【摘 要】
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森林植被是全球陆地生态系统的重要组成部分,准确地获取区域尺度的森林树种类型信息及其空间分布格局,不仅是保障地区林地面积、树种组成及动态变化等森林经营与监测指标精度的重要前提,还直接影响不同优势树种林分蓄积量、生物量、多样性和生态服务功能等相关生态估算结果的准确性。近20年来,遥感技术已逐渐取代人力普查成为林业部门和相关学者获取森林类型信息的主要方法。但是,由于受到不同森林树种林分冠层尺寸以及多数遥
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项研究课题:“人工林资源监测关键技术研究”子课题“区域人工林类型信息遥感提取技术”（2017YFD0600903）； 国家自然科学基金项目研究课题:“结合播种期农田遥感信息的冬小麦NDVI复杂土壤背景影响去除模式”（41771370）； 国家科技重大专项（高分辨率对地观测系统）研究课题:“基于高时间谱GF-4
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森林植被是全球陆地生态系统的重要组成部分,准确地获取区域尺度的森林树种类型信息及其空间分布格局,不仅是保障地区林地面积、树种组成及动态变化等森林经营与监测指标精度的重要前提,还直接影响不同优势树种林分蓄积量、生物量、多样性和生态服务功能等相关生态估算结果的准确性。近20年来,遥感技术已逐渐取代人力普查成为林业部门和相关学者获取森林类型信息的主要方法。但是,由于受到不同森林树种林分冠层尺寸以及多数遥感数据空间与时间观测分辨率偏低的限制,采用有限时相或中低空间分辨率卫星影像进行森林树种类型识别存在困难,因此一直未能有效突破区域优势树种识别中普遍存在的异物同谱等技术瓶颈,也无法满足区域森林类型精细识别与空间制图的广泛需求。针对当前不同空间与时间分辨率卫星数据对森林树种类型识别结果中普遍存在的尺度效应,以及植被物候、影像纹理等特征参量对不同遥感时空尺度树种识别精度的影响仍亟待研究。本文以中国内蒙古东南部赤峰市旺业甸国有林场为研究区,利用多源遥感不同尺度森林信息优势互补特性,依据区域优势树种生长特性、冠层纹理以及多种林分信息物候响应特征不同所产生的图谱特征差异,分别采用观测时相同步、地理坐标匹配的空间尺度观测序列数据（1、2、4、8、16和30 m）以及覆盖完整自然年的不同时间尺度观测影像（单季相、全季相、逐月和逐旬）,结合研究区大量野外实测样区与2017年林相图等辅助数据,并借助支持向量机（SVM）模型对区域内5种典型森林优势树种:油松、落叶松、山杨、白桦和蒙古栎等进行不同时空尺度下的影像特征提取与种类识别研究,为区域尺度森林优势树种遥感识别与空间制图提供新的方法参考和技术支撑。本文主要研究内容及结果如下:1.在分析遥感识别空间尺度效应的基础上,重点探讨了区域森林优势树种识别结果的空间尺度变化特征及其纹理特征参数的影响,同时检验了基于遥感尺度上推转换算法的优势树种识别结果差异。结果表明,基于不同空间尺度观测影像的像元光谱反射率存在明显差异,同时影像空间分辨率对不同森林优势树种的识别结果具有显著影响（P＜0.05）。其中,遥感识别精度伴随空间分辨率的降低而呈现先升后降特征（1～30 m）,研究区森林树种识别的最佳分辨率为4 m,当分辨率降低至30 m时的识别结果最差。在1～8 m分辨率范围内,增加纹理信息能够显著提高不同优势树种的识别精度（P＜0.05）,使总分类精度相应提升了2.0%～3.6%,但增加纹理信息对16～30 m影像的识别精度没有显著影响（P＞0.05）。此外,与真实尺度卫星影像相比,基于升尺度转换影像的树种识别结果及其尺度响应特征存在显著差异（P＜0.05）,表明在面向多个空间尺度的遥感观测和应用研究中,需要采用真实分辨率影像以保证结果的准确。2.以不同时间步长构建了能够较好反映植被生长动态特征的全年NDVI时序谱段,同时结合植被物候与影像纹理特征参量,以充分挖掘不同森林优势树种的冠层光谱动态差异,在分析树种识别结果时间尺度差异以及变化特征的基础上,提出了基于影像时间特征的区域优势树种识别方法。结果表明,时间序列影像中所包含的植被物候信息对于区分不同森林树种类型十分重要,基于时间序列数据能够获得比不同季节单时相数据更好的遥感识别结果（P＜0.05）,其中秋季是采用单时相数据进行树种识别的最佳季节（P＜0.05）。在不同分辨率时间序列数据中,基于逐旬的NDVI数据的树种识别结果显著优于基于逐月和全季相数据（P＜0.05）,而基于全季相数据的光谱识别结果最低（P＜0.05）,表明更密集的时序光谱信息有利于区域树种类型识别精度的提升。此外,原始时序NDVI数据分别结合光谱微分变换、物候参数与时序纹理特征后的优势树种识别结果均比仅基于原始时序光谱特征的结果更好,对NDVI时序光谱数据先进行微分变换、再结合时序纹理和植被物候特征的识别精度最高（P＜0.05）。3.基于改进的ESTARFM时空数据融合模型,构建了面向森林遥感应用的高分卫星中-高分辨率数据融合模式,并通过融合高时间分辨率GF-2 PMS和中高空间分辨率GF-1 WFV影像,重构了研究区全年4 m空间分辨率的时序NDVI数据,以充分利用高空间分辨率时序遥感观测数据所蕴含的精细光谱信息进行优势树种识别。结果表明,基于改进的ESTARFM融合算法能够较好适用于两种高分卫星数据的NDVI数据融合,采用高分辨率影像林分冠层的光谱时序变化特征能够有效地反应出不同优势树种在全物候期内的生长差异。在不同遥感识别方法中,对NDVI时序光谱进行微分变换、再结合植被物候特征的识别结果最好（P＜0.05）。此外,基于4m和16m两种空间尺度时序数据的识别结果表明,采用高分辨率融合影像能够获取研究区不同时刻具有较强空间细节信息的优势树种林分冠层光谱特征,同时结合植被物候等特征变量可以更好地显示不同优势树种的时空信息与动态特性差异,从而有效地提升了时序多光谱遥感数据对区域森林优势树种的识别能力与应用效果（P＜0.05）。
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