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      基于MODIS遙感數(shù)據(jù)的貴州省森林物候監(jiān)測

      2023-08-16 06:10:52董奎譚本會
      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年14期
      關(guān)鍵詞:植被指數(shù)

      董奎 譚本會

      摘要 以貴州省森林植被為研究對象,基于對MODIS衛(wèi)星遙感影像的分析,探討了遙感監(jiān)測手段在區(qū)域尺度上提高森林植被物候監(jiān)測精細(xì)程度的可能性。結(jié)果表明:通過分析比較歸一化植被指數(shù)(NDVI)、增強(qiáng)植被指數(shù)(EVI)、相對綠度指數(shù)(Gcc)、絕對綠度指數(shù)(ExG)等不同植被指數(shù),發(fā)現(xiàn)增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)更能表達(dá)森林植被物候變化趨勢;采用S-G濾波及動態(tài)閾值法提取物候關(guān)鍵期,發(fā)現(xiàn)貴州省森林植被物候變化趨勢呈現(xiàn)西部地區(qū)植被生長開始期晚于東部地區(qū),結(jié)束期早于東部地區(qū),整個植被生長季長度西部短于東部;基于EVI的貴州省森林物候空間分異規(guī)律總體上不明顯,僅緯度與生長開始期(SOS)和生長季長度(LOS)相關(guān)性顯著,經(jīng)度海陸地帶性及海拔垂直地帶性差異不顯著。

      關(guān)鍵詞 森林物候;MODIS;植被指數(shù);NDVI;EVI

      中圖分類號 S771.8? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

      文章編號 0517-6611(2023)14-0114-06

      作者簡介 董奎(1990—),男,貴州織金人,工程師,碩士,從事林業(yè)資源調(diào)查研究。*通信作者,工程師,從事石漠化檢查防治研究。

      植物的萌發(fā)、展葉、開花、葉變色、落葉、飛禽遷徙、昆蟲活動等物候現(xiàn)象,既反映了當(dāng)?shù)睾彤?dāng)時的環(huán)境狀況,也反映了過去一段時期環(huán)境狀況的積累[ 1]。植物物候?qū)W是以年為周期,研究植物受氣候、水文、土壤等生物因子和非生物因子的影響而產(chǎn)生自然現(xiàn)象的學(xué)科[ 2]。植物物候研究旨在認(rèn)識自然季節(jié)現(xiàn)象變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)農(nóng)林業(yè)、園林園藝業(yè)等經(jīng)營管理的自動化、智能化、精細(xì)化,以及森林觀花(果品)賞葉旅游的準(zhǔn)確預(yù)報,服務(wù)于農(nóng)(牧)林業(yè)生產(chǎn)、森林觀花(果品)賞葉旅游、生態(tài)應(yīng)用與全球氣候變化研究、人類健康與科普教育等[ 3]。

      植物物候現(xiàn)象是直觀和敏感的環(huán)境條件季節(jié)和年際變化的生物指示器,其發(fā)生時間可反映陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的快速反應(yīng)和適應(yīng),被認(rèn)為是“自然界的語言”,是全球變化的“診斷指紋”[ 4-5]。精細(xì)的植物物候測定,通過植物物候相的變化節(jié)律,精細(xì)地反映植物生長節(jié)律和生態(tài)效應(yīng)的波動變化,可以準(zhǔn)確監(jiān)測各種植物在每年生長季的起始時間、終止時間及生長季中的物候節(jié)律的精細(xì)變化。

      傳統(tǒng)的物候?qū)W研究方法主要是以野外觀測為基礎(chǔ),即以眼觀察和手記錄的方式,通過定點(diǎn)定時記錄生物物候現(xiàn)象的周年慶變化[ 6-7],這種方法簡單易行,操作方便,但耗時耗力,而且由于監(jiān)測站點(diǎn)有限,在空間上很難實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面的空間尺度轉(zhuǎn)換,因此,監(jiān)測站點(diǎn)有限,經(jīng)常造成數(shù)據(jù)缺失,難以實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)向面的空間尺度轉(zhuǎn)換[ 7]。近40余年來,隨著計算機(jī)技術(shù)和遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,植物物候觀測手段逐漸發(fā)展出一套從地面到空間衛(wèi)星,廣泛應(yīng)用于植物物候監(jiān)測及其與氣候變化有關(guān)的研究,以獲取植物物候連續(xù)、區(qū)域尺度信息的一套比較成熟的遙感監(jiān)測技術(shù)和方法,從而使傳統(tǒng)的物候監(jiān)控手段的缺失得到了有效彌補(bǔ)。近幾年,國內(nèi)和國際植被物候研究以大田觀測為主,以氣候物候?yàn)榛A(chǔ),還包括以遙感為基礎(chǔ)的大尺度物候研究[ 8-10]。筆者以貴州省森林植被為研究對象,探討不同植被指標(biāo)下的森林植被物候監(jiān)測方法和途徑,利用MODIS時間序列遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感物候監(jiān)測。

