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基于無(wú)人機(jī)影像的北部灣紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力估算

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-02-21 10:51 ? 次閱讀
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引言

植被是陸地生物圈的主體,是全球物質(zhì)和能量循環(huán)的基礎(chǔ),地表植被覆蓋與環(huán)境演變的關(guān)系是全球變化中最復(fù)雜、最具活力的研究?jī)?nèi)容。植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)作為全球生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和碳收支平衡的重要組成部分,不僅可以判定生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的主控因素,而且對(duì)于研究陸地生態(tài)系統(tǒng)變化對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)具有重要的作用。因此,陸地NPP的研究一直以來(lái)都是國(guó)際生物學(xué)計(jì)劃(IBP)、人與生物圈計(jì)劃(MAB)和國(guó)際地圈-生物圈計(jì)劃(IGBP)的研究熱點(diǎn)。

欽州灣島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)屬于廣西第二大紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)(僅次于北侖河口紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)),近年來(lái),欽州港區(qū)海島紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)受到人類(lèi)活動(dòng)的干擾程度越來(lái)越嚴(yán)重。而NPP作為島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的重要生態(tài)學(xué)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)其快速和定量化評(píng)估對(duì)于了解島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)環(huán)境變化具有重要作用。而欽州灣的島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)由于面積狹小,MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、TM遙感數(shù)據(jù)以及高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)都很難實(shí)現(xiàn)對(duì)NPP的精確估算。為此,本研究擬基于無(wú)人機(jī)航拍數(shù)據(jù),采用ENVI中的分類(lèi)與回歸樹(shù)方法CART對(duì)島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的景觀格局進(jìn)行解譯,在Python語(yǔ)言的支持下將CASA模型引入到島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)研究中,探討不同海島和紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)NPP的空間分布特征。以期為廣西北部灣地區(qū)島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)NPP的精細(xì)化研究及其快速估算提供方法學(xué)上的借鑒。

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圖1廣西北部灣島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的地理位置

數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

本文的島群紅樹(shù)林(圖1)地處廣西壯族自治區(qū)南部沿海城市一州市欽州港區(qū)的七十二涇,由1座主島(龜仙島)、1個(gè)小島(背風(fēng)墩)和紅樹(shù)林群落(桐花樹(shù)、白骨壤和秋茄)組成,其余為海域。該區(qū)域的紅樹(shù)林群落是欽州市紅樹(shù)林生長(zhǎng)最為密集的地區(qū)之一,已列入中國(guó)濕地名錄,是廣西壯族自治區(qū)級(jí)第二大自然保護(hù)區(qū)。該區(qū)域的紅樹(shù)林被譽(yù)為“海底活化石”,與恐龍生活在同一時(shí)期,是中國(guó)保護(hù)最好和最大的連片紅樹(shù)林之一。氣候類(lèi)型屬于南亞熱帶季風(fēng)氣候,處在著名的亞洲東南部季風(fēng)區(qū)內(nèi),太陽(yáng)輻射強(qiáng),季風(fēng)環(huán)流明顯。年均溫為21.7T,年均降水量為1658mm,年總?cè)照諘r(shí)數(shù)為1400-1950h,平均1673h。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

主要包括氣象、植被指數(shù)和景觀格局等方面的數(shù)據(jù)(表1)。其中,氣象數(shù)據(jù)包括日值的降水、氣溫以及太陽(yáng)輻射,由于本文所定義的島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域較小,因此對(duì)于模型中的月值氣象數(shù)據(jù)處理時(shí)采用臨近縣區(qū)的氣象站數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,時(shí)間為2018年,來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。植被指數(shù)采用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)。

