遙感技術(shù)在資源環(huán)境中的應(yīng)用

李寶華，朱國(guó)良，張桂香

（1.河北省塞罕壩機(jī)械林場(chǎng)總場(chǎng)，河北 圍場(chǎng) 068466；2.圍場(chǎng)縣氣象局，河北 圍場(chǎng) 068460）

遙感技術(shù)在資源環(huán)境中的應(yīng)用

李寶華1，朱國(guó)良2，張桂香2

（1.河北省塞罕壩機(jī)械林場(chǎng)總場(chǎng)，河北 圍場(chǎng) 068466；2.圍場(chǎng)縣氣象局，河北 圍場(chǎng) 068460）

通過(guò)遙感技術(shù)應(yīng)用，了解地方資源分布格局，為資源的進(jìn)一步區(qū)劃經(jīng)營(yíng)提供準(zhǔn)確的影像資料，是當(dāng)前地方了解資源狀況，保護(hù)資源并可持續(xù)經(jīng)營(yíng)利用的有效途徑，該文通過(guò)介紹、解析相關(guān)方面的知識(shí)，提高有相關(guān)意向的廣大科技工作者積極投身于遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的熱情，藉此學(xué)會(huì)借助先進(jìn)手段，積累經(jīng)驗(yàn)，實(shí)時(shí)、快速地獲取資源信息，更好地為基層林業(yè)建設(shè)服務(wù)。

遙感技術(shù)；資源環(huán)境；區(qū)劃經(jīng)營(yíng)；資源信息

1 遙感的原理

遙感是利用遙感器從空中來(lái)探測(cè)地面物體性質(zhì)的，它根據(jù)不同物體對(duì)波譜產(chǎn)生不同響應(yīng)的原理，識(shí)別地面上各類(lèi)地物，具有遙遠(yuǎn)感知事物的意思。也就是利用地面上空的飛機(jī)、飛船、衛(wèi)星等飛行物上的遙感器收集地面數(shù)據(jù)資料，并從中獲取信息，經(jīng)記錄、傳送、分析和判讀來(lái)識(shí)別地物（湯國(guó)安等，2004）。

2 遙感的發(fā)展歷程

遙感是以航空攝影技術(shù)為基礎(chǔ)，在20世紀(jì)60年代初發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興技術(shù)。開(kāi)始為航空遙感，自1972年美國(guó)發(fā)射了第一顆陸地衛(wèi)星后，標(biāo)志著航天遙感時(shí)代的開(kāi)始。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，目前遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于資源環(huán)境、水文、氣象，地質(zhì)地理等領(lǐng)域，成為一門(mén)實(shí)用的，先進(jìn)的空間探測(cè)技術(shù)。

當(dāng)今世界森林遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)正由粗放向精準(zhǔn)化方向發(fā)展；森林地面監(jiān)測(cè)逐漸實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、一體化；森林監(jiān)測(cè)中的野外工作盡量減少；數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛使用。遙感在我國(guó)林業(yè)上應(yīng)用范圍很廣，但在實(shí)際工作中，遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用往往受到一定的限制（楊丹等，2005）。

3 目視判讀

遙感影像的目視判讀是遙感技術(shù)的關(guān)鍵。在判讀過(guò)程中要選擇理想的衛(wèi)星影像，合理利用輔助資料，借助先進(jìn)的技術(shù)手段，積累經(jīng)驗(yàn)，提高判讀的準(zhǔn)確率（雷瑞德等，1994）。影響正判率的因素主要有地形、太陽(yáng)高度角、陰影、“同譜異物，同物異譜”等。植被遙感技術(shù)為我們的目視判讀提供了很好的方法，通過(guò)遙感影像判讀技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)、快速地獲取大量的信息，節(jié)省人力、物力、財(cái)力（李利平等，2005）。

4 遙感影像分類(lèi)

