衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)在森林資源管理工作中的應(yīng)用

張宏偉，胡淑儀

(廣東省森林資源保育中心，廣東 廣州 510173)

為貫徹落實習(xí)近平生態(tài)文明思想和黨的十九大精神，全面掌握森林資源變化情況，及時發(fā)現(xiàn)破壞森林資源違法行為并依法查處，切實保護(hù)森林資源，國家林業(yè)和草原局自2018年起在全國范圍內(nèi)開展了以林地“一張圖”為基礎(chǔ)的森林督查工作，構(gòu)建“天上看、地上查”的“天空地”監(jiān)管全覆蓋體系。從廣東省2018年、2019年工作開展情況來看，森林督查工作有效遏制了破壞森林資源違法行為，解決了當(dāng)前森林資源監(jiān)管“被動式發(fā)現(xiàn)、運(yùn)動式查處”的問題，大大提升了森林資源保護(hù)管理水平[1]。但也存在一些問題：一是使用的高分遙感影像數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，部分衛(wèi)片拍攝的時間與森林督查檢查時段不符，有的甚至相差半年以上；二是年度判讀出來的變化圖斑數(shù)量多，國家下發(fā)廣東省2018年判讀疑似圖斑65181個，2019年雖減少到33110個，但總量依舊較多；三是部分被發(fā)現(xiàn)的違法行為持續(xù)時間較長，森林督查工作是在本年度初對上年度引起的變化圖斑進(jìn)行檢查核實，部分違法行為因地處偏僻等原因，未能在早期發(fā)現(xiàn)并制止[2]。針對存在的問題，如何在當(dāng)年較短時間內(nèi)獲取2期影像數(shù)據(jù)判讀變化圖斑，及時發(fā)現(xiàn)制止破壞森林資源行為并依法處理，避免第2年森林督查大規(guī)模集中核查和督查出現(xiàn)問題，保護(hù)林業(yè)干部，成為廣東省森林資源管理工作迫切需要解決的重要問題。中空間分辨率衛(wèi)星相對于森林督查工作使用的高分衛(wèi)星，覆蓋頻次高，每年各季度均可覆蓋廣東全省區(qū)域，能夠為廣東省當(dāng)前森林資源管理工作面臨的問題提供技術(shù)支持。

1 研究思路

選取廣東省清遠(yuǎn)市陽山縣、廣州市從化區(qū)2個森林資源具有代表性地區(qū)作為研究區(qū)，運(yùn)用專門內(nèi)嵌的中空間分辨率衛(wèi)星遙感光譜定量分析模型等監(jiān)測技術(shù)自動提取2個研究區(qū)某個時間段的森林資源變化圖斑[3]。采用內(nèi)業(yè)人工目視判讀和外業(yè)實地驗證2種方式，計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取圖斑的準(zhǔn)確率，為下一步在廣東省森林資源管理工作上推廣應(yīng)用該項技術(shù)提供借鑒和參考。

2 研究方法

2.1 中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)提取圖斑

2.1.1 中空間分辨率衛(wèi)星介紹 本研究的中空間分辨率衛(wèi)星包括Sentinel-2和Landsat 8。其中：Sentinel-2(哨兵2號)是中分辨率多光譜成像衛(wèi)星，攜帶一枚多光譜成像儀(MSI)，分為2A、2B 2顆衛(wèi)星，高度為786 km，可覆蓋13個光譜波段，幅寬達(dá)290 km；地面分辨率分別為10、20、60 m。一顆衛(wèi)星的重訪周期為10 d，2顆互補(bǔ)，重訪周期為5 d。從可見光、近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率，在光學(xué)數(shù)據(jù)中，哨兵-2號數(shù)據(jù)是唯一一個在紅邊范圍含有3個波段的數(shù)據(jù)，這對監(jiān)測植被健康信息非常有效。

Landsat 8是美國陸地衛(wèi)星計劃(Landsat)的第8顆衛(wèi)星，攜帶有陸地成像儀(Operational Land Imager ，OLI)和熱紅外傳感器(Thermal Infrared Sensor，TIRS)。OLI陸地成像儀包括9個波段，空間分辨率為30 m，其中包括1個15 m的全色波段，成像寬幅為185 km×185 km。OLI全色波段Band 8波段范圍較窄，這種方式可以在全色圖像上更好區(qū)分植被和無植被特征。

