森林遙感研究文獻學分析與研究進展

吳佳

摘要 ? ?使用主題與關鍵詞“遙感”“高分”“林業”“森林”對森林遙感研究文獻進行了文獻學分析，在對當前主要森林遙感研究成果進行述評的基礎上，對未來森林遙感研究進行了展望，提出了將現有二類清查數據與歷史遙感影像進行定量化反演研究，從而建立智能化判讀模型，進一步優化判讀算法，提高判讀精度，逐步實現定量遙感與林業遙感交叉融合，建立森林遙感大數據庫，并開放遙感圖片資源，開展無人機遙感監測研究，應用ENVI和林地“一張圖”建立開放的全國動態遙感信息數據庫，并將之應用于森林資源監測、林業工程項目監理、森林災害監測預警與損失評估。

關鍵詞 ? ?森林遙感;文獻學分析;研究進展;展望

中圖分類號 ? ?P237 ? ? ? ?文獻標識碼 ? ?A

文章編號 ? 1007-5739（2020）17-0109-02 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

文獻學研究是科研最基礎性的工作。進行森林遙感文獻學研究，可掌握森林遙感方面的研究動態與最新研究進展，為更深入開展森林遙感研究提供資料源頭和研究門徑。

1 ? ?研究文獻的檢索

在中國知網（https：//www.cnki.net/）對主題與關鍵詞為“遙感”“高分”“林業”“森林”的研究文獻進行檢索，檢索條件：（（（（（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=林業或者題名=林業或者v_subject=中英文擴展（林業，中英文對照）或者title=中英文擴展（林業，中英文對照）））或者（（主題=遙感或者題名=遙感或者v_sub-ject=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=林業或者題名=林業或者v_subject=中英文擴展（林業，中英文對照）或者title=中英文擴展（林業，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。數據庫：文獻跨庫檢索。共檢索到188 904篇有關遙感技術在森林資源管理中的應用研究文獻。

2 ? ?研究文獻的文獻學分析

2.1 ? ?時間分布

對188 904篇研究文獻進行時間分布分析，結果如表1所示。可以看出，國內早在1899年就有學者開展遙感在林業上的應用研究;1999年之后研究文獻數增加很快，研究學者增多;2009年之后每年發表文獻超過10 000篇。

2.2 ? ?研究文獻的資源類型

由圖1可以看出，188 904篇研究文獻主要資源類型為期刊論文，共149 933篇，占比為79%;其次為學位論文，共30 181篇，占比為16%;再次為會議論文，共8 790篇，占比為 5%。

2.3 ? ?研究文獻的語種分布

由圖2可以看出，在188 904篇研究文獻中，中文文獻187 057篇，占比為99.02%;外文文獻占比較少，僅有0.98%，其中英文文獻（1 063篇）占比為0.56%、日文文獻（483篇）占比為0.26%、其他語種文獻（301篇）占比為0.16%。

2.4 ? ?研究文獻的學科分布

188 904篇研究文獻中，主要學科分布為農業科學，共有研究文獻92 277篇（48.85%）;其次為工業技術，文獻篇數36 705篇（19.43%）;再次為經濟，共有文獻21 246篇（11.25%）;其余分別分布在生物科學、地球科學、環境科學、數理科學、交通運輸、航空航天以及其他學科（表2）。

3 ? ?當前研究進展

3.1 ? ?被引頻次分析

對188 904篇研究文獻進行被引頻次排序，被引次數前 20位的文獻如表3所示。可以看出，被引頻次最多的是陳效逑、王恒合著的《1982—2003年內蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化》，被引次數為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據的相關分析》，被引頻次為171次;再次為李貴才的博士學位論文《基于MODIS數據和光能利用率模型的中國陸地凈初級生產力估算研究》，被引頻次為159次。

