基于不同抽样方案的三峡库区林地面积遥感监测研究

何彦然，彭道黎，李云霄，王雪军，黄国胜

(1.北京林业大学 林学院，北京 100083；2.国家林业局 调查规划设计院，北京 100029)

基于不同抽样方案的三峡库区林地面积遥感监测研究

何彦然1，彭道黎1，李云霄1，王雪军2，黄国胜2

(1.北京林业大学 林学院，北京 100083；2.国家林业局 调查规划设计院，北京 100029)

抽样调查和遥感技术已成为森林资源监测的重要手段。抽样方法是影响监测结果精度的一个重要因素，合适的抽样方案为遥感抽样技术的基础。为了确定最适合三峡库区林地面积遥感监测的抽样方案，在覆盖三峡库区的林地一张图上，确定3km×3km、4km×4km、5km×5km 3种样方大小，分别采用简单随机抽样、分层抽样和等距抽样3种不同方式，共9种方案进行抽样，分别重复25次，分析抽样结果，对八大地类的总体精度及稳定性进行计算和评估。结果表明，样方大小为5km×5km的系统抽样估测效果最精确且稳定，4km×4km系统抽样次之。但结合遥感图像及解译成本，最终确定样方大小为4km×4km的系统抽样为最优方案。

抽样；林地面积；八大地类；遥感

抽样调查和遥感技术作为林业上重要的两种获取与森林资源相关的信息的方式[1-2]。前者是一种非全面的调查手段，主要通过不同抽样方法选取样本，并根据相应算法估测总体，后者是极其重要的对地观测手段[3]，近些年来发展迅速。两者相互补充，大范围、多尺度的遥感图像，不仅可以为抽样调查提供详细的抽样框和分层信息，提高抽样调查效率，其实时性也对缩短森林资源调查周期、快速准确地进行森林监测有重要意义；抽样调查在保证精度的条件下降低了成本，并为遥感提供充分的地面数据和验证依据。抽样调查与遥感技术相结合形成遥感抽样技术，根据一般抽样调查的基本原理，以遥感技术作为手段获取地物面积的方法，适用于调查范围比较大，进行全面调查存在困难或全面调查必要性不大的情况[4]。加拿大的森林资源清查中[5]，遥感样地的布设采用20km×20km的抽样间隔，遥感样地的大小为2km×2km。在国内，张小伟、余光辉等[6]基于贵阳市花溪区的融合后SPOT5遥感影像，布设100m×100m的抽样框，利用空间分层抽样对当地森林面积和覆盖率进行了估测，结果较好。遥感抽样技术在农业作物面积估算中已有广泛的应用[7]，王迪等在以河南省冬小麦种植面积为研究对象，比较不同单元网格大小的抽样费用和误差，得出抽样单元为20km×20km时，进行研究区冬小麦种植面积抽样调查的效率最高[8]。陈仲新等以全国冬小麦种植面积以往的统计数据为分层指标,把全国冬小麦生产县划分为6层后进行抽样，判读覆盖样本县的TM数据并统计外推出全国冬小麦面积的变化[9]。遥感抽样技术逐渐应用到森林资源监测当中，尤其在动态监测中具有重要意义，如何在保证监测精度的同时尽量降低监测成本，提高监测效率为研究的重点。文章选择三峡库区为研究对象，在三峡库区林地一张图的基础上，通过不同的抽样方案来进行模拟抽样，并对八大地类抽样结果及效率进行对比分析，从而得出最适合三峡库区林地面积监测的抽样方案，今后可通过获取相应样地的遥感图像外推林地各地类面积，达到实时动态监测的目的。

1 研究区概况与数据来源

本文研究区域三峡库区地跨湖北和重庆，共包括27个县级行政区，总面积58 072km2，总体地势西高东低[10]。三峡库区森林资源丰富，植被类型多样。林地面积约占库区总面积的2/3，湖北段林地较密集，重庆段城区林地较稀疏且分布不均。

