基于地學(xué)信息圖譜的重慶巖溶石漠化植被恢復(fù)演替研究

鄭惠茹, 羅紅霞, 鄒揚(yáng)慶, 程玉絲, 張 銳

西南大學(xué), 地理科學(xué)學(xué)院, 重慶 400700

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基于地學(xué)信息圖譜的重慶巖溶石漠化植被恢復(fù)演替研究

鄭惠茹, 羅紅霞*, 鄒揚(yáng)慶, 程玉絲, 張 銳

西南大學(xué), 地理科學(xué)學(xué)院, 重慶 400700

重慶巖溶石漠化區(qū)的植被恢復(fù)演替動(dòng)態(tài)變化研究對(duì)于該地區(qū)的石漠化治理和生態(tài)恢復(fù)具有十分重要的指導(dǎo)意義。而多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)和地學(xué)圖譜分析法為植被恢復(fù)的研究提供了一種動(dòng)態(tài)性和綜合性的研究方法。以重慶市中梁山的典型植被恢復(fù)區(qū)為例,在基于1996、2001、2007和2013年4期遙感影像解譯分類的基礎(chǔ)上,采用“空間代替時(shí)間”的生態(tài)學(xué)植被演替研究方法,建立重慶市中梁山區(qū)退耕還林前后的植被恢復(fù)演替圖譜,并結(jié)合地學(xué)圖譜的相關(guān)分析方法,得到該區(qū)的植被恢復(fù)演替動(dòng)態(tài)格局演變規(guī)律,體現(xiàn)了空間信息科學(xué)技術(shù)、生態(tài)學(xué)方法和地學(xué)信息圖譜分析法在植被恢復(fù)演替研究中的有效結(jié)合。結(jié)果表明：(1)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法進(jìn)行分類,分類精度達(dá)到87.42%,比傳統(tǒng)監(jiān)督分類提高了5.57%。(2)自2002年全國范圍內(nèi)的“退耕還林(草)”工程全面啟動(dòng)后,該區(qū)域植被恢復(fù)演變特征明顯,耕地面積明顯減少而植被面積明顯增加。(3)從2001—2013年,植被演替在該時(shí)期內(nèi)依然存在著進(jìn)展演替和逆向演替兩個(gè)方向。雖然逆向演替比例僅占到18.63%,但它卻使該區(qū)的演替研究變得復(fù)雜。(4)質(zhì)心反映了各植被類型在恢復(fù)演替過程中的聚散與遷移,1996—2013年,馬尾松群落和落葉闊葉林群落的質(zhì)心變化較小,其他植被群落的質(zhì)心都有很明顯的變化。

巖溶石漠化；植被演替；多時(shí)相遙感影像；地學(xué)信息圖譜；格局演變

巖溶石漠化現(xiàn)象是我國南方熱帶巖溶地區(qū)嚴(yán)峻的生態(tài)問題,據(jù)資料統(tǒng)計(jì),截止2005年底,南方石漠化土地的總面積為12.96萬km2[1],占該地區(qū)巖溶面積的28.7%。地學(xué)信息圖譜是在繼承中國傳統(tǒng)圖譜研究成果的基礎(chǔ)上運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)獲取及其豐富的信息源,并以數(shù)據(jù)庫為依托,通過交互式的操作系統(tǒng),顯示事物或現(xiàn)象的三維圖形或空間動(dòng)態(tài)變化,并建立相關(guān)模型的地理時(shí)空分析方法論[2- 4]。繼1998年陳述彭院士提出地學(xué)信息圖譜的思想后,地學(xué)信息圖譜無論是從理論、方法還是應(yīng)用中都逐漸深入和成熟,其主要研究主要集中在對(duì)土地利用的時(shí)空動(dòng)態(tài)格局演變[5- 7]、城市空間的擴(kuò)展研究[8-9]、生態(tài)景觀的格局演變[10-11]和自然災(zāi)害的宏觀分析和預(yù)測(cè)[12-13]等方面。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)植被群落演替的研究大都集中在使用單一技術(shù)手段來對(duì)演替的現(xiàn)象、規(guī)律和生理生態(tài)特性的研究,使用空間信息科學(xué)技術(shù)與生態(tài)學(xué)研究方法結(jié)合的較少；對(duì)中梁山的植被恢復(fù)研究也主要集中在使用生態(tài)學(xué)的方法對(duì)其生態(tài)恢復(fù)重建模式的研究。本研究在巖溶石漠化植被恢復(fù)區(qū)植被演替研究中引入地學(xué)信息圖譜的相關(guān)理論方法,在獲取1996、2001、2007和2013年4期遙感影像的基礎(chǔ)上,結(jié)合野外實(shí)地所獲取的高光譜數(shù)據(jù),采用加入高程數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法對(duì)四個(gè)時(shí)相中不同的植被群落類型進(jìn)行分類,并結(jié)合地學(xué)圖譜的相關(guān)分析方法[14-16],探討了中梁山植被演替時(shí)空變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)了空間-屬性-過程的一體化,能夠定量和直觀地反映植被恢復(fù)過程中的演替時(shí)空變化規(guī)律。為生態(tài)工作者在植被恢復(fù)研究方面提供新的研究手段和技術(shù)方法,為研究區(qū)退化生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)、重建與生態(tài)工程實(shí)施給予理論指導(dǎo)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