表1研究區(qū)中所使用的數(shù)據(jù)集

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航拍之后拼接獲得(圖2),基于分類(lèi)與回歸樹(shù)CART方法對(duì)海島的景觀進(jìn)行解譯,將其劃分為桐花樹(shù)、白骨壤、秋茄、灘涂、水體、建設(shè)用地、道路、草地、灌木和林地共10類(lèi)。為了解典型海島景觀及其生境狀況,先后對(duì)研究區(qū)的植被類(lèi)型及外部環(huán)境進(jìn)行野外實(shí)地勘察,通過(guò)手持GPS記錄典型樣本及相應(yīng)經(jīng)緯度的景觀類(lèi)型,并對(duì)典型海島及紅樹(shù)林景觀進(jìn)行拍照,以便后期對(duì)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行判讀和驗(yàn)證。所有數(shù)據(jù)通過(guò)柵格數(shù)據(jù)重采樣,空間分辨率為0.1m,獲取數(shù)據(jù)之后利用ArcGIS10.2以及ENVI5.1軟件對(duì)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行投影變換、幾何校正和裁剪等一系列操作,所有空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一投影為Albers Equal Area Conic投影坐標(biāo)系統(tǒng)。

2.3 無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理

使用萊森光學(xué)無(wú)人機(jī)機(jī)載高光譜成像系統(tǒng),于2018年的3、6、9和12月對(duì)位于欽州灣東南部的島群紅樹(shù)林試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行低空控制飛行試驗(yàn)與數(shù)據(jù)采集。由于紅樹(shù)林在不同季節(jié)受到潮水淹沒(méi)的程度不一樣,為了實(shí)現(xiàn)紅樹(shù)林的年內(nèi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),飛行過(guò)程需要保證日低潮時(shí)間,拍攝的高度約70-100m,垂直拍攝,選擇天氣晴朗、地面無(wú)持續(xù)風(fēng)向且風(fēng)力<2級(jí)的時(shí)段,確保所獲得的影像不受大氣因素的影響。另外,需要在2個(gè)海島周邊布置像控點(diǎn)和高精度GPS定位測(cè)量,用于無(wú)人機(jī)影像的幾何校正。拼接影像保留地物紅、綠和藍(lán)3種色彩的灰度信息,具體技術(shù)流程見(jiàn)圖3。

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圖3 無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)流程

對(duì)于紅樹(shù)林景觀格局的精細(xì)化解譯預(yù)處理,前期采用面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法對(duì)圖像處理時(shí)發(fā)現(xiàn):通過(guò)該方法所得的分割圖斑與實(shí)際紅樹(shù)林圖斑難以吻合,因此本研究基于分類(lèi)與回歸樹(shù)CART方法對(duì)航拍影像的海島紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行解譯,通過(guò)將無(wú)人機(jī)航拍影像的非監(jiān)督分類(lèi)ISOdata結(jié)果、VDVI指數(shù)、紅樹(shù)林?jǐn)?shù)據(jù)的紋理特征以及原始航拍影像進(jìn)行Layerstacking組合,基于組合的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)航空影像的圖像分類(lèi),分類(lèi)精度為81.26%,可用于研究區(qū)NPP的估算。研究區(qū)的景觀格局空間分布狀況見(jiàn)圖4。

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圖4 無(wú)人機(jī)航拍圖肯景觀格局

2.4 CASA模型參數(shù)在確定

2.4.1 最大光能利用率在獲取

最大光能利用率的取值直接影響NPP的估算精度,其值因植被類(lèi)型的不同而存在著顯著的差異,受不同地區(qū)植被類(lèi)型、氣候因子、經(jīng)緯度、土壤的肥力和植被長(zhǎng)勢(shì)所影響。a研究基于生態(tài)生理模型模擬了全球10種植被類(lèi)型的最大光能利用率,但在中國(guó)的植被類(lèi)型應(yīng)用中其值偏高。而b研究所確定的光能利用率是基于誤差最小化方法,將NPP的實(shí)測(cè)值與中國(guó)各種植被的最大光能利用率進(jìn)行模擬,分辨率為8000m,在小尺度上應(yīng)用存在一定的局限性。本研究的島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)屬于典型的空間小尺度,因此綜合兩項(xiàng)研究,得到了各種植被類(lèi)型的最大光能利用率(表2)。

