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森林生态系统作为陆地生态系统最主要的组成部分,在维持生物多样性、生态系统服务、调节全球气候和涵养水源起到了至关重要的作用。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,为了缓解日益恶化的生态环境,自1999年以来,国家实施了退耕还林工程和三北防护林工程等一系列生态工程。如何准确识别森林面积和分布是科学评价项目实施成效和实现区域森林资源可持续管理的重要前提。为了准确的估算黄土高原的森林资源,首先,本文结合2010年30m分辨率的光学遥感数据(Landsat)和25m分辨率的激光雷达数据(PALSAR),利用决策树分类的方法提取了黄土高原森林分布信息;其次,本文采用相同的地面验证数据评估了PL-based森林图和现有七种中高分辨率的森林产品(JAXA、GlobeLand30、FROM-GLC、Hansen、ChinaCover、NLCD、GLCF VCF)的总体精度、用户精度、产品精度和卡帕系数;并在县级尺度和像元尺度分析了PL-based森林图和现有七种森林产品的森林面积和空间一致性的差异;最后本文探讨了八种森林产品的空间一致性及其对地形的敏感性。研究结果表明:(1)PL-based森林图融合了光学遥感数据(Landsat)的光谱信息和激光雷达数据(PALSAR)的森林结构信息,与其他的森林产品相比具有最高的总体精度(0.97)和卡帕系数(0.88)。(2)县级尺度上,PL-based森林图与现有七种森林产品均具有较高的线性相关(R~2=0.68~0.96),其中JAXA和PL-based森林产品具有最高的线性相关(R2=0.96,y=-0.29+0.81x)。(3)细节图可以看出,黄土高原PL-based,GlobeLand30和ChinaCover森林产品表明了更多的细节信息;JAXA相对低估了森林的面积,NLCD忽略了细节部分;FROM-GLC由于较大的错分误差高估了森林的面积。(4)八种森林产品的空间一致性指数随着地形呈现出一定规律,具体来说,在海拔2000m以下,空间一致性指数随着海拔的增加而增加;在海拔2000m以上,森林的空间一致性指数随着海拔的增加而减少;而随着坡度的增加(坡度<25°),森林的空间一致性指数明显增加。本研究表明融合光学遥感和激光雷达数据可以更加精确的估算森林的面积,将会为未来的森林资源调查提供一些参考。