林分尺度人工林郁闭度测量方法的比较

刘 恬 李若仪 王春辉 萨如拉 班寰宇

(东北林业大学，黑龙江 哈尔滨 150040)

郁闭度指林冠的垂直投影面积与林地面积之比，是森林资源调查中的一个重要调查因子，在水土流失、水源涵养、林分质量评价、森林景观建设等方面有广泛的应用。同时，在森林经营中，郁闭度是用以进行小班区划、确定抚育采伐强度、甚至是判定是否能够反映森林结构和森林环境的一个重要因子[1]。

目前国内外众多学者对林分郁闭度估算已有了多种方法，如目测法，样线法，树冠投影法和样点法[2]。而对于郁闭度测量方法之间的比较，有学者对估算郁闭度的领域和建模方法进行了比较，并且已经证明了这些方法之间存在的重要差异[3-4]。Bunnell和Vales证明了因为从测量方法的观测视角不相同使得基于地面的测量方法所获得的郁闭度估计值不相同，这一结论被Kirchoff和Schoen重复证实[3,5]。祁有祥等人[6]提出用鱼眼相机采集冠层图像获取郁闭度的方法，结果表明鱼眼相机测量郁闭度的稳定系数可达92.86%；McIntosh等人认为郁闭度可以基于与断面积和株密度之间已知的关系来间接估计[7]。赵彤堂等[8]在研究郁闭度的测定方法时，通过对树冠投影法、样点抬头观测法与郁闭度测定器法进行比较，最终确定以郁闭度测定器法为最优方法。李永宁[9]等在郁闭度测定相关研究中综述了约14种不同的郁闭度测量与计算方法，并且比较过大、中、小3中视角的数码照片与抬头观望法之间的关系，提出对于同一林分而言，大视角数码照片结果偏大，小视角的测定结果偏小[10]。随着遥感的发展，利用遥感观测手段快速估算大尺度区域郁闭度方法逐渐被更多研究者使用。Sarvas以及Bunnel等人进行了郁闭度目视估计的测量，Jennings等人证明目视估计是主观的测量方法，结果受观测人员和天气变化的影响[11]。刘菊[12]考虑到精度与成本，提出了基于GIS的树冠投影方法，证实既能保证郁闭度的测量精度，又提高了工作效率。吴项乾[13]等利用遥感提取法(直接法)和特征变量模型法(间接法)估算研究区郁闭度的精度，获得了较好的结果。高志雄[14]等结合ZY-3高分辨率遥感影像的纹理特征,利用面向对象的郁闭度提取方法,采用逐步回归的建模方法建立郁闭度估测模型,模型精度较高。

本文通过比较基于地面的郁闭度测量方法(样线法、样点法、鱼眼相机)和基于遥感图像的监督分类与非监督分类估算林分郁闭度方法之间的关系，得出3种基于地面的郁闭度测量方法的适用性，以及4种郁闭度测量方法之间在测量人工林郁闭度的基础上的关系；同时将从遥感图像上识别出来的郁闭度进行叠合分析，比较遥感图像估算郁闭度的方法精度，为以后实地采集郁闭度信息提供一定的参考依据。

1 研究区概况与数据

1.1 研究区概况

图1 研究区域位置与样地设置图Figure1 Study area and plots distribution

旺业甸林场位于中国内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗西南部，行政区域属于喀喇沁旗美林镇。地理坐标为118°09′～118°30′E，41°35′～41°50′N(图1)，旺业甸林场林地面积2.5×104hm2，南北约28.1km，东西约30.3km，海拔分布在 800～1890m 之间，山体相对高度一般为200～400m，坡度15°～35°；森林覆盖率达80%以上。林场由47%的人工林和53%的天然林组成；人工林树种以油松、华北落叶松为主，其中油松占比51%，落叶松占比47%。天然林中主要由白桦、黑桦、山杨、榆树、柞树等树种组成。

