遥感技术在森林树种多样性监测中的应用研究进展

树种多样性的快速、有效监测能够促进生物多样性保护与研究以及森林可持续管理。遥感技术正逐渐成为森林生物多样性大面积快速监测的新兴手段,为树种多样性空间格局信息的快速提取提供了有力保证。以数据源为线索,文中系统阐述了近年来多光谱遥感、高光谱遥感、激光雷达、微波遥感及多源遥感协同方法在树种多样性监测中的应用研究现状,并从数据源、数据平台、遥感异质性指数、数据时间特征和监测模型5个方面讨论了森林生物多样性遥感监测研究的发展趋势,旨在为生物多样性遥感监测研究提供有益启示。     

卫星遥感在林地监测中的应用分析

在分析遥感信息与林地特征匹配性、遥感数据空间分辨率与监测尺度适宜性、遥感监测技术与林地分类体系适应性的基础上,从选取遥感数据、改进遥感影像处理方法、优化监测技术流程等方面着手,给出了提高林地监测精度的方法。     

松材线虫病变色松树遥感监测研究进展

[目的]综合评述了松材线虫病变色松树遥感监测的数据和方法研究进展,并就星-机-地多源遥感数据协同监测变色松树提出展望。[方法]通过分析松材线虫病染病松树的生理生态特征和冠层光谱,综述遥感数据的获取、基于遥感数据的变色松树解译方法,讨论当前松材线虫病变色松树遥感监测存在的主要问题,并指出未来可能的研究方向。[结果]不同的遥感监测平台对于变色松树的识别各具其优势,地面调查具有高可靠性优势、卫星遥感具有多时相优势、无人机遥感具有高空间分辨率和高灵活性优势。其中以无人机遥感和高分卫星遥感为主的遥感技术的发展,伴随着遥感图像解译算法和计算机软硬件的改进,为松材线虫病疫区变色松树的快速定位和计数提供了新的手段。但新手段在变色松树监测过程中还存在着监测手段单一,定位位置偏差大、识别精度和识别效率低等问题。[结论]未来随着卫星数量的增多和无人机影像获取成本的减少,从多源遥感影像上采用人工智能算法快速定位出单株变色松树和疫区变色松树的计数将成为新的模式。     

高分辨率卫星遥感在红树林资源监测中的应用

卫星遥感是进行红树林资源监测的主要方法, 高分辨率卫星遥感能够提供细尺度上的资源信息, 是红树林资源保护和监测研究的重要发展方向。文中在综合国内外相关文献的基础上, 分析国内外高分辨率卫星遥感包括高空间和高光谱遥感数据应用于红树林资源监测研究的现状, 讨论用于遥感研究的数据源、研究内容、方法以及应用研究的局限性和发展趋势。     

基于卫星遥感数据空中抽样的大尺度森林资源动态监测

为监测大尺度宏观性森林资源动态变化,以SPOT5和ALOS高空间分辨率卫星遥感数据为源数据,辅以相关调查资料,在GIS支持下,采用空中抽样的方法,在遥感图像上布设样地,通过目视判读方法确定样地的土地类型、优势树种(组)等,据此计算森林面积和构造土地类型转移矩阵。根据历史调查资料分析得到森林类型单位面积蓄积量,并以此来计算各类林木蓄积量,从而实现研究区域森林面积、蓄积的动态监测。应用结果表明,在具备高空间分辨率遥感数据以及历史调查资料较丰富的情况下,该方法具有工作量小、精度高,且易于进行动态分析的特点,不但适用于大尺度宏观性森林资源监测,也适用于中尺度(如县级行政区域)的森林资源动态宏观监测。     

