全 文 ：林业 科学研 究 ,
尸。
中国热带林遥感探索 分类方法与调查方案
赵宪文
摘要 在分析了世界热带林研究现状 、我国热带林特点及研究进展后 , 从中国的热带林研究出
发 , 重点探讨了分类方法和调查方案 。 提出了研究区域性 、乃至全球热带林的遥感方法 。并指出宏观
监测时遥感方法是不可代替的 。 在分类方面 , 建议在水热条件和高程预分类后 , 用遥感数据确定林
分郁闭度 , 从而完成分类的方法 。 在调查方案中 , 提出了宏观和局部评估其面积和蓄积的方法 , 并用
数据证明了可行性 , 同时与亚热带和温带的试验结果进行了比较 。
关键词 热带林 、 遥感分类 、 资源调查
热带林研究可追溯到本世纪初 , 由 和 在多哥和喀麦隆的一些研究 。 但
对热带雨林的重视和大规模研究是近 一 的事 。
中国热带林是世界热带林的一个组成部分 , 但不十分典型 。 这正是需要研究它的原因之
一 。 另一个原因是中国热带林正以 的速度在消亡 , 远远高于世界热林消亡的速度 , 必须
引起重视 , 研究对策 。本文就热带林的遥感分类方法和资源 也是一种生物量 调查方案进行讨
论 。 这是热带林研究中的两个重要问题 。
热带林遥感分类方法的研究
背景
年 , 英 国的 首次提出了热带林分类系统 , 揭开了热带林研究新的一页 。
多年来研究者们从不同角度 , 以不同因子 、 不同地域和不同方法进行了分类 , 使热带林分类十
分繁杂混乱正如 指出的那样 现在的问题是缺乏统一而能为大家所接受的术语 。
植被类型区分 的主要依据是植物的种类成分和群落外貌 。 由于在某些地区 , 特别是热带林
区 , 单位面积内植物种类很多 , 许多地区缺少植物志方面的资料 , 使得根据植物种类成分区分
植被类型受到很大局限 。
用外貌分类较为直观 , 如 在 年就用高度进行了分类 , 此后 , 由
, 等加以完善发展川 。 又如 把热带林分为常绿雨林和落叶雨林 〔‘〕。
由于群落的外貌并不总是很明显地与生境相联系 , 因此在分类时总是附加许多辅助用语 ,
如气候 、 土壤和地形等因子 。 如 据雨量把印度森林分为 热带常绿林、 亚热带落叶
雨林 、亚热带干旱落叶林 、热带荆棘林 、 山地森林 、海岸沼泽林 。 而 却按海拔高把亚
马逊地区雨林分为 低地雨林 、红树林 、 山地雨林 。
世界各地都据当地的森林与环境特征提出众多分类体系 , 使“分类”标准各不相同 。联合国
教科文组织曾为国际性植被分类法作过努力川 , 但遗憾的是没有考虑到去使用能大大加快野
外工作速度的遥感资料 。 在这方面 , 和 进行了有意义的探索 ,
一一 收稿 。
赵宪文研究员 中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 。
林 业 科 学 研 究 卷
提出了立足于遥感技术的植被分类方法川 , 把用航空影像确定的群落高 , 作为分类的主
要依据 , 用卫星图像和航空像片“两阶 ”抽样来确定植物群系 。 分为森林 大于 高 , 疏林
一 高 , 高灌木林 一 , 低灌木林 小于 , 并为此设计了一种立体测像器 。 但由
于许多地区缺乏航空像片 , 以及在航片上测高较困难 , 此法的推广受到一定局限。 且此法在一
些方面还有传统分类的印记 。 而 的分类方法则又向遥感技术靠近了一步 。 正象他
所说 在全球范围内不宜用常规定义来套用 , 应当用卫星数据来分类 。 他用卫星数据构成的植
被指数对群落进行了分类 。 用 数据进行垂直植被指数计算 一 一
。 把土地分为如下类型 表 , 对全球进行监测 。 此法充分利用了航天遥感信息和宏
观监测的优势 , 但该法要通过一个观测过程来确定 。
由此可见 , 多年来科学工作者力图从各 表 据植被指数分类
林原地漠带绿沙叶嘟
山
热落常苔草半沙高
个角度对热带林进行分类 , 在面向全球监测
时 , 遥感方法 的应用是必然的 , 而且常规的定
义已不适用 。 本文所推荐的是完全采用航天
遥感资料的方法 选择适当季节 干旱或落叶
季节 的 资料来确定群落类型 , 并用
等高分 辨率的图像来纠正 关于用高分
辨率图像校正 资料的方法有专门文
章研究讨论 。 具体方法是用纬度确定热量
全年很高
全年高 , 冬天低
夏天高
冬低夏高
夏中等高
夏有一点
全年无
。。。 以上高地无
带 , 用高程确定森林类型 , 然后用遥感方法确定其郁闭度 。 因为在当前世界热带林研究中 , 郁闭
是一个十分重要的指标 , 遥感资料能否用于森林郁闭度的区分 在此将讨论郁闭度和其它地面
测树因子与遥感资料的相关关系 , 探讨用遥感资料直接进行监测的可能性 。
方法
在亚热带 、 热带林区 , 通过逐步回归和筛选 , 找到表达生物量较好的比值项 、 、
