張 娟，廖菊陽，劉 艷，王 玲，李巧云，吳林世，黃雅奇

（1湖南省植物園，長沙 410000；2中南林業(yè)科技大學(xué)林學(xué)院，長沙 410004；3湖南長株潭城市群森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測(cè)研究站，長沙 410004）

0 引言

黨的十八大報(bào)告提出將生態(tài)文明作為“五位一體”建設(shè)目標(biāo)之一，加大了對(duì)生態(tài)環(huán)境的重視和保護(hù)力度，使得森林資源監(jiān)測(cè)逐步轉(zhuǎn)向生態(tài)文明的目標(biāo)，因此，進(jìn)行森林資源監(jiān)測(cè)對(duì)保護(hù)生態(tài)安全具有重要意義。西方發(fā)達(dá)國家森林資源監(jiān)測(cè)起步較早[1]，并已將遙感作為森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取的常規(guī)方法[2-3]。以德國為代表，德國的森林資源監(jiān)測(cè)與生態(tài)環(huán)境綜合監(jiān)測(cè)一起實(shí)施，以高分辨率遙感影像為底圖開展森林資源監(jiān)測(cè)工作，減少了大量的外業(yè)調(diào)查工作量[4]。20 世紀(jì)70 年代中國開始全國森林資源連續(xù)清查。傳統(tǒng)森林資源監(jiān)測(cè)主要依靠人工外業(yè)調(diào)查，工作任務(wù)繁重的同時(shí)也增加了外業(yè)人員的危險(xiǎn)。如今，利用多源遙感技術(shù)，極大提高了監(jiān)測(cè)效率。同時(shí)，原始森林山區(qū)等難以依靠人工開展監(jiān)測(cè)的地區(qū)，多源遙感能夠發(fā)揮其數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，使得監(jiān)測(cè)成為可能，極大減輕工作負(fù)擔(dān)，并降低危險(xiǎn)性。筆者闡述多源遙感數(shù)據(jù)在森林資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來可能的發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)方法進(jìn)行合理展望。

1 多源遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀

森林資源是森林、林木、林地，以及依托其生存的野生動(dòng)物、植物和微生物的總稱。森林資源監(jiān)測(cè)需要以調(diào)查為基礎(chǔ)，多次連續(xù)的調(diào)查或清查就是監(jiān)測(cè)，森林調(diào)查是森林資源數(shù)據(jù)采集的主要手段[5]。近幾十年來，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，世界各國陸續(xù)發(fā)射多顆遙感衛(wèi)星占領(lǐng)有限太空資源，并將衛(wèi)星獲取的影像服務(wù)于山水林田湖草沙等自然資源監(jiān)測(cè)。已有較多的系列衛(wèi)星能夠用于森林資源監(jiān)測(cè)任務(wù)，如中國的高分系列衛(wèi)星。同時(shí)，為滿足日益更加精細(xì)化的林業(yè)要求，逐步引入無人機(jī)遙感或航空遙感開展森林資源監(jiān)測(cè)。

1.1 衛(wèi)星遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)

國內(nèi)遙感起步于20世紀(jì)70年代末期，但后續(xù)發(fā)展十分迅速，遙感技術(shù)在森林資源監(jiān)測(cè)中被廣泛使用，并具有良好的應(yīng)用前景。多光譜數(shù)據(jù)是林業(yè)應(yīng)用的主要數(shù)據(jù)，目前科研院所和生產(chǎn)單位廣泛使用遙感技術(shù)，能夠有效將森林類型區(qū)別出來，如闊葉林、針葉林、針闊混交林。衛(wèi)星遙感技術(shù)在森林資源監(jiān)測(cè)中具有重要的地位，利用衛(wèi)星遙感開展森林資源監(jiān)測(cè)可以減少人、財(cái)、物的耗損，提高了大面積森林資源的監(jiān)測(cè)效率[6]。森林資源監(jiān)測(cè)常用的遙感數(shù)據(jù)源包括Landsat TM 系列、SPOT 系列、ALOS 系列、資源系列，以及國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)等。衛(wèi)星遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)的一般流程如圖1 所示，利用預(yù)處理之后的高分辨率遙感數(shù)據(jù)，根據(jù)建立好的解譯標(biāo)志、指標(biāo)體系，建立解譯標(biāo)志庫，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯提取森林資源變化圖斑，目視解譯勾繪森林資源變化圖斑，通過外業(yè)實(shí)地調(diào)查結(jié)果對(duì)衛(wèi)星遙感提取結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估，形成標(biāo)準(zhǔn)化成果，為森林資源監(jiān)測(cè)的應(yīng)用提供對(duì)照與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其中，遙感影像判別的解譯標(biāo)志為直接特征（大小、形狀、色調(diào)、陰影），以及地物和其周圍環(huán)境表現(xiàn)出的間接特征（紋理、位置和布局）等[7]，常見的指標(biāo)體系如表1 所示。衛(wèi)星遙感搭載的傳感器有多種，根據(jù)森林資源監(jiān)測(cè)需求，可選擇不同的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源開展森林資源監(jiān)測(cè)（表2）。

