森林植被恢復光譜特征分析
——以幕府山礦區(qū)為例

邱潔，張亞麗，李明詩，2

(1.南京林業(yè)大學 林學院，南京 210037；2.南京林業(yè)大學 南方林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210037)

0 引言

森林是地球上陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，也是陸地上最復雜、最龐大、物種最多的多功能與多效益統(tǒng)一的生態(tài)系統(tǒng)[1]。作為一種可再生資源，在自然和人為因素的共同作用下，森林經(jīng)歷著發(fā)生、生長、干擾和死亡的過程，也即森林生態(tài)系統(tǒng)無時不處于消長交替的動態(tài)過程之中[2]。因此，研究森林植被的變化，對于掌握森林植被干擾和恢復規(guī)律、分析森林植被變化原因、預測森林變化趨勢等方面有重要意義。

在森林變化研究方面，傳統(tǒng)基于野外連續(xù)時間觀測方式會耗費大量的人力和時間。現(xiàn)今，眾多學者關(guān)注于基于遙感的森林覆蓋變化模式特征提取，來推導森林植被恢復態(tài)勢。如吳雪瓊等[3]對森林覆蓋變化遙感檢測方法進行了研究，并指出制圖尺度多元化、動態(tài)變化檢測定量化和監(jiān)測方法工具化3個方面的森林覆蓋遙感檢測的發(fā)展趨勢。盡管歸一化燃燒指數(shù)(normalized burn ratio，NBR)最初被用于監(jiān)測森林火災，很多學者仍借助NBR指數(shù)進行森林干擾制圖等相關(guān)研究。如White等[4]就利用NBR指數(shù)對加拿大地區(qū)野生大火所引起的干擾和恢復進行了分析。之后，NBR指數(shù)被指出對干擾比較敏感[5]。李晶等[6]利用各種植被指數(shù)指示森林變化狀況，運用NBR指數(shù)和綜合森林指數(shù)(integrated forest z-score，IFZ)對礦區(qū)土地利用和植被覆蓋類型進行了分類。沈文娟等[7]利用NBR指數(shù)對南方人工林地區(qū)進行了森林干擾和恢復特征分析。呂瑩瑩等[8]對南京市老山和紫金山地區(qū)運用基于IFZ指數(shù)的VCT算法進行了森林干擾和恢復的研究。李洛晞等[9]對基于MODIS數(shù)據(jù)的森林擾動指數(shù)進行了比較。但是，這些研究對基于Landsat數(shù)據(jù)發(fā)展的NBR和IFZ綜合森林指數(shù)2種指數(shù)在刻畫森林植被恢復性能差異方面少有涉及，特別是對于這2種指數(shù)對森林恢復趨勢和狀態(tài)刻畫性能差異方面的研究仍然有待推進。

而Pickell等[10]也是運用了VCT算法得出干擾像元計算光譜恢復時間，提出了干擾像素恢復的平均年限的定義，并據(jù)此對北美寒帶森林進行了4種指數(shù)的植被光譜恢復時間的研究。研究發(fā)現(xiàn)，NBR指數(shù)10 a間的平均光譜恢復時間(5.6 a)最大，TCG(纓帽變換綠度)指數(shù)得到的平均光譜恢復時間則最小(1.7 a)。森林光譜恢復年限的準確定義為研究森林植被恢復時間提供了定量的指標，能夠從時間角度指示森林恢復狀況。但是在中緯度地區(qū)的礦區(qū)植被恢復時間測定中，這些指數(shù)的性能還需要進一步驗證。

從20世紀50年代起，南京幕府山地區(qū)出現(xiàn)礦石開采，導致森林植被大面積消失，森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能逐漸減弱。幕府山地區(qū)森林破壞的問題引起了南京市政府的高度關(guān)注。1999—2008年，南京市政府對幕府山地區(qū)進行了10期的植被恢復工程，并于2003年完全關(guān)閉了白云石礦。文獻[11-12]對幕府山地區(qū)森林植被恢復的生態(tài)效益以及植物多樣性等方面進行了評價。蔣美琛等[13]利用像元二分模型對北京市重點礦山開采區(qū)進行了植被覆蓋度的反演。至今，幕府山地區(qū)的森林植被恢復工程已經(jīng)進行了近20 a，其具體恢復狀況尚未有空間意義明確的評價結(jié)果。本文的目的是利用長時間序列Landsat數(shù)據(jù)，從植被恢復光譜特征分析的角度，驗證NBR指數(shù)和IFZ指數(shù)在礦區(qū)植被恢復監(jiān)測方面的有效性，并給后續(xù)的實踐應用推薦恰當?shù)姆椒ā?/p>

