CN114037911B - 一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法。首先将森林生态分区数据与星载光子计数激光雷达、光学影像、地形数据、气象数据和经纬度数据结合，然后创建一个顾及不同生态分区及不同森林类型的多源遥感数据非参数树高模型，并使用该模型估算整个研究区域空间连续的森林高度。本发明综合考虑了与森林生长相关的生态因素，通过将生态分区因子纳入森林高度建模中，得到遥感‑生态耦合森林高度估算模型，能够为生成从全球和区域尺度到更局部尺度的森林高度空间信息提供帮助。
Description
技术领域
本发明属于林业遥感技术领域，具体涉及一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法。
背景技术
在林业领域，树高是最重要的测树因子之一。传统的树高获取一般通过测高仪，利用三角函数原理对林地中的单棵树木进行测量，这种主要依靠人工获取树木高度信息的方式，对于国家尺度的树高估计是艰苦、繁琐、漫长、低效的。卫星遥感技术是可重复观测的，能实现大面积、高效率的森林高度监测，但是光学卫星遥感影像只能表征森林水平方向的信息，没有探测森林垂直结构的能力。卫星激光雷达系统利用激光测距技术，可以对森林垂直三维信息进行大尺度直接测量，成为森林高度研究领域的常用方法。但是现有的和计划中的星载激光雷达系统由于卫星轨道设计的原因，无法直接在大面积上生成空间连续的高分辨率森林高度图，因此需要一种将离散稀疏点状激光雷达足迹与空间连续辅助变量相关联的森林高度估算方法。
常用于连续森林高度估算的方法包括参数方法和非参数方法。参数模型是假定森林冠层高度与遥感数据符合线性关系，通过多元回归分析方法构建出遥感信息与森林冠层高度间的数学模型，来估算空间连续的森林冠层高度。然而传统的多元回归分析方法由于计算简单，无法描述森林高度与遥感变量之间复杂的非线性关系，而且所得到的模型只适用于特定区域。非参数模型是利用机器学习方法，建立森林高度与多种遥感特征之间的复杂非线性关系，进行森林冠层高度反演。常用的机器学习算法包括随机森林、人工神经网络等，其中随机森林算法在进行回归分析时具有很好的准确性，可以处理高维特征，因此成为研究森林高度的有效方式。通常对森林冠层高度建模的随机森林算法是基于整个研究区进行的，没有考虑不同生态区中优势树种差异所导致的森林高度估算误差，而且一个包含广阔面积的随机森林树高估算模型可能不能适用于所有森林群落。考虑到我国生态环境复杂，森林面积广阔，不同生态分区气候以及植被的差异性，需要建立一种顾及不同生态分区及不同森林类型的多源遥感数据非参数树高模型系统，从而实现对大区域复杂森林生态系统连续森林高度的快速高精度估算。
发明内容
本发明针对目前大尺度森林高度估测算法精度低、区域代表性差的问题，提供一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法。通过将森林生态分区数据与星载光子计数激光雷达(ICESAT-2)、光学影像、地形数据、气象数据和经纬度数据结合，创建一个顾及不同生态分区及不同森林类型的多源遥感数据非参数树高模型，并使用该模型估算整个研究区域空间连续的森林高度。
为了达到上述目的，本发明提供的技术方案是一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法，包括以下步骤：
步骤1，获取目标区域范围内的ICESAT-2树高数据、Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据、森林类型数据和生态分区数据，并对数据进行预处理，包括以下几个步骤：
步骤1.1，收集目标区域范围内的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据和森林类型数据；
步骤1.2，使用云掩蔽方法CFmask中的数据质量层去除Landsat影像中的云、云阴影像素，获得高质量的Landsat数据；
步骤1.3，对SRTM数据和Worldclim数据进行重采样到与Landsat分辨率一致；
步骤1.4，对森林类型数据的每一类进行类别数据重新编码，得到森林类型1、森林类型2、森林类型3……森林类型M，对应的编码分别为1，2，3，……，M；
步骤1.5，采集目标区域范围内的ICESAT-2树高数据，利用地形滤波、冠层高度滤波和光子数滤波去除质量差的激光光斑数据，得到高精度的树高数据Hcanopy和对应光斑中心的经纬度坐标；
步骤1.6，收集目标区域范围内的生态分区数据，得到各生态区的边界范围，共包括N个子生态区，对每个子生态区进行类别数据重新编码，得到生态区1、生态区2、生态区3……生态区N，对应的编码分别为1，2，3，……，N；
步骤2，对处理后的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据、森林类型数据和生态分区影像数据进行地理配准，生成第一数据集；
步骤3，根据第一数据集计算影像的光谱特征、地形特征、气候因子特征，并与生态分区数据、森林类型数据组合得到第二数据集；
步骤4，利用ICESAT-2树高数据对应的光斑中心的经纬度坐标，从第二数据集中提取相同地理位置处的特征值，并与树高数据合并生成训练数据；
步骤5，构造一个覆盖大区域的随机森林模型作为生态分区树高反演模型，将得到的训练数据分为训练样本和验证样本，训练样本用于训练模型，验证样本用于验证模型；
步骤6，利用步骤5训练好的生态分区树高反演模型估算整个研究区域空间连续的森林高度，得到树高空间分布图。
