张 艳,郭彦茹,张晓勉,高智慧,岳彩荣,郭志华*
(1. 西南林业大学,云南 昆明 650224;2. 中国林业科学研究院湿地研究所,北京 100091;3. 浙江省林业科学研究院,浙江 杭州 310023;4. 浙江省林业技术推广总站,浙江 杭州 310020)
基于SPOT5的岱山岛沿海防护林动态监测
张 艳1,2,郭彦茹2,张晓勉3,高智慧4,岳彩荣1,郭志华2*
(1. 西南林业大学,云南 昆明 650224;2. 中国林业科学研究院湿地研究所,北京 100091;3. 浙江省林业科学研究院,浙江 杭州 310023;4. 浙江省林业技术推广总站,浙江 杭州 310020)
利用2003年、2011年两期SPOT5遥感数据,对岱山岛沿海沿海防护林的现状和近8年来的动态进行遥感监测。结果表明:面向对象分类方法的沿海防护林分类精度达85.2%,kappa系数为0.81;2011年,岱山岛沿海防护林主要以混交林为主,其次是常绿阔叶林和针叶林,分别占75%、10%和4%;2003-2011年,岱山岛的常绿阔叶林和针叶林面积分别减少50%和22%,而混交林面积增加20%,部分防护林开发为建筑用地,沙质海岸新增木麻黄(Casuarina equisetifolia)防护林带。
沿海防护林;变化监测;面向对象分类;SPOT5
沿海防护林主要以人工植被为主,作为海岸带的重要屏障,在防风固沙、护岸护堤、维护生态、防御自然灾害等方面发挥着极其重要作用,其生态效益和社会效益十分明显[1]。随着人们对沿海防护林资源生态效益、社会效益及经济效益认识的深化和对其管理保护的日益重视,沿海防护林资源调查及其变化监测的重要性日益突出。传统的沿海防护林资源监测方法主要以海岸带实地调查为主,不仅速度慢、周期长、耗费大,而且很难进行历史数据的收集,不利于防护林动态变化信息的提取。而卫星遥感技术获取数据具有宏观、综合、动态和时间间隔短等特点,可以弥补常规监测方法的不足,在防护林资源调查中提供强有力的技术保障[2]。
近年来,利用遥感数据进行土地利用遥感分类方法[3]、植被分布变化监测[4]、NPP动态监测[5]、生物量和碳储量估算[6]、森林水文[7]、自然灾害监测和评估[8]、病虫害监测[9]等方面的研究日益增多。在沿海防护林资源遥感监测方面,Landsat TM(30 m分辨率)、MODIS(250 m分辨率)等中低空间分辨率的遥感数据主要应用于区域大尺度的沿海防护林监测[10],SPOT5、IKONOS和QuickBird等高分辨率影像主要应用在地区小尺度沿海防护林监测[11~12],雷达遥感影像数据也被用于沿海防护林的立地条件、几何形态和生物量等的探测[13],卫星遥感为科学实时地进行沿海防护林资源管理提供了有效的技术手段。
本文利用两期的SPOT5全色和多光谱遥感数据,对浙江舟山市岱山岛沿海防护林资源进行提取,分析岱山岛沿海防护林分布现状及近 8a的沿海防护林变化动态,这对于沿海防护林资源监测及沿海地区的生态环境建设,都具有重要的现实意义。
岱山岛位于舟山本岛以北,地处杭州湾口外,位于太平洋西部东海西部,30°12′ ~ 30° 21′ N、121°02′ ~ 123°15′ E,陆地面积119.3 km2。岱山岛位于欧亚大陆中部的副热带季风气候区,属北亚热带南缘海洋性季风气候,四季分明,温暖湿润,年平均气温16.2℃,年平均降水量1 070 mm。岛上陆域狭窄,丘陵起伏,谷地水域面积小,源短量少,属间歇性水流。岱山岛主要土壤为粗骨土和红壤,土体浅薄,土体厚度一般在30 cm左右。岱山岛的地带性植被为中亚热带常绿阔叶林。由于受人类长期活动影响,原始植被群落破坏严重,典型的常绿阔叶林相对较少,多呈区域性或块状分布于生境较好的山谷地段。现存的森林植被主要有混交林、常绿阔叶林、针叶林、竹林、灌木林等[14]。
2.1 数据源及野外调查方法
