基于Sentinel-2的老挝北部刀耕火种农业遥感监测及其特征研究

发布时间：2020-11-11 01:37

　　 刀耕火种农业是热带山区古老而广泛存在且又备受争议的传统自给农业形式,是一种复杂、动态的农林复合系统。2008年以来,刀耕火种农业已成为联合国“减少砍伐森林和森林退化导致的温室气体排放”(REDD/2008)计划的重要议题,其发展状况与联合国多个可持续发展目标(SDGs)密切相关。刀耕火种农业引起的碳排放、碳循环等问题已成为学界关注焦点并在政策层面得到高度重视。针对刀耕火种农业确切分布、规模、时空特征等遥感研究的缺乏,同时已有研究主要局限于地方尺度,而对区域及以上尺度的刀耕火种农业高精度的监测有待加强。本文首先定量评价了Sentinel-2 A/B影像在刀耕火种农业监测方面的可用性,基于2016-2019年的Sentinel-2 A/B可获取的7159景高时空间分辨率的卫星影像,完善了一套集合物候特征、光谱属性、多步阈值方法,用于刀耕火种农业遥感监测的NDre1m指数算法。接着以典型的热带山区老挝北部的刀耕火种农业为研究对象,探讨刀耕火种农业的相关特征。基于此得出以下几个结论:1)明确了Sentinel-2 A/B影像云覆盖适宜阈值为20%,此阈值下老挝北部Sentinel-2 A/B历史影像云量具有旱季影像获取概率高,雨季获取概率低,且旱季西部省域获取概率远高于东部,雨季西部影像获取概率则略低于东部地区时空特征。定量评价了Sentinel-2 A/B影像在遥感监测方面具备的兼容性和延续性,且Sentinel-2 A/B影像较高的时空分辨率及旱季影像高获取概率为刀耕火种农业遥感监测提供了优势的数据基础。2)22个光谱指数中,NDVIre2、NDVIre2n、NDVIre3和NDre3n 4个光谱指数不能对火烧地和自然林进行识别。此外的17个光谱指数,光谱区间大于1的指数中,对于火烧地识别的能力从高到低依次为SR、SRre2、SRre1、CIre、MSRre、MSRren。光谱区间在小于等于1的指数从高到低依次是NBR、NDre1m、NDVI、NDre2m、NDre2、NDre1、NDVIre1、NDVIre1n、GNDVI、MNDre、DVI,纯红边光谱指数中NDre2识别的敏感程度最高,部分红边指数中NDre1m识别效果最优,非红边指数最强的是NBR。再结合多步阈值和精度验证22个光谱指数中,NDre1m指数是识别刀耕火种农业火烧特征的最优指数。3)整个老挝北部刀耕火种农业区的面积为8426.34 km2,占老挝北部总面积的5.45%,占老挝北部耕地面积的78.48%。刀耕火种农业面积最大的的省份是沙耶武里占整个老挝北部刀耕火种面积的16.81%,接着依次是琅勃拉邦、万象、波里坎塞、万象市、华潘、乌多姆赛、川圹、丰沙里、赛宋本、波乔和琅南塔。中部地区的刀耕火种农业面积略大于东部地区和西部地区。刀耕火种农业在海拔2300 m以下均有出现,在500 m左右的面积最大。坡度在5~45°均有出现,峰值出现在15°左右。本文为Sentinel-2数据在刀耕火种领域的研究开展提供一定的借鉴作用,同时为更加精确的刀耕火种农业监测算法和空间分布信息能够为刀耕火种农业剧烈变化产生的相关影响研究提供前提数据基础。
【学位单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：S127
【部分图文】：