為了探討重慶市巖溶植被恢復(fù)區(qū)植被的演替規(guī)律與特征,本研究選取了位于重慶市市區(qū)北部的中梁山(106°18′14″—106°56′53″E,29°39′10″—10°3′53″N)約7354.8 hm2范圍作為研究區(qū)域,該區(qū)域植被群落類型比較豐富,是石漠化植被恢復(fù)具有代表性的區(qū)域(圖1)。中梁山是川東平行嶺谷主體山脈華鎣山的三條支脈之一,年均溫18℃,年均降水量1000—1300 mm,屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,相對(duì)濕度大；海拔400—700 m,坡度0—40°,屬于中低山丘陵地區(qū)。由于中梁山缺土、缺水和偏堿性的巖溶環(huán)境導(dǎo)致該地區(qū)植物種多具有耐旱、石生和喜鈣的特性。其中,中梁山軸部以旱生、喜鈣性植物種類為主,如五節(jié)芒、黃花蒿等以及一些散生的落葉喬木樹種,主要植被類型包括草叢、灌草叢、藤刺灌叢和喬幼灌叢。兩翼以馬尾松林和杉木次生林為主,形成較大面積的常綠針葉林和針闊混交林。竹林主要分布于居民居住區(qū)附近和山麓地區(qū)。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the research area

1.2 數(shù)據(jù)資料及其來源

考慮到8月份是該地區(qū)植被生長比較茂盛的時(shí)期,因此本文選取了1996年8月20日、2001年8月2日、2007年8月19日的Landsat TM影像和2013年8月19日的Landsat OLI影像共4期遙感影像作為基本數(shù)據(jù),所有影像的軌道號(hào)均為128/39。影像數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn)。其他數(shù)據(jù)包括：美國Analytical Spectral Devices公司生產(chǎn)的FieldSpec HandHeld 便攜式光譜儀結(jié)合手持GPS機(jī)于2013年10月1—10日野外實(shí)測(cè)的主要植被群落的地物波譜數(shù)據(jù),主要用于支持遙感圖像的解譯；吳征鎰《中國植被》分類系統(tǒng)、1∶400萬中國植被圖分類系統(tǒng)、中國1∶100萬陸地地表覆被分類系統(tǒng)和林業(yè)相關(guān)部門的森林資源調(diào)查專題矢量圖和野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)主要用于植被類型的確定和遙感影像的解譯；重慶地理信息公共服務(wù)平臺(tái)提供的大比例尺高清航拍影像圖以及Quickbird高空間分辨率衛(wèi)星影像圖等主要用于后期的輔助解譯和精度校準(zhǔn)。

2 研究方法

2.1 植被分類信息提取

(1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理

首先進(jìn)行傳感器端的輻射定標(biāo)(獲得地物的輔亮度圖)、大氣校正(獲得地物實(shí)際反射率圖)、圖像增強(qiáng)處理和研究區(qū)裁剪等,并選用基于輻射傳輸理論的MODTRAN模型進(jìn)行大氣校正；然后用ViewSpecPro軟件對(duì)野外采集的各個(gè)群落類型樣本的地物波譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并重采樣到與遙感影像可見光-近紅外-短波紅外(450—900 nm)一致的波段；結(jié)合重采樣后的高光譜曲線特征和野外實(shí)測(cè)的影像像元光譜的特點(diǎn),最后選擇OLI563(RGB)、TM452(RGB)波段進(jìn)行假彩色影像合成,能明顯地突出具有巖溶地質(zhì)背景的地貌景觀和不同用地類型的色調(diào)差異和紋理信息。