图1 三峡库区林地分布图像Fig.1 Distribution of forestland in Three Gorges Reservoir area

文章的实验数据是在前期三峡库区二类数据的基础上，根据近期高分遥感影像(ZY-3、PLY等)进行勾绘修正，得到的最新一期2012年三峡库区林地一张图。林地八大地类中有林地所占比例最高，为71.5％，其次是灌木林地，占21.0％。

2 抽样方案设计

2.1 样地大小

为了确定合适的样地大小，选取变动系数和中心样地标准差两种数据进行分析，观察其随样地大小变化的趋势。

2.1.1 变动系数

分别以1km×1km、2km×2km、3km×3km、……、10km×10km等面积为网格单元，对三峡库区林地一张图进行覆盖和切分。多次实验证明边缘不完整网格的变动系数无规律，因此将其全部去除，只留下完整的单元格。统计每个网格单元的森林(有林地和国家特别规定灌木林地)面积百分比，通过下面公式计算不同网格大小的总体变动系数c。

式中，n为总体内网格数；yi为第i个网格的森林面积的百分比；为网格平均森林面积的百分比。

下图为不同单元网格变动系数的变化趋势，根据变动系数减少的趋势结果显示：当样地增大到4km×4km左右时，对森林面积估计的总体变动系数基本趋于稳定。

图2 不同样方大小变动系数趋势Fig.2 Tendency of coef fi cient of variation among different sample plot size

2.1.2 中心样地标准差

以三峡林地一张图为基础，用20km×20km的网格框架进行覆盖，共208个网格，将三峡库区视为这些网格的组合。为了验证不同样地大小对各个20km×20km网格的代表性，以20km×20km网格内的中心点为中心，布设1km×1km、2km×2km、……10km×10km不同大小的样方。

分别统计每个样方中八大地类的面积，计算出各地类占对应格子面积的比重。计算20km×20km格子中各地类所占的对应格子的比重，继而计算出1km×1km、2km×2km、…10km×10km每个方格的各地类所占比例与20km×20km对应格子中地类比例的标准差，公式如下：

图3 覆盖三峡库区的20km×20km网格中心的4km×4km样地Fig.3 4km×4km sample plot in the center of 20km×20km grid over the Three Gorges Reservoir area

式中，zij为20km×20km网格中第i个网格第j个地类的面积比重；xij为相应的1km×1km、2km×2km、……、10km×10km网格中第i个网格的第j个地类的面积比重；n为地类数，n=8。

由于边缘部位1km×1km、2km×2km等部分格子不在三峡区域内，因此没有林地覆盖，且经过统计，边缘不完整的格子波动趋势随机，因此剔除边缘格子，同时绘制折线曲线图。

图4 各个20km×20km网格内不同中心样地大小标准差变化趋势图Fig.4 Tendency of standard deviation among different size of center sample plot in each 20km×20km grid

可以看出网格扩大到4km×4km左右的时候标准差的降低趋于稳定，即4km×4km的格子可以基本代表20km×20km网格内的林地组成。本文选择3km×3km、4km×4km、5km×5km为样本单元初选大小。

2.2 样地数量

样本单元数量，主要取决于总体变动系数和抽样精度要求，采用下面公式确定监测样地数量n。

式中，t为可靠性指标；c为变动系数；E为相对误差；A为研究区总面积；a为样地面积。

在保证95％可靠性，90％估计精度的情况下，E=1-0.95=0.05，t0.05=1.96，分别按照3km×3km、4km×4km、5km×5km 3种大小的变动系数计算其样地数量，并根据20％的保险系数增加样本量，最后得到抽样样地理论数量分别为264、229、205个。

2.3 抽样方案

根据已有的三峡库区林地一张图，设计不同的抽样方案进行重复性试验。由于多阶抽样在实地调查中优势比较明显[11]，因此在本次遥感监测中先采用随机抽样、系统抽样、分层抽样3种方法进行试验。分层抽样中，一般来说分层数目越多,抽样统计越准确，但层数大于6时方差的减少速度将大为减缓[12]。将三峡区域以网格划分后，计算各个网格内森林面积所占的比例，为了降低各个层内方差，经多次测算，在本研究中设计分层层数为5层，层距为20％的森林面积比。在各层中按照层权重分别抽取各层单元格。使用随机、系统、分层3种抽样方法进行组合，共9种抽样方案，对三峡库区林地进行抽样统计，为消除方案的随机性以及确保结果的无偏性，每种方案均重复25次，系统抽样的重复通过等距挪动系统抽样框来实现。

