雪災是影響森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的重要非生物干擾因子之一［1］，長時間的冰雪災害直接損害森林植物，改變森林生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成，降低森林生態(tài)系統(tǒng)的功能與效益，影響森林生態(tài)系統(tǒng)的演替方向并危及森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性與健康［2］。2008年初，我國遭遇50年一遇的持續(xù)冰凍雨雪災害天氣，造成南方多省的森林資源損失嚴重。許多學者利用遙感和地理信息系統(tǒng)等技術(shù)，開展了災害范圍確定，災害等級劃分和相關(guān)災害評估體系建立等研究，為災后森林生態(tài)系統(tǒng)的恢復與重建提供科學依據(jù)［3-9］。但上述這些研究在對森林雪災進行評估時，往往以降雪開始到積雪消融作為研究的時間段，忽略了災后的次生災害影響;評估災害依賴的輔助資料過多，缺少一個快速可靠的評估指標和方法，直接影響到評估效率和可行性;同時，采用中低分辨率影像進行省級范圍森林雪災損失評估時，缺少區(qū)域尺度的檢驗方法或者檢驗方法過于簡單。針對這些問題，本文首先建立貴州省2005—2008年的MODIS/NDVI時間序列，并基于數(shù)據(jù)集的可用性指數(shù)和S-G(Savitzky-Golay)濾波方法重構(gòu)關(guān)鍵期影像;然后利用不同年份同時段的森林像元NDVI值變化率探測森林毀壞區(qū)域，結(jié)合統(tǒng)計學方法確定森林災害閾值，對研究區(qū)森林損失面積與等級進行快速劃分與評估;最后根據(jù)貴州省凝凍災害森林資源損失的小班調(diào)查數(shù)據(jù)對研究結(jié)果進行一致性檢驗。

1研究區(qū)與數(shù)據(jù)準備

1．1研究區(qū)概況

貴州省介于東經(jīng)103°36'—109°35'、北緯24°37'—29°13'之間，總面積為17616770hm2，其中林地面積8771550hm2，占國土總面積的49．79%，森林面積為7033936hm2，森林覆蓋率達到39．93%，主要分布在黔東南及北部的遵義地區(qū)，西北部和中部地區(qū)森林分布較少［10-11］。2008年初，貴州省遭遇了有氣象記錄以來最為嚴重的雪凝災害，致使森林出現(xiàn)大面積的死亡，根據(jù)各地(州、市)初步調(diào)查結(jié)果，確定黎平等83個縣(市、區(qū))為本次災害評估調(diào)查對象，對馬尾松、杉木、針闊混和其他闊葉樹等類型樹種展開災害調(diào)查。根據(jù)調(diào)查結(jié)果匯總統(tǒng)計，全省森林資源受災面積為(損失程度等級“輕”度以上)1090026hm2，占全省森林資源面積的17．7%［12］。

1．2數(shù)據(jù)準備

本文的主要采用2005—2008年低分辨率MOD13Q1植被指數(shù)科學數(shù)據(jù)集(貴州省覆蓋景為h27v06.005)，數(shù)據(jù)空間分辨率為250m，時間分辨率為16d，共計92期。該數(shù)據(jù)包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)和植被指數(shù)質(zhì)量標記(QualityAssessment，QA)，QA產(chǎn)品是關(guān)于MOD13Q1植被指數(shù)科學數(shù)據(jù)質(zhì)量信息的綜合評價資料，該資料在像元尺度對植被指數(shù)進行質(zhì)量評價［13］。輔助數(shù)據(jù)主要包括了2006年研究區(qū)MCD12Q1數(shù)據(jù)和2008年貴州省凝凍災害森林資源損失調(diào)查數(shù)據(jù)。MCD12Q1數(shù)據(jù)空間分辨率為500m，時間分辨率為1y(http://modis．gsfc．nasa．gov/)，該產(chǎn)品按照國際地圈生物圈計劃(IGBP)分類標準，將研究區(qū)分為17個土地類型［14］。本文所研究的森林區(qū)域主要由常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、混交林和多樹地區(qū)這6個類型組成(圖1)，在該區(qū)域內(nèi)的像元點統(tǒng)稱為森林像元。而森林災害資源損失調(diào)查工作由貴州省林業(yè)廳組織，共清查83調(diào)查單位，抽取24914個小班，其中林分小班17231個。為了和地面小班調(diào)查范圍保持一致，MODIS影像數(shù)據(jù)將不包括羅甸等5個縣(市)，具體范圍如圖1紅框所示。