圖2 研究區(qū)植被群落調(diào)查樣方分布圖Fig.2 The distribution of plots in research area

(2)分類方案的獲取

參考吳征鎰《中國植被》分類系統(tǒng)、1∶400萬中國植被圖分類系統(tǒng)、中國1∶100萬陸地地表覆被分類系統(tǒng)和本次研究重點(diǎn)即重慶中梁山巖溶石漠化區(qū)的植被恢復(fù)演替研究,并結(jié)合對(duì)野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)的光譜特征分析,最終確定研究區(qū)的遙感分類為：Ⅰ暖性針葉林：馬尾松林、柏木林、杉木林；Ⅱ竹林：慈竹林；Ⅲ亞熱帶常綠落葉闊葉林(栓皮櫟林、板栗林等)；Ⅳ針闊混交林；Ⅴ灌叢(酸性土和堿性土上的常綠灌叢、矮林,常綠闊葉落葉喬幼灌叢,以及灌草叢)；Ⅵ草叢共5大類8小類。其余的非植被包括耕地、人工建筑、采石場(chǎng)、水體4類。

(3)遙感圖像的解譯分類

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量簡單神經(jīng)元聯(lián)接而成的非線性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)并大量應(yīng)用于遙感影像的分類研究[17]。本研究選擇具有三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括輸入層、隱含層和輸出層三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。BP算法通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)和利用學(xué)習(xí)結(jié)果對(duì)整個(gè)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類兩個(gè)階段來實(shí)現(xiàn)。首先,在訓(xùn)練樣本選取的基礎(chǔ)上確定網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),對(duì)相關(guān)控制參數(shù)和樣本進(jìn)行輸入。根據(jù)2013年OLI多光譜數(shù)據(jù)的波普特性,分別選取OLI3、5、6波段為輸入層節(jié)點(diǎn),輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為分類方案中的地物類別數(shù)即12,隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目選擇從6開始并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來不斷調(diào)整。傳遞函數(shù)采用logistic非線性函數(shù),訓(xùn)練學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)監(jiān)督分類時(shí)的樣本數(shù)據(jù),控制參數(shù)主要包括學(xué)習(xí)率(0,1)、動(dòng)量因子(0,1),權(quán)值和閾值的初始化根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值隨機(jī)設(shè)定。經(jīng)過大量的學(xué)習(xí)和相關(guān)參數(shù)的多次調(diào)整,最終確定在學(xué)習(xí)率η=0.2、動(dòng)量因子α=0.9、訓(xùn)練1500次和隱含層為1時(shí),達(dá)到多次調(diào)整后的較佳精度。由于精度的局限性,在之后的試驗(yàn)中,嘗試使用OLI2、3、4、5、6、7波段為輸入層節(jié)點(diǎn),并分別加入可能影響分類精度的陰影影響參數(shù)RA5/4(OLI5/OLI4)和RA7/3(OLI7/OLI3)、紋理特征值(均值、方差、均勻值、對(duì)比度、相異性和熵)、高程、坡度、坡向等因子分別進(jìn)行試驗(yàn)；然后,在保證小類別有足夠的分析點(diǎn)的前提下,采用簡單隨機(jī)采樣法對(duì)隨機(jī)樣本進(jìn)行采樣。

(4)精度評(píng)價(jià)

驗(yàn)證樣本主要來源于研究區(qū)野外實(shí)地調(diào)查所收集到的實(shí)測(cè)資料,植被群落調(diào)查樣方如圖2,林業(yè)部門所提供的研究區(qū)森林資源調(diào)查專題矢量圖和Quickbird高空間分辨率衛(wèi)星影像圖以及2012年中梁山土地利用現(xiàn)狀圖,通過經(jīng)緯度定位和目視判讀選定2106個(gè)檢驗(yàn)樣本并一一確定像元點(diǎn)的實(shí)際類別；最后,采用混淆矩陣對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,運(yùn)用加入高程數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法對(duì)4個(gè)時(shí)相中不同的植被群落類型進(jìn)行分類所取得效果最好,分類總精度達(dá)到87.42%,總體精度比傳統(tǒng)監(jiān)督分類的結(jié)果提高了5.57%,分類混淆矩陣如表1。使用同樣的分類方法對(duì)前3期影像進(jìn)行解譯分類,最終分類結(jié)果如圖3。

