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基于SPOT5遥感影像的城市森林叶面积指数反演


第 33 卷第 2 期 2008 年 3 月

测绘科学 Science of Surveying and M app ing

基于 SPO T5 遥感影像的城市森林叶面积指数反演
林文鹏 , 赵   , 张翼飞 , 柳云龙 , 刘冬燕 , 高   敏 峻
(上海师范大学城市生态与环境修复重点实验室 ,上海  2002

34)

1  引言

叶面积指数 (LA I) 是 陆 面 过 程一 个 十 分 重 要 的 结 构 参数 , 它控制着植被许多生物 、物理过程 , 如 光 合 、呼 吸 、蒸腾 、碳循 环和降 水 截 获等 [ 1 ] 。因 此 , LA I已 经 成 为研究陆地生态系统及其过程的关键参数 。地面测量只 能获得点状或线状的 LA I数据 , 无法反映 LA I的空间变 异性 。遥感技术作为生态学研 究 的一 种 重 要 工具 , 已成 为实时获 取 大 范 围 LA I的 惟 一 的 手 段 [ 2 26 ] 。目 前 LA I的 遥感估算方法可以分为 2 类 [ 7 ] : 统计模型法和光学模型 法 。由于统计模型法是将遥感数据与实测 LA I建立统计 分析模型 , 这 种 方 法 形 式 简 洁 , 对 输 入 参 数 要 求 不 高 , 计算也很简单易行 , 在很长一段时间内都是 LA I遥感定 量估算的主要方法 。 城市森林作为城市中重要的生 命 支 持 系统 , 又 是城 市可持续发展的基础和保障 , 对于维持城市生态系统平 衡起着核心的作用 [ 8 ] 。所以有效管理城市森林并定量评 估其结构和 功 能 , 有 十 分 重 要 的 理 论 和 现 实 意 义 。另 外 , 城市森林景观斑块的多样性和片段性为城市森林研 究带来了难度 。因 SPO T 卫 星 传 感器 的 波 段 数 和 波 长 范 围有限 , 以往用 户对 于 SPO T 数 据的 应 用 主 要 针 对 其 高 空间分辨率的 特性 , 利 用 SPO T 数据 进 行 定 量 遥 感 分 析 的应用研究较 少 。然 而 , 利 用 SPO T 数 据 进 行 定 量 遥 感 分析也有其高空间分辨率的优势 : 可以更精细地分辨各 类地物的 细 节 , 从 而 降 低 混 合 像 元 对 于 定 标 分 析 的 影 响 , 提高定量遥感分析的准确度 [ 9 ] 。鉴于此 , 本研究以

收稿日期 : 2007 2 2 11 02 基金项目 : 上海市青年科技启明星资助 项目 ( 05QMX1443 ) ; 上海高校选拔培养 优秀青年教师科研专项基金 ( RE629 ) ; 上海师范大学理科科研项目 (DKL728) 共同资助共同资助 ; 上 海 市 教 委 重 点 学 科 建 设 项 目 《地 理 学 与 城 市 环 境 》 ( J50402 ) 通讯作者 : 赵敏

【   】本文以上海城市森林为研究对象 , 采用地面实验与遥感技术相结合方法 , 开展 SPOT5 遥感影像在估测 摘 要 城市森林 LA I中的应用研究 。结果表明 , 地面实测 LA I与三种植被指数均具有很好的线性回归关系 , 相关系数 ( r)均大于 016, 其中 M SAV I的相关系数最高 ( r = 0166) , 其次为 MCAR I( r = 0164) 和 NDV I( r = 0162) 。说明 ND 2 V I仍受到背景等因素不同程度的影响 , 而植被指数 M SAV I和 MCAR I, 由于能进一步消除土壤背景和叶绿素的影 响 , 对叶面积指数比较敏感 , 能更好地与叶面积指数建立关系 , 能更好地用于城市森林叶面积指数的遥感反演 。 本研究可为快速定量评估城市森林的结构和功能提供依据 。 【 关键词 】城市森林 ; 叶面积指数 ; 表观反射率 ; 植被指数 ; SPOT5 【 中图分类号 】 TP79; P95     【 文献标识码 】A     【 文章编号 】 1009 2 2307 ( 2008 ) 02 2 0057 2 04 DO I: 1013771 / j1 issn11009 2 2307120081021020

