关于林业遥感介绍

[拼音]：linye yaogan

[外文]：remote sensing applied in forestry

应用遥感手段获取林区地面物体信息的一整套技术。遥感仪器从高空或远处接收的物体反射或发射的电磁波信息，经过处理后，成为能识别的影像，或成为计算机数字图像处理用的磁带记录，可被用于观察和认识森林生长发育的环境、调查森林资源、监测森林自然灾害和进行林业生产管理以及科学研究工作。航空遥感和航天遥感均可应用于林业。第一次世界大战以后，德国等国家首先把航空摄影测量技术应用于绘制森林地图，进行森林调查等。20世纪70年代末至80年代初，许多林业先进的国家把航天遥感用于森林资源调查和森林灾害监测。林业遥感具有宏观性、获取信息快、重复周期短和成本低等特点。航空遥感已成为森林调查和灾情监测的必要手段。航天遥感已在全国性或大面积林区的森林资源清查和灾情监测得到应用，都具有广阔的发展前景。

应用

林业遥感主要用在下述一些方面。

运用航空像片按调查因子判读（见航空像片森林判读）勾绘小班轮廓，估测小班蓄积量。常用的方法有：

（1）典型选样法。在像片上选取足够数量有代表性的样点，然后持像片到样点实测各项林分调查因子，计算出小班各因子的平均值和蓄积量；

（2）样地实测法。在勾绘的小班内设置带状或方形样地，进行每木检尺，然后计算样地和每公顷蓄积量；

（3）分层抽样法。根据航空像片上林分影像特征进行分层(即分类型)，判读勾绘分层小班，应用分层抽样法(见森林抽样调查)估测总体森林蓄积量；

（4）像片判读与实测回归法。即利用航空像片判读蓄积量与地面实测蓄积量进行回归估计；

（5）多元回归估测法。选择影响森林蓄积量并能在航空像片上判读的各种数量因子，建立多元线性回归方程，然后根据小班判读因子估测小班蓄积量。由于影响林分蓄积量的不仅有数量因子，而且还有质量因子如坡向、坡位、树种等，需将这些质量因子赋予数量化之后，建立数量化的多元回归数学模型，经计算机求解判读因子的得分值，编制成航空像片数量化林分蓄积量表，进行小班林木蓄积量估测。

在离地面不同高度平台上传感器所接收的航天和航空信息，配合抽样技术来估测森林资源的一种方法，属于多阶不等概率抽样。其特点是取其概率与单元大小成比例抽样，简称 PPS抽样。先用航天和航空遥感资料进行有林地或蓄积量判读，然后将判读所获得的土地类型百分比（即成数）作为多阶抽样各阶所含的概率，以此作为组织样本的基础，随机不等概率抽取样本单元。按多阶顺序由上而下逐级抽样，在最后一阶的地面样地上精测森林蓄积量，按相应的可变概率进行森林蓄积量估测，由下而上逐级扩充，最后得到总体──即全林区的森林蓄积量。

利用陆地卫星多光谱扫描影像的光谱亮度值数据，通过电子计算机数字图像处理系统对林区土地类型进行识别分类（见森林遥感图像计算机处理），是近年世界各国试验研究的课题。常用的方法除通过图像转换和图像增强以提取林地分类信息和应用林地图像自动识别分类法外。近年来还发展了许多综合分类方法，如空间信息分类法、逐层分类法和多时相分类法等。森林植被类型的自动识别分类，因受不同分类方法和许多因素的影响，其分类的精度仍然不高，误差约为30％左右。

利用遥感技术可以观察火灾发生条件，有利于尽早发现火情，以便及时采取预防救灾措施。主要包括下列内容：

（1）森林火灾等级划分。即为调查森林火灾在地域上分布的特点而进行的大区域宏观分类。可根据森林植被、气候状况及火源分布，利用卫星图像目视判读划分；也可利用近红外波段影像对林区水热分布状况反应比较灵敏的特性，应用电子计算机数字图像处理，提取植被、气候和火源分布的信息划分火险区。最后根据所获得的有关森林植被易燃性能、燃烧环境的和火源密度等信息，综合确定火险等级，编绘森林火灾危险分类图。

