基于森林资源监测体系的老山景区景观分析与质量评价

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老山景区是南京市的生态屏障及生物多样性保护区,以森林为主体,生态区位极其重要。掌握老山景区生态景观水平及森林资源质量状况,能够有效的为当地政府制定重大决策方针、相关林业局制定森林经营方案等提供有力的理论依据,也是响应政府建设“生态浦口”,实现“绿色南京”的重要环节。本研究以南京市老山景区为研究对象,将森林资源监测体系调查数据与3S技术相结合,对老山景区2001年、2005年、2009年、2013年和2017年地类信息进行提取,在此基础上,运用Fragstats4.2提取景观水平、斑块类型水平的景观格局指数,对老山景区2001年至2017年景观格局动态进行分析,同时,将斑块水平景观格局指数与二类调查数据相结合,构建基于小班尺度的老山景区森林资源质量评价体系,从不同角度对景区森林资源质量进行评价与分析。主要研究内容与结论如下:(1)景区地类信息提取。对老山景区Landsat影像进行多尺度分割,结合ROC参数选取各层最优分割尺度、异质性因子权重等。根据类别距离矩阵,选取理论最优特征空间,在此基础上,通过改变最大维数,对影像多次分类,统计分类精度,将最高分类精度所对应的特征空间作为最优特征空间。根据模糊统计法确定各类别不同特征的最优隶属函数,结合最邻近分类器与基于模糊规则分类器构建模糊多分类器模型。研究将景区地类分为林地、农业用地、建筑用地、未利用地与水域5大类,并对老山景区进行地类信息提取。同时运用面向对象的C5.0决策树、基于像元的最大似然法、支持向量机法和人工神经网络法作为对比实验。面向对象分类方法中,模糊分类法精度最高,总体精度91.79%,C5.0决策树法其次,总体精度89.2%,林地信息在两种方法中提取精度也较高,模糊分类法对林地信息提取精度高达93.56%,C5.0决策树法达到90.31%。基于像元分类方法中,支持向量机法精度最高,总体精度88.09%;人工神经网络法总体精度87.89%,最大似然法总体精度84.91%。5种方法中,面向对象的模糊分类与C5.0决策树分类能够较好的解决基于像元分类普遍存在的“椒盐现象”问题。综上所述,本研究采用模糊分类法提取老山景区2001年、2005年、2009年、2013年、2017年地类信息。(2)景区景观格局分析。景观水平上,运用PAFRAC、COHESION、SHEI等景观格局指数对老山景区2001年、2005年、2009年、2013年、2017年景观格局进行分析。随着景区生态公园的建设与不断改革,景区内景观破碎化程度加深,2001年至2017年斑块数量NP呈上升趋势,2017年景区斑块数量达到653块,斑块密度为5.9281;2017年CONTAG指数对比2001年有所增加,达到59.4094%,优势斑块类型连通度提高;SHDI值上下窄幅波动,2009年达到最大值0.7255。斑块类型水平上,运用LPI、PLAND、IJI等指数对各斑块类型进行分析,其中林地为景区主要斑块类型,最大斑块指数LPI值远高于其他斑块类型,各斑块类型聚散性对无序的人为活动较为敏感,散布与并列指数IJI波动较大,但总体处于上升趋势,各斑块类型比邻概率增加。随着景区建设的成熟,总体开发进程缓慢的进入有序状态,各斑块类型趋于均衡分布。(3)景区森林资源质量评价。将景观格局指数与森林资源监测体系中二类调查数据相结合,从客观性、实时性、易获取三个原则出发,提出由生态稳定、森林健康、森林景观3个方面、6指标、16个要素构建老山景区基于小班尺度森林资源质量评价体系,应用AHP法确定各指标权重,通过等距分组法将老山景区森林质量评价标准划分为优、良、中、差、劣五个等级。老山景区中等小班较多,面积占整个林分的53.91%,属于优等和劣等的小班数量少,面积比例分别为1.5%和3.12%。不同林种中,特种用途林面积最大,有6708.67hm~2,其中等小班占特种用途林总面积的53.85%;用材林面积最小,78.4hm~2,近38.6%的用材林小班为劣等小班,占景区劣等小班总面积的13.8%。不同混交类型中,针叶混交林森林质量最差,林分结构不合理,自然演替进程缓慢。老山景区需及时进行有针对性的、有效合理的森林抚育,积极调整林分结构,针对质量劣等和差等的小班,应加强抚育力度,重点改造。
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