基于哨兵2号卫星影像的建瓯市森林扰动变化监测研究

杨义炜,高牧寒,林腾

(1福建省地质测绘院,福建 福州 350011;2武汉大学 遥感信息工程学院,湖北 武汉 430070)

森林是地球生物圈的重要组成部分,也是人类社会赖以生存和发展的物质基础。随着人类的开发强度不断加大,全球森林植被遭到了频繁且大量的破坏[1-2]。而森林破坏只是人为扰动的缩影,森林火灾与病虫害等自然扰动造成的影响也不容忽视。以地面调查为主的森林资源监测,存在着工作量大、人工成本高、周期长等问题,难以满足森林资源动态变化监测的需求。随着遥感技术的发展,使多时序连续监测森林扰动情况成为可能。当前国内外学者对于森林扰动变化研究广泛,从不同方法的探索到应用对比,进行了总结与讨论,取得成果颇丰,其中基于缨帽变换反演的典型分量对森林火灾与人为砍伐等扰动识别较为敏感[3-16]。目前,基于缨帽变换的森林扰动识别研究多以Landsat、MODIS影像数据为主,针对多时期Sentinel-2影像数据的区域森林扰动研究较少,而Sentinel-2影像数据空间分辨率相较于Landsat、MODIS影像数据具有明显提高,有助于森林扰动的精细化识别。鉴此,本研究尝试基于Sentinel-2遥感影像数据,利用缨帽变换的扰动指数DI算法,对2019、2020、2021年建瓯市森林扰动情况进行监测,探究3年间建瓯市森林扰动的动态变化特征,并采用空间自相关的研究方法揭示森林扰动加重区与改善区空间分布格局,为建瓯市森林资源监管、开展区域生态空间规划提供基础数据和技术支撑。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

建瓯市隶属福建省南平市,空间区位上北邻建阳区,南接延平区、古田县,东靠政和县、屏南县,西与顺昌县交界。全市土地面积约4 233 km2。建瓯市辖区内地势东南高、西南低,地形以山地、丘陵为主,气候属亚热带海洋性季风气候,四季分明,雨量充足;建瓯市森林覆盖面积广阔,是全国重点林业县(市),根据建瓯市2019年土地利用变更数据显示,林地面积占全市土地面积的74.15%。因此,建瓯市森林资源的扰动变化情况需重点关注。

1.2 数据源及预处理

本研究所采用的数据源主要包括、Sentinel-2遥感影像数据。其中在Sentinel-2遥感影像数据选取方面,为有效监测2019、2020、2021年建瓯市森林扰动,综合考虑研究区影像覆盖程度与云量大小,共选用2019年9月、2020年11月以及2021年12月3个时期9景影像数据。遥感数据为经过辐射校正和几何校正处理的Level-1C产品。本研究采用Sen2Cor软件对影像数据进行大气校正,获得地物真实反射率。利用SNAP软件进行波段重组,将20 m空间分辨率的短波红外数据重采样至10 m分辨率。2019年建瓯市土地利用变更数据则是为了提取其中林地图斑,用于2019、2020、2021年建瓯市林地范围的影像裁剪。

2 研究方法

2.1 基于缨帽变换线性运算的森林扰动区识别

缨帽变换是根据多光谱遥感中土壤、植被等信息在多维光谱空间中的信息分布结构,对图像进行正交变换[17]。缨帽变换的3个典型分量(亮度、绿度、湿度)特征与许多生物物理参数有关,如:亮度与反照率,绿度与植被,湿度与土壤含水量等。由于缨帽变换依赖于传感器本身的波段特性,不同传感器之间的变换系数并不通用[18]。因此,本研究参考多种系数推导方法,最终采用施婷婷等人推演的缨帽变换方法与系数,计算研究区Sentinel-2数据的亮度、绿度、湿度等分量[19]。