2.2 巖溶區(qū)植被演替圖譜分析方法

(1)地學(xué)信息圖譜分析法

表1 加入DEM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類誤差矩陣

總體精度=87.4236% Overall accuracy=87.4236%; Kappa 系數(shù)=0.85Kappa coefficient=0.85;Pi:馬尾松 Pinus massoninana；Ch:杉木 Chinese fir；Ka:柏木 Kashiwagi；Ba:竹林 Bamboo forest；Br:闊葉林 Broad forest；Sh:灌叢 Shrub；Co:針闊混交林 Coniferous and broad-leaved mixed forest；Gr:草叢 Grass；Ac:人工建筑 Artificial construction；Qu:采石場(chǎng) Quarry；Wa:水體 Water area；Al:耕地 Arable land

地學(xué)信息圖譜以圖像、圖表的形式來反映事物和現(xiàn)象的形態(tài)結(jié)構(gòu)、成因機(jī)制、動(dòng)態(tài)變化等綜合性、復(fù)雜性的規(guī)律[2-4,18-19]。圖譜單元是將不同時(shí)刻所采集到的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行融合或代數(shù)運(yùn)算從而得到的空間、時(shí)間和屬性等一體化的數(shù)據(jù)[20]。

(2)轉(zhuǎn)移矩陣法

轉(zhuǎn)移矩陣可以定量化地識(shí)別不同地類在不同時(shí)間上的空間格局變化。在圖譜的基礎(chǔ)上通過ArcGIS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合、疊置分析、面積的計(jì)算和轉(zhuǎn)移矩陣的制作等,得到定量化的圖譜變化數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)移矩陣的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

(1)

(2)

式中,Pij表示地類i轉(zhuǎn)變?yōu)榈仡恓的轉(zhuǎn)移量,Ai表示t1時(shí)期第i種地物類型的面積；Bj表示t2時(shí)期第j種地物類型的面積。

(3)質(zhì)心遷移法

地類分布質(zhì)心的變化情況可以反映在一定歷史發(fā)展時(shí)期中地類在空間上的聚散與遷移[12]。質(zhì)心坐標(biāo)的計(jì)算公式如下：

(3)

式中,Xt、Yt分別表示在t年某地類分布區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo),Cti表示在t年某地類分布區(qū)域第i斑塊的面積,Xi、Yi分別表示在t年該地類第i斑塊的質(zhì)心坐標(biāo)。分布質(zhì)心遷移距離采用歐氏距離來量算。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被群落面積變化分析

經(jīng)過對(duì)多源數(shù)據(jù)的處理分析,得到植被群落的面積變化(圖4)和變化幅度情況(圖5)。從圖中可知：(1)在1996年,耕地和馬尾松在研究區(qū)內(nèi)所占的比重相對(duì)較大(分別占研究區(qū)總面積的29.50%和24.52%),而2013年,馬尾松、耕地、灌叢和闊葉林所占比重較大(分別占研究區(qū)總面積的28.16%、19.98%、20.55%和15.01%)；(2)1996—2001年間,馬尾松、闊葉林、竹林、灌叢4種主要植被的面積均呈減少趨勢(shì),發(fā)生了逆行演替的現(xiàn)象。其中竹林減少幅度最大(較1996年減少了57.32%),馬尾松、闊葉林和灌叢次之,這主要與人們對(duì)竹林和松林的砍伐有關(guān),從這個(gè)時(shí)期的草本群落的明顯增加也可以看出。自2002年“退耕還林”工程全面啟動(dòng)后,植被恢復(fù)工作成果顯著,在2001—2007年之間,馬尾松面積增加幅度最大(較2001年增加了15.49%),2007—2013年灌叢增加幅度最大(較2007年增加了111.00%),而同時(shí)這兩個(gè)階段里耕地的減少幅度最大。(3)退耕還林后即2001—2013年,植被群落中馬尾松、灌叢和闊葉林呈增加的趨勢(shì)且增加幅度大小依次是灌叢>馬尾松>闊葉林；而柏木、針闊混交林、竹林和草地呈減少的趨勢(shì)且減少幅度大小依次是草叢>竹林>柏木>針闊混交林。