国家级森林资源遥感监测业务运行系统的设计

国家级森林资源遥感监测业务运行系统是在林区遥感影像高精度几何校正技术、林区地类信息的提取技术、森林类型、郁闭度和蓄积量信息的提取技术等关键技术进行攻关的基础上将森林资源遥感监测各环节工作进行集成的。通过此系统提供的遥感数据处理、森林分类判读、森林类型变化信息提取、遥感监测成果统计、地理信息分析与信息数据库管理等功能,充分发挥了遥感优势,达到了丰富监测信息,提高监测效率和工作效率的目的。     

变色立木的无人机遥感监测技术

笔者简要阐述了国内外应用高空间分辨率遥感数据监测单木级森林病虫灾害的研究现状,提出可服务于松材线虫病死树普查的变色立木低空遥感监测技术要求,给出主要工作流程,建议规范松材线虫病的无人机遥感监测服务市场。     

基于卫星遥感影像的森林病虫害监测研究进展

森林病虫害是森林的主要灾害,快速准确监测森林病虫害是开展病虫害防治的关键。利用卫星遥感影像监测森林病虫害是一种经济高效的手段。为进一步加强森林病虫害遥感监测的研究和实践,综合分析了国内外利用卫星遥感影像监测森林病虫害研究现状,系统总结了应用卫星遥感影像监测森林病虫害的主要技术方法,深入分析了存在的主要问题并进行研究展望。研究表明:森林病虫害遥感监测研究中主要存在3个问题:1)高空间分辨率影像的研究不足;2)影像纹理信息挖掘不充分;3)失叶遥感监测挑战大等问题。针对上述存在的主要问题,研究提出对策建议:1)多源遥感数据的综合应用;2)增强图像处理技术;3)加强病虫害生境因子的利用;4)构建病虫害遥感监测系统平台等。     

遥感技术在森林病虫害监测中的应用研究进展

总结了近50年来遥感技术在森林病虫害监测领域的研究进展。将近年来遥感监测病虫害的主要方法归纳为影像分类法和影像差技术法,遥感监测森林病虫害的模型概括为3种主要应用模式:1)各类植被指数形式模型;2)采用所用通道的其他组合形式模型;3)各通道与生态因子的混合形式模型。根据分析研究提出了今后遥感监测森林病虫害研究的4个主要方向:1)热红外波段监测森林病虫害的应用研究;2)森林病虫害遥感监测物理模型的研究;3)森林病虫害遥感监测的基础理论研究;4)高光谱、高空间和高时间分辨率遥感数据的应用研究。     

遥感在茶园监测中的应用研究进展

科学有效的茶园遥感监测技术是茶园管理、土地利用管理及产业政策制定的基础。了解国内外遥感技术在茶园监测中的应用研究进展,对大尺度茶园提取、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。本文梳理了遥感技术在茶园监测中的应用历史,总结了1999年以前、2000-2010年、2011-2020年3个时期遥感技术在茶园监测中的应用情况。此外,归纳总结了茶园监测中的遥感数据源、分类算法及遥感信息(光谱指数、纹理特征等),分析了遥感技术在茶园监测应用方面的研究重点以及不足之处。最后,对未来遥感茶园监测相关研究提出了建议与展望。随着传感器数量不断增加,遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高,分类算法的不断涌现,光谱指数的广泛应用。基于多源遥感和时间序列数据,集成智能算法对茶园进行大尺度遥感监测将成为必然的发展趋势。     

刍议枯死松树的天空地协同监测技术体系建设

枯死松树及时精准监测是做好松材线虫病防治的基础,传统人工线路踏查难以保证全覆盖和高时效。高空间分辨率的航空和航天遥感技术可以快速采集区域级地表覆盖数据,获取单木与树丛级森林资源健康状态信息,服务于枯死松树监测;地面调查是航天和航空遥感技术应用不可或缺的组成部分,是实现对松材线虫病疫情遥感监测必不可少的工序。枯死松树的天空地协同监测技术体系的建立,以及天空地遥感技术互为补充的集成运用,是提高松材线虫病监测调查工作实时性、客观性和科学性的重要保障,不仅可为精准监管森林资源提供相应解决方案,也是完善和丰富现有松材线虫病监测普查体系、实现松材线虫病疫情早期发现以及疫情处置监管的有效途径。     

