基于SAR数据的森林生物量估测研究进展

第!卷!第#期国$土$资$源$遥$感%&’(!!)&(#$!*+#年*,月!#$%&’&(’)*$!+,’-.!&$/!0&-./(!!*+#$0&1+*(2*324567885(!*+#(*#(*!引用格式黄燕平!陈劲松(基于-O@数据的森林生物量估测研究进展#9$(国土资源遥感!!*+#!!%#&N:+#(%?G=5;M!‘D.=9-(O0H=C.A1=6D..A61F61&=&EE&B.A6_1&FAA_A.0&=-O@06#9$(@.F&6.-.=A1=5E&BI=0=0@.A&GBC.A!!*+#!!%#&N:+#(&基于-O@数据的森林生物量估测研究进展黄燕平!陈劲松!中国科学院深圳先进技术研究院深圳$+J+#摘要!森林生物量是地表碳循环研究的重要组成部分!对其进行准确估测对区域乃至全球的森林状况和气候环境问题有重要意义(合成孔径雷达%-O@&以其独特的成像机制)全天候全天时的成像特点以及对森林冠层的穿透能力!在森林资源调查和森林制图研究领域发挥着巨大的作用(该文首先总结了林业上传统的森林生物量估测方法和基于光学遥感和激光雷达%I1TO@&数据的森林生物量估测方法’然后重点阐述了利用-O@后向散射%不同极化方式&)干涉相干性及极化干涉等信息进行森林生物量反演的方法’最后总结了利用-O@数据进行森林生物量估测的发展趋势(关键词!森林生物量’-O@’遥感’干涉相干性’极化中图法分类号!KMN,$文献标志码!O$$$文章编号!+**+:*N*P%!*+#&*#:***N:*N收稿日期!!*+!:*,:!,’修订日期!!*+!:++:+,基金项目!中国科学院战略性先导科技专项.应对气候变化的碳收支认证及相关问题/子课题.华南地区固碳参量遥感监测/%编号PTO***+*N:#&(*$引言森林是陆地生态系统中重要的组成部分(森林生物量是表征森林固碳能力的重要指标!也是评估区域森林碳平衡的重要参数#+$(联合国气候变化框架公约%e)\‘‘‘&要求成员国定期报告其森林生物量及碳贮量的变化’京都议定书允许通过保持及增加森林生态系统碳贮量的方式协助签约国实现其减限排放承诺(作为陆地生态系统的主体!森林植被生物量约占全球陆地植被生物量的JhR,*h#!:#$(传统的森林资源调查是一项周期长)任务重)劳动强度大)需大量经费的工作#3$(遥感数据以其覆盖面广)时效性强)光谱信息丰富)经济性等特点成为森林生物量估测的有力工具(-O@数据还具有全天时)全天候)多角度和多极化方式的观测特点!在全球和区域森林生物量估测!特别是多云雨的热带和亚热带地区发挥着巨大的作用(本文根据目前遥感技术的发展现状!总结了传统的森林生物量的估测方法和基于光学遥感和激光雷达%I1TO@&数据的森林生物量反演方法!深入分析了基于-O@数据的森林蓄积量估测方法的发展现状!并分析了-O@数据森林生物量估测的发展趋势(+$传统的估算方法传统的森林生物量估测是对标准样地)标准木平均胸径及树高等进行估测(具体方法有收获法)皆伐法)标准木法)平均生物量法)模型法)相对生长法以及生物量转换因子连续法等#$(统计表明!森林蓄积量与生物量之间具有良好的相关关系(森林蓄积量包含了森林类型)年龄)立地条件和林分密度等诸多因素!利用森林蓄积量与生物量之间的关系推算生物量就消除了这些因素的影响(生物量转换因子法是利用林分生物量与木材材积比值的平均值!乘以该森林类型的总蓄积量!从而得到该类型森林总生物量的方法!但该方法没有考虑到林分)林龄等的影响(L1’’.A/1.等#2$提出了生物量转换因子连续函数法!将单一不变的生物量平均转换因子改为分龄级的转换因子!以更加准确地估算森林生物量(国内方精云等#!$在!*世纪,*年代末期就开展了我国大区域森林生物量的研究!主要基于森林清查数据)利用生物量转换因子建立森林生物量和蓄积量之间的线性回归模型!估算中国森林的生物量和碳储量’杨昆等#N$考虑到研究区森林处于中)幼林阶段的实际特点!通过森林样地实测数据!