EN中文

地球信息科学学报 >

2017 , Vol. 19 >Issue 4: 549 - 558

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00549

遥感科学与应用技术

基于NDVI阈值法的森林冰冻受灾范围精确提取

  • 王学成 , 1, 2 ,
  • 杨飞 , 1, * ,
  • 高星 1 ,
  • 李丽 3
展开
  • 1. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
  • 2. 中国科学院大学,北京 100049
  • 3. 西安科技大学 测绘科学与技术学院,西安 710054
*通讯作者：杨 飞(1981-),男,山东枣庄人,博士,副研究员,主要从事遥感与地理信息系统技术研究与应用。E-mail:

作者简介：王学成(1991-),男,山东青岛人,硕士生,主要从事基于RS和GIS的森林资源调查方面研究。E-mail:

收稿日期: 2016-09-12

  要求修回日期: 2016-12-14

  网络出版日期: 2017-04-20

基金资助

国家自然科学基金“冰雪冻灾干扰后亚热带森林生态系统恢复力的动态诊断”(41301607)

资源与环境信息系统国家重点实验室青年人才培养基金项目“森林生态系统恢复力的遥感监测”

西藏生态专项课题“西藏生态环境大数据规范与制图展示”

收起

Precise Extraction of Damaged Forest Range Caused by Ice-snow Frozen Disaster Based on the NDVI Threshold Method

  • WANG Xuecheng , 1, 2 ,
  • YANG Fei , 1, * ,
  • GAO Xing 1 ,
  • LI Li 3
Expand
  • 1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Beijing 100101, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. College of Surveying Engineering, Xian University of Science and Technology, Xi’an 710054, China
*Corresponding author: YANG Fei, E-mail:

Received date: 2016-09-12

  Request revised date: 2016-12-14

  Online published: 2017-04-20

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

快速提取森林冰雪受灾范围,有利于准确掌握森林受灾情况,为此类灾害性气候事件防灾减灾、森林资源管理和生态保护提供科学依据。本文利用2001-2007年NDVI数据,提取灾前植被NDVI参考值和正常波动范围,结合2008年NDVI数据提取冰雪冻灾范围。该方法弥补了基于单一时相的传统方法（NDVI差值法）忽略植被指数正常波动的问题,分像元提取植被NDVI正常波动范围,使提取结果更加客观合理。与传统方法提取结果对比,省级尺度的验证结果相同（即森林受灾率均为34.72%,而实地调查森林受灾率35.3%）,但2种方法在县市行政单元提取的森林受灾率相差较大。NDVI阈值法提取的森林冰雪受灾范围主要分布于湖南省南部地区,北部地区分布相对较少,而传统方法提取结果主要分布于湖南省北部地区,南部地区分布相对较少。根据实地考察资料显示,相比于传统方法,NDVI阈值法提取结果与实际森林冰雪冻灾空间分布信息更接近,精度更高,更适合于区域大尺度提取森林冰雪受灾范围。

关键词： 森林; 冰雪冻灾; NDVI阈值; 信息提取; 湖南省

本文引用格式

王学成 , 杨飞 , 高星 , 李丽 . 基于NDVI阈值法的森林冰冻受灾范围精确提取[J]. 地球信息科学学报, 2017 , 19(4) : 549 -558 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00549

Abstract

Extraction of damaged forest range caused by ice-snow frozen disaster is good for knowing the relevant regional disaster information in time, and it can provide scientific support for disaster prevention and protection of forest resources and ecosystem. We extract pre-disaster plant NDVI reference value and the threshold of normal change with the time series data of 2001-2008. We attained the results of the spatial distribution of Hunan forest disturbed by ice-snow frozen disaster with NDVI data in 2008. The NDVI threshold method can make up for the defect of traditional method based on single-temporal images, which doesn’t take the normal change of vegetation index into consideration. The NDVI threshold method helps extracting different normal change threshold for each pixel, causing the results extracted by NDVI threshold method is more objective and reasonable. Contrasted with the results extracted by the traditional method, the percentage of damaged forest according to two methods have significant difference at county level, although the rates forest disasters with two methods are all 34.74% （the real rate of forest disaster is 35.3%） at provincial level. The forest snow disaster is mainly distributed in southern Hunan province and less in northern Hunan province using the NDVI threshold method, but the results using traditional method is contrary compared to the NDVI threshold method. According to field survey data, the spatial distribution of forest snow disaster using the method of NDVI threshold is more closed to real results compared to traditional method and its extracting accuracy is higher. Therefore, the NDVI threshold method is more suitable for extracting the spatial distribution information of forest snow disaster at large regional scale.

Key words： forests; snow disaster; NDVI threshold; information extraction; Hunan province

1 引言

森林冰雪冻灾是指树冠积雪过多,导致植被出现折枝、倒伏甚至死亡等现象[1-3]。2008年初,中国南方地区遭遇50年一遇（部分地区100年一遇）的冰冻雨雪灾害天气,造成南方地区大面积植被折枝、死亡,森林资源损失严重,森林生态系统功能降低,森林生态系统稳定性与健康遭受严重挑战[4-7]。
快速提取森林冰雪冻灾空间分布信息,有助于及时应对灾害性气候事件发生,为防灾减灾和森林生态系统管理提供科学依据[8-11]。已有森林冰雪受灾范围确定方法主要分为2种：人工调查法[12-14]和遥感图像判别法[15-17]。人工调查法具有准确度高、可信度高等特点,但需要花费大量的时间、财力、物力和人力,不适应于区域大尺度的森林冰雪受灾范围确定。与之相比,遥感图像判别法具有判别速度快、花费人力少、适应于区域大尺度等特点,已广泛应用于森林冰雪冻灾范围识别。
目前,用于森林冰雪冻灾范围调查的遥感图像判别方法可以归纳为比较受灾前后影像差值[18-20]和比较灾后影像变化率[9,21-22] 2种方法,在2008年中国南方森林冰雪灾害调查中,均有应用。其中,莫伟华[19]等比较受灾前后2期MODIS影像差值,已知广西省灾情调查结果,设置差值阈值为0.0045,提取了2008年广西省森林冰雪冻灾范围;侍昊[9]等基于2007-2008年NDVI变化率,设置变化率阈值为0.048,提取2008年贵州省森林冰雪受灾率28.6%,与官方公布数据17.7%相差较大;吴健生[22]等利用SPOT VEGETATION数据,计算灾后森林植被NDVI变化率,设置变化率阈值为0.21,提取2008年云南省森林冰雪受灾率12.09%,高于官方公布数据9.11%。但是已有遥感图像判别方法存在以下不足：缺乏一个可靠且客观的确定受灾阈值方法,对研究区所有森林像元设置单一受灾阈值,没有考虑不同森林像元内大气状况、植被正常生长变化等关键因素综合影响的差异,致使提取结果不合理。针对上述问题,本文利用多时相影像提取单个像元的受灾阈值,提出一个客观合理的受灾阈值确定方法,能够考虑不同森林像元内植被类型、地理环境、大气状况及植被正常生长变化等关键因素的影响,确保森林冰雪冻灾范围提取合理。

2 研究区概况与数据源

2.1 研究区概况

湖南省地处长江中下游,介于东经108°43'07"~114°11'12"、北纬24°36'03"~30°06'28"之间,总面积2119.84万hm2,其中林地面积1283.63万hm2,占全省面积60.55%,以杉木、马尾松、毛竹等常绿林为主,落叶林分布相对较少。2008年初,湖南省遭遇到50年一遇的冰雪灾害,境内森林资源损失严重,全省共有123个县市区、177个国有林场、99个国有苗圃、114个森工企业和采育场、12个国家级自然保护区等基层林业单位受到严重侵袭。林木受灾面积452.5万hm2,其中受损乔木林365.3万hm2,受损毛竹面积71.9万hm2,是2008年冰雪冻灾最严重的省份之一[23],因此本研究以湖南省作为研究区。