硕士学位论文6图1-12010-2019年Sentinel-2主题中英文文献年发表数量图CiteSpace是应用Java语言开发的一款信息可视化软件，它主要运用共引分析理论（cCocitationanalysis）对特定领域文献（集合）进行计量（Chen2005）。通过寻径网络算法（PpathfinderNnetworkscaling，PF-NET）等方法找出关键节点，绘制科学知识图谱，从而实现信息可视化分析。其形成的科学知识图谱能够显示出一个学科或者知识领域在一定时期的结构、规律和分布情况。该软件描绘的知识图谱通过彩色的变化反映各个知识节点出现及发生联系的时间。CiteSpcae软件将节点设计为年轮状圆形样式以表示共引文献（研究突变词或文献中的关键词）的引用历史和次数。年轮圆半径大小表示文献引用次数的变化，半径越大即引用次数越多。年轮圆的冷暖表示引用出现的时间，颜色越暖即出现时间越近，如红色表示最近的年份。有些年轮圆外圈呈现紫色应视作突现节点，即表示在此处研究发生转变或该节点引发大量学者关注需要重点研究。各节点之间以不同颜色、不同粗细的线段连接，表示节点之间发生关联，发生关联的时间越近则线段颜色越暖，关联度越高则线段越粗。文献研究对象的区域国别分布特点可以直观的地反应反映Sentinel-2研究的热门国家和地区。近五年来在对相关数据的统计中可以发现，有关对Sentinel-2遥感影像的监测研究的对象主要集中在欧美国家，如意大利、德国、美国、法国、西班牙、英国等，其他国家还包括中国、中国、日本澳大利亚、与英国、南非等国家。从年轮图谱可以看出（图1-2），各国颜色带顺序比例与结构很相似，说明上述国家对于Sentinel-2相关主题的关注时间较为接近一致，且各国间紧密联系。其中，欧美部分主要国家及中国、澳大利亚日本、南非等国相应文献数量的年轮半径?

基于Sentinel-2的老挝北部刀耕火种农业遥感监测与其特征研究7图1-2英文文献区域分布年轮图谱由于中文数据库暂时无法提供研究的专业领域数据，只选取英文文献数据库进行分析。有CiteSpaceV得出专业领域的共现图谱（图1-3）可以看出遥感（RemoteSensing）、影像科学与摄影技术（ImagingScience&Photographtechnology）、环境科学与生态学（EnvironmentScience&Ecology）等文献量较大，其他清晰的节点包括工程学（Engineering）、环境科学（EnvironmentalScience）、综合地球科学（GeosciencesMultidisciplinary）、地质学（Geology）、电子与电气工程（EngineeringElectrical&Electronic）、光学（Optics）、自然地理学（PhysicalGeography）。可见Sentinel-2相关主题的研究涉及多个专业领域，但遥感领域是研究Sentinel-2的核心领域。图谱中的连线代表两个领域的文献首次共同被引的年份，其颜色越深时间越久反之亦然。其中在环境科学与生态学、工程学、电子与电气工程和环境科学等领域的节点外圈为紫色突现点，说明为近期与Sentinel-2相关的热门领域。

硕士学位论文8图1-3英文文献专业领域共现图谱研究热点是某一时段内，有内在联系的、数量相对较多的一组论文所探讨的科学问题或专题。关键词作为学术论文研究主题和内容的精炼表达，其关联性一定程度上可以体现学科领域中的研究热点。通过对外文文献和中文文献的关键词研究热点，可以廓清与Sentinel-2有关的研究趋势。运用CiteSpaceV以谱聚类的方法对共引网络进行聚类（图1-4），通过对数似然率（log-likelihoodrate）算法从关键词中抽词的结果对每个聚类进行自动标识。所有文献和关键词被分为以下几个聚类，出去检索的主题“Sentinel-2”之外分别是：遥感（remotesensing）、算法（algorithm）、陆地卫星（Landsat）、时间序列（timeseries）、随机森林（randomforest）、反射率（reflectance）、影像（imagery）、模型（model）、植被指数（vegetationindex）、分类（classification）、叶面积指数（leafareaindex）等。整体上看关键词聚类重叠性较高，表明各只是单元共引现象普遍，但不同聚类代表的Sentinel-2内容又有较大的差异。图1-4英文文献关键词聚类图谱热带森林研究与监测既需要适于大面积重复监测的开放获取的高质量新卫星数据，也需要利用新型传感器采集的局部数据，这些数据正在不断发展，技术和科学都在不断进步。Sentinel-2提供了一个多光谱传感器，有从443到2190nm共13个波段，并有5天的重复周期和10m、20m和60m三种空间分辨率。近几年来，Sentinel-2在监测地表水分[16,101-104]、森林景观[105-107]、农作物生物量[108-111]、火灾[112-115]等方面有了一定的研究成果。其中Sentinel-2的三条红边带在检测叶绿素色素细微差异方面的能力尤为突出[107,114,116]。综上所述，已有的刀耕火种农业研究提供了较多有益启示，?
【参考文献】

相关期刊论文 前7条

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2 廖谌婳;封志明;李鹏;张景华;;老挝北部刀耕火种农业变化及植被恢复效应[J];地理学报;2015年04期

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本文编号：2878571