一 、 一 和 。 在现地调查因子 中 , 选择蓄
积量 、 株数和郁闭度等因子 , 并通过计算找到这些项间的关系 表 。
一比值项与测树因子
一
艺
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尸
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表
各因子之间的相关关系
一 尸
。载 、 瑞、 一
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。
注 —立木蓄积 — 株数 尸 目测郁闭度 尸 计算疏密度 。
由表中可见 这些因子间有较好的相关 , 有的已达到函数关系
期 赵宪文 中国热带林遥感探索 分类方法与调查方案
心
·
当分析因子关系时可考虑到上述关系 , 当然 , 也可看到有些 比值项间独立性较强 , 此关系可供
分类时参考 。
在 地 面 调 查 因子 间 有 较 紧 密 的 相 关 关 系 , 如 一 一 一 。 ·
一
一 。
从上述关系中可看出 , 和 尸。 与各项现地调查因子关系更为紧密 。
在遥感影像 比值项与现地调查因子的相关关系中 , 一般均不紧密 , 比温带林的相关低 ,
仅有 项与比值项有稍好的关系 , 现将关系表示如下
蓄积量是联系地面因子和比值项的较好通道图 。
对用遥感资料直接进行分类的设计如下 首先据纬度平均温 、雨量 , 确定出热带的范
围 , 如在 以南 , 年均温 一 ℃ , 雨量 为热带 。 然后 , 再按海拔高确定雨林
的类型 。 。
例如 季节性雨林 海拔高小于
落叶季雨林 海拔高 1 000一1 10o m ;
ilJ 地雨林 海拔高 1 000~ 1 300 m ;
季风常绿阔叶林 海拔高大于 1 30 m 。
通过云南的实践表明 :海拔高在这种地区对划分类型是十分有用的 。最后用比值项来确定
郁闭度:首先用 7/3 和 (5 + 7一 2 )/(5 + 7十2) 求出 M , 然后用表达 M 和 P 的关系式求出 P 。 试
算如下 :
采用在亚热带 、热带地区野外准确定位 、 测定的 79 个样地调查材料 , 对上述构思进行 了计
林 业 科 学 研 究 8 卷
算 。 用 7/3 和 (5 十7一 2 )/ (5 + 7 + 2) 两种比值项与蓄积量的相关式
夕= 3 3 5 . 7 3 一 208.7 53x 一 116.4 77x , + 8 9 . 3 2 4 x 3 ( 相关系数 r= 0.42;自变量 x 为 7/3);
少~ 2 7 3 . 5 55 一 242. 447x + 20.2 0lx , 一 195 .751x ,
[
r
= 0
.
4 0 6
; 自变量 x 为(5+ 7一 2)/ (5 + 7
+ 2)〕
求出各实测样地相应的遥感估计值 , 然后再由蓄积与郁闭度的关系式求出郁闭度 。 其方程为:
y (郁闭度)~ 0.608 一 0. 6 1 4e ’ 。· ‘’ (r 一 一0. 91 ;x 为遥感估计值);与现地郁闭度计算值相比 , 表
明:完全 由遥感信息计算判定的林分郁闭度 , 其正确率为 69 .3% , 接近 70 % 。 在极少有地面资
料 , 并进行大面积宏观监测时 , 不失为一种可参考的办法 。 当地面样地增加时 , 则正确率会有所
提高 。
2 热带林遥感调查方案探讨
2.1 背景
热带林的调查研究较少 , 因为热带林大多数处于落后地区 , 一般来说交通不便 , 林内环境
复杂 , 单位面积上蓄积量跳动较大 。 这些均与温带林迥然不同 。
1 8 5 0 年 , 带状调查被介绍到缅甸 , 1 9 5 5 年 , F . L oe t s o h 在热带林采用了“线上样地法” [l ’1 。
中国在热带雨林调查方面还未形成一套完整的方案 , 多套用温带林方法 。近来的一些研究
也都局限于传统方法分类和某些基础性研究 。
本文就航天遥感方法用于热带林调查方 表 3 方案构想
案 的初步构 想 (表 3) 进行探讨 , 且仅限于面
积和蓄积估测 。
2. 2 方法探讨
2.2.1 宏观范围估测 即在一个地区 , 如东
估测规模 方 法
局部地区
面积:N O A A 资料用高分辨率图像修正
蓄积:高分辨率图像多元回归
面积:高分辨率图像抽样
蓄积:高分辨率图像多元回归两阶抽样
亚 、 中东 、欧洲等 , 及至全球范围内的估测 。
2
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2
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1
.