扰动指数(DI)是对影像缨帽变换后生成的亮度、绿度、湿度3个分量进行线性的组合,用于识别森林冠层的扰动情况[1]。当森林受到扰动时,表现为亮度分量较高而绿度和湿度分量较低,DI值越高呈现区域受扰动程度越高[12]。具体公式如下:

DI=Br-(Gr+Wr)

(1)

式中:DI为扰动指数强度值;Br、Gr、Wr分别为经过标准化后的缨帽变换亮度、绿度和湿度分量。分量标准化的计算公式如下:

(2)

式中:μ表示数值平均值;σ表示数值标准差。

2.2 空间自相关分析

(1)全局空间自相关指数(Global Moran’s I)。全局莫兰指数(Global Moran’s I)是检验整个研究区内临近位置的单元属性值空间相关性的总体趋势[20]。其计算公式如下:

(3)

(2)空间格局分析。本研究选用局部空间热点分析指数(Getis-OrdGi*)来进一步讨论森林扰动图斑的空间分布格局,结合Jenks最佳自然断点法将Gi*的Z值得分从高到低分为热点区、次热点区、次冷点区以及冷点区。其计算公式如下:

(4)

对Getis-OrdGi*进行标准化Z值检验,则公式为:

(5)

3 结果与分析

3.1 森林扰动区识别结果

根据扰动指数DI反演得到2019年9月、2020年11月以及2021年12月森林扰动空间分布图,见图1至图3。

图1 2019年9月建瓯市森林扰动指数DI分布图Figure 1 Distribution of forest disturbance index in Jianou City in September 2019

图2 2020年11月建瓯市森林扰动指数DI分布图Figure 2 Distribution of forest disturbance index in Jianou City in November 2020

图3 2021年12月建瓯市森林扰动指数DI分布图Figure 3 Distribution of forest disturbance index in Jianou City in December 2021

由图1至图3可知,深绿色代表扰动指数DI低值区,棕色代表扰动指数DI高值区,总体上3个年度建瓯市均以扰动指数DI低值区分布为主,扰动指数DI高值区零星分布于建瓯市各街道与乡镇;结合被掩膜区域范围看,3个年度扰动指数DI低值区均较远离建设用地、耕地等人类活动密集区,围绕着市域外延部分及高海拔区域,而越邻近人类活动区域所呈现的扰动指数DI高值区越多,说明3个年度建瓯市森林受影响的变化特征较为相似。建瓯市3个年度扰动指数DI均值和标准差统计情况,见表1。

表1 建瓯市各时期扰动指数DI均值和标准差统计Table 1 Statistics of the DI mean value and standard deviation of disturbance index in each period in Jianou City

由表1可知,2019年至2021年间扰动指数DI均值未有明显差异,整体变化趋势呈现先升后降的特征,由2019年的0.12上升至2020年的0.14,后降至2021年的0.10,其中2020年森林受扰动程度最高,说明2019年至2020年间建瓯市森林受破坏程度总体加重,而2020年至2021年间呈现转好趋势,扰动指数DI均值降幅为0.04,达2019年至2020年扰动指数DI均值升幅的2倍;从标准差来看,数值未发生较大幅动,均在0.05上下。可见,3个年度扰动指数DI数值整体波动程度相近。

从森林扰动区识别细节看,本研究以3个时期中林地前后变化显著的区域为例,截取林地范围受砍伐以及复绿的局部原始影像图与DI指数反演特征图,见图4。

(a)

(b)

(c)

(d)注:(a)和(b)是同一区域森林遭到破坏的影像变化图;(c)和(d)是反映同一区域的植被复绿情况。图4 森林扰动DI指数变化特征局部示意图Figure 4 Partial schematic diagram of change characteristics of the DI index of forest disturbance

由图4-(a)可知,影像图中部及北部多处林地被砍伐,且迹地边界痕迹明显,与周边植被覆盖区域差异较大;由图4-(b)可知,通过DI指数反演后,所得特征与影像图相吻合,在明显人类开发活动区域,整体森林扰动指数DI呈高值分布,而受地表植被疏密程度影响,对应森林扰动指数DI值也呈现相应值域区间,即森林植被覆盖程度越高,森林扰动指数DI值越低;反之,越高。