2.2 数据源

本文采用2001-2008年儒略日049-064、065-080共2个时段（下文中分别简称049、065时段）的 MOD13Q1植被指数数据产品（湖南省覆盖景为h27v05、h27v06 和h28v06）,该数据产品空间分辨率为250 m,时间分辨率为16 d。依据此次冰雪覆盖消融时间,选取儒略日049和065最接近时段,避免森林火灾等次生灾害影响。2个时段提取结果合成能够一定程度上减少气溶胶、云等大气噪声的影响,更好地反映植被受损状况[24]。该数据集包含多种数据产品,选取归一化植被指数（NDVI）和质量评价数据（Quality Assessment,简称QA）,QA数据用于对NDVI数据可用性筛选,提高提取结果精度。
本文辅助数据包括由中国测绘科学院解译的土地覆被数据（数据空间分辨率达30 m）,当地林业部门提供的部分《雨雪冰冻灾害森林资源调查评估报告》以及其他文献资料中的森林雪灾数据,相关的矢量行政边界图。

3 研究方法与数据处理

森林植被折枝、倒伏以及死亡等现象将引起植被指数响应变化[25-26],在遥感影像上直接表现为NDVI显著降低,降幅超出森林像元植被指数正常波动范围。

3.1 冰雪冻灾森林区域提取算法

（1）NDVI有效值检测与筛选
根据QA文件对每个像元NDVI数组[NDVI2001, NDVI2002, …, NDVI2007]进行有效性判断,将无效值删除,构成新的NDVI数组,逐像元计算NDVI平均值,记作 NDVI ¯ 。利用QA文件只能将NDVI产品中部分质量较差的NDVI值删除,未能有效地将所有NDVI异常值删除。正常生长情况下,不同年份同一时段植被NDVI值变化较小,若某像元2001-2007年中某年NDVI值较其他年份NDVI值变化较大,则视该像元相应年份NDVI值为异常值,将NDVI值变化率作为异常值探测指标,记作R,计算公式如式（1）所示。
R = NDV I i - NDVI ¯ NDVI ¯ （1）
式中： NDV I i 表示某年NDVI值。计算R值,当R值大于某一数值,视该年NDVI值为异常值。
本研究统计灾前湖南省森林像元NDVI变化率（相对于 NDVI ¯ ）,质量较好数据,变化率较小且分布集中,质量较差数据,变化率较大且分布分散（图1）。经统计2007年065时期森林像元NDVI变化分布,超过99%森林像元NDVI变化率小于0.3,变化率大于0.2的森林像元数量下降趋势明显;2007年049时段变化率低于0.3的森林像元数量不足60%,变化率大于0.3的森林像元数量波动平稳。因此,本文将灾前植被NDVI变化率超过0.3的NDVI视为异常值。
Fig.1 Statistical distribution of NDVI variation ratios of forest pixels

图1 森林像元NDVI变化率统计分布

（2）植被NDVI受灾阈值算法提出
不同年份同一时段植被生长条件相似,由于植被正常生长变化,导致植被NDVI值在一定范围内波动[21-22],大气状况、地形海拔等要素也对植被NDVI值波动范围产生影响[27-29]。此外,不同类型植被在外界条件发生相同变化时,其NDVI值波动范围有差异,造成某些未受灾像元被误分为受灾像元。基于此,本文综合考虑这些因素对植被NDVI的影响,认为不同森林像元具有不同的正常波动范围,应根据灾后植被NDVI降幅是否在正常波动范围内,判断植被是否受灾。
植被NDVI正常波动范围和灾前植被参考值是判断植被是否受灾的关键因素,传统方法通常将受灾前一年NDVI作为参考值,忽略了大气状况、植被正常生长变化等关键因素的综合影响,易导致灾前植被NDVI出现正常波动,偏离植被参考值[30-31]。本文利用受灾前多年数据,取其平均值作为灾前植被NDVI参考值,可以降低由于大气等外界条件造成灾前植被NDVI参考值偏离的几率。
利用QA文件和异常值探测指标R,对NDVI数组进行有效性筛选,构成新数组NDVI ',计算新数组平均值,记作 NDVI ¯ ' ,作为灾前植被NDVI参考值。计算不同年份植被NDVI变化率绝对值,将最大值作为植被正常波动范围,记作MaxBias,计算公式如式（2）所示。
MaxBias = max NDV I i ' - NDVI ¯ ' NDVI ¯ ' （2）
式中： NDV I i ' 表示经过2次筛选后的某一年ND- VI值。
（3）森林冰雪受灾区域提取
计算灾后森林像元同时段植被NDVI波动值,将其作为判断是否受灾的指标,记作M,公式如式（3）所示。
M = NDVI ¯ ' - NDV I 2008 NDVI ¯ ' （3）
式中：NDVI2008表示2008年同时段植被NDVI值。若M大于MaxBias,认为该像元受灾,反之未受灾。由于天气条件等因素的影响,灾后某一时段植被NDVI值无法获取或有效性较低,造成部分森林无法判断是否受灾。为尽可能提取森林冰雪受灾范围,本研究分时段（049,065）提取森林冰雪受灾范围,将2个时段提取结果采用“或”运算合成,即任何一个时段判断森林受灾,则视该森林像元受灾。

3.2 精度验证方法

提取的森林冰雪受灾面积总和与实地调查数据相比,可以简单地判断提取结果精度,但是该方法忽略了冰雪受灾空间分布特性。构建误差混淆矩阵,进行Kappa分析[9],可以充分考虑冰雪受灾信息空间分布,但是使用该方法需要准确的冰雪受灾空间分布作为验证数据,该数据获取难度大,获取周期长,不利于应对紧急气候变化。
根据当地林业部门提供的资料以及从其他文献搜集的资料,建立省、市、县三级尺度对提取的森林受灾面积进行精度验证,采用分尺度精度验证方法,可在一定程度上弥补面积对比方法的不足,使提取结果可信度更高。由于原始数据质量原因,提取的森林冰雪冻灾空间分布信息存在无效值,致使提取受灾面积少于真实受灾面积。为减少该误差影响,本文根据搜集的森林受灾率,求得森林受灾面积理论值,将森林受灾面积变化率作为评价提取结果精度的指标,记作N,具体公式如式（4）所示。
N = At - Ar At （4）
式中：At表示验证单元理论受灾面积;Ar表示验证单元真实受灾面积。

4 结果与分析

4.1 森林冰雪受灾区域提取流程

利用遥感技术提取研究区森林冰雪受灾区域,首先对NDVI数据、土地覆被数据进行预处理,使其空间分辨率、投影坐标一致;其次,对NDVI数据进行有效性筛选,计算灾前植被NDVI参考值及正常波动范围,提取冰雪受灾范围,合成049和065时段提取结果;然后,将合成结果与土地覆被数据叠加,得到森林冰雪受灾区域;最后,对提取结果进行精度验证,具体流程如图2所示。
Fig.2 The flow chart of extraction of forest ice-snow disaster area

图2 森林冰雪受灾区域提取流程

4.2 冰雪冻灾提取森林受灾区域结果

（1）森林正常波动范围提取结果
利用Python脚本语言实现式（2）算法,叠加森林覆盖数据,提取森林植被正常波动范围（MaxBias）。从图3可以看出,同一时段森林植被受地形条件、光照条件、树种类型等内外因素影响,导致不同森林像元Maxbias相差较大。横向比较049和065时段可以看出,不同时段同一森林植被由于外界环境变化导致MaxBias发生变化,065时段森林植被MaxBias大部分低于049时段。因此,传统方法认为森林像元具有相同受灾阈值,显然是不合理的,忽略了植被空间差异性。
Fig.3 Spatial distribution of MaxBias

图3 NDVI正常波动范围（MaxBias）空间分异规律示意图

（2）森林受灾区域提取结果
NDVI阈值法提取森林冰雪冻灾空间分布信息结果如图4（a）所示。根据ArcGIS统计结果,使用NDVI阈值法提取湖南省森林雪灾受灾面积415.97万hm2,占湖南省森林面积34.72%,主要集中在湖南省南部地区,特别是永州市、郴州市、衡阳市南部地区、株洲市南部地区、邵阳市南部地区以及怀化市南部地区,而湖南省北部地区森林冰雪受灾面积相对较小。本文将传统方法提取结果作为对照组,为比较2种方法提取结果精度,根据NDVI阈值法提取结果,被动调整受灾阈值,使传统方法提取的湖南省森林受灾率为34.72%,如图4（b）所示。使用传统方法提取的森林冰雪受灾范围,主要分布于湖南省北部地区,特别是岳阳市南部地区、长沙市、株洲市北部地区、怀化市和湘西土家族苗族自治州交界处,湖南省南部地区森林冰雪受灾面积相对较少,2种方法提取结果差异较大。
Fig.4 The results of forest snow disaster area