上海城市森林为研究对象 , 采用地面实验与遥感技术相 结合的方法 , 探讨利用 SPO T5 数据在估测城 市森 林 LA I 的可靠性和应用效果 。

2  研究区概况与研究资料

作者简 介 : 林 文 鹏 ( 1973 2) , 男 , 福 建 漳浦 , 博士 , 讲师 , 主要从事生态环境 遥感 、城市生态学研究 。 E2 mail: wenpenglin@ yahoo1 com 1 cn

211   研究区概况 上海市位于 30 ° ′ 31 ° ′ , 120 ° ′ 122 ° ′ 40 ~ 53 N 51 ~ 12 E, 地处长江三角洲的东南缘 , 是我国第一大河长江的入海口 。 上海属亚热带季风气候 。全年温和湿润 , 四季分明 , 光照 充分 , 热量丰富 , 降水充沛 , 气候资源丰富 , 对植物的生 长发育极为有利 。上海全市面积 634015218 km2 , 其中有林 地面积有 218 218 km2 , 以亚热带常绿阔叶林和水杉林 、竹 林 、经济林为主 。 212   地面叶面积指数的采集 2006 年 6 2 月进行野外植被调查 , 涉及到公共林地 (免 8 费向群众开放的绿地 , 以纪念馆 、小型体育场等为代表 ) 、 风景林 (各大公园 、 自然保护区等 ) 、生产用森林 (苗圃 、 果 园等 ) 、企事业单位林地 、居民区林地 、道路林等几大类 。 结合上海城市森林的分布现状 , 选择频率大于 20 的树种 , 主要包括 : 以香樟 、广玉兰为优势种的植物群落 (常绿林 ) 、 以桂花 、紫荆为优势种植物群落 (灌木林 ) 和以三角槭 、五 角槭 、樟叶槭等为优势种的植物群落 (落叶林 ) 。利用 LA I2 2000, 共采集 41 个样地的 164 个地面测量数据 (图 1) 。在 采集的过程中 , 采集点尽量考虑植被种类的不同及研究区 域内测点布设的均匀性 。在每个样区内选择有代表性的测 点 4 个 , 每个测点进行 4 次叶面积指数测量 , 并以 4 次测 量的平均值作为该测点的叶面积指数值 , 同时用全球定位 系统 ( GPS)测量并记录该测点的经纬度 , 最后取每个样区 所有测点的均值作为该样区的叶面积指数数据 。最终通过 测量 , 共获取 36 样区的数据 (表 1 ) 。 213  SPO T5 数据 SPOT5 卫星在空间分辨率大幅提高的同时保持了 60km 的幅宽 : 多光谱波段空间分辨率为 10m (短波红外空间分辨 率为 20m ) , 全色波段空间分辨率达到 5m。 10m 分辨率的彩 色影像可以直接用于 1 ∶ 000 和 1 ∶ 000 的土地利用 、林 50 25 业资源现状调查及动态监测 , 其短波红外 ( S IR ) 对土壤湿 W 度 、植被覆盖和树叶含水量很敏感 , 能更有效地区分林地 或作物的排列方式 , 对植被类型的反映更准确 [ 9 ] 。本研究 所用的 SPOT5 影像数据的获取时间为 2005 年 6 月 2 日 , 其 中心坐标为 N30 ° ′ ″E121 ° ′ ″ 56 56 / 30 11 。

Vol133 No12 M ar1

58 3  数据处理与分析

测绘科学                       33 卷 第 调节植被指数 ; ρ IR表示近红外波段的表观反射率 ; ρ 表示 N RED 红波段的表观反射率 ; ρ 表示绿波段的表观反射率。 GREEN

