基于landsat8 OLI的黔中马尾松蓄积量估测模型研究

2015-04-20蒋维成

绿色科技 2015年11期

蒋维成，谭伟

（贵州大学林学院，贵州贵阳550025）

1 引言

森林的蓄积量是指一定森林面积上存在着的所有活立木材积的总和，是表征森林资源数量的最重要指标［1］，及时、准确地掌握其数量及其动态变化信息对制定森林资源发展规划、实施森林资源保护计划等均具有重要意义。马尾松作为贵州省分布最广、经济价值高、用途广泛的主要造林树种，因此在贵州林业生产建设中占有极其重要的地位［2］。因此，及时准确地掌握其数量具有极其重要的现实意义。贵州因其地域上的立地差异，马尾松被划分为以黔东南地区为代表的Ⅰ类产区、以黔中地区为代表的Ⅱ类产区和以黔西北为代表的Ⅲ类产区［3］。在I类产区，蔡学成等［4］以黔东南的3个县为研究区，利用中巴资源卫星构建了蓄积量估测模型，得出了该模型用于县一级森林蓄积量估测具有可行性这一结论。可见应用遥感进行森林蓄积量估测具有一定的适用性，而在II类（黔中）产区中，遥感蓄积量估测模型的研究成果至今尚未见报道。自2013年Landsat－8卫星发射升空以来，其OLI传感器传回的数据波段数目更精细、信噪比更高、图像质量更好［5］而被广泛应用于植被信息提取中，刘杰，吴石磊，朱绪超等［6～8］进行了植被信息提取的应用研究。但其在森林蓄积量估测方面的应用在国内少见报道，故本文以Landsat－8 OLI波段数据与林分郁闭度相结合，为克服自变量因子间多重共线性，本文采用主分析回归分析法构建黔中马尾松蓄积量估测模型，旨在为区域马尾松经营管理提供依据。

2 研究区概况

贵阳，贵州省省会，是贵州省的政治、经济、文化、科教、交通中心和西南地区重要的交通通信枢纽、工业基地及商贸旅游服务中心。位于贵州省中部，东经106°07′～107°17′。北纬26°11′～26°55′。东与龙里县、瓮安县接壤；南靠惠水县、长顺县；西接贵安新区、织金县；北邻黔西县、金沙县、遵义市。总地势西南高、东北低。苗岭横延市境，岗阜起伏，剥蚀丘陵与盆地、谷地、洼地相间。植被种类丰富。据初步查明，有维管束植物176科、489属、1 299种。其中蕨类植物29科、6l属、145种；被子植物147科、428属、1 154种。

3 数据处理及筛选

Landsat－8OLI影像数据来源于网站http：／／glovis.usgs.gov／，其空间分辨率为30 m。本文利用 ENVI5.1对数据进行辐射定标、大气校正、几何校正以及裁剪等预处理。由于用于卷云测定的B9波段的灰度值趋于0和B8波段全色波段与其余波段存在一定的信息重叠，故本文B1～B7这7个波段的灰度值及NDVI、RVI和DVI作为模型构建的遥感因子与样地郁闭度结合作为自变量因子进行模型构建。

本文使用研究区230个马尾松样地（样地大小为600 m2），其中200个用于建模，20个用于精度验证。基于前人的研究成果，遥感估测森林蓄积量时自变量因子间可能存在着多重共线性，故在建模前对自变量因子进行了相关性分析，分析结果如表1所示。

由表1可知，自变量因子间存在一定的相关性，没有毫不相关的，其中各个遥感因子间都存在着多重共线性，如果直接用于回归建模的话将使得各自变量对因变量的影响很难鉴别，增大模型回归参数的方差以及增加或减少观测值时，对模型参数的估计量都会变得非常敏感等问题［9］。故本文通过主成分分析法，将自变量因子集中为少数几个主要成分上来解决这个问题。