圖4 研究區(qū)主要植被群落及非林地面積變化圖Fig.4 The variation map of the main vegetation communities and nonforest in the study area

圖5 不同覆被類型面積在3個(gè)階段中的變化幅度Fig.5 The change of different cover types are in three stages

3.2 植被恢復(fù)演替系列圖譜分析

圖6 植被群落演替圖譜(2001—2013年)Fig.6 The succession map of main vegetation communities (2001—2013)

在遙感影像地物信息提取的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了研究區(qū)退耕還林后(2001—2013)植被恢復(fù)演替變化圖譜(圖6),并根據(jù)地表覆被類型轉(zhuǎn)移矩陣制作了研究區(qū)主要植被群落變化圖譜單元排序表(表2)。結(jié)合圖表的信息可知：在該時(shí)期內(nèi),研究區(qū)地表覆被發(fā)生變化的總面積為3862.62 hm2,變化區(qū)域和未變化區(qū)域呈斑塊狀交錯(cuò)分布,總變化強(qiáng)度為52.52%(總變化面積/研究區(qū)總面積)。具體來講：植被演替在該時(shí)期內(nèi)存在兩個(gè)方向即進(jìn)展演替和逆行演替。進(jìn)展演替的比例為81.37%,主要表現(xiàn)為耕地經(jīng)過自然恢復(fù)演替、人工輔助演替等轉(zhuǎn)變?yōu)榱瞬荼救郝洹⒐鄥踩郝?、闊葉林群落和柏木群落,占進(jìn)展演替的50.31%,演替面積分別為233.46、730.80、249.93、28.53 hm2；草本群落演替發(fā)展為灌叢群落、闊葉林群落和柏木群落,占進(jìn)展演替的16.22%,演替面積分別為257.94、111.60、30.96 hm2；灌叢群落發(fā)展為闊葉林群落、馬尾松群落、竹林群落,占進(jìn)展演替的10.44%,演替面積分別為138.69、68.49、50.58 hm2；馬尾松群落則來源于闊葉林、竹林、針闊混交林、灌叢和草本群落的進(jìn)展演替,共計(jì)550.26 hm2。由于巖溶區(qū)特殊的地質(zhì)環(huán)境和外界的人為干擾,使得部分植被發(fā)生逆向演替在所難免,雖然所占比例很小,但卻使植被演替研究變得復(fù)雜。

由表2可知,從2001—2013年研究區(qū)內(nèi)植被恢復(fù)演替過程中,由最初的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)椴荼救郝渌嫉淖兓壤畲?但在研究區(qū)內(nèi)的部分區(qū)域已經(jīng)構(gòu)成了一個(gè)完整的植被恢復(fù)演替序列(圖7)。由圖7可知,在2001年為耕地的區(qū)域經(jīng)過6a的自然恢復(fù)過程先演變?yōu)楣嗖輩?2007年),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步演變?yōu)殚熑~林、馬尾松等喬木種群(2013年),其中2001—2007年間、2007—2013年間植被的變化強(qiáng)度分別為14.99%和28.24%。

表2 主要植被群落變化圖譜單元排序(2001—2013年)

*植被逆行演替變化部分

圖7 研究區(qū)內(nèi)典型植被恢復(fù)樣區(qū)圖Fig.7 sample-lands of typical vegetation in study area

3.3 植被恢復(fù)演替時(shí)空遷移圖譜分析

圖8 不同演替階段植被群落的質(zhì)心分布Fig.8 Centroid distribution of different succession stages of vegetation community

將4個(gè)時(shí)期不同演替階段的植被群落質(zhì)心坐標(biāo)進(jìn)行疊合,形成了植被群落質(zhì)心分布圖(圖8)和質(zhì)心遷移圖(圖9),以及基于歐式距離的植被群落質(zhì)心遷移距離和遷移方向表(表3)。

