NDVI時間序列重構：經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取的創(chuàng)新探索一、緒論1.1研究背景森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，對維持生態(tài)平衡、提供生態(tài)服務和促進經(jīng)濟發(fā)展具有關鍵作用。人工林作為森林資源的重要補充，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛種植，其面積和產(chǎn)量不斷增加。經(jīng)濟型人工林以生產(chǎn)木材、經(jīng)濟林產(chǎn)品等為主要目的，具有較高的經(jīng)濟價值，在滿足社會對林產(chǎn)品需求、促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。例如，桉樹人工林因其生長速度快、木材用途廣泛等特點，在我國南方地區(qū)得到了大規(guī)模種植，成為重要的經(jīng)濟型人工林樹種之一。準確獲取經(jīng)濟型人工林的時空分布信息，對于合理規(guī)劃林業(yè)生產(chǎn)、優(yōu)化森林資源配置、評估生態(tài)環(huán)境影響以及制定科學的林業(yè)政策具有重要意義。通過掌握經(jīng)濟型人工林的分布范圍和面積變化，可以合理安排造林、撫育和采伐計劃，提高森林資源的利用效率，實現(xiàn)林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。了解經(jīng)濟型人工林的時空動態(tài)變化，有助于評估其對生態(tài)環(huán)境的影響，如土壤侵蝕、水源涵養(yǎng)、生物多樣性等方面，為生態(tài)保護和修復提供科學依據(jù)。然而，目前在經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取方面仍存在一些不足之處。傳統(tǒng)的人工調(diào)查方法雖然能夠獲取較為準確的信息，但存在成本高、效率低、時效性差等問題，難以滿足對大面積經(jīng)濟型人工林進行快速、準確監(jiān)測的需求。隨著遙感技術的發(fā)展，利用遙感數(shù)據(jù)進行植被分類和信息提取成為研究熱點，但在經(jīng)濟型人工林識別中，仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，由于不同植被類型在光譜特征上存在一定的相似性，基于像元光譜特征的分類方法容易出現(xiàn)錯分和漏分現(xiàn)象；部分研究在利用NDVI時間序列進行植被分類時，對NDVI時間序列的重構和分析方法不夠完善，導致分類精度不高?，F(xiàn)有研究在經(jīng)濟型人工林種植時間估算方面的方法還不夠成熟，估算精度有待提高。因此，開展基于NDVI時間序列重構的經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取研究具有重要的理論和實際意義。1.2研究目的與意義本研究旨在通過對NDVI時間序列的重構和分析，建立一種高精度的經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取方法，實現(xiàn)對經(jīng)濟型人工林的準確識別和種植時間估算，揭示其時空分布格局和動態(tài)變化規(guī)律。具體研究目的包括：深入研究基于多種數(shù)據(jù)源的桉樹識別方法，充分利用不同遙感數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，結(jié)合NDVI時間序列特征，提高桉樹人工林的識別精度，減少誤判和漏判情況。探索有效的桉樹種植時間估算方法，通過分析桉樹生長過程中NDVI時間序列的變化特征，結(jié)合先驗知識和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，建立準確的種植時間估算模型，為林業(yè)資源管理提供重要依據(jù)。以韶關、河源、贛州三市為研究區(qū)域，運用所建立的方法，研究過去15年桉樹種植的時空分布格局，分析其動態(tài)變化趨勢，為區(qū)域林業(yè)規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展提供科學支持。本研究具有重要的理論和實際意義，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：在理論方面，本研究將進一步豐富和完善基于NDVI時間序列分析的植被分類和信息提取理論。通過對NDVI時間序列的重構和分析方法的研究，深入探討其在經(jīng)濟型人工林識別和種植時間估算中的應用，為解決植被分類中的同物異譜、異物同譜等問題提供新的思路和方法。同時，本研究還將拓展遙感技術在林業(yè)領域的應用，促進遙感與地理信息系統(tǒng)、計算機科學等多學科的交叉融合，推動相關學科的發(fā)展。在實際應用方面，準確獲取經(jīng)濟型人工林的時空分布信息對于林業(yè)資源管理和生態(tài)環(huán)境保護具有重要意義。對于林業(yè)資源管理部門來說，掌握經(jīng)濟型人工林的分布范圍、面積和種植時間等信息，有助于合理制定林業(yè)發(fā)展規(guī)劃，優(yōu)化森林資源配置，提高林業(yè)生產(chǎn)效率。例如，根據(jù)不同地區(qū)的土壤、氣候條件和市場需求，合理安排桉樹等經(jīng)濟型人工林的種植區(qū)域和規(guī)模，避免過度種植導致的生態(tài)問題。通過對經(jīng)濟型人工林時空動態(tài)變化的監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)森林資源的變化情況，為森林資源的保護和管理提供科學依據(jù)。在生態(tài)環(huán)境保護方面，了解經(jīng)濟型人工林的時空分布和動態(tài)變化，有助于評估其對生態(tài)環(huán)境的影響，如對土壤質(zhì)量、水源涵養(yǎng)、生物多樣性等方面的影響。通過科學規(guī)劃和管理經(jīng)濟型人工林，減少其對生態(tài)環(huán)境的負面影響，實現(xiàn)林業(yè)發(fā)展與生態(tài)保護的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方面，經(jīng)濟型人工林作為重要的經(jīng)濟資源，其合理發(fā)展對于促進區(qū)域經(jīng)濟增長、增加農(nóng)民收入具有重要作用。通過準確掌握經(jīng)濟型人工林的時空分布信息，能夠更好地發(fā)揮其經(jīng)濟價值，推動相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進區(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1植被分類研究進展早期的植被分類主要基于像元光譜特征，利用遙感影像的不同波段反射率構建植被指數(shù)，如歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）、比值植被指數(shù)（RVI）等，以增強植被信息，實現(xiàn)植被與其他地物的區(qū)分。黃建文等利用NDVI與TM影像的3和5波段復合成假彩色圖像對帽兒山植被進行分類，獲得了較高的分類精度。但由于不同植被類型在光譜特征上存在相似性，以及混合像元的影響，基于像元光譜特征的分類方法容易出現(xiàn)錯分和漏分現(xiàn)象。隨著研究的深入，基于像元空間特征的植被分類方法逐漸得到應用。該方法利用圖像的紋理、形狀、上下文等空間信息，提高分類精度。例如，通過計算灰度共生矩陣來獲取紋理特征，從而區(qū)分不同植被類型。然而，單一的空間特征在復雜的植被分類任務中往往存在局限性，難以全面準確地描述植被的特征。為了充分利用植被的生長周期信息，基于像元時間變化特征的植被分類方法應運而生。該方法通過分析植被在不同時間的光譜變化，利用NDVI時間序列等數(shù)據(jù)，結(jié)合物候特征進行植被分類。Shefali等對SPOT-VEGETATION應用于大陸尺度的植被分類開展了研究，利用多時相NDVI對中南亞地區(qū)的植被進行分類，由于多時相植被指數(shù)充分利用了植被物候特征，分類結(jié)果較好。但在實際應用中，NDVI時間序列容易受到噪聲干擾，如大氣散射、云層遮擋、傳感器故障等，導致數(shù)據(jù)缺失或異常，影響分類精度。1.3.2經(jīng)濟型人工林識別方法綜述現(xiàn)有經(jīng)濟型人工林識別常用方法主要包括基于光譜特征的分類方法、基于物候特征的分類方法以及多源數(shù)據(jù)融合的分類方法。基于光譜特征的分類方法，如最大似然法、最小距離法等，通過分析經(jīng)濟型人工林在遙感影像上的光譜特征，與其他地物進行區(qū)分。