研究区数据包括覆盖岱山岛的2003年9月7日、2011年9月8日两期SPOT5卫星遥感数据,其中包括10 m多光谱和2.5 m全色数据(购自中科院卫星地面接收站)、岱山岛数字正射影像图(DOM,Digital Orthophoto Map)、森林资源二类调查数据(2011年,来自岱山县农林局)以及实地测得的 GPS数据。野外调查主要以GPS野外采点为主,记录其地理位置及防护林植被类型。
2.2 数据预处理
采用二次多项式结合 DOM数据进行几何校正,用双线性内插法对影像进行重采样,并利用短波红外,从图像中选取亮度值较低的水体为参照,对图像进行相对辐射校正,最后利用ERDAS IMAGINE 9.2分别将两期SPOT 5全色数据与多光谱数据融合[15]。
2.3 岱山岛沿海防护林分类
根据岱山岛沿海防护林植被情况,将整个岛屿土地利用分为有林地和非有林地,其中非有林地分为建筑用地、盐田、水体,有林地分为混交林、常绿阔叶林、针叶林、竹林、灌木林等类型。
2.4 面向对象遥感分类及精度验证
本文采用面向对象的遥感图像分类方法提取岱山岛防护林植被信息。面向对象遥感分类方法可突破传统的以像元为基本分类和处理单元的分类方法的局限性,以含有更多语义信息的多个相邻像元组成的对象为处理单元,实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取[16]。本文的面向对象遥感分类基于ENVI ZOOM环境下进行,结合岱山森林资源二类调查小班数据及实地调查情况对提取出来的沿海防护林植被信息进行分类,将防护林分为常绿阔叶林、针叶林、混交林、竹林、灌木林等。
采用随机采样的方法在野外采集97个GPS观测点,其中57个作为训练样本,40个作为检验样本,通过生成混淆矩阵并计算分类精度和Kappa系数,对分类结果进行精度评价。
3.1 分类精度验证
将野外采集的GPS检验样本点与提取结果进行对比,得到的分类精度为85.2%,kappa系数为0.81;同时对比基于像元的传统监督分类方法(最小距离法、马氏距离法以及最大似然法),分类精度对比如表1所示。
从表1可知,对于2.5 m分辨率的SPOT融合影像,面向对象的遥感分类精度最高。
表1 分类精度对比Table 1 Comparison on classification accuracy
3.2 岱山岛防护林现状
2011年,岱山岛防护林分布见图1。
岱山岛主要防护林植被类型有混交林、常绿阔叶林、针叶林、竹林、灌木林等,其中混交林的分布面积最大,面积为30.4 km2,占75 %,主要分布于岱山岛中部与东部的高亭镇与岱东镇的丘陵地段;其次是常绿阔叶林和针叶林等,常绿阔叶林面积为 4 km2,占10 %,主要分布于高亭镇的枫树村、司基村与岱东镇的虎斗村,以及东沙镇的泥峙村。针叶林面积为1.7 km2,占4 %,主要分布于高亭镇枫树村和刘家岔村;竹林面积为 0.5 km2,主要分布于岱东镇及高亭镇黄官泥岙村;灌木林主要分布于岱山岛西部的岱西镇海岸;岱山岛东北部岱东镇龙头村有沙质海岸带有典型的木麻黄林带分布。
图1 岱山岛防护林分布(2011年)Figure 1 Distribution of protective forest on Daishan Island in 2011
3.3 防护林变化
3.3.1 岱山岛防护林整体变化 图 2为岱山岛 2003年与 2011年各防护林植被类型面积情况,从宏观上看,2011年比2003年混交林面积增加20%,常绿阔叶林和针叶林面积分别减少50 %和22 %,可能原因是从2004年开始实施的沿海防护林建设工程,主要营造混交林,而2011年针叶林面积比2003年减少的主要原因是由松材线虫病导致的。2011年竹林面积较2003年成小幅度减少的趋势。
图2 两期岱山岛防护林面积Figure 2 Protective forest area in 2003 and 2011