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文以南京市幕府山地區(qū)為研究區(qū)(圖1)。幕府山(30°54′N～ 32° 12′ N，116° 22′E～ 121° 54′E)是一座位于南京市鼓樓區(qū)和棲霞區(qū)的丘陵山脈，全長約5.5 km，寬約2 km，最高海拔199.3 m。幕府山地區(qū)屬于亞熱帶季風氣候，溫暖濕潤，降水充沛，年平均氣溫 14.6～16.4 ℃，最熱月平均溫度 28.1 ℃，最冷月平均溫度為 -2.9 ℃；年平均降雨量為 800～1 000 mm；夏季多雨，冬春干旱，無霜期 237 d，每年 6月下旬到 7月中旬為梅雨季節(jié)[14]。自20世紀50年代起，幕府山地區(qū)最多時分布有 9個采礦場，總采礦區(qū)面積為 0.6 km2。1998年起，幕府山采礦場陸續(xù)關(guān)閉，礦區(qū)的植被恢復工作隨即開展。幕府山地區(qū)自然植被以落葉常綠闊葉林為主，且現(xiàn)有的植被都是次生群落。主要樹種有麻櫟(quercusacutissimacarruth)、構(gòu)樹(broussonetiapapyrifera)、刺槐(robiniapseudoacacia)等。幕府山周邊有幕府山街道、燕子磯街道等，周圍城市和鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口稠密，對幕府山有較大的影響。

圖1 研究區(qū)位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用的遙感數(shù)據(jù)包括1987—2017年30期Landsat TM/ETM+/OLI 時間序列影像(具體描述信息見表1)。目標地的軌道號為120/038。數(shù)據(jù)在美國地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey，USGS)地球資源觀測和科學中心(Earth Resources Observation and Sscience Center，EROS)網(wǎng)站免費下載(https：//glovis.usgs.gov/)。影像獲取日期的選擇為5—9月(少量數(shù)據(jù)擴大到4月底或10月初)，此時為植物生長旺季，有利于研究森林植被變化，同時盡量選擇云量少的數(shù)據(jù)，以避免分析過程中引入額外的不確定性。此外，本研究還從天地圖上獲取到部分年份的幕府山地區(qū)影像數(shù)據(jù)，主要用來進行目視解譯并驗證Landsat數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性。

表1 本文使用的 Landsat TM/ETM+/OLI影像

1)預處理。本文采用陸地衛(wèi)星系統(tǒng)干擾自適應處理系統(tǒng)(LEDAPS)和陸地衛(wèi)星表面反射率代碼(LaSRC)對表 1 中的 Landsat 圖像進行標準化處理，完成輻射定標和大氣校正，從而構(gòu)建陸地衛(wèi)星圖像時間序列堆棧(LTSS)。LEDAPS 程序使用MODTRAN 太陽能輸出模型，將定標影像轉(zhuǎn)換為表觀(top-of -atmosphere，TOA)反射率影像。此模型轉(zhuǎn)換方法是校正定標影像的太陽方位、TM或ETM+帶通、日地距離以及太陽輻照度。

同時，對于 TM 圖像，輻射處理采用了最新發(fā)表的參數(shù)，計算其大氣上界輻射亮度和反射率；對于 ETM+圖像，大氣上界輻射亮度和反射率是利用其頭文件中提供的增益，以及偏差參數(shù)進行計算。為了彌補大氣散射和吸收對于大氣上界輻射亮度和反射率的影響，采用“6S”模型進行地表反射率計算，并依據(jù)標準的 MODIS反射率產(chǎn)品進行驗證[15]。利用濃密植被(DDV)算法對表觀反射率影像插值生成的氣溶膠光學厚度(AOT)，以及通過相關(guān)資料獲得的大氣壓、臭氧(O3)濃度和水汽值等數(shù)據(jù)，使用 “6S” 輻射傳輸模型，生成地表反射率產(chǎn)品。而 Landsat-8 地表反射率數(shù)據(jù)來自 Landsat LaSRC，它使用了MODIS的輔助氣候數(shù)據(jù)和一種獨特的輻射傳輸模型，利用沿海氣溶膠帶進行氣溶膠反演測試。

