我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用

唐盛哲 潘海云 廖興文 楊開鴻 吳少晶

摘 要：林業(yè)資源是人類重要的生物資源，涉及林業(yè)資源的調(diào)查和監(jiān)測(cè)工作專業(yè)性強(qiáng)，工作量大。遙感技術(shù)作為一種空間探測(cè)技術(shù)，在林業(yè)資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)方面發(fā)揮了積極作用。本文從我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)的起步開始，介紹了我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展歷程，并從森林資源調(diào)查、森林信息提取、森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和林業(yè)執(zhí)法監(jiān)察方面總結(jié)和分析了林業(yè)遙感技術(shù)在我國(guó)林業(yè)中的具體應(yīng)用，為林業(yè)遙感技術(shù)的進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞：遙感技術(shù);林業(yè);發(fā)展;應(yīng)用

中圖分類號(hào)：S127? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Development and Application of Remote Sensing?Technology in China’s Forestry

TANG Shengzhe1，PAN Haiyun2，LIAO Xingwen3，YANG Kaihong4，WU Shaojing5

（1Guangxi Shengqi Technology Co. Ltd.，Nanning，Guangxi 530028，China;2Nanning Senmian Technology Development Co. Ltd.，Nanning，Guangxi 530219，China;3Baise Forestry Industry Supervision Station，Baise，Guangxi 533000，China;4Quanzhou Shengfeng Agricultural Technology Development Co.，Ltd.，Quanzhou，Guangxi 541500，China;5Guangxi Forest Survey and Design Institute，Nanning，Guangxi 530001，China）

Abstract： Forestry resources are important biological resources for human being. The investigation and monitoring work on forestry resources is highly professional and with heavy workload. Remote sensing technology，as a space exploration technology，has played an active role in the investigation and monitoring of forestry resources. This paper introduces the beginning and development course of forestry remote sensing technology in China，and summarizes and analyzes its specific application in forest resources survey，forest information extraction，forest dynamic monitoring and forestry law enforcement supervision，providing reference for further research and application of forestry remote sensing technology.

Key words： Remote sensing technology;forestry;development;applications

遙感技術(shù)是一種從遠(yuǎn)離地面的不同工作平臺(tái)上，通過傳感器對(duì)地球表面的電磁波輻射信息進(jìn)行探測(cè)，然后經(jīng)信息的傳輸、處理和判讀分析，獲取地表物體幾何和物理性質(zhì)的綜合性技術(shù)[1]。遙感作為一種空間探測(cè)技術(shù)，是在航空攝影和判讀的基礎(chǔ)上隨航天技術(shù)和電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而逐漸形成的綜合性感測(cè)技術(shù)，至今已經(jīng)歷地面遙感、航空遙感和航天遙感三個(gè)階段[2-3]。林業(yè)遙感技術(shù)是指能夠應(yīng)用于林業(yè)的遙感技術(shù)，其通過非接觸和非實(shí)地性的觀測(cè)技術(shù)進(jìn)行林業(yè)生物、地理、生態(tài)以及其他相關(guān)信息的調(diào)查和記錄。我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)研究走過了從局部應(yīng)用研究，到基礎(chǔ)高新技術(shù)研究，再到大范圍應(yīng)用3個(gè)重要階段[1]。目前，林業(yè)遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于森林資源調(diào)查[4]、森林資源監(jiān)測(cè)[5] 、森林病蟲害防治監(jiān)測(cè)[6]、森林信息提取[7]、森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)[8]、野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)[9]和林業(yè)執(zhí)法[10]等。本文在查閱我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)研究與應(yīng)用方面頗具代表性的文獻(xiàn)及資料的基礎(chǔ)上，梳理和總結(jié)了我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展歷程及應(yīng)用現(xiàn)狀。