（2）森林火灾探测。应用分辨率较高的双通道红外扫描探测仪探测火情，仪器上采用3～4微米和8.5～11微米两个波段探测装置，可从5000米高空探测到0～50℃森林背景中0.09平方米的600℃火场目标，既能探测林火，又能扫描成图显示火情图像。将仪器安装在森林防火巡逻的飞机上，可以监视森林火灾的蔓延发展情况，能够发现地面上直径6米的火情，以至地表下腐殖层里的火情。

（3）森林火灾损失调查。森林植被火烧以后，地被波谱发生变化，在陆地卫星多光谱图像上就会发生与正常林地不同的异常反映。火烧迹地吸收红光不反射红外光，因此在0.5～0.6微米波段的图像上偏淡变浅，而在近红外0.7～1.1微米波段的图像上又比正常林地偏黑。在实际工作中使用这两个波段图像配合判读分析，不但可以正确识别火烧迹地的位置和轮廓，还能估计火烧迹地年龄，绘制火场和森林火灾强度图。

受害林木和正常生长林木比较，在光谱反射率和温度方面都会发生异常现象。因此可用航空光谱辐射计和红外辐射计加以探测。如松树病虫为害中期的针叶内部结构被破坏，叶绿素减少、针叶变黄，或因叶肉含水减少，针叶干枯萎缩，在可见光波长范围里（0.45～0.55微米）针叶的光谱吸收就减少，而光谱反射率增加。这样，从不同长势的松树光谱反射曲线图上（见图），就可发现受害和健康树反射特性曲线的明显差异。在病虫害初期，针叶内部和叶绿素含量发生变化，则会在近红外波段里（0.7～1.3微米）发现受害松树的光谱反射率较低，也可在彩色片或彩色红外片大比例尺和特大比例尺航空像片上，早期探测到病虫灾害，甚至可从这种影像上统计受害株数，划分受害程度。现在已可利用卫星上安装的高分辨率红外扫描仪和多光谱扫描仪对同一地区进行重复探测以比较灾情发展情况，可比目测提前几天至十几天发现病虫害。

即利用遥感手段获取自然条件和自然变化的信息，来指导林业生产。如在卫星像片上研究林木物候变化，可以获得种子成熟的信息，以便及时组织采种作业。在卫星像片上发现地面冰雪覆盖，可为利用冰雪滑道组织采运提供信息。根据遥感影像上的干、湿界线，可以指导及时灌溉并可计算土壤中的含水量，以指导合理灌溉。在已知土壤水分和排水条件的地区，则可根据遥感信息可以探明地下水的深度。此外，还可应用航空像片勘测林区道路，调查木材流送河道，估算水上贮木场到材数量等。

发展趋势

从航天遥感看，其发展趋势主要表现在：

（1）新一代卫星的分辨力将有明显提高。如美国陆地卫星专题制图仪的分辨力，已由79米提高到30米，法国地球观测实验卫星多光谱的空间分辨力为20米，全色波段为10米。经处理后，可以编绘1:25000～1:50000的林业专题图，从而改变过去单纯应用航空像片进行森林调查的方法。

（2）新的卫星图像处理技术日趋完善，新的图像处理技术除考虑每个像元的光谱特性外，还着重于像元的聚集性、图像的纹理和粗糙程度等空间特性的分析。加以在处理中引进了有关地形、土壤、地质、水文等资料的辅助数据，从而可改善森林分类的精度。

（3）模仿林业专家判读技术的人工智能专家系统和森林资源图像数据库的建立和应用，对卫星资料应用于森林资源清查、监测将起重要作用。

虽然如此，航空像片由于分辨力高，易于判读，迄今仍是森林资源调查最主要的手段。现代航空摄影技术如高空彩红外片的分辨力比卫片的分辨力高得多，所提供的信息也远比卫片丰富。特大比例尺 (1:500～1:2000)航空抽样摄影能达到很高的判读精度和量测精度，可用于树高、树冠直径、立木材积等的量测。正射像片图则对提高森林调查的成图效率有重要作用。在多云雨地区，现趋向于利用侧视航空雷达影像，进行森林资源清查，编绘林业用图。