基于信息技术的森林资源调查新体系

该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题.20世纪70年代末,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的估测.曾研究了比值项的作用,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式,以及在中国不同气候带的应用.在对精度和费用进行了细致的分析后指出:遥感调查方法比传统方法节约经费1/3～1/2.近年来,作者在上述研究的基础上,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究.解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题,并引入地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS),为建立以遥感为主要技术手段的新的森林资源估测体系提供有力支持.     

森林资源设计调查中蓄积量遥控估测方法应用

森林资源规划设计调查的目的是查清某一地区内的森林资源的种类、数量、质量的变化,从而进行细致的森利资源分析,为指定区域国民经济的发展规划以及林业发展规划提供数据依据,因此探索一种科学准确的方法就显得尤为必要.蓄积量遥控估测方法,是在综合运用RS、GIS和GPS技术,结合少量地面调查样地资料,建立森林蓄积量估测方程来估测森林蓄积量,以期最大限度地减轻地面调查工作量,已成为森林资源调查领域关注的热点问题.     

森林蓄积量遥感定量估测研究综述

论述森林蓄积量的概念和发展历史,介绍森林蓄积量定量估测的常规方法,以及近年出现的新蓄积量定量估测方法,如遥感方法、基于遥感技术的神经网络模型方法,并阐述了森林蓄积量遥感定量估测方法的发展趋势。     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

遥感技术在林业监测中的应用

遥感技术在林业监测中的应用非常广泛,如森林资源遥感调查、森林火灾遥感监测、森林病虫灾害遥感监测等。遥感技术在具体应用过程中具有十分显著的实时性、动态性和综合性,发挥着非常关键的作用。基于此,本文详细分析遥感技术在林业监测中的应用,以供参考。     

基于不同立地质量的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量遥感估测在森林资源管理中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,利用2007年TM遥感影像和2007年森林资源2类调查数据,对杉木树种分立地质量等级和不分地位等级2种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差3种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。结果表明:以TM遥感影像主成分分析中第1主成分为自变量的模型拟合效果最好,相关系数R均在0.67以上,最高为0.868;利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为90.31%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体的估测精度分别为96.1%、97.24%、95.56%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

高分遥感比值波段设置对森林蓄积量估测影响规律的研究

为研究利用国产GF-1号卫星影像进行森林资源定量估测的可行性,本文选择我国东北大兴安岭地区某林业局为试验场地,采用GF-1号卫星影像16m分辨率的WFV多光谱数据,结合试验区域的一类样地调查资料,建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程,进行森林蓄积量定量估测。为有效设置可能影响蓄积量估测的遥感信息,本文重点分析了遥感比值波段的设置和优选对蓄积量估测模型建立和估测精度等的影响规律。研究结果表明,设置不同种类的比值波段将影响最优变量筛选结果,高分遥感信息对提高森林蓄积量估测精度有较大影响。     

森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律

为研究森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律,根据某监测区域地面调查样地对应的遥感和GIS信息,设计蓄积量估测模型,通过数学仿真方法研究郁闭度对蓄积量估测的影响大小及规律。研究结果表明郁闭度对蓄积量估测起非常重要的作用,若要通过监测区域样地对应的遥感和GIS信息,建立以样地为单位的蓄积量估测方程,郁闭度是不可或缺的影响因子。因此必须先估测森林郁闭度,再建立包含郁闭度的蓄积量估测方程,才能实现以遥感和GIS为基础的蓄积量估测。     

基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测

综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。为对比k-NN方法的估测精度,对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模。采用GF-1号16 m分辨率的多光谱数据,在林业局级尺度上分别应用这3种方法进行森林蓄积量建模估测,生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值。将3种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较,k-NN方法估测精度达到97.3%,略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度。因k-NN方法不受Gauss-Markov假设限制,且能有效克服建模变量间的复共线性问题,研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测,且国产GF-1卫星影像能有效应用于森林资源监测。     

高分辨率林业生态工程监测系统研建与应用

林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体的监测应用示范系统。高分辨率卫星数据与遥感监测应用技术体系的结合有利于林业生态工程管理建设,提升了中国森林资源调查与监测技术水平。     

中小比例尺航片森林蓄积量的遥感判读研究

研究了中小比例尺航片在森林蓄积量判读上的应用,结果表明：可以根据航片上影像灰度的平均值来进行树种的判别;利用灰度标准偏差进行林分蓄积量的估测,其拟合误差不足5%,满足林业生产实践的精度要求。填补了中小比例尺森林蓄积量判读的空白,是建立森林蓄积量判读的不同比例尺、不同遥感来源立体判读体系的重要补充,具有十分重要的现实意义。     