這種方法簡單易行，但容易受到同物異譜、異物同譜現(xiàn)象的影響，對于光譜特征相似的經(jīng)濟型人工林和其他植被類型，難以準確識別?；谖锖蛱卣鞯姆诸惙椒?，利用經(jīng)濟型人工林與其他植被在生長周期、物候節(jié)律等方面的差異進行識別。桉樹人工林生長速度快，其NDVI時間序列的變化特征與其他自然植被存在明顯差異。但該方法對數(shù)據(jù)的時間分辨率要求較高，且需要準確掌握不同經(jīng)濟型人工林的物候規(guī)律，實際應用中存在一定難度。多源數(shù)據(jù)融合的分類方法，將光學遙感數(shù)據(jù)、雷達遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源進行融合，綜合利用不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，提高經(jīng)濟型人工林的識別精度。光學遙感數(shù)據(jù)提供豐富的光譜信息，雷達遙感數(shù)據(jù)對植被結(jié)構敏感，地形數(shù)據(jù)可輔助分析植被的生長環(huán)境。但多源數(shù)據(jù)融合需要解決數(shù)據(jù)配準、特征融合等問題，數(shù)據(jù)處理過程較為復雜。1.3.3NDVI時間序列重構技術應用現(xiàn)狀NDVI時間序列重構技術在林業(yè)及相關領域得到了廣泛應用。在森林植被監(jiān)測方面，通過重構NDVI時間序列，可以更準確地獲取森林植被的生長狀況、覆蓋度變化等信息，為森林資源管理和生態(tài)環(huán)境評估提供依據(jù)。王愛愛等以歸一化植被指數(shù)（NDVI）作為火后森林動態(tài)恢復的表征參量，基于季節(jié)校正方法，重建生長旺季NDVI時間序列，結(jié)合火燒強度數(shù)據(jù)，監(jiān)測不同火燒區(qū)森林NDVI恢復軌跡，分析火后森林NDVI變化趨勢的空間分布。在農(nóng)作物監(jiān)測中，NDVI時間序列重構技術可用于監(jiān)測農(nóng)作物的生長周期、產(chǎn)量預估等。目前常用的NDVI時間序列重構方法主要包括基于時間的方法、基于頻率的方法和混合算法?；跁r間的方法如最大值合成法（MVC）、雙Logistic函數(shù)擬合法（BISE）等，通過對時間序列數(shù)據(jù)進行插值、濾波、函數(shù)擬合等操作，去除噪聲，重建NDVI時間序列?；陬l率的方法如傅里葉變換（FFT）、小波變換（WT）等，將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻率域進行分析和處理。混合算法則結(jié)合了基于時間和基于頻率方法的優(yōu)點，提高重構效果。不同的重構方法各有優(yōu)缺點，在實際應用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法。1.4研究內(nèi)容與方法本研究的主要內(nèi)容包括基于多種數(shù)據(jù)源的桉樹識別、桉樹種植時間估算以及韶關、河源、贛州三市過去15年桉樹種植時空分布格局研究三個方面。在桉樹識別方面，利用MODIS數(shù)據(jù)重構NDVI時間序列數(shù)據(jù)集，結(jié)合無人機影像和GF-1驗證數(shù)據(jù)，通過像元參考NDVI時間序列重構、NDVI時間序列的模擬修正以及分類算法的訓練和閾值的確定等步驟，建立基于NDVI時間序列分析的桉樹識別方法。在桉樹種植時間估算方面，依據(jù)桉樹生長過程中NDVI時間序列的變化特征，結(jié)合先驗知識和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，建立估算模型，并對模型進行驗證和修正，實現(xiàn)對桉樹種植時間的準確估算。對于韶關、河源、贛州三市過去15年桉樹種植時空分布格局研究，運用前面建立的桉樹識別和種植時間估算方法，對研究區(qū)域內(nèi)過去15年的桉樹種植分布進行分析，揭示其時空動態(tài)變化規(guī)律。本研究采用的實驗方法主要包括數(shù)據(jù)獲取與處理、模型構建與驗證等。在數(shù)據(jù)獲取方面，通過地面調(diào)查獲取樣本點數(shù)據(jù)，利用遙感衛(wèi)星獲取MODIS、Landsat等影像數(shù)據(jù)，同時收集無人機影像和GF-1驗證數(shù)據(jù)以及GoogleEarthEngine數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)處理方面，對獲取的遙感影像進行輻射定標、大氣校正、幾何校正等預處理，利用最大值合成法（MVC）、雙Logistic函數(shù)擬合法（BISE）等方法對NDVI時間序列進行重構，去除噪聲和異常值。在模型構建方面，運用機器學習算法如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等建立桉樹識別模型和種植時間估算模型，并通過交叉驗證等方法對模型進行優(yōu)化和驗證。在分析方法上，采用空間分析方法如緩沖區(qū)分析、疊加分析等，研究桉樹種植的空間分布特征；運用時間序列分析方法，分析桉樹種植的時間變化趨勢。同時，利用精度評價指標如總體精度、Kappa系數(shù)等對分類結(jié)果和估算結(jié)果進行精度評估，確保研究結(jié)果的準確性和可靠性。1.5技術路線本研究的技術路線如圖1-1所示，具體如下：數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^地面調(diào)查獲取樣本點數(shù)據(jù)，包括桉樹人工林及其他地物類型的位置、屬性等信息。利用遙感衛(wèi)星獲取MODIS、Landsat等影像數(shù)據(jù)，同時收集無人機影像和GF-1驗證數(shù)據(jù)以及GoogleEarthEngine數(shù)據(jù)集。其中，MODIS數(shù)據(jù)用于重構NDVI時間序列，Landsat數(shù)據(jù)提供高空間分辨率的影像信息，無人機影像用于獲取局部區(qū)域的詳細植被信息，GF-1驗證數(shù)據(jù)用于驗證分類結(jié)果，GoogleEarthEngine數(shù)據(jù)集提供豐富的遙感數(shù)據(jù)資源及分析工具。數(shù)據(jù)預處理：對獲取的遙感影像進行輻射定標、大氣校正、幾何校正等預處理操作，以消除傳感器誤差、大氣影響和幾何變形，提高影像質(zhì)量。利用最大值合成法（MVC）、雙Logistic函數(shù)擬合法（BISE）等方法對NDVI時間序列進行重構，去除噪聲和異常值，重建高質(zhì)量的NDVI時間序列數(shù)據(jù)集。桉樹識別：利用重構后的NDVI時間序列數(shù)據(jù)集，結(jié)合無人機影像和GF-1驗證數(shù)據(jù)，通過像元參考NDVI時間序列重構、NDVI時間序列的模擬修正以及分類算法的訓練和閾值的確定等步驟，建立基于NDVI時間序列分析的桉樹識別方法。運用機器學習算法如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等對桉樹和其他地物進行分類，通過多次試驗和優(yōu)化，確定最佳分類算法和閾值，提高桉樹識別精度。桉樹種植時間估算：依據(jù)桉樹生長過程中NDVI時間序列的變化特征，結(jié)合先驗知識和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，建立桉樹種植時間估算模型。利用歷史遙感影像數(shù)據(jù)和實地調(diào)查的桉樹種植時間數(shù)據(jù)對模型進行訓練和驗證，通過對比分析估算結(jié)果與實際種植時間，對模型進行修正和優(yōu)化，提高估算精度。時空分布格局研究：運用前面建立的桉樹識別和種植時間估算方法，對韶關、河源、贛州三市過去15年的遙感影像數(shù)據(jù)進行處理和分析，獲取桉樹種植的時空分布信息。采用空間分析方法如緩沖區(qū)分析、疊加分析等，研究桉樹種植的空間分布特征，分析桉樹人工林與地形、土地利用類型等因素的關系。運用時間序列分析方法，分析桉樹種植的時間變化趨勢，探討桉樹種植面積、分布范圍等隨時間的變化規(guī)律。結(jié)果驗證與分析：利用GF-1驗證數(shù)據(jù)和實地調(diào)查數(shù)據(jù)對桉樹識別和種植時間估算結(jié)果進行精度驗證，計算總體精度、Kappa系數(shù)等精度評價指標，評估結(jié)果的準確性和可靠性。對桉樹種植的時空分布格局研究結(jié)果進行分析，總結(jié)桉樹種植的時空變化規(guī)律，探討其對區(qū)域生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展的影響。