大兴安岭地区火烧迹地森林恢复及景观模拟研究

摘要

森林是地球上可再生的自然资源的主体，是地球上面积最大、构成方式最复杂、物质资源最丰富的陆地生态系统，在生态过程和维持生态平衡中发挥着重要的作用，对促进全球的环境保护和维持整个生态平衡有着巨大的意义。大兴安岭地区是中国最大的针叶林区，是重要的林业基地。同时也是我国森林火灾频发的地区，该地区存在着大面积的火烧迹地，如果不科学有效地管理和恢复，将会对整个北方区域生态环境构成严重威胁。传统的森林资源调查方法获取森林变化信息、森林结构和林木参数，不但不能保证获取信息的及时性，在信息的准确性方面也极不稳定。近年来，遥感技术应用日益深入和成熟，利用遥感技术进行森林类型识别、分类，森林植被结构参数和生态参数反演取得了许多成功的例子，尤其是利用多源遥感技术对大尺度上的森林进行生物量的提取和估测方面进行了许多探究。同时也发展了利用遥感技术量化监测灾后森林恢复状况的研究手段，有助于森林更新工作的开展，完善我国的林业生态环境建设体系和数字林业的建设。因此，研究大兴安岭火烧迹地森林的恢复及其森林环境问题，对于发展林区经济、维持森林生态平衡和林业可持续发展都具有极为重要的作用。
　　本文以1987年大兴安岭“五·六”特大森林火灾为研究背景，利用多源遥感技术对大兴安岭地区火烧迹地森林的自然恢复过程进行研究，尤其是森林组成和森林蓄积的变化。研究的主要内容与结果如下:
　　(1)基于光学遥感的森林树种分类制图。根据不同植物在生长周期内不同时期具有不同的光谱特点的特性，选取植物年生长周期内多期遥感影像，提取NDVI和GVI等相关的光谱指数，结合Google earth和2010年森林清查数据，采用决策树分类器对研究区现有森林树种进行分类制图，利用外业实测森林数据对分类结果进行分类的精度验证，结果精度达到了86％，kapp系数达到了0.8，分类精度较高。
　　(2)基于多波段、多极化的雷达遥感数据的对森林火烧迹地的森林蓄积量进行估算研究。利用雷达影像的后向散射系数与森林清查数据进行信息拟合，建立雷达影像的后向散射系数与清查数据的森林平均蓄积量之间的拟合函数方程，对比分析不同波段不同极化方式雷达影像与森林平均蓄积量的相关性，结果表明，L波段的HV极化方式的雷达影像更适合进行森林蓄积量的估算，并制作了研究区森林蓄积估算图，并利用外业实测森林数据对估算的森林平均蓄积量进行RMSE验证，验证结果显示兴安落叶松、樟子松和白桦的蓄积量估算结果分别为16.76m3/hm2、16.55 m3/hm2和15.27m3/hm2，总体平均为16 m3/hm2，森林平均蓄积量估算结果较为理想。
　　(3)图强林业局火烧迹地区内森林恢复的情况分析。结合图强林业局树种分类图和森林蓄积量估算图以空间代替时间的方式对研究区的火烧迹地内森林整体恢复过程进行了分析，结果显示，研究区的火烧迹地内森林在树种组成上有一定恢复，但相比较火烧前还有一定差距，树种主要以白桦为主;森林平均蓄积量也处于较低水平，处于火烧后森林群落演替的初期。
　　(4)结合1987年火灾后的TM影像进行研究区火烧强度制图，对影响研究区的火烧迹地的森林恢复因素进行分析。结合图强林业局的树种分类图，研究了图强林业局在不同火烧强度区内树种分布的比例变化情况，结果表明，随着火烧等级的增加，兴安落叶松和樟子松的分布比例逐渐升高，但森林树种在火后的恢复未达到火烧前的水平;结合图强林业局森林蓄积量估算图，详细的分析了各个火烧区内的森林平均蓄积量的恢复情况，森林蓄积量有了一定的恢复，但仍未完全恢复;地形因素对火烧迹地森林恢复的影响，结果表明平坡和缓坡利于白桦的更新恢复，坡度较大的陡坡、急坡和险坡等区域由于有母树残留，保障了种源，有利于兴安落叶松和樟子松的更新恢复。坡向对森林恢复的影响表现在阳坡内树种分布和森林的平均蓄积量整体好于阴坡坡向。
　　(5)提取典型的火烧迹地区，借助森林直观景观模型LANDIS对森林景观进行了100a和200a的模拟演替，并对演替的结果进行了分析，结果显示，随时间的变化，森林演替的方向为由白桦向樟子松过渡，最后森林演替为兴安落叶松结构，而且树种分布比例也与本文空间代替时间的假设比例较接近，模拟结果较好。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 火灾后森林长期恢复研究进展

1．2．2 微波遥感应用于森林恢复的研究

1．2．3 光学遥感与微波遥感的结合

1．2．4 研究现状评述

1．3 研究目标与研究内容及技术路线

1．3．1 研究目标与关键问题

1．3．2 研究内容与方法

1．4 研究技术路线

第2章 研究区概况与数据处理

2．1 图强林业局概况

2．1．1 地形地质

2．1．2 气候

2．1．3 森林植被

2．2 数据准备与预处理

2．2．1 TM影像数据

2．2．2 TM影像预处理

2．2．3 雷达影像数据

2．2．4 雷达影像数据预处理

2．2．5 森林二类资源清查数据和野外实测数据

2．3 本章小结

第3章 基于光学遥感的森林树种分类制图

3．1 分类方法

3．1．1 分类体系构建与样本选择

3．1．2 预测变量选择

3．1．3 决策树分类方法

3．2 森林树种分类制图

3．2．1 一级土地利用类型分类制图

3．2．2 二级森林树种分类制图

3．3 分类精度评价

3．3．1 精度评价原理

3．3．2 树种分类制图精度验证

3．4 本章小结

第4章 基于雷达遥感的森林蓄积量估算

4．1 雷达影像反演森林蓄积的原理

4．2 基于雷达影像的大兴安岭森林蓄积量制图

4．2．1 森林资源清查数据处理

4．2．2 森林蓄积量提取分析

4．2．3 森林蓄积量估算制图

4．3 精度评价

4．4 本章小结

第5章 基于多源遥感的火烧迹地森林恢复过程分析

5．1 研究区火烧迹地森林恢复过程分析

5．1．1 群落结构恢复过程分析

5．1．2 森林蓄积量恢复过程分析

5．2 过火强度对森林恢复过程的影响

5．3 地形因子对森林恢复过程的影响

5．3．1 地形因子提取

5．3．2 地形因子对森林恢复过程的影响

5．4 本章小结

第6章 基于LANDIS的火烧迹地森林景观演替分析

6．1 森林景观模型简介

6．2 LANDIS模型

6．3 LANDIS模型参数

6．3．1 物种生活史特征参数

6．3．2 土地类型图

6．3．3 森林构成图

6．4 火烧迹地森林景观演替模拟

6．5 本章小结

结论

讨论

参考文献

攻读博士学位期间所发表的学术论文

声明

致谢