图4 森林冰雪受灾面积提取结果

湖南省林业厅公布的2008年湖南省冰雪灾害森林受灾面积453.12万hm2,森林受灾率为35.3%[23],NDVI阈值法提取的森林受灾面积415.967万hm2,与实际调查数据相差37.153万hm2。这主要由以下原因造成：① 由中国测绘科学研究院提供的土地覆被数据与实际土地覆被数据存在偏差;② 本文使用的MODIS数据由于天气条件等因素影响,造成部分区域无法判断是否受灾。对比森林受灾率,NDVI阈值法提取结果为34.72%,与实际调查数据仅相差0.58 %,间接证明NDVI阈值法提取结果较好。

4.3 冰雪冻灾提取区域结果精度验证

为准确比较2种方法提取结果,本文在省级尺度验证结果一致情况下,根据搜集的参考资料[31-35],选取二市五县作为新的验证单元,从市、县二级尺度进一步比较2种方法提取结果精度,验证单元空间分布如图5所示。
Fig. 5 Spatial distribution of verification units

图5 验证单元空间分布

本文通过森林受灾面积、森林未受灾面积、森林受灾面积理论值、森林受灾率和森林受灾面积变化率（N）5种指标,对2种方法提取的森林冰雪受灾面积进行比较,统计结果如表1、2所示。
Tab.1 The statistics of snow disaster area extracted by the new algorithm

表1 新算法提取冰雪受灾面积统计

森林受灾面积/万hm2 森林未受灾面积/万hm2 林地面积/万hm2 受灾面积理论值/万hm2 森林受灾率/% 参考资料受灾率/% 变化率N/%
湖南省 415.967 781.997 1197.964 422.881 34.72 35.30 1.64
郴州市 59.049 73.664 132.713 58.924 44.49 44.40 0.21
衡阳市 30.556 40.634 71.190 42.429 42.92 59.60 27.98
衡东县 4.280 6.385 10.666 7.707 40.13 72.26 44.46
浏阳市 9.924 26.381 36.305 8.568 27.33 23.60 15.83
江永县 6.205 3.036 9.241 5.160 67.15 55.84 20.25
道县 7.155 6.523 13.679 8.358 52.31 61.10 14.39
新田县 1.513 2.770 4.283 2.743 35.32 64.05 44.86
Tab.2 The statistics of snow disaster area extracted by the traditional method

表2 传统方法提取冰雪受灾面积统计

森林受灾面积/万hm2 森林未受灾面积/万hm2 林地面积/万hm2 受灾面积理论值/万hm2 森林受灾率/% 参考资料受灾率/% 变化率N/%
湖南省 373.206 701.739 1074.945 379.456 34.72 35.30 1.65
郴州市 46.444 73.902 120.345 53.43 38.59 44.40 13.08
衡阳市 34.238 33.351 67.589 40.283 50.66 59.60 15.01
衡东县 3.431 6.996 10.427 7.535 32.90 72.26 54.46
浏阳市 20.491 14.115 34.606 8.167 59.21 23.60 150.90
江永县 3.602 4.968 8.570 4.785 42.03 55.84 24.73
道县 3.461 8.906 12.367 7.556 27.99 61.10 54.19
新田县 0.996 1.921 2.917 1.868 34.14 64.05 46.70
根据统计结果显示,2种提取方法在省级尺度森林受灾面积变化率（N）基本一致情况下,市、县二级尺度下的森林受灾面积变化率（N）相差较大。NDVI阈值法中,只有衡东县和新田县N值超过30%;传统方法中,衡东县、浏阳市、道县和新田县N值均超过30%。逐一比较7个验证单元（二市五县）,NDVI阈值法中只有衡阳市森林受灾面积变化率（N）高于传统方法,其余验证单元N值均低于传统算法。由此可见,使用NDVI阈值法提取森林冰雪冻灾空间分布信息效果更好。
2008年冰雪灾害期间,湖南省南部地区森林冰雪受灾较为严重[32,36],特别是郴州市、永州市、衡阳市等地受灾严重,北部地区受灾较轻,与NDVI阈值法提取结果相符。对比分别位于湖南省北部和南部地区的浏阳市和郴州市,浏阳市森林冰雪受灾面积9.924万hm2,占浏阳市森林面积27.33%,相比于参考资料[7]23.60%,其森林冰雪受灾面积变化率N为15.83%,精度较高;浏阳市传统方法提取结果显示,森林冰雪受灾面积20.491万hm2,占浏阳市森林面积59.21%,森林冰雪受灾面积变化率N值为150.90%,精度极低。与浏阳市相比,郴州市2种提取结果差异相对较小,其中传统方法N值为13.08%,NDVI阈值法N值仅为0.21%,精度极高。由此可见,NDVI阈值法提取结果精度明显优于传统方法。
NDVI阈值法提取衡阳市森林受灾率42.92%,作为隶属于衡阳市的衡东县,NDVI阈值法提取结果为40.13%,二者相差2.79%,与参考资料[31-32]提供的衡阳市和衡东县森林受灾率（分别为59.60%、72.26%）相差较大,特别是衡东县森林受灾面积变化率高达44.46%,提取效果较差。使用传统方法提取的衡阳市森林受灾率为50.66%,与参考数据（59.60%）更接近,但是传统方法提取的衡东县森林受灾率仅为32.90%,与参考数据（72.26%）相差极大。这一现象从侧面反映出,虽然根据森林受灾面积变化率（N）,传统方法优于NDVI阈值法,但是从衡阳市森林冰雪冻灾空间分布角度进行精度验证,传统方法未必优于NDVI阈值法,传统方法提取结果稳定性较差。
对比2种方法提取结果（表3）,各验证单元使用NDVI阈值法提取林地面积（森林受灾面积、森林未受灾面积之和）均高于传统算法。传统方法将2007年NDVI数据作为灾前参考数据,利用QA文件对某像元NDVI数值进行有效性判断,若判断无效,则该像元提取结果视为无效。NDVI阈值法将2001-2007年NDVI数据作为灾前参考数据,利用QA文件对NDVI数值进行有效性判断,若某一年森林像元NDVI无效,但该像元其他年份NDVI数值有效,则该像元灾前参考数据依旧有效,所以使用NDVI阈值法提取的森林受灾面积与森林未受灾面积之和高于传统方法。此外,NDVI阈值法利用NDVI变化率（R值）对受灾前NDVI数据进行异常判断,剔除NDVI异常值,也间接证明NDVI阈值法提取结果可信度更高。
Tab.3 The statistical results of forest land area

表3 林地面积提取结果统计（万hm2）

湖南省 郴州市 衡阳市 衡东县 浏阳市 江永县 道县 新田县
林地面积（新） 1197.97 132.713 71.190 10.666 36.305 9.241 13.679 4.283
林地面积（旧） 1074.95 120.345 67.589 10.427 34.606 8.570 12.367 2.917

