基于Landsat遥感影像解译的神农架林区近30年土地覆盖动态变化

姜　哲 ,刘　芳 ,张　微,栾晓峰 ，李迪强，李　佳

(1.北京林业大学 自然保护区学院,北京　100083;2.中国林业科学研究院 森林生态环境与保护研究所,北京　100091)

基于Landsat遥感影像解译的神农架林区近30年土地覆盖动态变化

姜哲1,2,刘芳2,张微1,栾晓峰1，李迪强2，李佳2

(1.北京林业大学 自然保护区学院,北京100083;2.中国林业科学研究院 森林生态环境与保护研究所,北京100091)

摘要：利用神农架林区1987年、2000年、2013年Landsat卫星遥感影像，结合地面调查信息，运用ERDAS软件分别解译出这3个时期地表覆盖类型，同时对比3个时期地表覆盖类型的变化，统计分析出3个时期神农架林区森林变化面积和来源。结果显示：1987—2000年森林面积增长缓慢，净增长了14.70 km2，变化主要来自灌丛和草地的转化；2000—2013年期间森林面积增长迅速，净增长了207.49 km2，变化主要来自灌丛、草地和农田的转化。运用遥感技术连续、宏观、动态地监测神农架林区地表覆盖变化，不仅丰富了神农架林区的本底资料,同时也为生态环境监测与生物多样性保护提供了重要的数据。

关键词：遥感影像；监督分类；森林变化；保护成效；神农架林区

植被是陆地生态系统的重要组成部分，对区域乃至全球的能量平衡、生物化学循环和水循环起着重要的调控作用[1-2]。区域范围内植被覆盖的变化(退化与恢复)体现了自然演变和人类活动对生态环境的作用,在全球变化研究中充当着“指示器”的作用[3]。

1研究背景

自1972年美国第一颗地球资源卫星(Landsat-1)成功发射并获取大量卫星图像之后，遥感技术开始在世界范围内迅速发展和广泛使用[4]。至今，随着地理信息系统(GeographicInformationSystem，GIS) 和全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS) 的不断结合，遥感技术已经广泛应用到植被覆盖及其变化的研究中[5]，以及保护生物学[6]、地质灾害[7]等各个领域。利用遥感技术对植被变化进行监测主要有以下优势:①卫星遥感图像具有周期性、宏观性、现势性、经济性的特点，可以用于区域的植被覆盖变化监测[8]；②多源遥感信息(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)具有互补性和合作性，可以使植被覆盖变化的定量估算更加精确、完全和可靠[9]。因此用遥感数据对植被变化进行监测已经成为动态监测植被变化的主要手段之一[10-11]。

神农架林区有“物种基因库”之称，境内森林资源和动植物资源极其丰富, 拥有保持完好的亚热带生态系统,在保持水土和维护生态平衡中的功能非常重要[12]。20世纪70，80年代，神农架林区大举伐木支援国家建设，导致全区森林覆盖率骤降11.6%[13]。1986年在神农架林区建立国家级森林和野生动物自然保护区，2000年开始神农架林区全面停止天然林砍伐,成为中国第一批实施天然林资源保护工程和退耕还林还草工程的地区之一[14]。现有的对于神农架林区植被变化研究还比较少。黄靖等[15]以2003—2012年MODIS的遥感数据为信息源，利用增强型植被指数(EVI)，采用最大值合成法，对神农架林区植被覆盖动态变化进行监测，并与同期的气候因子进行了相关性分析。田自强等[16]以TM影像绘制了神农架林区1∶20 000的植被类型图，但对于神农架林区森林变化没有涉及。因此本文利用神农架林区1987年、2000年和2013年Landsat遥感影像，结合地面调查信息，运用ERDAS软件分别解译1987年、2000年、2013年这3个时期的遥感图像，动态地监测神农架林区植被覆盖变化情况。研究结果可以揭示近30a来林区森林保护工程的保护成效,同时可以作为生物多样性动态研究的本底资料。

2研究区域概况

神农架林区位于湖北省西部边陲,地跨东经109°56′～110°58′，北纬31°15′～31°75′，面积3 250km2，属巴山余脉。神农架地处中纬度北亚热带季风区，受大气环流控制，气温偏低而且多雨，并随海拔的升高形成低山、中山、亚高山3个气候带。神农架林区拥有全球中纬度地区保存完好的原始森林，林地面积达到75%[16]。区内植被以亚热带成分为主，兼有温带和热带成分，并具有明显的垂直地带性，海拔200～1 600m为亚热带性常绿落叶阔叶混交林带，1 600～2 600m为温带性针叶林、落叶阔叶林带，2 600m以上为寒温性常绿针叶林带[12]。

