高光譜遙感技術在林業中的應用

洪 嬌， 舒清態， 吳嬌嬌

(西南林業大學,云南 昆明 650224)

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高光譜遙感技術在林業中的應用

洪 嬌， 舒清態， 吳嬌嬌

(西南林業大學,云南 昆明 650224)

介紹了高光譜遙感技術的定義，闡述了當前高光譜遙感技術在林業應用中關于森林信息獲取、森林監測和森林健康評價各個方面的運用，探討了高光譜遙感在林業中的發展趨勢。

高光譜遙感技術；林業；應用

1　引言

20世紀80年代后期，成像光譜儀被廣泛應用于大氣科學、生態、地質、水文和海洋等學科，充分的證實了遙感技術的應用潛力與發展前途。尤其是近年來，隨著傳感器開發運用的不斷加強，成像技術也得到了較大提高與發展，遙感技術在各個研究領域的應用也變得愈加廣泛。尤其是對林業而言，高光譜遙感技術的運用更是為其提供了理論支持與技術支撐，并越來越得到人們的重視。

2　高光譜遙感技術簡介

高光譜遙感(HyperspectralRemoteSensing)是高光譜分辨率的簡稱，指利用很窄的電磁波波段從感興趣的物體獲取相關數據。高光譜遙感技術是在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外和中紅外區域獲取許多及其窄且連續的圖像數據的技術[1]。這種全新的遙感前沿技術于20世紀末迅速發展，成為現階段人們獲取地球表面信息的一種主要手段。由于高光譜遙感的空間分辨率和光譜分辨率均高于常規遙感，且波段多而窄，是對常規遙感技術的繼承、發展與創新。尤其是在林業中的應用越來越廣泛，不僅能夠估測各種植物化學成分，對植物進行生態學評價，還能極大提高森林樹種的分類與識別的精度，因此得到了世界各界人士的廣泛重視[1]。

3　高光譜遙感技術在現代林業中的應用

高光譜遙感技術以其獨特的優勢在經濟、社會效益等方面發揮著及其重要的作用，被廣泛應用于森林監測、森林信息獲取以及森林健康評價等方面，并為其提供了新的理論支撐與技術支持[2]。

3.1高光譜遙感在森林監測中的運用

3.1.1森林火災監測

森林火災是威脅森林健康的重要風險因子之一，不僅分布面積大而且又難以被發現，因此在某種程度上具有突發性強、蔓延迅速的特點[3～5]。此外由于火災發生地的溫度也遠遠高于周圍地區，因此目前主要通過利用衛星的溫度敏感通道實時監測林區溫度異常區域，從而來迅速確定發生火災的準確地點[6]。繼而通過對林區數據進行匯總和相關分類分析，來確定火勢發生的方向和與燃燒有關的地表生物量等情況，從而來制定高效的營救方案，除此之外還可以對災后損失進行評估[5,7～10]。

據記載1987年5月6日～6月2日發生在黑龍江省大興安嶺的特大森林火災，是新中國成立以來最嚴重的一次火災，不僅使中國境內的1800萬英畝的面積受到火災損失，而且波及到蘇聯境內的1200萬英畝森林[11～13]。我國利用高光譜準確檢測了火點發生的具體位置,并且在火點擴展階段監測了該林區火災的發展動態,在最后階段對火災損失進行了準確的評估,取得了顯著的社會、經濟以及生態效應[11,14]。

3.1.2森林病蟲害監測

森林病蟲害是我國主要的森林災害之一，不僅對生態環境造成嚴重威脅，而且也給森林資源帶來不可估量的損失。遙感方法監測森林病蟲害始于20世紀30年代的航空實驗觀察，而目前利用高光譜遙感這一先進技術手段監測森林病蟲害，也因其周期短且獲取信息不受干擾等優勢得到了廣泛應用，在森林病蟲害監測中具有較強的技術優勢以及巨大的發展潛力[15，16]。