      1 材料與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      研究區(qū)位于貴州省103°36′~109°35′E,24°37′~29°13′N,位于我國西南部云貴高原東端(圖1)。貴州省地勢西高東低,自中部向北、東、南三面傾斜,平均海拔1 100 m,地貌屬高原山地,其中92.5%為山地和丘陵。全省氣候?qū)賮啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候,年平均氣溫9~19 ℃,年降水量1 100~1 500 mm,降水量分布東、南偏多,西、北偏少,相對濕度在70%以上,全年日照時數(shù)1 300 h,無霜期270 d左右。降水占45%~52%。全省植被類型復(fù)雜多樣,可分為針葉林、闊葉林、竹林、灌叢與草叢、沼澤植被和水草植被五大類,全省森林覆蓋率在2021年達(dá)到62.12%。針葉林以杉木(Cunminghamia lanceolata)、馬尾松(Pinus massoniana)、云南松(P.yunnanensis)、柏木(Cupressus funebris)等為主,闊葉林以殼斗科(Fagaceae)、樟科(Lauraceae)、木蘭科(Magnoliaceae)、山茶科(Theaceae)等為主。

      1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      采用的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為MODIS獲取的遙感影像數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)搭載于EOS/TERRA衛(wèi)星上的中等分辨率成像光譜儀。精選貴州省2021年全年8 d最大值合成地表反射率產(chǎn)品(MODIS/TERRA8-DAYL3GLOBAL500M)MOD09A1,數(shù)據(jù)下載地址:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/。貴州板塊編號為:H27V06,數(shù)據(jù)包含7個波段,空間分辨率500 M。MOD09A1數(shù)據(jù)格式為HDF(HierarchicalDataFormat分級數(shù)據(jù)格式),投影方式為等面積正弦曲線投影,每張圖像覆蓋面積為1 200 km×1 200 km。資料已經(jīng)輻射定標(biāo),幾何精細(xì)校正,大氣及氣溶膠嚴(yán)格校正。全年共46幅(景物)影像,于2021年完成。

      利用ENVI/IDL編寫程序,利用ENVI/IDL函數(shù)File_Search和ENVI_CONVERT_File_MAP_Projection對MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行批量的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換,將正弦投影轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度坐標(biāo)。利用貴州省行政邊界矢量數(shù)據(jù),投影轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用ENVI_MASK_APPLY_DOIT函數(shù)進(jìn)行批量裁剪。最后用IDL編寫程序,按(1)~(4)對各種植被指數(shù)進(jìn)行批量計算。

      為了方便數(shù)據(jù)分析與存儲,在IDL中利用fix()函數(shù)轉(zhuǎn)換各植被指數(shù),將其擴(kuò)大10 000倍,轉(zhuǎn)換成整型。

      森林植被數(shù)據(jù)來源于Globe Land 30 m空間分辨率全球地表覆蓋數(shù)據(jù)(2020版),由國家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布[ 11](http://www.globallandcover.com/),空間分辨率為30 m,包括耕地、林地、草地等10個一級類型。其中,林地定義為喬木覆蓋,樹冠蓋度在30%以上的土地,包括落葉闊葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、常綠針葉林、混交林,以及樹冠蓋度在10%~30%的疏林地[ 11]。

      由于使用的MODIS數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m,需要對地表覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類,使其與MODIS數(shù)據(jù)空間分辨率一致,再將其重分類為森林與非森林,以掩膜的方式處理為森林植被范圍,得出研究區(qū)森林植被指標(biāo),在ENVI軟件中完成這一過程。