1 面积 N O A A 卫星资料进行大范围估测 。 N O A A 卫星分辨率较低 , 星下点 1.1 k m ,
因此宜于宏观监测 , 使数据量大为减少 , 况且有较高的时间分辨率 , 对动态监测提供了有利的
手段 。 N O A A 资料是当前应用较广的一种 , 如气象预报 、估产 、灾害等方面的监测等 。 在对全球
乃至大区域监测时 , 其面积可直接用 N O A A 资料估测 , 在面积小于上述范围时 , 需用较高分辨
率的卫星资料修正 (关于这一工作 , 另有文章专述) 。
2
.
2
.
1
.
2 蓄积 在面积估测的前提下研究蓄积 , 实质上是一个单位面积上的森林立木蓄积问
题 , 自然也要在较高分辨率的资料基础上进行 。
为在热带 、亚热带地 区摸索用遥感资料直接估测蓄积量的方法 , 用固定样地实测作基础 ,
在云南进行 了局部试验 , 其研究的初步结论 归纳如下 :
(1) 仍然采用遥感影像的密度比值与蓄积的多元回归方法〔”〕。 实践表明 , 增加 比值项的多
元 回归 , 相关程度比仅有波段值的多元回归相关程度提高 0.2 , 这一点与在温带 、 亚热带的研
究是一致的[” , ‘’] 。
( 2) 在本区估测蓄积 , 较好的波段比值 , 经逐步回归筛选为(5 + 7一 2 )/ (5 + 7 + 2 ) 、 7/ 3 , 现
将上述结果与在温带 、 亚热带林的研究比较列于表 4 。
( 3) 由表 4 可见 , 在热带 、亚热带地区的蓄积估测难度较大 , 原因是单位面积的蓄积跳动太
期 赵宪文 :中国热带林遥感探索:分类方法与调查方案 377
表 4 三种地带试验结果比较
地带及试验点 温带(河北) 亚热带(广东) 热带 、亚热带(云南)
单波段值估测蓄积时的相关系数
加上 比值项后的相关系数
估测蓄积时较好的比值
分流域建方程后 , 相关的改善
一 0 . 4 8
= 0 . 7 3
4 / 3 , ( 4 一 3 )/ (4 + 3 ) (T M )
r = 0 . 8 4
0 . 5 9
0 . 8 3
(7 一5 ) / ( 7 + 5 ) ;
(4 X 5 ) / 7 ;7 / 5 (M S )
未 作
0.40
0.60
(5+ 7一2 ) / ( 5 + 7 + 2 ) ;
7 / 3 (T M )
未 作
r
大 , 季相变化很小 , 没有温带林春 、秋季的明显变化 。
(4 ) 现以云南固定样地作真值 , 对本次遥感估测进行评定 :
在此 , 用单位面积上的蓄积相比 , 即可得出估测误差 , 随机抽取 30 块样地 , 用各个取值代
入 , 用不同算法求出不同的相关式 , 求出蓄积的理论估计值 , 与实际测定值相 比 , 即可估算出估
计误差 。 下面给出了 30 组计算值(表 5)。
用估测值与真值相比较 , ( 1 94 . 0 一 164 .2 )/1 94 .0 ~ 0. 15 , 其误差为 15 % 。 而一元估测误差
为 26% 。 由此可见 , 多元估测方法在本区实测精度可达 85 % 。
2
.
2
.