2研究方法

2．1MODIS/NDVI時間序列重構(gòu)方法

根據(jù)MOD13Q1植被指數(shù)科學數(shù)據(jù)集中QA產(chǎn)品的可用性指數(shù)規(guī)則，可用性指數(shù)共分16個等級，其中像元可用性指數(shù)值越低，表明該像元的質(zhì)量越可靠［13］。利用LDOPE質(zhì)量分解工具從MOD13Q1得到QA質(zhì)量評價波段，建立2005—2008年貴州省森林的NDVI時間序列和分解其對應QA值。從分解得到的QA波段中獲取植被指數(shù)的“可用性指數(shù)”。計算每期MODIS/NDVI影像對應的可用性均值;每期可用性均值越低，表明整幅影像的整體可靠性越高，以此來獲取較為可靠的影像數(shù)據(jù)。但MODIS/NDVI初始數(shù)據(jù)由于受氣溶膠、冰雪、太陽光照角度及傳感器觀測視角等因素的影響，仍存在一定的噪聲，有必要對其進行重建［15-16］，而Savitzky-Golay(S-G)濾波在植被類型提取時表現(xiàn)出色，能夠較好的平滑VI曲線，具有反映植被變化趨勢等優(yōu)點［17-19］。因此，本研究首先利用STL-decomposition方法剔除原始NDVI時間序列的離異值，然后選擇用S-G濾波方法對剔除變異值后完整NDVI時間序列進行重建［20-21］，進一步減少其他因素對影像質(zhì)量的干擾。

2．2建立森林災害評估指標和評估方法

雪凝災害會造成一段時間森林資源出現(xiàn)大面積的凍死、腰折、斷稍等現(xiàn)象，導致災前與災后森林像元的NDVI變化率與往年同時期相比會發(fā)生明顯的改變，將每個森林像元NDVI值的變化率作為探測森林災害的指標，記作R，計算公式如下:式中，NDVIpre表示災害前某個森林像元的NDVI值，NDVIpost表示災后對應位置森林像元NDVI值。考慮到雪災對森林災害的后續(xù)影響和影像的質(zhì)量，在NDVIpre和NDVIpost關(guān)鍵期選擇上，需要滿足兩點:(1)選擇NDVI可用性均值較低影像數(shù)據(jù)，(2)兩期影像獲取時間處于每年森林的生長期。在大區(qū)域尺度上，2005—2007年間研究區(qū)沒有出現(xiàn)大規(guī)模森林災害，將任一森林像元在某個時間段NDVI變化率記作R2005—2006或R2006—2007，同時R2005—2006或R2006—2007也可以表示為R?2005—2007±δ，其中，R?2005—2007和δ分別為2005—2007年每個森林像元的NDVI變化率平均值和平均絕對偏差，由于平均絕對偏差對異常值有更大的包容性，因而采用平均絕對偏差來代替標準差［22］。計算研究區(qū)所有森林像元的R2005—2007，變化范圍可以表示為R?all±δall，認為森林像元變化率在［－δall，+δall］范圍內(nèi)是屬于正常波動，將δall設定的森林災害閾值(DamageThreshold，DT)。當發(fā)生森林災害時，將森林像元的NDVI變化率記作R2007—2008，將任一森林像元的R2007—2008－R－2005—2007值記作R2007—2008'，如果R2007—2008'大于δall，則認為該像元受到了災害的影響。同時對不同年份災害時間段的RNDVI均值(R—)、中心點偏移(ShiftAmplitude)、四分位數(shù)距離IQR(InterquartileofRange)和受到破壞的森林像元百分比等統(tǒng)計量進行計算［23］。