遙感技術(shù)在森林資源管理中應用研究綜述

丁曉六

[摘 要] 本文對遙感技術(shù)在森林資源管理中應用的研究文獻進行文獻學分析，總結(jié)當前的主要研究成果，并提出開放遙感圖片資源，開展無人機遙感監(jiān)測研究，應用ENVI和林地一張圖建立開放的全國動態(tài)遙感信息數(shù)據(jù)庫，并將之應用于森林資源監(jiān)測、林業(yè)工程項目監(jiān)理、森林災害監(jiān)測預警與損失評估。

[關(guān)鍵詞] 遙感技術(shù);森林資源;文獻學分析

[中圖分類號] S712 [文獻標識碼] A [文章編號]1674-7909（2020）06--3

文獻學研究是科研的最為基礎(chǔ)的工作，進行“遙感技術(shù)在森林資源管理中應用”文獻學研究，掌握其研究動態(tài)與最新研究進展，可為更深入地開展“遙感技術(shù)在森林資源管理中應用”研究提供科學的治學基礎(chǔ)、資料源頭和研究門徑。

1 研究文獻的檢索

在中國知網(wǎng)（https：//www.cnki.net/）對主題與關(guān)鍵詞為“遙感”“高分”“林業(yè)”“森林”的遙感技術(shù)在森林資源管理中應用的研究文獻進行檢索，檢索條件為：[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴展（遙感，中英文對照）或者title=中英文擴展（遙感，中英文對照）]并且{[主題=林業(yè)或者題名=林業(yè)或者v_subject=中英文擴展（林業(yè)，中英文對照）或者title=中英文擴展（林業(yè)，中英文對照）]或者[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴展（遙感，中英文對照）或者title=中英文擴展（遙感，中英文對照）]}并且{[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴展（森林，中英文對照）或者title=中英文擴展（森林，中英文對照）]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴展（高分，中英文對照）或者title=中英文擴展（高分，中英文對照）]}并且{[主題=林業(yè)或者題名=林業(yè)或者v_subject=中英文擴展（林業(yè)，中英文對照）或者title=中英文擴展（林業(yè)，中英文對照）]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴展（高分，中英文對照）或者title=中英文擴展（高分，中英文對照）]}并且[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴展（森林，中英文對照）或者title=中英文擴展（森林，中英文對照）]（模糊匹配），專輯導航：全部;數(shù)據(jù)庫：文獻跨庫檢索。共檢索到32 715篇有關(guān)遙感技術(shù)在森林資源管理中應用的研究文獻。

2 研究文獻的文獻學分析

2.1 時間分布

對32 715篇研究文獻進行時間分析，結(jié)果如表1所示。國內(nèi)早在1936年就有學者開展遙感在林業(yè)上的應用研究，2004年之后研究文獻數(shù)增加很快，研究學者增多，2013年之后每年發(fā)表文獻超過2 000篇。

2.2 研究文獻的資源類型

32 715篇研究文獻的主要資源類型為期刊論文，共23 061篇，占比為71%;其次為學位論文，共8 244篇，占比為25%;再次為會議論文，共1 410篇，占比為4%，如圖1所示。

2.3 研究文獻的語種分布

32 715篇研究文獻中，中文文獻31 693篇，占比為96.88%。外文文獻占比較少，占比只有3.12%。外文文獻中英文文獻959篇，占比為2.93%;日文文獻18篇，占比為0.06%;其他語種文獻為45篇，占比為0.13%，如圖2所示。

3 當前研究進展

3.1 被引頻次分析

對32 715篇研究文獻進行被引頻次排序，被引次數(shù)前20位的文獻如表2所示。表2表明，被引頻次最多的是陳效逑、王恒合著的《1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化》，被引次數(shù)為294次;其次為浦瑞良、宮鵬合著的《森林生物化學與CASI高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)分析》，被引頻次為171次;再次為李貴才的博士學位論文《基于MODIS數(shù)據(jù)和光能利用率模型的中國陸地凈初級生產(chǎn)力估算研究》，被引頻次為159次。

3.2 當前研究重點

通過對32 715篇研究文獻進行分類和時間排序發(fā)現(xiàn)，當前的研究集中于應用理論研究，而且對于高分衛(wèi)片的應用研究開始較晚，文獻數(shù)不多。這與我國沒有開放遙感影像數(shù)據(jù)有關(guān)，應用研究人員獲取遙感影像渠道窄且獲取困難，從而制約了具體應用技術(shù)研究的開展，也使得林業(yè)行業(yè)遙感應用遠遠滯后于國外林業(yè)同行，遠遠滯后于國內(nèi)氣象、農(nóng)業(yè)、國土及城市建設(shè)等行業(yè)。

在應用理論研究方面，陳效逑等根據(jù)1982—2003年遙感歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)分析了內(nèi)蒙古自治區(qū)植被覆蓋度時空變化與水熱因子的關(guān)系[1];蔡林菲等對XGBoost高分二號影像樹種識別算法開展了研究[2];張國慶引入復雜系統(tǒng)生態(tài)論中TSE分析方法研究了建立天基、空基、地基綜合遙感平臺開展智能化動態(tài)遙感監(jiān)測的體系與方法[3];雷鳴田等分別使用鄰域差分、神經(jīng)網(wǎng)絡分類、向量機法和最大似然法方法，研究了高分衛(wèi)片林地類型精細識別方法[3-5];解宇陽等對哀牢山中山濕性常綠闊葉林進行了無人機激光雷達遙感研究[6，7]。

4 遙感技術(shù)在森林資源管理中推廣應用的對策

首先，要開放遙感圖片資源，涉密的遙感影像資料脫密后公開發(fā)布，以方便應用或研究單位、人員獲取遙感影像;其次，盡管當前無人機應用逐漸普遍，但是僅僅起到拍照望遠鏡的作用，還需要進一步開發(fā)無人機遙感監(jiān)測硬件與軟件;再次，開發(fā)、推廣ENVI等判讀軟件，引入遙感影像智能判讀技術(shù)，并與林地一張圖融合，建立開放的全國動態(tài)森林遙感信息數(shù)據(jù)庫，并逐漸推廣應用于森林資源監(jiān)測、森林資源監(jiān)察、森林資源評估、林地勘驗、林業(yè)規(guī)劃設(shè)計、林業(yè)工程項目監(jiān)理及森林災害監(jiān)測預警與損失評估等方面。

參考文獻

[1]陳效逑，王恒.1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化地理學報[J].2009（1）：84-94.

[2]蔡林菲，吳達勝，方陸明，等.基于XGBoost的高分二號影像樹種識別林業(yè)資源管理[J].林業(yè)資源管理，2019（50）：44-51.

[3]張國慶.基于TSE分析理論的林業(yè)生物災害精細化預報技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2014（20）：155-157.

[4]張國慶.基于生態(tài)論的生物災害精細化預報理論研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2014（20）：148-152.

[5]張國慶.農(nóng)業(yè)航空技術(shù)研究述評與新型農(nóng)業(yè)航空技術(shù)研究[J].江西林業(yè)科技，2011（1）：27-33.

[6]雷鳴田，衛(wèi)新，任東，等.基于對象分類的遙感影像森林變化檢測方法[J].森林與環(huán)境學報，2019（6）：1-6.

[7]張兆鵬，李增元，田昕，等.高分辨率遙感影像林地類型精細識別[J].浙江農(nóng)林大學學報，2019（5）：857-867.