眾所周知，保證睡眠的時間和質量對身體健康極為重要，尤其是對于青少年而言，缺少睡眠會增加患肥胖癥和Ⅱ型糖尿病的風險。據法國健康雜志《TOPSANTE》報道，美國休斯頓大學的研究表明，睡眠時間不足或睡眠質量較低的青少年患抑郁癥和焦慮癥的風險很高。

大量調查實踐均已表明傳統的森林病蟲害檢測手段由于存在工作量大且效率低等方面的特點，已經無法滿足現階段相關部門對森林病蟲害的監測分析。但與傳統監測方法相比，高光譜遙感技術可以實時、快速的觀測到植被受病蟲害影響時，葉綠色濃度降低甚至消失以至林區的反射和輻射光譜發生相應變化等這些特點，利用高光譜遙感影像數據獲取的不同時相植被指數變化情況，可以快捷準確確定病蟲害發生的林區以及分布范圍，從而制定相應的防治措施以進行預警預報和動態監測[3,4,9,10,17]。

3.1.3森林資源變化監測

森林資源作為一個動態資源，如果資源信息得不到及時有效的更新，就不能為林業工作的決策、發展規劃以及開展經營活動提供及時有效的信息。因此，森林資源變化監測成為現階段森林資源可持續發展的必由之路，是國內外相關領域的研究熱點之一[9,10,18,19]。

高光譜以它覆蓋范圍廣、多傳感器以及多時相的特點在森林資源變化監測方面的應用十分廣泛，主要包括對林業用地的利用變化監測、林分變化監測和林權管理監測三方面[7]。通過提取不同時相對同一地區森林資源變化的信息，可以及時、準確的對森林資源進行動態監測與評估，極大提高了監測的準確性和科學研究的精確性[20]。

3.2高光譜遙感技術在森林信息獲取中的運用

3.2.1樹種識別

森林是地球上可再生資源和陸地生態系統的主體，為人類的生存以及發展均提供了豐富的物質資源，在環境保護、自然資源管理以及生物多樣性等各項研究中占有十分重要的地位，因此正確識別森林樹種是利用和保護森林資源的基礎和依據，意義及其重大[21]。

大量研究表明常規的樹種調查和識別方法不僅成本高而且耗時長。因此近年來利用高光譜進行森林樹種識別成為現階段的重要研究內容之一，廣大研究學者利用高光譜和植被的葉片光譜曲線特征之間直接而重要的聯系，以及高光譜自身波段多而窄的特點，觀測到了具有細微光譜的各種植被，克服了傳統多光譜遙感樹種分類與識別的難題，有效提高了植被的分類精度，滿足了森林資源調查的需求，是森林樹種識別最強有力的工具[22～24]。利用高光譜遙感對樹種進行精細化識別，不僅能夠為森林資源管理和生物多樣性保護等提供重要信息，而且對研究分析森林生態過程和生物多樣性特征局具有十分重要的作用。

葉面積指數(Leafareaindexs,LAI)可以定量表明植被特征，是指單位面積上植物葉片垂直投影面積的總和。其不僅是植物生態研究中可以反映作物長勢與預測預報產量的一個重要生理參數，與生物量和植物長勢均有密切關系，是確定森林二氧化碳、水和氧氣交換的重要變量，在農學、林學以及生態學領域均得到極其廣泛地應用，常被用來作為植被狀況的指示器[7,25,26]。

傳統方法估測森林葉面積指數多采用多光譜數據，但由于多光譜數據波段較寬，常混淆有大量非植物光譜，且提取的只是各植被指數中一些簡單的統計關系，導致各種植被指數與葉面積指數聯系不緊密，因此往往造成探測結果的靈敏度不高，計算結果精度較低等問題。而與傳統方法相比，運用高光譜計算森林葉面積指數時，可以實現對植被冠層快速有效的采集和處理，此外光譜微分技術可以使一些非植物光譜得到抑制，減少計算誤差，從而提高計算精度[7,26，27]。

