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基于TM和MODIS数据的滇中地区云南松林反射光谱特征分析

2019-04-27王涛肖彩霞

安徽农学通报 2019年7期
关键词:云南松

王涛 肖彩霞

摘 要:以云南省滇中地区为研究区,以2007年云南松样地一类清查结果为基础数据,获取样地测树因子信息。以Landsat、MODIS卫星遥感图像为光谱信息提取数据源,获得多光谱遥感图像的光谱值,并分不同坡向、郁闭度等级和不同分辨率等级绘制成滇中云南松的反射光谱曲线。结果表明,滇中地区的云南松主要分布于阳坡,但阴坡的林分郁闭度更高,林分更加成熟;TM影像在可见光部分光谱特征更显著,MODIS影像在红外波段部分,曲线变化特征及反射率值比TM影像更接近真实值;TM影像反射率值阴坡小于阳坡,MODIS影像反射率值阴坡大于阳坡;不同郁闭度等级提取的云南松反射率值,TM和MODIS的结果均为:密<中<疏,郁闭度相对坡向而言,对云南松反射率值的影响更大。

关键词:云南松;反射光谱;滇中地区

中图分类号 S79 文献标识码 A 文章编号 1007-7731(2019)07-0101-05

Abstract:Taking the central Yunnan Province as the research area,based on the survey results of Pinus yunnanensis sample plots in 2007,the tree survey factor information of sample plots was obtained. Using Landsat and MODIS satellite remote sensing images as spectral information extraction data sources,the spectral values of multispectral remote sensing images were obtained,and the reflective spectral curves of Pinus yunnanensis in central Yunnan were plotted according to different slope orientation,canopy density and resolution levels.The results show that Pinus yunnanensis mainly distributes on the sunny slope,but the canopy density on the shady slope is higher and the stand is more mature;TM image has more obvious spectral characteristics in the visible part,MODIS image in the infrared part,curve change characteristics and reflectance value are closer to the true value than TM image;TM image reflectance value on the shady slope is smaller than that on the sunny slope,and MODIS image reflectance value on the shady slope is larger. The results of TM and MODIS for reflectivity of Pinus yunnanensis extracted from different canopy closure grades were as follows:density

Key words:Pinus yunnanensis;Reflectance spectra;Central Yunnan

云南松(Pinus yunnanensis)屬于松科松属常绿乔木,具有生长较快、材质较好、耐旱、天然更新能力强等优良特性,是我国西南地区覆盖面积最大的森林树种,同时也是荒山造林的先锋树种和主要的用材树种[1]。云南松林是云南陆地生态系统的重要组成部分,具有调节气候、净化空气、防风固沙、保持土壤水分和肥力、减少水土流失和维护生态平衡的功能。植被指数是遥感数据中的2个或多个波段运算结果,用于描述植被数量和质量,对植被长势、生物量等具有指示意义[2]。目前,国内外很多学者对地表植被的光谱特征都进行了大量研究和探讨并取得了丰硕的成果[3-5],但对于滇中云南松林反射光谱特征郁闭度和坡向的研究甚少,对西南地区森林植被及树种光谱的测定和分析、亚热带主要植被类型的光谱分析、每一类型内各树种间的光谱特征分析仍旧相对匮乏[6]。

基于上述研究背景,本研究以滇中(昆明市、楚雄彝族自治州、玉溪市)为研究区,以林业调查获取的2007年云南松样地一类清查结果为基础数据,利用ArcGIS、ERDAS以及ENVI软件,对2007年滇中地区3个州市的Landsat、MODIS、卫星遥感影像数据分析处理,并提取和绘制得到了不同郁闭度等级和坡向下的反射波谱曲线,最后结合实测数据进行结果分析和验证波谱曲线,探讨研究区云南松反射光谱特征及其规律,为当地人、地协调发展,地区森林生态效益改善,林业部门管理和决策提供科学依据。

1 研究区概况

滇中地区(23°19′~27°03′N,100°35′~103°51′E)是指云南省的中心腹地,主要包括云南省中部地区的昆明市、玉溪市和楚雄彝族自治州。其中昆明市地势北高南低,由北向南呈阶梯状逐渐降低,最高海拔4247m,最低海拔746m。楚雄彝族自治州地势西北高,东南低,从西北向东南倾斜,呈倾斜葫芦形,最高海拔2916m,最低海拔691m。玉溪市地处云贵高原西缘,地势西北高,东南低,山地、峡谷、高原、盆地交错分布,最高海拔3137m,最低海拔328m。主要有分布有金沙江、珠江、元江、红河4大水系。多年平均气温15.6℃,属北亚热带季风气候区。滇中地区是我国连接东南亚,南亚国家的陆路交通的枢纽,同时也是云南省的政治、文化和经济的发展中心。