图1　技术路线Fig.1　The technical route

3研究方法

以3个时期(1987年、2000年和2013年)遥感影像和实地调查的地表覆盖信息为基础，利用ERDAS9.2软件对3个时期的遥感影像进行监督目视解译得到神农架林区的地表分类图，利用GIS工具得出森林覆盖变化。技术路线见图1。

3.1遥感影像获取

研究用Landsat系列卫星数据主要从USGS(UnitedStatesGeographySurvey，美国地质调查局)和马里兰大学地球数据中心来搜索和下载。Landsat-5卫星是美国于1984年3月发射的光学对地观测卫星，其所获得的TM影像是迄今为止在全球应用最为广泛、成效最为显著的地球资源卫星遥感信息源。2013年美国又发射了Landsat-8卫星，不仅延续了Landsat-5/7(1999年)卫星数据在各个方面的应用，而且Landsat-8的波段数目更多、划分更为精细。研究用遥感影像轨道号为125/38，这一影像覆盖了神农架林区范围内97.65%的面积。遥感影像仅是某一瞬间地面实况的反映,不同季节的落叶型植被在图像上反射的光谱是不一样的[17]，研究选择10月底到12月底清晰且云量少的遥感影像进行解译，以便于植被类型判别。同时下载了其他季节遥感地图，用于对比地表覆盖类型建立解译标志。研究选用1987年10月26日(TM)、2000年12月24日(TM)和2013年12月4日(OLI)3个时期遥感影像。

3.2实地调查

2013年3月，通过开展实地调查，尽量多地记录地表覆盖类型及GPS位点，以便于遥感解译中的各地表类型的判别，共收集了498个GPS位点信息(见图2)。随机选取3/4数据用于遥感影像的解译工作，1/4数据用于遥感解译之后的精度评估。

图2　实地调查路线Fig.2　Map of ground investigation route

3.3遥感图像解译

将TM遥感影像的5，4，3波段与OLI遥感影像6，5，4波段进行标准组合假彩色合成，并进行地理校正。运用ERDAS9.2进行监督分类，随机选取375个地面调查点用于目视解译，判读遥感地图中颜色所对应的地表类型，并以此来选取AOI(感兴趣区域)，定义分类模板，进行监督分类。将神农架林区地表覆盖分类为6个地表类型(森林、草地、灌丛、水体、城镇、农田)。

3.4分类后处理与精度评估

监督分类是按照图像光谱特征进行聚类分析的。因此，都带有一定的盲目性。所以本研究中先后用分类重编码、邻域分析、去除分析处理监督分类结果，使结果更符合真实情况。输出结果的最小图斑面积约为2hm2。

精度评估以随机选取的123个GPS位点数据来评估解译的精度。运用GIS技术赋予GPS位点解译图层属性，以点的属性信息和实际调查信息进行对比统计得出。

3.5GIS数据处理

运用ARCGIS栅格计算器工具，计算前后2个时期的图层属性值，得出变化图层并统计各个类型变化面积。

4结果与讨论

4.1解译精度

2013年遥感影像监督分类之后，经过精度评估得出总的解译精度约为84.55%，详见表1。解译精度最高是草地和农田(100%)，最低的为森林和城镇(83.33%)。

表1　精度评估

4.2神农架林区地表覆盖动态变化

遥感分析显示，神农架林区森林面积呈现增长趋势，从1987年的2 598.16km2增长到2013年的2 820.35km2，净增长面积222.19km2。其中：1987—2000年期间森林面积增长缓慢，净增长面积14.70km2；2000—2013年期间森林面积增长迅速，净增长面积207.49km2。结果还显示对比于1987年,2000年的草地和灌丛面积减少了，城镇、农田和水体面积增加；而对比于2000年,2013年草地和灌丛面积减少，城镇和水体面积增加，农田面积明显的减少，净减少面积为73.90km2(表2)。

表2　1987—2013年神农架林区地表覆盖动态变化

4.3神农架林区森林变化

通过ARCGIS栅格计算及重新分类得出森林覆盖与非森林覆盖在2个时期内的土地覆盖情况。详见图3。

(a) 1987—2000年

(b) 2000—2013年图3　1987—2000年及2000—2013年2个时期的森林覆盖变化Fig.3　Changes of forest cover during 1987-2000 and 2000-2013

通过ARCGIS统计得出森林覆盖与非森林覆盖在2个时期内的变化情况。1987—2000年期间及2000—2013年期间新增森林主要由灌丛和草地转化而来(表3)，说明这期间神农架林区森林增长主要依靠自然更新。神农架林区处于亚热带至温带的过渡地带，受大气环流控制，气温偏低而且多雨。土地资源丰富，宜林宜牧地多，土壤有机质含量丰富，小气候条件优越，适于多种植物生长[18]。