      1.3 植被物候確定方法

      傳統(tǒng)的物候被定義為一個間斷性、不連續(xù)的過程,在特定的生命周期(如萌芽、抽枝、葉的展開、開花、結(jié)果和落葉、休眠等)的物種或個體尺度下的規(guī)律性現(xiàn)象。物候是指以衛(wèi)星遙感為基礎(chǔ),以群落尺度的動態(tài)連續(xù)過程為基礎(chǔ),主要表現(xiàn)為隨季節(jié)變化而變化的群落結(jié)構(gòu)和外貌,即季相變化的物候節(jié)律。

      森林物候參數(shù)提取是由Jnsson等[ 12]提出的動態(tài)閥值方法,又稱比例閥值方法,即植被生長的起始期和結(jié)束期為20%,植被指數(shù)生長曲線的左右振幅。該方法所采用的閥值并不是某一特定的植被指標(biāo),而是采用了動態(tài)的比值形式[ 13]。物候關(guān)鍵期參數(shù)定義如下:生長季開始階段(SOS)、生長季結(jié)束階段(EOS)、生長季長度(LOS)、生長季最大值階段(MOE)。

      筆者所采用的8 d合成MOD09產(chǎn)品,經(jīng)過嚴(yán)格的前期預(yù)處理,將8 d中最佳觀測值作為影像像素值,采用最大值合成的方式進(jìn)行處理。然而,經(jīng)過處理的資料仍會受到云霧等影響,尤其是多云霧地區(qū),如西南部,可能會在降低影像近紅外線與紅外線波段反射數(shù)值,導(dǎo)致資料在時間序列上突變,使植被物候分析合成期內(nèi)持續(xù)出現(xiàn)雜音。因此,要想獲得流暢的時間序列圖像,重構(gòu)時間序列植被指數(shù)是必不可少的一步。近年來,有更多的算法針對時間序列曲線去噪,如最大值合成法(MVC)、Savitzky-Golay濾波法(S-G)、雙Logistic函數(shù)擬合法(D-L),AG(非對稱高斯函數(shù))、傅里葉分析法、小波分析法、中值迭代濾波法和時間序列諧波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)等。每種濾波方法都有優(yōu)缺點(diǎn),分別采用時代衛(wèi)星軟件模塊中主要的S-G、D-L、AG 3種濾波方法和HANTS方法,對2015年EVI時間序列樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,對原數(shù)據(jù)重建的效果進(jìn)行不同方法的分析比較后發(fā)現(xiàn)[ 14]。原始曲線的細(xì)節(jié)保留在S-G濾鏡的原始數(shù)據(jù)上。因此,筆者用Savizky-Golay(S-G)濾波法重構(gòu)植被指數(shù)時間序列數(shù)據(jù)。S-G濾波法是應(yīng)用最小二乘卷積擬合方法[ 15],由Savizky和Golay于1964年提出。筆者采用ENVI/IDL編寫程序進(jìn)行植被指標(biāo)重構(gòu),需要確定濾波窗的大小及在S-G濾波過程中的濾波窗多項(xiàng)式系數(shù),并且濾波窗越大,時間序列曲線越平滑,但會導(dǎo)致細(xì)節(jié)信息的曲線變化而丟失。經(jīng)連續(xù)測試,確定濾鏡視窗為5的大小,濾鏡多項(xiàng)式系數(shù)為3的大小。重構(gòu)結(jié)果如圖2所示(27°03′46.11″N,104°27′07.80″E)。

      為更加精細(xì)地反映植被生長變化過程,獲取一個生長季內(nèi)植被各生長階段的物候信息,對各植被指數(shù)在春季樹木萌發(fā)和展葉生長期內(nèi)分別按10%、30%、50%、70%、90%的速度遞增進(jìn)行測算。并記錄各植被指數(shù)在秋季樹木葉片變色衰老期下降10%、30%、50%、70%、90%和植被指數(shù)達(dá)到最大值時的天數(shù)。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 植被指數(shù)選擇

      由各植被指數(shù)的時間序列變化曲線(圖3)可知,MODIS衛(wèi)星圖像中各植被指數(shù)總體上可以反映出植被物候在年內(nèi)的變化趨勢。隨著植被生長季的到來,植被指數(shù)(VI)曲線逐漸上升,當(dāng)植被生長旺盛時,VI上升速度加快,曲線變化迅速,之后達(dá)到最大值,秋季植被逐漸進(jìn)入凋落期,植物葉片開始變色,VI開始下降,且變化速度加快。但經(jīng)比較分析可知,增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI更難準(zhǔn)確表征植被生長和衰老過程。