图3为2003年与2011年岱山岛防护林分布情况。由图3可以看出,从2003年到2011年,随着人类社会发展与人类活动影响,岱山岛东南部江南村和山外村有部分沿海防护林开发为建筑用地。岛屿中部大峧村、枫树村、虎斗村与北部泥峙沙洋村等有部分常绿阔叶林转变为混交林,其主要原因是防护林更新中及人工种植增加防护林物种资源,主要营造混交林,提高防护林的生态、社会与经济效益;司基村、张家塘墩村等小部分常绿阔叶林转变为建筑用地。岛屿西部茶前山村与北部的燕窝山村有部分混交林转变为灌木林,主要受海岛自然条件及气候条件影响造成林分成活率低等。北部泥峙村有小部分混交林和常绿阔叶林转变为农业用地。2011年岱山岛东北部多了典型的木麻黄林带,是后期人工种植,为岱山岛东北部海岸防护起到重要的作用,从防风固沙和生长量考虑,纯木麻黄林和纯硬阔林均不是理想的选择,与软阔,黑松等树种混交,合理配置,效果更好,增强了防护林的稳定性,充分发挥防护林的生态、社会和经济效益。
3.3.2 沙质海岸防护林变化 图4为岱山岛沙质海岸防护林变化情况。岱山岛沙质岩海岸主要集中在东北部岱东镇的沙洋村和龙头村,防护林主要以农田防护林、乔木以木麻黄为主,森林群落层次单一。
图3 岱山岛2003年、2011年防护林分布Figure 3 Distribution of protective forest in 2003 and 2011
从2003年与2011年的对比情况可看出,岱山岛沙质海岸防护林比较稳定,都是以农田防护林和灌木林为主,分布并无明显差异。受人类活动长期影响,其中有小部分农业用地转变为建筑用地,并新增木麻黄林带。
3.3.3 基岩质海岸防护林变化 图5为岱山岛基岩质海岸防护林变化情况。基岩质海岸主要分布于岱东镇、东沙镇以及岱西镇。沿海防护林以混交林和灌木林为主,其中混交林为主要的防护林。
从图5可以看出,位于岱山岛西北部的岱西镇双合村以及东沙镇北部的燕窝村的基质岩海岸主要以灌木林为主,长年受海风等气候及其它地理条件影响部分混交林演替为灌木林。岱西镇北部的青黑村、水白峧村和、小山村的基岩质海岸防护林从由常绿阔叶林逐渐更新为多树种多层次的混交林,提高了基岩质海岸防护林的稳定性与防护效果。岱东镇沙洋村与龙头村南海岸灌木林转变为混交林。
图4 岱山岛2003年、2011年沙质海岸防护林分布Figure 4 Distribution of sandy coastal protective forest in 2003 and 2011
图5 岱山岛2003年、2011年基岩质海岸防护林分布Figure 5 Distribution of rocky coastal protective forest in 2003 and 2011
本文基于高分辨率SPOT5遥感数据,采用面向对象遥感分类方法提取岱山岛沿海防护林信息,对岱山岛沿海防护林的现状和近8年来的动态进行遥感监测,其分类精度高达85.2%,kappa系数为0.81。
岱山岛特殊的地理位置与季候条件,其防护林也独具特色,岛上防护林以混交林为主,其次是常绿阔叶林与针叶林,主要分布于岱山岛中部与东部的高亭镇与岱东镇的丘陵地段,以及东沙镇的泥峙村,分别占75%、10%和4%;之后为灌木林,主要分布于岱山岛西部的岱西镇海岸。针叶林面积较小,主要分布于高亭镇枫树村和刘家岔村。东沙镇东北部的沙质海岸以木麻黄林为主;基岩质海岸防护林以混交林为主,其次是灌丛。
根据2003年、2011年变化监测结果比较可知,岱山岛沿海防护林变化情况:混交林面积增加20%,常绿阔叶林和针叶林面积分别减少50%和22%;岱山岛东南部江南村和山外村有部分沿海防护林开发为建筑用地;岛屿中部大峧村、枫树村、虎斗村与北部泥峙沙洋村等有部分常绿阔叶林转变为混交林,司基村、张家塘墩村等小部分常绿阔叶林转变为建筑用地;岛屿西部茶前山村与北部的燕窝山村有部分混交林转变为灌木林,北部泥峙村有小部分混交林和常绿阔叶林转变为农业用地。
[1] 胡海波,张金池,鲁小珍. 我国沿海防护林体系环境效应的研究[J]. 世界林业研究,2001(5):37-43.