圖9 不同演替階段植被群落的質(zhì)心遷移方向Fig.9 Centroid migration direction of different succession stages of vegetation community

主要植被群落類型Vegetationtypes1996—20012001—20072007—20132001—2013遷移距離Migrationdistance/m遷移方向Migrationdirection遷移距離Migrationdistance/m遷移方向Migrationdirection遷移距離Migrationdistance/m遷移方向Migrationdirection遷移距離Migrationdistance/m遷移方向Migrationdirection馬尾松Pi185.0北偏東196.4南偏西192.7正北28.3正南柏木Ka917.2南偏西619.1北偏東1972.2南偏西1353.3南偏西闊葉林Br727.2南偏東435.3北偏西367.7南偏東425.4南偏西針闊混交林Co3735.2南偏西2680.0北偏東1083.4正南竹林Ba389.9東南1804.2東北207.7西南1599.8北偏東灌叢Sh511.0東南1252.9西南1206.7正北905.8西北草叢Gr895.1正北664.7東北3347.3南偏西2791.7南偏西

由圖表信息可知,1996年和2001年,除柏木林外的其他群落類型質(zhì)心基本集聚在了研究區(qū)的幾何中心位置；2007年作為過度階段,除柏木群落、竹林質(zhì)心偏北而針闊混交林、灌叢群落質(zhì)心偏南外,闊葉林、馬尾松、草本群落質(zhì)心居中；到2013年,闊葉林、灌叢群落、馬尾松群落質(zhì)心又集聚在了研究區(qū)中部,說明在1996—2013年間闊葉林和馬尾松林在該區(qū)域內(nèi)分布均勻且生長均衡。植被群落質(zhì)心多在南北方向上遷移,這與該區(qū)南北走向的地勢(shì)有關(guān),且在2001—2013年間,質(zhì)心遷移距離依次由大到小為草本群落>竹林群落>柏木群落>針闊混交林>灌叢群落>常綠落葉闊葉林群落>馬尾松群落。具體表現(xiàn)為：馬尾松群落和闊葉林群落的質(zhì)心僅僅是在南北方向略有變動(dòng),并沒有一個(gè)明顯的遷移變化方向；柏木群落在2001—2007年期間質(zhì)心向北遷移,在2007—2013年又向南移動(dòng),這表明在該時(shí)期里原質(zhì)心所在地南部出現(xiàn)了柏木群落的分布,這與中梁山中部海石公園封山育林下的柏木自然恢復(fù)和退耕坡地上人工種植柏木的實(shí)際情況相符；常綠針闊混交林作為闊葉林到針葉林的過渡階段,其分布質(zhì)心在2001—2007年期間明顯南移,在2007—2013年又向北移,但總體上針闊混交林還是向南遷移,說明這個(gè)時(shí)期研究區(qū)南部有更多的闊葉林群落在向針葉林群落演進(jìn)；竹林的分布質(zhì)心從2001—2007年向東北方向遷移,之后變化一直較小,這是由于中梁山的竹林以速生慈竹林群落為主；灌叢群落的質(zhì)心遷移較明顯,2001—2013年整體向西北方向移動(dòng),且移動(dòng)距離較大,說明在研究區(qū)的西北方向上有較多的非灌叢群落轉(zhuǎn)變?yōu)榱斯鄥踩郝?且增加面積較大；草本群落的質(zhì)心遷移也很顯著,1996—2001年向北移動(dòng),之后又向東北移動(dòng),2007—2013年長距離的向南偏西方向遷移,說明草本群落在這個(gè)時(shí)期里變化最大?？偟膩碚f,植被群落質(zhì)心多在南北方向上遷移,這與該區(qū)南北走向的地勢(shì)有關(guān)。