遙感數(shù)字圖像分類(lèi)有監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)兩種。在準(zhǔn)確選擇訓(xùn)練區(qū)的條件下，監(jiān)督分類(lèi)的準(zhǔn)確度高于非監(jiān)督分類(lèi)（劉麗娜等，2005）。遙感影像的分類(lèi)有最大似然法、BP人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和自校正方法等，這幾種方法都能取得可以接受的結(jié)果，各種方法都有各自的優(yōu)勢(shì)。分類(lèi)自校正方法的總體分類(lèi)精度比最大似然法和支持向量機(jī)法要高一些（肖雁青等，2007）。

在當(dāng)前的遙感技術(shù)條件下，通過(guò)適當(dāng)?shù)姆椒ㄒ呀?jīng)基本能夠在圖像上對(duì)不同的針葉林進(jìn)行區(qū)分。不同生態(tài)環(huán)境類(lèi)型下的針葉林需要采用不同的遙感監(jiān)測(cè)方法，對(duì)于針葉純林、針闊混交林、以及散生針葉樹(shù)的判讀方法各不相同。

5 遙感影像中的植被識(shí)別技術(shù)

地物波譜特征是遙感技術(shù)的基礎(chǔ)之一，尤其森林植被的波譜特征更是世界各國(guó)爭(zhēng)先研究的課題，因?yàn)樯值南雠c存在直接影響人類(lèi)的生存環(huán)境。研究森林植被群落波譜特征，就可以根據(jù)不同來(lái)源（航片、衛(wèi)片）、不同形式（圖像、數(shù)據(jù)）的遙感信息提取出森林專題信息，為劃分森林類(lèi)型、繪制林相圖、清查森林資源、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)森林病蟲(chóng)害及森林火災(zāi)、合理利用和保護(hù)森林資源奠定理論基礎(chǔ)。袁金國(guó)研究了利用植被指數(shù)進(jìn)行森林植被分類(lèi)，因?yàn)椴煌闹脖活?lèi)型對(duì)可見(jiàn)光紅波段的強(qiáng)吸收和對(duì)近紅外波段的高反射之間的對(duì)比是植被遙感分析的理論基礎(chǔ)，植被指數(shù)與植被葉面積指數(shù)，有效光合吸收輻射（APAR）和覆蓋度等有很好的相關(guān)關(guān)系，反映了植物光合作用強(qiáng)度和生活力的大小，是森林植被類(lèi)型差異的一種表現(xiàn)。

5.1 植被指數(shù)

森林是地球陸地最重要的生態(tài)系統(tǒng)，在全球C循環(huán)中居重要地位。森林植被是反映森林生態(tài)效益的一個(gè)重要指標(biāo)，近年森林植被的光譜特征便成為世界各國(guó)爭(zhēng)先研究的課題。研究結(jié)果表明，利用在軌衛(wèi)星的紅光和紅外波段的不同組合進(jìn)行植被研究非常好。這些波段包含了90%以上的植被信息。這些波段間的線性和非線性組合構(gòu)成的值統(tǒng)稱為植被指數(shù)。

植被指數(shù)大多根據(jù)可見(jiàn)光紅波段和近紅外波段的植被冠層反射率TM3、TM4以及由這兩個(gè)波段的土壤反射率確定的土壤線性方程N(yùn)IR=a1R+a0來(lái)確定。前人的研究已提出多種植被指數(shù)，總的說(shuō)來(lái)可分為3類(lèi)：①內(nèi)在指數(shù)；②土壤線性相關(guān)指數(shù)；③大氣糾正指數(shù)。植被指數(shù)即是由不同波段的反射信息組合而成的特征量，反映綠色植被的覆蓋程度和作物的生長(zhǎng)狀況。一般由葉綠素反應(yīng)敏感的紅光波段（RR）和近紅外波段（RNIR）信息組合而成，亦稱綠度。

5.2 植被指數(shù)與植被類(lèi)型的關(guān)系

最易于區(qū)分闊葉林與針葉林的是PVI，其次為T(mén)SAVI和MSAVI，但后者計(jì)算較為復(fù)雜；不同針葉林間的RVI差值較大，因此采用RVI來(lái)區(qū)分各針葉林。不同的植被類(lèi)型可用PVI和RVI相結(jié)合來(lái)識(shí)別（王磊等，2004）。