由图4-(c)可知,影像图中部及北部林地砍伐区域植被逐渐生长,但整体植被覆盖较为稀疏,部分仍可见裸土;由图4-(d)可知,通过DI指数反演后,在植被恢复区域森林扰动指数DI值明显降低,与原影像图中植被覆盖特征一致。综上表明,森林扰动指数DI值能够较为客观地反映森林扰动的实际情况。

3.2 不同研究期建瓯市森林扰动指数分级评价

为了对不同时期建瓯市森林受扰动程度进行分析研究,对森林扰动指数DI值以0.2为间隔进行等密度分割,分为低、较低、中等、高、极高5个等级,并将3个年度各等级面积进行统计。建瓯市扰动指数DI分级面积统计表,见表2。

表2 建瓯市扰动指数DI分级面积统计表Table 2 Statistical table of disturbance index DI graded area in Jianou City

由表2可知,2019、2020、2021年3个时期建瓯市森林扰动特征如下:(1)2019年至2021年间建瓯市整体森林扰动状态均以低扰动(1级)为主,3个年度该等级面积分别为3 047.685 4、2 805.923 8、3 004.390 0 km2,分别占总面积的96.652 7%、88.985 6%、95.279 6%;森林扰动高、极高等级占比最低,该2个等级(4级和5级)水平面积之和分别仅占总面积的0.004 1%、0.033 6%、0.003 6%。可见,3年间,建瓯市森林受扰动程度总体处于低水平,以2020年为转折点,森林扰动情况呈现一定波动;(2)在森林扰动等级为低(1级)的区域,2019年至2020年间呈现下降趋势,面积减少了241.760 0 km2,降幅达7.930 0%。在2020年至2021年间呈现上升趋势,面积增加了198.470 0 km2,增幅为7.070 0%。在森林扰动等级为较低、中、高、极高(2级、3级、4级、5级)的区域,在2019年至2021年间均表现出先增后减现象,该现象与低扰动等级(1级)区域的变化特征相反,二者呈现此消彼长的特征。可见,在2019-2020年间,建瓯市森林受到一定破坏,低扰动等级面积降幅大,中、高扰动等级面积增幅高;而2020-2021年间建瓯市森林正逐步恢复,低扰动等级面积增幅高,中、高扰动等级面积出现较大降幅。

3.3 森林扰动指数变化分析

为了研究建瓯市森林扰动的变化情况,本研究在分级基础上进行差值处理,提取2019-2020年、2020-2021年2个时段建瓯市森林扰动指数DI动态变化值,并对各差值等级的面积进行统计,其中正值表示森林扰动程度进一步加重,其值越大,代表森林受扰动加重程度越大;零值表示森林情况保持稳定不变;负值表示森林扰动等级降低,森林生态得到改善,其值越小,代表森林得到改善越明显。

(1)2019-2020年建瓯市森林扰动动态变化分析。2019-2020年森林扰动变化检测情况,见表3;2019-2020年各街道乡镇森林扰动面积比例,见图5。

表3 2019-2020年森林扰动变化检测Table 3 Change detection of forest disturbance from 2019 to 2020

图5 2019-2020年各街道乡镇森林扰动面积比例Figure 5 Proportion of disturbed forest area in each street town from 2019 to 2020

由表3可知,2019-2020年间,建瓯市森林得到改善的区域面积为12.716 5 km2,占总面积的0.400 0%;等级不变的区域面积为2 875.464 5 km2,占总面积的91.190 0%;而森林扰动加重区域面积为265.054 1 km2,占总面积的8.410 0%,其规模要高于森林得到改善的区域。