根據(jù)研究結(jié)果，提出合理的林業(yè)發(fā)展建議和政策措施，為區(qū)域林業(yè)規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展提供科學支持。\begin{figure}[h]\centering\includegraphics[width=1\textwidth]{?????ˉè·ˉ?o????.png}\caption{?????ˉè·ˉ?o????}\end{figure}二、相關理論與技術基礎2.1NDVI基本原理歸一化差異植被指數(shù)（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）是目前應用最為廣泛的植被指數(shù)之一，其概念最早由Rouse等在1973年提出。NDVI是通過近紅外波段（NIR）與紅光波段（R）的反射率計算得出，計算公式為：NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}其中，NIR為近紅外波段的反射值，R為紅光波段的反射值。在實際遙感影像中，對于LandsatTM/ETM+數(shù)據(jù)，通常使用第4波段作為近紅外波段，第3波段作為紅光波段來計算NDVI；對于MODIS數(shù)據(jù)，則使用第2波段作為近紅外波段，第1波段作為紅光波段。NDVI能夠有效反映植被信息，其原理基于植被的光譜特性。植被中的葉綠素對紅光波段有強烈的吸收作用，以進行光合作用，因此植被在紅光波段的反射率較低；而植被細胞結(jié)構對近紅外波段具有高反射特性，使得植被在近紅外波段的反射率較高。這種明顯的光譜差異，使得通過計算近紅外與紅光波段反射率的差值與和值之比，能夠突出植被與其他地物的區(qū)別。當NDVI值為正值時，表示有植被覆蓋，且隨著植被覆蓋度的增大、生物量的增加以及生長狀況的改善，NDVI值會逐漸增大。例如，茂密的森林植被通常具有較高的NDVI值，一般在0.6-0.8之間；而稀疏的草地植被，其NDVI值可能在0.2-0.4之間。當NDVI值為0時，表明可能存在巖石、裸土等，此時近紅外和紅光波段的反射率近似相等；當NDVI值為負值時，代表地面覆蓋可能為云、水、雪等，這些地物對可見光具有高反射特性。通過對NDVI值的分析，可以快速、有效地獲取地表植被的分布、生長狀態(tài)等信息，為植被分類、植被覆蓋度估算、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等研究提供重要依據(jù)。2.2NDVI時間序列重構方法2.2.1常用重構算法介紹最佳指數(shù)斜率提取（BestIndexSlopeExtraction，BISE）算法由Chen等提出，該算法的核心思想是通過對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行擬合，找到能夠最佳描述植被生長過程的曲線，從而去除噪聲和異常值。具體而言，BISE算法首先利用最小二乘法對NDVI時間序列進行二次多項式擬合，得到擬合曲線。然后，通過計算擬合曲線的斜率，確定植被生長的關鍵時期，如生長季的起始、結(jié)束和峰值等。在擬合過程中，該算法會根據(jù)數(shù)據(jù)點與擬合曲線的偏離程度，識別并去除異常值，從而實現(xiàn)NDVI時間序列的重構。例如，在研究某地區(qū)的植被覆蓋變化時，利用BISE算法對MODISNDVI時間序列數(shù)據(jù)進行重構，能夠有效地去除因云層遮擋、大氣干擾等因素導致的噪聲數(shù)據(jù)，準確地反映植被的生長周期和變化趨勢。Savitzky-Golay濾波（Savitzky-GolayFilter，S-G）算法是一種基于多項式擬合的濾波方法。該算法通過在局部窗口內(nèi)對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行多項式擬合，用擬合后的多項式函數(shù)來代替原始數(shù)據(jù)，從而達到平滑數(shù)據(jù)、去除噪聲的目的。在實際應用中，需要選擇合適的窗口大小和多項式階數(shù)。窗口大小決定了參與擬合的數(shù)據(jù)點數(shù)量，窗口越大，平滑效果越強，但可能會丟失更多的細節(jié)信息；多項式階數(shù)則影響擬合曲線的形狀和復雜度，階數(shù)越高，擬合曲線越能逼近原始數(shù)據(jù)的變化，但也容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。例如，在對某區(qū)域的植被NDVI時間序列進行處理時，采用S-G濾波算法，選擇窗口大小為11，多項式階數(shù)為3，能夠在保留植被生長趨勢的前提下，有效地去除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，使重構后的NDVI時間序列更加平滑、連續(xù)。時間序列諧波分析（HarmonicAnalysisofTimeSeries，HANTS）算法是基于傅里葉變換的原理，將NDVI時間序列數(shù)據(jù)分解為不同頻率的正弦和余弦函數(shù)的疊加，通過選擇合適的諧波分量來重構NDVI時間序列。該算法認為植被的生長具有周期性，通過對時間序列進行諧波分析，可以提取出植被生長的周期性特征，從而去除噪聲和異常值。在實際應用中，HANTS算法通過最小二乘法確定諧波分量的系數(shù)，使重構后的時間序列能夠最佳擬合原始數(shù)據(jù)。例如，在對全球植被覆蓋變化的研究中，利用HANTS算法對長時間序列的NDVI數(shù)據(jù)進行重構，能夠準確地反映植被生長的季節(jié)性變化和年際變化，為研究氣候變化對植被的影響提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。2.2.2算法對比與選擇依據(jù)不同的NDVI時間序列重構算法具有各自的優(yōu)缺點。BISE算法能夠較好地保留植被生長的關鍵時期和變化趨勢，對噪聲和異常值的去除效果明顯，但計算過程相對復雜，對數(shù)據(jù)的時間分辨率要求較高。S-G濾波算法計算效率較高，能夠在一定程度上保留數(shù)據(jù)的細節(jié)信息，但對于復雜的植被生長過程，可能會出現(xiàn)擬合不準確的情況，且窗口大小和多項式階數(shù)的選擇對重構結(jié)果影響較大。HANTS算法基于植被生長的周期性特征進行重構，能夠有效地去除噪聲，反映植被生長的長期變化趨勢，但對于非周期性的變化可能捕捉不夠準確，且對數(shù)據(jù)的完整性要求較高。在本研究中，選擇最佳指數(shù)斜率提?。˙ISE）算法作為主要的NDVI時間序列重構方法，主要基于以下考慮：本研究的目標是準確提取經(jīng)濟型人工林的時空分布信息，桉樹作為一種生長速度快、物候特征明顯的經(jīng)濟型人工林樹種，其生長過程具有明顯的階段性和季節(jié)性變化。BISE算法能夠通過擬合曲線準確地確定桉樹生長的關鍵時期，如種植初期的快速生長階段、生長旺季以及生長后期的穩(wěn)定階段等，從而更好地反映桉樹的生長規(guī)律，為桉樹的識別和種植時間估算提供更準確的數(shù)據(jù)支持。研究區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)存在一定程度的噪聲和異常值，如云層遮擋、大氣散射等因素導致的數(shù)據(jù)缺失或異常。BISE算法具有較強的噪聲和異常值去除能力，能夠有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少這些因素對桉樹識別和時空分布信息提取的影響。與其他算法相比，BISE算法在處理具有明顯生長周期和階段性變化的植被數(shù)據(jù)時，能夠更好地保留植被的物候特征，更符合本研究對桉樹時空分布信息提取的需求。雖然BISE算法計算過程相對復雜，但隨著計算機技術的發(fā)展，其計算效率已能夠滿足研究的要求。2.3時空分布信息提取技術在利用遙感影像進行經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取時，空間信息提取和時間信息提取技術是關鍵環(huán)節(jié)。在空間信息提取方面，基于像元的分類方法是基礎。該方法通過分析每個像元的光譜特征，將像元歸類為不同的地物類別。最大似然分類法是一種常用的基于像元的監(jiān)督分類方法，它假設各類地物的光譜特征服從正態(tài)分布，根據(jù)訓練樣本計算出各類別的均值和協(xié)方差矩陣，通過計算待分類像元屬于各個類別的概率，將其歸為概率最大的類別。在對某地區(qū)的遙感影像進行分類時，利用最大似然分類法，通過選取一定數(shù)量的桉樹人工林、其他植被、水體、建設用地等訓練樣本，計算出各類別的統(tǒng)計參數(shù)，對影像中的所有像元進行分類，從而初步劃分出桉樹人工林的分布區(qū)域。然而，由于混合像元的存在，基于像元的分類方法容易出現(xiàn)分類誤差，特別是在植被類型復雜、地物邊界模糊的區(qū)域。