利用生物量转换因子连续函数法拟合了珠江三角洲不同林级的主要森林类型的生物量和蓄积量之间的回归方程!国$土$资$源$遥$感!*+#年估算区域森林生物量及其动态(然而!传统生物量估测方法具有一定的局限性!很难及时反映大面积宏观层面上的生物量信息!且受人为影响较大!无法从宏观上把握森林资源的生长和分布规律(特别是在进行全国大尺度区域森林生物量估算时!由于研究范围大)林分类型多!获取实测数据较为困难!建立的回归方程效果和适应性都较低(随着#-技术的不断发展!许多学者利用从遥感影像所含信息!并结合样地测量数据!发展了多种森林生物量反演方法#J$(!$基于光学遥感和I1TO@数据的反演方法与传统的生物量估算方法比较!遥感方法可大范围)快速)准确且无破坏性地对生物量进行估测(许多研究结果表明!遥感影像灰度值及其经线性)非线性组合构成的量能反映绿色植物生长状况和分布特征!与植物长势)蓄积量)覆盖度及季相变化都有很好的相关关系!可作为定量因子直接参与森林蓄积量的估测#,$(!(+$基于光学遥感的反演方法光学遥感图像记录的是地物的反射光谱信息(植被的反射光谱特征反映了植被的叶绿素含量和生长状况!而叶绿素含量与叶生物量相关!叶生物量又与群落生物量相关#$!所以!可根据植被反射光谱特征)利用遥感数据来估算陆地植被活体生物量(利用光学遥感信息估测森林量!主要通过单个波段像元值)多波段线性非线性组合值#J$)各种植被指数#+*$以及叶面积指数来反演森林生物量’还可以通过间接估测林分密度)平均冠层高度)森林蓄积量等参数来反演(根据研究尺度)分辨率等不同要求!可以使用不同的光学遥感数据!主要有低分辨率的[YTV-数据#++$))YOO4O%?@@数据#+!$!中等分辨率的I=0A6K[和fK[数据及高分辨率的-MYK!VbY)Y-数据#+#$等(反演模型主要有线性4非线性模型)神经网络模型#+3$及b))模型等(光学遥感数据以其丰富的光谱信息在森林生物量反演中得到了广泛的应用!但是!其信号只与森林冠层的叶发生作用!不能穿透冠层与占生物量主体的枝干发生作用!对高森林生物量敏感性不强!容易达到饱和点(特别在多云雨和雾的热带和亚热带地区!可见光和红外遥感受到了很大的限制#+$(!(!$基于I1TO@数据的反演方法I1TO@是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术!在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用(I1TO@具有很强的穿透森林植被的能力#+2$!可以直接测量植被林冠高度等林冠结构参数!是反演植被生物量的重要数据源(在林木高度测量与林分垂直结构信息获取方面具有其他遥感技术无可比拟的优势#+N$(激光雷达的工作波段为红外和可见光波段!以脉冲激光作为技术手段!以激光束扫描的工作方式测量从传感器到地面上激光照射点的距离!即通过测量地面采样点激光回波脉冲相对于发射激光主波之间的时间延迟得到传感器到地面采样点之间的距离#+J$(近年来!很多学者提出了用I1TO@数据反演森林参数的方法!极大地推动了激光雷达在林业上的应用(用I1TO@数据估测森林生物量和蓄积量一般是根据不同树种及立地条件的相关生长方程!采用统计分析的方法建立回归模型进行估测!模型参数有树高)胸径和株数密度等#+2!+,:!*$(虽然应用I1TO@数据在森林树高)胸径断面积等参数反演上取得了很大的成功!但是由于该数据获取成本较高!获取大范围的I1TO@数据比较困难!I1TO@数据还未能广泛应用于大区域或全球尺度森林生物量估算!往往作为典型实验应用在较小区域中(#$基于-O@数据的反演方法进入!*世纪,*年代!世界各国发射了多种载有-O@传感器的卫星!如+,,+年f@-:+)+,,!年9f@-:+)+,,年f@-:!和@0BA6:+)!**!年f)%V-OK)!**2年OIY-)!**N年K.BB-O@:P和@0BA6:!等!欧空局-.=61=.’-O@系列即将发射!