植被遥感研究综述

植被遥感研究综述摘要：随着计算机科学的发展，遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理，其与森林资源研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林资源动态研究的表达能力。遥感已在森林资源综合监测、林火监测方面广泛应用。由于RS分辨率大幅度提高，波谱范围不断扩大，特别是星载和机载成像雷达的出现，使RS具备多功能、多时相、全天候能力。其中NOAA卫星广泛用于监测全球森林宏观变化，MSS、TM、SPOT用于区域中森林资源动态监测。遥感技术极大地推动了我国森林植被的研究。关键词：遥感信息处理植被监测植被指数1引言森林资源，是林业和生态环境建设的基础，总面积超过40亿hm，约占陆地总面积的31%，对经济、社会和环境的可持续发展有不可替代的作用。遥感影像分类是森林资源调查和监测不可缺少的内容。从不同来源、不同形式的遥感信息提取出森林植被的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图、清查森林资源、预测预报森林病虫害及森林火灾、合理规划、利用和保护森林资源提供基础和依据。20世纪以来，由于森林面积萎缩和质量下降引发的生态环境事件不断出现，使得森林健康问题得到前所未有的关注，各国学者开展了大量而富有成效的研究工作。但是，传统的原地观测与受控实验等研究方法不仅需要耗费大量的人力物力资源，且速度缓慢，缺乏时间序列上的可比性，一些偏远地区更是难以到达；因为缺乏恰当的尺度转换手段，整体研究结果常常难以令人信服，方法具有一定的局限性。遥感技术则为人们提供了广阔的视野、海量的信息及一个可以实现客观、连续、重复、动态对比分析和推断预警的工作平台，已成功应用于植被研究的诸多领域，显示出强大的生命力。2基本原理森林植被的物理属性与草原、荒漠、农田、水体、建筑用地等土地利用类型有很大的区别；不同森林植被在不同生存环境和生长发育阶段，体内生化物质组成、含量、特性以及细胞结构、含水量也各不相同，这种物理属性的差异形成了目标物独特的光谱反射曲线，是用于判断和区别森林植被的重要手段。上述差异虽然导致森林植被光谱反射曲线各波段反射值略有不同，但光谱曲线的形状特征是基本一致的；然而当植被健康受到侵害时，植物体内的叶绿素浓度会发生明显变化，光谱曲线的形状特征也会随之发生改变。研究证实：遥感光谱数据可与森林资源数量、稳定性、结构、功能和干扰等指标建立较好的相关关系；借助遥感技术，人们能够判断和区别不同健康状态的森林植被，准确、及时地掌握森林健康发生、发展的状况。传感器是遥感技术的核心部件，按照搭载平台的不同，主要可以分为:星载、机载、气球和手持四种类型，其中又以卫星传感器研究开展的最为广泛，成果也最为丰硕。目前，在森林健康遥感研究领域广泛应用的卫星传感器主要包括：美国Terra＆Aqua(MODIS)、Landsat-5TM、Landsat-7ETM+、ASTER、AVHRR、Quickbird-2、IKONOS-2、ICESAT/GLAS，法国SPOT4＆5，中国、巴西CBERS-02B，日本JERS-1，加拿大Radcat-1和印度Cartosat-1等。其中，Landsat系列卫星、SPOT卫星多光谱数据以及CBERS-02B的多光谱数据拥有较高的空间分辨率，但是其重访周期较长，不适用于实时的森林健康研究工作；Quickbird-2、IKONOS-2虽然空间分辨率较高，覆盖周期也较短，但却不适合大范围森林健康研究，而且数据价格十分昂贵；MODIS数据光谱分辨率很高，每1—2d便可观测地球表面1次，因此用于森林资源研究具有较强的优势，但其空间分辨率较低，多适用于较大空间的尺度森林健康研究。上述星载遥感技术均为被动式遥感，依赖于太阳，只有白天接收的数据可用，受天气、云层影响较大，其在森林健康研究中的应用也受到限制。与之相比，雷达成像为主动式遥感，不受太阳影响，昼夜数据均有效，且穿透力较强，尤其在热带地区，其应用具有极大优势。