張磊
森林資源的管理對(duì)踐行生態(tài)文明建設(shè)具有重大意義,高分辨率遙感的應(yīng)用,極大提升管理的效率
在林業(yè)領(lǐng)域中,高分辨率影像的運(yùn)用主要集中在森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、森林樹(shù)種識(shí)別、森林植被物理參數(shù)反演、森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)以及森林質(zhì)量評(píng)估。
森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)
森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)就是利用遙感數(shù)據(jù)范圍大、多尺度的特點(diǎn),運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法、變換分析來(lái)檢測(cè)遙感影像是否發(fā)生變化以及變化的程度大小。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的結(jié)果可以用來(lái)揭示森林群落的演替機(jī)制與規(guī)律,預(yù)測(cè)森林資源的變化,培育森林資源,對(duì)實(shí)現(xiàn)森林資源的可持續(xù)利用具有重大作用。而且,高分辨率遙感在數(shù)據(jù)的精度上已經(jīng)達(dá)到了亞米級(jí),在森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中,能夠更好地捕捉到森林資源的細(xì)微變化,對(duì)智慧林業(yè)的精細(xì)化管理具有重大意義。
森林樹(shù)種識(shí)別
森林樹(shù)種識(shí)別是指利用不同地物種具有不同光譜信息的特點(diǎn),對(duì)森林內(nèi)的不同樹(shù)種進(jìn)行光譜識(shí)別,為林業(yè)資源的調(diào)查和管理提供可靠的依據(jù)。由于森林樹(shù)種之間存在著一定的相似性,往往會(huì)出現(xiàn)“同物異譜,異物同譜”的現(xiàn)象,因此在實(shí)際的應(yīng)用中,利用高分辨率遙感影像具有的豐富紋理特征,將光譜信息、紋理信息、地形特征以及環(huán)境等結(jié)合在起來(lái),極大提升了樹(shù)種識(shí)別的準(zhǔn)確度。
森林物理參數(shù)反演
森林植被的物理參數(shù)主要有植被的樹(shù)高、胸徑、冠幅、郁閉度、葉面積指數(shù)等,這些是森林資源調(diào)查的基礎(chǔ)。
樹(shù)高是林層劃分的重要依據(jù)之一,不僅反映著森林的生產(chǎn)力,還可用于確定立木材積和材積生長(zhǎng)率。國(guó)內(nèi)外運(yùn)用高分辨率遙感技術(shù)對(duì)樹(shù)高的反演主要是通過(guò)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的判別和提取、植被指數(shù)等波段比值或單波段反射率統(tǒng)計(jì)模型、立體像對(duì)及數(shù)字表面模型(DSM)與數(shù)字高程模型(DEM)的空間相差模型以及點(diǎn)云和波形特征值的統(tǒng)計(jì)模型。
胸徑是直接反映材積的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的胸徑的測(cè)量主要是通過(guò)輪尺、直徑卷尺和檢徑尺直接進(jìn)行測(cè)量,效益低下。使用高分辨率遙感影像不僅可以快速獲取大范圍的樹(shù)木胸徑,極大地提升了工作效率,還可以保證提取的精度。提取的主要手段是通過(guò)激光雷達(dá)掃描獲取三維點(diǎn)云來(lái)估算。
樹(shù)冠是樹(shù)木光合作用最主要的場(chǎng)所,對(duì)冠幅進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和研究,可以更好地用來(lái)監(jiān)測(cè)樹(shù)木的長(zhǎng)勢(shì),預(yù)測(cè)樹(shù)木的生物量和蓄積量。冠幅的提取主要通過(guò)高分辨率影像的多尺度冠幅分割與面向?qū)ο笮畔⑻崛 ?/p>
郁閉度是反映林分光能的利用程度,確定撫育間伐、主伐更新和控制采伐強(qiáng)度的重要參考,也是判定森林狀況和進(jìn)行森林碳儲(chǔ)量、蓄積量和生物量估測(cè)的重要指標(biāo)。過(guò)去人們基于遙感技術(shù)來(lái)獲取森林郁閉度的研究,主要通過(guò)影像灰度值的變化以及灰度比值來(lái)進(jìn)行估測(cè),但是灰度值的變化極易受到緯度和太陽(yáng)高度角的影響。高空間分辨率遙感技術(shù)的引入,產(chǎn)生了運(yùn)用圖像紋理特征信息對(duì)森林郁閉度進(jìn)行提取的方法,解決了原有的缺陷問(wèn)題。
葉面積指數(shù)是估計(jì)植物冠層功能的重要參數(shù),也是陸地生態(tài)、水文模型中不可或缺的植被參數(shù)。葉面積指數(shù)的遙感反演的算法主要分為經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀⑽锢砟P秃蜋C(jī)器學(xué)習(xí)三種方法。高分辨的遙感可以在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中提供更多精確的樣本,對(duì)反演精度的提升,具有重要的作用。