表3　各类型转化为森林的面积

2000—2013年期间农田转化为森林所占百分比由1987—2000年间的9.85%增加到19.52%。表4

表4　森林转化为其他类型面积

显示相对于1987—2000年期间，2000—2013年期间森林转化为其他类型的总面积大幅度降低，转化为农田的比例降低，转化为城镇的面积和比例都略有增加，但2个时期土地覆盖变化比例无显著差异。卡方检验结果Χ2=0.338,d.f.=4, P=0.987，其中Χ2为卡方，d.f.为自由度，P为显著性。

由遥感解译结果可以看出2000—2013年期间森林的增长面积远远大于1987—2000年，主要原因为：①森林转化为其他类型的面积大幅度降低，即森林遭到破坏的面积大大减少；②农田转化为森林的面积增加。自从20世纪60 年代初第一支砍伐队伍开进神农架,该地区的生存与发展就是以消耗天然林资源为基础,经过长达35a的采伐,为国家提供商品材近1 000万m3,全部为天然林木,而带来的严重后果是森林生态功能降低,生态日趋恶化[19]。直到2000年3月神农架林区开始实施天然林保护工程，林区严格执行天然林全面停伐[20]。自2000年神农架林区实施天然林保护工程和退耕还林工程，神农架林区宜林荒山荒地、农田面积减少，森林面积大幅增加。

神农架林区从1986年发展旅游业以来，旅游收入和人数稳步增长，神农架林区社会经济一直迅速发展，旅游人数从1994年的10.10万人次增长到2004年的52.20万人次。生产总值从1993年的13 629万元[21]增长到2002年的3.43亿元。2013年全区实现地区生产总值185 745万元，全区接待游客人数更是达到520.3万人次。城市和旅游的发展使经济建设用地和居民住房用地增加。图4(遥感图像与解译后图像)为神农架林区政府所在地松柏镇的变化。

图4　松柏镇面积变化Fig.4　Changes of the area of Songbai town

5结语

神农架林区2000—2013年森林增加面积为207.49km2，远大于1987—2000年期间增加的14.70km2。表明神农架林区森林保护成效提高。

本研究通过对神农架林区遥感影像进行目视解译，获得了3个时期神农架林区地表覆盖数据。研究结果不仅丰富了神农架林区的本底资料,对加强生态环境监测与生物多样性保护方面具有重要的实际意义,而且可为当地林业部门较准确地掌握该地区森林资源的空间分布、利用现状、数量动态提供可靠依据。

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(编辑：刘运飞)

Changes of Land Cover in Shennongjia Forest Region in the Past 3Decades Based on Interpretation of Landsat Images

JIANGZhe1,2,LIUFang2,ZHANGWei1,LUANXiao-feng1,LIDi-qiang2,LIJia2

(1.SchoolofNatureConservation,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China; 2.ResearchInstituteofForestEcology,EnvironmentandProtection,ChineseAcademyofForestry,Beijing100091,China)

Abstract:According to Landsat images and ground investigation data, we interpreted the land cover types in 1987, 2000, and 2013 in Shennongjia Forest Region using Erdas Software, compared changes of land cover types in these periods, and analyzed the area and sources of changes in forest cover. The results indicated that forest area increased slowly by 14.70 km2 during 1987-2000, in which shrub and grassland contributed the most to the forest increasing area; however, during 2000-2013 forest area increased rapidly by 207.49 km2, in which shrub, grassland and farmland contributed the most. The application of remote sensing technology in monitoring the changes in land cover continuously and dynamically at macro level can enrich the background data and provide essential data for environment monitoring and biodiversity conservation.

Key words:remote sensing image; supervised classification; change of forest; achievement of conservation;Shennongjia forest region

收稿日期：2015-03-23 ；修回日期：2015-04-14

基金项目：“十二五”农村领域国家科技计划课题资助项目(2013BAD03B03-03)

作者简介：姜哲(1990-)，男，河南长垣人，硕士研究生，主要从事自然保护区学的研究，(电话)18001397125(电子信箱)812288862@qq.com。 通讯作者：李迪强(1966-)，男，湖南湘潭人，研究员，博士，主要从事生物保护学研究，(电话)010-62888594(电子信箱)lidq@caf.ac.cn。

doi:10.11988/ckyyb.20150205

中图分类号：TP79，N91

文献标志码：A

文章编号：1001-5485(2016)06-0150-05

2016,33(06):150-154