基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

摘要

[目的]通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布.[方法]以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型.采用全局Moran Ⅰ来描述模型残差的空间自相关性.绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态.结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级.将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况.定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄.[结果]黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年.GWR模型的Radj2为0.68,RMSE为16.171 7.使用Moran Ⅰ来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性.研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区.黑龙江省2000-2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm2,其中重度29 157 hm2、中度180 268 hm2、轻度318 507 hm2.兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63％和47.23％.根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图.[结论]GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性.在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持.