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自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (1): 180-188    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022016
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基于时空谱特征的墨脱县森林分类方法与实现
吴玉鑫1,2(), 王卷乐2,4(), 韩保民1, 严欣荣2,3
1.山东理工大学建筑工程学院,淄博 255000
2.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
3.中国科学院大学,北京 100049
4.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023
Forest classification for Motuo County: A method based on spatio-temporal-spectral characteristics
WU Yuxin1,2(), WANG Juanle2,4(), HAN Baomin1, YAN Xinrong2,3
1. School of Architecture Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China
2. State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
全文: PDF(2616 KB)   HTML  
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摘要 

西藏森林面积位居全国前列,该地区的森林资源具有重要的水源涵养和生态服务功能,评估其森林自然资源资产具有重要的意义。现有的森林覆盖产品及统计数据无法满足本区域森林自然资源资产评估的需要,因此需探索适用于本区域森林精细分类方法。该文以西藏墨脱县为研究区,基于Google Earth Engine (GEE)云计算平台,利用2015年和2020年的Landsat8遥感影像,结合野外调查数据和基础地理数据,构建时间、空间、光谱及辅助特征集,采用随机森林算法(random forest,RF)和分类回归树算法(classification and regression tree,CART)进行森林分类。对2种算法得到的结果进行精度评价表明,利用RF算法得到的2015年和2020年森林分类数据的精度相对较高,总体分类精度分别为0.88和0.87,Kappa系数均大于0.8。对森林分类结果进行面积及时空特征的分析,结果表明: ①2015年墨脱县的森林总面积为3.4万km2,森林覆盖率达到了84.63%,与之相比2020年森林总面积减少了2%; ②墨脱县森林资源主要以阔叶林为主,2015年和2020年阔叶林面积分别占总森林面积的72.27%和75.37%,主要分布在雅鲁藏布江大峡谷及低海拔地区。针叶林面积分别占森林总面积的25.96%和23.19%,主要分布在南迦巴瓦峰和加拉白垒峰等高海拔地区。通过构建时空谱分类方法,获得了墨脱县森林2015和2020年的时空分布认知,研究可以为SDGs森林覆盖率具体指标的解算提供方法参考,也可以弥补小区域森林数据缺失的问题,获得的监测数据将能够为本区域自然资产评估和生态功能评价提供数据支持。

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吴玉鑫
王卷乐
韩保民
严欣荣
关键词 森林分类时空谱特征随机森林分类回归树墨脱县    
Abstract

The forest area of Tibet ranks among the top in China, and the forest resources in Tibet play an important role in water conservation and ecological service. Therefore, it is of great significance to assess the assets of forest natural resources in this region. However, existing products and statistical data related to forest cover fail to meet the demands for the assessment of forest natural resource assets in this region, and it is necessary to explore a fine-scale forest classification method suitable for this region. Based on the cloud computing platform Google Earth Engine (GEE), this study constructed the temporal, spatial, spectral, and auxiliary feature sets of the forest coverage in Motuo County using the Landsat8 remote sensing images of 2015 and 2020, as well as field survey data, and the basic geographic data. Then, it conducted forest classification using the random forest (RF) and classification and regression tree (CART) algorithms. As indicated by the accuracy evaluation of the assessment results obtained using the two algorithms, the forest classification results of 2015 and 2020 obtained using the RF algorithm had relatively high accuracy, with overall classification accuracy of 0.88 and 0.87, respectively and Kappa coefficients of both greater than 0.8. The analyses of the areal and spatio-temporal characteristics of forest classification results show that: ① Motuo County had a total forest area of 34 000 km2 in 2015, with a forest cover rate of up to 84.63%, which was 2% less than that in 2020; ② The forest resources in Motuo County are dominated by broadleaved forests, which are mainly distributed in Yarlung Zangbo Grand Canyon and low-altitude areas and accounted for 72.27% and 75.37% of the total forest area in 2015 and 2020, respectively. Coniferous forests accounted for 25.96% and 23.19% of the total forest area in 2015 and 2020, respectively and are concentrated in high-altitude areas, such as the Namcha Barwa and Gyala Peri peaks. This study determined the spatio-temporal distribution of the forests in Motuo County in 2015 and 2020 by developing a spatio-temporal-spectral classification method. It can provide a reference method for calculating specific forest cover indices SDGs and fill the gap of forest data of small zones. The obtained monitoring data will provide data support for the natural asset assessment and ecological function evaluation in Motuo County.