中国环境减灾卫星?9:+‘等陆续升空!这些大大推动和拓宽了-O@数据的应用研究(各种星载和机载-O@数据被广泛地应用于森林参数的估测(#(+$利用-O@后向散射信息反演森林生物量雷达后向散射系数与地面目标的参数%如几何形状)表面粗糙度及介电常数等&有关#!+$!利用雷达后向散射系数可以反演地表参数(生物量可由一种或几种森林参数通过生长关系方程来估算(早期很多学者就不同波段)不同极化)不同传感器等获取的雷达后向散射强度和森林蓄积量之间的关系进行了研究(I.K&=#!!$等分析了不同雷达波段的后向散射强度和森林生物量之间的关系!得出M波段)?%极化与树干生物量的相关系数最大!4!达到*(,!提出用-O@后向散射数据反演森林蓄积量的关键问题是反演算法对于各种-O@参数%频率)极化)角度)森林类型)林龄及环境等&的有效作用范围问题’\B=AA&=#!#$利用9f@-:+和f@-:+数据研究也得出I波段反演北方森林的蓄积量范围在-J-第#期黄燕平!等$基于-O@数据的森林生物量估测研究进展*R#**F!4D!明显优于‘波段的反演结果的结论’M=5#!3$利用9f@-:+-O@后向散射信息反演森林蓄积量!指出当蓄积量大于+**F!4D时达到饱和点!建立的线性回归模型无法正确反演!需要结合光学数据才能区分不同的植被类型(从以上研究中可以看出!学者们倾向于利用长波段-O@后向散射信息反演森林生物量(因为短波段-O@数据对森林蓄积量变化敏感性不强!容易到达饱和点(也可以从多时相的角度利用短波段-O@数据来反演森林生物量#!$(如bGBH&=.=等#!2$将‘波段数据用于北方针叶林生物量反演!达到了很好的效果!因为此区域森林是相对为稀疏的针叶林!‘波段信号能部分穿透森林冠层!并且明显的季节变化也会导致后向散射的变化(同一波段不同极化方式的后向散射信息对森林生物量的敏感性和探测能力是不同的!很多学者的研究表明森林区域的?%极化后向散射值比其他区域要高#+!!N:!J$(这是由于森林的体散射能力较强!雷达信号会发生去极化!从而导致?%极化值比其他区域偏高(利用后向散射信息反演森林蓄积量不是无限制和无条件的(许多研究表明!仅利用不同波段的后向散射强度数据反演蓄积量都存在一个饱和点的问题!并且饱和点随着波长的增加而提高#!!!,:#*$(当蓄积量达到某个值时!后向散射和蓄积量之间的反演关系将不成立!从而大大影响了-O@后向散射信息反演森林生物量的潜力(#(!$利用-O@干涉相干性反演森林生物量-O@是相干的传感器!同时记录了后向散射信号的幅度和相位信息(传统的-O@研究仅仅考虑到后向散射强度信息!忽略了相位信息(干涉-O@%V=-O@&的深入研究表明!相位中也包含了大量的地物信息(因此!很多学者将V=-O@引入到森林生物量的估测研究中(但利用干涉相干性信息反演森林蓄积量也会遇到敏感性和饱和点的限制!如密集林区的相干性太低!使用长的基线能保证敏感性但低蓄积量区的值又会接近于零(所以学者们倾向于将后向散射信息和干涉相干性信息结合起来研究森林蓄积量##+$(X.5FG’’.B#,$讨论了f@-:+不同基线)不同时间间隔)不同特征区域的V=-O@数据在森林制图和监测上的应用潜力!提出了一种利用干涉相干图)后向散射强度图和后向散射强度变化图组合的@LS图研究森林蓄积量的方法(利用森林区域的干涉相干性比开阔地)裸地)低矮植被)建成区等相干性要低的特点!将森林和其他地物类型区分!而且还能区分不同的森林类型(f=50D’##!$利用一种针对北方森林的后向散射:相干性模型!基于一对f@-:+4!-O@相干数据反演森林蓄积量!并探讨了气候条件对不同相干的相对影响(fB1dAZA&=###$等对比了瑞典和西伯利亚!个不同气候地区的反演结果!指出获得最好的蓄积量反演结果的条件是在冰冻气候下获得的干涉相干图和非冰冻气候下获取的后向散射图(为了建立干涉相干性和森林蓄积量之间的关系!O66.F等##3$早在+,NJ年就提出了水云模型!主要基于地表的相干性非常高!而