平地造林地綠覆度分佈空間分析－ 以花蓮光復鄉台糖農地造林地區為例

報告人 : 農委會林業試驗所 謝漢欽 副研究員

林業試驗所 98 年 10 月專題演講簡報

2009 年 11 月 12 日

面對的研究問題 (1)

•近年來政府因獎勵平地造林政策的推行，已在原本屬於農地區域形成各式人工林分。正值綠色造林政策推動之際，為掌握已分布於農地之個別林分之林木生長狀況及其空間分布格局對農地生態及生物多樣性的造成的影響。

•有必要使用遙測資訊與地景生態學的知識與方法配合空間資訊分析技術，進行監測與評估，以做為綠色造林規劃與經營決策之參據。

面對的研究問題 (2)

•應用多時期遙測影像的植生指標於造林地的監測，多受限於大氣、感測時太陽位置及地形效應的影響。需要進行有效的影像輻射常態化處理，方能進行客觀的分析與比較。

•將遙測影像分類圖，結合地景生態學的地景指標（ landscape metrics）於地景格局（ pattern）分析的研究報告頗多。目前的研究進展除發現許多的指標具有高度的相關性與重複性外，尚受到使用遙測資料空間解析度 (grain)、幅度 (extent)（兩者共同決定研究區域的尺度）、分類組類 (classification scheme)、與最小面積單元 (minimum mapping unit ； MMU)相異等因素的影響，所引起的多尺度效應問題仍待解決。

•有鑑於應用空間統計 (spatial statistics analysis)於空間分佈之關連性與聚集性分析法值得配合地景指標綜和分析，可以截長補、獲得更好的分析結果。

研究目的•於研究初期

•易掌控時間解析度的福衛二號多譜影像之植生指標資訊 (vegetation index)•地景生態學的知識，•應用空間統計分析方法與地景結構指標分析，

•從調查尺度、林分尺度到地景尺度的平地造林綠覆度空間分析。

•期望研究成果，能有利於未來應用福衛二號遙測植生指標於平地造林地之多尺度經營與生物多樣性監測。

報告重點• 使用 2009年 2 月 13日感測之福衛二號衛星影像及台糖

造林地圖籍資料。

• 先對福衛二號影像進行輻射值常態化處理，並應用土壤調整植生指標 (SAVI)分析個別造林區號及區號內部兩個尺度的綠覆度 (greenness)，進行分級與分類。

• 使用空間統計方法分析兩尺度之空間相關性及綠度聚集熱區 (hot spot)區空間分佈；並針對兩個不同尺度的空間異質結構性進行獨立性地景指標 (landscape metrics)分析與比較。

研究材料

福衛二號 MSS 影像

感測參數

圖 1. 本研究試驗區域位置，右影像為 2009.2.13 福衛二號影像 band 3 、 2 、 1 組合影像，套於其上的黃色多邊形區塊為台糖大富及 大農農場之造林區號地籍圖地理資訊圖層。

研究材料• 向量地理資訊–台糖造林地圖籍資料

• Ground Truth– 2006年和 2008年拍攝、林務局農航所 之 1:5000彩色正射影像– 交通部運研所電子地圖• 影像融合–全色影像 panshapening

研究方法 – 步驟

影像輻射值常態化處理

影像土壤調整綠度指標分級及後分類

試驗區綠度空間統計分析

試驗區綠度分級組地景結構指標分析

兩個尺度之空間統計分析與地景指標比較

提出未來應用的建議

研究方法 –

• 影像輻射值常態化處理

•輻射值轉換•Path Radiance (dark object method)•Topographic Effect Normalization

5 m DTM•掃描角度 Cos V 校正

• 影像幾何糾正處理

• 配合 Ground Truth

影像輻射值常態化處理

研究方法 – •MSS IR 及 R 波段組成之 NDVI 植生指標

分別進行地景層級之綠度覆蓋度 (greenness level) 及土地覆蓋 (land cover type) 之非監督自動分類 (ISODATA

method)

•對兩者之聚集分類結果進行比較共同決定 NDVI 分級之最適組數選定及組類合併。

•決定分類組區塊 (patch) 之最小面積考量兩種衛星之多譜影像空間解析度 (4 m vs. 8 m)( 本研究以 0.5 ha 為最小面積單元 )

