美国五大湖地区利用Landsat卫星进行森林扰动归因及对采伐活动的监测敏感性分析

《Forest Ecology and Management》：Forest disturbance attribution and sensitivity to harvest detection with Landsat in the Great Lakes region, USA

森林扰动监测与收获类型识别研究基于Landsat时序数据对美国五大湖地区1986-2019年森林扰动进行分类，构建3类和7类模型分析收获类型识别率与冠层覆盖率变化的关系，为森林管理提供空间数据支持。

　　在北美大湖地区，森林类型和管理目标的多样性使得能够一致描绘森林干扰的时空产品对于自然资源监测和规划至关重要。森林干扰是影响森林生态系统结构和功能的重要因素，而不同的干扰类型对森林的影响程度各异。然而，目前的森林干扰地图可能未能准确捕捉某些干扰事件，尤其是人类活动导致的干扰，如采伐。因此，研究如何通过遥感技术，特别是利用Landsat时间序列数据，来识别和区分不同类型的森林干扰，成为了一个关键议题。

本研究的目标是利用Landsat时间序列数据，创建一套包含三种分类的年度森林干扰地图，即未受干扰的森林、受干扰的森林以及非森林区域。同时，我们还对部分森林干扰样本进行了解释，构建了一个更详细的分类模型，将受干扰的森林进一步细分为五种类型：转换、火灾、洪水、采伐和其他。通过对美国林业局管理区域内的已知采伐活动进行分析，我们评估了这些年度干扰地图与不同采伐类型的匹配度。此外，我们还利用年度冠层覆盖产品，探讨了采伐识别成功率与采伐过程中冠层覆盖减少量之间的关系。

研究结果表明，三种分类的年度干扰地图整体准确率达到88.7%。然而，在对干扰类型进行进一步分类时，不同干扰类型的识别准确率存在显著差异。例如，洪水的生产者准确率仅为1.5%，而火灾的生产者准确率高达87.9%。在用户准确率方面，其他类别的识别准确率仅为32.4%，而火灾的用户准确率则达到84.1%。这表明，尽管整体地图表现良好，但在某些干扰类型上，特别是那些影响范围较小或变化不明显的干扰，识别准确率仍有待提高。

对于采伐活动的识别，研究发现采伐强度对识别成功率具有重要影响。高强度的采伐活动，如 coppice（ coppice 采伐）和 stand clearcuts（整片砍伐），被正确识别的频率分别达到93%和74%。相比之下，低强度的采伐活动，如商业疏伐和单株选择采伐，识别准确率分别只有26%和11%。此外，冠层覆盖减少少于10个百分点的采伐活动被正确识别的频率仅为13%，而冠层覆盖减少超过30个百分点的采伐活动几乎被完全识别（93%的识别率）。这表明，采伐活动的识别能力与冠层覆盖变化的幅度密切相关，较高的冠层覆盖减少量有助于提高识别的准确性。

研究结果对于大湖地区的森林管理者和研究人员具有重要意义。这些地图提供了关于森林干扰和采伐类型的空间和时间信息，有助于更好地理解森林的动态变化，并为未来的管理决策提供依据。例如，管理者可以根据这些地图评估不同管理目标对森林的影响，或者制定跨所有者管理规划方案。此外，这些地图还可能为生态恢复、碳储量估算以及干扰事件的相互作用分析提供支持。

森林干扰的研究不仅关注于识别干扰事件的发生，还涉及对干扰类型及其影响的深入分析。不同的干扰类型对森林的结构和功能有着不同的影响，例如火灾可能通过去除枯枝落叶暴露土壤，从而影响植被的再生能力，甚至促进外来物种的入侵。而采伐活动则可能通过改变森林的年龄结构和物种组成，影响森林的生态系统服务。因此，准确识别和分类森林干扰类型，对于理解森林的演变过程和制定相应的管理策略至关重要。