5 结论与讨论

本文对2001-2007年NDVI数据进行2次筛选,将筛选结果作为受灾前参考数据,计算不同森林像元植被NDVI参考值和正常波动范围MaxBias,提取森林冰雪冻灾空间分布信息,并与传统方法提取结果进行对比。
传统方法仅从受灾前后植被NDVI变化的角度考虑,提取森林冰雪冻灾区域,未考虑光照条件、地理环境、树种类型、植被自身正常生长变化等关键因素对植被NDVI的综合影响,利用经验方法确定森林受灾阈值,主观性较强,致使提取结果与实地考察数据相差较大。
基于NDVI阈值法提取森林冰雪冻灾区域主要分布于湖南省南部地区,特别是永州市、郴州市以及衡阳市南部地区受灾严重,北部地区分布相对较少,与当地林业部门实地考察数据相符,能够适应于湖南等南方丘陵地区森林冰雪灾害监测,为此类灾害性事件的防灾减灾以及灾后重建工作提供科学依据。
本文认为NDVI阈值法优于传统方法,关键在于以下3点：① 灾前植被NDVI参考值确定,传统方法通常将受灾前一年植被NDVI值作为参考值,没有考虑天气状况等外界因素对NDVI值的影响,而NDVI阈值法计算灾前几年植被NDVI平均值,将其作为受灾前植被NDVI参考值,减小了外界因素对植被NDVI值变化的影响;② 受灾阈值确定,传统方法利用人为经验确定阈值,具有主观性,而NDVI阈值法将受灾前同时段植被NDVI最大变化值与植被NDVI参考值的比值作为临界受灾阈值,即植被正常波动范围MaxBias,避免了人为主观因素影响;③ 受灾判断算法,传统方法将受灾前后同时段NDVI差值与人为确定的受灾阈值进行比较,进行冰雪受灾判断,而NDVI阈值法利用受灾后植被NDVI变化率与临界受灾阈值进行比较,判断森林植被是否受灾,考虑了大气状况、地理环境、植被自身正常生长变化等因素对植被NDVI的综合影响。
本文采用NDVI阈值法提取森林冰雪受灾范围更加准确、合理,但是筛选2001-2007年同时段植被NDVI数据,取其平均值作为灾前植被NDVI参考值,数据时间跨度选取的合理性有待进一步研究。此外,植被NDVI正常波动范围MaxBias提取算法也有待进一步研究。根据式（2）、（3）,二者对森林冰雪受灾范围提取结果有重要影响。因此,下一步将重点对灾前植被NDVI参考值和正常波动范围MaxBias提取算法进行研究,以期提供一种森林冰雪受灾范围快速精确提取算法。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Rhoads A G, Hamburg S P, Fahey T J, et al.Effects of an intense ice storm on the structure of a northern hardwood forest[J]. Can.J.Forest Res, 2002,32:1763-1775.ABSTRACT A major ice storm in January 1998 provided an opportunity to study the effects of a rare, intense disturbance on the structure of the northern hardwood forest canopy. Canopy damage was assessed using visual damage classes within watersheds of different ages at the Hubbard Brook Experimental Forest (HBEF) and changes in leaf area index in two of these watersheds. Ice thickness was measured, and ice loads of trees were estimated using regression equations. In the 60- to 120-year-old forests (mean basal area 26 m2ha-1), damage was greatest in trees >30 cm diameter at breast height and at elevations above 600 m. Of the dominant tree species, beech (Fagus grandifolia Ehrh.) was the most damaged, sugar maple (Acer saccharum Marsh.) was the most resistant, and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) was intermediate. Trees with advanced beech bark disease experienced heavier ice damage. Little damage occurred in the 14-year-old forest, while the 24- to 28-year-old forest experienced intense damage. In the young stands of this forest, damage was greatest between 600 and 750 m, in trees on steep slopes and near streams, and among pin cherry (Prunus pensylvanica L.). Recovery of the canopy was tracked over three growing seasons, and root growth was monitored 1 year after the storm. Because of the high density of advance regeneration from beech bark disease and root sprouting potential in ice-damaged beech, HBEF will likely see an increase in beech abundance in older forests as a result of the storm. There will also be a more rapid change from pioneer species to mature northern hardwoods in the younger forests. These predictions illustrate the ability of rare disturbances to increase heterogeneity of forest structure and composition in this ecosystem, especially through interactions with other disturbances.

DOI

[2]
Gu L H, Hanson P J, Post W M, et al.The 2007 eastern US spring freeze: Increased cold damage in a warming world?[J]. BioScience, 2008,58(3):253-262.Plant ecologists have long been concerned with a seemingly paradoxical scenario in the relationship between plant growth and climate change: warming may actually increase the risk of plant frost damage. The underlying hypothesis is that mild winters and warm, early springs, which are expected to occur as the climate warms, may induce premature plant development, resulting in exposure of vulnerable plant tissues and organs to subsequent late-season frosts. The 2007 spring freeze in the eastern United States provides an excellent opportunity to evaluate this hypothesis and assess its large-scale consequences. In this article, we contrast the rapid prefreeze phenological advancement caused by unusually warm conditions with the dramatic postfreeze setback, and report complicated patterns of freeze damage to plants. The widespread devastation of crops and natural vegetation occasioned by this event demonstrates the need to consider large fluctuations in spring temperatures a real threat to terrestrial ecosystem structure and functioning in a warming climate.

DOI

[3]
Michael C H, Ken A, Martin. The 2007 eastern US spring freeze: Increased cold damage in a warming world?[J]. BioScience, 2008,58(3):253-262.Plant ecologists have long been concerned with a seemingly paradoxical scenario in the relationship between plant growth and climate change: warming may actually increase the risk of plant frost damage. The underlying hypothesis is that mild winters and warm, early springs, which are expected to occur as the climate warms, may induce premature plant development, resulting in exposure of vulnerable plant tissues and organs to subsequent late-season frosts. The 2007 spring freeze in the eastern United States provides an excellent opportunity to evaluate this hypothesis and assess its large-scale consequences. In this article, we contrast the rapid prefreeze phenological advancement caused by unusually warm conditions with the dramatic postfreeze setback, and report complicated patterns of freeze damage to plants. The widespread devastation of crops and natural vegetation occasioned by this event demonstrates the need to consider large fluctuations in spring temperatures a real threat to terrestrial ecosystem structure and functioning in a warming climate.

DOI

[4]
徐雅雯,吴可可,朱丽蓉,等.中国南方雨雪冰冻灾害受损森林植被研究进展[J].生态环境学报,2010,26(6):1485-1494.2008年年初我国南方遭受了一场极为罕见的大范围持续低温雨雪冰冻极端气候灾害,这场灾害给我国人民的生产生活造成了重大损失,其中,林业受损尤为严重。我国学者针对受损森林生态系统进行了多方面的调查与研究。对现有的调查研究工作进行综述,重点概述了森林结构、功能和经济效益的受损状况,总结了天气条件、地理因素、树种及其生长情况,分析了林分特征等方面的森林受损机制以及受损森林的恢复与重建对策,对现有的研究在内容、水平及方向上的不足之处提出建议,以期对未来的相关研究提供帮助。

DOI

[Xu Y W, Wu K K, Zhu L R, et al.A review of freezing rain and snow impacts on forests in southern China[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2010,26(6):1485-1494. ]

[5]
薛建辉,胡海波.冰雪灾害对森林生态系统的影响与减灾对策[J].林业科学,2008,44(4):1-2.2008年初，我国南方地区发生了历史上罕见的冰雪灾害。这场灾害不仅强度大、影响范围广、 持续时间长，而且极端异常，发生在冬天难得见到雪的亚热带地区，给我国人民正常的生产、生活和社会经济发展造成了巨大危害，也给受灾林区的森林生态系统造 成了巨大影响。因此，研究冰雪灾害对森林生态系统的直接与间接影响，探求灾后重建的对策与技术措施具有重要的理论意义和应用价值。

DOI

[Xue J H, Hu H B.Impacts of ice-snow disaster on forest ecosystem and the Countermeasures of disaster reduction[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2008,44(4):1-2. ]

[6]
Hargrove W W, Spruce J P, Gasser G E, et al.Toward a national early warning system for forest disturbances using remotely sensed canopy phenology[J]. Pe & Rs Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2009,75(10):1150-1156.We are using a statistical clustering method for delineating homogeneous ecoregions as a basis for identifying disturbances in forests through time over large areas, up to national and global extents. Such changes can be shown relative to past conditions, or can be predicted relative to present conditions, as with forecasts of future climatic change. This quantitative ecoregion approach can be used to predict destinations for populations whose local environments are forecast to become unsuitable and are forced to migrate as their habitat shifts, and is also useful for predicting the susceptibility of new locations to invasive species like Sudden Oak Death. EFETAC and our sister western center WWETAC, along with our NASA and ORNL collaborators, are designing a new national-scale early warning system for forest threats, called FIRST. Envisioned as a change-detection system, FIRST will identify all land surface cover changes at the MODIS observational scale, and then try to discriminate normal, expected seasonal changes from locations having unusual activity that may represent potential forest threats. As a start, we have developed new national data sets every 16 days from 2002 through 2008, based on land surface phenology, or timing of leaf-out in the spring and brown-down in the fall. Changes in such phenological maps will be shown to contain important information about vegetation health status across the United States. The standard deviation of the duration of fall can be mapped, showing places where length of fall is relatively constant or is variable in length from year to year.

DOI

[7]
朱鸿伟. 森林生态系统的抗冰冻灾害能力研究[D].长沙:中南林业科技大学,2011.