1.2 数据来源

1.2.1 样地数据

样地的设置方案是先以预设样地的中心位置为导航目标(图1)，利用GPS确定该样地的大概中心位置，结合地形和林分结构信息，确定样地的实际范围和1个角点，利用GPS先确定样地角点A的位置(XA,YA)，然后根据样地走向和角点A，确定样地其中一条边的方向，测定定向点E的坐标(Xg，YE)，再根据GPS的放样程序，以样地角点A为参考，E为方向点，依次以AB的距离为25m，AC的距离为35.36m，AD的距离为25m分别确定B、C、D三个样地角点，并精确测量它们的坐标值，最后通过A、B、C和D四点的坐标检查样地设置精度，精确测定样地中心位置F的坐标。

在旺业甸林场内均匀的设置了43个25m×25m(0.0625hm2)的方形样地，其中油松样地22个，落叶松样地21个(图1)。设置样地时，综合考虑了样地对林分有充分的代表性、样地必须在同一个林分内，不能跨越林分、样地，应均匀的分布在林场内等要求。由于研究区域的海拔分布在800～1890m之间。样地设置中将海拔分为小于 1000m、1000～1200m和大于1200m三层，其中小于1000m的样地设置2个，1000～1200m的样地设置27个，大于1200m的样地设置14个，设置过程中结合阴坡和阳坡等因素。此外，在考虑龄组、海拔和坡向等地形因素外，样地设置还需要顾及林分蓄积量的大小。在外业调查中，将样地的蓄积量分为小于10m3、11～15m3、16m3/-20m3和大于20m3等四个等级；依次选取的样地数量为18个、11个、10个、4个。

对每块样地内的乔木(胸径≥5cm)进行每木检尺(树高、胸径、冠幅、枝下高)采集数据，测定每个样地的高程，计算每公顷株数、胸高断面积以及蓄积，按树种不同统计出五种龄组的信息(表1)。高程、每公顷株数、胸高断面积、样地面积和平均冠幅是一个范围值，它是不同龄组中多个样地数据的最小值到最大值；胸高断面积/样地面积是样地每木检尺的胸径数据求出的单木胸高断面积进行累加，再将累加值除以样地面积得到单个样地胸高断面积在样地所占的比例，可以在一定程度上反映样地的郁闭度；平均冠幅是样地每木检尺计算出来的东西、南北方向的冠幅均值。

表1 样地信息表Table1 Descriptions of the plots

1.2.2 遥感数据

实验采用的遥感数据是高分1号卫星拍摄的2m高空间分辨率全色波段图像和8m多光谱遥感图像，该数据云量较少，成像质量较好，成像日期为2017年7月8日。地理坐标系采用WGS84坐标系，投影坐标系采用横轴墨卡托投影。结合旺业甸边界数据和实地采集的样地位置信息，将样地落在遥感图像上，再通过裁剪的部分样地遥感图像像元进行非监督和监督分类，从遥感图像上估算样地郁闭度。

2 研究方法与结果分析

2.1 实测样地郁闭度计算

每块样地中分别采用样线法、鱼眼相机、抬头观望法(样点法)3种方法进行郁闭度测量。样线法是在方形样地的两条对角线上布设样线，沿着每条样线记录树冠垂直投影在样线上的长度，然后通过公式：郁闭度=样线树冠投影总长度/对角线长度求出一条对角线上的郁闭度，再用相同方法求出另一条对角线上的郁闭度，最后两条对角线上的郁闭度值求平均得出该样地的样线法郁闭度估计值；鱼眼相机是在方形样地的四个角点和中心点上用鱼眼相机拍摄照片，共5幅图像，然后在室内用Win-SCANOPY软件分析系统计算郁闭度，最后用5幅图像的郁闭度平均值作为该样地的鱼眼相机郁闭度估计值；样点法即一步一抬头，观测人员在样地内沿着方形样地的对角线前行，每走一步抬头看是否被树冠遮蔽，如是计数1，否则计数0，然后用公式：郁闭度=计数为1的次数/计数为1和0的总次数求得郁闭度，然后用相同的方法求另一条对角线上的郁闭度，将两个对角线上的郁闭度值求平均得到样点法的郁闭度值。