2 局部估浏 旨在省以下的估测 。
表 5 几种估算值与真值比较 (单位 :m 3/hm Z)
序 号 多元方法估测的蓄积值 用(5+ 7一2 ) / ( 5 + 7 + 2 )一元方法算出的蓄积值
用 7/3 一元方法
算出的蓄积值 真 值
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, 卫人,目叮口
ng曰
,目O口
匕刁日
平均
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25.4
150.7
163.3
163.1
149.3
192.2
146.4
108.7
114.8
116.7
229.8
67.0
418.2
91.9
174.5
106.7
27 3.4
191.1
98.9
298.6
130.6
86.4
103.4
332.0
20 9.2
156.2
20 8.8
19 1.8
164.2
132-
154.
148-
123.
134-
121.
121.
123.
147-
79-
91.
93-
159.
86.
287.
65.
236-
53.
170.
105.
61.
330.
121.
85.
128-
273-
101.
172.
173.
195-
142.
143.7
16 1.7
15 1.3
134.1
124.7
122.7
14 1.7
127.5
69.2
66.5
76.3
87.8
146.9
83.4
195.2
62.9
20 1.6
60.9
203.4
110.6
73.8
335.7
110.6
84.5
119.6
290.0
99.8
177.1
187.8
299.5
14 1.7
39.1
220.1
107.2
266.5
131.7
262.9
162.8
226.9
251.4
178.7
76.6
110.5
260.6
148.2
374.5
58.2
80.3
202.1
257.8
159.3
154.4
273.8
62.6
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林 业 科 学 研 究 8 卷
2. 2.2. 1 面积 可用以下两种方法 :
(1) 主要采用 T M 图像 , 通过抽样判读来估测 。 然后用抽出的不到 5% 的样地 , 进行现地核
实 , 对初判结果进行修正 。 此法可用于不成图的任务 。
(2 ) 用卫片 , 据解译标志进行成图后求积 。
后者精度较高 , 前者较省时方便 。 通常 , 林地与非林地面积区分正确率可达 92 .34 % , 亚热
带达 96.56% 。
2
.
2
.
2
.
2 蓄积 采用两种方法估测 , 一种多元回归(如上所述 ) , 另一种用整群抽样 , 因为当地
交通不便 , 此法可体现高效率 。
2
.
2
.
3 地面样地设五 建议用角规样地 , 云南热带林的实践表明 , 此法方便操作 , 测定的蓄积
值较之方形样地稳定 。
以上全面讨论了用遥感方法进行分类和资源估测的问题 , 尽管还有许多局限 , 但已显示出
其应用潜力 , 可大大减少地面工作量 , 关键是运用得当 , 方法正确 。本文仅给出建议的试验方案
和部分参考数据 , 供参考 。
参 考 文 献
1 Jeffrey A S. T he eonservarion atlas oftroPiealforest A FR IC A. London. l992.2 蒋有绪 , 卢俊培等.中国海南 岛尖峰岭热带林生态系统.北京:科学出版社 , 1 9 91 .
1.
3 霍华德 J A , 谢德 J.适于遥感使用的标准化植被分级分类法.罗马:联合国粮农组织 , 1 9 82 . 1 ~ 1 2.
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,
1 9 9 1
.
8 赵宪文.多波段影像 比值增强的方法研究.林业科学 , 1 9 84 , 2 0( 3 ) : 3 27 ~ 3 31 .
9 赵宪文.用航天遥感数据估测森林蓄积的一个新方法.林业科学研究 , 1 9 8 8 , 1 (2 ) : 14 8 ~ 15 2.
10 西双版纳自然保护区综合考察团 .西双版纳综合考察报告集.昆明:云南科技出版社 , 1 9 87 . 92 一 93 .
n 洛茨 F , 哈勒 K E , 佐勒 F (林 昌庚 , 沙琢等译校).森林资源清查.北京 :中国林业出版社 , 1 9 8 5 . 5 一 110 .
12 赵宪文.用波段比和 多元分析方法进行森林分类 和蓄积量估测的研究.见 :中国地理学环境遥感分会编.资源遥感研
究文集.北京 :科学 出版社 , 1 9 5 7 . 1 2 7 一23 2 .
1 3 赵宪文.直接用卫 星照 片估测一个 县(局 )的森林分布及蓄积量的初步尝试.广东林业科技通讯 , 1 9 84 , ( 2) : 18 ~ 21 .
期 赵宪文:中国热带林遥感探索:分类方法与调查方案 379
S tu d y o n R e m o te S e n s in g in T r o P ie a l F o r e s ts :
C la s s ifie a tio n M e th o d a n d In v e n to r y P la n
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A bstraet A fter analy zing th e p resen t eo ndition of tropieal fo rest in th e w orld an d the
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