2)VCT算法。在分析植被恢復特征前，使用植被變化追蹤(VCT)算法提取幕府山地區(qū)的森林干擾斑塊[16]。

3)植被恢復光譜指數(shù)。NBR已被成功用于評估火災燃燒的嚴重程度、檢測分類森林干擾和表征森林屬性上[17]，其計算公式如式(1)所示。

(1)

式中：ρNIR代表近紅外波段反射率；ρSWIR代表短波紅外波段反射率(2.08～2.35 μm)。健康森林的NBR值較大，且更高的NBR值通常與增加的森林結(jié)構(gòu)和冠層覆蓋有關(guān)[18]。

文獻[17，19]均利用干擾5 a后的森林恢復期研究森林恢復狀況，所以下列光譜恢復指標均在干擾發(fā)生5 a后進行森林恢復狀況的研究。

IFZ[20]常被用來進行森林干擾和恢復檢測制圖工作，其計算公式如式(3)所示。計算IFZ指數(shù)前需計算FZi指數(shù)(式(2))。

(2)

(3)

式中：bpi為影像上任一像元的亮度值；bi和SDi分別為森林像元的波段光譜值的均值和標準差；N為使用波段的數(shù)量。IFZ指數(shù)主要使用的波段是Landsat TM/ETM+的3、5、7波段，故先計算這3個波段的FZ值(FZ3、FZ5、FZ7)。當像元IFZ指數(shù)值越低并接近0.2，成為森林像元的可能性就越高。確定森林類別主要方法是黑體目標方法[21]。

4)光譜恢復時間。光譜恢復時間參照Pickell等[10]提出的干擾像素恢復的平均年限。對于VCT方法得出的干擾區(qū)域，計算像元擾動后光譜值恢復至擾動前2 a平均值的80%所需要的年限，即為干擾區(qū)域像元恢復年限。本文計算并分析了NBR和IFZ的恢復年限。

5)Mann-Kendall趨勢檢驗法。Mann-Kendall趨勢檢驗法[22]是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，由于不要求數(shù)據(jù)正態(tài)分布、不易受異常值的干擾、計算方便等優(yōu)點被廣泛應用。這種趨勢檢驗法對于樣本數(shù)為n的時間序列Xt(t=1，2，3，…，n)，統(tǒng)計量Z的計算如式(4)所示。

(4)

式中：

(5)

式中：xi和xj為第i年和第j年的數(shù)據(jù)值。對于給定的置信水平∝，若|Z|≥Z∝，則表示時間序列變化趨勢顯著，反之不顯著。本文選擇∝為0.05，所對應的審閱臨界值Z∝為1.96。

2 結(jié)果與分析

2.1 光譜指標趨勢

1)NBR指數(shù)光譜趨勢。由于篇幅限制，本文以5 a為時間間隔，列出部分NBR圖像(圖2)，以表示30 a間NBR指數(shù)的變化趨勢。

圖2 1987—2017年幕府山地區(qū)NBR值圖像

從圖2可見，1987—2002年間，幕府山地區(qū)西南部NBR值較低，說明礦場的存在給幕府山地區(qū)森林植被帶來了嚴重破壞。1998年幕府山地區(qū)開始進行生態(tài)治理，2007年后幕府山地區(qū)NBR值有明顯增加，說明此地區(qū)特別是礦區(qū)的森林植被恢復效果顯著。此外，從2002年開始，幕府山邊緣地區(qū)的NBR顯示出較低水平，可能與周圍城市擴張有關(guān)。

2)IFZ指數(shù)光譜趨勢。Huang等[16]的研究指出，不同于其他土地覆蓋類型(水除外)，落葉和針葉樹森林IFZ值一般低于3。由于本文研究區(qū)幕府山地區(qū)并沒有水體的分布，所以不考慮水體覆蓋類型的影響。除此之外，本文對IFZ值進行了歸一化處理，故以大于0.3作為判定為非森林的依據(jù)。IFZ值大于0.3時可以判定為非森林；小于0.3時則為森林。圖3列出了以5 a為時間間隔，部分年份幕府山地區(qū)IFZ指數(shù)分類圖像。總體上，1987—1997年間，森林植被覆蓋呈現(xiàn)下降趨勢，同時西南部在2002年之前的IFZ圖像上一直顯示為非森林。1997年后，森林植被逐漸恢復，這與前面其他指標導出的結(jié)果相一致。但是在IFZ圖像中，幕府山邊緣地區(qū)均為非森林部分，無法顯示出城市化進程的影響，這可能與IFZ指數(shù)和NBR指數(shù)對于森林識別的敏感度不同有關(guān)。