[Zhu H W.The research of the anti freeze disaster ability of forest ecosystem[D]. Changsha: Central South University of Forestry & Technology, 2011. ]

[8]
Petty J A, Worrell R.Stability of coniferous tree stems in relation to damage by snow[J]. Forestry, 1981,54(2):115-28.In this work both conical and paraboloidal conifer stems are taken to bend along curves calculated to produce uniform strain in the outer wood. Such curvature has been observed in wind tunnel tests. From these curves for various displacements the resistive bending moment produced by the elasticity of the stem may be calculated. The maximum value of this is related to the breaking stress of the timber. The bending moments applied by the weights of stem, crown and snowload are calculated by obtaining the appropriate lever arms from the stem bending curves. Applied and resistive bending moments are compared for 20m-high trees of various types. Densely grown trees of low taper are least stable. Open grown trees with conical stems and high taper are most stable. The effects on tree stability of wind, a leaning stem, an asymmetrical crown and basal bowing are also investigated.

DOI

[9]
侍昊,王笑,薛建辉,等.基于MODIS/NDVI时间序列的森林灾害快速评估方法——以贵州省为例[J].生态学报,2012,32(11):3359-3367.以2005 -2008年中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)数据集为主要数据源构建研究区时间序列,结合统计学分析方法设计一套快速有效 的森林灾害评估体系,用以探测森林资源损失的空间分布范围与灾害等级,并利用森林资源雪凝灾害损失的实际调查数据对评估结果进行一致性检验.结果表明:通 过计算2005-2007年研究区所有森林像元的平均值(R)2005-2007和平均绝对偏差δall,确定森林灾害阈值DT为0.048；利用该阈 值,获取2008年受灾较重的森林空间分布,主要密集分布在贵州省东南部和东北部,包括了黔南自治州、黔东南自治州和铜仁市等地区；受灾森林像元数占总森 林像元数的28.6％,高于凝冻灾害森林资源损失实际调查结果(17.7％)；在县域尺度上,根据MODIS/NDVI关键期影像获取的森林资源损失区域 和灾害等级,确定德江、沿河和都匀等11个重度受灾县(市、区)和湄潭、榕江和桐梓等10个中度受灾县(市、区),与小班调查结果具有较高的一致性,其 Kappa系数为0.86.方法为大区域尺度的森林灾害快速评估提供了一种新思路.

DOI

[Shi H, Wang X, Xue J H, et al.A rapid assessment method for forest disaster based on MODIS/NDVI time series: A case study from Guizhou Province[J]. Acta Ecological Sinica, 2012,32(11):3359-3367. ]

[10]
徐新良,苏富岩,庄大方,等.2008年南方冰雪过程对生态环境影响的遥感监测——以湖南省资兴市为例[J].地球信息科学学报,2009,11(2):237-243.2008年1月中下旬至2月上旬,我国南方地区出现了大范围、长时间的强降雪及冰冻灾害。这次冰冻雨雪灾害,不仅对广大人民群众的生活和社会经济运行造成了极大破坏,而且对当地生态环境也产生了深刻影响。本文以湖南省资兴市为例,运用遥感技术和地面野外调查相结合的方法,监测了本次冰雪过程对当地生态环境的影响。监测发现本次冰雪过程对植被覆盖破坏显著,植被指数呈较大范围降低趋势,降低区域的总面积占资兴市土地总面积的54.12%;森林生态系统受损严重,除灌木林外302.2万亩森林全部受灾,其中,针叶林比阔叶林严重,幼龄林比成熟林严重,外来种比乡土树种严重,人工林比天然林严重;冰雪过程后土壤含水量增加、边坡失稳,地质灾害危险程度明显增高,工程建设区和林缘陡坡地带以滑坡(崩塌)为主的地质灾害频频发生。

DOI

[Xu X L, Su F Y, Zhuang D F, et al.Remote sensing monitoring of impacts of southern ice and snow process on Eco_environment in 2008: A case study in Zixing County, Hunan Province[J]. Geo-Information Science, 2009,11(2):237-243. ]

[11]
徐雅,钟仕全,陈燕丽,等.基于GIS和RS的雨雪冰冻灾害分布特征分析[J].气象研究与应用, 2014,35(1):21-24. ]利用HJ-1A卫星数据为主要数据,结合高程、温度和降水量等辅助数据,对柳州市2010年 和2012年两次典型的雨雪冰冻灾害的光谱特征和空间分布特征进行分析,结果表明：雨雪冰冻灾害主要出现在海拔900m以上的山区,海拔越高,灾害越严 重;降雨与持续低温是灾害出现的条件.

DOI

[Xu Y, Zhong S Q, Chen Y L, et al. Analysis on distribution characteristics of ice-snow and frozen disasters based on GIS and RS[J]. Journal of Meteorological Research and Application, 2014,35(1):21-24. ]

[12]
曹坤芳,常杰.突发气象灾害的生态效应:2008年中国南方特大冰雪灾害对森林生态系统的破坏[J].植物生态学报,2010,34(2):123-124.2008年1月中旬至2月中旬,受拉尼娜现象及大气环流异常等的影响,北方强烈的冷气流南下与南方暖湿气流在我国南方交汇,导致湖南、贵州、广西、江西、湖北、安徽、浙江等19个省区市遭受大范围的特大冰雪灾害.冻雨在树木等物体上凝结成冰.

DOI

[Cao K F, Chang J.The ecological effects of an unusual climatic disaster: The destruction to forest ecosystems by the extremely heavy glaze and snow storms occurred in early 2008 in southern China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2010,34(2):123-124. ]

[13]
陈鹭真,王文卿,张宜辉,等. 2008年南方低温对我国红树植物的破坏作用[J].植被生态学报,2010,34(2):186-194.2008年初,我国南方19个省经历了50年一遇的持续低温雨雪 冰冻天气.极端气候对华南沿海各省的红树林区造成不同程度的危害.2008年3月.在我国南方各省红树林区的10个代表性地点,对这次寒害造成的红树植物 伤害程度进行了系统的调查.结果表明:冬季低温对红树林的影响极为显著,特别是在低纬度的海南、广西和广东湛江,由于极端低温正值夜间退潮,对红树林的影 响更为显著;在纬度较高的福建,本地红树种类秋茄(Kandelia obovata)、桐花树(Aegiceras corniculatum)和白骨壤(Avicennia marina)及引种的木榄(Bruguiera gymnorrhiza)等,由于长期适应于冬季较低的气温或在种植前经过抗寒锻炼,具有较强的抗寒能力.各地主要红树植物中,广布种秋茄、桐花树和白骨 壤最为耐寒,其耐寒性均大于红树科的木榄、海莲(Bruguiera sexangula)和红海榄(Rhizophora stylosa).海桑(Sonneratia caseolaris)对温度的敏感性最强,抗寒能力最低,因此,即使在其原产地海南也受到较为严重的寒害,在纬度更高的引种地出现大面积受害甚至伞部死 亡,而从孟加拉国引种的无瓣海桑(Sonneratia apetala)却显示出一定的抗寒能力.同一地点的红树植物幼苗的抗寒能力低于大树.此次寒害也造成了苗圃场的种苗大量死亡,成熟的植株提前落花落果, 这势必会影响后继一两年内红树林的自然更新和人工造林.因此,在未来红树林造林或人工引种中,一定要考虑到红树植物的抗寒能力.