遥感数据结合地统计学方法在林业中的应用

在林业研究中,具有空间属性的林业数据分析、建模和预测越来越受到关注。遥感技术与地统计学方法相结合,提供了大尺度空间格局分析、森林资源动态监测和预测的方法。文中简单介绍了遥感技术与地统计学的方法和特点,从监测与分类、估计与模拟2个方面综述地统计学结合遥感技术在林业中的应用,并针对遥感数据结合地统计学方法在林业研究中存在的问题加以讨论。     

森林资源管理的遥感技术应用研究

本文论述了森林资源管理的遥感技术应用方法和手段。通过对不同时期的ＴＭ卫星影像进行数字解译处理，结合地面调查数据，计算各种图像指数，并辅以地理信息系统的分析，在ＥＲＤＡＳＩＭＡＧＩＮＥ和ＡＲＣ／ＩＮＦＯ系统的支持下，实现对森林资源动态变化情况进行监测的系列化程序，建立适用于福建省森林资源管理的遥感应用解析模型。     

国家森林资源与生态状况综合监测理念及其技术体系——以2007年广东省试点为例

介绍了2007年广东省开展国家森林资源与生态状况综合监测试点时所采用的监测理念与方法体系,供全国开展此类工作借鉴参考。试点以连清固定样地体系为依托,构建了融植被监测系统、林地土壤监测系统、物种多样性监测系统于一体的样地调查体系;设计了森林资源、湿地资源、石漠化土地资源以及森林健康、森林土壤状况、森林景观、森林固碳、涵养水源、保育土壤、生物多样性保护等功能效益的指标体系;形成了以固定样地调查为主体,地面调查结合实验测定,以及遥感监测、模型测算结合指数分析的综合评定技术体系。     

Remote estimation of shelterbelt width from SPOT5 imagery

Width is one of the key parameters of a shelterbelt. Traditional methods to acquire this width are mainly based on field measurement, which is impractical for monitoring shelterbelts at regional scale. There are many studies analyzing linear objects, but they are not directly applicable to width detection of such objects. In this paper, we analyzed relationships among vegetation fractions retrieved from SPOT5 remote sensing imagery with 10 m × 10 m spatial resolution, shelterbelt area, and shelterbelt width in one pixel. Based on this analysis, we developed a method for recognizing shelterbelt width from a remote sensing image of central western Jilin Province, China. The result was validated by field measurement data and measurement from an aerial image of 0.5 m × 0.5 m spatial resolution. Mean absolute error was 2.40 and 2.73 m respectively, suggesting that the proposed method is feasible and its accuracy is acceptable. The study provides a valuable method for monitoring shelterbelt width across large spatial scales and an accurate input parameter for the recognition of shelterbelt porosity from remote sensing data in future research.     

基于时空适应反射率融合模型的林区遥感应用研究

高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测方面具有重要的作用,然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间和时间分辨率上存在着不可调和的矛盾。本文针对神农架林区多云雾高时空分辨率数据缺乏的现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,利用LandSat8数据进行预处理,得到高分辨率的NDVI数据,并将MODIS NDVI数据进行重投影、重采样等预处理;其次,利用STARFM模型进行高分辨NDVI预测,利用评价因子选择最佳算法参数,并利用二分模型计算植被覆盖度;再次,以LandSat8获取的真实数据与预测数据进行精度评价;最后,选取黑龙江小兴安岭西北部林区生长季数据进行验证试验。结果表明:利用该方法可以在神农架林区获得预测日期的较好的NDVI及植被覆盖度,精度分别为90.8%、82.60%。此外,通过验证试验,可以获得同年生长季小兴安岭林场较好的NDVI以及植被覆盖度,精度分别达到92.86%、88.65%。