Key wordsforest classification    spatio-temporal-spectral characteristics    random forest    classification and regression tree    Motuo County
收稿日期: 2022-01-12      出版日期: 2023-03-20
ZTFLH:  S771.8  
基金资助:中国科学院战略先导科技专项(A类)“大数据驱动的‘美丽中国’全景评价与决策支持”(XDA19040501);及中国工程科技知识中心建设项目“防灾减灾知识服务系统”(CKCEST-2021-2-18)
通讯作者: 王卷乐(1976-),男,博士,研究员,主要从事资源环境科学数据集成与共享研究。Email: wangjl@igsnrr.ac.cn
作者简介: 吴玉鑫(1997-),女,硕士研究生,主要从事森林资源与遥感应用研究。Email: wuyx@lreis.ac.cn
引用本文:   
吴玉鑫, 王卷乐, 韩保民, 严欣荣. 基于时空谱特征的墨脱县森林分类方法与实现[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(1): 180-188.
WU Yuxin, WANG Juanle, HAN Baomin, YAN Xinrong. Forest classification for Motuo County: A method based on spatio-temporal-spectral characteristics. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(1): 180-188.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022016      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I1/180
森林数据集 空间分
辨率/m
时间分辨率 对森林的分类 无法满足自然资源资产评价的原因
Global Forest Watch 30 树木覆盖: 2000年/2010年
树木增加: 2000—2012年
树木减少: 2000—2017年
常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林与混交林 从全球尺度出发,在中国区域应用时存在明显的分类不一致
PALSAR-2/PALSAR forest /Non-Forest Map 25 2007—2010年 森林 其分类体系依然存在划分单一,存在没有对森林类型进行细分
GlobeLand30 30 2000年/2010年/2020年 森林 其对林地的划分依然较粗,森林子集部分仅包含一种类型
GlobCover 300 1992—2015年 常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林与混交林 空间分辨率太大,无法各种森林类型的精细化管理
FROM-GLC 30 2010年/2015年/2017年 林地 没有对森林类型进行细分,中国区域应用时,存在着一些缺陷
Forest Map for China 30 2010年 常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林与混交林 与所需年份时间不同
《林芝地区统计年鉴》(2015年) 1986—2014年 林芝地区的林业生产情况、墨脱县林业产值总数据 缺少县级的森林统计数据
Tab.1  主要土地覆盖产品、森林覆盖专题产品和统计数据产品
Fig.1  基于GEE平台的森林分类流程
类型 指标
时间特征 目标年份相邻年份同一时期的影像选择
空间特征 con, cor, ent, var
光谱特征 blue, green, red, NIR, NDVI, EVI, NDWI, MSAVI
辅助特征 elevation, aspect, slope
Tab.2  森林遥感分类的特征集
类别 2015年 2020年
RF算法 CART算法 RF算法 CART算法
总体精度 0.88 0.82 0.87 0.82
Kappa系数 0.83 0.74 0.81 0.74
Tab.3  基于GEE的墨脱县森林资源遥感分类精度评价
Fig.2  2015年、2020年墨脱县森林分布
森林资源 2015年/km2 2020年/km2 变化量/km2 变化率/%
针叶林 7 470.08 6 539.40 -930.68 -12.46
阔叶林 20 794.67 21 240.65 445.98 2.14
针阔混交林 510.35 418.00 -92.35 -18.10
Tab.4  2015年、2020年墨脱县森林资源
Fig.3  森林内部及非林地变化图
森林类型 针叶林 阔叶林 针阔混交林 非林地
针叶林 5 106.60 532.91 126.34 1 704.24
阔叶林 336.6 318 983.02 164.75 1 310.26
针阔混交林 202.13 159.98 98.36 49.88
非林地 894.04 1 564.74 28.55 3826.65
Tab.5  2015—2020年墨脱县森林资源类型转移矩阵
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