圖1 衛(wèi)星遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)流程

表1 衛(wèi)星遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)常見指標(biāo)體系

表2 常見衛(wèi)星遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)

1.2 無人機(jī)遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)

無人機(jī)遙感是一種靈活機(jī)動(dòng)的，能夠快速獲取更高分辨率的森林資源信息的先進(jìn)新興航空遙感技術(shù)[20]。在森林資源監(jiān)測(cè)中，根據(jù)研究對(duì)象和尺度的需要，固定翼無人機(jī)和旋翼無人機(jī)被廣泛使用。無人機(jī)遙感獲得森林資源高分辨率影像后的處理流程如圖2所示。對(duì)高分辨率影像進(jìn)行圖像預(yù)處理后，生成數(shù)字正射影像(DOM)、數(shù)字高程模型(DEM)、數(shù)字地表模型(DSM)，對(duì)生成的DOM 開展圖像分類，利用DEM、DSM 計(jì)算得到冠層高度模型(GHM)，輸出林木信息[21-24]。利用無人機(jī)遙感，可以獲取大量的森林資源數(shù)據(jù)，改善傳統(tǒng)森林資源監(jiān)測(cè)中周期長、精度差、成本高的弊端。無人機(jī)遙感平臺(tái)能夠搭載多種傳感器，根據(jù)森林資源監(jiān)測(cè)需求，選擇不同的傳感器來獲取森林資源數(shù)據(jù)（表3）。

圖2 無人機(jī)遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)流程

表3 常見無人機(jī)搭載傳感器應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)

1.3 多源遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)

森林資源監(jiān)測(cè)圍繞著森林資源可持續(xù)發(fā)展，掌握森林資源相關(guān)信息，采集所需要的信息，具體的森林資源監(jiān)測(cè)內(nèi)容視監(jiān)測(cè)類型而異，森林資源監(jiān)測(cè)內(nèi)容包括森林病蟲害監(jiān)測(cè)、林分樹高測(cè)定、森林冠層結(jié)構(gòu)測(cè)定、樹種組成及森林分類、森林生物量測(cè)定、森林蓄積量及分布、林地立地狀況等[5]。

1.3.1 森林病蟲害監(jiān)測(cè) 森林病蟲害降低木材質(zhì)量，影響著樹木的生長發(fā)育及更新，造成森林資源的嚴(yán)重?fù)p失和生態(tài)環(huán)境破壞，成為了目前森林面臨的三大災(zāi)害之一。當(dāng)森林病蟲害發(fā)生時(shí)，會(huì)在林木上顯示出特別的病理狀態(tài)，如黃化、枯萎、反射率等特征變化等[42]。森林病蟲害監(jiān)測(cè)主要將人工調(diào)查和衛(wèi)星遙感影像手段結(jié)合，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)病蟲害動(dòng)態(tài)，控制災(zāi)害的發(fā)生與發(fā)展，降低林木損傷程度。徐海舟等[9]利用非成像高光譜遙感結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)開展森林病蟲害監(jiān)測(cè)，得到較高的實(shí)驗(yàn)結(jié)果精度。但是對(duì)于國家森林公園或重點(diǎn)林場(chǎng)大范圍的森林資源監(jiān)測(cè)，衛(wèi)星遙感一定程度上滿足不了需求，無人機(jī)遙感可以通過搭載高分辨率相機(jī)和多種傳感器提供更高的精度[29]。

1.3.2 林分樹高測(cè)定 林分樹高測(cè)定是森林資源監(jiān)測(cè)一項(xiàng)必須開展的工作[43]。楊坤等[31]使用最大類間方差法對(duì)數(shù)字正射影像進(jìn)行點(diǎn)云分割，得到樹木頂端高度和地面平均高度，取得了較好的精度。姚相坤等[44]采用地基激光雷達(dá)技術(shù)對(duì)水曲柳、興安落葉松2 種人工林開展多站全方位掃描，基于提取的單木因子構(gòu)建的樹高模型，擬合結(jié)果調(diào)整絕對(duì)系數(shù)R2均在0.8 以上。張煜星等[23]基于無人機(jī)遙感搭載的激光雷達(dá)開展平均林分樹高計(jì)算，得到林地小班的樹高等級(jí)分布，用森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證對(duì)比，取得了75.1%的精度。

