中高分辨率遙感影像在林業中的應用現狀及存在的問題

摘 要：遙感影像可以應用在林業的多個環節中，但是其中也存在一定的弊端，亟待解決。本文針對中高分辨率遙感影像在林業中的應用現狀及存在的問題進行深入分析，并提出相關解決方法。

關鍵詞：遙感影像;中高分辨率;林業

現如今，遙感影像已經應用于多個領域中，成為一種獲取信息的重要方式。礙于以前遙感影像分辨率較低，所以獲取的圖像并不是十分清晰。但是，由于信息技術與傳感器技術的不斷進步，圖像分辨率大大提升。在采集地物特征時，與低分辨率的遙感影像相比，中高分辨率的遙感影像可以提供更為多樣的空間信息，其所顯現的地表紋理及空間結構也更為清晰，極大地提高了地物的分類準確度。通常所應用的中高分辨率遙感影像主要包括航天、TM、SPOT等[1]。

在我國林業研究中，主要將遙感影像應用于研究森林資源的相關情況。雖然當前這項研究尚處于起步階段，但是卻擁有驚人的發展速度。

一、中高分辨率遙感影像在林業中的應用現狀

（一）調查森林資源

早在20世紀90年代，國際上已經注意到遙感技術對于調查與監測林業資源的重要性，我國正是在聯合國開發計劃署的幫助下，成立了中國森林資源調查技術現代化項目。此項目的主要實施目標在于借助航天遙感技術，使用中等空間分辨率的衛星遙感數據，建立一套針對全國范圍的森林資源監測體系。在其后開展的第6次至第8次全國范圍的森林資源連續調查中，該監測體系發揮了重要的作用。

自2003年開始，我國一些省市被選取為試點，在進行森林資源規劃設計調查時，使用了SPOT5數據，并獲得了良好的效果。目前，遙感技術在二類調查中的應用范圍主要是林相圖區劃[2]。但是，對于小班屬性因子，包括樹木種類、樹木高度的平均值等，估測時依舊需要依靠外業現地驗證。

（二）監測動態森林資源

依據在相同地區的不同時間段所拍攝的遙感影像資料，將其與地面調查數據相融合，并在其他技術的幫助下，對比森林資源，就可以對其進行動態監測。

（三）土地荒漠化與沙化監測

為了預防我國土地出現大量的荒漠化與沙化現象，在早些時候，通常是將不同時間段內所拍攝的航空相片進行對比，由此觀測土地資源損害程度。但是，這種手段存在弊端，如花費金額較多、拍攝時間不固定、數據更新不及時等。隨著航天遙感技術的進步，借用該技術可以在較短時間內獲得所需的遙感數據。在我國，為了可以及時掌握沙塵暴的發展趨勢，當前主要使用FY、NOAA等低分辨率遙感數據對沙塵暴進行實時的動態觀測。憑借FY-2C衛星所反饋的數據不僅可以直接了解我國的降雨情況和土壤濕度等，還可以持續監測土地荒漠化與沙化的變化情況，并分析其成因。

（四）監測與評價林業生態工程

2004年，“國家林業生態工程重點區遙感監測評價項目”由國家發改委批準實施。并以2003年為起始，以后的8年間，相關部門借助TM、SPOT5等衛星遙感數據，對4個天然林、8個退耕還林地區分別進行了3次與5次的動態監測評估評價。在“十一五”期間，又依據遙感監測技術開展了重點防護林工程及京津風沙源治理工程，且開發出了相關的監測與管理系統。

二、中高分辨率遙感影像在林業中應用存在的問題

（一）數據信息成本高昂

采集衛星影像數據會花費大量的金錢，因此，在林業領域中較難得到大范圍的推廣。以占地面積高達118.3萬km2的內蒙古自治區為例，購買不同的高分辨率遙感影像所需花費如下：SPOT5需花費1 468.9萬元、Quick Bird需花費