由图5可知,2019-2020年各街道乡镇森林扰动变化程度高低不一。从改善区域面积占比大小来看,徐墩镇森林改善区域面积最大,占比为15.36%,其次为小桥镇与东峰镇,2个乡镇森林改善区域面积占比相近,分别为11.40%与10.68%,其他街道乡镇的森林改善区面积占比均在10%以内;从加重区域面积占比大小来看,南雅镇森林受破坏规模最大,占比为13.27%,其次为迪口镇、玉山镇以及小桥镇,3个乡镇森林状况变差区域面积占比相近,分别为11.00%、10.45%与10.10%,其他街道乡镇的面积占比则均在10%以内;该时期森林扰动加重规模虽高于森林得到改善的区域,但在主城区范围内森林恢复面积总体要高于森林扰动加重区。因此,该时期的森林扰动来自于各乡镇的发展与供应。

(2)2020-2021年建瓯市森林扰动动态变化分析。2020-2021年森林扰动变化检测情况,见表4;2020-2021年各街道乡镇森林扰动面积比例,见图6。

表4 2020-2021年森林扰动变化检测Table 4 Change detection of forest disturbance from 2020 to 2021

图6 2020-2021年各街道乡镇森林扰动面积比例Figure 6 Proportion of disturbed forest area in each street town from 2020 to 2021

由表4可知,在2020-2021年间,建瓯市森林扰动进一步加重的区域面积为26.232 0 km2,占总面积的0.830 0%;等级不变的区域面积为2 888.604 2 km2,占总面积的91.610 0%;而森林得到改善的区域面积为238.398 9 km2,占总面积的7.560 0%,其规模要高于森林扰动加重区域。

由图6可知,2020-2021年各街道乡镇森林变化程度不尽相同。从改善区域面积占比大小来看,南雅镇森林改善区域面积最大,占比为13.41%,其次为迪口镇,该乡镇森林改善区域面积占比为10.90%,其他街道乡镇的森林改善区面积占比均在10%以内,与上一时段对比发现,2019-2020年间受森林受破坏较大的乡镇,在2020-2021年间均得到改善;从扰动加重区域面积占比大小来看,玉山镇森林受破坏规模最大,占森林受扰动总面积的11.60%,其次为东游镇,该乡镇森林状况变差区域面积占比为10.98%,其他街道乡镇森林扰动加重区域面积占比均在10%以内;除建安街道外,该时期主城区其他街道森林扰动加重的区域要高于森林改善区域,与2019-2020年森林变化状况恰相反。

综上可知,3个年度建瓯市森林受到破坏面积较高的地区主要为南部、东部乡镇,而森林改善区主要来自于上年度森林受到破坏的乡镇。可见,建瓯市森林砍伐后的植被自然恢复或树木复植补种成效较好。

3.4 森林扰动区空间格局分布

为更好反映建瓯市森林扰动加重区与森林改善区的空间分布,本研究将不同区域图斑面积分别赋值到对应建瓯市村级范围内,作为评估单元,开展全局空间自相关以及空间热点的分析研究。

(1)全局空间自相关分析。通过GeoDa软件计算全局Moran's I值可得,2019-2020年、2020-2021年2个时段建瓯市森林扰动加重区图斑规模的全局Moran's I值分别为0.477、0.480,森林改善区图斑规模的全局Moran's I值分别为0.399、0.458。2个时段的空间自相关系数均大于0,且Moran's I的正态统计量Z值均超过0.05置信水平临界值,表明无论是改善区还是加重区的图斑规模作为评估因子,均呈现出正的空间自相关性,具有较显著的空间集聚分布。

(2)空间热点分析。为了进一步研究不同评估因子所呈现的森林变化区空间格局演变过程。本研究计算森林扰动加重区与森林改善区2个时段的热点指数Getis-OrdGi*,生成建瓯市森林变化区冷热点空间格局演变图,见图7。

(a) 2019-2020年森林扰动加重区域冷热点分布图

(b) 2020-2021年森林扰动加重区域冷热点分布图

(c) 2019-2020年森林改善区域冷热点分布图

(d) 2020-2021年森林改善区域冷热点分布图图7 2019-2021建瓯市森林扰动加重区与改善区Getis-Ord Gi*空间分布图Figure 7 Getis-Ord Gi* spatial distribution map of forest disturbance aggravated area and improvement area from 2019 to 2021