1 林業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展歷程

我國(guó)林業(yè)遙感的起始時(shí)間可追溯到20世紀(jì)50年代，至今為止已經(jīng)有近70 年的發(fā)展歷程[1]。1951年至1980年，我國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)處于以航空象片為主的目視解譯應(yīng)用階段，在這30年間，林業(yè)遙感技術(shù)的應(yīng)用局限于森林資源調(diào)查，以及部分森林火災(zāi)和病蟲害防控應(yīng)用[11]。1953年，我國(guó)林業(yè)部組建的空中視察隊(duì)使用1/25萬小比例尺舊地形圖和中型飛機(jī)，以流域?yàn)閱挝贿M(jìn)行了航空調(diào)查;1954年，我國(guó)引進(jìn)了蘇聯(lián)的森林調(diào)查技術(shù)，創(chuàng)建了森林航空測(cè)量調(diào)查大隊(duì)，以航空象片編制象片鑲嵌略圖和略圖復(fù)照?qǐng)D，用航空象片進(jìn)行立體判讀，區(qū)劃不同土地利用類型和森林類型的小班，并用小型低速飛機(jī)在空中對(duì)判讀區(qū)劃的小班逐個(gè)進(jìn)行目測(cè)調(diào)查[12];1977年，利用美國(guó)陸地衛(wèi)星MMS圖像與航空象片和地面抽樣實(shí)測(cè)相結(jié)合的雙重抽樣方法及衛(wèi)星圖像制圖技術(shù)，在西藏全區(qū)開展森林資源清查，至此，我國(guó)首次利用衛(wèi)星遙感手段完成森林資源清查工作[12-13]。80年代初，我國(guó)建立遙感試驗(yàn)場(chǎng)，進(jìn)口了遙感數(shù)據(jù)處理軟硬件設(shè)備，開始了基于計(jì)算機(jī)的遙感數(shù)據(jù)數(shù)字化處理和分析系統(tǒng)的研發(fā)，開展了森林波譜[12]、MMS數(shù)據(jù)的圖像處理[12]、樹種光譜測(cè)定[14]、地類分類及信息提取[15]、蓄積量估計(jì)[16]、城市綠地分布及對(duì)環(huán)境的影響[17]、林火監(jiān)測(cè)[18]等一系列應(yīng)用性試驗(yàn)研究，林業(yè)遙感技術(shù)的研究和應(yīng)用也由單一的森林資源調(diào)查逐步走向多元化。隨著1998年“數(shù)字地球”概念的提出和1999年第一顆高空間分辨率衛(wèi)星IKONOS的發(fā)射[19]，中國(guó)林業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展也進(jìn)入了快車道，而1981年至2000年這一期間也被稱之為衛(wèi)星遙感的開拓創(chuàng)新階段[12]。在此期間，在我國(guó)140余名科技人員共同努力下，首次制定了再生資源遙感綜合調(diào)查技術(shù)規(guī)范，在信息源評(píng)價(jià)、專業(yè)遙感調(diào)查、遙感系列制圖、遙感圖像處理、生態(tài)效益評(píng)價(jià)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得重大突破，實(shí)現(xiàn)多種資源數(shù)據(jù)分析、管理和預(yù)測(cè)[20]。2000年后，我國(guó)開展了大量林業(yè)遙感技術(shù)研究工作，包括樹冠信息提取[21]，星載高光譜遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理[22]，森林類型遙感識(shí)別方法[23]，基于SPOT5 影像的小班區(qū)劃方法[24]，森林葉面積指數(shù)和郁閉度估測(cè)[25-26]，機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)樹種識(shí)別技術(shù)[27]，森林葉綠素含量反演[28]，作物種類識(shí)別及長(zhǎng)勢(shì)檢測(cè)[29] ，林業(yè)有害生物防治[30]等方面的研究，并取得豐碩成果，形成了林業(yè)綜合監(jiān)測(cè)技術(shù)體系，建立了森林資源綜合監(jiān)測(cè)集成平臺(tái)，林業(yè)遙感綜合應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，林業(yè)遙感技術(shù)得到了深度及廣泛的應(yīng)用[22]。