17 271.8萬元等。而此項花費僅僅只是購買數據的費用，并未包括對其進行處理以及實地驗證所需的開銷。

（二）難以保證圖像校正中的地面控制點正確度

現今，我國所使用的地形圖通常是20世紀70年代所繪制的版本，難以準確地反映真實地形，甚至由于某些因素的影響，導致一些地理要素并未得到如實反映。但是，由于現如今采集到的衛星影像數據較為清晰，可以正確反映出現實的地理樣貌，最終造成影像上顯示清晰的地物，而在地形圖中尚未得到呈現;或是在地形圖上有所標注的地物在影像上顯示不清晰。這就對明確地面控制點的坐標造成了極大的不便。以此為背景，應先在影像中選擇適宜的控制點，而后借用GPS技術，前往實地，以確定控制點的實際坐標。但是，這種方法也存在一定缺陷，如在信號相對發達的地區，使用GPS可以獲取到亞米級的精度。反之，在信號不穩定的地區，GPS在進行坐標計算時精度會受到嚴重影響，出現精確度下降或是難以測算出正確數據的情況。

（三）難以去除圖像陰影

遙感技術所拍攝的數據圖像中存在3種陰影：（1）云層覆蓋，由于自然因素造成，無法改變;（2）山體陰影，衛星在太空中運行時與地面會形成一定的角度，導致高度較高的山體不能被掃描器全部掃描，從而產生陰影;（3）建筑物陰影，成因可參照山體陰影。

（四）難以識別優勢樹種及較低的分類精度

遙感圖像的分類方法在于，借助先進的計算機技術，對位于地球表面及環境所反映在遙感圖像中的各類信息進行智能化辨識，從而達到對圖像中所對照的實際地物信息進行識別并提取所需信息的目的。但是，該技術應用于樹種識別時，只能識別出針葉林與闊葉林。造成這種現象的原因在于由于一天內的光照條件不同，所以同樣品種的樹木可以呈現出不同的光譜特性，即便是具有較高分辨率的Quick Bird等也難以準確區分樹木種類。

三、中高分辨率遙感影像在林業中的應用建議

（一）構建統一的林業遙感影像數據庫

因為獲取遙感影像的成本過于高昂，且數據量龐大，所以，構建統一的林業遙感影像數據庫可以實現對數據的集中管理，以避免出現獲取難度較大、管理散亂等問題，而且可以保證數據信息的安全性，便于將數據進行對比分析，加快數據的編輯速度。

（二）確立控制點坐標

依據相關研究表明，針對ASTER與ETM影像數據而言，借助手持GPS儀器獲取地面控制點后，進行校正的點位的誤差精度與利用地形圖進行控制點幾何校正的精度相比誤差范圍較小，而SPOT遙感影像最好使用地形圖控制點。

（三）改善圖像陰影問題

對于在遙感影像中出現的陰影部分，雖然很難在拍攝時予以改善，但仍可通過一些方式進行彌補。例如，在某一固定區域設置現地觀測點，使用現地相機進行拍攝，從而盡力規避陰影對于圖像信息造成影響。此外，學者對圖像陰影成因的研究在不斷深入，如談及TM影像中的陰影去除時，孟春林認為可以將陰陽坡歸一化[3]。

（四）建立多樣化樹種的波普數據庫

不同樹種處于同一時間與樹齡時，所呈現的特征各不相同，因此，可借助光譜儀對樹種進行監測，并以監測結果為依據，構建樹種所對應的波譜曲線模型。其后，通過處理軟件對遙感影像上所反映的數據進行估算，從而推測出圖像與真實地物的關系模型，以區分不同樹種在遙感影像上的顯示特征。

（五）提高樹種識別精度

為了提高遙感數據中的樹種識別精度，可以借助高光譜遙感數據。其最大的特點在于結合了成像與光譜探測技術的優勢，針對目標空間的特征進行成像時，可以將經過色散后的任意空間像元變成幾十乃至上百個窄波段，以期實現連續的光譜覆蓋。在遙感影像中，信息可以充分體現地物的外部特征，而光譜信息則可以分析出地物的內部特質，以此增加樹種的識別精度。

綜上所述，中高分辨率遙感影像在林業中的用途十分廣泛，雖然目前仍存出一些不足，但未來具有較大的提升空間。

參考文獻：

[1]孫華，林輝，莫登奎，等.高分辨率遙感影像在林業應用中存在的問題與思考[J].株洲師范高等專科學校學報，2005（5）：24-27.

[2]陶萬成，張永彬.控制點精度對遙感影像幾何校正的影像[J].華北理工大學學報（自然科學版），2017（4）：7-14.

[3]孟春林，喻慶國，華朝朗，等.衛星TM影像陰影消除方法的探討[J].地球信息科學學報，2001（4）：66-70.