王澤源

（楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西楊凌 712199）

森林作為地球陸地上最大的生態(tài)系統(tǒng)，主體為木本植物，許多動(dòng)物依托森林生存，同時(shí)，森林也為人類提供了木材、食物等資源。森林生物量作為森林生態(tài)系統(tǒng)最根本的數(shù)量特征，一直都是研究的熱點(diǎn)內(nèi)容，是分析森林生態(tài)特征繞不開的話題。森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間物質(zhì)循環(huán)與能量流動(dòng)的結(jié)果，一般來說，生物量是指在一定時(shí)間內(nèi)，一個(gè)系統(tǒng)中或一個(gè)群落內(nèi)有機(jī)物的總量，一般用單位時(shí)間或單位面積積累的干物質(zhì)量或能量來表示[1]。探究森林生物量變化，既能反映森林生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部物質(zhì)與能量的積累、消耗與轉(zhuǎn)化特點(diǎn)，又能反映一個(gè)地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

森林地上生物量（AGB）包括地上部分喬木層、灌木層、草本層生物量，但不含地下部分的根系生物量[2]。分析森林地上生物量，對(duì)于研究林業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)穩(wěn)定問題有著重要意義，例如，研究森林碳匯、森林碳儲(chǔ)量、林地生產(chǎn)力等方面。研究森林地上生物量，能為揭示全球氣候變化和陸地碳循環(huán)規(guī)律提供重要依據(jù)。因此，如何快速、準(zhǔn)確地估算森林地上生物量，成為研究者亟需解決的問題。

1 傳統(tǒng)森林地上生物量估測(cè)方法

1.1 標(biāo)準(zhǔn)木測(cè)定法

標(biāo)準(zhǔn)木測(cè)定法是適用性比較廣泛的測(cè)定方法，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)木選取的不同，主要分為2 種，即平均標(biāo)準(zhǔn)木法、分層標(biāo)準(zhǔn)木法。

1.1.1 平均標(biāo)準(zhǔn)木法。在林分中建立標(biāo)準(zhǔn)地并進(jìn)行每木檢尺，測(cè)定其胸徑、樹高、冠幅等數(shù)據(jù)，并繪制樹高曲線，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)地平均胸徑，根據(jù)樹高曲線確定林分平均高。在標(biāo)準(zhǔn)地中，選取1～3 株胸徑與樹高同平，胸徑和樹高相接近，且樹勢(shì)中等的林木作為標(biāo)準(zhǔn)木，伐倒并測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)木的平均地上生物量。單位面積上立木株數(shù)與平均標(biāo)準(zhǔn)木生物量的乘積，即為立木地上生物量，或利用單位面積上總胸高斷面積的方法，計(jì)算地上生物量。灌木與草本地上生物量通過設(shè)立樣地，完全收獲地上部分，計(jì)算樣地中灌木與草本生物量，通過平均灌草樣地生物量，推算單位面積的灌草生物量。高嵩[3]通過中央斷面求積式計(jì)算樹干生物量，再通過標(biāo)準(zhǔn)枝法測(cè)定枝和葉的生物量，估算甘肅省天水市秦州區(qū)刺槐林的生物量。該方法常用于對(duì)比其他測(cè)定生物量方法的精度，直接從樣地中采樣并分析，是基礎(chǔ)研究常采用的方法。

1.1.2 分層標(biāo)準(zhǔn)木法。是將林分中的全部林木分成若干徑級(jí)，在各徑級(jí)中選取標(biāo)準(zhǔn)木1～3 株，測(cè)定樣木地上生物量?？赏ㄟ^樣地調(diào)查結(jié)果，推算出徑級(jí)生物量，累加各徑級(jí)樹木的生物量，就可得出林分地上生物量。該方法精度較標(biāo)準(zhǔn)木法更高，但操作更為繁瑣。

1.2 回歸估計(jì)法

在估算森林地上生物量的過程中，通常使用便于測(cè)量的因子作為回歸方程的因變量，如胸徑（D）、基徑（D0）、樹高（H）等。通過樣地調(diào)查，收集樣木，擬合各樹種單株生物量模型，再結(jié)合樣地調(diào)查結(jié)果，估算株數(shù)，就可估算出森林地上生物量。常見單株擬合模型（見表1）。