2.2 影像样地郁闭度计算

通过样地的坐标数据将样地落在遥感图像上，裁剪出43个样地大小的遥感图像，在该图像上选取监督分类的训练样本。训练样本分为两类:林地像元样本和间隙样本；将原遥感图像中颜色深(偏黑或深灰)的像元划分为间隙，颜色亮(偏白或浅灰)的像元划分为林地；训练样本在单个样地内每类选择了2～3个样本，在将近10个样地内进行了训练样本的选取。为了避免因样地像元值之间的差异小于与背景值之间的差异而致使背景值被划分为一类的情况，在非监督分类设置时选择自动分成3类，把背景值列为考虑，避免影响影响样地像元分为林地和间隙两类。

图2 落叶松样地原图、监督分类与非监督分类结果对比(C:郁闭度)Figure 2 Comparisons of Larch plot image, supervised and unsupervised classification (C refers to canopy closure)

根据样线法的郁闭度估计值大小，在43个样地中选择了郁闭度值分别较小(a=0.48)、居中(d=0.66)以及较大(g=0.74)的3个落叶松样地遥感图像原图、对应的监督分类和非监督分类结果图(图2)；其中a、d、g三幅图像是原图像，b、e、h是监督分类结果图；c、f、i是非监督分类结果图。每幅图像底下标注的是对应分类方法所得的郁闭度估计值(为了直观比较，a、d、g几张原图像底下标注的是样线法的郁闭度估计值)。

根据样线法的郁闭度估计值大小在43个样地中选择了郁闭度值分别较小(a=0.22)、居中(d=0.64)以及较大(g=0.82)的3个油松样地遥感图像原图、对应的监督分类和非监督分类结果图(图3)；其中a、d、g三幅图像是原图像，b、e、h是监督分类结果图；c、f、i是非监督分类结果图。每幅图像底下标注的是对应分类方法所得的郁闭度估计值(为了直观比较，a、d、g几张原图像底下标注的是样线法的郁闭度估计值)。

2.3 郁闭度分析

2.3.1 单因素方差分析

单因素方差分析是方差分析中最简单的一种分析方法，这种方法只考虑单一因素A对总体指标X的影响。此时其他因素都不变或者控制在一定的范围之内。使用单因素方差分析比较几种方法之间是否存在显著性差异。

将遥感图像监督分类结果与非监督分类结果进行比较分析(表2)，其中，与样点法的差值、与样线法差值、与鱼眼相机差值是图像分类方法的平均值与相应方法的均值之差。监督分类与非监督分类结果之间有显著性差异(p<0.05)。将监督分类与非监督分类结果与其他方法之间的差值比较可知，监督分类的结果估算的郁闭度值大于样线法、样点法，且与鱼眼相机估算郁闭度方法相差较小；非监督的结果估算的郁闭度值大于样线法、样点法和鱼眼相机三种基于地面的测量方法。因此，从遥感图像上获取的郁闭度估计值与3种基于地面的郁闭度测量方法相比偏大，其中跟样线法估计值相差最大，样点法其次，与鱼眼相机测量的估计值相差最小。

图3 油松样地原图、监督分类与非监督分类结果对比Figure 3 Comparisons of Pinus vulgaris plot image, supervised and unsupervised classification results

表2 监督分类与非监督分类对比Table 2 Contrast between supervised classification and unsupervised classification

用单因素方差分析和简单线性回归将3种基于地面的实测方法与监督和非监督分类两种方法进行两两比较，结果显示几种方法两两之间多数仍具有显著性区别(表3)。样线法与样点法、监督分类估算郁闭度法和鱼眼相机法差异不显著(p>0.05)；样线法与鱼眼相机法、样点法与鱼眼相机法、样线法与监督分类估算郁闭度法、样点法与监督分类估算郁闭度法、样线法与非监督分类估算郁闭度法、样点法与非监督分类估算郁闭度法、鱼眼相机法与非监督分类估算郁闭度法、监督分类估算郁闭度与非监督分类估算郁闭度法之间差异显著(p<0.05)。