311   几何校正 考虑到研究区比较平坦 , 加上缺少相应的 DEM 及参考 源 , 因此在本研究中 , 采用了基于 1 ∶ 000 地形图 DRG的 50 控制点几何纠正法 , 并对纠正后的全色影像和多光谱影像 进行融合处理形成兼具色彩与纹理特征的融合影像 , 形成 研究区的遥感正射影像图 。 312   辐射定标及表观反射率的计算 在完成对 SPOT5 数据几何纠正基础上 , 对 SPOT5 数据 进行地物辐射亮度和地物反射率可以根据以下公式计算 [ 9 ] : πLλ d2 X ( 1) Lλ = + B;ρ TOA = A ESUNλ co s (θ ) s    式中 , 参数 A 是辐射校正后图像产品绝对定标增益 (W / 2 2 m? ? m) , 参数 B 是图像产品的定标偏置 (W /m? ? m ) ; Sr μ Sr μ ρOA是地物表观反射率 , π是常量 3114, Lλ 是各波段的辐照 T 2 度 (W /m? ? m ) , d 是日地天文距离 , ESUNλ 是波长 λ处 Sr μ M SAV I =
( 2 N IR + 1 ) ρ ( 2 N IR + 1 ) 2 - 8 (ρ IR - ρ ) ) ρ N RED

4  结果与分析
411   城市植被信息的遥感提取 城市植被覆盖类型通常分为乔木 、灌木 、草地 、疏林 地和其他绿地等五类 , 其中最主要的是乔木 、灌木和草地 三种类型 。在本研究中 , 根据研究区植被和 SOPT5 的影像 特点 , 从多光谱影像上提取对植被覆盖和树叶含水量很敏 感的短波红外 ( S IR ) , 并利用归一化植被指数 (NDV I) , W 以及从全色光谱影像提取的纹理信息 , 将这三个参数作为 特征参数 , 根据野外调查选取的样本训练区 , 建立训练样 本 , 采用最大似然监督分类方法 , 提取研究区植被覆盖信 息 (图 2) 。 412   叶面积指数的定量遥感反演 根据 SPOT5 多光谱影像各波谱段的表观反射率 , 计算 了各像元的 3 种植被指数 。同时考虑到遥感影像几何精校 正误差 、 GPS实测误差 , 为保证所提取的像元与 LA I测量 样区的有效对应 , 采用 3 × 像元滑动窗口计算每个样区 3 NDV I值 、M SAV I值和 MCAR I值 (表 1) 。

大气外层平均太阳辐照度 (W /m2 μm ) , θ 是太阳天顶角 。 ? S 参数 A、B 、 ESUNλ 和 θ 均可从 SPOT5 D im ap 文件中得到 。 S 313   植被指数的计算 由于植被指数是由多光谱数据经线性和非线性组合而 构成的对植被有一定指示意义的数值 , 它定量地表明了植 被活力 , 是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法 。国 内外学者建立了一批植被指数与 LA I间的统计模型 [ 10, 11 ] 。 本研究利用 SPOT5 表观反射率计 算 了 3 种植 被指 数 —— — NDV I M SAV I和 MCAR I三种植被指数 , 用于 LA I的反演 , 、 以探讨其在估测城市森林 LA I的可行性和应用效果 。 1 ) 归一化植被指数 归一化植被指数 (NDV I)是目前应用最广泛的植被指数 之一 , 其计算公式 [ 12 ] : (ρ IR - ρ ) N RED ( 2) NDV I = (ρ IR +ρ ) N RED    式中 , NDV I表示基于表面反射率计算的归一化植被指 数 ; ρ IR表示近红外波段的表观反射率 ; ρ 表示红波段的 N RED 表观反射率 。 2 ) 修正的土壤调节植被指数 NDV I的局限性表现在 , 用非线性拉伸的方式增强了 [ 12 ] N IR 和 RED 的反射率的对比度 。NDV I能反映出植物冠 层的背景影响 。因此 , 为了消除土壤的影响 , Q i, J1 等构 建了修正的土壤调节植被指数 (M SAV I) , 其计算公式 [ 12 ] :
2
( 3)    式中 , M SAV I表示基于表面反射率计算的修正的土壤 调节植被指数 ; ρ IR表示近红外波段的表观反射率 ; ρ 表 N RED 示红波段的表观反射率 。 3 ) 修正的叶绿素调节植被指数 研究表明 , 在 LA I与植被指数间不存在一个惟一的相 关关系式 , 每一个都是叶绿素含量或其他冠层特征的函数 , 特别是叶绿素和 LA I间的耦合关系 。为了解决这些问题 , 不少研究致力于改进现有的植被指数以改善它们对 LA I的 线性关系 , 同时提高它们对 LA I的敏感度 [ 13 ] 。Daughtry等 将对 LA I敏感的光谱指数与对土壤背景不敏感的光谱指数 结合起来发展了光谱指数 - 修正后的叶绿素调节植被指数 (MCAR I) 。其计算公式 [ 13 ] : 115 [ 215 (ρ IR - ρ ) - 113 (ρ IR - ρ N RED N GREEN ) ] MCAR I = 2 ( 2 N IR + 1 ) - ( 6 N IR - 5 ρ ) - 015 ρ ρ RED ( 4)    式中 , MCAR I表示基于表面反射率计算的修正的叶绿素