在線性光譜分析端元確定中，根據(jù)Li-Strahler幾何光學(xué)模型，采用C-G-T-Z 4個分量，分別對應(yīng)光照樹冠、地表、陰影樹冠、地表。進(jìn)而解算各像元中樹冠分量，利用不同時相的樹冠分量占比的變化進(jìn)行森林變化圖斑探測。依據(jù)變化類型的不同，探測圖斑至少包括以下3種變化類型：①前時相影像有植被覆蓋，后時相影像有明顯裸露跡地特征；②前時相影像有植被覆蓋，后時相影像有明顯建設(shè)特征；③前時相影像有明顯建設(shè)特征或采伐跡地特征，后時相影像有植被覆蓋。并根據(jù)各類型的特點，設(shè)置不同的閾值進(jìn)行提取。

2.1.3 變化斑塊提取結(jié)果 通過中空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取、衛(wèi)星遙感機(jī)理分析、數(shù)據(jù)并行計算優(yōu)化等一系列監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用，計算機(jī)分別自動提取到陽山縣2018年11月1日—2019年3月11日時段森林資源變化圖斑332個，從化區(qū)2019年3月11日—2019年9月22日時段森林資源變化圖斑333個(圖斑最小面積1000 m2)[4]，見圖1。

圖1 中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī) 自動提取的圖斑

2.2 內(nèi)業(yè)人工目視判讀

由6名多年從事遙感影像處理的專業(yè)技術(shù)人員，分為3組，分別以陽山縣和從化區(qū)相同的2期中空間分辨率衛(wèi)星影像為底圖，開展人工目視判讀，標(biāo)記出計算機(jī)錯判斑塊，找出可能漏判的圖斑。

2.3 外業(yè)實地驗證

對陽山縣12個鄉(xiāng)鎮(zhèn)及從化區(qū)8個鎮(zhèn)(街道)的所有變化圖斑(含計算機(jī)自動提取圖斑和人工目視判讀疑似漏判圖斑)進(jìn)行實地驗證，核實變化情況。

2.4 監(jiān)測技術(shù)準(zhǔn)確率計算

根據(jù)實地驗證結(jié)果，分別按圖斑個數(shù)和圖斑面積統(tǒng)計計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑的準(zhǔn)確率。

2.4.1 按圖斑個數(shù)計算 中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=經(jīng)外業(yè)核實計算機(jī)自動提取變化圖斑中確屬變化的圖斑數(shù)/經(jīng)外業(yè)核實確屬變化的圖斑總數(shù)。

2.4.2 按圖斑面積計算 中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=經(jīng)外業(yè)核實計算機(jī)自動提取變化圖斑中確屬變化的圖斑面積/經(jīng)外業(yè)核實確屬變化的圖斑總面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 陽山縣驗證結(jié)果

對中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī)自動提取的陽山縣森林資源變化圖斑332個和人工目視判讀發(fā)現(xiàn)的36個疑似漏判圖斑(總共368個圖斑)進(jìn)行實地驗證。驗證中發(fā)現(xiàn)2個計算機(jī)自動提取變化圖斑不屬陽山縣，未實地核實；5個計算機(jī)自動提取變化圖斑難以到達(dá)實地，也未實地核實。實際總共外業(yè)核實變化圖斑361個(表1)，其中325個確認(rèn)為變化小斑(含計算機(jī)提取289個圖斑和人工目視判讀36個圖斑)，變化總面積656.0 hm2(含計算機(jī)提取變化圖斑面積546.0 hm2和人工目視判讀變化圖斑面積110.0 hm2)；36個(全部為計算機(jī)提取圖斑)確認(rèn)未發(fā)生明顯變化，被計算機(jī)錯判圖斑面積26.5 hm2。按圖斑個數(shù)計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=289÷361×100%=80%，按圖斑面積計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=546.0÷682.5×100%=80%。

表1 陽山縣變化圖斑外業(yè)核實結(jié)果

在外業(yè)核實中發(fā)現(xiàn)最多的變化圖斑類型為林木采伐點，共230處，約占變化圖斑總數(shù)的70%；不少大山深處面積不到0.1 hm2的采伐點計算機(jī)也可以提取出來，充分展示了中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)勢。36個中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī)提取圖斑未受到任何人為活動影響，可能是由于林木自然生長引起的影像顏色和植被指數(shù)變化被計算機(jī)誤判為變化圖斑。36個人工目視判讀圖斑在外業(yè)核實后確認(rèn)為變化圖斑，屬于計算機(jī)漏判圖斑，類型包括高速公路征地、火燒跡地、采伐改造等；漏判圖斑中有些地塊變化很明顯、面積也比較大，5 hm2以上的漏判圖斑有7個。