DOI

[Chen L Z, Wang W Q, Zhang Y H, et al.Damage to Mangroves from extreme cold in early 2008 in southern China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2010,34(2):186-194. ]

[14]
何茜,李吉跃,陈晓阳,等.2008年初特大冰雪灾害对粤北地区杉木人工林树木损害的类型及程度[J].植物生态学报,2010,34(2):195-203.2008年8月，采用典型取样法，设置20m×30m（或15m×30m）的方形样地13个，对广东省天井山林场杉木（Cunninghamia lanceolata）人工林冰雪灾害进行调查。结果表明：1）粤北地区杉木人工林受损严重，样地内受害杉木比例高于80％，主要集中在海拔500-900m的地区；2）杉木人工林受损类型主要划分为3种，以折断类型为主（65．09％），其次为倒伏（或翻蔸，18．37％）和弯曲（3．20％）。其中，根据不同程度将折断划分为5个级别：轻微受损，即断稍（占折断总数的12．28％）；轻度受损，即树冠顶端至中部断裂（38．49％）；中度受损，即树冠中部至下部断裂，受到较严重损伤（31．15％）；严重受损，即树冠全部受损（15．97％）：极严重受损，即树冠近根部断裂或折断后枯死（2．11％），树冠受损为杉木受灾的主要特征；3）林分密度过高（〉3500株·hm^-2）或过低（〈1500株·hm^-2）都易造成杉木折断，坡向与坡位对其影响较小，合理的密度调控至关重要；4）杉木胸径对受损类型及程度的敏感性较高，表现为粗壮杉木易发生断稍和较轻微的树冠受损，细弱杉木虽不易折断，但一经折断则受损严重。适宜的尖削度对有效预防和减轻杉木受损十分重要。

DOI

[He Q, Li J Y, Chen X Y, et al.Types and extent of damage to Cunninghamia lanceolata plantations due to unusually heavy snow and ice in southern China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2010,34(2):195-203. ]

[15]
王明玉,舒立福,赵凤君,等.中国南方冰雪灾害对森林可燃物影响的数量化分析——以湖南为例[J].林业科学,2008,44(11):69-74.<FONT face=Verdana>利用遥感数据、地面调查数据及植被分布图,将可燃物分为6种类型:阔叶林、马尾松林、杉木林、混交林、其他针叶林和竹林。通过地面调查和遥感分析对森林受害程度进行分级,根据冰雪前后同期卫星数据NDVI值的差异可以对林木受害程度进行分级,对不同结构层次可燃物增减情况进行分析,根据NDVI变化和地面调查将受害程度分为4级。结果表明:Ⅰ级受害面积400.07万hm<SUP>2</SUP>占总森林面积41.68%,Ⅱ级受害面积403.95万hm<SUP>2</SUP>占总森林面积41.93%,Ⅲ级受害面积100.90万hm<SUP>2</SUP>占总森林面积10.42%,Ⅳ级受害面积57.76万hm<SUP>2</SUP>占总森林面积5.96%。林木受害后主要表现为地表可燃物载量急剧增加,对于不同可燃物、不同受害程度增加的量有很大不同,地表可燃物载量最大增长倍数为32.81倍,最高地表可燃物载量可达142.82t·hm<SUP>-2</SUP>。</FONT>

DOI

[Wang M Y, Shu L F, Zhao F J, et al.Quantity analysis of forest fuel under the impacts of snow damage in south of China: A case study in Hunan Province[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2008,44(11):69-74. ]

[16]
姚峰峰,张时煌,杨医,等.冰冻雨雪灾害对江西林业影响的评估技术探讨[J].自然资源学报,2009,24(9):1657-1666.2008年初南方发生了持续冰冻雨雪灾害天气，造成了重大的经济损失。论文以江西林业在雪灾中的受损情况为研究实例，基于GIS、RS技术，在多数据源的支持下，阐释灾害评估的新技术研究方法与处理流程，快速地对江西林业受损情况做出相对精确的评估。根据MODIS提取出的雪灾前后的NDVI变化情况，同时利用多源土地利用数据进行融合处理获取江西植被分布数据，进一步结合研究区的DEM数据，利用GIS提供的叠合处理分析工具得出NDVI变化与树种林型、地形高程、坡度、坡向等各个因素的关系。文章最后根据上述分析结果，提出了灾后的重建建议及对GIS、RS技术的结合应用提出展望。

DOI

[Yao F F, Zhang S H, Yang Y, et al. Evaluating the impact of freezing rain and snow disaster on forestry[J]. Journal of Natural Resources, 2009(9):1657-1666. ]

[17]
朱俊凤,钱峻屏,廖广社等.基于对象方法的南岭山区雨雪冰冻灾害遥感检测与空间分析[J].山地学报,2010,28(4):478-486.针对2008年初的南方雨雪冰 冻灾害,以受灾严重的广东南岭山区为研究区域,采用面向对象的方法进行森林植被破坏遥感检测研究,首先得到林地分布图,然后用K均值聚类法进行基于对象 NDVI差值的森林受灾程度分级,得到灾害等级地图,最后用分带统计法对灾害的空间分布形态进行了分析。林地提取的总体精度为95.33%,灾害分级的总 体精度为87.27%,Kappa系数为80.74%。灾害空间分析表明:高程上,600～1600m主要为重度、中度受灾;600～1300m,高程越 高,受灾比例越大;1300～1600m,比例有所下降;400m以下和1600m以上主要为轻度受灾;坡度上,随着坡度的增大,重度、中度受灾比例有所 增加,但差异并不十分明显;坡向上,各级灾害比例几乎没有差别。

DOI

[Zhu J F, Qian J P, Liao G S, et al.Forest damage dection from an freezing rain and snow using remote sensing based on object-oriented method and spatial analysis in Nanling Mountain areas[J]. Journal of Mountain Science, 2010,28(4):478-486. ]

[18]
蔡菊珍,何月,张小伟,等.基于GIS的浙江省积雪遥感监测与评估研究[J].气象,2010,36(4):85-89.针对2008年初浙江省遭受的持续性大范围低温雨雪冰冻天气,利 用MODIS数据,综合运用遥感和地理信息系统技术对积雪的发生、发展和消融特征进行深入研究,在探讨云和积雪区分关键技术的基础上,建立积雪指数模型提 取积雪专题信息,对积雪覆盖进行动态监测,同时利用DEM分地区分析各海拔高度带的积雪覆盖情况,探讨其消融变化特征,最后用雪灾前后△NDVI的方法结 合地面实地调查,对林区进行灾情初步评估.研究结果表明,积雪的消融大致呈负指数减少趋势,起初各海拔高度带积雪覆盖比例呈中间多两头少的特征,即海拔 300～900 m的中等海拔高度上积雪覆盖率较高,达70%以上,在300 m以下及900 m以上海拔高度带积雪覆盖率为50%左右,随着积雪的慢慢消融,各高程带间的积雪面积差逐渐减小,消融速度较之前明显减缓,表现出较稳定的下降趋势后再继 续融化的特点,至2月16 日,积雪覆盖比例与高程带呈正向一致性,即海拔越高,积雪覆盖越大,2月17日海拔500 m以下积雪已幕本消融,20 日 700 m以下积雪基本消融,至2月29 日,全省基本无积雪,林区受灾的严重程度主要与积雪覆盖时间及林区海拔高度有关.利用遥感和地理信息系统技术在南方开展雪情分析、动态监测及灾后评估工 作,对地方防灾减灾具有重要的指导意义.

DOI

[Cai J Z, He Y, Zhang X W, et al.Remote sensing monitoring and evaluation of snow cover in Zhejiang Province based on GIS[J]. Meteorogical Monthly, 2010,36(4):85-89. ]

[19]
莫伟华,王君华,钟仕全,等.基于MODIS的冰雪遥感灾害监测与评估技术[J].林业科学,2009,45(10):88-93.<p><font face="Verdana">以2008年初广西东北部遭受的持续性大范围特大冰雪灾害为例，基于EOS/MODIS数据，构建改进的归一化差分冰雪指数模型（MNDSI），综合应用监督分类方法，对受灾林区进行遥感监测与灾情分级评估技术研究，为及时应对此类灾害性气候事件和防灾减灾提供科学依据。</font></p>

DOI

[Mo W H, Wang J H, Zhong S Q, et al.Techniques for monitoring and evaluating the snow and ice disaster base on MODIS model[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2009,45(10):88-93. ]

[20]
Millward A A, Kraft C E.Physical influences of landscape on a large-extent ecological disturbance: the northeastern North American ice storm of 1998[J]. Landscape Ecology, 2003,19(1):99-111.

