雪災是影響森林生態系統結構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，改變森林生態系統的結構組成，降低森林生態系統的功能與效益，影響森林生態系統的演替方向并危及森林生態系統的穩定性與健康［2］。2008年初，我國遭遇50年一遇的持續冰凍雨雪災害天氣，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等技術，開展了災害范圍確定，災害等級劃分和相關災害評估體系建立等研究，為災后森林生態系統的恢復與重建提供科學依據［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，并基于數據集的可用性指數和S-G(Savitzky-Golay)濾波方法重構關鍵期影像;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域，結合統計學方法確定森林災害閾值，對研究區森林損失面積與等級進行快速劃分與評估;最后根據貴州省凝凍災害森林資源損失的小班調查數據對研究結果進行一致性檢驗。

1研究區與數據準備

1．1研究區概況

貴州省介于東經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，西北部和中部地區森林分布較少［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，致使森林出現大面積的死亡，根據各地(州、市)初步調查結果，確定黎平等83個縣(市、區)為本次災害評估調查對象，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查。根據調查結果匯總統計，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數據準備

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

2研究方法

2．1MODIS/NDVI時間序列重構方法

根據MOD13Q1植被指數科學數據集中QA產品的可用性指數規則，可用性指數共分16個等級，其中像元可用性指數值越低，表明該像元的質量越可靠［13］。利用LDOPE質量分解工具從MOD13Q1得到QA質量評價波段，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的“可用性指數”。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據。但MODIS/NDVI初始數據由于受氣溶膠、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出色，能夠較好的平滑VI曲線，具有反映植被變化趨勢等優點［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大面積的凍死、腰折、斷稍等現象，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影響和影像的質量，在NDVIpre和NDVIpost關鍵期選擇上，需要滿足兩點:(1)選擇NDVI可用性均值較低影像數據，(2)兩期影像獲取時間處于每年森林的生長期。在大區域尺度上，2005—2007年間研究區沒有出現大規模森林災害，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］范圍內是屬于正常波動，將δall設定的森林災害閾值(DamageThreshold，DT)。當發生森林災害時，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)、四分位數距離IQR(InterquartileofRange)和受到破壞的森林像元百分比等統計量進行計算［23］。