表2 紅樹(shù)林島群生態(tài)系統(tǒng)最大光能利用率

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2.4.2 植被指數(shù)信息的提取

植被指數(shù)是CASA模型的重要參數(shù),目前常見(jiàn)的有歸一化植被指數(shù)NDVI,但該指數(shù)是基于可見(jiàn)光和近紅外波段。而本研究是為了探索無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光數(shù)據(jù)在海島和紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用,且可見(jiàn)光數(shù)據(jù)產(chǎn)品中只有紅、綠和藍(lán)3個(gè)波譜信息,沒(méi)有近紅外波譜信息,因此不能借助于NDVI指數(shù)估算NPP。目前基于可見(jiàn)光波段的植被指數(shù)較少,主要有過(guò)綠植被指數(shù)EXG、歸一化綠紅差異指數(shù)NGRDI、歸一化綠藍(lán)差異指數(shù)NGBDI以及紅綠比值指數(shù)RGRI,其計(jì)算公式為:

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仿照歸一化植被指數(shù)的構(gòu)造原理和形式,以綠光波段代替NDVI中的近紅外波段。基于此,構(gòu)建基于可見(jiàn)光3個(gè)波段的VDVI,即可見(jiàn)光波段差異性植被指數(shù):

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式中:ρred、ρgreen和ρgreen分別表示紅、綠和藍(lán)3個(gè)譜段3的像素值;VDVI啲取值范圍與NDVI的取值范圍相同。

結(jié)果與分析

3.1 植被指數(shù)計(jì)算與分析

從圖5可知,VDVI與EXG植被指數(shù)的空間分布中植被與非植被的色彩差異比較明顯,植被區(qū)域呈現(xiàn)出亮綠色,非植被區(qū)域呈現(xiàn)出黃色與橙色。而NGRDI和NGBDI植被指數(shù)的空間分布中海島植被區(qū)域與紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)植被的灰度值相似,且道路、建設(shè)用地和灘涂的灰度值也存在一定程度的交叉與重疊,容易混淆。另外,NGRDI和NGBDI植被指數(shù)的空間分布中的紅樹(shù)林植被與島群生態(tài)系統(tǒng)中的灌木和林地存在重疊和相似之處,且紅樹(shù)林植被與灘涂的交錯(cuò)地帶細(xì)節(jié)不夠清晰,在采用CART方法對(duì)航拍圖像分類(lèi)時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。

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圖5 島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)不同植被指數(shù)空間分布

為了更進(jìn)一步了解各種植被指數(shù)的差異性特征,采用區(qū)域統(tǒng)計(jì)功能統(tǒng)計(jì)每種景觀類(lèi)型的植被指數(shù)(表3)。

由表3可知,NGRDI植被指數(shù)中的重疊地類(lèi)主要分為兩類(lèi),第一類(lèi)是桐花樹(shù)、草地和灌木,這3個(gè)地類(lèi)存在著較大的重疊,植被指數(shù)值都接近于0.14;第二類(lèi)為林地和白骨壤,植被指數(shù)在0.10左右,該植被指數(shù)在進(jìn)行影像分類(lèi)時(shí)精度會(huì)受到影響,所以不適宜本實(shí)驗(yàn)中作為NPP估算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。NGBDI被指數(shù)中桐花樹(shù)、秋茄和灌木存在著較大范圍的重疊,其值都在0.14左右震蕩,而白骨壤和林地的植被指數(shù)重疊區(qū)域則集中在0.12左右,因此NGBDI也不適用于估算島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)NPP。EXG與VDVI這2個(gè)植被指數(shù)的植被與非植被地物的值均不相同,且沒(méi)出現(xiàn)交叉重疊區(qū)域,說(shuō)明EXG與VDVI都適合于本研究NPP的估算。

其中,VDVI指數(shù)中植被與非植被的值相差較大,其分割的閾值在0附近,>0為植被區(qū)域,0左右為灘涂、水體、建設(shè)用地和道路等非植被地類(lèi),且不同地類(lèi)的植被指數(shù)值的方差較小,在CART方法中采用該指數(shù)更容易得到景觀格局空間分布。而EXG植被指數(shù)中植被區(qū)的數(shù)值都>50,而非植被區(qū)的數(shù)值都<35,但水體和道路2個(gè)地類(lèi)存在交叉和重疊,在后續(xù)分類(lèi)時(shí),容易造成誤分。綜上,采用VDVI植被指數(shù)估算島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的NPP。