3.2.3森林郁閉度信息提取

森林郁閉度是最常用的反映林分密度和森林生長健康狀況的指標，也是進行森林蓄積量估測中貢獻最大的因子，直接決定森林蓄積量的大小[28]。除此之外還常用來確定撫育采伐強度和開展小班區劃，因此對于森林生態環境研究和森林經營管理均具有十分重要的理論意義和現實意義[29]。

郁閉度在遙感圖像上是一個比較容易提取的參數。大量研究實踐表明傳統遙感圖像由于存在空間分辨率低(<20m)且波段少而寬的特點，因此由這樣一些波段數據描述混合像元提取出來的森林郁閉度光譜信息精度通常不高，不能代表某一成分光譜的變化特征；而高光譜波段多而窄且具有較好的連續性，每個光譜像元均能近似用一條光譜曲線進行描述，因此利用高光譜圖像數據實行的混合像元分解法獲取的森林郁閉度信息可以真實合理地反映其在空間上的分布，且精度較高[2,5,7,26]。

3.3高光譜遙感在森林健康評價中的運用

森林健康評價是診斷由于人類活動和自然因素引起森林生態系統的破壞所造成的森林生態系統的結構紊亂和功能失調，是對森林生態系統喪失服務和價值的一種評估[30]。該評價用定量的方法監測森林健康，從而為森林管理決策、植被生產力模擬、森林更新和演替模擬以及生態學和生物學過程制圖提供重要信息[7,26]。

高光譜遙感在森林健康監測中的應用主要通過測定葉綠素含量、植物體內化學成分變化等這些植物生活力來完成，可以探測到植被的精細光譜信息。尤其是近年來高光譜遙感技術在森立健康狀況評價和監測中承擔著不可替代的責任，可以為森林資源管理與森林更新演替提供詳細數據與重要信息。麻坤運用高光譜遙感從植被分布、光合作用強弱和病蟲害分布三方面的研究結果對秦嶺火地溏地區的森林健康評價與管理提供了理論與技術支撐[31]。

4　高光譜遙感在林業中的發展趨勢

由于高光譜遙感可以探測到在寬波段遙感中不能夠探測到的物質特征，使得林業方面相關研究結果更為理想和精準，對林業的可持續發展起到較好的指導和推動作用。因此，近年來高光譜理論與技術得到相關領域的專家學者大力支持與廣泛應用，逐漸發展成為林業領域的一項核心技術。但為了讓高光譜遙感技術在林業中得到更好的發展，還需要對以下問題進行研究，有待于進一步解決。

(1)提高高光譜遙感的計算精度，大力開展高光譜技術應用和智能化分類軟件研究。

(2)不斷完善高光譜的硬件技術和軟件技術，并與各種相關技術不斷結合，使之成為一項高度集成化、智能化的綜合技術。

(3)將高光譜在林業領域的研究成果不斷轉化為生產力，以提高其經濟和社會效益。

5　結語

高光譜作為一門集新型探測技術、精密光學機器、高速信號處理技術、計算機處理技術于一體的多學科交叉的綜合型應用技術，必將得到長足的發展。隨著高光譜遙感技術的不斷完善和發展，在國內外眾多領域都得到了廣泛的應用，尤其是在林業的可持續發展中更是發揮著不可替代的作用，為相關部門提供了強有力的科學技術支撐[32]。

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Application of Hyperspectral Remote Sensing Technology in Forestry

Hong Jiao,Shu Qingtai,Wu Jiaojiao

(SouthwestForestryUniversity,Kunming,Yunnan650224,China)

In this study, we expounded the definition of hyperspectral remote sensing technology and discussed the application of the current hyperspectral remote sensing technology in forestry application on forest information acquisition, forest monitoring and forest health evaluation. We stated the developing trend of hyperspectral remote sensing technology in forestry application.

hyperspectral remote sensing technology; forestry; application

2016-06-26

洪嬌(1992—)，女，西南林業大學碩士研究生。

TP79

A

1674-9944(2016)16-0258-03