香格里拉市云冷杉林蓄积量遥感估测非参数模型研究

以滇西北典型代表区域的迪庆州香格里拉市云冷杉为研究对象,运用Landsat 8遥感影像数据结合地面角控样地调查数据,建立云冷杉BPNN和SVM估测模型,进行对比分析。结果表明:SVM模型精度明显优于BPNN模型,其R2、r RMSE和P分别为0.67、27.91%和77.09%。利用SVM遥感估测模型得到香格里拉市云冷杉林总蓄积量与传统森林资源二类调查当年的统计结果误差仅为1.14%,SVM估测模型可为今后森林蓄积量估测提供参考。     

遥感在陕西柞水县小岭镇森林资源二类调查中的应用研究

以SPOT5遥感数据为主要信息源,以陕西省柞水县小岭镇为对象开展森林资源遥感技术调查的试验研究。对遥感影像进行处理,通过调查,判读解译出小岭镇的森林、林地和林木资源的种类、数量、质量与分布情况。这些信息是建立或更新森林资源档案,制定森林采伐限额,进行林业工程规划设计和森林资源管理的基础,也是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划,实行森林生态效益补偿和森林资源资产化管理,指导和规范森林科学经营的重要依据。     

林业3S技术应用专家游先祥教授

游先祥，男，1936年生，湖北省黄陂县人，北京林业大学资源环境学院教授，国家政府津贴享受者；他还是中国地理学会遥感分会理事、遥感学报编委.游先生1956～1960年在西北农学院林学系学习，1960年毕业后在北京林学院工作至今.历任助教、讲师、副教授、教授、博士生导师、国家级重点学科——森林经理学科学术带头人之一.1981年考取出国留学人员德语培训班进修德语，1982～1984年赴德国Freiburg大学林学院进修“航测及遥感在林业中的应用”. 　　游先祥教授从事林业科学和科研工作40年，“理论——实践——创新”是他一贯奉行的准则.他少年时代生活在农村，一边劳动，一边学习，造就了他不怕困难、吃苦耐劳、勤奋学习的品质，学生时代一直是品兼优的好学生.大学毕业参加工作后，曾参加河北省林勘院的生产实践.中科院西藏资源综合考察.1973年参加我国南北方森林资源清查抽样实验，随后参加了全国森林经理人员培训工作.林业资源调查的理论教学和生产实践使他感觉到林业科技进步必须转移到依靠现代科学技术，遥感将会成为森林资源调查监测的重要技术手段.70年代他参加了我国最早的应用航天遥感的学习和培训.从此，他把自己毕生的教学和科研定位在现代空间信息技术应用于森林资源与环境调查监测方面.从我国林业系统早期的应用遥感技术“辽宁省林业基地调查规划试验”到联合国粮农组织的遥感培训班，他都是积极的参加者.两年的留德生活使他能够参加先进的林业航测与遥感科研，如通过利用8年的彩红外航空像片监测鲁尔工业区炼油厂的污染，并分析太阳黑子活动与污染的综合作用对森林生长的影响、数字图象处理、正射影响图制作过程. 　　1984年游教授学成回国，1985年主持“六五”期间应用遥感电算的土地资源调查、评价、规划的研究，此成果获1987年林业部科技进步三等奖.在“七五”期间主持和参加了多项国家攻关项目，其中有“陕甘宁实验区遥感综合调查”、“三北防护林公共实验区遥感综合调查”此两项研究获得了中科院科技进步二等奖、林业部科技进步一等奖.“八五”期间参加了“西南林火快速监测”国家攻关项目， 联合主持了国家自然科学基金项目“贺兰山景观结构变动对环境的影响”、北京自然科学基金项目“森林生态功能区划及合理布局”、“北京绿色廊道网络体系建设的研究”等，这些项目应用遥感、GIS对景观生态的应用进行了大量深入的研究，与此同时完成了“森林资源调查、动态监测的研究”，并获得了林业部科技进步三等奖.此外，他最早进行了应用遥感技术作为山西关帝山、青海省玉树、祁连山、甘肃省迭部地区、白龙江地区、北京市、黑龙江省农垦总局、黑龙江省林业厅直辖地区等200万hm2以上的大面积森林资源二类清查的调查方法，并进行遥感制图.他还应用遥感、GIS进行首都绿化信息动态管理系统的研制.参加了应用地面光谱、GPS等技术的中国资源一号卫星对荒漠化地区监测的实验等工作.这些研究首先从遥感进而扩展到遥感与GIS、GPS的结合，逐渐将3S技术应用于资源与环境的调查与监测中，近年来，又应用3S技术进行景观生态、森林生态与环境等领域的研究. 　　游教授不但注重联系生产实践的科研课题和科技攻关，同时注重基础理论的研究，近年来他对RS特征信息的提取、波段信息量、波段优化组合和森林蓄积量估测、应用辅助信息及信息融合技术的森林植被信息提取、基于三维及空间分析技术的资源环境信息管理、应用3S技术的生态规划等问题进行了系统深入的研究.游教授著述丰富，近年来，先后主编和参加编写出版专著《森林资源调查、动态监测、信息管理系统的研究》、《再生资源遥感应用研究》、《再生资源遥感应用研究文集》、《再生资源遥感理论及其技术应用》、《森林火灾遥感监测评价》.近期，即将出版专著《北京森林与生态环境的研究》、《贺兰山景观变动及对环境的影响》.此外还发表论文数十篇，参加亚洲遥感学会及在芬兰召开的国际森林资源调查、监测会议，在北京召开的森林资源调查、监测等国际会议并宣读了研究论文. 　　游教授已指导硕士生20余人，博士生10人，合作指导博士后1人，研究生中多数成为教学、科研、生产单位的骨干，培养出教授1人，副教授7人，对于研究生，他在学术上指导，研究上严格把关，生活上格外关心，方向上注重创新.他注重实验室建设、使实验室保持先进水平，并经常保持与国外同行的学术交流. 　　游教授就是这样兢兢业业，经常最后一个离开林业楼，节假日也去办公室，至今还像年轻人一样出外业到青藏高原，为发展我国林业“3S”教学和科研事业做出不断的奉献.     