[21]
Spruce J P, Sader S, Ryan R E, et al.Assessment of MODIS NDVI time series data products for detecting forest defoliation by gypsy moth outbreaks[J]. Remote Sensing of Environment, 2011,115(2):427-437.This paper discusses an assessment of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time-series data products for detecting forest defoliation from European gypsy moth (Lymantria dispar). This paper describes an effort to aid the United States Department of Agriculture (USDA) Forest Service in developing and assessing MODIS-based gypsy moth defoliation detection products and methods that could be applied in near real time without intensive field survey data collection as a precursor. In our study, MODIS data for 2000-2006 were processed for the mid-Appalachian highland region of the United States. Gypsy moth defoliation maps showing defoliated forests versus non-defoliated areas were produced from temporally filtered and composited MOD02 and MOD13 data using unsupervised classification and image thresholding of maximum value normalized difference vegetation index (NDVI) datasets computed for the defoliation period (June 10-July 27) of 2001 and of the entire time series. These products were validated by comparing stratified random sample locations to relevant Landsat and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) reference data sets. Composites of 250 m daily MOD02 outperformed 16-day MOD13 data in terms of classifying forest defoliation, showing a lower omission error rate (0.09 versus 0.56), a similar Kappa (0.67 versus 0.79), a comparable commission error rate (0.22 versus 0.14), and higher overall classification agreement (88 versus 79%). Results suggest that temporally processed MODIS time-series data can detect with good agreement to available reference data the extent and location of historical regional gypsy moth defoliation patches of 0.25 km(2) or more for 250-meter products. The temporal processing techniques used in this study enabled effective broad regional, "wall to wall" gypsy moth defoliation detection products for a 6.2 million ha region that were not produced previously with either MODIS or other satellite data. This study provides new, previously unavailable information on the relative agreement of temporally processed, gypsy moth defoliation detection products from MODIS NDVI time series data with respect to higher spatial resolution Landsat and ASTER data. These results also provided needed timely information on the potential of MODIS data for contributing near real time defoliation products to a USDA Forest Service Forest Threat Early Warning System. (C) 2010 Elsevier Inc. All rights reserved.

DOI

[22]
吴健生,陈莎,彭建.基于图像阈值法的森林雪灾损失遥感估测——以云南省为例[J].地理科学进展,2013,32(6):913-923.雪灾是森林生态系统的严重生态干扰之一, 会严重影响林木生长并降低生态系统功能。利用2000-2011年SPOT <i>NDVI</i>长时间序列影像数据, 基于SG滤波函数进行时序重建, 采用灾后同期影像的图像阈值法, 以常年多灾的云南省2008 年雪灾为例, 进行雪灾森林植被受损评估。评估结果与全国灾情月报中的云南省雪灾范围基本一致, 全省森林雪灾受损面积达12.09%, 主要分布在滇西北的迪庆州、怒江州。对森林雪灾受损程度分析表明, 全省重度受灾县7 个, 中度受灾县13 个, 轻度受灾县45 个。对海拔、坡度、坡向、坡位等地形条件的叠加分析表明, 海拔3300~4000 m、坡度5~15°、处于东坡或东北坡中坡位的森林植被受损最严重。本研究有助于实现森林雪灾损失的快速评估, 对有效规避次生灾害、开展灾后恢复重建规划具有重要意义。

DOI

[Wu J S, Chen S, Peng J.Assessment of forest damage due to ice storm using image thresholding techniques: A case study of Yunnan Province[J]. Progress in Geography, 2013,32(6):913-923. ]

[23]
管远保. 浅谈冰冻灾害对湖南森林资源的影响[J].湖南林业科技,2008,35(4):80-81.简述了湖南森林资源冰冻灾害概况，分析了冰冻灾害对不同类型森林资源的影响，并提出了灾后重建的建议。

DOI

[Guan Y B.Impacts of freezing disaster on forest resources in Hunan Province[J]. Hunan Forestry Science&Technology, 2008,35(4):80-81. ]

[24]
HOLBEN BN.Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1986,7(11):1417-1434.ABSTRACT Red and near-infrared satellite data from the Advanced Very High Resolution Radiometer sensor have been processed over several days and combined to produce spatially continuous cloud-free imagery over large areas with sufficient temporal resolution to study green-vegetation dynamics. The technique minimizes cloud contamination, reduces directional reflectance and off-nadir viewing effects, minimizes sun-angle and shadow effects, and minimizes aerosol and water-vapor effects. The improvement is highly dependent on the state of the atmosphere, surface-cover type, and the viewing and illumination geometry of the sun, target and sensor. An example from southern Africa showed an increase of 40 percent from individual image values tothe final composite image. Limitations associated with the technique are discussed, and recommendations are given to improve this approach.

DOI

[25]
赵志平,邵全琴,黄麟.2008年南方特大冰雪冻灾对森林损毁的NDVI响应分析[J].地球信息科学学报,2009,11(4):535-540.通过对江西省井冈-吉泰-于山样带,在2008年初冰雪冻害中,森林损毁的调查,获得调查样点563个,以及每个样点的NDVI。依据各样点林分起源、林龄、树种和林地折损程度信息,对NDVI进行分类,发现林地NDVI均值与折损程度呈显著的线性相关关系。天然林在无折损程度下,NDVI均值比人工林和次生林高,但随着折损程度增加天然林NDVI均值下降幅度相对较大,人工林NDVI均值下降幅度较小。幼龄林、中龄林和成熟林在无折损程度下NDVI均值差距不大,随着折损程度增加,幼龄林NDVI均值下降幅度最大,其次,为中龄林、成熟林NDVI均值下降幅度最小。针阔混交林、杉木、竹林和湿地松,在无折损时NDVI均值较高,马尾松最低。随着折损程度增加,阔叶林NDVI均值下降速率最快,马尾松、湿地松、杉木和针阔混交林NDVI均值下降速率较快,竹林NDVI均值下降速率较慢,针叶混合林NDVI均值下降速率最慢。

[Zhao Z P, Shao Q Q, Huang L.Response of NDVI to forest damages caused by the severe snow and ice: A case study of mountainous forest in central Jiangxi Province[J]. Journal of Geo-Information Science, 2009,11(4):535-540. ]

[26]
Sun Y, Gu L H, Robert E D, et al.Forest greenness after the massive 2008 Chinese ice storm: Integrated effects of natural process and human intervention[J]. Environmental Research Letters, 2012,7(3):35702-335708.About 10% of China forests were impacted by a destructive ice storm and subsequently subjected to poorly planned salvage logging in 2008. We used the remote-sensing products of Enhanced Vegetation Indexes (EVI) corroborated with information gathered from ground visits to examine the spatial patterns and temporal trajectories of greenness of these nearly 20 million hectares of forests. We found (1) the EVI of about 50% of the impacted forests returned to normal status (i.e., within the 95% confidence interval of the long-term mean) within five months, and about 80% within one year after the storm, (2) the higher the pre-storm EVI (relative to the long-term mean), the slower the rebound of post-storm EVI, and (3) the rebound of greenness was slowest in forests that were moderately impacted by the ice storm only (i.e. before the occurrences of logging), resulting in a nonlinear relationship between greenness rebound time (GRT) and ice storm impact severity (IS). Ground visits suggested a hypothesis that the region-wide rebound in greenness was a consequence of resprouting of physically damaged trees and growth of understory plants including shrub, herbaceous and epiphytic species. These processes were facilitated by the rapid increase in temperature and ample moisture after the ice storm. Gap-phase dynamics could be responsible for the counterintuitive relationship between IS and GRT that was obtained. However, a more parsimonious explanation appears to be biased salvage logging, which may have selectively targeted lightly to moderately impacted forests for economic and accessibility reasons and thus adversely affected the GRT of these forests. Although a purely natural disturbance may result in forest greenness patterns different than those reported here, we suggest that remote-sensing-based dynamic analyses of greenness can play a major role in evaluating disturbance theories and in developing testable hypotheses to guide ground-based studies of the integrated effects of large extreme events and human intervention on forest ecosystems.