      圖3 不同植被指數(shù)曲線

      Fig.3 Different vegetation index curves

      2.2 植被物候關(guān)鍵期確定

      利用TimeSAT軟件,計算得出不同植被指數(shù)物候關(guān)鍵期(儒略日)(表1)(27°03′46.11″N,104°27′07.80″E)。由表1可知,植被指數(shù)EVI、NDVI、Gcc等指標(biāo)與ExG植被物候關(guān)鍵期的指標(biāo)存在差異。SOS在生長季的起始階段為110 d左右,生長季結(jié)束期328 d左右,生長季長度218 d,生長季最大值階段232 d。NDVI得出的SOS最小為96 d,Gcc最大為128 d;NDVI和ExG得出的EOS均為最大,為344 d,Gcc最小為304 d;生長季最大值階段NDVI最大達(dá)248 d,EVI最小,為216 d。

      設(shè)置不同植被指數(shù)變化率閾值,利用ENVI/IDL編寫程序,計算不同變化率植被指數(shù)發(fā)生的天數(shù)(表2)。生長季植被指數(shù)分別提高10%、30%、50%、70%、90%時,衰老季植被指數(shù)下降了10%、30%、50%、70%、90%。從表2和圖4可以看出,不同生長速度的日數(shù)在各植被指標(biāo)上也出現(xiàn)了不同程度的背離。生長季節(jié)植被指數(shù)上升10%的天數(shù),除NDVI異常值外,其余為80~100 d,而此時森林植物葉片尚未開始生長;植被指數(shù)在112~136 d上升到30%,樹葉開始返青,也是草木群落物候返青期的開端;達(dá)到200 d以后,植被指數(shù)提高90%,這時大部分草木葉片展開定型,進(jìn)入草木成熟期;至220 d左右時,草木指數(shù)達(dá)到最大值,此后一直處于穩(wěn)定狀態(tài),并持續(xù)至260 d左右,草木葉片開始老化、變色,每片草木指數(shù)僅減少30%;到290 d以后,葉片開始大量變黃,植被指數(shù)下降70%左右,開始枯萎;至344 d以后,草木指數(shù)降至90%,幾乎所有葉片枯萎,樹木開始進(jìn)入休眠狀態(tài)。

      2.3 森林物候空間分布格局 分析貴州森林植被物候關(guān)鍵期的空間分布格局,以增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI為例。

      2.3.1 生長開始階段(SOS)。

      從森林物候SOS的空間分布來看(圖5a),森林物候SOS分布存在區(qū)域差異,總體上黔東、黔東南、黔西南地區(qū)森林植被生長的開始期比黔中地區(qū)要早,而黔北、黔東北地區(qū)的森林植被生長的開始期最晚,貴州東部河谷低洼地帶出現(xiàn)最早的SOS,平均在60 d以前出現(xiàn);SOS在貴州省中部地區(qū)的平均水平為61~80 d;黔北平均在101~120 d,最遲出現(xiàn)在畢節(jié)地區(qū)西部。

      2.3.2 生長結(jié)束階段(EOS)。

      從貴州省森林物候EOS(圖5b)的空間分布來看,最晚結(jié)束生長的是黔南和黔北河谷地區(qū)的森林,最早結(jié)束生長的是黔西和黔北畢節(jié)的大部分地區(qū),而相對居中的是黔東。黔北、黔南等谷地,森林物候生長結(jié)束期EOS在340 d左右;黔西高原高山地區(qū)森林物候生長的EOS在310 d之前;全省絕大多數(shù)地區(qū)的森林氣候EOS在310~345 d。

      2.3.3 生長季長度(LOS)。

      從LOS空間分布來看(圖5c),貴州森林生長時間最長的地區(qū)是黔南、黔西南和黔東,其中黔南多數(shù)地區(qū)平均LOS在300 d以上,個別地區(qū)甚至超過330 d,貴州東部比貴州南部略短,平均在240 d以上。但黔北畢節(jié)地區(qū)在240 d以下的地區(qū),森林生長期比其他地區(qū)短。貴州省森林生長季長度,從總體上看,南方長于北方,東部長于西部。