而且，所述步骤3中Landsat影像的光谱特征包括6个原始光谱波段B2、B3、B4、B5、B6和B7、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、土壤调节植被指数SAVI、增强植被指数EVI、叶面积指数LAI、穗帽变换亮度TCB、穗帽变换绿度TCG、穗帽变换湿度TCW、Contrast纹理、Dvar纹理、Inertia纹理；SRTM的地形特征包括：地形高度DEM、坡度slope、坡向aspect、太阳方位角在0°、60°、120°、180°、240°和300°的山体阴影；Worldclim的气候因子特征包括19个生物相关的气候因子bio1～bio19；最终得到的第二数据集包含：生态分区数据+18个光谱特征+9个地形特征+19个气候因子+森林类型数据共48个特征。
而且，所述步骤4中提取相同地理位置处的特征值共50个，包括经度、纬度、重编码森林类型编号、重编码生态分区编号、B2、B3、B4、B5、B6、B7、NDVI、DVI、RVI、SAVI、EVI、LAI、TCB、TCG、TCW、Contrast、Dvar、Ierita、DEM、slope、aspect、hillshade 0°、hillshade 60°、hillshade 120°、hillshade 180°、hillshade 240°、hillshade 300°和bio1～bio19。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1)与现有的对研究区仅建立一个森林高度估算模型相比，本发明综合考虑了与森林生长相关的生态因素，通过将生态分区因子纳入森林高度建模中，得到遥感-生态耦合森林高度估算模型，能够为生成从全球和区域尺度到更局部尺度的森林高度空间信息提供帮助。
2)生态区划方法可以根据与森林生长相关的生态系统类型和地理特征进行空间分割，而不是采用任意的几何尺度分区，从而使森林高度特征的分析具有实际意义。
3)利用遥感-生态耦合森林高度估算模型，可以量化单个生态区林冠高度的误差，从而定义不同生态区条件下模型的不确定性。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
本发明提供一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法，下面以2019年中国东部地区的Landsat8影像数据，谷歌地球引擎构造的随机森林模型，结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明实施例的流程包括以下步骤：
步骤1，获取目标区域范围内的ICESAT-2树高数据、Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据、森林类型数据和生态分区数据，并对数据进行预处理，具体包括以下几个步骤：
步骤1.1，利用谷歌地球引擎收集2019年中国东部地区的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据和森林类型数据。
步骤1.2，使用云掩蔽方法CFmask中的数据质量层去除Landsat8影像中的云、云阴影像素，获得高质量的Landsat数据。
步骤1.3，对SRTM数据和Worldclim数据进行重采样到30米分辨率。
步骤1.4，对森林类型数据的每一类进行类别数据重新编码，得到针叶林、阔叶林、针阔混交林对应的编码分别为1，2，3。
步骤1.5，采集2019年的ICESAT-2树高数据，利用地形滤波、冠层高度滤波和光子数滤波去除质量差的激光光斑数据，得到高精度的树高数据Hcanopy和对应光斑中心的经纬度坐标。
步骤1.6，收集中国东部生态分区数据，得到各生态区的边界范围，共包括33个子生态区，并上传至谷歌地球引擎。
步骤2，在谷歌地球引擎里分别提取对应生态分区的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据和森林类型数据，生成第一数据集。第一数据集的数据格式如表1所示。
表1第一数据集的数据格式
| 生态区编号 | Landsat数据 | SRTM数据 | Worldclim数据 | 森林类型数据 |
| 1 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 |
| 2 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 |
| 3 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
| 33 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 | 原始栅格影像 |
步骤3，根据第一数据集计算影像的光谱特征、地形特征、气候因子特征，并与生态分区数据、森林类型数据组合得到第二数据集。
Landsat影像的光谱特征包括6个原始光谱波段(B2、B3、B4、B5、B6、B7)、归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积指数(LAI)、穗帽变换亮度(TCB)、穗帽变换绿度(TCG)、穗帽变换湿度(TCW)、Contrast纹理、Dvar纹理、Ierita纹理。
SRTM的地形特征包括：地形高度(DEM)、坡度(slope)、坡向(aspect)、太阳方位角在0°、60°、120°、180°、240°和300°的山体阴影(hillshade)。
Worldclim的气候因子特征包括19个生物相关的气候因子bio1～bio19。