2 林業(yè)遙感技術(shù)的應(yīng)用

2.1 森林資源調(diào)查

我國(guó)森林資源調(diào)查分為國(guó)家森林資源連續(xù)清查、縣級(jí)單位森林資源調(diào)查和以森林經(jīng)營(yíng)作業(yè)設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)的作業(yè)調(diào)查。以上三種不同類型的森林資源調(diào)查中，只有以森林經(jīng)營(yíng)作業(yè)設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)的作業(yè)調(diào)查不需使用遙感技術(shù)即可完成。在森林資源調(diào)查過程中，遙感（RS）技術(shù)普遍與地理信息系統(tǒng)（GIS）和全球定位系統(tǒng)（GPS）融合使用，RS具備實(shí)時(shí)、快速、動(dòng)態(tài)獲取空間數(shù)據(jù)的能力，為GIS 提供及時(shí)、準(zhǔn)確、大范圍的森林資源數(shù)據(jù);GIS 則收集、存儲(chǔ)、處理和分析數(shù)據(jù)，并結(jié)合 GPS 為遙感信息的提取分析與應(yīng)用提供重要手段和輔助數(shù)據(jù)資料，提高遙感數(shù)據(jù)的分類精度、存儲(chǔ)能力和數(shù)據(jù)處理效率;GPS實(shí)時(shí)、連續(xù)確定地球表面任意地點(diǎn)的經(jīng)緯度與高程，為 GIS 提供精準(zhǔn)的地理位置數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）和 GIS，經(jīng)過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、影像糾正，能夠?qū)⒌孛媾c衛(wèi)星或無人機(jī)遙感影像進(jìn)行較高精度配準(zhǔn)，形成數(shù)據(jù)模型[31]。目前，一般采用 TM 衛(wèi)星影像開展國(guó)家性、大面積的森林資源調(diào)查，采用 SPOT 或Quickbird 影像開展地區(qū)性的森林資源調(diào)查。基于衛(wèi)星影像的遙感技術(shù)，由于一些測(cè)量指標(biāo)對(duì)分辨率要求較高，衛(wèi)星影像分辨率難以達(dá)到要求。近年來，低空無人機(jī)遙感技術(shù)迅速發(fā)展，無人機(jī)林業(yè)遙感技術(shù)成為新時(shí)期的一種全新應(yīng)用技術(shù)手段[32]。在森林資源調(diào)查過程中，無人機(jī)遙感處理系統(tǒng)反應(yīng)速度極快，可在短短幾分鐘內(nèi)，對(duì)采集的數(shù)字高程模型（DEM）及馬賽克數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，同時(shí)獲得的遙感影像空間分辨率比傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感影像更高，在生態(tài)數(shù)據(jù)獲取、植被制圖、生物多樣性調(diào)查和精準(zhǔn)林業(yè)等方面得到廣泛應(yīng)用[33]。在干旱區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)中，植物生長(zhǎng)稀疏，個(gè)體矮小，即使高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)也難以完全滿足準(zhǔn)確提取植物分布的調(diào)查需求，而無人機(jī)遙感技術(shù)能較好地解決分辨率限制問題。邱燕寧等以寧夏中衛(wèi)沙坡頭草方格生態(tài)恢復(fù)工程區(qū)為對(duì)象，使用大疆Mavic pro 四旋翼無人機(jī)隊(duì)在30 m 的相對(duì)高度進(jìn)行正射影像拍攝（可見光波段為400～700 nm），獲得了研究區(qū)域2 cm 空間分辨率的正射影像。所獲取的高分辨率影像中，植物活體、干枯的麥草以及沙地在可見光波段具有明顯差別，每個(gè)樣方的植被分類精度均達(dá)到95%以上[34]。張和鈺等[35]通過無人機(jī)平臺(tái)和運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)建模技術(shù)，獲取1.5 cm高分辨率數(shù)字正射影像及數(shù)字高程模型（DEM），并利用決策樹算法基于正射影像自動(dòng)估算植被覆蓋度，并與DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，分析戈壁區(qū)植被空間分布特征及其與地形的關(guān)系。在信息時(shí)代背景下，采用無人機(jī)林業(yè)遙感先進(jìn)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)小區(qū)域精準(zhǔn)的資源調(diào)查，隨著科技的進(jìn)一步發(fā)展，無人機(jī)林業(yè)遙感技術(shù)將越來越先進(jìn)和成熟，對(duì)未來林業(yè)發(fā)展具有重要意義。

