森林資源調查監測技術的現狀及發展趨勢

煙臺市森林資源監測保護服務中心 山東煙臺 264000

1 森林資源調查監測主要內容

1.1 有害生物監測

主要預測方式有以下幾種：第一，期距預測。該方式需要監測預報工作人員分析當地林業資源、生態環境保護工作中多年留存下來的有關歷史資料，以此對當地的有害生物各階段間隔期作出分析和總結，將其作為預測工作的依據，再經有害生物的生長發育規律調查等結果的輔助，將有害生物下階段的發生期推算出來；第二，歷期預測。系統調查有害生物的前一蟲態或病癥的發生狀況后，將其發育階段明確出來，并對其發育的始盛、高峰及盛末時期的時間進行確定，再分析不同氣候條件之下不同蟲態平均歷期，最終將各個發育階段所對應的日期有效推算出來；第三，數理統計預測。對同一生物的發生歷史數據運用不同統計方式開展統計分析，將預報因子、預報值兩者間的關系提取出來，通過數學公式的建立，利用公式開展定量預測；第四，有效積溫預測。營養、氣溫等環境因素都會影響到有害生物的發生和病蟲害的發展，且溫、濕度對其發生的影響相對更大。為此，當將有害生物的發育起點、有效積溫確定之后，便可從當地常年內的平均氣溫分析，并參考近期的氣象預報，運用有效積溫公式預測下一個有害生物的發生期。

1.2 森林消防調查監測

為貫徹“預防為主、積極消滅”的森林防火方針，以實現森林防火“早預報、早發現、早撲救”的目標，僅僅建立多元的數據監測采集手段和可視化數據展示平臺是遠遠不夠的，要實現真正的火災智能監測指揮，科學的火情預警機制及火情態勢分析就顯得尤為重要。

火情預警機制是利用大數據、人工智能技術等技術，結合衛星熱點和火情火災歷史數據，搭建的火險等級預測模型；結合國家每日火險等級分析報告以及氣象數據、林業數據、基礎地理數據進行綜合分析，構建機器學習算法，圈定危險區域，評價危險程度，建立火險等級預測指數；結合人工審核實現火險等級預報模板化生成。通過分層分級下發火情監測熱點信息，實現衛星熱點的全面覆蓋和火情火災自動的篩選。系統支持衛星熱點和火情信息的自動處理、自動分類、自動同步下發，以及對篩選為火情火災的熱點進行自動跟蹤。

火情態勢分析包括火情動態熱力分析、火情常規統計、防火力量態勢分析三個方面。其中火情動態熱力分析通過時間和空間維度對管轄區域的火情進行統計，以熱力圖的方式進行渲染呈現，按照時間順序生成不同時段的熱力圖并連續播放，直觀展示對火情發生的動態趨勢，為防火預警指揮提供有效支撐。而火情常規統計則是按照類型、區域、時間段的各種同比、環比、結構分析等，結合熱力分析和常規統計進行火情綜合研判分析，根據火情發生時間、發生地點、空間屬性等各種條件對火情的發生、發展、起因、處置方式等業務信息進行綜合分析。再根據報表分析和多維分析結果，提供火情類型、轄區類別及其他要素的多條件組合對比分析視圖，如基于轄區類別或基于火情類型的歷史同期對比等，并將火情熱區與巡員巡邏路線相結合，在地圖中展示火情高發區域熱點分布與巡邏路線情況是否合理等情況。而防火力量態勢分析是基于防火力量資源基礎數據，根據不同類型條件分類展示當前防火力量態勢情況，系統支持對人工巡護軌跡信息的展示。

1.3 森林資源遙感調查

森林資源遙感調查主要目的是針對森林的類型進行判斷，調查形式以野外調查和衛星圖像對照為主。將所獲取到的數據用于模型的建立實現對森林資源總量和森林面積的估計。我國于2003 年正式將高空間分辨率衛星影像應用于林業資源調查技術體系中，實現了林業資源調查數字化的建設。早期發展過程中更是在多個地區建立試點工作，形成當前有關林業資源調查數字化的基礎。其中值得一提的是有關高光譜遙感數據的應用，通過預處理星載高光譜遙感數據的方式，結合統計模型共同使用完成有關森林郁閉度以及葉面積指數的預測，并且所得結果較為精確，實現了對于傳統森林資源調查模式的替代，無論是在效率或者是準確度方面都得到了顯著的提升。

2 森林資源調查監測發展趨勢

我國的林業遙感技術已經經歷了20a 以上的發展，這其中伴隨著大量的研究以及試驗，無論是監測形式或是技術經驗方面都十分豐富，并且擁有一大批具有專業素養的科研工作者以及監測人員。但是在當前環境下，林業監測工作面臨著更多挑戰，無論是社會的發展，還是人們日常生活的演變，都對林業監測工作提出了更多要求。不可否認的是，現階段的林業遙感技術無法完全滿足各項要求，因此，在今后的發展過程中，需要持續加強有關林業遙感技術的研發以及應用，以建立天空地一體化的林業遙感應用體系為核心發展目標。

3 結語

森林資源調查工作的可持續發展使人類能夠從根本上認知到森林資源目前的可使用率，保障樹木的正常開采促進林業經濟發展的同時還能夠增強人類環保意識。林業部門可增加技術人員的數量。把提高其技術水平放在第一位，加大投資力度吸引人才流動，積極推廣和引進新技術，做好相關方面的努力是十分必要的。