1.3.3 森林冠層結(jié)構(gòu)測(cè)定 精確估計(jì)森林冠層結(jié)構(gòu)是森林生態(tài)系統(tǒng)研究中一個(gè)重要的組成部分，將衛(wèi)星遙感應(yīng)用于大范圍的森林冠層結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)，可在一定程度上完成大范圍、多時(shí)空動(dòng)態(tài)、快速無損壞的森林冠層結(jié)構(gòu)測(cè)定。于泉洲等[11-12]結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，基于Hyperion高光譜數(shù)據(jù)定量分析森林冠層光譜特征，很好地闡明森林冠層結(jié)構(gòu)組成對(duì)于光譜特征的影響。Jawed 等[32]利用無人機(jī)航拍圖像獲取毛櫸林樹參數(shù)估計(jì)，結(jié)果表明無人機(jī)影像可以有效并快速地獲取中大型森林冠層。孫釗[33]以無人機(jī)影像為遙感數(shù)據(jù)源，開展杉木林樹冠參數(shù)估測(cè)，以實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)結(jié)果作為驗(yàn)證，結(jié)果表明無人機(jī)遙感在森林冠層參數(shù)信息獲取上是可行的。

1.3.4 樹種組成及森林分類 對(duì)林分樹種組成進(jìn)行識(shí)別以及森林分類時(shí)，地面觀測(cè)不能很好地獲取森林冠幅輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)等信息，而空中觀測(cè)能解決地面觀測(cè)的不足[34]。代華兵[14]利用SPOT 5 高分辨率遙感數(shù)據(jù)開展森林分類，綜合應(yīng)用光譜、紋理信息以及歷史調(diào)查數(shù)據(jù)，其森林分類精度達(dá)到87%以上。Lisein等[45]利用無人機(jī)遙感開展多時(shí)段調(diào)查，并利用隨機(jī)森林分類對(duì)樹種組成進(jìn)行識(shí)別分類，得到良好結(jié)果。Sankey 等[27]融合無人機(jī)激光雷達(dá)和高光譜數(shù)據(jù)，開展多種樹種的分類識(shí)別，認(rèn)為激光雷達(dá)和高分辨率影像融合方法較單一傳感器數(shù)據(jù)在樹種組成分類上具有更好的效果。

1.3.5 森林生物量測(cè)定 森林生物量監(jiān)測(cè)對(duì)于森林生態(tài)系統(tǒng)研究具有重要意義，也是森林資源監(jiān)測(cè)中重要指標(biāo)之一[46]。陳小藝等[15]基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，反演森林生物量與森林參數(shù)之間的模型，得到與歷史記錄數(shù)據(jù)吻合的汪清縣生物量分布情況。洪奕豐[47]使用機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)開展了落葉松單木、林分、經(jīng)營單位、宏觀區(qū)域等多尺度的生物量反演，實(shí)現(xiàn)了森林生物量大范圍、快速準(zhǔn)確的獲取。Naik等[48]基于星載多時(shí)相多光譜遙感數(shù)據(jù)對(duì)森林地上生物量進(jìn)行預(yù)測(cè)和估算，結(jié)果表明基于多時(shí)相數(shù)據(jù)的生物量模型比單一模型更有效。茍睿坤等[49]利用國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，使用主成分回歸模型對(duì)油松人工林地上生物量進(jìn)行反演，實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)樣地森林生物量較高精度估算。

1.4 3S技術(shù)體系

地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)、遙感(Remote Sensing，RS)與全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)在森林資源監(jiān)測(cè)中應(yīng)用廣泛，簡(jiǎn)稱3S 技術(shù)。RS 提供了重要的數(shù)據(jù)源，GIS 是RS 的重要分析工具，GPS 為RS 提供經(jīng)緯度信息，也是GIS 的重要數(shù)據(jù)源。3S 技術(shù)在森林資源監(jiān)測(cè)中是必不可少的一套成熟的技術(shù)體系。森林資源監(jiān)測(cè)中常用的遙感圖像處理軟件主要有ArcGIS、ENVI、ERDAS，可以處理多種遙感數(shù)據(jù)源，包括GF、TM、SPOT、IKNOS、QuickBird 等，進(jìn)行輻射定標(biāo)、正射校正、地理配準(zhǔn)、圖像融合等分析處理，提供了強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)分析能力。ArcGIS 和ENVI 是多源遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)工作中必不可少的數(shù)據(jù)分析處理工具。