DOI

[27]
朱高龙,柳艺博,居为民,等.4种常用植被指数的地形效应评估[J].遥感学报,2013,17(1):210-234.植被指数已经广泛应用于地表植被覆盖监测,但是地形对植被指数的影响难以避免,却经常在大尺度遥感应用时被忽略。本文利用山区森林的Landsat TM数据计算SR、NDVI、RSR、MNDVI 4种常用植被指数,评估了地形对这些植被指数的影响,并利用余弦校正和C校正模型分别对它们进行地形校正。结果表明,近红外和短波红外比红光波段的地形影响更为敏感,原因是更强的红光天空漫反射削弱了红光的地形影响。地形强烈影响非波段比值型植被指数(如RSR和MNDVI等),导致阳坡的植被指数相对偏小,阴坡的植被指数相对偏大,这种地形效应随坡度增大而显著增大。因此,利用非波段比值型植被指数反演山区植被参数时必须做严格的地形校正。与之相反,波段比值型植被指数(如SR和NDVI等)可以很大程度上消除地形影响,但是在大坡度情况下,地形影响仍然不能被忽略,而且此时SR比NDVI的地形效应更大。C地形校正效果好于余弦校正效果,特别是大坡度情况下更为明显。

DOI

[Zhu G L, Liu Y B, Ju W M, et al.Evaluation of topographic effects on four commonly used vegetation indices[J]. Journal of Remote Sensing, 2013,17(1):210-234. ]

[28]
吴大千,刘建,王炜,等.黄河三角洲植被指数与地形要素的多尺度分析[J].植物生态学报, 2009,33(2):237-245. ]结合地理信息系统和遥感技术, 研究了黄河三角洲植被指数<EM>NDVI</EM>与一系列地形要素间的尺度依赖关系, 从而检验在较大尺度上滨海生态系统植被分布格局是否存在水分再分配的调控作用。结果表明: 1)<EM>NDVI</EM>值在4种主要群落类型间差异显著, 这种显著差异是由滨海盐生植物的生境特点决定的; 2)地表高程在所有的10个粒度尺度上均与<EM>NDVI</EM>相关关系显著, 这种显著关系在小尺度上与地下水埋深有关, 而在大尺度上可能参与水分再分配过程; 3)在750 m粒度尺度附近存在水分再分配的调控作用, 在该尺度附近地形湿润度指数(<EM>TWI</EM>)和坡度与<EM>NDVI</EM>相关达到极显著, 而且其Moran’s I指数突然增大。黄河三角洲的植被地形关系表现为不同尺度上对土壤水分和盐分的调控, 在小尺度上地形因素通过土壤表面蒸发过程影响土壤水分与盐分, 而在大尺度上地形因素主要通过地表径流对土壤水分与盐分进行再分配。

DOI

[Wu D Q, Liu J, Wang W, et al. Mutiscale analysis of vegetation index and topographic variables in the Yellow River Delta of China[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2009,33(2):237-245. ]

[29]
武永峰,王秀芬,李茂松,等.气候驱动格局下中国陆地植被指数变化[J].干旱区地理,2009,32(2):166-174.将降水、气温和日照作为驱动中国陆地植被指数变化的典型气候因子，基于1982—1999年 10天合成的NOAA／AVHRR NDVI与同期降水量、平均气温和日照时数数据，按所有年份求平均后，分析旬NDVI与旬降水量、旬平均气温和旬日照时数的年内相关关系，确定中国陆地植 被指数变化的气候驱动格局，揭示不同气候因子驱动格局下植被指数的时空变化特征和规律。结果表明，绝大部分植被覆盖区NDVI受气候因子驱动作用明显。气 候因子驱动陆地植被指数变化的空间分异格局较为明显，大致分为气温显著区，降水显著区，日照显著区，气温和降水显著区，气温和日照显著区，降水和日照显著 区，气温、降水和日照显著区，气温、降水和日照弱显著区，气温、降水和日照不显著区等9大类型。受局部地形、大气环流、海拔高度等的影响，在大的基本气候 驱动格局内，还会形成其他不同的小气候驱动格局。1982—1999年间，所有气候驱动区的植被活动均表现为增强趋势，其NDVI的增加主要发生在春季或 夏季。其中，气温和日照显著区的春季NDVI增幅最大，降水和日照显著区的夏季NDVI增幅最大。从各月变化来看，气温显著区、气温和降水显著区5月份的 NDVI增长最为迅速，降水显著区、降水和目照显著区6月份的NDVI增长最迅速，日照显著区、气温和日照显著区3月份的NDVI增长最迅速，气温、降水 和日照弱显著区4月份的NDVI增长最迅速，这些月份对全年NDVI变化的贡献也最大。

[Wu Y F, Wang X F, Li M S, et al.NDVI changes under the spatial patterns driven by climate factors in China[J]. Arid Land Geography, 2009,32(2):166-174. ]

[30]
张仁华,饶农新,廖国男.植被指数的抗大气影响探讨[J].植物学报,1996,38(1):53-62.提出一个应用方便的标准化差值植被指数（ＮＤＶＩ）的大气纠正方法。在大气阻抗植被指数（ＡＲＶＩ）的基础上，运用大气下向光谱的同步实例值以及大气辐射传输方程，得到纠正ＮＤＶＩ的关键参数γ↑。改进了ＡＲＶＩ的γ↑始终等于１ 的计算方法。同时也不必采用５ｓ模型进行预处理。所得新的抗大气影响植被指数（ＩＡＶＩ）为：ρｎｉｒ－ 〔ρｒ－ γ↑（ρｂ－ ρｒ）〕ρｎｉｒ＋ 〔ρｒ＋ γ↑（ρｂ－ ρｒ）〕。式中的γ↑值的变化范围可从０．６５ 到１．２１ 之间。对于混浊大气γ↑值随观测角变化更大。还提供了一组根据气象资料计算γ↑值的近似公式。根据应用表明ＩＡＶＩ比ＮＤＶＩ有明显的抗大气影响效果

[Zhang R H, Rao N X, Liao G N.Approach for a vegetation index resistant to atmospheric effect[J]. Acta Botanica Sinica, 1996,38(1):166-174. ]

[31]
柏宁尔,廖志平.衡东县雨雪冰冻灾害状况分析及对策研究[C].森林可持续经营与生态文明学术研讨会, 2008. ]

[Bai N E, Liao Z P. Study on analysis and countermeasures of freezing rain disaster in Hengdong County[C]. Sysposium on sustainable forest management and ecological civilization, 2008. ]

[32]
刘兰芳,肖志成,刘沛林,等.中国南方林业冰冻灾情评价及防灾减灾对策——以2008年湖南冰,火为例[J].农业现代化研究,2009,30(2):195-198.2008年初,我国南方发生了近50年来最大的冰灾,给各行各业 造成了严重的影响.尤其是林业损失最为惨重.因此,科学评价林业冰冻灾情,探讨灾情的形成机理并寻求林业防灾减灾对策具有重要意义.以重灾区的湖南省为 例,通过多种方法进行分析研究,结果得出:湖南省林业受灾面积广,直接经济损失大,外来物种损毁严重,人工纯林受损突出,南部林业损失重干北部.这是由于 冰冻强度大、低山与弱风以及林业系统不同程度的脆弱性共同作用的结果,为此要通过调整林业结构、发展林业灾害保险来提高林业系统的抗灾能力.

DOI

[Liu L F, Xiao Z C, Liu P L, et al.Assessment about loss caused by frozen disaster prevention and mitigation on forestry: A case study of Hunan Province in 2008[J]. Journal of Natural Resources, 2009,30(2):195-198. ]

[33]
江永县林业局冰雪灾害调查组.江永县雨雪冰冻灾害森林资源损失调查评估报告[R].永州:江永县林业局,2008.

[Ice-snow disaster investigation team, Jiangyong County Forestry Bureau. Assessment report on the loss of forest resources in the ice-snow disaster in Jiangyong County[R]. Yongzhou: Jiangyong County, 2008. ]

[34]
道县林业局冰雪灾害调查组.道县雨雪冰冻灾害森林资源损失调查评估报告[R].永州市:道县林业局,2008.

[Ice-snow disaster investigation team, Daoxian County Forestry Bureau. Assessment report on the loss of forest resources in the ice-snow disaster in Daoxian County[R]. Yongzhou: Daoxian County, 2008. ]

[35]
新田县林业局冰雪灾害调查组.新田县雨雪冰冻灾害森林资源损失调查评估报告[R].永州市:新田县林业局,2008.

[Ice-snow disaster investigation team, Xintian County Forestry Bureau. Assessment report on the loss of forest resources in the ice-snow disaster in Xintian County[R]. Yongzhou: Xintian County, 2008. ]

[36]
彭险峰,何友军.湖南省森林冰雪灾害调查[J].湖南林业科技,2008,35(3):48-50.通过对典型冰雪灾害样地调查，分析了不同营林措施下，冰雪灾害对人工商品林的影响因素，提出了合理密度，加强抚育间伐，营造混交林等营林措施，从而提高林木抗冰雪灾害的能力。

DOI

[Peng X F, He Y J.Investigation of forest ice-snow disaster in Hunan Province[J]. Hunan Forestry Science&Technology, 2008,35(3):48-50. ]

Options
文章导航

/

〈 〉