2.4 系统抽样样地间距

根据所计算出的理论样地数量，按照系统抽样原理，结合三峡库区森林监测已有固定样地，确定三峡库区布设样地间距分别为15、16、16.5km，在三峡库区范围内实际布设监测样地261、227、200个。则系统抽样样地间距D为：

式中，A为总体面积；n样本单元个数。

3 结果分析

本次抽样包括3种样地大小和3种抽样方式共9种方案，每种抽样方案均重复25次。在二类调查数据图上叠加抽样框提取出样本，推测出抽样结果，对结果进行统计分析。

3.1 随机抽样和系统抽样外推

式中：aij为第i个样地第j地类的面积；a为抽样样本的总面积；rj为第j地类的面积成数样本平均数；A为研究区域的面积；为第j地类的估测值；Aj为第j地类的真实值(林地一张图统计数据)；Ej为第j地类外推总体相对误差；Pj为第j地类外推总体精度。

3.2 分层抽样外推

式中：rj为总体第j地类面积成数；Wh为第h层的面积权重，rhj为第h层第j地类的面积成数；L为分层个数，L=5；ahji为第h层第i个样地第j地类的面积；ah为第h层样地的总面积；a为抽样样本的总面积；rj为第j地类的面积成数样本平均数；为第j地类的估测值；A为研究区域的面积；Aj为第j地类的真实值(林地一张图统计数据)；Ej为第j地类外推总体相对误差；Pj为第j地类外推总体精度。

3.3 数据分析

将各个方案25次重复的林地总面积估测值的总体精度进行比较如下图。

图5 9种抽样方案平均精度比较Fig.5 Comparison of average precision among 9 sample schemes

从林地总面积的精度来看，4km×4km系统抽样总体精度最高。整体趋势为：系统抽样的精度较高，其次是随机抽样，分层抽样效果较差。

根据各个地类的的平均估测精度均高于80％筛选出五种抽样方案：3km×3km随机抽样，4km×4km分层抽样，3km×3km系统抽样，4km×4km系统抽样，5km×5km系统抽样。分8个地类对此五种方案进行比较，选择占林地比例最大、居中和最小的3个地类作为典型示范分析。

3.3.1 有林地精度分析

有林地为所占比例最大的地类，5种方案25次重复如下图。可以看出估测的总体精度都在比较高的水平波动。有林地的平均估测精度越大，估测效果越好，由大到小为：4km×4km分层抽样＞4km×4km系统抽样＞5km×5km系统抽样＞3km×3km系统抽样＞3km×3km随机抽样。标准差越小，波动越小，抽样效果越稳定，由小到大为：4km×4km分层抽样＜3km×3km系统抽样＜5km×5km系统抽样＜4km×4km系统抽样＜3km×3km随机抽样。

图6 5种抽样方案的有林地估测精度比较Fig.6 Comparison of closed forest land monitoring precision among 5 sample schemes

3.3.2 宜林地精度分析

宜林地所占比例居中，通过分析可看出精度比有林地的低，波动较大。估测均值：5km×5km系统抽样＞4km×4km系统抽样＞3km×3km系统抽样＞3km×3km随机抽样＞4km×4km分层抽样。标准差：5km×5km系统抽样＜3km×3km系统抽样＜4km×4km系统抽样＜3km×3km随机抽样＜4km×4km分层抽样。

3.3.3 林业辅助生产用地精度分析

林业辅助生产用地为所占比例最小的地类，估测的精度最低，波动最大。估测均值：5km×5km系统抽样＞4km×4km系统抽样＞3km×3km随机抽样＞4km×4km分层抽样＞3km×3km系统抽样。标准差：5km×5km系统抽样＜4km×4km系统抽样＜4km×4km分层抽样＜3km×3km随机抽样＜3km×3km系统抽样。