2 研究方法

2.1 数据收集及处理 以滇中地区昆明市、玉溪市和楚雄彝族自治州3个州市的2007年森林资源连续清查数据(共7974个实测固定样地,云南松林样地共158个)和成像于2007年春季的Landsat TM遥感影像数据以及成像于2007年4月25日的MODIS遥感影像数据为基础。为了将遥感影像上无量纲的亮度(DN)值转化为本文定量分析所需反射率值,对遥感影像进行了辐射定标与大气矫正处理,研究区包含6景Landsat TM影像,并对处理过的遥感影像进行影像拼接和图幅裁剪处理。

2.2 云南松样地因子特征提取 对2007年一类清查158个云南松样点数据按照不同的郁闭度等级和不同坡向进行划分,其中根据国家资源连续清查技术规定[7]将郁闭度分为以下3类:疏:0.20~0.39;中:0.40~0.69;密:≥0.70;将坡向分为阴坡和阳坡,如表1所示。

2.3 基于TM影像数据的云南松反射率数值提取 大气校正后结果影像为基础,导出包含有地面反射率值的单波段影像。利用ArcGIS空间分析工具,将6个波段影像的像元值分别提取至点图层中,获取得到研究区6个波段上的像元值,即云南松在不同郁闭度等级和阴阳坡下的反射率数值。

2.4 基于MODIS影像数据的云南松反射率数值提取 对250m和500m分辨率的MODIS影像进行统一管理,将250m分辨率和500m分辨率重采样分辨率为500m,再与后面8~19、26波段进行重采样分辨率为1km,大气校正后根据获取的影像的中心波长信息,在ENVI里根据中心波长从大到小进行波段的重新排列,最后导出为含有反射率值的单波段影像。在ArcGIS软件中利用多值提取至点工具,分不同郁闭度等级和阴阳坡分别提取单波段的反射率值。最后通过Excel软件进行筛选统计反射率结果,生成500m和1km分辨率影像的反射光谱曲线。

3 结果与分析

3.1 云南松空间分布阈值

3.1.1 不同坡向云南松分布 由表2可知,分布稀疏样点数占样点总数的比例为35.44%,大于分布适中(31.01%)和较密(34.81%)样点的比例,其分布地区的海拔相对较低,坡度相对最缓,而适中和较密地区较为陡峭。当海拔为1977.29m时云南松分布最为密集,树高、胸径和单位面积林分蓄积量也最大。由于滇中地区位于亚热带季风气候区,受山地垂直气候和季风气候影响,云南松林为亚热带常绿针叶林,随着海拔上升,水汽凝结降水相对增加,云南松长得更高大粗壮。其次,郁闭度越高地区,林分结构越复杂,林分平均年龄也越大,随着海拔继续增加,水分相对减少,云南松分布也将减少,林分结构相对简单,郁闭度较为适中,单位面积林分蓄积量相对较少。

3.1.2 不同郁闭度等级 由表3和一类清查数据可知,在阴坡云南松样地数为71,平均海拔为1837.7m,较阳坡低;阴坡与阳坡平均坡度分别为21°和20°。根据国家森林连续清查规定,坡度为15~24°为斜坡,因此,研究区坡度为斜坡,地貌为中山。从郁闭度角度分析,阴坡平均郁闭度比阳坡大,云南松分布更为密集。从林分的平均年龄分析,阴坡主要龄组为幼龄林、近熟林和中龄林,成熟林和过熟林相对较少;而阳坡龄级组成上缺少过熟林,林分发育较年轻,仍处于生长期。从平均胸径和平均树高分布上分析,阴阳坡胸径平均值几乎相等,但其极大值与极小值之间差值比阳坡小,而阴坡树高比阳坡都大,反映出阴坡云南松生长较阳坡更为高大且匀称。从单位面积林分蓄积量分析,阴坡比阳坡大。

3.2 云南松反射光谱特征

3.2.1 基于Landsat TM数据的反射光谱特征 分析不同郁闭度等级和坡向,综合统计了TM影像6个波段每个波段上云南松的光谱反射率平均值,绘制成了云南松反射光谱曲线,如图1所示。

从图1可知:云南松在不同郁闭度等级和不同坡向上具有相似的反射率特征曲线,随着波段变长,其差异逐渐增大。不同郁闭度等级的反射率值:疏>中>密;不同坡向的反射率值:阳坡>阴坡。在总体特征上,云南松的反射光谱曲线具有2个较为明显的吸收谷、1个微弱的反射峰和1个明显的反射峰。在0.485附近出现第1个吸收谷,在0.569μm附近出现第1个反射峰,在0.660μm附近为第2个吸收谷,这一区域也是绿色植被的光谱吸收带;在0.660~0.840μm谱段(红光到近红外波段)光谱反射率值变化剧烈,表现出明显的上升趋势,形成陡而直的斜边,为绿色植被所特有的变化特征。由于TM影像波段数量有限,红边效应后仅有第5和第7两个短波红外波段。在0.840~1.676谱段,云南松的光谱反射率不明显,但由于受到水分影响强烈,光谱反射率会相应下降,且由于郁闭度不同,云南松的反射率值出现明显差异。波长大于2.223μm区间,植被的反射率值降低。