表 1  研究区各植被指数与实测 LA I

样地 实测 样地 实测 NDV I MASV IMCAR I NDV I MASV IMCAR I 编号 LA I 编号 LA I
1 2 3 4 5 6 7 8 9 01243 01131 01140 2190 01217 01112 01120 2168 01218 01113 01119 1170 01217 01115 01120 2169 01202 01105 01109 2115 01229 01122 01127 2102 01336 01193 01221 3192 01203 01109 01114 2195 01219 01114 01120 2197 01238 01127 01129 2190 01240 01127 01135 2139 01212 01108 01116 2152 01215 01113 01117 1165 01212 01109 01114 1192 01275 01150 01159 3102 01212 01108 01116 2141 01237 01119 01127 1190 01215 01111 01117 1197 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

10 11 12 13 14 15 16 17 18

结合表 1 各样区实测 LA I与对应 SPOT5 影像上各植被

01217 01115 01118 2100 01252 01133 01141 2156 01228 01114 01123 2127 01244 01128 01134 1186 01230 01122 01130 2119 01232 01120 01142 2117 01223 01117 01122 2186 01215 01110 01117 2146 01202 01104 01107 2104 01267 01143 01155 2169 01203 01106 01110 1105 01220 01116 01121 2125 01296 01164 01179 3122 01208 01106 01110 1155 01212 01109 01117 1139 01206 01106 01113 2172 01228 01122 01131 2121 01202 01105 01109 2128

  2 期            第 林文鹏等   基于 SPOT5 遥感影像的城市森林叶面积指数反演 指数值 , 以各植被指数值作为回归分析的自变量 , 进行了 回归分析 , 建立回归方程 (图 3) :

59

图 3  植被指数与叶面积指数之间的回归关系 , a b c分别代表 ND V I M CAR I M SAV I 、 、 从图 3 可以看出 , 基于 SPOT5 表观反射率计算的 ND 2 V I M SAV I和 MCAR I三种植被指数与 LA I都有很好的线性 、 关系 , 用他们建立的线性回归方程 , 其相关系数都能达到 016 以上 , 其中 M SAV I的相关系数最高 , 达到 0166, 其次 为 MCAR I, 其相关系数为 0164, 而 NDV I相关系数较低 , 其相关系数为 0162。这说明 , NDV I仍受到背景因素不同程 度的影响 , 而 M SAV I和 MCAR I, 由于能进一步消除土壤背 景和叶绿素的影响 , 对叶面积指数比较敏感 , 能更好地与 叶面积指数建立关系 , 从而能更好地用于城市森林叶面积 指数的遥感反演 。为了验 证利用 SPOT5 数据在估测 城市森林 LA I的 可靠 性 , 利用与 LA I相关性最好的 M SAV I指数 , 对研究区森 林 LA I进 行 估 测 (图 4 ) 。 在此基础上 , 利用赵敏等 基于森林清查与野外调查 数据建立的上海城市森林 净初级生产力 NPP 与 LA I 图 4  研究区植被 LA I 的关系模型 [注 ] 3 , 对该模 空间分布图 型进行尺度转换 , 从而估 算了研究区森林 NPP, 其估算值为 1185 × 5 t/ ha / yr。考虑 10 到本研究区域约是上海整个土地面积的 57% ( 6340 km2 ) , 假设剩余区域的森林的覆盖率与研究区域类似 , 种类没有 差异 , 那么利用此方法估算整个上海市森林的年净生产力 约为 3124 × 5 t / yr, 这与赵敏等年基于中国林业科学数据 10 中心对上海市森林资源公布的数据所评估的上海市森林年 累计碳量很接近 ( 2192 × 5 t / yr) [注 ] , 精度达到 90% 。这 10 表明了 SPOT5 数据在估测城市森林 LA I是可行性的 。

