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基于地形气候遥感的青藏高原植被制图新方法

摘要 本研究由周广生教授(中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室)和任洪瑞教授(太原理工大学测绘系)领导。青藏高原是世界屋脊、亚洲水塔。它

本研究由周广生教授(中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室)和任洪瑞教授(太原理工大学测绘系)领导。青藏高原是世界屋脊、亚洲水塔。它被称为地球的第三极。是重要的生态安全屏障、战略资源储备基地、中华文化重要传承地。获取高精度的植被类型和分布数据是揭示气候变化对青藏高原植被影响的关键。目前,关于青藏高原植被类型及其分布的资料有限。一、中华人民共和国植被图(1:1000000)主要反映了20世纪80年代至90年代中期的植被类型及其分布情况。其次,青藏高原草原面积约150万平方公里2,包括高寒草甸、高寒草原、高寒灌丛草甸和高寒荒漠,约占青藏高原总面积的57%。现有土地覆盖产品仅归类为草地类型,不能反映青藏高原植被类型及其对气候变化的响应。第三,高山植被是青藏高原特有的植被类型,对气候变化非常敏感,覆盖面积约30万平方公里2. 现有的地表覆盖产品未考虑高山植被类型。最后,中华人民共和国植被图比例尺为1:100万,而现有地表涂层产品的空间分辨率大多为30 m或更大,有待提高。

遥感已被广泛用于获取有关土地利用和土地覆盖类型的信息。随着高时空分辨率和高光谱分辨率卫星遥感技术的快速发展,基于卫星遥感影像自动分类的植被制图方法得到广泛认可和应用。在卫星遥感制图中,自动分类涉及的参数主要集中在遥感波段反射率及其与植被指数的结合。青藏高原海拔高,高差变化大,天气气候条件变化剧烈,植被类型和分布独特。因此,除了遥感信息,气候和地形信息对青藏高原植被制图也有重要影响。为此,本研究利用新一代地球科学数据与分析应用平台GEE(Google Earth Engine)、随机森林分类算法和最优植被制图特征,开发了一种基于地形-气候-遥感信息的区域植被制图方法。该方法可为获取区域植被类型及其分布的长期准确数据和研究气候变化对植被的影响提供技术支持。为验证所提方法的适用性,从Sentinel-2A/B遥感影像、气候、地形等方面对2020年10 m空间分辨率的青藏高原植被进行精细制图。

在袋外精度分析方面,考虑到特征过少可能导致植被分类精度低,特征过多可能导致植被类型分类过于复杂、运行时间延长、过拟合等,11选取重要特征作为青藏高原植被随机森林分类模型的输入特征:海拔、年平均气温、年降水量、坡度、坡向、LSWI_B8aB11 15%百分位数、LSWI_B8aB12 15%百分位数、EVI 45%百分位数、EVI 90% 百分位数、CIre 90% 百分位数和 MNDWI 15% 百分位数。调用GEE平台的随机森林分类器建立随机森林模型,得到2020年青藏高原10 m空间分辨率植被制图(图1)。

该方法对 2020 年青藏高原 10 m 空间分辨率植被制图的总体精度为 89.5%,基于植被验证样本的 Kappa 系数为 0.87(790)。测绘精度结果表明,落叶阔叶林、高寒灌丛草甸、湿地测绘精度较低(<80%),其中高寒灌丛草甸测绘精度为56.9%,湿地测绘精度为64.6% %。结合混淆矩阵分析可知,高寒灌丛草甸的误分主要为灌木丛和高寒草甸,湿地的误分主要为高寒草甸和水域,因为这两种植被类型的光谱高度相似。用户准确率显示,落叶阔叶林和高寒草甸的用户准确率较低(<80%),落叶阔叶林为64.7%,高寒草甸为72.8%。结合混淆矩阵分析发现,落叶阔叶林与针阔叶混交林存在混淆,高寒草甸与湿地、高寒灌丛草甸存在混淆。

根据现有文献对262个植被类型样点进行验证,262个样点中有213个被正确分类为植被类型,准确率为81.3%。对单一植被类型文献中样本点数大于30个的高寒草甸和高寒草地(青藏高原最重要的植被类型)进一步分析表明,209个样本中的176个植被类型分类高寒草甸点数正确,准确率为84.2%。高寒草地36个样点中有30个植被类型被正确分类,准确率为83.3%。

本研究成果可为获取青藏高原及全球植被类型及其分布的长期准确信息,以及研究气候变化对植被的影响提供技术支持。

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