5.3 遙感信息復(fù)合技術(shù)

最早的植被分類(lèi)采用人工目視解譯，之后的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類(lèi)比目視解譯進(jìn)了一步，之后又采用了遙感信息復(fù)合技術(shù)。信息復(fù)合的內(nèi)容和方式包括：同種遙感信息多波段多時(shí)相信息復(fù)合；多平臺(tái)遙感數(shù)據(jù)復(fù)合；遙感與非遙感信息的復(fù)合，如與專題地圖信息或數(shù)字地形模型（DTM）的復(fù)合；遙感數(shù)據(jù)加入GIS數(shù)據(jù)，可視為信息復(fù)合的高級(jí)形式，章楊清基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將分維作為反映類(lèi)別數(shù)據(jù)紋理特征的附加波段向量，明顯提高了分類(lèi)精度（針葉林為81.85%）。靳文戟等，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感圖象數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，再將網(wǎng)絡(luò)輸出作為非監(jiān)督分類(lèi)的輸入，可提高識(shí)別的類(lèi)數(shù)。吳炳方結(jié)合輔助數(shù)據(jù)（地形圖、行政區(qū)劃圖、植被圖、道路圖、水系圖）和應(yīng)用GIS模型，采用最大似然分類(lèi)方法對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。由于在TM各波段間光譜值有一定相關(guān)性，需要進(jìn)行波段選擇組合，使3波段組合不僅對(duì)森林植被分類(lèi)的敏感度較高，而且波段間信息重復(fù)最少，因此可選擇波段4，5，3合成，并且在幾何校正基礎(chǔ)上，進(jìn)行直方圖線性擴(kuò)展，即將原圖象的各灰度值按線性關(guān)系擴(kuò)大，以增強(qiáng)圖像亮度。另外，由于GIS可提供林相圖及DEM的高程、坡度、坡向，可利用這些輔助信息，采用多次分類(lèi)、逐步篩選的監(jiān)督分類(lèi)方法（劉峰等，2004）。

6 誤差分析

（1）陰影的影響。與遙感影像成像時(shí)入射角有關(guān)，所以影像上存在很多陰影不易判讀，要憑經(jīng)驗(yàn)和二類(lèi)調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行勾繪。

（2）幼林的影響。TM+影像分辨率（30m×30m）較低，其涉及的空間范圍大，以及圖像所反映的是各種地物的綜合信息，因此容易產(chǎn)生同物異譜和同譜異物現(xiàn)象，難以與實(shí)地調(diào)查相媲美。由于大部分幼林屬于未成林造林地，在分辨率為30m×30m的影像上不會(huì)顯示出來(lái)，或者很不明顯，所以看不到。

（3）信息丟失。勾繪的如果只是山區(qū)的針葉林小班，平原區(qū)和針闊混交林的信息易丟失，也會(huì)造成結(jié)果偏低。

（4）調(diào)查誤差。實(shí)地調(diào)查細(xì)致精確，但是野外工作量大，受人為影響比較大。

（5）RS誤差。分類(lèi)過(guò)程中，判讀區(qū)劃需充分利用判讀人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，只有對(duì)林學(xué)知識(shí)、遙感影像幾何和物理特性、成像機(jī)理這三者有深刻的認(rèn)識(shí)，并能把它們有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，融合使用，才能達(dá)到預(yù)期的效果。

（6）時(shí)間誤差。調(diào)查時(shí)間與ETM+數(shù)據(jù)掃描時(shí)間不同步，影響正判率，力求同步。二類(lèi)調(diào)查時(shí)間跨度不能太大，而衛(wèi)星影像是瞬時(shí)成像，成像時(shí)間比二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)晚、季節(jié)不同均影響判讀精度。

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1002-3356（2010）04-0035-02

2010-05-24