浅谈卫星遥感图像在林改工作中的应用

2009年由国家林业局西北规划设计院完成的镇巴县二类森林资源清查设计规划,在本次设计规划中将卫星遥感技术运用到林业调查技术工作中.在其提供的调查成果中有森林资源管理系统(包含地形图、遥感影像图、报表、文档资料等数据),森林资源虚拟现实系统(三维立体地形)软件.受其启发,在本次林改中将软件中的遥感技术应用到林改勾图工作中,发现具有很强的科学性和实用性.     

基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。     

基于中巴资源卫星数据的森林郁闭度估测研究

森林资源分布具有辽阔性、复杂性、通达性差等特点,而遥感技术具有宏观、动态、便捷、可周期重复和成本低等优点,成为研究森林资源状况的理想手段。目前,在森林遥感应用中,多源遥感数据的提供能力越来越强。但由于遥感信息的综合性、复杂性,遥感信息处理技术相对落后。基于不同区域、不同季相和不同背景特征的森林遥感分类技术远未成熟。利用中巴资源卫星遥感数据,经过图像处理(包括图像的校正、图像的增强和图像的分类等),获取样地的灰度值,结合少量地面实测样地资料,通过线性回归建立森林郁闭度的数学模型,并进行检验以确保估测的精度,为林业生产和建设提供依据。     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

基于遥感技术的森林健康研究综述

遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理,其与森林健康研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林健康研究的表达能力.目前,森林健康遥感研究正处于各学科交叉、融合、调整,由静态向动态、单一向复杂、零散向系统转变的关键发展时期,但缺乏对森林健康问题的全面考量、逻辑安排和系统的顶层设计.在把握森林健康活力、组织结构和恢复力核心理念的基础上,从森林资源调查、森林生态功能评估、森林健康风险控制和森林植被参数提取四个方面构建和丰富基于遥感技术森林健康研究体系,对国内外森林健康遥感研究进行综述.通过对以上研究内容的总结分析,明确基于遥感技术的森林健康研究各领域的研究进展,及其在理论、技术和应用方面的不足.分析认为:(1)未来应加强森林生态和遥感技术重大基础理论研究,以明确森林结构、过程、功能与遥感数据之间的耦合关系;(2)发展完善新型遥感技术、遥感数据解译算法与软件工具,提高遥感数据的精确度、利用率和利用效率;(3)提升森林健康遥感研究成果的科技转化水平,推进快速分析评价与辅助决策功能研究,指导相关森林健康经营活动和科学研究的开展,以及林业政策的制定.     

无人机遥感在森林资源调查中的应用

无人机是新近才受到重视的遥感平台,根据无人机遥感的特点,结合地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）技术,以森林资源二类调查为例,探讨无人机遥感技术在森林调查中的应用。分析指出,无人机遥感技术在森林精确区划调查、森林病虫害监测防治方面有良好应用前景。