圖3 1987—2012年幕府山地區(qū)IFZ指數(shù)圖像

2.2 光譜恢復時間

通過VCT算法得到了幕府山地區(qū)各年份像元干擾圖，并且按照像元計算每年干擾區(qū)域干擾發(fā)生后5 a內(nèi)光譜恢復時間，得到了不同光譜指數(shù)各年份5 a內(nèi)光譜恢復率(圖4)以及各年份5 a內(nèi)恢復像元的光譜恢復時間(圖5)。干擾發(fā)生后5 a內(nèi)恢復像元的平均恢復率NBR指數(shù)為84.84%，低于IFZ指數(shù)的98.53%。NBR指數(shù)的5 a內(nèi)像元恢復率均小于同年IFZ指數(shù)的像元恢復率，且IFZ指數(shù)像元恢復率全都超過90%。由此也佐證了IFZ指數(shù)能夠監(jiān)測更多森林恢復。同時各年份5 a內(nèi)恢復像元平均恢復年限NBR指數(shù)為1.54 a，高于IFZ指數(shù)的1.04 a。1999年NBR指數(shù)恢復時間達到了最大(3.09 a)，其余年份像元平均恢復年限則與均值相差不大。這可能是由于南京市于1998年開始實施恢復政策，此時的植被干擾狀況最為嚴重。

圖4 干擾區(qū)域像元5 a內(nèi)像元恢復率

圖5 每年干擾區(qū)域恢復像元平均恢復年限

2.3 Mann-Kendall趨勢檢驗

為了更好地監(jiān)測幕府山地區(qū)30 a間的森林植被變化趨勢，對每年的NBR指數(shù)和IFZ指數(shù)構(gòu)成的時間序列逐個像元進行Mann-Kendall趨勢分析和顯著性檢驗，得到不同光譜指數(shù)的30 a趨勢圖(圖6)和各部分趨勢所占面積比例表(表2)。在NBR指數(shù)的趨勢分析圖中，幕府山礦區(qū)集中區(qū)域呈現(xiàn)顯著上升趨勢，幕府山外部地區(qū)(靠近城市)則呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢，且邊緣地區(qū)顯著下降趨勢較集中。IFZ指數(shù)得出的結(jié)果無論是面積比重還是分布上都與NBR具有高度相似性，不同的是IFZ指數(shù)檢測得到趨勢結(jié)果對于不顯著的趨勢更加敏感，不顯著上升(26.85%)和不顯著下降(19.86%)均大于NBR指數(shù)的比例，同時對于顯著下降的地區(qū)，IFZ指數(shù)(19.47%)也表現(xiàn)得更加明顯。

圖6 NBR和IFZ時間序列Mann-Kendall趨勢分析圖

表2 NBR指數(shù)和IFZ指數(shù)Mann-Kendall趨勢檢驗各部分趨勢面積比 %

值得注意的是，Mann-Kendall趨勢檢驗包含了所有的像元，包括持續(xù)森林或者持續(xù)非森林部分。對于這些地物持續(xù)不變像元，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)像元均具有不顯著的趨勢，包括上升和下降趨勢，這樣的趨勢特性與持續(xù)像元的特性相符合。

3 討論

3.1 長時間序列影像

本研究利用長時間序列影像指示森林變化，存在以下優(yōu)點：充分利用了30 a間的Landsat影像數(shù)據(jù)，避免了使用少量影像對比存在的影像代表性不足等問題，更能體現(xiàn)森林變化中的微小變化。沈文娟等[7]也指出，僅憑2幅或3幅遙感影像難以對南方人工林地區(qū)頻繁的采伐更新活動進行很好的描述。

3.2 光譜恢復年限

在Pickell等[10]的研究中，NBR指數(shù)干擾發(fā)生后5 a內(nèi)平均恢復了78%的干擾像元，NBR指數(shù)10 a間的平均光譜恢復時間最大(5.6 a)，TCG(纓帽變換綠度)指數(shù)得到的平均光譜恢復時間則最小(1.7 a)，在寒冷濕潤的地區(qū)NBR指數(shù)光譜恢復年限與寒冷干燥地區(qū)有差別。發(fā)生干擾像元的比率不同可能與森林類別、土壤環(huán)境不同有關(guān)。本文對亞熱帶氣候的礦區(qū)植被進行了光譜恢復時間的研究，得到的結(jié)果與上述結(jié)果相比光譜恢復時間較短，主要可能與氣候、立地條件、樹種等因素的影響有關(guān)。此外，也可能與pickell研究范圍是干擾發(fā)生10 a間的光譜恢復有關(guān)。Brandt等[23]也在研究中指出，氣候因子和干擾因子是2個塑造加拿大北方森林景觀的主要因素。

