)計算NDVI；（2）2000，2010年理縣土地利用數(shù)據(jù)；（3）高分遙感影像（Google E arth）進行輔助驗證。驗證方法：本小節(jié)采用分層抽樣的方法，通過對各區(qū)間擾動區(qū)域及未擾動區(qū)域隨機抽取30個采樣點，總計240個采樣點。利用混淆矩陣建立精度評價表，最終計算kappa系數(shù)為0.84，詳見表1。

表1 混淆矩陣Table 1 Confusion matrix

2.2 結果及影響因子分析

2.2.1 趨勢線分析 通過趨勢線分析法模擬1994－2011年理縣森林擾動面積變化趨勢，其計算公式為：

從圖2可以看出，森林受擾動區(qū)域面積呈逐步下降趨勢，說明森林結構不斷轉(zhuǎn)好，森林保護意識及力度逐步加強。

圖2 1994－2011年森林擾動面積Figure 3 Forest disturbance area from 1994 to 2011

2.2.2 影響因子分析 依據(jù)自然間斷點分級法，將研究區(qū)的30 m DEM數(shù)據(jù)進行分級，將高程1 396 ～ 2 768 m，2 768 ～ 3 520 m，3 520 ～ 4 173 m，4 173 ～ 5 854 m分別劃分為1 ～ 4級（圖3）。

圖3 研究區(qū)DEM(a)與重分類(b)Figure 4 DEM in study area and reclassification

在Arcgis10.2軟件中，利用面積制表功能分時間段、分高程統(tǒng)計落在擾動區(qū)域在不同海拔等級中的分布情況。詳見表2。

由表2可知，1994－2011年的擾動總面積達1 160.91 hm2。1994－2011，2001－2007，2007－2008，2008－2011年的森林擾動區(qū)域分別主要分布在第三、第四等級，分別占總擾動面積的35.51%，22.96%，7.60%，6.85%。由此可知，較高海拔即3 520 ～ 5 854 m范圍內(nèi)的森林較易受到擾動。

表2 擾動面積海拔分布Table 2 Disturbance area and their distribution of elevation

DEM生成研究區(qū)坡度和坡向數(shù)據(jù)。依據(jù)《中國土壤侵蝕分類標準(SL190)》中坡度的劃分標準，將坡度進行重新分級。具體劃分標準見表3。

在Arcgis10.2軟件中，利用面積制表功能分時間段、分坡度統(tǒng)計落在擾動區(qū)域在不同坡度等級中的分布情況。詳見表4。

由表4可知，1994－2011，2001－2007，2007－2008，2008－2011年的森林擾動區(qū)域分別主要分布在緩的、陡的、極陡的三個坡度級上，擾動面積分別為148.05，91.89，119.79，64.71 hm2，占總擾動面積的12.75%，7.92%，10.32%，5.57%。由此可知較高的坡度即15°以上的森林植被更加容易受到擾動影響。

依據(jù)全國數(shù)字地貌制圖中的坡向劃分標準，對坡向進行重新分級。劃分結果見表5。

表3 坡度劃分標準Table 3 Grading of slope

表4 擾動面積坡度分布Table 4 Disturbance area and their distribution at slope

在Arcgis10.2軟件中，利用面積制表功能分時間段、分坡度統(tǒng)計落在擾動區(qū)域在不同坡向中的分布情況，見表6。

由表6可知，1994－2011，2001－2007，2007－2008，2008－2011年的森林擾動區(qū)域分別主要分布在NE，S，NW三個坡向上，擾動面積分別為100.44，89.37，55.98，47.79 hm2，占總擾動面積的比例分別為8.65%，7.70%，4.82%，4.12%。由此可知在22.5 ～ 67.5°，157.5 ～ 202.5°，292.5 ～ 337.5°三個范圍內(nèi)森林植被較易受到擾動。

表5 研究區(qū)坡向劃分標準Table 5 Classification of aspect in study area

表6 擾動面積坡向分布Table 6 Disturbance area and their distribution at aspect

3 結論

綜上所述，（1）1994－2001年理縣受擾動的森林面積為437.94 hm2，分布區(qū)域主要為森林邊緣、鄰近建筑用地，人為活動是這期間森林擾動的主要原因，開墾、亂砍亂伐等對森林造成破壞；（2）2001－2007年森林擾動面積為278.46 hm2，擾動區(qū)域主要為海拔較高的山頂附近。由于山高坡陡，地表土壤松散，且研究時期為多雨季節(jié)，擾動主要原因為洪水及次生災害影響[10]；（3）2007－2008年森林受擾動面積為260.46 hm2，主要分布于山坡、山谷、河谷附近，由于理縣為受汶川地震影響最嚴重的區(qū)域之一[11-12]，因此森林區(qū)域受地震、滑坡、泥石流等災害破壞嚴重；（4）2008－2011年森林擾動面積為184.14 hm2，滑坡、塌方和堰塞湖等地震次生災害是這一階段導致森林受到破壞的主要原因。