雷达遥感的不足之处在于覆盖范围小，同名点数据重复获取难，而且缺少光谱信息，因此其实际应用不如多光谱数据。3植被遥感研究应用3.1森林健康研究3.1.1林火管理火灾是威胁森林健康的重要风险因子之一，一旦发生其对森林的危害往往是巨大、彻底和不可逆的，气候变化情景下林火管理更具有十分重要的实际意义。美国国家航空和航天管理局(NASA)全球火灾数据库(GFDP)是全球最著名的火灾数据库及管理系统，GFDP的实质是一种基于Terra＆AquaMODIS卫星的遥感数字地图，其主要功能包括:(1)火场定位；(2)火烧迹地监控。在现有技术条件下，GFDP最大程度地降低了系统执行误差，为科研管理人员提供了一种大尺度监测、掌控森林火情的方法。“森林火灾预防与控制项目”是欧盟—印度尼西亚国际合作项目，欧印双方在林火遥感数据解译、林火预警监测、可燃物风险控制、火烧迹地恢复重建等领域取得了广泛的成果，其主要遥感数据来源是NOAA卫星。2003年，作为“森林火灾预防与控制项目”的后续计划，欧盟与印度尼西亚政府合作开展了“南苏门答腊森林火灾管理项目”，项目计划构建省域尺度火险探测和林火管理系统。雷达遥感在林火管理领域也有应用，美国科学家曾采用多孔径雷达遥感数据，以半经验方法估算了黄石公园林冠可燃物质量、林冠体积密度和叶含水量等3个林分可燃物载荷参数，与地面研究相比总体精确度超过70%，将可燃物分类后，精度更是达到85%以上。3.1.2病虫害综合防治我国在20世纪70年代就已开展了健康林木与虫害林木的光谱分析研究。此后，受大面积营造人工针叶纯林影响，我国非常重视松毛虫的遥感研究，在“八五”时期就有专题科技攻关项目。武红敢等利用近、中红外波段对植物体水分和叶绿素含量变化的敏感反应建立森林质量变化遥感监测模型，以评价森林健康状况，地面验证结果显示绝大多数的严重变化图斑均是由松毛虫致害造成的。此外，李明阳等以QuickBird遥感影像为基础，根据物种空间分布的主导生物地理因子，绘制了松材线虫、日本松干蚧和美国白蛾3种有害生物的空间适生性评价图。王震提取浙江富阳地区不同时期植被指数，反演叶面积指数和覆盖度，分析不同受害时期马尾松林生态系统功能的演变过程，分析认为由于当地自然条件优越，森林植被演替使得森林生态系统逐渐恢复。3.1.3酸雨和臭氧危害监测酸雨和臭氧是欧美国家森林健康研究的重要内容，美国、加拿大和欧盟都已将酸雨和臭氧纳入森林健康遥感监测指标体系。在欧洲，LandsatTM遥感监测数据显示:二氧化硫致害落叶是导致捷克北部挪威云杉林大面积退化的重要原因，且这一危害在海拔600—1000m的南坡和东南坡尤为严重。在北美，遥感应用研究发现:臭氧是西黄松叶面损伤的重要致害因子，且臭氧浓度与当地人口总量呈显著正相关，说明人类活动造成的臭氧浓度增加是西黄松叶面损伤的根本原因。王博在高光谱数据监测酸雨胁迫马尾松实验中发现:不同酸雨梯度胁迫下马尾松光谱反射曲线差异明显；酸雨胁迫可使马尾松叶绿素值发生改变；不同强度的酸雨胁迫与马尾松叶绿素生长速度呈正相关关系。3.2森林植被参数提取3.2.1植被指数目前，国内外发展了几十种不同的植被指数模型。其中，应用最为广泛的为归一化植被指数(NDVI)。Hoffman等基于MODIS-NDVI构建了森林关联识别与状态追踪系统，该系统可以有效识别自然和人为活动对森林的早期干扰，发现潜在的威胁因子，为森林健康提供第一重保护。马来西亚学者研究显示:NDVI与红树林分布密度显著相关，是红树林生长状态及植被空间分布的最佳指示因子。一般来说，年轻、生长旺盛的红树林健康状况较好，其NDVI也处在一个较高的水平(0.40—0.68)；而遭受风沙沉积和海潮侵蚀的红树林健康状况较差，NDVI也相对较低的水平(0.38—0.47)。朴世龙等利用NOAA-AVHRR数据，以NDVI作为植被活动的指标，研究了中国1982—1999年四季植被活动的变化，探讨植被活动对全球变化的主要响应方式。结果表明，中国植被四季平均NDVI均呈上升趋势，且季节性、区域性差异明显，生长及提前是中国植被对全球变化响应的最主要方式。