东南亚区域森林覆盖制图（2019）

　　

　　森林作为固碳量最大的陆地生态系统，为人类生存和发展提供了重要的产品和服务。了解森林资源的变化对于政策和管理举措，以及指导公共和私人投资十分必要。保障充足的森林资源以便为未来几代人提供社会、经济和环境的功用更是实现可持续发展的必要条件。目前森林覆盖制图在时间分辨率和空间分辨率上仍存在若干局限性，难以准确地检测到砍伐的森林以及新建设的林地。通过开展高分辨率高精度森林制图可以克服这些困难，为森林资源的可持续发展提供数据支持。

　　

　　

　　

　　

　　以东南亚中南半岛为例，通过Google Earth Engine （GEE）云计算平台和多源多时相遥感数据实现林地提取。东南亚地区地处热带，云雨天气较多，光学遥感数据受云污染严重，我们设计了一套MODIS和Landsat自动对比算法，充分利用MODIS数据的高重返周期，有效滤除去云效果较差的Landsat影像，避免人工检查大量影像。然后以自动筛选后的Landsat为主要数据源，通过GEE平台进行多时相数据的融合，减少传感器、成像条件等因素的干扰，生成稳定的季度连续的NDVI序列，进而建立规则实现植被类型提取。最后依据地面调查样点以及高分辨率Google Earth影像目视解译结果构建分类样本库, 融合Landsat 以及Sentinel-2的多波段数据，对植被类型进行细分，实现森林的提取。结果验证通过Google Earth高分辨率图像以及野外采样数据完成。本研究贡献：① 有效改善单时相影像森林信息提取中的误差并进一步提高其精度；② 实现森林信息快速提取。

　　

　　

　　森林覆盖制图主要利用Landsat系列遥感影像，MODIS影像（NBAR产品）和Sentinel-2光学影像；

　　

　　验证数据主要包括Google Earth高分辨率影像和野外采样数据。

　　

　　

　　图1展示了中南半岛2018年森林提取结果，包括森林主要分布区以及近3年内发生林地变化（林地砍伐、森林火灾和新增林地等）的区域，并统计了中南半岛5国以及全区的森林面积占陆地总面积的比例。总体来看，该区域保持较高的森林面积，其中老挝拥有最高的林地面积比例，柬埔寨最低，只有老挝的一半。主要原因在于柬埔寨海拔相对较高，存在大面积的稀疏林，树木稀少，主要以杂草为主，我们将这些区域排除在森林范围之外。通过对比林地变化检测结果和最近几年的高分辨率Google Earth历史影像，发现林地变化主要由人类活动引起，比如在越南和泰国，主要以人工林的砍伐和种植引起，在老挝和柬埔寨，则是由于采矿采石导致。

　　

　　图1. 中南半岛2018年森林覆盖图

　　

成果要点

获得30米中南半岛1990-2018年森林覆盖数据集。 　　发现中南半岛森林资源丰富，其中老挝林地面积比例最高，柬埔寨最低，人工林的砍伐、采矿采石等人类活动是引起该区域林地变化的主要因素。

 

　　

　　将森林提取算法推广到东南亚其他国家，并实时发布和更新（例如每3至5年）东南亚高分辨率高精度森林遥感产品；

　　

　　利用实时更新的森林遥感产品，确定森林面积及变化状况，开展“15.1.1森林面积占陆地总面积的比例”指标监测与度量。