东北地理所在森林健康状况遥感评价研究中取得进展

　　森林生态系统是陆地生物圈的主体，在保障陆地生态系统功能和缓解全球气候变暖等方面发挥着不可替代的作用。森林健康状况是进行生态评估和科学管理的重要基础，体现在生态系统稳定性、恢复力、碳储存能力、木材生产力等方面。多源遥感数据的涌现及机器学习算法的广泛应用，使得多尺度、高精度的森林植被重要生态参数遥感反演取得了突破性成果，也为森林生态系统健康状况遥感评价提供了有效途径。

　　自20世纪60年代末第一颗人造地球资源卫星发射以来，空间遥感技术得到了长足发展，在世界各国的经济、政治、军事等领域内发挥着日益重要的作用，同时遥感卫星的地面分辨率越来越高，获取的信息量越来越大，且应用范围也越来越广。目前，多平台、多时相、多光谱和多分辨率遥感影像数据正以惊人的数量快速涌来，这就是我们所说的多源遥感。

　　长白山国家级自然保护区1980年加入联合国教科文组织国际“人与生物圈”保护区网，现存的大片原始森林被视为欧亚大陆最典型的动植物种类丰富的天然复合体。在气候变化和人为因素的综合作用下，保护区森林生态系统的健康状况如何？区域尺度上是否存在显著的空间差异？上述问题亟待解答。基于多源遥感数据与机器学习算法，实现保护区森林重要生态参数遥感估算与健康状况综合评估，对于理解森林生态系统结构与功能的空间变异规律，支撑长白山保护区森林可持续管理与保护，维护区域生态系统安全等具有重要的科学价值和现实意义。

　　与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性、互补性和合作性。多源遥感影像数据的冗余性表示他们对环境或目标的表示、描述或解译结果相同；互补性是指信息来自不同的自由度且相互独立；合作信息是不同传感器在观测和处理信息时对其它信息有依赖关系。

　　中国科学院东北地理与农业生态研究所地理景观遥感学科组研究人员选取林龄、郁闭度、立木密度、蓄积量和土壤肥力等重要生态参数作为评价指标，基于ALOS-2L波段雷达数据、Sentinel系列卫星的C波段雷达和可见光影像、ALOSDSM数据和大量的野外调查数据，开展了长白山森林结构和功能参数的遥感反演研究，并将其应用于森林健康状况评价。该研究系统分析了遥感因子与各参数的关系，并通过统计回归、随机森林、随机森林克里金等空间建模方法，反演获得长白山国家自然保护区林龄、郁闭度、立木密度、蓄积量和土壤肥力等参数的空间分布；在此基础上，利用主成分分析法确定各参数权重，构建了长白山国家自然保护区森林健康状况评价模型，并对评价结果进行了不确定性分析。

　　影像的空间配准是遥感影像数据融合的前提，对两幅影像的空间配准，一般把其中一幅称为参考影像，以它为基准，对另一幅图像进行校正。空间配准一般可分为下列步骤：

　　（1）特征选择：在欲配准的两幅影像上，选择如边界、线状物交叉点、区域轮廓线等明显的特征。

　　（2）特征匹配：采用一定配准算法，找出两幅影像上对应的明显地物点，作为控制点。

　　（3）空间变换：根据控制点，建立影像间的映射关系

　　（4）插值：根据映射关系，对非参考影像进行重采样，获得同参考影像配准的影像。空间配准的精度一般要求在1～2个像元内。空间配准中最关键、最困难的一步就是通过特征匹配寻找对应的明显地物点作为控制点。

　　研究发现，Sentinel-2影像的生物物理变量与森林郁闭度、立木密度具有较为显著的广义线性关系。L波段干涉雷达的地形因子和可见光的光谱指数在林龄和土壤肥力反演中贡献较大。在雷达后向散射特征中，HV极化和VV极化对蓄积量、林龄和土壤肥力等参数空间变异信息更为敏感。高精度的遥感反演结果表明，长白山国家级自然保护区森林郁闭度、立木密度和林龄均呈现沿海拔梯度升高而降低的分异规律。由森林健康状况空间评价结果可知，长白山国家级自然保护区森林健康状况的空间差异主要受土壤肥力和蓄积量影响；不同功能区的森林质量状况差异并不大，但核心区的森林质量状况变异系数高。该研究提出了基于多源遥感数据的森林健康状况评价技术路线与方法，研究结果可以为保护区制定科学有效的森林管理和保护措施提供重要参考。