表3 地面测量方法与监督分类、非监督分类单因素分析结果Table 3 Single factor analysis of ground survey methods, supervised classification and unsupervised classification

2.3.2 简单线性回归

将遥感图像的监督分类方法与非监督分类方法估算郁闭度的结果与其他3种基于地面的方法计算郁闭度的结果进行简单线性回归分析(表4)，明显可以看出：3种基于地面方法之间的相关性高，监督分类与非监督分类所得的结果与3种基于地面方法的相关性都很低。

表4 地面测量方法与监督分类简单线性回归分析Table 4 Linear Regression Analysis of Ground Measurement Method and Supervisory Classification

将郁闭度估测值按龄组不同绘制散点图，进行郁闭度测量方法两两对比(图4)。样点法和样线法测量的数据大致均匀分布在参照线附近，而且测量值比较聚集，不分散，差异不大；鱼眼相机与样线法和样点法的相关性也很高，但是测量数据明显分布在参照线的一侧，鱼眼相机的测量值大于样线法和样线法；监督分类与非监督分类估算的郁闭度与3种基于地面测量方法的相关性均不高，散点分布散乱不集中，而且看不出散点存在明显的规律。非监督分类估算郁闭度与样线法和样点法的散点图中，散点集中在参照线的一侧，显示非监督分类的郁闭度估计值大于样线法与样点法的郁闭度估计值，而且散点分布比较分散，不集中；非监督分类估算的郁闭度与鱼眼相机结果进行比较，散点虽然在参照线的两侧均有分布，但并没有呈现出明显的分布规律，相关性不高，非监督分类的结果值略大于鱼眼相机。

3 结论

本研究基于高空间分辨率的遥感图像进行监督分类与非监督分类处理，分别求得郁闭度值，然后与鱼眼相机、样线法和样点法3种基于地面测量方法所得的郁闭度值采用单因素方差分析以及简单线性回归进行比较。结果表明：3种基于地面方法之间的相关性较高，而遥感图像监督分类和非监督分类所得的郁闭度结果与3种基于地面方法的相关性都很低。从遥感图像上使用监督分类和非监督分类两种不同的分类方法获取的样地郁闭度之间的平均值，非监督分类大于监督分类，这两种分类方法估算的郁闭度与三种基于地面的测量方法差异从小到大依次是鱼眼相机、样线法和样点法。将此五种郁闭度测量方法进行两两比较，样线法与样点法之间没有显著性差异，样线法与鱼眼相机、样点法与鱼眼相机之间具有显著性差异，非监督分类与样线法、样点法和鱼眼相机法之间、监督分类与样线法和样点法之间具有显著性差异，而监督分类与鱼眼相机法测量值并未呈现出显著性的差异。

对五种方法之间进行简单线性回归分析，发现样线法与样点法、样线法与鱼眼相机、样点法与鱼眼相机之间相关性比较高；基于遥感图像的监督分类和非监督分类两种估算方法得到的郁闭度与基于地面的三种方法之间的相关性都很低。

可以得出结论：(1)除监督分类与鱼眼相机测得的郁闭度之间差异性不显著之外，此5种方法估测的郁闭度值之间差异性均显著；(2)鱼眼相机和基于遥感的监督分类和非监督分类估测郁闭度方法得到的估测结果普遍偏高，可从成像机理角度推测，由于林下植被的影响而造成估测结果偏大；(3)采用样线法和样点法估算郁闭度的精度较其他三种方法较高，但此两种方法花费人力和物力也较为昂贵。

图4 地面测量方法与监督分类、非监督分类估算郁闭度关系图Figure 4 Relation Map of Ground Survey Method with Supervised Classification and Unsupervised Classification Estimation of Canopy Closure