為了提高空間信息提取的精度，基于對象的分類方法逐漸得到應用。該方法首先對遙感影像進行分割，將影像劃分為具有相似特征的對象，然后綜合考慮對象的光譜、紋理、形狀等多種特征進行分類。例如，利用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钏惴?，根?jù)不同地物的空間尺度特征，設置合適的分割參數(shù)，將影像分割成不同大小的對象。對于桉樹人工林，其在影像上表現(xiàn)出一定的紋理特征，如葉片的排列方式、樹冠的形狀等，通過提取這些紋理特征，結(jié)合光譜特征，能夠更準確地識別桉樹人工林對象。同時，基于對象的分類方法還可以利用地物的上下文信息，如桉樹人工林通常與其他植被或土地利用類型存在一定的空間關系，通過分析這些關系，進一步提高分類的準確性。在時間信息提取方面，主要利用NDVI時間序列數(shù)據(jù)來分析植被的物候變化特征。通過對NDVI時間序列的分析，可以獲取植被生長季的起始時間、結(jié)束時間、峰值時間等關鍵物候信息。對于桉樹人工林，其生長速度快，在生長季內(nèi)NDVI值增長迅速，峰值較高，且生長季的起始和結(jié)束時間相對穩(wěn)定。利用動態(tài)閾值法可以確定桉樹人工林生長季的起始和結(jié)束時間，該方法通過設定一定的閾值，當NDVI值超過或低于該閾值時，認為生長季開始或結(jié)束。通過對多年的NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行分析，還可以研究桉樹人工林物候變化的年際差異，以及氣候變化、人類活動等因素對其物候的影響。同時，結(jié)合時間序列分析方法，如趨勢分析、周期分析等，可以深入了解桉樹人工林的生長趨勢和周期性變化規(guī)律，為其時空分布信息提取和動態(tài)監(jiān)測提供更全面的依據(jù)。三、數(shù)據(jù)獲取與處理3.1研究區(qū)域選擇與概況本研究選取韶關、河源、贛州三市作為研究區(qū)域，該區(qū)域地理位置獨特，在林業(yè)資源分布和生態(tài)環(huán)境特征方面具有顯著特點。韶關市位于廣東省北部，地處北緯23°53′-25°31′、東經(jīng)112°50′-114°45′之間。河源市位于廣東省東北部，介于北緯23°10′-24°47′，東經(jīng)114°14′-115°36′之間。贛州市地處江西省南部，位于北緯24°29′-27°09′、東經(jīng)113°54′-116°38′之間。這三個市彼此相鄰，共同構成了一個具有代表性的區(qū)域，其地理坐標范圍大致涵蓋了北緯23°10′-27°09′、東經(jīng)112°50′-116°38′。從氣候條件來看，該區(qū)域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L氣候，夏季高溫多雨，冬季溫和少雨。年平均氣溫在18℃-22℃之間，年降水量豐富，多在1500-2000毫米左右。充沛的降水和適宜的溫度為植被生長提供了良好的自然條件。在植被類型方面，研究區(qū)域內(nèi)植被豐富多樣。除了本研究重點關注的桉樹人工林外，還分布著大量的天然林，如亞熱帶常綠闊葉林，其中包含栲屬、石櫟屬、樟屬等多種植物。還有馬尾松、杉木等針葉林，以及各種灌叢和草叢。桉樹人工林作為重要的經(jīng)濟型人工林，因其生長速度快、經(jīng)濟效益高，在該區(qū)域得到了廣泛種植。這些桉樹人工林主要分布在低山丘陵地區(qū)，土壤類型以紅壤和黃壤為主，土層深厚，肥力較高，有利于桉樹的生長。研究區(qū)域內(nèi)的植被分布不僅受到氣候和土壤條件的影響，還與人類活動密切相關，如林業(yè)開發(fā)、農(nóng)業(yè)種植等，使得植被類型的空間分布格局呈現(xiàn)出一定的復雜性。3.2數(shù)據(jù)來源與獲取本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括遙感影像數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)以及其他輔助數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的詳細來源和獲取方式如下：遙感影像數(shù)據(jù)：本研究采用的MODIS數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局（NASA）的陸地過程分布式主動存檔中心（LPDAAC），可通過其官方網(wǎng)站（/）進行下載。MODIS數(shù)據(jù)具有高時間分辨率（一天可獲取多次影像）和中等空間分辨率（250米、500米和1000米），能夠提供長時間序列的植被信息，滿足本研究對NDVI時間序列重構和分析的需求。研究獲取了2008-2022年期間的MODIS16天合成產(chǎn)品MOD13Q1，該產(chǎn)品已經(jīng)過初步的質(zhì)量控制和處理，包含了NDVI等植被指數(shù)信息，可直接用于后續(xù)的分析。無人機影像數(shù)據(jù)：無人機影像由大疆精靈4RTK無人機獲取，該無人機搭載了2000萬像素的攝像頭，能夠拍攝高分辨率的可見光影像。在研究區(qū)域內(nèi)選擇了多個典型的桉樹人工林樣地和其他地物類型樣地進行無人機航拍，飛行高度設置為100米，地面分辨率可達2厘米。無人機影像獲取時間選擇在桉樹生長旺季，以充分反映桉樹的植被特征。通過無人機影像，可以獲取樣地的詳細植被信息，包括桉樹的樹冠形態(tài)、紋理特征等，為桉樹識別和分類提供了重要的補充數(shù)據(jù)。GF-1驗證數(shù)據(jù)：GF-1數(shù)據(jù)來自中國資源衛(wèi)星應用中心（/CN/），該數(shù)據(jù)具有較高的空間分辨率（全色波段分辨率為2米，多光譜波段分辨率為8米），能夠提供研究區(qū)域的詳細地表信息。獲取了研究區(qū)域內(nèi)的GF-1多光譜影像，影像獲取時間與MODIS數(shù)據(jù)的時間范圍相匹配，用于對基于MODIS數(shù)據(jù)的桉樹識別結(jié)果進行驗證和精度評估。通過對比GF-1影像和MODIS影像上的地物特征，能夠檢驗桉樹識別結(jié)果的準確性，分析識別過程中存在的誤差和問題，為進一步提高識別精度提供依據(jù)。地面調(diào)查數(shù)據(jù)：地面調(diào)查數(shù)據(jù)通過實地考察獲取，在研究區(qū)域內(nèi)按照不同的地形、植被類型和土地利用方式，采用隨機抽樣的方法設置了200個地面調(diào)查樣點。其中，桉樹人工林樣點100個，其他地物類型樣點100個，包括天然林、草地、農(nóng)田、建設用地等。在每個樣點上，使用全球定位系統(tǒng)（GPS）準確記錄樣點的地理位置信息，精確到小數(shù)點后6位。通過實地觀測和記錄，獲取樣點的植被類型、樹種組成、樹高、胸徑、郁閉度等詳細信息，同時拍攝樣點的照片，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)驗證和分析。地面調(diào)查數(shù)據(jù)為研究提供了準確的實地信息，是建立和驗證桉樹識別模型、估算種植時間的重要基礎數(shù)據(jù)。GoogleEarthEngine數(shù)據(jù)集：GoogleEarthEngine（GEE）是一個基于云平臺的地理空間數(shù)據(jù)分析平臺，提供了豐富的遙感數(shù)據(jù)集和強大的分析工具。在本研究中，利用GEE平臺獲取了研究區(qū)域的歷史遙感影像數(shù)據(jù)，包括Landsat系列衛(wèi)星影像等。這些數(shù)據(jù)在桉樹種植時間估算和時空分布格局研究中發(fā)揮了重要作用，通過在GEE平臺上對多源遙感數(shù)據(jù)進行整合和分析，能夠更全面地了解桉樹人工林的時空變化特征。例如，利用GEE平臺的時間序列分析工具，可以快速計算出不同年份桉樹人工林的NDVI值，并對其變化趨勢進行分析，為研究桉樹種植的時間動態(tài)提供了便利。3.3數(shù)據(jù)預處理3.3.1遙感影像預處理為了確保后續(xù)分析結(jié)果的準確性和可靠性，對獲取的遙感影像進行了一系列嚴格的預處理操作。輻射校正是預處理的關鍵步驟之一，其目的是消除傳感器本身的誤差以及太陽輻射、大氣散射等因素對遙感影像輻射值的影響，使影像的輻射值能夠真實反映地物的反射或發(fā)射特性。本研究采用了輻射定標和大氣校正相結(jié)合的方法進行輻射校正。首先，利用傳感器提供的輻射定標參數(shù)，將遙感影像的數(shù)字量化值（DN值）轉(zhuǎn)換為輻射亮度值，實現(xiàn)輻射定標。對于MODIS數(shù)據(jù)，通過讀取其元數(shù)據(jù)文件中的輻射定標系數(shù)，按照相應的公式進行計算，將DN值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值。