5  结束语

本 研 究 利 用 SPOT5 数 据 提 取 的 NDV I M SAV I 和 、 MCAR I, 与实测的叶面积指数建立回归统计模型 。研究表 明 , 虽然 SPOT5 数据的波段数和波 长范 围 有 限 , 但 由于 SPOT5 数据具有更高的空间分辨率 , 可以更精细地分辨各 类地物的细节 , 能有效降低混合像元对定标分析的影响 。

应用更高分辨率的遥感图像 , 可以更好地解决以往存在的 样点和遥感图像位置匹配问题 , 从而提高定量遥感分析的 准确度 。因此 , 基于利用 SPOT5 提取的遥感信息参数 , 如 M SAV I和 MCAR I植被指数 , 可应用于现代城市森林定量研 究 , 这可为快速定量评估城市森林的结构和功能提供依据 。 叶面积指数的反演研究一直是遥感反演领域的热点和 难点 。反演的误差除了受到多种因素的影响 , 如叶面积指 数观测误差 (仪器 、 选点 ) 、大气校正算法模拟算法带来的误 差等 。还有 , 由于决定森林叶面积的环境因子和生物因子 多种多样 , 遥感信息参数可能表现为在叶面积指数相对较 低时就达到饱和 , 这样遥感信息将不能准确地反映叶面积 指数的变化 。虽然通过构建各种植被指数能提高运用遥感 估测的精度 , 但如何有效的解决还需进一步深入研究 。今 后 , 随着遥感的快速发展 , 如何建立 LA I的物理模型将是 定量遥感反演的研究方向 。 注 : 引自赵敏 等 1 上 海城 市森林 缓解 人类活 动释 放 CO2 功能评估 。 参考文献
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  2 期               第 张立华等   基于动态水位的涉水距离和深度计算方法

63

为了进一步对比分析 , 求取了考虑动态水位前后涉水距离 与深度变化的差值及变化率 , 结果如表 2 所示 。 表 2  考虑动态水位前后差值与变化率比对表
路线 涉水情形 涉水距离 涉水深度 涉水距离 路线 2 涉水深度 路线 1 时刻 1 差值 变化率 1611 7519% 0115 1114% 11513 22310% 0107 418% 时刻 2 差值 变化率 - 910 - 4214% - 0115 - 1114% - 2515 - 4913% - 0122 - 1510% 单位 : m 时刻 3 差值 变化率 - 1310 - 6113% - 0124 - 1812% - 3813 - 7411% - 0139 - 2615%

图 3  海底坡度的动态计算
213   基于动态水位的涉水深度计算 由于潮滩模型基本是都是用不规则三角网 ( TI ) 表达 , N 根据 TI 模型 , 计算线段 P1 P2 与各三角形边的交点 , 并求 N 解其在垂直方向上的内插值 。然后分别计算各交点与 P1 的 距离 , 并由近到远进行排序 , 删除相当靠近或重合的点 。 并根据 P1 的位置 , 找到此点所位在的三角形 , 根据三角形 顶点值内插出的 P1 垂直高度 , 与前面的交点一块组成点 集 。从上述点集中 , 求得最小值 zm in , 则 H t - zm in 为最大的 涉水深度 。在此基础上 , 还可以进一步对上述点集进行断 面曲线拟合 。