在实际应用中，森林干扰地图的准确性直接影响其在生态管理和政策制定中的价值。例如，基于干扰地图的分析可以用于评估森林碳储存的变化，预测森林生态系统的恢复轨迹，或者评估人类活动对森林的影响。然而，目前的研究表明，不同干扰类型的识别准确率存在较大差异，这可能限制了这些地图在某些应用场景中的有效性。因此，未来的研究需要进一步探索如何提高对低强度干扰的识别能力，特别是在冠层覆盖变化不明显的区域。

此外，研究还发现，森林干扰地图的识别能力与干扰的时空分布密切相关。在某些区域，由于干扰活动的频率较高或干扰类型较为明显，地图的识别准确率较高。而在其他区域，由于干扰活动较少或干扰类型较为隐蔽，识别准确率可能较低。这种差异可能与区域的生态特征、管理方式以及数据获取的难度有关。因此，在未来的干扰地图研究中，需要考虑这些区域差异，并采取相应的技术手段来提高地图的普适性和准确性。

遥感技术的发展为森林干扰的研究提供了新的工具和方法。Landsat时间序列数据因其长期的连续性和广泛的应用性，成为识别森林干扰的重要资源。通过改进遥感数据处理和分析方法，研究者可以更有效地识别和分类森林干扰事件。例如，采用先进的时间序列算法，如 LandTrendr、Vegetation Change Tracker、Continuous Change Detection and Classification 等，可以提高干扰检测的精度和效率。此外，利用云平台（如 Google Earth Engine）进行大规模数据处理，可以显著提升计算效率，使干扰地图的生成更加可行。

在实际应用中，森林干扰地图不仅可以用于生态监测，还可以为政策制定和资源管理提供支持。例如，管理者可以利用这些地图评估不同管理措施对森林生态系统的影响，或者制定更有效的森林保护策略。同时，这些地图还可以帮助研究人员更好地理解森林干扰的长期趋势及其对生态系统服务的影响。例如，通过分析不同干扰类型的频率和分布，研究人员可以预测未来森林生态系统的变化，并为应对气候变化等全球性挑战提供科学依据。

研究还发现，森林干扰的识别能力与干扰的强度和持续时间有关。高强度的干扰事件，如火灾和整片砍伐，往往更容易被遥感技术识别，而低强度的干扰事件，如商业疏伐和单株选择采伐，识别难度较大。这可能是因为高强度的干扰事件对森林的结构和功能产生了更显著的影响，从而更容易在遥感数据中留下可识别的痕迹。而低强度的干扰事件可能对森林的影响较小，导致遥感数据难以准确捕捉其变化。

为了提高对低强度干扰的识别能力，未来的研究需要探索更精细的遥感数据处理方法，例如结合多源数据（如高分辨率卫星影像、地面调查数据等）进行干扰识别。此外，利用机器学习和人工智能技术，可以进一步提高干扰分类的准确性。例如，通过训练模型识别不同干扰类型的特征，可以更有效地区分各种干扰事件，从而提高地图的实用性。

森林干扰的研究还涉及到对干扰事件的时空分析。通过分析干扰事件的发生时间和空间分布，研究人员可以更好地理解森林的演变过程，并为未来的管理决策提供依据。例如，某些干扰事件可能在特定季节或气候条件下更容易发生，这可能影响森林的恢复能力和生态系统的稳定性。因此，了解干扰事件的时空特征，对于制定适应性的管理策略具有重要意义。

在实际应用中，森林干扰地图的准确性不仅影响其科学价值，还可能影响政策的制定和资源的分配。例如，管理者可能需要根据干扰地图的准确性来评估不同区域的森林健康状况，并据此制定相应的保护措施。因此，提高森林干扰地图的准确性，是实现有效森林管理的关键步骤之一。

总之，本研究通过利用Landsat时间序列数据，创建了年度森林干扰地图，并进一步分类了干扰类型，为大湖地区的森林管理和生态研究提供了重要的数据支持。研究结果表明，干扰地图的识别能力受到干扰类型和强度的影响，而提高识别准确率需要结合多种技术手段和方法。未来的研究应继续探索如何提高对低强度干扰的识别能力，并结合多源数据和先进的分析方法，以更好地服务于森林管理和生态保护。