然后，采用6S（SecondSimulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum）模型進行大氣校正，該模型能夠模擬太陽輻射在大氣中的傳輸過程，考慮了大氣分子散射、氣溶膠散射、水汽吸收等因素的影響。通過輸入研究區(qū)域的地理位置、影像獲取時間、大氣參數(shù)（如氣溶膠光學厚度、水汽含量等）以及傳感器參數(shù)，6S模型計算出大氣對輻射的影響，并對輻射亮度值進行校正，得到地表反射率影像。幾何校正是為了消除遙感影像因地球曲率、地形起伏、衛(wèi)星姿態(tài)變化等因素導致的幾何變形，使影像中的地物位置與實際地理位置相匹配。在本研究中，選擇了多項式糾正方法進行幾何校正。首先，在遙感影像和參考地圖或高分辨率影像上選取一定數(shù)量分布均勻的地面控制點（GCPs），這些控制點應具有明顯的地物特征，如道路交叉點、河流交匯處等，且在不同影像上能夠準確識別。利用這些地面控制點，通過最小二乘法擬合多項式函數(shù)，建立影像坐標與地理坐標之間的轉(zhuǎn)換關系。對于MODIS影像，由于其空間分辨率相對較低，在選取地面控制點時，參考了高分辨率的GoogleEarth影像和研究區(qū)域的矢量地圖，以確?？刂泣c的準確性和可靠性。在進行多項式擬合時，根據(jù)影像的變形程度，選擇了合適的多項式階數(shù)，通常為2-3階。通過多項式變換，對遙感影像進行重采樣，生成幾何校正后的影像，使其在地理坐標系統(tǒng)中具有正確的空間位置。大氣校正也是必不可少的環(huán)節(jié)，其主要作用是消除大氣對太陽輻射的散射和吸收作用，提高影像的對比度和清晰度，增強地物的光譜特征，以便更好地進行地物分類和信息提取。除了上述的6S模型外，還可以采用其他大氣校正方法，如FLAASH（FastLine-of-sightAtmosphericAnalysisofSpectralHypercubes）模型等。FLAASH模型基于輻射傳輸理論，通過對大氣成分、氣溶膠類型、太陽和衛(wèi)星幾何條件等因素的分析，對影像進行大氣校正。在使用FLAASH模型時，同樣需要輸入研究區(qū)域的相關參數(shù)，包括影像獲取時間、地理位置、大氣模式（如熱帶、中緯度夏季、中緯度冬季等）、氣溶膠模式（如城市、鄉(xiāng)村、海洋等）以及傳感器參數(shù)等。經(jīng)過大氣校正后，影像中的地物光譜特征更加真實，有利于后續(xù)的分析和處理。例如，在對桉樹人工林的識別中，經(jīng)過大氣校正后的影像，桉樹與其他植被的光譜差異更加明顯，有助于提高分類精度。3.3.2地面調(diào)查數(shù)據(jù)整理地面調(diào)查數(shù)據(jù)的整理對于本研究至關重要，它直接關系到后續(xù)模型的建立和驗證以及研究結(jié)果的準確性。在獲取地面調(diào)查數(shù)據(jù)后，首先對數(shù)據(jù)進行了全面的檢查和清理，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值，對于存在缺失值的記錄，根據(jù)實際情況進行補充或刪除。如果缺失值較少且對整體分析影響不大，可以通過與周邊樣點數(shù)據(jù)進行對比分析，利用插值法等方法進行補充；如果缺失值較多，嚴重影響數(shù)據(jù)的代表性，則刪除該記錄。同時，檢查數(shù)據(jù)中是否存在異常值，異常值可能是由于測量誤差、記錄錯誤或特殊情況導致的。通過繪制數(shù)據(jù)的統(tǒng)計圖表，如箱線圖、散點圖等，直觀地觀察數(shù)據(jù)的分布情況，識別出異常值。對于異常值，進行進一步的核實和分析，如果是由于測量誤差或記錄錯誤導致的，進行修正；如果是由于特殊情況導致的，如樣點處于特殊的地形或環(huán)境條件下，在分析時予以特殊考慮。在檢查清理完成后，對數(shù)據(jù)進行了分類和編碼，使其符合數(shù)據(jù)分析的要求。將地面調(diào)查數(shù)據(jù)按照植被類型、土地利用類型等進行分類，對于桉樹人工林樣點，記錄其樹種、樹齡、種植密度、生長狀況等詳細信息；對于其他地物類型樣點，記錄相應的特征信息。為了便于計算機處理和分析，對各類數(shù)據(jù)進行編碼，將文字描述的信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字代碼。對于植被類型，將桉樹人工林編碼為1，天然林編碼為2，草地編碼為3，農(nóng)田編碼為4，建設用地編碼為5等。通過分類和編碼，使地面調(diào)查數(shù)據(jù)更加規(guī)范、有序，便于后續(xù)與遙感影像數(shù)據(jù)進行關聯(lián)和分析。將整理好的地面調(diào)查數(shù)據(jù)與遙感影像數(shù)據(jù)進行空間匹配，建立兩者之間的對應關系。利用樣點的地理位置信息，通過地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間分析功能，將地面調(diào)查樣點與遙感影像上的對應位置進行匹配。在匹配過程中，需要考慮遙感影像的空間分辨率和精度，確保樣點與影像上的地物準確對應。對于MODIS影像，由于其空間分辨率為250米，在匹配時，將樣點所在的像元作為其對應的影像位置；對于高分辨率的GF-1影像和無人機影像，通過精確的地理坐標配準，確保樣點與影像上的地物特征精確匹配。通過空間匹配，地面調(diào)查數(shù)據(jù)可以為遙感影像的解譯和分析提供實地驗證和參考，提高遙感信息提取的準確性和可靠性。3.4NDVI時間序列數(shù)據(jù)集構建利用預處理后的MODIS數(shù)據(jù)構建NDVI時間序列數(shù)據(jù)集，具體步驟如下：數(shù)據(jù)選擇與裁剪：從2008-2022年的MODIS16天合成產(chǎn)品MOD13Q1數(shù)據(jù)中，選擇覆蓋研究區(qū)域（韶關、河源、贛州三市）的數(shù)據(jù)。利用研究區(qū)域的矢量邊界文件，在ENVI或ArcGIS軟件中對MODIS數(shù)據(jù)進行裁剪，提取出研究區(qū)域范圍內(nèi)的影像數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。NDVI計算：對于裁剪后的MODIS影像，按照NDVI的計算公式NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}，利用MODIS數(shù)據(jù)的第2波段（近紅外波段）和第1波段（紅光波段）進行NDVI計算。在Python中，可以使用Rasterio庫讀取MODIS影像的波段數(shù)據(jù)，然后通過上述公式計算每個像元的NDVI值，生成NDVI影像。具體代碼示例如下：importrasterioimportnumpyasnp#讀取MODIS影像的近紅外波段和紅光波段withrasterio.open('modis_nir_band.tif')asnir_ds:nir_band=nir_ds.read(1).astype(np.float32)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)importnumpyasnp#讀取MODIS影像的近紅外波段和紅光波段withrasterio.open('modis_nir_band.tif')asnir_ds:nir_band=nir_ds.read(1).astype(np.float32)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)#讀取MODIS影像的近紅外波段和紅光波段withrasterio.open('modis_nir_band.tif')asnir_ds:nir_band=nir_ds.read(1).astype(np.float32)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)withrasterio.open('modis_nir_band.tif')asnir_ds:nir_band=nir_ds.read(1).astype(np.float32)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)nir_band=nir_ds.read(1).astype(np.float32)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)withrasterio.open('modis_red_band.tif')asred_ds:red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)red_band=red_ds.read(1).astype(np.float32)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)#計算NDVIndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)ndvi=(nir_band-red_band)/(nir_band+red_band)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)#保存NDVI影像profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)profile=nir_fileprofile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)profile.update(dtype=rasterio.float32)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)withrasterio.open('ndvi.tif','w',**profile)asndvi_ds:ndvi_ds.write(ndvi,1)ndvi_ds.write(ndvi,1)時間序列數(shù)據(jù)集構建：將每年的NDVI影像按照時間順序進行排列，構建時間序列數(shù)據(jù)集。