2.2 森林信息提取

森林參數(shù)是反映森林質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)管理狀況的重要指標(biāo)。過去森林信息的獲取主要通過樣地調(diào)查的方式進(jìn)行，其效率低、難度大、精度差，且不利于大區(qū)域調(diào)查研究。林業(yè)遙感技術(shù)作為一種新型的數(shù)據(jù)獲取手段，能夠精準(zhǔn)有效地提取多類森林信息，包括森林樹種識(shí)別[36]、森林蓄積量估算[37]、森林郁閉度估測(cè)[38]、葉面指數(shù)[39]、樹高和冠幅[40]和森林林分株數(shù)[41]等信息的獲取。近年來，林業(yè)遙感技術(shù)在森林樹種識(shí)別中發(fā)揮重要作用，特別是在高精度下對(duì)復(fù)雜地形下的樹種進(jìn)行分類。隨著科技的發(fā)展和數(shù)據(jù)的增多，林業(yè)遙感技術(shù)對(duì)樹種識(shí)別及分類的精度也越來越高。其中，栗旭升等[36]對(duì)亞熱帶的天然次生林進(jìn)行樹種識(shí)別，其總體識(shí)別精度達(dá)87.51%;趙霖等[42]對(duì)亞熱帶的森林樹種進(jìn)行分類識(shí)別，總體精度達(dá)95.89%;劉麗娟等[43]對(duì)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的樹種識(shí)別總體精度達(dá)83.88%;張倉皓等[44]對(duì)毛竹立竹度的識(shí)別最高精度達(dá)91.12%。雖然遙感技術(shù)在森林樹種識(shí)別及分類中得到了有效應(yīng)用，但對(duì)樹種豐富、遮蓋度高以及地形復(fù)雜的森林生態(tài)系統(tǒng)的研究仍較少。為此，研究者們采用數(shù)據(jù)多源組合及優(yōu)化計(jì)算方法的途徑，解決單一數(shù)據(jù)獲取困難，信息難以提取等難點(diǎn)。目前，林業(yè)遙感技術(shù)在森林葉面積指數(shù)反演方面的應(yīng)用已比較成熟，主要采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ê臀锢砟Ｐ头椒ㄟM(jìn)行 LAI 的遙感估算。有學(xué)者利用高光譜數(shù)據(jù)在高模型精度（R2=0.77）條件下，順利完成了植被葉面積指數(shù)的估算[39];部分學(xué)者還通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)施 LAI 監(jiān)測(cè)，進(jìn)而提高 LAI 估算精度。比如有學(xué)者將BRDF 校正影像應(yīng)用于葉面積指數(shù)的建模反演，總體精度可達(dá)93.00%[45]。遙感技術(shù)在林木冠幅信息提取和林分蓄積量推算方面也得到有效應(yīng)用，通過冠幅-胸徑相關(guān)模型獲得林木胸徑，進(jìn)而推算出林分蓄積量的方法可有效滿足森林資源調(diào)查的精度需求。

2.3 森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

森林是一個(gè)龐大而又復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，會(huì)隨著時(shí)間的變化而不斷生長(zhǎng)和繁衍。及時(shí)獲取森林動(dòng)態(tài)信息，有利于森林資源的有效管理、保護(hù)和利用，有利于及時(shí)處理森林中發(fā)生的應(yīng)急性問題。林業(yè)遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)森林動(dòng)態(tài)的全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)，在森林火災(zāi)防治、森林病蟲害監(jiān)測(cè)、森林沙漠化監(jiān)測(cè)、森林濕地監(jiān)測(cè)、森林珍稀野生動(dòng)物資源監(jiān)測(cè)以及林木營(yíng)養(yǎng)元素監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面得到有效應(yīng)用。在森林火災(zāi)防治方面，通過遙感技術(shù)可及時(shí)準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)火情、獲得火點(diǎn)位置信息，對(duì)火情動(dòng)態(tài)進(jìn)行偵察，計(jì)算過火面積，找出距火點(diǎn)最近水源、道路等，為消防官兵撲救戰(zhàn)術(shù)制定提供數(shù)據(jù)支撐。以冕寧“4·20”森林火災(zāi)為例，遙感技術(shù)在該次火災(zāi)撲救中發(fā)揮了重要作用，各部門通過高分遙感紋理特征快速提取林火要素，獲得了火場(chǎng)附近的水源位置、救援力量及撲救路線等重要信息，有效地幫助了該次火災(zāi)的應(yīng)急撲救及隱患的預(yù)判[46]。在森林病蟲害防治方面，武紅敢等[47]利用光學(xué)航天遙感技術(shù)對(duì)廣西6.7萬 hm2的馬尾松林分的松毛蟲災(zāi)害情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，在800 m的飛行高度獲取林區(qū)數(shù)據(jù)，并經(jīng)GIS與GPS數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的轉(zhuǎn)換，采用GPS導(dǎo)航，到達(dá)災(zāi)害區(qū)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查后，確認(rèn)馬尾松林分質(zhì)量的變化 91.4%是由于松毛蟲危害引起，誤判率僅有 1.9%。在其他森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方面，金點(diǎn)點(diǎn)等[48]以江西贛州南方丘陵山地的18個(gè)縣為研究范圍，利用林業(yè)遙感技術(shù)建立了不同類型生態(tài)修復(fù)行為的監(jiān)測(cè)評(píng)估體系。秦張丹等[49]以最新時(shí)相的 Landsat8 衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，以“室內(nèi)與實(shí)地相結(jié)合、人機(jī)交互解譯與計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取雙結(jié)合”手段，對(duì)喀斯特地區(qū)進(jìn)行了石漠化調(diào)查研究。