從擾動因子分析：（1）2001年前森林受擾動影響較為劇烈，主要原因是人為采伐；（2）2001年后森林擾動面積逐漸減少，說明森林狀況逐漸轉(zhuǎn)好，森林保護意識不斷提高；（3）2008年由于受到汶川地震影響，導致森林擾動區(qū)域再次升高。

1994－2011年理縣森林受擾動區(qū)域面積呈逐步下降趨勢，說明該縣森林狀況不斷改善，證明該區(qū)域正逐步加強林地保護和林地監(jiān)管能力。研究采用DI擾動指數(shù)是基于TM/ETM+纓帽變換的亮度、綠度和濕度分量的算法；研究中對于閾值的選取經(jīng)過多次試驗后選取最佳閾值進行提取，因此閾值的選取對于研究結果有一定的影響。

[1] 陳效逑，王恒. 1982－2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化[J]. 地理學報，2009，64（1）：84－94.

[2] 楊辰，沈潤平. 森林擾動遙感監(jiān)測研究進展[J]. 國土資源遙感，2015，27（1）：1－8.

[3] Masek J G，Huang C，Wolfe R，et al. North American forest disturbance mapped from a decadal Landsat record[J]. Remote Sens Environ，2008，112（6）：2914－2926.

[4] Wylie B，Rigge M，Brisco B，et al. Effects of Disturbance and Climate Change on Ecosystem Performance in the Yukon River Basin Boreal Forest[J]. Remote Sens，2014，6（10）：9145－9169.

[5] Frantz D，R?der A，Udelhoven T，et a l. Forest Disturbance M apping U sing D ense S ynthetic Landsat/MODIS Time-Series a nd Permutation-Based Disturbance Index Detection[J]. Remote Sens，2016，8（4）：277.

[6] Misurec J，Kopa?ková V，Lhotáková Z，et al. Detection of spatio-temporal changes of Norway spruce forest stands in Ore Mountains using airborne hyperspectral imagery[C]. International Electronic Conference on Remote Sensing. 2016：1－20.

[7] 楊存建，趙梓健，任小蘭，等.基于遙感和GIS的川西綠被時空變化研究[J]. 生態(tài)學報，2012，32（2）：632－640.

[8] Crist E P. A TM Tasseled Cap equivalent transformation for reflectance factor data[J]. Remote Sens Environ，1985，17（3）：301－306.

[9] Healey S P，Cohen W B，Yang Z，et al. Comparison of Tasseled Cap-based Landsat data structures for use in forest disturbance detection[J]. Remote Sens Environ，2005，97（3）：301－310.

[10] 郭兵，陶和平，劉斌濤，等. 基于GIS和USLE的汶川地震后理縣土壤侵蝕特征及分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2012，28（14）：118－126.

[11] 甘建軍，吳晗，唐春，等. 四川理縣塔斯溝多發(fā)性特大泥石流成災機理與特征[J]. 災害學，2015（4）：59－63.

[12] 趙旦，張淼，于名召，等. 汶川地震災后農(nóng)田和森林植被恢復遙感監(jiān)測[J]. 遙感學報，2014，8（4）：958－970.

Study on Spatio-temporal Variation of Forest Disturbance in Lixian by Disturbance Index

ZHANG Yu-xin，NI Jing，YANG Cun-jian，LUO Yin-jian，MA Yang-yang
（Key Laboratory of the Evaluation and Monitoring of Southwest Land Resources of Ministry of Education, Sichuan Normal University, Chengdu 610068, China）

Research was made on forest disturbance in time series in Lixian county, Sichuan province by disturbance index. Based on TM remote sensing data, determinations were conducted on forest disturbance during four periods, like 1994-2001, 2001-2007, 2007- 2008 and 2008-2011. The result showed that during the 4 periods, forest disturbance area in Lixian was 437.94ha, 278.46ha, 260.46ha and184.14ha. The main causes were human activities, flood and secondary disasters, Wenchuan Earthquake and its secondary disasters of the earthquake such as landslide and dammed lake. Kappa coefficient was 0.84. Analysis demonstrated that forest disturbance was serious before 2001, but decreased then, indicating healthier forest.

Lixian county; forest disturbance; disturbance index; time series; monitoring

S757.2；TP73

：A

：1001-3776（2017）03-0048-06

10.3969/j.issn.1001-3776.2017.03.009

2016-12-09 ；

2017-03-17

四川師范大學研究生優(yōu)秀學位論文培育基金資助（校研字(2016)4-42）

張宇欣，碩士研究生，從事遙感與GIS理論技術及應用研究；E-mail：zhangyuxin11223@163.com。通信作者：楊存建，教授，從事遙感和地理信息系統(tǒng)應用研究；E-mail：yangcj2008@126.com。