3.2 ? ?當前研究進展

通過對188 904篇研究文獻進行分類和時間排序發現，當前的研究多是在應用理論研究上，且對于高分衛片開始應用研究較晚，文獻數不多，這與我國沒有開放遙感影像數據有關，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研究的開展，也使林業行業遙感應用滯后于國外林業同行，也遠遠滯后于國內氣象、農業、國土、城市建設等行業。

在應用理論研究方面，陳效逑等[1]根據1982—2003年遙感歸一化差值植被指數（NDVI）數據分析了內蒙古地區植被覆蓋度時空變化與水熱因子的關系;蔡林菲等[2]基于XGBoost高分二號影像樹種識別算法開展了研究;張國慶[3-5]引入復雜系統生態論中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遙感監測的體系與方法;雷鳴田等[6]、張兆鵬等[7]使用鄰域差分、神經網絡分類、向量機法和最大似然法方法，研究了高分衛片林地類型精細識別方法;解宇陽等[8]對哀牢山常綠闊葉林進行了無人機激光雷達遙感研究。

4 ? ?研究展望

在未來的3—5年內，森林遙感重點在于開展遙感影像智能化判讀，特別是將現有二類清查數據與歷史遙感影像進行定量化反演研究，從而建立智能化判讀模型，進一步優化判讀算法，提高判讀精度，逐步實現定量遙感與林業遙感交叉融合，建立森林遙感大數據庫，全面服務于林業生產一線[9-12]。

當前，對于林業遙感的應用，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，但目前只是起到能拍照的望遠鏡的作用，還需進一步開發無人機遙感監測硬件與軟件[13];最后，推廣、再開發ENVI等判讀軟件的應用，引入遙感影像智能判讀技術，并與林地一張圖融合，建立開放的全國動態森林遙感信息數據庫，并逐漸推廣應用于森林資源監測、森林資源監察、森林資源評估、林地勘驗、林業規劃設計、林業工程項目監理、森林災害監測預警與損失評估等方面[14-18]。

5 ? ?參考文獻

[1] 陳效逑，王恒.1982—2003年內蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化[J].地理學報，2009，64（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[J].林業資源管理，2019（5）：44-51.

[3] 張國慶.基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究[J].現代農業科技，2014（20）：155-157.

[4] 張國慶.基于生態論的生物災害精細化預報理論研究[J].現代農業科技，2014（20）：148-152.

[5] 張國慶.農業航空技術研究述評與新型農業航空技術研究[J].江西林業科技，2011（1）：27-33.

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

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

[8] 解宇陽，王彬，姚揚，等.基于無人機激光雷達遙感的亞熱帶常綠闊葉林群落垂直結構分析[J].生態學報，2020（3）：12-24.

[9] 錢廣晶，張書平，宋學雨，等.基于Bayes判別法的馬尾松毛蟲一代、二代幼蟲發生期的預報[J].植物保護，2020（2）：122-128.

[10] 張書平，余燕，畢守東，等.災變模型在馬尾松毛蟲幼蟲發生量預報中的應用[J].浙江農林大學學報，2020（1）：93-99.

[11] 程嫻，張書平，余燕，等.馬尾松毛蟲幼蟲發生量的方差分析周期外推預報：一代幼蟲發生量和高峰期發生量預報[J].應用昆蟲學報，2019（5）：1098-1107.

[12] 張國慶.基于高分辨率遙感數據與TSE方法的生態系統精細化管理技術研究[J].現代農業科技，2015（16）：153-156.

[13] 張國慶.我國農用航空發展瓶頸與對策[J].中國民用航空，2011（4）：33-35.

[14] 張國慶.災害管理理論研究[J].現代農業科技，2012（10）：24-25.

[15] 黃華國.林業定量遙感研究進展和展望[J].北京林業大學學報，2019（12）：1-14.

[16] 馬愛平.用現代化高分遙感技術“武裝”林業[J].中國農村科技，2019（1）：38-40.

[17] 姜奧.遙感技術在林業監測中的應用[J].河南農業，2018（32）：25-26.

[18] 李增元，覃先林，高志海，等.高分遙感林業應用研究[J].衛星應用，2018（11）：61-65.