基于Landsat长时间序列的森林扰动参数提取与树高估算

【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。     

基于Landsat时间序列的香格里拉市土地覆盖变化检测

基于Google Earth Engine平台,使用Landsat Level遥感影像,利用归一化燃烧指数作为LandTrendr时间分割算法的光谱数值,对香格里拉市进行土地覆盖变化检测。结果表明：1986—2016年,林地、未利用地、永久性冰川雪地面积持续减少,草地、水体和建设用地面积持续增加;林地为香格里拉最主要的土地覆盖类型,总占比超过80%。香格里拉土地覆盖的变化动态度总体较低,土地覆盖变化过程较为平缓;大部分林地未发生变化,在31 a内以中度干扰和轻微恢复为主。但香格里拉林地总面积多年来持续减少,按干扰和恢复的持续时间来看,1986—2016年林地发生变化的主要类型为持续1～5 a的干扰和持续21～31 a的恢复。自然灾害与人为采伐的消耗速度远大于林分的自然增长速度,如果不健全林地保护的措施,林地资源将日益稀少。