4 結(jié)論與討論

4.1 主要研究結(jié)論

本研究是在區(qū)域尺度的基礎(chǔ)上,結(jié)合3S技術(shù)、野外實(shí)測(cè)高光譜技術(shù)及生態(tài)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度的植被類型劃分。分類試驗(yàn)結(jié)果和分類精度表明：①植被演替識(shí)別分類中涉及到多個(gè)時(shí)期植被種群的識(shí)別,中分辨率多光譜影像混合像元問題又不可避免,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和高度的容錯(cuò)能力,以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行式分布結(jié)構(gòu)可以很方便地引入非光譜信息參與分類,使得遙感影像分類精度達(dá)到87.42%,比傳統(tǒng)監(jiān)督分類精度提高了5.57%,但在區(qū)分杉木林、柏木林和針闊混交林精度依然很低,存在錯(cuò)分和誤分的現(xiàn)象；②在研究時(shí)段內(nèi),研究區(qū)域植被群落在不同的時(shí)間段內(nèi)面積變化特征明顯。1996—2001年,以竹林的減少為主,2001—2007年,以馬尾松林的增加為主,2007—2013年,以灌叢的增加為主,分別占各變化時(shí)期植被變化面積的36.36%、38.47%和55.75%。從演替序列來看,中梁山巖溶石漠化地區(qū)的植被恢復(fù)整體上遵循了旱生進(jìn)展演替的一般規(guī)律,即草本群落到灌木群落再到喬木群落,但是由于中梁山屬于中低山地區(qū),受人為影響因素大,研究區(qū)內(nèi)海拔高差相對(duì)較小加之土壤稀薄不均的生境條件的限制,使得該地區(qū)的頂級(jí)群落更多的表現(xiàn)為土壤頂級(jí)[21- 22]。人工林的種植加速了該區(qū)域的進(jìn)展演替,但由于其物種構(gòu)成和群落結(jié)構(gòu)比較簡單,不如自然恢復(fù)植被穩(wěn)定,更容易被破壞和入侵。因此,在進(jìn)行該地區(qū)的生態(tài)功能的恢復(fù)時(shí),選擇和引入自然恢復(fù)演替過程中后期的植物種如柏木、馬尾松等對(duì)中梁山石漠化地區(qū)進(jìn)行植被重建應(yīng)該更有利于該地區(qū)穩(wěn)定植被生態(tài)系統(tǒng)的形成。

4.2 討論

①僅有光譜數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分類完全不能識(shí)別杉木、柏木和針闊混交林,而隨著其他類型波段(比值波段、紋理、坡度、坡向、高程)的加入整個(gè)分類精度才有所提高,但并不是影響因子的全部加入就會(huì)起到提高分類精度的作用,反而可能造成一定的干擾。②由于數(shù)據(jù)源、野外采集高光譜儀的局限性和研究區(qū)地形等方面的影響,使得在對(duì)研究區(qū)不同演替階段具有代表性群落的劃分比較粗略,例如常綠落葉闊葉林并未給出具體的建群種或共優(yōu)種類型。此外,本研究只是重點(diǎn)探討了小區(qū)域尺度上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在植被群落劃分和演替中的應(yīng)用,在實(shí)際工作中,還應(yīng)根據(jù)研究對(duì)象、研究目的和數(shù)據(jù)源的不同,嘗試將多源數(shù)據(jù)多方法相結(jié)合的分類方法以提高分類精度。③從所得到的結(jié)果看,自國家在西南喀斯特地區(qū)實(shí)施退耕還林還草等一系列生態(tài)建設(shè)工程特別是2008年國務(wù)院批復(fù)了《巖溶地區(qū)石漠化綜合治理大綱(2006—2015)》以來,喀斯特地區(qū)植被恢復(fù)變化明顯。中梁山屬中低山地區(qū),受人類活動(dòng)影響大,加之特殊的地質(zhì)環(huán)境和薄厚不均的土壤分布,使得該區(qū)域的植被恢復(fù)情況有特定的變化特征。變化較顯著的是中梁山兩側(cè)外圍的耕地和中軸山丘的耕地,而未變化植被群落類型主要是分布在中梁山“兩翼”酸性土壤上的頂級(jí)群落——馬尾松(少量杉木)群落和分布在鈣質(zhì)土壤上的頂級(jí)群落——柏木群落,它們具有較好的能量物質(zhì)轉(zhuǎn)換能力和穩(wěn)定的生態(tài)系統(tǒng)功能,因此在自然演替過程中變化小。④植被恢復(fù)演替圖譜很好地詮釋了地學(xué)信息圖譜的特點(diǎn)和內(nèi)涵,能夠定量和直觀地反映各植被類型在不同演替階段的空間格局、分布規(guī)律和變化過程,圖譜單元可以研究各影像單元在各采樣時(shí)刻的利用狀態(tài),實(shí)現(xiàn)空間-屬性-過程的一體化,可見地學(xué)信息圖譜在分析植被恢復(fù)演替的時(shí)空變化方面具有非常好的圖形表現(xiàn)形式和分析手段,從而為巖溶石漠化地區(qū)的植被恢復(fù)提供強(qiáng)有力的科學(xué)依據(jù)和技術(shù)手段。