•以最小面積單元進行影像後分類 (post classification) 處理，獲得最後的分類成果圖 (raster format) 。

影像土壤調整綠度指標分級及後分類

研究方法 –

•對兩者具有相同綠度分類之 NDVI 分類影像以 Fragstats3.3 作為地景格局結構分析的工具。

•依據前人研究結果、選取地景結構 5 大獨立指標 :

1. 區塊密度 (PRD) 2. 鄰接聚集度指標 (CONTAG) 3. 碎形維度 (FRAC) 4. 平均區塊周長與面積比形狀指標 (SHAP and SHDI) 5. 相對區塊連接度積指標 (CONNECT and CLUMPY)

•求取兩衛星影像地景結構指標值組類 (class Level)地景層級 (landscape level)

試驗區綠度空間統計分析

研究方法 –

•不同空間解析度引起的尺度效應

針對影響地景指標分析結果之，進行兩者多譜影像 ( 含組類及地景層級 ) 分析結果的比較分析。

•探討與建議

從研究結果進行探討進而提出未來研究或地景指標分析的建議。

試驗區綠度分級組地景結構指標分析

研究方法 –

•不同空間解析度引起的尺度效應

針對影響地景指標分析結果之，進行兩者多譜影像 ( 含組類及地景層級 ) 分析結果的比較分析。

•探討與建議

從研究結果進行探討進而提出未來研究或地景指標分析的建議。

兩個尺度之空間統計分析與地景指標比較

研究方法 –

•不同空間解析度引起的尺度效應

針對影響地景指標分析結果之，進行兩者多譜影像 ( 含組類及地景層級 ) 分析結果的比較分析。

•探討與建議

從研究結果進行探討進而提出未來研究或地景指標分析的建議。

提出未來應用的建議

研究結果 - 影像輻射值常態化處理

圖 2.FS2 未經輻射常態化處理影像 圖 3.為 FS2經輻射常態化處理後影像 

討論 - 分類影像之地景層級結構指標分析

• 從圖 6

IKONOS 的區塊總數共 13,667 遠大於 FS2 的 307 個

平均形狀指標指出 FS2 的區塊較連續且狹長

平均碎形維度 FS2 稍高於 IKONOS ，表示 FS2 形狀 較為複 雜

100 m 半徑連接度兩者的差異，可證實 FS2 在地景 層級區塊較為連續且狹長

Shannon 多樣性指標 FS2 較大，相對於 IKONOS 區塊較 多、 IKONOS 區塊面積相近者分佈均勻層度。

　　

研究結果 - 影像綠度指標分級分類 (1)

圖 4.左為造林地區號萃取區之 SAVI影像，右為 SAVI綠度 ISODATA分類成 7 個 由小至大的 7 個綠度分級組之後分類結果影像 ( 調查單元 ) 。

研究結果 - 影像綠度指標分級分類 (2)

圖 5.左為造林地區平均 SAVI 影像，右為平均 SAVI 綠度以 ISODATA 分類成 7 個由小至大的 7 個綠度分級組之分類結果影像。 ( 經營單元 )

研究結果 –試驗區綠度空間統計分析 (1)

圖 6. 兩個尺度最近鄰分析 (nearest neighbor analysis)結果，左圖為經營單元尺 度，右圖為調查單元尺度。兩者明顯不同，調查單元有高度聚集分佈，但經營 尺度顯示高度分散。

經營單元 調查單元

研究結果 –試驗區綠度空間統計分析 (2)

圖 7. 莫朗Ｉ (Moran’s I)自相關分析係數分析結果，左為經營尺度、右為調查尺 度，兩者皆顯示高度相關之聚集分部格局。

經營單元 調查單元

研究結果 –試驗區綠度空間統計分析 (3)

圖 8. Ｇ統計 (G-Statistic) 空間統計分析結果，左為經營尺度、右為調查尺 度，兩者皆以涵蓋全域區範圍 6000m距離分析，結果顯並無高綠度集 熱區 (hot spot) 分部格局。

經營單元 調查單元

研究結果 –試驗區綠度空間統計分析 (4)

圖 9. 兩個尺度之綠度高度聚集熱區（ hot spot ）分析 : LISA(Local Indicators of Spatial Association) 分析結果。左圖為經營單 元尺度、右圖為調查單元尺度 ( 兩者紅色區塊為高綠度聚集，空間相關 性高區塊 ) 。