[2] 李天宏,赵智杰. 深圳河口红树林变化的多时相遥感分析[J]. 遥感学报,2006,5(6):364-369.
[3] Santiago F F D,Kovacs J,Lafrance P. An object-oriented classification method for mapping mangroves in Guinea, West Africa, using multipolarized ALOS PALSAR L-band data [J]. Int J Remot Sens,2013,34(2):563-586.
[4] 张春桂,潘卫华,陈惠,等. 利用多时相中分辨率卫星影像监测福建省植被覆盖变化[J]. 遥感技术与应用,2007,22(5):613-617.
[5] 王伦澈,龚威,张淼,等. 武汉地区植被NPP动态监测研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2013,38(5):548-552.
[6] He Qi-sheng, Cao Chun-xiang, Chen Er-xue, et al. Forest stand biomass estimation using ALOS PALSAR data based on LiDAR-derived prior knowledge in the Qilian Mountain,western China[J]. Int J Remot Sens,2012,33(3):710-729.
[7] 马明国,刘强,阎广建,等. 黑河流域遥感—地面观测同步试验:森林水文和中游干旱区水文试验[J]. 地球科学进展,2009(7):681-895.
[8] 范一大,杨思全,王磊,等. 汶川地震应急监测评估方法研究[J]. 遥感学报,2008(6):858-864.
[9] 王震,张晓丽,安树杰. 松材线虫病危害的马尾松林木光谱特征分析[J]. 遥感技术与应用,2007,22(3):367-370.
[10] 朱晓铃,汪小钦,陈芸芝. 漳州市沿海防护林变化的遥感动态监测[J]. 遥感技术与应用,2005,20(2):243-246.
[11] Everitt H J, Yang C, Sriharan S, et al. Using High Resolution Satellite Imagery to Map Black Mangrove on the Texas Gulf Coast[J]. J Coast Res,2008,24(6):1 582-1 586.
[12] 肖海燕;曾辉,昝启杰,白钰,等. 基于高光谱数据和专家决策法提取红树林群落类型信息[J]. 遥感学报,2007(4):531-537.
[13] 黎夏,叶嘉安,刘凯,等. 红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算[J]. 遥感学报,2006,10(3):387-396.
[14] 张晓勉,高智慧,张勇,等. 基于GIS海岛土壤有机质和全氮空间变异特征的初步研究[J]. 浙江林业科技,2012,32(5):16-20.
[15] 张黎宁,周宇. SPOT5全色与多光谱图像融合方法研究[J]. 南京林业大学学报,2007(4):89-92.
[16] 黎新亮,赵书河,芮一康. 面向对象高分辨遥感影像分类研究[J]. 遥感应用,2007(6):58-61.
Dynamic Changes of Coastal Protective Forests on Daishan Island from SPOT5 Imagery
ZHANG Yan1,2,GUO Yan-ru2,ZHANG Xiao-mian3,GAO Zhi-hui4,YUE Cai-rong1, GUO Zhi-hua2*
(1. Southwest Forestry University, Kunming 650224, China; 2. Institute of Wetland Research, CAF, Beijing 100091, China; 3. Zhejiang Forestry Academy, Hangzhou 310023, China; 4. Zhejiang Forestry Extension Station, Hangzhou 310020, China)
Changes of coastal protective forest in Daishan Island of Zhejiang province were determined based on SPOT 5 imagery in 2003 and 2011. The result demonstrated that the accuracy of object-oriented classification approach for the forests topped to 85.2% with Kappa coefficient of 0.81. The result indicated that in 2011, coastal protective forest in Daishan was dominated by mixed forest(75%), followed by evergreen broad-leaved forest(10%)and coniferous forest(4%). During 2003-2011, the areas of evergreen broad-leaved and coniferous forest reduced by 50% and 22%, while that of mixed forest increased by 20%.
coastal protective forest; dynamic change; object-oriented classification; SPOT5
S718.54
A
1001-3776(2013)05-0062-05
2013-05-20;
2013-08-11
十一五科技支撑项目(2009BAD2B06);林业公益性行业专项资助项目(201104006);中国林科院林业新技术所院所长基金重点项目(CAFINT2010K08);浙江省林业厅林业科技推广项目“‘3S’技术在沿海防护林体系建设中的推广示范”(2010B07)
张艳(1988-),女,四川成都人,硕士生,从事遥感监测研究;*通讯作者。