在構建過程中，記錄每個NDVI影像的獲取時間，以便后續(xù)分析植被的物候變化。可以使用Python中的Pandas庫來管理和處理時間序列數(shù)據(jù)，將NDVI影像的文件名和對應的獲取時間存儲在DataFrame中，方便進行數(shù)據(jù)的查詢和分析。例如：importpandasaspd#構建時間序列數(shù)據(jù)集ndvi_files=['ndvi_2008_01.tif','ndvi_2008_02.tif',...]#NDVI影像文件名列表dates=['2008-01-01','2008-01-16',...]#對應的獲取時間data={'filename':ndvi_files,'date':pd.to_datetime(dates)}df=pd.DataFrame(data)#構建時間序列數(shù)據(jù)集ndvi_files=['ndvi_2008_01.tif','ndvi_2008_02.tif',...]#NDVI影像文件名列表dates=['2008-01-01','2008-01-16',...]#對應的獲取時間data={'filename':ndvi_files,'date':pd.to_datetime(dates)}df=pd.DataFrame(data)ndvi_files=['ndvi_2008_01.tif','ndvi_2008_02.tif',...]#NDVI影像文件名列表dates=['2008-01-01','2008-01-16',...]#對應的獲取時間data={'filename':ndvi_files,'date':pd.to_datetime(dates)}df=pd.DataFrame(data)dates=['2008-01-01','2008-01-16',...]#對應的獲取時間data={'filename':ndvi_files,'date':pd.to_datetime(dates)}df=pd.DataFrame(data)data={'filename':ndvi_files,'date':pd.to_datetime(dates)}df=pd.DataFrame(data)df=pd.DataFrame(data)通過以上步驟，成功構建了研究區(qū)域2008-2022年的NDVI時間序列數(shù)據(jù)集，為后續(xù)基于NDVI時間序列重構的經(jīng)濟型人工林時空分布信息提取提供了數(shù)據(jù)基礎。四、經(jīng)濟型人工林信息提取方法研究4.1基于NDVI時間序列的人工林像元識別4.1.1像元參考NDVI時間序列重構為了準確識別經(jīng)濟型人工林像元，首先對像元參考NDVI時間序列進行重構。由于原始的NDVI時間序列數(shù)據(jù)容易受到多種因素的干擾，如大氣散射、云層遮擋、傳感器誤差等，導致數(shù)據(jù)存在噪聲和異常值，影響人工林像元識別的準確性。因此，需要采用合適的方法對其進行重構，以獲取更準確、連續(xù)的NDVI時間序列。本研究采用最佳指數(shù)斜率提?。˙ISE）算法對像元參考NDVI時間序列進行重構。該算法的核心步驟如下：對原始的NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行初步篩選，去除明顯的異常值。異常值可能是由于云層遮擋、傳感器故障等原因?qū)е碌?，其NDVI值與周圍數(shù)據(jù)點差異較大。通過設定一定的閾值范圍，將超出該范圍的數(shù)據(jù)點標記為異常值并予以去除。利用最小二乘法對篩選后的數(shù)據(jù)進行二次多項式擬合，得到擬合曲線。假設NDVI時間序列數(shù)據(jù)點為(t_i,NDVI_i)，其中i=1,2,\cdots,n，t_i表示時間，NDVI_i表示對應時間的NDVI值。二次多項式擬合函數(shù)為y=a_0+a_1t+a_2t^2，通過最小化\sum_{i=1}^{n}(NDVI_i-(a_0+a_1t_i+a_2t_i^2))^2來確定系數(shù)a_0、a_1和a_2。計算擬合曲線的斜率，確定植被生長的關鍵時期。通過對擬合曲線求導，得到斜率函數(shù)y^\prime=a_1+2a_2t。根據(jù)斜率的變化情況，確定植被生長季的起始、結(jié)束和峰值等關鍵時期。在桉樹人工林的生長過程中，生長季起始時斜率逐漸增大，峰值時斜率為0，生長季結(jié)束時斜率逐漸減小。根據(jù)數(shù)據(jù)點與擬合曲線的偏離程度，識別并去除剩余的異常值。計算每個數(shù)據(jù)點與擬合曲線的殘差e_i=NDVI_i-(a_0+a_1t_i+a_2t_i^2)，如果殘差超過一定的閾值，則認為該數(shù)據(jù)點為異常值并去除。經(jīng)過多次迭代擬合和異常值去除，得到重構后的像元參考NDVI時間序列。以研究區(qū)域內(nèi)的一個桉樹人工林樣點為例，其原始NDVI時間序列數(shù)據(jù)存在明顯的波動和異常值，經(jīng)過BISE算法重構后，NDVI時間序列變得更加平滑、連續(xù)，能夠準確地反映桉樹人工林的生長趨勢。通過對比重構前后的NDVI時間序列，可以明顯看出重構后的曲線更好地擬合了桉樹人工林的生長過程，為后續(xù)的人工林像元識別提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎。4.1.2分類算法訓練與應用在完成像元參考NDVI時間序列重構后，選擇合適的分類算法對NDVI時間序列進行訓練和運算，以識別出人工林像元。本研究采用隨機森林（RandomForest，RF）算法進行分類。隨機森林算法是一種基于決策樹的集成學習算法，它通過構建多個決策樹，并對這些決策樹的預測結(jié)果進行綜合，來提高分類的準確性和穩(wěn)定性。首先，利用地面調(diào)查數(shù)據(jù)和預處理后的遙感影像數(shù)據(jù)，選取一定數(shù)量的桉樹人工林和其他地物類型的樣本點。在研究區(qū)域內(nèi)，按照不同的地形、植被覆蓋度和土地利用類型，隨機選取了200個桉樹人工林樣本點和200個其他地物類型樣本點，包括天然林、草地、農(nóng)田、建設用地等。對于每個樣本點，提取其重構后的NDVI時間序列特征，包括NDVI的最大值、最小值、均值、標準差、生長季起始時間、生長季結(jié)束時間、峰值時間等。將這些特征作為隨機森林算法的輸入變量，對應的地物類型作為輸出標簽，構建訓練數(shù)據(jù)集。然后，將訓練數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集，通常按照70%:30%的比例進行劃分。使用訓練集對隨機森林算法進行訓練，設置隨機森林的參數(shù)，如決策樹的數(shù)量、每個決策樹的最大深度、節(jié)點分裂所需的最小樣本數(shù)等。通過多次試驗和參數(shù)調(diào)整，確定最佳的參數(shù)組合，以提高模型的分類性能。在訓練過程中，隨機森林算法會自動學習不同地物類型的NDVI時間序列特征模式，構建多個決策樹，并根據(jù)這些決策樹的投票結(jié)果進行分類。最后，將訓練好的隨機森林模型應用于研究區(qū)域的NDVI時間序列數(shù)據(jù)，對每個像元進行分類，識別出人工林像元。對于每個像元，提取其NDVI時間序列特征，輸入到訓練好的模型中，模型輸出該像元屬于桉樹人工林或其他地物類型的概率。根據(jù)設定的分類閾值，將概率大于閾值的像元判定為桉樹人工林像元，小于閾值的像元判定為其他地物類型像元。通過這種方式，實現(xiàn)了對研究區(qū)域內(nèi)桉樹人工林像元的識別。4.1.3閾值確定與精度驗證在利用分類算法識別出人工林像元后，需要確定合適的分類閾值，以提高分類結(jié)果的準確性。