101年12月(第246期)
臺灣全島綠覆蓋率調查成果簡介
林務局農林航空測量所 鄧國禎.林怡芳
一 . 前言
綠資源係指廣義存在實質環境中之各式綠色空間,包括單一植物個體與植物覆被之群體。依土地使用可區分為區域性綠地與都市綠地。區域綠地包括森林綠地、生產綠地、河川綠地;都市綠地包括都市發展區中之各類型公園系統與綠地空間。綠資源涵蓋面積管理複雜,如何在國土永續發展宗旨下促使各目的事業權責對綠資源之合理永續經營,為當今環境規劃當務之急,臺灣本島林地約占百分之 58 ,為有效掌握並瞭解綠資源變動並貫徹國土永續經營綠美化的國家政策,民國 91 年行政院農業委員會推動平地造林及綠美化方案,由林務局農林航空測量所辦理應用光學衛星遙測技術,針對臺灣全島進行國土綠色植生覆蓋面積(綠覆蓋率)估測、變動區域偵測,冀能提供相關單位在執行造林復育及林地經營管理作為參考。
二 . 什麼是綠覆蓋率
植物體含有葉綠素,而葉綠素及植物的細胞對入射的太陽光都有特殊的光譜反應,尤其在紅色及近紅外線波段差異表現最為突出,因此分析這兩個波段的反射率常可辨別植生的種類及生長狀況,因此遙感探測數據,經過分析運用而得到的某些數值,往往可以提供良好的植物資訊,此即植生綠度概念的理論基礎。目前國際上應用光學遙測資訊進行植被綠度分析,多使用可見光與近紅外光之比值或差值,即常態化差異植生指標( Normalized Difference Vegetation Index, NDVI ),經由長時間觀測可知植被改變的狀況,但植被的改變通常會受到氣溫變化、植物型態、地表溫度及微氣候等影響;大規模的植生變化則與大氣變動是息息相關的,因此藉由 NDVI 的變化可有效掌握與瞭解植生或地貌變遷情形。
三 . 應用多元光學遙測進行綠覆蓋率估算
航空影像雖具有較高空間解析度之優勢,但受限於航拍規劃及配合天候狀況,無法即時更新影像,衛星則以固定軌道繞行地球,無論天候狀況好壞,都能取得影像,即使災變發生,天候狀況不佳,地表被大量雲霧遮蔽,不利影像分析,仍能定期取得影像,一旦天候好轉,就可快速更新高品質的地表資訊,因此衛星遙測可說是監測地景動態變遷的最佳工具。有感於臺灣國土山坡地及平地之綠資源分布不均,平原地區缺乏大面積綠地,又面對加入 WTO 後的國際競爭,國內農業產業結構面臨調整,針對停產釋出之農地,輔導長期休耕並改以造林,著重在都市鄉鎮邊緣地、公園、鐵公路兩側、河川堤防高灘地、風景遊憩地區、學校、社區、離島地區水庫集水區及各種公共場所開放空間等規劃綠地空間,積極植樹綠美化,自民國 91 年起,實施臺灣地區「平地造林及綠美化方案」,此計畫以綠資源調查為範疇,不僅應用光學衛星資料,還應用法國 SPOT 光學系列資源衛星,針對臺灣全島進行長達連續 7 年的調查,最後,透過 NDVI 植生指標分析,並藉由長期標準樣區的設立,發展出植生門檻值估算法與植生覆蓋轉換法等兩種估測臺灣全島綠資源覆蓋率。
綠色植物具有吸收紅光及反射近紅外光的特性, SPOT 系列衛星、 Terra-MODIS 及福衛二號衛星影像(如圖 1 )均擁有紅光及近紅外光等資料,可進行 NDVI 指標的計算。 NDVI 指標值域介於 -1 至 +1 之間,小於零的像元值,通常屬於非植生之雲層、水域、道路和建築物,故指數越大時,代表綠色植物密度之增加,如草地及森林等。 NDVI 指標雖以簡單的方式即可演算,但不同衛星所拍攝的衛星影像,所得的資料略有所差異。因此,依據衛星影像不同空間尺度,計算的方式可區分為二值化門檻值估算法與植生覆蓋轉換法兩種,透過以上兩種方式長年期的推估臺灣全島綠覆蓋率,其成果如附表及圖 2 所示。
隨著國有福衛二號衛星的升空,其 8 公尺的解析度略高於原有 SPOT 系列衛星的 10 公尺及 20 公尺,可說是有效提高了觀測的細微度。另外,不同衛星通過同一區域間隔時間不同,為瞭解不同觀測週期與解析度之間的差異,選定 250 公尺解析度的 Terra-MODIS 衛星產品資料來進行估測,這使得原本長期觀測單顆衛星方式,進展到第二階段的多元化衛星觀測。