3.2.1叶面积指数叶面积指数(LAI)是指总叶面积与其覆盖下土地面积的比值，LAI不但可以直接反映出在多样化尺度的植物冠层中的能量、CO2及物质环境，还与蒸散量、土壤水分平衡、树冠层光量的裁取、地上部初级生产力、总初级生产力等生态过程直接相关，是衡量森林健康状况的一个重要活力指标。从遥感影像中提取LAI通常有4种方法:植被指数法、混合象元分解法、几何光学模型法和辐射传输模型法。伴随着遥感技术的发展，特别是光谱微分技术的应用，LAI与遥感数据的相关性和精确度不断提高。Spanner研究认为，受林下植被、林隙和林冠郁闭度反射作用的影响，0.63—0.69μm和1.55—1.75μm反射带与LAI呈显著的反曲线关系；而当林冠郁闭度大于89%时，0.76—0.90μm反射带又与LAI呈极显著的正相关关系。3.3作物单产估计水稻单产易受天气、病虫害、水分的影响，尤其在灌浆和成熟阶段尚无很好的长势/单产模型。高光谱数据为消除天气、病虫害、水分对单产的影响提供了一条新的途径。Miller运用比值植被指数通过干物质和单产的关系来估计单产。但在作物灌浆与成熟阶段，由于反射率与总生物量之间并不相关，比值植被指数无法预测水稻的冠层生物量。ldso等运用500～600nm和600～700nm两个光谱区得到的反射值的转换植被指数(TV16)来估计小麦与大麦的单产，获得每天的小麦单产与TV16之间的相关系数为0.78。单产估算目前应用较多的还是回归分析方法，其基本过程为：Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+…+biXi+e式中：Y为作物产量，Xi为经过平滑的光谱反射率或NDVI指数。估计作物单产，用单通道的反射率是不够的。运用Rx、R′x和C(Rx)的多元线性回归方法难以估计单产。即使运用导数光谱技术，黄熟期作物的光谱数据与单产之间的关联也不显著。运用NDVI(特别是NDVIb)的回归方程比直接基于光谱平滑曲线或导数光谱曲线具有更高的相关性，能提高单产估计的性能，但在多年产量估算中效果不佳。目前来讲，导数光谱曲线的NDVI指数还难以真正用于估产实践，但该方法比宽波段的光谱指数或线性回归方程要好。3.4植被覆盖率研究土壤背景的反射特征是影响植被反射波谱特征的重要因素。许多植被指数和光谱模型的发展就是为了控制土壤背景的影响。土壤背景反射率的空间变化与土壤结构、构造、颜色和湿度等有关，如，当土壤湿度较大或腐殖质含量较多时，土壤对可见光和近红外的反射率都会降低。RangaBMyneni等通过对有植被覆盖的地表对太阳辐射吸收和反射特性进行研究，得出这样的结论:NDVI随植被覆盖率的增加而增加，但二者斜率的大小取决于叶面积指数(LAI)和土壤背景反射，对LAI较小(植被稀疏)的植被且亮色背景土壤，二者呈线性关系；对LAI较大且深色背景土壤，二者则呈非线性关系。Ranson等分别对高覆盖率冷杉树和低覆盖率冷杉树在3种土壤背景下(草地、白色土壤、黑色土壤)的NDVI值进行计算，发现前者的NDVI值随土壤背景变化而变化的幅度要小于后者，其原因就是覆盖率越小，观测视场内土壤所占比例就越大，土壤背景对冠层植被反射的影响就越大。4结语在全球气候变化情境之下，海平面上升、极端气候事件频发、森林火灾与病虫害大面积爆发，森林植被风险与压力持续增长，森林已经成为生态学、林学、全球气候变化研究领域的热点问题。针对其存在的问题与发展趋势，在以下几个方面还需要进行更深入的拓展研究：(1)推进森林生态和遥感技术重大基础理论问题的研究。加强对森林生态系统结构、过程、功能等森林生态重大问题的研究，特别强调自然因素和人类活动对森林生态系统的深刻影响，明确复杂多样的森林结构、过程、功能与遥感信息之间的耦合关系，提高遥感技术对森林结构、过程、功能的表达能力和支撑水平。(2)发展新型遥感技术，加强遥感数据解译技术研究。加强高光谱遥感、雷达遥感、多角度遥感、热红外遥感和激光荧光遥感等新型遥感技术的研究。新型遥感技术在时空分辨率、光谱波段、价格等方面优