3.2.2 基于MODIS数据的反射光谱特征 分不同郁闭度等级和坡向综合统计500m分辨率MODIS影像上6个波段的光谱反射率平均值及1000m分辨率上16个波段的云南松的光谱反射率平均值,绘制成的云南松反射光谱曲线,如图2所示。

从图2可知,在可见光部分,3个郁闭度等级的云南松反射率值差异较小。从整体趋势上看,随郁闭度值的增加,植被的光谱反射率值逐渐降低。在0.50~0.76μm波段范围内,云南松光谱曲线均有2个较强吸收谷,反射率值范围为0.06~0.09,最小反射率值为0.06;0.68~0.70μm为光谱的诊断性特征区间,叶绿素导致反射率快速升高,最大值达到0.39;近红外区(0.8~1.3μm)在0.85、0.91、0.96和1.12μm附近,曲线呈现出波状的起伏;远红外波段(1.300~2.400μm)在1.3~1.47μm和2.08~2.35μm附近為水和二氧化碳的强吸收带,曲线具有波谷形态和较低反射率值;在1.6~1.83μm附近,与含有水分的波谱特性有关,出现波峰,呈现较高的反射率值。从整体变化趋势来看,在波长为0.859μm的近红外附近,出现直线式增长,其中郁闭度为疏等级的光谱反射率的斜率在3个郁闭度等级中最大,到波长为1.240μm附近,达到了最高反射峰。由于研究区海拔较高,MODIS未考虑地形对地物反射率的影响,海拔越高,植被接收到的太阳辐射越强,反射率值越大,此时最大反射率值MODIS影像比TM获取的反射率值稍小;在短波红外部分:植被覆盖程度越高,云南松郁闭度值越大,其对应的光谱反射率值越小,与TM影像得出的结论相同。分阴阳坡看,阴坡云南松的光谱反射率值比阳坡大,在短波红外部分和反射峰部分表现明显,说明阴坡的云南松反射作用较阳坡强。

4 结论与讨论

1以滇中为研究区,基于TM和MODIS遥感影像数据,通过提取不同郁闭度等级、阴阳坡和不同分辨率等级的云南松样地反射光谱值,分析了滇中云南松反射光谱特征,得到如下结论:

(1)研究区云南松样地主要分布在阳坡,但阴坡的林分郁闭度更高,林分更加成熟。

(2)云南松光谱曲线均有2个较强吸收谷,反射率值范围为0.06~0.09;0.68~0.70μm为云南松光谱的诊断性特征区间,叶绿素导致反射率快速升高,最大值达到0.39;其光谱曲线在近红外区(0.8~1.3μm)呈现出波状的起伏,在远红外波段(1.300~2.400μm)曲线具(下转125页)(上接104页)有波谷形态和较低反射率值;在1.6~1.83μm附近出现波峰,呈现较高的反射率值。

(3)TM影像的反射率在可见光部分更能反映云南松的光谱特征,MODIS影像的反射率在红外波段部分,曲线变化特征反射率值比TM影像更接近真实值。

(4)TM反射率阴坡小于阳坡,MODIS反射率阴坡大于阳坡;不同郁闭度等级提取的云南松反射率,TM和MODIS的结果均为:密<中<疏,郁闭度相对坡向而言,对云南松反射率值的影响更大。

参考文献

[1]尹擎,罗方书,皮文林,等.云南松地理种源的研究[J].广西植物,1995,15(1):52-56.

[2]谷丽萍,郑畹,李思广,等.云南松不同种源和家系苗期生长性状分析[J].西南林业大学学报,2016(02):84-88,95.

[3]杨存建,杨建祥,李春艳.云南省腾冲县森林植被光谱特征的分析[J].四川师范大学学报:自然科学版,2010(1):113-116.

[4]张凯,郭铌,王润元,等.西北荒漠草甸植被光谱反射特征研究[J].地球科学展报,2006,21(10):1063-1069.

[5]丁建丽,张飞,塔西甫拉提·特依拜.塔里木盆地南缘典型植被光谱特征分析——以新疆于田绿洲为例[J].干旱区资源与环境,2008(11):160-166.

[6]杜華强.荒漠化地区高光谱遥感数据预处理及地物光谱重建的研究[D].哈尔滨:东北林业大学,2002.

[7]国家林业局.国家森林资源连续清查技术规定(2014)[S].2014.

(责编:张宏民)

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