森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)
通過(guò)遙感手段監(jiān)測(cè)的主要有火災(zāi)與病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)。
森林火災(zāi)是影響森林生態(tài)系統(tǒng)最為嚴(yán)重的災(zāi)害類型之一,不僅造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,還會(huì)改變整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過(guò)程和碳分布格局,破壞全球生態(tài)系統(tǒng)平衡。當(dāng)前應(yīng)用于森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)的高空間分辨率光學(xué)衛(wèi)星,主要有中國(guó)環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星、高分系列衛(wèi)星、美國(guó)Landsat系列、歐洲Spot系列衛(wèi)星等。2018年6月2日,大興安嶺汗馬國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和內(nèi)蒙古阿巴河林場(chǎng)相繼發(fā)生森林火災(zāi)。火災(zāi)發(fā)生后,及時(shí)啟動(dòng)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取機(jī)制,利用氣象衛(wèi)星、高分四號(hào)衛(wèi)星及多個(gè)極軌光學(xué)、SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù),充分發(fā)揮各類衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),開(kāi)展森林火災(zāi)火點(diǎn)實(shí)施監(jiān)測(cè)及火燒跡地監(jiān)測(cè),為火災(zāi)應(yīng)急撲救提供數(shù)據(jù)支撐。
森林病蟲(chóng)害是森林健康的大敵,影響著森林的可持續(xù)發(fā)展,每年直接或間接地造成經(jīng)濟(jì)損失,被稱為“無(wú)煙火的森林火災(zāi)”。傳統(tǒng)的病蟲(chóng)害的監(jiān)測(cè)只能通過(guò)觀察來(lái)判斷,不僅浪費(fèi)人力、財(cái)力、物力,有時(shí)還出現(xiàn)誤判,導(dǎo)致錯(cuò)過(guò)了最優(yōu)的防治和治療時(shí)期。通過(guò)高分辨遙感技術(shù)可以快速、大范圍地監(jiān)測(cè),極大地提升了監(jiān)測(cè)的效率,同時(shí)能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反饋病蟲(chóng)害信息。我國(guó)早在1978年就利用航天遙感技術(shù)對(duì)云南騰沖地區(qū)的松葉蜂災(zāi)害開(kāi)始了監(jiān)測(cè),并測(cè)定了健康木與蟲(chóng)害木的光譜特征。
森林質(zhì)量評(píng)估
森林質(zhì)量的評(píng)估主要分為森林蓄積量和森林生物量?jī)蓚€(gè)方面。
森林蓄積量是反映森林資源的豐富程度、衡量森林生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要依據(jù),也是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)森林資源總規(guī)模和水平的基本指標(biāo)之一。森林蓄積量的估算主要基于森林調(diào)查實(shí)測(cè)胸高斷面、樹(shù)高、樹(shù)種等信息得到實(shí)測(cè)蓄積量值,利用光學(xué)高分辨率遙感與微波遙感或多源數(shù)據(jù)相結(jié)合,依據(jù)光譜信息、紋理信息和環(huán)境地形因子,建立描述非線性關(guān)系的模型算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
森林生物量是衡量生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的重要指標(biāo),也是研究森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要基礎(chǔ)。森林生物量估測(cè)大多基于實(shí)測(cè)胸徑、胸高等調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)不同樹(shù)種的異速生長(zhǎng)方程計(jì)算得到。
存在的不足
雖然高分辨率遙感數(shù)據(jù)相比于低分辨率的遙感數(shù)據(jù)而言,具有豐富的空間信息,但是也存在一定的不足之處。第一,高分辨率影像由于數(shù)據(jù)量大,對(duì)處理高分辨率影像數(shù)據(jù)的機(jī)器性能要求高得多。第二,高分辨率影像價(jià)格昂貴。第三,分辨率提升的同時(shí),光譜波段有所減小。當(dāng)然,上述問(wèn)題將會(huì)隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步而逐步解決,高分辨率遙感技術(shù)在各林業(yè)的應(yīng)用將會(huì)繼續(xù)深入。
(作者單位:山東省青島市森林病蟲(chóng)害防治工作站)