3  实验与分析

本文利用图 3 所示的两 条 路线 , 进 行了 涉 水 距 离与 深度的动态分 析 。时 刻 1、时 刻 2、时 刻 3 分 别 为 最 高 潮 、潮位为 0 和最低潮时刻 , 最高潮位和最低潮位分别 为平均海面上 2 1 8m 和 - 2 1 8m , 舰船吃水 1 1 6m。 A 栏表 示未考虑动态水位的情形 , B 栏 表 示 考 虑了 动 态 水 位的 情形 (如表 1 ) 。 表 1  考虑动态水位前后涉水距离与深度的比对
涉水情形 时刻 1 时刻 2 单位 : m 时刻 3
B

路线

A

B

A

B

A

涉水距离 路线 1 涉水深度 涉水距离 路线 2 涉水深度

从表 1 可以看出 , 随着水位的变化 , 不考虑动态水位 而计算的涉水距离与深度始终保持不变 , 考虑动态水位的 涉水距离与深度也在不断变化 。

Study on esti a tion of urban forest LA I m odels ba sed on SPO T5 m Abstract: In this paper, based on field experim ent and remote sensing technology, estim ation of urban forest LA I was studied based on SPOT5 im age in Shanghai1 The correlation coefficient betw een LA I and MASV I, MCAR I, and NDV Iwere 0166, 0164, and 0162, respectively1 The study showed that MASV I and MCAR I were better than NDV I in analyzing urban forest LA I1 U sing SPOT5 high spatial resolution data could efficiently distinguish the ground objects and could imp rove the accuracy of radiometric calibration and quantification of remote sensing1 This study show s that the SPOT data can be used for inversing urban forest LA I1 It p rovides a good method and theoretical basis for evaluating urban forest structure and function1 Key words: urban forest; LA I; apparent reflectance; vegetation index; SPOT5 L IN W en 2peng, ZHAO M in, ZHAN G Y i2fei, L IU Yun 2long, L IU D ong 2yan, GAO Jun ( Key Lab of U rban Ecology and Environ2 ment Restore, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China )

A m ethod for com putin g wad in g d istance and depth ba sed on in stan taneous wa ter level Abstract: The computation of distance and dep th p lays an i portant role in landing decision1 A i ing at the drawbacks of traditional m m methods, this paper p resents a method for computing wading distance and dep th based on instantaneous water levels1 The slope bet een in2 w stantaneous waterline and landing point is computed considering changing water level, and wading distance and dep th are obtained dynamically1 Experi ental result shows that the proposed method is more accurate than the traditional one in computations of wading distance and depth1 m Key words: instantaneous water level; wading distance; wading dep th; slope ①② ② ① ( ①Departm ent of H ? rography and Cartography, Dalian Naval Academy, ZHAN G L i2hua , ZHU Q ing , L IU Yan 2chun 667, J iefang Road, Dalian 116018, China; ② State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, M app ing and Remote Sensing W uhan University, W uhan 430079, China) (上接第 59 页 )

2112 1132 5117 1147

16710 1154

3913 1147

2112 1132 5117 1147

1212 1117 2612 1125

2112 1132 5117 1147

1108 1314 1108

812

从表 2 可以看出 , 最大涉水距离差值达 11513m , 变化 率为 22310% 。最大涉水深度差值为 - 0139m , 变化率为 2615% 。实际中的水位是动态变化的 , 考虑了这种影响的 涉水距离和深度计算才是更准确的 。不考虑动态水位时 , 在某些情形下计算的涉水距离和深度误差较大 。

4  结束语

瞬时水位的不同将会引起登陆点的变化 , 从而引起实 际登陆点海底坡度的变化 , 从而使得涉水距离和深度不同 。 通过实验来看 , 考虑动态水位后计算的涉水距离和深度在 很多地方发生明显的变化 。由于水位是动态变化的 , 考虑 动态水位后的涉水距离和深度才能更为贴近实际情形 。 参考文献
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