3.3 可靠性分析

本研究通過NBR指數(shù)和IFZ指數(shù)這2組獨立的指數(shù)分析，得出了高度相似的結(jié)果，證明了本研究中光譜恢復指標的可靠性。李林等[21]在對幕府山地區(qū)植物區(qū)系的研究中指出，目前幕府山地區(qū)的植被群落結(jié)構(gòu)正走向復雜，此地區(qū)的森林植被恢復狀況良好，這與本研究中幕府山地區(qū)森林植被恢復狀況良好的結(jié)論一致。此外，潘葉等[11]對南京幕府山地區(qū)的生態(tài)修復工程進行了評價，與本研究的幾個恢復指標指示的森林恢復狀況整體趨勢相同。

通過Mann-Kendall趨勢檢驗可以明顯看出，幕府山邊緣地區(qū)森林植被顯著下降，這與周圍城市擴張有很大程度的關(guān)系。呂瑩瑩等[24]通過對1992—2011年間南京市幕府山地區(qū)DI指標(disturbance index)的變化趨勢進行分析，發(fā)現(xiàn)幕府山東南部礦區(qū)集中區(qū)干擾逐漸減弱，而幕府山周邊地區(qū)干擾程度逐漸增加，這也佐證了本研究結(jié)果的可靠性。

4 結(jié)束語

幕府山地區(qū)自1949年以來一直進行大面積采礦，最直接的表現(xiàn)就是在幕府山西部面積為79.19 hm2的廢棄白云石礦礦坑，使得森林植被面積大面積減少[25]。自1998年開始，南京市市政府開始對幕府山地區(qū)進行植被恢復，實施了整改關(guān)停等措施。

鄭玲等[12]在文章中指出，由于幕府山地區(qū)長期的生態(tài)恢復，植被群落處于重建和恢復階段，初期恢復措施已經(jīng)不適用于現(xiàn)有林分。因此，對此地區(qū)的生態(tài)恢復進行監(jiān)測，從而調(diào)整恢復措施顯得尤為重要。徐志超等[26]指出，由于礦區(qū)采礦活動，水土流失嚴重，而且土壤厚度和土壤肥力各不相同，加大了礦區(qū)生態(tài)植被恢復的難度。因此，針對此地區(qū)不同立地條件森林恢復狀況進行分析，可為因地制宜地實施合理措施提供有效意見。王軍等[27]對幕府山地區(qū)的群落物種多樣性進行了研究，發(fā)現(xiàn)相對于灌木和喬本植物，草本植物較為豐富，正處于群落演替的初級階段。本文研究了幕府山地區(qū)的光譜恢復時間，針對不同地力狀況，選擇生長速率合適的樹種，從而做到適地適樹，提高恢復效率。

本研究使用NBR和IFZ 2類恢復指數(shù)對幕府山地區(qū)的森林植被恢復進行了不同維度的分析。在對幕府山地區(qū)實地調(diào)查資料進行分析后發(fā)現(xiàn)，IFZ指數(shù)在幕府山地區(qū)能夠監(jiān)測到更多的森林恢復，光譜恢復時間也相應較短。從監(jiān)測幕府山地區(qū)植被恢復狀況的要求來說，對森林恢復更為敏感的IFZ指數(shù)相較于NBR指數(shù)更適合于現(xiàn)今的幕府山森林植被恢復狀況的監(jiān)測。同時，更短的光譜恢復時間與幕府山現(xiàn)處的群落演替初級階段的狀況更加相符，也有助于迅速調(diào)節(jié)生態(tài)恢復狀況和實施更有效的生態(tài)修復手段。但是NBR指數(shù)對幕府山邊緣地區(qū)森林植被的干擾比IFZ指數(shù)更為強烈，因此對監(jiān)測邊緣地區(qū)擴張導致森林干擾方面，NBR指數(shù)表現(xiàn)更優(yōu)。本文對不同立地條件的森林植被恢復生態(tài)效益進行了評價，同時也為此類地區(qū)植被恢復選擇合適的評價光譜指數(shù)提供了參考意見，進一步健全了礦區(qū)生態(tài)恢復效果監(jiān)測方法體系。