表1 常見單株地上生物量模型

孫操穩(wěn)等[4]在研究青錢柳幼林地上部分生物量生長(zhǎng)模型中發(fā)現(xiàn)，擬合度較高的模型均為單變量模型，雙變量模型雖然相關(guān)性更優(yōu)，但殘差較大，擬合優(yōu)度不高。單通過樣木直接擬合樣地地上生物量結(jié)果往往精度不夠高，可通過分別擬合樣木的樹枝生物量、樹干生物量、葉生物量部分來擬合出單株生物量，該方法精度更高，但實(shí)際操作較為繁瑣。李玉鳳等[5]通過分別擬合枝、葉、干和地上整株的生物量模型，分析了馬尾松幼齡林、中齡林、成熟林、過熟林的生物量特征，除成熟林?jǐn)M合優(yōu)度較低以外，其他部分?jǐn)M合結(jié)果較好，R2范圍在0.55～0.96。

2 現(xiàn)階段森林地上生物量測(cè)定方法

2.1 光學(xué)遙感估測(cè)法

遙感估測(cè)法發(fā)展較早，傳統(tǒng)的遙感估測(cè)法通過收集植被對(duì)光的吸收效應(yīng)與反射光譜，分析林分生長(zhǎng)狀況與葉綠素含量。這些指標(biāo)能反映斑塊葉生物量，再結(jié)合群落生物量相關(guān)理論，擬合出斑塊生物量反演模型。該方法常用于大尺度森林地塊生物量估測(cè)[6]，常用的空間數(shù)據(jù)有：Landsat、MODIS、Quickbird、Sentinel-2 等，這些數(shù)據(jù)空間分辨率不同，從米級(jí)到千米級(jí)均存在。通過提取光學(xué)遙感影像中的反射率、波段計(jì)算指數(shù)、高分辨率影像的紋理特征等預(yù)測(cè)森林生物量[7]。Curran 等[8]通過分析Landsat TM 影像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)紅外、近紅外2 個(gè)波段的反射率，與該時(shí)期葉生物量有良好的相關(guān)性，R2范圍在0.34～0.86。還有研究者利用Quickbird 影像數(shù)據(jù)，對(duì)森林生物量進(jìn)行建模分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，通過紋理特征中的平均值與近紅外反射率擬合的生物量模型精度最高[9]。Wu和Fu[10]通過MODIS 數(shù)據(jù)中的光合有效輻射分量（FPAR）及葉面積指數(shù)（LAI）產(chǎn)品數(shù)據(jù)，擬合了青藏高原北部植物群落的生物量，最佳模型優(yōu)度R2為0.78。

隨著科技的進(jìn)步和發(fā)展，高光譜技術(shù)在20 世紀(jì)80年代出現(xiàn)，該技術(shù)解決了分辨率的技術(shù)限制，抗干擾能力強(qiáng)，并且相較于傳統(tǒng)多光譜數(shù)據(jù)，高光譜數(shù)據(jù)更加靈敏。但其空間分辨率低，混合相元較多，容易出現(xiàn)相同物體，呈現(xiàn)不同光譜的情況[11]。有研究者基于實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)，利用無(wú)人機(jī)獲取的高光譜遙感數(shù)據(jù)，擬合了亞熱帶天然次生林生物量，擬合優(yōu)度R2為0.62[12]?？偠灾瑐鹘y(tǒng)光學(xué)遙感在估測(cè)大尺度林地斑塊森林生物量中應(yīng)用較為廣泛，但其透射性差，容易受到天氣等因素的影響，精度不夠高，在實(shí)際森林地上生物量測(cè)定中有許多限制[13]。

2.2 微波遙感技術(shù)

微波遙感技術(shù)適應(yīng)性強(qiáng)，可穿透云霧、樹冠等光學(xué)遙感無(wú)法穿透的物體，獲取更多的信息。利用不同波長(zhǎng)的微波，可判斷樹葉、樹枝、樹干的發(fā)展情況，反映林地地上生物量的特征[14-15]?，F(xiàn)階段，常使用合成孔徑雷達(dá)（SAR）、干涉雷達(dá)（InSAR）、極化干涉雷達(dá)（PolInSAR）等微波遙感技術(shù)，估測(cè)森林地上生物量。研究人員通過微波遙感獲取后向散射和干涉信息，這2 個(gè)參數(shù)是擬合森林地上生物量的重要指標(biāo)[16]。Le Toan 等[17]研究人員，利用法國(guó)東南部森林實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)與森林生物物理參數(shù)，結(jié)合合成孔徑雷達(dá)C、L、P 波段的極化數(shù)據(jù)，分析得出林地中樹木的樹高、胸徑、生物量，與雷達(dá)后向散射系數(shù)有良好的相關(guān)性。其中，通過P 波段的極化數(shù)據(jù)，同生物量擬合效果最好，擬合優(yōu)度R2達(dá)到0.95。

