森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究——以云南省高黎貢山自然保護(hù)區(qū)為例.pdf

1、以“3S”技術(shù)為基礎(chǔ)的森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法，具有宏觀性、綜合性、周期短和成本低的特點(diǎn)，已成為當(dāng)今森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測技術(shù)發(fā)展的主要方向。探索適合林業(yè)生產(chǎn)實(shí)際需要的森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測技術(shù)方法，研究解決3S技術(shù)在森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，特別是對(duì)森林資源調(diào)查監(jiān)測的兩大重要指標(biāo)，面積與蓄積量，探討其高效與高精度的估測方法，對(duì)于加快林業(yè)信息化建設(shè)的步伐，提高林業(yè)發(fā)展和經(jīng)營決策水平，促進(jìn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展都具有重要的意義。
　　 本研究以高黎貢山自

2、然保護(hù)區(qū)為研究對(duì)象，利用印度遙感衛(wèi)星和Landsat TM遙感數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、遙感圖像解譯分類、數(shù)據(jù)空間疊加、蓄積量模型建立與優(yōu)化等技術(shù)環(huán)節(jié)，對(duì)研究區(qū)的森林資源土地利用/土地覆蓋變化和森林蓄積量遙感估測模型進(jìn)行研究，主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　 (1)建立研究區(qū)域數(shù)字高程模型DEM，并以DEM為基礎(chǔ)提取用于森林蓄積量遙感定量估測的海拔、坡度、坡向等因子。
　　 (2)對(duì)印度遙感衛(wèi)星IRS-P6衛(wèi)星數(shù)據(jù)的5.8米分

3、辨率的全色光譜影像和23.5米分辨率的多光譜影像經(jīng)校正后，采用IHS方法進(jìn)行融合，結(jié)果表明融合后圖像既有較高空間分辨率，也包含較豐富的光譜信息。
　　 (3)參照《土地利用現(xiàn)狀分類》，結(jié)合研究區(qū)域和遙感分類的特點(diǎn)，制定了適合研究區(qū)的以森林植被類型為主的土地利用/土地覆蓋分類系統(tǒng)。采用目視解譯的方法對(duì)研究區(qū)遙感圖像進(jìn)行解譯分類，總體分類精度達(dá)88.27％，獲得了研究區(qū)域1987年與2006年兩期土地利用/土地覆蓋分類圖，從分類圖上

4、可以看出研究區(qū)內(nèi)面積最大的地類是闊葉林，其次是農(nóng)地，其中闊葉林主要分布在高黎貢山自然保護(hù)區(qū)內(nèi)，農(nóng)地則分布于保護(hù)區(qū)外。
　　 (4)對(duì)兩期分類圖統(tǒng)計(jì)分析得出研究區(qū)面積變化較大的土地類型是闊葉林和灌草叢，其中闊葉林面積增加了1078.49公頃，而灌草叢面積減少了1559.74公頃；面積百分比變化較大的類型是裸巖和灌草叢，其中裸巖增加面積占原有面積的72.34％，灌草叢減少面積占原有面積的23.56％。
　　 (5)對(duì)兩期分類

5、圖的矢量圖層進(jìn)行空間疊加，計(jì)算得出研究區(qū)1987年至2006年土地利用/土地覆蓋動(dòng)態(tài)變化轉(zhuǎn)移矩陣，進(jìn)而分析森林資源土地利用/土地覆蓋變化，包括地類間面積的變化和類型的變化，分析結(jié)果表明：1987年至2006年轉(zhuǎn)移面積最大的地類是灌草叢，有3105公頃發(fā)生變化，主要流向?yàn)殚熑~林和農(nóng)地；2006年由1987年補(bǔ)給而來的面積最大地類是闊葉林，補(bǔ)給面積達(dá)2567.27公頃，補(bǔ)給來源主要為灌草叢和農(nóng)地；居民地轉(zhuǎn)移概率和補(bǔ)給概率則是所有地類中最大的

6、，轉(zhuǎn)移概率達(dá)74.68％，補(bǔ)給概率達(dá)78.89％。
　　 (6)以研究區(qū)闊葉林為例，以2006年一期遙感影像為基礎(chǔ)建立森林蓄積量遙感估測模型，通過散點(diǎn)圖法和相關(guān)系數(shù)分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分析，得出公頃蓄積量與各項(xiàng)變量因子間存在線性關(guān)系，可以通過建立多元線性回歸方程對(duì)闊葉林的公頃蓄積量進(jìn)行估測。
　　 (7)對(duì)初步建立的線性回歸模型通過共線性診斷和異常樣地探測進(jìn)行優(yōu)化，并對(duì)線性回歸模型進(jìn)行回歸關(guān)系檢驗(yàn)，殘差正態(tài)性檢驗(yàn)，等方差性

7、檢驗(yàn)和模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，結(jié)果證明森林公頃蓄積量估測模型中，公頃蓄積量與自變量因子包括遙感因子(B2、B5、NDVI、B4/3)和GIS因子(海拔、坡度、坡向)之間存在較強(qiáng)的線性回歸關(guān)系，同時(shí)也滿足多元線性回歸模型的假設(shè)，回歸模型的決定系數(shù)、修正決定系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)分別為0.63、0.527、0.794，模型達(dá)到較好的擬合效果。
　　 (8)通過實(shí)測樣地對(duì)逐步回歸和多次優(yōu)化所得到的線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，各項(xiàng)檢驗(yàn)指標(biāo)值說明了模型的適

8、用性，其中，預(yù)估精度P在95％的置信水平下為76.89％，總體看來所建闊葉林的公頃蓄積量估測模型可以在研究區(qū)域高黎貢山自然保護(hù)區(qū)內(nèi)應(yīng)用。
　　 (9)本研究在高黎貢山自然保護(hù)區(qū)共提取闊葉林小班996塊，總面積為15507.502 hm2，結(jié)合小班面積，通過所建公頃蓄積量估測模型估測出的闊葉林小班總蓄積量是3750741.778 m3。林分蓄積量大，說明了整個(gè)保護(hù)區(qū)內(nèi)資源豐厚，在生態(tài)平衡、科學(xué)研究、社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益方面有著特殊的意義和