由附表可知, Terra-MODIS 產品所估算的綠覆蓋率成果皆高於 SPOT 系列及福衛二號,主要因資料型態的差異及解析度的限制。臺灣地狹人稠,以 250 公尺解析度而言,在真實地貌上,包含多樣化的複合式地貌,因此在估算上,易導致估算的誤差。透過相同月份的資料比較,易可明顯的看出,植物生長季節與二期稻作影響甚大。相對於高時間觀測頻率的 Terra-MODIS 產品, SPOT 系列衛星影像所估算的綠資源成果,以長達 7 年的觀測的成果而言,其綠資源率介於 85% 至 89% 之間,而四年度的福衛二號衛星影像綠覆蓋率則介於 82% 至 84% 之間。
綠覆蓋率的差異,除了衛星本身感測方法及資料整併的差異外,可由兩方面進行探討,一方面為平地區季節性農作變化,嘉南平原為國內最大農作區,因此各期別差異主要的原因多為農作物的耕植期週期性變化;另一方面為山區國有林區,每年 6 月到 9 月的颱風季節是造成山區植物覆蓋變動的主要原因,颱風與連續豪雨(本計畫歷經 98 年八八風災)造成土質脆弱地區的崩塌與河道大範圍沖刷,其次為植被自然復育差異。
三 . 未來展望
綜合長達 11 年兩階段的應用衛星影像調查臺灣全島綠覆蓋成果,期間在林務局長官的支持與督導下,以及相關學者不斷提供技術指導,現已階段性完成計畫預定目標,並且取得相當豐碩的成果,不但落實國家永續發展行動,也能具體提供學術及政府單位作為研究與施政方向,從而貫徹國土永續經營及綠美化的國家政策。近年來環保意識高漲,節能與減碳已不再是口號,落實減少二氧化碳排放、資源消耗與浪費是極為重要的課題,在自然環境中碳可因植物進行光合作用而固定於植物體內,形成有機碳、並能減少環境中二氧化碳,因此森林被認為是陸域生態系碳吸存來源之一,在全球溫室效應及劇烈環境變遷的威脅下,綠資源所扮演的減碳功能逐漸受到各界重視,在不久的未來若能綜合第一、二階段多元衛星偕同觀測,定可獲取更多元化定量資訊,有效評估國有林區綠資源及碳吸存效能,以突顯森林資源所扮演的減碳角色,進而增加遙測資料的使用層面。
附表 91 至 101 年度兩階段多元化衛星估算全島綠覆蓋成果
月份 衛星別 / 年度 |
01 |
02 |
03 |
04 |
05 |
06 |
07 |
08 |
09 |
10 |
11 |
12 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
SPOT 系列 |
91 |
87.22 |
85.38 |
||||||||||
92 |
88.90 |
87.60 |
|||||||||||
93 |
87.79 |
85.19 |
|||||||||||
94 |
85.76 |
86.15 |
|||||||||||
95 |
87.52 |
88.12 |
|||||||||||
96 |
86.28 |
86.85 |
|||||||||||
97 |
85.97 |
87.38 |
|||||||||||
Terra-MODIS |
98 |
90 |
87 |
89 |
|||||||||
99 |
87 |
86 |
91 |
92 |
93 |
87 |
86 |
88 |
90 |
88 |
87 |
88 |
|
100 |
87 |
86 |
90 |
91 |
92 |
87 |
87 |
87 |
89 |
88 |
88 |
89 |
|
101 |
91 |
89 |
92 |
91 |
94 |
85 |
86 |
86 |
89 |
||||
福衛二號 |
98 |
83.38 |
|||||||||||
99 |
83.72 |
||||||||||||
100 |
82.32 |
||||||||||||
101 |
83.79 |
||||||||||||
表格內數值均為綠覆蓋率百分比( % ) |
圖 1 2011 年福衛二號全島自然色影像
圖 2 2011 福衛二號全島綠覆蓋率套色影像