3.2 NPP估算結(jié)果

3.2.1 全年NPP

研究區(qū)凈初級(jí)生產(chǎn)力的總量為127.09t?C/a,NPP的年碳密度值介于0~1437.12g?C/m2,其年平均碳密度為399.85g?C/m2(圖6)。從空間分布來(lái)看,全年NPP的空間分異規(guī)律比較明顯,整體而言,以南部的龜仙島和北部的紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)為分界線,以北區(qū)域的紅樹(shù)林和背風(fēng)墩島生態(tài)系統(tǒng)的年NPP值較高,大部分地區(qū)高于600g?C/m2,局部地區(qū)的年NPP值高達(dá)1000g?C/m2,但在紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的中部和東北部地區(qū)出現(xiàn)了2個(gè)低值區(qū)域,究其原因主要是由于這部分區(qū)域?qū)儆跒┩?,其光能利用率較低。分界線以南的龜仙島生態(tài)系統(tǒng)年NPP值較低,其值大部分<600g?C/m2,部分景觀類(lèi)型如林地和灌木的年NPP值較高,其值多在650-700g?C/m2之間。

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圖6 島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力空間分布

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審核編輯黃宇

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    抵御海洋自然災(zāi)害,維護(hù)海灣、河口生態(tài)環(huán)境,保護(hù)沿海實(shí)地多樣?性方面具有不可替代的重要作用。 傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查方法獲取紅樹(shù)林物種信?費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且調(diào)查工作往往難以深入根系繁茂的紅樹(shù)林內(nèi)部。相比而言,遙感技術(shù)更加經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 08-22 10:16 ?1546次閱讀
    一種<b class='flag-5'>紅樹(shù)林</b>亞種分類(lèi)的<b class='flag-5'>無(wú)人機(jī)</b>高光譜遙感方法

    愛(ài)立信助推紅樹(shù)林存活率提升一倍

    減少了超過(guò)10萬(wàn)公頃的紅樹(shù)林...... ??這是采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)氣候危機(jī)的第十年。企業(yè)必須與政府和社會(huì)共同努力,以求在2030年前將全球排放量減半。?? 愛(ài)立信在菲律賓的紅樹(shù)林造林項(xiàng)目,展現(xiàn)了在生態(tài)類(lèi)解決方案中部署聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。今天,
    的頭像 發(fā)表于 12-06 11:30 ?4799次閱讀

    相連的紅樹(shù)林(初始階段)開(kāi)源硬件

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《相連的紅樹(shù)林(初始階段)開(kāi)源硬件.zip》資料免費(fèi)下載
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    相連的<b class='flag-5'>紅樹(shù)林</b>(初始階段)開(kāi)源硬件

    基于無(wú)人機(jī)影像北部灣典型島群紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)初級(jí)生產(chǎn)力估算

    發(fā)展到遙感數(shù)據(jù)、非遙感通量觀測(cè)數(shù)據(jù)以及多源數(shù)據(jù)集成。傳統(tǒng)的站點(diǎn)實(shí)測(cè)方法,如定點(diǎn)觀測(cè),一般通量塔觀測(cè)數(shù)據(jù)代表了周?chē)鷰坠锘蚴畮坠锏?b class='flag-5'>生態(tài)系統(tǒng)與大氣的碳交換和循環(huán)過(guò)程,時(shí)間分辨率為30min,可以通過(guò)換算得到時(shí)間尺度為分或者
    的頭像 發(fā)表于 02-20 11:06 ?913次閱讀
    基于<b class='flag-5'>無(wú)人機(jī)</b><b class='flag-5'>影像</b><b class='flag-5'>北部灣</b>典型島群<b class='flag-5'>紅樹(shù)林</b><b class='flag-5'>生態(tài)系統(tǒng)</b><b class='flag-5'>凈</b><b class='flag-5'>初級(jí)</b><b class='flag-5'>生產(chǎn)力</b><b class='flag-5'>估算</b>

    無(wú)人機(jī)高光譜影像與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)

    無(wú)人機(jī)高光譜影像與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)冠層樹(shù)種多樣性是自然森林生態(tài)系統(tǒng)功能和服務(wù)的重要基礎(chǔ)。
    的頭像 發(fā)表于 08-19 15:22 ?569次閱讀
    <b class='flag-5'>無(wú)人機(jī)</b>高光譜<b class='flag-5'>影像</b>與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)