經營單元 調查單元

研究結果 –試驗區綠度分級組地景結構指標分析

NP: 區塊數 LSI: 地景形狀指標 SHAPE: 平均區塊周長與面積比形狀指標 FRAC: 碎形維度 CONTAG: 鄰接聚集度指標相對區塊連接度積指標 CONNECT: 相對區塊連接度積指標 SHDI: 區塊分佈均勻指標 _MN: 平均值

表 2. 兩個尺度綠度分級組地景結構指標分析結果比較表

討論 - 分類影像之地景層級結構指標分析

• 從圖 6

IKONOS 的區塊總數共 13,667 遠大於 FS2 的 307 個

平均形狀指標指出 FS2 的區塊較連續且狹長

平均碎形維度 FS2 稍高於 IKONOS ，表示 FS2 形狀 較為複 雜

100 m 半徑連接度兩者的差異，可證實 FS2 在地景 層級區塊較為連續且狹長

Shannon 多樣性指標 FS2 較大，相對於 IKONOS 區塊較 多、 IKONOS 區塊面積相近者分佈均勻層度。

　　

研究結果 - 分類影像之地景層級結構指標分析

圖 7 、圖中淺藍色代表 IKONOS 影像、綠色代表 FORMOSAT-2 影像， CONTAG代表聚集度指 標、 PRD代表區塊豐富度密度指標。

IKONOS FS2 CONTAG 56.44 63.04

討論 - 分類影像之地景層級結構指標分析

• 從圖 7

聚集度指標 FS2 大於 IKONOS ， 可知 FS2 在具有同類型區塊的聚集層度高於IKONOS

因本試區面積相同，而區塊豐富度密度指標與區塊總數 同義，所以兩者差異懸殊。

討論 - 分類影像之組類層級結構指標分析

• 從圖 8

可明顯看出無論是 FS2 或 IKONOS 之 4 個組類的區塊數目 分佈趨於一致；但 IKONO 的區塊數要高出 FS2很多。

由於兩者試區面積相同，所以區塊密度和區塊數視為同 義。

其中以建物、道路及沙地組類區塊數最少 ( 連接度高 ) ， 其次是森林覆蓋地組類其面積大、區塊數少；相對來 說其連續性高、破碎化層度低於受干擾的林地及農田兩 組類。

討論 - 分類影像之組類層級結構指標分析

• 從圖 9

FS2 的 4 個組類的連接度 (CLUMP 及 CONNECT) 形狀複雜 度 (SHAP) 高於 IKONOS

聚集度兩者具有相同的分佈趨勢，連接度稍有差異， 形狀複雜度位於中間兩個組類 FS2 較高， IKONOS則較 低 (因較不連續 )

從碎形維度看，由於值域介於 1 到 2 之間，兩者皆不易判 定其形狀複雜差異的程度。

討論 - 分類影像之組類層級結構指標分析

•綜合觀察

組類各個指標比較直方圖雖然兩者趨勢相同，但仔細比較 指標值是明顯有不同值域 (range) ，兩者明顯有差異。

森林及道路及河道兩旁沙灘地組類連接度及形狀較具複雜， 其他兩類較為破碎而不連續。

由於兩種影像空間解析度不同， FS2 MSS 每個網格點為 8 m 為 IKONOS 4 m 的 2倍大，加上使用八鄰像元具合法，足以 產生影像網格面積可變動 MAUP 問題及組類連接度加強效 應 ( 區塊總數減少甚多 ) 。

結論•針對綠色造林監測試驗研究需要、以花蓮縣光復鄉台糖農場2002年至 2007年平地造林地為試驗區。使用 2009年福衛二號衛星影像及台糖造林地圖籍資料。

•對影像進行輻射值常態化處理，考量造林地現況，採用土壤調整植生指標 (SAVI)分析個別造林區號及區號內部兩個尺度的綠覆度 (greenness)，進行非監督法分級與分類。

•用空間統計方法分析兩尺度之空間相關性及綠度聚集熱區(hot spot)區空間分佈；並針對兩個不同尺度的空間異質結構性進行獨立性地景指標 (landscape metrics)分析與比較，研究結果顯示兩個尺度差異顯著。

•初步成果有助於未來使用福衛二號進行平地造林在經營尺度、調查尺度與生物多樣性尺度的監測研究與實務應用。後續研究進行本試區的多期福衛二號綠度變遷分析研究。

感謝聆聽！ 敬請指教～