最终得到的第二数据集包含：生态分区数据+18个光谱特征+9个地形特征+19个气候因子+森林类型数据共48个特征。第二数据集的数据格式如表2所示。
表2第二数据集的数据格式
步骤4，利用ICESAT-2提取的高精度树高数据Hcanopy对应的光斑中心的经纬度坐标，从第二数据集中提取相同地理位置处的特征值，并与Hcanopy合并生成训练数据。
提取相同地理位置处的特征值共50个，包括经度、纬度、重编码生态分区编号、B2、B3、B4、B5、B6、B7、NDVI、DVI、RVI、SAVI、EVI、LAI、TCB、TCG、TCW、Contrast、Dvar、Inertia、DEM、slope、aspect、hillshade 0°、hillshade 60°、hillshade 120°、hillshade 180°、hillshade 240°、hillshade 300°、bio1～bio19和森林类型。
步骤5，构造一个覆盖大区域的随机森林模型作为生态分区树高反演模型，将得到的训练数据分为训练样本和验证样本，训练样本用于训练模型，验证样本用于验证模型。
将步骤4提取的特征作为预测变量，将Icesat-2提取的Hcanopy作为响应变量，将训练数据按照7:3的比例分为训练样本和测试样本，利用训练样本进行随机森林模型训练，利用测试样本对随机森林模型进行测试，得到生态分区树高反演模型。
步骤6，利用步骤5训练好的生态分区树高反演模型估算整个研究区域空间连续的森林高度，得到树高空间分布图。
具体实施时，以上流程可采用计算机软件技术实现自动运行流程。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (3)
1.一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取目标区域范围内的ICESAT-2树高数据、Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据、森林类型数据和生态分区数据，并对数据进行预处理；
步骤2，对处理后的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据、森林类型数据和生态分区影像数据进行地理配准，生成第一数据集；
步骤3，根据第一数据集计算影像的光谱特征、地形特征、气候因子特征，并与生态分区数据、森林类型数据组合得到第二数据集；
步骤3中Landsat影像的光谱特征包括6个原始光谱波段B2、B3、B4、B5、B6和B7、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、土壤调节植被指数SAVI、增强植被指数EVI、叶面积指数LAI、穗帽变换亮度TCB、穗帽变换绿度TCG、穗帽变换湿度TCW、Contrast纹理、Dvar纹理、Inertia纹理；SRTM的地形特征包括：地形高度DEM、坡度slope、坡向aspect、太阳方位角在0°、60°、120°、180°、240°和300°的山体阴影；Worldclim的气候因子特征包括19个生物相关的气候因子bio1~bio19；最终得到的第二数据集包含：生态分区数据+18个光谱特征+9个地形特征+19个气候因子+森林类型数据共48个特征；
步骤4，利用ICESAT-2树高数据对应的光斑中心的经纬度坐标，从第二数据集中提取相同地理位置处的特征值，并与树高数据合并生成训练数据；
步骤5，构造一个覆盖大区域的随机森林模型作为生态分区树高反演模型，将得到的训练数据分为训练样本和验证样本，训练样本用于训练模型，验证样本用于验证模型；
步骤6，利用步骤5训练好的生态分区树高反演模型估算整个研究区域空间连续的森林高度，得到树高空间分布图。
2.如权利要求1所述的一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法，其特征在于：步骤1中包括以下几个步骤：
步骤1.1，收集目标区域范围内的Landsat数据、SRTM数据、Worldclim数据和森林类型数据；
步骤1.2，使用云掩蔽方法CFmask中的数据质量层去除Landsat影像中的云、云阴影像素，获得高质量的Landsat数据；
步骤1.3，对SRTM数据和Worldclim数据进行重采样到与Landsat分辨率一致；
步骤1.4，对森林类型数据的每一类进行类别数据重新编码，得到森林类型1、森林类型2、森林类型3……森林类型M，对应的编码分别为1，2，3，……，M；
步骤1.5，采集目标区域范围内的ICESAT-2树高数据，利用地形滤波、冠层高度滤波和光子数滤波去除质量差的激光光斑数据，得到高精度的树高数据Hcanopy和对应光斑中心的经纬度坐标；
步骤1.6，收集目标区域范围内的生态分区数据，得到各生态区的边界范围，共包括N个子生态区，对每个子生态区进行类别数据重新编码，得到生态区1、生态区2、生态区3……生态区N，对应的编码分别为1，2，3，……，N。
3.如权利要求2所述的一种顾及生态分区的大尺度森林高度遥感反演方法，其特征在于：步骤4中提取相同地理位置处的特征值共50个，包括经度、纬度、重编码森林类型编号、重编码生态分区编号、B2、B3、B4、B5、B6、B7、NDVI、DVI、RVI、SAVI、EVI、LAI、TCB、TCG、TCW、Contrast、Dvar、Ierita、DEM、slope、aspect、hillshade 0°、hillshade 60°、hillshade120°、hillshade 180°、hillshade 240°、hillshade 300°和bio1~bio19。
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