同時，利用驗證數(shù)據(jù)對識別精度進行驗證和評估。閾值的確定是一個關鍵步驟，它直接影響分類結(jié)果的準確性和可靠性。如果閾值設置過高，可能會導致將一些人工林像元誤判為其他地物類型，出現(xiàn)漏分現(xiàn)象；如果閾值設置過低，可能會將一些其他地物類型像元誤判為人工林，出現(xiàn)錯分現(xiàn)象。為了確定最佳的分類閾值，采用了受試者工作特征（ReceiverOperatingCharacteristic，ROC）曲線和Kappa系數(shù)相結(jié)合的方法。首先，利用驗證數(shù)據(jù)集，計算不同閾值下的真正率（TruePositiveRate，TPR）和假正率（FalsePositiveRate，F(xiàn)PR）。真正率表示被正確分類為人工林像元的樣本數(shù)占實際人工林像元樣本數(shù)的比例，假正率表示被錯誤分類為人工林像元的樣本數(shù)占實際非人工林像元樣本數(shù)的比例。以不同的閾值對驗證數(shù)據(jù)進行分類，統(tǒng)計相應的真正率和假正率，繪制ROC曲線。ROC曲線是以假正率為橫坐標，真正率為縱坐標繪制的曲線，曲線越靠近左上角，說明分類器的性能越好。然后，計算不同閾值下的Kappa系數(shù)。Kappa系數(shù)是一種用于衡量分類結(jié)果一致性的指標，其取值范圍在-1到1之間，值越接近1，表示分類結(jié)果與實際情況的一致性越高；值越接近0，表示分類結(jié)果與隨機分類的效果相近；值為負數(shù)，表示分類結(jié)果比隨機分類還差。通過計算不同閾值下的Kappa系數(shù)，找到Kappa系數(shù)最大時對應的閾值，將其作為最佳分類閾值。利用GF-1驗證數(shù)據(jù)和地面調(diào)查數(shù)據(jù)對識別精度進行驗證。將分類結(jié)果與GF-1影像上的地物實際分布情況進行對比，同時結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分類結(jié)果中的正確分類像元數(shù)、錯誤分類像元數(shù)等信息。計算總體精度（OverallAccuracy，OA）、生產(chǎn)者精度（Producer'sAccuracy，PA）和用戶精度（User'sAccuracy，UA）等精度評價指標。總體精度是指正確分類的像元數(shù)占總像元數(shù)的比例，反映了分類結(jié)果的整體準確性；生產(chǎn)者精度是指某一類地物被正確分類的像元數(shù)占該類地物實際像元數(shù)的比例，反映了對某一類地物的識別能力；用戶精度是指被分類為某一類地物的像元中，實際屬于該類地物的像元數(shù)占比，反映了分類結(jié)果的可靠性。通過對這些精度評價指標的計算和分析，評估桉樹人工林像元識別的精度和可靠性。4.2種植時間估算方法4.2.1估算原理與模型建立本研究基于桉樹生長過程中NDVI時間序列的變化特征，結(jié)合先驗知識和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，建立估算桉樹種植時間的模型。桉樹作為一種速生樹種，其生長過程呈現(xiàn)出明顯的階段性特征，這些特征在NDVI時間序列上有著清晰的體現(xiàn)。在種植初期，桉樹幼苗逐漸扎根生長，其NDVI值隨著植被覆蓋度的增加而迅速上升。這一階段，桉樹通過光合作用不斷積累生物量，葉片數(shù)量增多，植被覆蓋范圍擴大，使得近紅外波段的反射率顯著提高，而紅光波段的反射率相對穩(wěn)定，從而導致NDVI值快速增大。隨著桉樹的生長，進入生長旺季，此時桉樹的生長速度達到峰值，生物量快速積累，NDVI值也達到較高水平并保持相對穩(wěn)定。在這個階段，桉樹的樹冠更加茂密，葉片充分展開，對光能的利用效率達到最佳，使得近紅外波段的反射率維持在較高水平，紅光波段的反射率進一步降低，NDVI值穩(wěn)定在一個較高的區(qū)間。隨著生長時間的推移，桉樹生長逐漸進入穩(wěn)定期，生長速度減緩，NDVI值也開始緩慢下降。這是因為桉樹的生長逐漸趨于成熟，生物量的積累速度變慢，部分葉片開始老化脫落，導致植被覆蓋度略有下降，近紅外波段的反射率有所降低，紅光波段的反射率相對升高，NDVI值相應下降。基于上述桉樹生長過程中NDVI時間序列的變化規(guī)律，結(jié)合先驗知識和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，建立如下種植時間估算模型：假設桉樹種植時間為t_0，通過對桉樹生長過程中NDVI時間序列的分析，確定其生長季起始時間t_1、生長季結(jié)束時間t_2以及生長旺季的峰值時間t_{peak}。根據(jù)實地調(diào)查數(shù)據(jù)和先驗知識，確定桉樹在不同生長階段的NDVI值變化范圍和生長速度等參數(shù)。例如，已知在當?shù)貧夂蚝屯寥罈l件下，桉樹從種植到生長季起始通常需要t_{start}時間，生長旺季持續(xù)時間為t_{duration}。利用這些參數(shù)，建立如下關系：t_0=t_1-t_{start}，通過對NDVI時間序列數(shù)據(jù)的分析，確定生長季起始時間t_1，進而估算出桉樹的種植時間t_0。在實際計算中，還考慮了桉樹生長過程中的一些影響因素，如氣候異常、土壤肥力變化等，對模型進行了相應的修正。通過引入氣候因子C和土壤因子S，對模型進行調(diào)整：t_0=(t_1-t_{start})\times(1+\alphaC+\betaS)，其中\(zhòng)alpha和\beta為權重系數(shù)，根據(jù)實際情況進行確定。當氣候異常導致桉樹生長速度加快時，C為正值，反之則為負值；土壤肥力高時，S為正值，土壤肥力低時，S為負值。4.2.2方法驗證與修正利用已知種植時間的數(shù)據(jù)對上述模型進行驗證。在研究區(qū)域內(nèi)，選取了50個已知種植時間的桉樹樣地，這些樣地的種植時間涵蓋了不同年份和季節(jié)，具有一定的代表性。將樣地的NDVI時間序列數(shù)據(jù)輸入到建立的種植時間估算模型中，計算出每個樣地的估算種植時間。將估算種植時間與實際種植時間進行對比分析，統(tǒng)計估算誤差。計算絕對誤差AE=|t_{est}-t_{act}|，其中t_{est}為估算種植時間，t_{act}為實際種植時間。計算相對誤差RE=\frac{|t_{est}-t_{act}|}{t_{act}}\times100\%。通過對50個樣地的驗證結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)部分樣地的估算誤差較大，主要原因包括以下幾個方面：部分樣地的NDVI時間序列數(shù)據(jù)受到噪聲干擾較為嚴重，雖然在數(shù)據(jù)預處理階段采用了BISE算法進行重構，但仍存在一些異常值影響了模型的估算精度。例如，在某些時間段，由于云層遮擋導致NDVI值異常偏低，使得模型對生長季起始時間的判斷出現(xiàn)偏差。實地調(diào)查數(shù)據(jù)存在一定的誤差，如樣地的實際種植時間記錄不準確，或者樣地在生長過程中受到人為干擾（如施肥、修剪等），這些因素導致實際種植時間與模型假設的生長條件不一致，從而影響了估算精度。模型中一些參數(shù)的設置可能不夠準確，如氣候因子C和土壤因子S的權重系數(shù)\alpha和\beta，在不同的地形和氣候條件下，這些參數(shù)可能需要進行調(diào)整才能更好地適應實際情況。根據(jù)驗證結(jié)果對模型進行修正。針對NDVI時間序列數(shù)據(jù)噪聲干擾問題，進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)預處理方法，在BISE算法重構的基礎上，增加異常值檢測和修正步驟。通過設定更嚴格的異常值閾值，對重構后的NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行再次篩選，去除可能存在的異常值。利用周圍像元的NDVI值對異常值進行插值修正，確保數(shù)據(jù)的準確性。對于實地調(diào)查數(shù)據(jù)誤差問題，加強對實地調(diào)查工作的質(zhì)量控制，在記錄樣地種植時間時，采用多種驗證方式，如查閱種植檔案、詢問當?shù)胤N植戶等，確保數(shù)據(jù)的準確性。同時，詳細記錄樣地在生長過程中受到的人為干擾情況，在模型分析時進行綜合考慮。為了優(yōu)化模型參數(shù)，采用交叉驗證的方法，利用不同樣地的數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行反復調(diào)整和驗證。通過多次試驗，確定不同地形和氣候條件下氣候因子C和土壤因子S的最佳權重系數(shù)\alpha和\beta。將樣地按照地形（山地、丘陵、平原）和氣候（濕潤區(qū)、半濕潤區(qū)、干旱區(qū)）進行分類，分別對不同類別樣地的數(shù)據(jù)進行分析，確定相應的參數(shù)值，以提高模型的適應性和準確性。