3.2 從化區(qū)驗證結(jié)果

對中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī)自動提取的從化縣森林資源變化圖斑336個(人工目視判讀未發(fā)現(xiàn)疑似漏判圖斑)進(jìn)行實地驗證，驗證中發(fā)現(xiàn)3個計算機(jī)自動提取變化圖斑落在不屬從化區(qū)，未實地核實；7個計算機(jī)自動提取的變化圖斑落入陳禾洞省級自然保護(hù)區(qū)或因其它原因難以到達(dá)實地，也未實地核實。實際總共外業(yè)核實變化圖斑326個(表2，圖2)，其中311個確認(rèn)為變化圖斑，變化總面積3196.3 hm2(含非林地變化圖斑面積604.5 hm2，主要為耕地變化和土地平整)；15個確認(rèn)未發(fā)生明顯變化，不屬于變化圖斑，面積98.1 hm2。按圖斑個數(shù)計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=311÷326×100%=95.40%，按圖斑面積計算中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率=3196.3÷3294.4×100%=97.02%。

在確定發(fā)生變化的311個圖斑中，發(fā)現(xiàn)最多的變化圖斑類型為從化2019年“6.13”水災(zāi)后的地質(zhì)災(zāi)害點(主要集中在呂田、良口鎮(zhèn))，發(fā)生滑坡塌方的地方117處，約占變化圖斑總數(shù)的37.62%；97個為林木采伐引起變化；26個為征占用林地引起變化；32個為果園、森林割灌除草等撫育作業(yè)引起變化；20個為耕地勞作引起變化；16個為土地平整(含非林地)引起變化；3個為更新造林(其中2個為火災(zāi)后造林)引起變化；15個未受到人為活動和自然災(zāi)害影響被錯判為變化圖斑。

表2 從化區(qū)變化圖斑外業(yè)核實結(jié)果

圖2 從化區(qū)外業(yè)核實圖斑類型

4 結(jié)論與討論

實地驗證計算得出，清遠(yuǎn)市陽山縣按圖斑個數(shù)和圖斑面積計算得出的中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率均達(dá)到了80%；在修正了模型參數(shù)和算法后，廣州市從化區(qū)按圖斑個數(shù)和圖斑面積計算得出的準(zhǔn)確率分別達(dá)到了95.40%和97.02%。其準(zhǔn)確度可以滿足實際應(yīng)用推廣要求，中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)能夠為廣東省森林資源管理工作提供技術(shù)支撐。

研究結(jié)果表明，中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)可以彌補(bǔ)森林督查工作數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、年度核查圖斑多、發(fā)現(xiàn)制止違法行為不及時等問題。中分衛(wèi)星可以在短時間(一個季度)獲取覆蓋廣東省全域的2期影像數(shù)據(jù)[5]，通過中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī)自動提取的變化圖斑對于輔助基層林業(yè)工作者有目的性、有針對性開展巡查，及時發(fā)現(xiàn)和打擊違法行為具有重要意義，也有利于及時處理變化圖斑反映的問題，避免第2年森林督查工作任務(wù)重，工作壓力大。

本次實地驗證工作中，未將中分衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)提取的圖斑落入全省森林資源管理“一張圖”數(shù)據(jù)庫，也未能在驗證過程直接將發(fā)現(xiàn)的違法地塊是否屬于林地進(jìn)行核實，影響了外業(yè)實地驗證工作效率[6]。下一步如果將該項技術(shù)應(yīng)用于全省森林資源管理工作，應(yīng)考慮將中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)提取的圖斑與廣東省森林資源信息發(fā)布系統(tǒng)進(jìn)行整合集成，直接利用該系統(tǒng)將計算機(jī)自動提取的變化圖斑分發(fā)給各縣(市、區(qū)、場)，由各地登錄系統(tǒng)并接收經(jīng)營范圍內(nèi)的林地變化圖斑，有針對性地開展核實工作，能夠大大提高工作效率。

本次中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)實地驗證選取的2個研究區(qū)森林資源都比較豐富(陽山縣森林覆蓋率72.53%，從化區(qū)森林森林覆蓋率69.12%)，林地開發(fā)利用力度不大，人為活動相對較少。因此，中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)自動提取變化圖斑準(zhǔn)確率也比較高。但在森林資源相對較少、經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)、人為經(jīng)營活動頻繁、林地變化地塊細(xì)碎的地區(qū)，中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)計算機(jī)自動提取變化圖斑的準(zhǔn)確率還有待進(jìn)一步驗證。