還有研究者通過飛機(jī)搭載干涉孔徑雷達(dá)，預(yù)測(cè)了亞馬遜流域的森林生物量，整體精度較高，R2達(dá)到0.89[18]。羅環(huán)敏等[19]利用機(jī)載干涉孔徑雷達(dá)L 波段數(shù)據(jù)，結(jié)合極化相干層析技術(shù)，擬合森林生物量，同時(shí)，通過逐步回歸的方法，利用樹高估測(cè)模型，結(jié)合反射率函數(shù)參數(shù)，擬合森林生物量預(yù)測(cè)模型，整體精度很高，R2達(dá)到0.94。利用微波遙感技術(shù)擬合出的森林生物量模型精度高，但其數(shù)據(jù)獲取成本很高，后向散射強(qiáng)度信息仍存在信號(hào)飽和的問題，難以在森林生物量預(yù)測(cè)中大面積推廣應(yīng)用。

2.3 激光雷達(dá)技術(shù)

激光雷達(dá)可以主動(dòng)獲取用于擬合生物量的主要參數(shù)，如胸徑、樹高等因子。激光雷達(dá)的搭載形式有2 種，分為機(jī)載和星載。截至目前，星載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)不多，主要來自ICEsat/GLAS 數(shù)據(jù)和仍未公開的GEDI 數(shù)據(jù)[20]。Lefsky 等[21]利用機(jī)載大光斑激光雷達(dá)，測(cè)量森林冠層高度，并繪制出高度剖面圖，利用該圖中的結(jié)果參數(shù)擬合森林生物量模型，模型精度較好，R2達(dá)到0.8。

還有研究者利用機(jī)載小光斑激光雷達(dá)，收集樹冠分布數(shù)據(jù)和樹冠高度數(shù)據(jù)，并分別利用該數(shù)據(jù)擬合生物量模型，2 個(gè)模型擬合優(yōu)度高，R2范圍在0.8～0.9[22]。利用激光雷達(dá)測(cè)定森林地上生物量，是當(dāng)今生物量研究的熱門領(lǐng)域，但2009 年后暫無(wú)星載激光雷達(dá)平臺(tái)，無(wú)法獲取連續(xù)的大尺度范圍數(shù)據(jù)，不能實(shí)現(xiàn)估測(cè)大范圍森林生物量的目的。另外，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取成本高、光譜信息有限、數(shù)據(jù)處理難度大、數(shù)據(jù)反映不連續(xù)，無(wú)法適用于小范圍的森林生物量估測(cè)。

3 問題與展望

不同估測(cè)森林地上生物量的方法各有優(yōu)劣，單一方法無(wú)法適應(yīng)生物量測(cè)定的所有情況。如何實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)數(shù)據(jù)的融合與分析，是精確測(cè)算森林地上生物量的關(guān)鍵。例如，Shao 等[23]通過Landsat8 OLI 數(shù)據(jù)、Sentinel-1A 數(shù)據(jù)、機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，借助深度學(xué)習(xí)算法估測(cè)森林地上生物量，擬合優(yōu)度高，R2為0.81。因此，要準(zhǔn)確估測(cè)森林地上生物量，需要利用分辨率較高的遙感影像，再通過干涉雷達(dá)或激光雷達(dá)獲取樹高、冠幅等因子。通過該方法擬合的生物量精度高，在區(qū)域內(nèi)有良好的實(shí)用性，并且通過機(jī)載激光雷達(dá)估測(cè)的結(jié)果常常作為訓(xùn)練樣本來使用。

森林生物量的估測(cè)復(fù)雜，需要考慮許多因子，傳統(tǒng)森林生物量測(cè)定法可以直接測(cè)定，較為準(zhǔn)確，但費(fèi)工費(fèi)時(shí)，工作強(qiáng)度大。現(xiàn)代遙感估測(cè)技術(shù)只能利用從遙感信息中直接展現(xiàn)出來的因子，如葉面積指數(shù)、胸徑、樹高、冠幅、郁閉度等來擬合森林生物量模型，因此，遙感經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑榉囱萆值厣仙锪磕Ｐ偷闹髁鱗24]。從現(xiàn)有的研究發(fā)現(xiàn)，多平臺(tái)遙感技術(shù)的結(jié)合與整合，是未來擬合高精度森林生物量的主要途徑，但在森林地上生物量估測(cè)中，很難免費(fèi)獲取全球數(shù)據(jù)，導(dǎo)致難以估測(cè)研究全球性的森林地上生物量。