分八大地类比较五种抽样方案的估测均值和标准差，综合得出几个结论：有林地、灌木林地、疏林地、宜林地、未成林地、无立木林地估测精度较高；苗圃地和林业辅助生产用地估测精度较低；5km×5km系统抽样能够兼顾八大地类，估测效果最好且稳定，其次为4km×4km系统抽样；3km×3km随机抽样效果最差且波动较大。

图7 五种抽样方案的宜林地估测精度比较Fig.7 Comparison of suitable forest land monitoring precision among 5 sample schemes

图8 五种抽样方案的林业辅助生产用地估测精度比较Fig.8 Comparison of forestry auxiliary land monitoring precision among 5 sample schemes

4 结论与讨论

文章为得出最适合三峡库区林地监测的抽样方案，设计固定的抽样框，以后每年获取覆盖样地的高分辨率影像进行解译分析，即可外推出三峡库区林地面积，并实现动态监测。

高分辨率(0.5～1m)遥感数据最小购置面积为4×5km2[13]，考虑到获取高分辨率图像需要成本，同时图像处理、解译需要时间与人力。因此抽样费用与抽样比成正比，即抽中样本单元的面积之和占三峡库区总面积的比例。假设遥感图像每m2的成本为1，则4km×4km系统抽样成本为3.2×109，5km×5km系统抽样成本为4.575×109，为前者的1.43倍，有4种地类精度比前者仅高3％以内，3种地类精度低于前者，25次重复抽样的总标准差仅提高0.24；所有方案中4km×4km系统抽样所得的林地总面积精度最高。考虑到充分利用遥感数据，综合衡量抽样费用、抽样总体精度及稳定性，拟定对于三峡库区林地监测，遥感样地面积大小为4km×4km，并采用系统抽样的方式进行遥感抽样监测。在以后的监测过程中，可结合遥感样地内的一类样地进行分析，将其作为实地验证样地。

随着遥感技术发展，遥感图像的获取方式更加便捷，获取途径更为广泛，时光谱分辨率及空间分辨率都有了极大的提高。如何通过遥感抽样监测来逐渐替代传统实地抽样调查，形成规范化的林地遥感抽样监测系统，将成为今后研究的热点。

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Research of forestland area monitoring by remote sensing in Three Gorges reservoir area based on different sample methods

HE Yan-ran1,PENG Dao-li1,LI Yun-xiao1,WANG Xue-jun2,HUANG Guo-sheng2
(1.Beijing Forestry University The College of Forestry,Beijing 10083,China; 2.Survey & Planning Institute of State Forestry Administration,Beijing 100029,China)

Sampling and remote sensing have been the main method in forest resources monitoring.The sample method is an important factor to affect the precision of the monitoring result and an appropriate sample method is the basic of remote sensing sample technology.To searching for the best sampling scheme in Forestland area remote sensing monitoring of the Three Gorges Reservoir area,ample on the map of forestland cover the Three Gorges Reservoir area by the size of 3km×3km,4km×4km,5km×5km and the way of sample random sampling,systematic sampling,strati fi ed sampling,9 different sampling schemes in all.Repeat each method for 25 times to analyze and assess the result of sampling,the overall accuracy and the stability of the eight forestland types,concluded as follows：the monitoring result of systematic sampling of 5km×5km plot size is the most accurate and stable,4km×4km systematic sampling is the second.However,combine with the cost of remote sensing image and interpretion,fi nalize the 4km×4km systematic sampling for the best sampling scheme.

sample; forestland area; eight forestland types; remote sensing

S771.8

A

1673-923X(2015)07-0050-07

10.14067/j.cnki.1673-923x.2015.07.010

2014-10-10

国家林业局948项目“森林资源综合监测三阶抽样技术引进”

何彦然，硕士研究生

彭道黎，教授，博士，博士生导师；E-mail：dlpeng@bjfu.edu.cn

何彦然,彭道黎,王雪军,等.基于不同抽样方案的三峡库区林地面积遥感监测研究[J].中南林业科技大学学报，2015,35(7)：50-56.

[本文编校：吴 毅]