由图7-(a)可知,2019-2020年建瓯市森林扰动加重区构成的热点区主要集中于南部地区,次热点区的分布特征总体上均围绕着热点区向外延伸过渡;由7-(b)可知,2020-2021年热点区则主要分布于建瓯市东部以及南部地区,空间边界形态相较于上一时段更为聚集。可见,2019-2021年间森林扰动加重区域空间格局逐步由带状连片分布变为集中分布,演变方向的重心逐渐由南至东;由图7-(c)可知,2019-2020年建瓯市森林扰动改善区构成的热点区主要集中于西北部、中部以及东部地区,热点斑块之间相互分离;由图7-(d)可知,2020-2021年热点区则更集中分布于南部地区;可见,2019-2021年间森林扰动改善区空间格局由离散变为集中,从演变的方向来看,森林改善区的空间格局总体上由西北部向东南部演变。

4 讨论

森林作为重要的陆地生态系统,具有物种多样、结构复杂等特点,当森林植被受到人为、自然等因素扰动时,从叶片到冠层均会发生特有的表观变化,相对应的在遥感影像层面上,光谱特征同样会发生不同程度的变化,运用单一遥感反演指数无法概括复杂的光谱信息变化,应开展不同反演方法的对比分析[5]。当前针对Landsat、MODIS遥感影像缨帽变换分量构建的扰动指数DI已在多个区域有过研究,均取得较好的应用效果[1,12,14-15]。虽然目前基于Sentinel-2影像构建的扰动指数DI应用较少,但通过本研究表明该方法对森林扰动识别同样具有较好的监测能力。

随着我国航天领域的发展,适用于不同应用场景的卫星发射升空,填补了我国在亚米级高分领域及高光谱领域的数据空白。在今后的研究中,以国内外多遥感数据源为应用视角,探索不同星载传感器缨帽变换系数的推导方法[21-23]。并比较不同卫星遥感影像构建的扰动指数DI与其他森林扰动监测方法之间的识别能力,进一步印证扰动指数DI的实用效果。

5 结论

本研究基于Sentinel-2遥感影像数据,通过扰动指数法与空间自相关分析了2019、2020、2021年建瓯市森林扰动变化情况,得出以下结论。

(1)建瓯市在2019、2020、2021年森林扰动指数DI均值分别为0.12、0.14、0.10,表现出先增加后降低的特征,并且通过等密度分割法对建瓯市森林扰动指数DI影像进行分级统计可知,3个时期建瓯市森林受扰动程度总体处于低水平,低扰动的等级规模呈现先下降后上升趋势,而其他等级则均表现为先上升后下降,与低扰动等级呈现出此消彼长的变化特征。

(2)将等密度分割影像进行差值处理,研究2个时段建瓯市森林变化状况发现,建瓯市森林受到破坏的地区主要为南部、东部乡镇,而森林改善区主要来自于上年度森林受到破坏的乡镇。可见,建瓯市森林砍伐后的土地自然恢复或复植补种成效较好。

(3)利用全局自相关分析,得出建瓯市森林扰动加重区与改善区分布具有显著的空间集聚性,结合空间冷热点分析可知,建瓯市森林各变化区冷热点空间分异明显,热点区空间逐步聚集;从演变的方向来看,3年间建瓯市森林改善区的空间格局总体上由西北部向东南部演变,而森林扰动加重区域的空间格局整体集中于东部及南部乡镇,需引起重点监测。

综上所述,建瓯市森林扰动在规模上年际变化差异明显,总体变化趋势向好;在空间上森林扰动加重区与改善区具有显著空间自相关性,3年间加重区主要分布于建瓯市南部、东部乡镇,改善区则主要分布于西北部及东南部,形成演变方向各异的发展态势。