      2.3.4 生長最大值階段(MOS)。

      從貴州省森林物候的MOS空間分布圖來看(圖5d),黔北高山地區(qū)大部分和黔西少部分地區(qū)森林植被生長最大日期最長,平均在230~250 d。

      2.4 森林物候空間分布差異性分析

      選取貴州省84個氣象站點(diǎn)的緯度、經(jīng)度、海拔與所在地區(qū)的森林物候參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,分析森林植被的物候變化與其位置等因素有關(guān),存在空間分布異質(zhì)性。資料來源于中國科學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/)。利用ArcGIS軟件提取氣象站位置森林物候關(guān)鍵期,與緯度﹑經(jīng)度、海拔進(jìn)行相關(guān)性分析。

      2.4.1 緯度地帶性差異。

      一般來說,森林植被類型隨著緯度不同而分布不同,存在緯度地帶性變化。由表3可知,貴州省森林物候中SOS、EOS、LOS與緯度的相關(guān)性系數(shù)R分別為0.219、-0214、-0.295,除EOS外,SOS與LOS相關(guān)性顯著(P<0.05)。將森林物候參數(shù)SOS、EOS、LOS分別與緯度作線性擬合(圖6),其R2分別為0.047 9、0.045 8、0.087 1,由此表明,貴州省森林物候關(guān)鍵期的緯度地帶性地域分異的規(guī)律明顯。

      2.4.2 經(jīng)度地帶性差異。

      經(jīng)度地帶性又稱海陸地帶性,是由于海陸位置的不同,造成植被類型的不同,造成地表降水量、溫度分布的差異。由表4可知,貴州省森林物候中SOS、EOS、LOS與經(jīng)度的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.090 6、-0.029 2、0.047 7,SOS、EOS、LOS總體相關(guān)性不顯著(P>0.05)。將森林物候參數(shù)SOS、EOS、LOS分別與經(jīng)度進(jìn)行線性擬合(圖7),其R2分別為0.008 220、0.000 854、0.002 280,數(shù)值相對較小,顯示貴州省在經(jīng)度地帶性上,在森林物候關(guān)鍵期的地域分異并不明顯。

      2.4.3 海拔地帶性差異。

      貴州省地勢西高東低,具有明顯的垂直帶狀森林植被。由表5可知,貴州省森林物候SOS、EOS、LOS與海拔的相關(guān)性系數(shù)分別為0.082 2、-0.045 7、-0.088 9,相關(guān)性總體上并不顯著(P>0.05)。森林物候參數(shù)SOS、EOS、LOS分別與海拔作線性擬合(圖8),其R2分別為0.006 75、0.002 09、0.007 94,說明森林物候關(guān)鍵期與海拔的線性擬合關(guān)聯(lián)度較差。

      3 結(jié)論與討論

      利用MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),利用動態(tài)閾值方法對貴州省森林物候關(guān)鍵期提取的植被指數(shù)EVI、ExG、Gcc和NDVI時間序列曲線進(jìn)行平滑濾波,得出如下結(jié)論:

      (1)比較EVI、ExG、Gcc及NDVI得出的時間序列曲線,發(fā)現(xiàn)EVI更能較好反映植被生長狀況,這與米兆榮等[ 16-17]研究結(jié)果類似。這是由于EVI取值范圍、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等均高于其他植被指數(shù),且EVI能夠克服植被生長旺盛期容易達(dá)到飽和這一不足,對植被生長變化過程的反映更為真實(shí)。

      (2)研究發(fā)現(xiàn),貴州省森林植被的物候變化趨勢呈現(xiàn)出西部地區(qū)晚于東部地區(qū)的植被生長開始期和早于東部地區(qū)的休眠期,與東部地區(qū)相比,整個植被生長季的長度均有所縮短。

      (3)貴州省森林物候空間分異的規(guī)律不明顯,僅緯度與SOS和LOS相關(guān)性顯著,經(jīng)度海陸地帶性垂直地帶性及海拔垂直地帶性不顯著。這與張延兵等[ 13]研究不完全一致,可能是與選擇的植被指數(shù)有關(guān)。

      (4)該研究僅選擇衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,下一步研究可結(jié)合數(shù)碼相機(jī)等近地面監(jiān)測手段開展森林植被物候研究,從而提高監(jiān)測精度。

      參考文獻(xiàn)

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