2 多源遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)

遙感將是森林資源監(jiān)測(cè)的重要方向之一。遙感技術(shù)的進(jìn)步將繼續(xù)推動(dòng)森林資源精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)進(jìn)一步發(fā)展。森林資源監(jiān)測(cè)不是單一的技術(shù)，多源遙感應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)的發(fā)展是多種技術(shù)乃至多種學(xué)科交叉集成。

2.1 開發(fā)森林資源監(jiān)測(cè)新方法、新技術(shù)

研究資源衛(wèi)星、微波遙感、成像光譜技術(shù)及三維遙感在森林資源監(jiān)測(cè)提取中的新技術(shù)、新方法，如深度學(xué)習(xí)智能分類、多源遙感融合技術(shù)等，從宏觀、中觀、微觀多層次開展基于多源遙感的森林資源監(jiān)測(cè)新手段。

2.2 提高森林資源估測(cè)精度

應(yīng)用差分GPS(DGPS)、三維遙感以及高光譜，結(jié)合數(shù)學(xué)和高性能計(jì)算機(jī)，研究從森林到林班、小班、單木等不同層級(jí)的森林資源估測(cè)方法和模型，提高森林資源估測(cè)精度。

2.3 繼續(xù)推動(dòng)精準(zhǔn)林業(yè)

自馮仲科等[50]提出精準(zhǔn)林業(yè)以來，如何更加精準(zhǔn)地開展森林資源監(jiān)測(cè)廣受關(guān)注。無人機(jī)遙感相比衛(wèi)星遙感具有更高空間分辨率和時(shí)間分辨率，但無人機(jī)續(xù)航能力不具備衛(wèi)星遙感采集范圍廣的優(yōu)勢(shì)[51]；同時(shí)，無人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件不具備實(shí)時(shí)自動(dòng)化、傳感器載荷量有限等，限制了無人機(jī)的廣泛使用。未來無人機(jī)遙感將會(huì)有更好的續(xù)航能力、遙感數(shù)據(jù)分析工具、多類型傳感器，為森林資源監(jiān)測(cè)提供更有效的科技平臺(tái)支撐。

3 展望

當(dāng)前，國內(nèi)投入大量資源開展生態(tài)修復(fù)。然而，生態(tài)修復(fù)需掌握森林資源恢復(fù)進(jìn)程和森林資源健康質(zhì)量信息。

3.1 加強(qiáng)指標(biāo)體系建設(shè)

隨著生態(tài)文明建設(shè)的提出，“綠水青山就是金山銀山”已是林業(yè)發(fā)展的重要思路之一，森林資源監(jiān)測(cè)指標(biāo)也應(yīng)隨之發(fā)生改變。監(jiān)測(cè)指標(biāo)應(yīng)逐步實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)、多功能的森林資源綜合監(jiān)測(cè)；評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的評(píng)價(jià)，定期發(fā)布森林資源指標(biāo)信息，形成社會(huì)合力推進(jìn)綠色發(fā)展。

3.2 加大新技術(shù)研發(fā)和引進(jìn)

應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)遙感、全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)的綜合研究應(yīng)用，盡快取得突破性進(jìn)展。同時(shí)，向國外學(xué)習(xí)森林資源監(jiān)測(cè)中的新思路、新方法。進(jìn)一步提高森林資源監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)，提高森林資源監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)水平?，F(xiàn)有的研究多偏向于樹種均勻、結(jié)構(gòu)單一的林區(qū)，復(fù)雜背景的森林環(huán)境對(duì)使用衛(wèi)星遙感開展森林資源監(jiān)測(cè)造成了一定阻礙，應(yīng)加大復(fù)雜森林環(huán)境背景下的多源遙感森林資源監(jiān)測(cè)研究力度。

3.3 打通森林資源成果共享壁壘

森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)比較分散，數(shù)據(jù)可交流性較差，使森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)利用率低下。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，以及質(zhì)量、精度等是森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共享壁壘的問題之一。應(yīng)建立一套森林資源監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，確保森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的兼容、共享。加大森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化程度，避免資源重復(fù)生產(chǎn)，提高森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的共享程度。