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Quantifying vegetation restoration in a karst rocky desertification area in Chongqing based on Geo-informatic Tupu

ZHENG Huiru, LUO Hongxia*, ZOU Yangqing, CHENG Yusi, ZHANG Rui

SchoolofGeographicalScience,SouthwestUniversity,Chongqing400700,China

Karst rocky desertification (KRD) has become one of the most important ecological and environmental problems in China, and the control of rocky desertification has been listed as a goal of both social development and national environmental managment projects. However, patterns of plant succession in the process of KRD reversal activities are still unclear. Understanding plant dynamics is important for both the theory and practice for successful ecosystem restoration. We used multi-temporal, remotely sensed images and a Geo-informatic Tupu method to investigate the succession patterns of vegetation restoration at Zhongliang Mountain in Chongqing, Southwest China. This region is a typical KRD vegetation restoration area, with a rich diversity of regional vegetation types. In this study, remotely sensed images for four different time periods (1996, 2001, 2007, and 2013), representing four different stages in vegetation succession, were selected and analyzed using back-propagation (BP) neural network models for interpretation and classification. This resulted in maps of vegetation restoration based spatial structure rather than time series images, captured before and after the Grain for Green project, and thus, established information about principles for vegetation restoration succession in the region. Thereafter, the maps were analyzed using Geo-informatic Tupu to identify the dynamic patterns of vegetation restoration succession in the region. Our results indicate the following. (1) The BP neural network model provides an efficient vegetation classification method in the Zhongliang Mountain region. The overall accuracy of the (BP) neural network classification was 87.42%, which was 5.57% higher than traditional supervised methods. (2) Since 2002, a series of ecological restoration projects, including the Grain for Green project (the conversion of cropland into forest or pasture), have been implemented in this region, leading to a reduction in the area of farmland and an increase in the area of natural vegetation. The positive trends observed in the study site are interpreted as being the result of human-induced restoration. Comparing vegetation change in the different sub-regions of the study site, the most significant vegetation changes occurred on farmland that was located in the valley and foothills of Zhongliang Mountain. In contrast, regions with moderate change included the acid and the alkaline soil areas at higher elevations of Zhongliang Mountain. Here, the Masson pine community and kashiwagi community, respectively, are dominant. These communities have effective energy and nutrient conversion capabilities and form stable ecosystems that moderate changes in the natural succession of vegetation. (3) The Zhongliang Mountain communities were classified into two different stages, forward succession and reverse succession, during the period 2001—2013. In 18.63% of the region, reverse succession occurred, resulting in complex patterns of vegetation change. (4) Analysis of changes in vegetation structure was performed based on the centroid shifting method. From 1996 to 2013, the centroid of the Masson pine community and deciduous broad-leaved forest communities changed only slightly, while changes observed in other vegetation types were more marked. The Tupu method quantified the spatial pattern, distribution, and change processes of vegetation in different successional stages. It appears that the Tupu method can identify the state of each image element in each sampling time and achieve an integration of Space-Property-Process, providing a strong scientific basis and technical means for vegetation restoration in karst rocky desertification regions.

karst rocky desertification; vegetation succession; multi-temporal remote sensing images; geo-informatic Tupu; pattern evolution

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41201436)

2014- 11- 12;

日期:2016- 01- 15

10.5846/stxb201411122233

*通訊作者Corresponding author.E-mail: tam_7236@swu.edu.cn

鄭惠茹, 羅紅霞, 鄒揚(yáng)慶, 程玉絲, 張銳.基于地學(xué)信息圖譜的重慶巖溶石漠化植被恢復(fù)演替研究.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(19):6295- 6307.

Zheng H R, Luo H X, Zou Y Q, Cheng Y S, Zhang R.Quantifying vegetation restoration in a karst rocky desertification area in Chongqing based on Geo-informatic Tupu.Acta Ecologica Sinica,2016,36(19):6295- 6307.