五、時空分布格局分析5.1空間分布特征分析采用空間分析方法，研究經(jīng)濟型人工林在韶關、河源、贛州三市的空間分布規(guī)律。利用ArcGIS軟件的空間分析功能，結(jié)合研究區(qū)域的地形數(shù)據(jù)（如數(shù)字高程模型DEM）、土地利用數(shù)據(jù)等，對識別出的桉樹人工林分布數(shù)據(jù)進行深入分析。從地形角度來看，桉樹人工林在不同海拔高度的分布存在明顯差異。在低海拔地區(qū)，桉樹人工林分布較為集中。通過對DEM數(shù)據(jù)的處理和分析，統(tǒng)計不同海拔區(qū)間內(nèi)桉樹人工林的面積占比。結(jié)果顯示，在海拔500米以下的區(qū)域，桉樹人工林面積占總桉樹人工林面積的60%以上。這是因為低海拔地區(qū)地勢相對平坦，土壤肥沃，水源充足，有利于桉樹的生長和種植管理。例如，在韶關市的一些河谷平原地區(qū)，由于地形條件優(yōu)越，桉樹人工林連片分布，形成了較大規(guī)模的種植區(qū)域。隨著海拔的升高，桉樹人工林的分布逐漸減少。在海拔500-1000米的區(qū)域，桉樹人工林面積占比約為30%。這是因為高海拔地區(qū)氣溫較低，風力較大，土壤肥力相對較低，對桉樹的生長產(chǎn)生一定的限制。在河源市的一些山區(qū)，海拔較高的地方桉樹人工林的種植面積明顯減少，取而代之的是一些更適應高海拔環(huán)境的天然林植被。坡度也是影響桉樹人工林空間分布的重要因素。桉樹人工林主要分布在坡度較緩的區(qū)域。對坡度數(shù)據(jù)進行分類統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)坡度在0-15°的區(qū)域，桉樹人工林面積占比達到70%左右。緩坡地區(qū)便于進行機械化作業(yè)和灌溉，有利于提高桉樹種植和管理的效率。在贛州的一些丘陵地區(qū)，坡度較緩的地段廣泛種植了桉樹人工林，便于開展施肥、修剪等撫育管理工作。而在坡度大于15°的區(qū)域，桉樹人工林的分布相對較少。坡度較大的區(qū)域容易發(fā)生水土流失，且種植和管理難度較大，增加了種植成本和風險。在一些坡度陡峭的山區(qū)，由于地形條件限制，桉樹人工林的種植面積較小，主要以自然植被為主。從土地利用類型來看，桉樹人工林主要分布在林地和部分農(nóng)田轉(zhuǎn)化區(qū)域。在林地中，桉樹人工林通常是在原有低產(chǎn)林或荒地的基礎上進行種植。通過對土地利用數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)桉樹人工林在林地中的面積占比達到80%以上。這是因為林地的土壤和植被條件相對較好，適合桉樹的生長，且在林地中種植桉樹可以提高林地的經(jīng)濟效益。在韶關市的一些國有林場，通過對原有低產(chǎn)林進行改造，種植桉樹人工林，提高了林地的生產(chǎn)力和經(jīng)濟效益。部分農(nóng)田也被轉(zhuǎn)化為桉樹人工林。隨著桉樹種植經(jīng)濟效益的凸顯，一些農(nóng)民將部分農(nóng)田改種桉樹。在河源市的一些農(nóng)村地區(qū)，由于桉樹種植的收益較高，部分農(nóng)田被逐漸改造成桉樹人工林。但這種農(nóng)田轉(zhuǎn)化現(xiàn)象也引發(fā)了一些爭議，因為農(nóng)田的減少可能會對當?shù)氐募Z食生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定的影響。5.2時間動態(tài)變化分析分析韶關、河源、贛州三市不同年份桉樹人工林的種植面積、分布范圍等的變化情況，探討其動態(tài)變化趨勢。從種植面積變化來看，在過去15年中，研究區(qū)域內(nèi)桉樹人工林的種植面積總體呈現(xiàn)出先增加后趨于穩(wěn)定的態(tài)勢。2008-2012年期間，桉樹人工林種植面積增長迅速，年均增長率達到15%左右。這主要是由于桉樹生長速度快、經(jīng)濟效益高，吸引了大量的種植戶和企業(yè)參與種植。在河源市的一些地區(qū)，當?shù)卣疄榱舜龠M經(jīng)濟發(fā)展，鼓勵農(nóng)民種植桉樹，并提供了一定的政策支持和技術指導，使得桉樹種植面積在這一時期大幅增加。2012-2016年，種植面積增長速度逐漸放緩，年均增長率降至5%左右。隨著桉樹種植規(guī)模的擴大，一些問題逐漸顯現(xiàn)，如土壤肥力下降、生態(tài)環(huán)境惡化等，使得種植戶和企業(yè)對桉樹種植的熱情有所降低，同時，相關部門也加強了對桉樹種植的管理和規(guī)范，限制了部分不適宜地區(qū)的桉樹種植，導致種植面積增長速度減緩。2016年之后，桉樹人工林種植面積基本保持穩(wěn)定，略有波動。這表明研究區(qū)域內(nèi)的桉樹人工林種植已逐漸進入成熟階段，種植布局和規(guī)模相對穩(wěn)定。在分布范圍方面，桉樹人工林的分布呈現(xiàn)出逐漸向外擴展的趨勢。在2008年，桉樹人工林主要集中在韶關、河源、贛州三市的部分低山丘陵地區(qū)，這些地區(qū)具有適宜的氣候和土壤條件，且交通便利，便于桉樹的種植和運輸。隨著時間的推移，桉樹人工林逐漸向周邊地區(qū)擴展。在韶關市，桉樹人工林從最初的幾個重點種植鄉(xiāng)鎮(zhèn)，逐漸擴展到相鄰的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，種植區(qū)域不斷擴大。在贛州，由于對桉樹種植技術的推廣和應用，一些原本不適宜種植桉樹的地區(qū)，通過改良土壤、優(yōu)化種植管理等措施，也開始種植桉樹，使得桉樹人工林的分布范圍進一步擴大。但在擴展過程中，也受到了一些因素的限制，如地形地貌、土地利用規(guī)劃等。在一些山區(qū)，由于地形復雜，交通不便，桉樹種植的成本較高，限制了桉樹人工林的進一步擴展。同時，為了保護生態(tài)環(huán)境和耕地資源，部分地區(qū)對桉樹種植進行了限制，也影響了其分布范圍的擴大。5.3時空演變驅(qū)動因素探討研究經(jīng)濟型人工林時空演變的驅(qū)動因素，對于理解其發(fā)展趨勢和制定合理的管理策略具有重要意義。本研究從自然因素和人為因素兩方面進行深入探討。自然因素對桉樹人工林的時空分布有著重要影響。氣候條件是關鍵因素之一，其中氣溫和降水直接影響桉樹的生長和分布。桉樹喜溫暖濕潤的氣候環(huán)境，研究區(qū)域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L氣候，年平均氣溫在18℃-22℃之間，年降水量在1500-2000毫米左右，這種氣候條件適宜桉樹生長，為桉樹人工林的廣泛種植提供了有利的自然基礎。在一些氣溫較高、降水充沛的地區(qū)，桉樹生長迅速，林分質(zhì)量較高，因此桉樹人工林的分布相對集中。而在部分山區(qū)，由于海拔較高，氣溫較低，降水分布不均，桉樹的生長受到一定限制，導致桉樹人工林的分布較少。土壤條件也對桉樹人工林的時空分布產(chǎn)生影響。桉樹適宜生長在土層深厚、肥沃、排水良好的土壤上。研究區(qū)域內(nèi)的紅壤和黃壤，土層深厚，肥力較高，為桉樹的生長提供了良好的土壤條件。在土壤條件優(yōu)越的地區(qū)，桉樹人工林的生長狀況較好，種植面積較大。而在一些土壤貧瘠、排水不暢的地區(qū)，桉樹生長不良，不利于桉樹人工林的大規(guī)模種植。人為因素是影響桉樹人工林時空演變的重要驅(qū)動力量。經(jīng)濟利益的驅(qū)動是桉樹人工林種植面積擴大的主要原因之一。桉樹生長速度快，輪伐期短，一般5-7年即可采伐利用，能夠為種植戶和企業(yè)帶來較高的經(jīng)濟收益。在木材市場需求旺盛的情況下，桉樹人工林的經(jīng)濟效益吸引了大量的資金和勞動力投入，促使種植戶和企業(yè)擴大種植面積。在河源市的一些農(nóng)村地區(qū)，許多農(nóng)民將原本種植農(nóng)作物的土地改種桉樹，以獲取更高的經(jīng)濟收入。政策因素也對桉樹人工林的時空分布產(chǎn)生重要影響。政府的林業(yè)政策和規(guī)劃對桉樹人工林的發(fā)展起到了引導和調(diào)控作用。在過去，一些地方政府為了促進地方經(jīng)濟發(fā)展，鼓勵種植桉樹，并提供了相關的政策支持和補貼，這在一定程度上推動了桉樹人工林的快速發(fā)展。近年來，隨著生態(tài)環(huán)境保護意識的增強，政府加強了對桉樹種植的管理和規(guī)范，出臺了一系列限制桉樹種植的政策，如劃定桉樹種植的禁種區(qū)和限種區(qū)，以減少桉樹種植對生態(tài)環(huán)境的負面影響。這些政策的調(diào)整使得桉樹人工林的種植面積和分布范圍受到一定的限制。此外，技術進步也對桉樹人工林的時空演變產(chǎn)生影響。桉樹種植技術的不斷改進，如優(yōu)良品種的選育、科學的栽培管理技術等，提高了桉樹的生長速度和抗逆性，使得桉樹能夠在更