2.4 林業(yè)執(zhí)法監(jiān)察

森林資源管理中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)毀林開荒、亂砍濫伐、違法占用林地等現(xiàn)象，而人工巡查不僅工作量大，而且準(zhǔn)確度低、實(shí)效性差。林業(yè)遙感技術(shù)可以對(duì)破壞林地的行為做到實(shí)時(shí)監(jiān)控、及時(shí)自動(dòng)報(bào)警并有效取證，通過影像直接定位事發(fā)具體位置，準(zhǔn)確計(jì)算出遭受破壞的林地面積及株樹等信息，及時(shí)采取執(zhí)法行動(dòng)和補(bǔ)救措施[50]。林業(yè)遙感技術(shù)在自然資源監(jiān)察工作中也發(fā)揮了重要作用，2020年，湖南省自然資源廳為提升執(zhí)法監(jiān)察工作效率，優(yōu)化自然資源監(jiān)察技術(shù)模式，采用遙感技術(shù)，通過年內(nèi)不同分辨率和不同時(shí)相的遙感影像數(shù)據(jù)，做到早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警、早處置的自然資源執(zhí)法監(jiān)察要求[51]。

3 結(jié)語

遙感技術(shù)作為一種空間探測(cè)技術(shù)，在森林資源調(diào)查、森林信息提取、森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和林業(yè)執(zhí)法監(jiān)察中發(fā)揮著積極作用。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，光譜信息成像化，光學(xué)探測(cè)多向化，雷達(dá)成像多極化，地學(xué)分析智能化，環(huán)境研究動(dòng)態(tài)化以及資源研究定量化，大大提高了林業(yè)遙感技術(shù)的實(shí)時(shí)性、實(shí)效性和運(yùn)行性，使其向立體化、多層次、多尺度、多頻率、全天候、高精度和高效快速的目標(biāo)發(fā)展。隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展， 無人機(jī)遙感技術(shù)給林業(yè)工作帶來新的方法和思路，極大地提高了林業(yè)工作的效率和質(zhì)量。今后，在無人機(jī)遙感技術(shù)研究方面，可進(jìn)一步拓展無人機(jī)在林業(yè)上應(yīng)用的廣度和深度，為我國(guó)現(xiàn)代林業(yè)提供更有力的技術(shù)支撐，使之更好、更精準(zhǔn)地服務(wù)于林業(yè)生產(chǎn)管理工作。

參考文獻(xiàn)

[1]? ? ? 李金帥.遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2021，41（11）：61-64.

[2]? ? ? 李芝喜.林業(yè)遙感的回顧與展望[J].云南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，1990（2）：35-36.

[3]? ? ? 孫司衡.邁進(jìn)新世紀(jì)的我國(guó)林業(yè)遙感[J].衛(wèi)星應(yīng)用，2000，8（2）：43-45，50.

[4]? ? ? 楊軍. 衛(wèi)星遙感技術(shù)在森林資源調(diào)查中的運(yùn)用分析[J]. 林業(yè)勘查設(shè)計(jì)，2021，50（2）：79-?81.

[5]? ? ? 姚海英，仰素海，梁鵬鵬，等.淺析森林資源調(diào)查監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)環(huán)境保護(hù)的作用[J]. 現(xiàn)代園藝， 2020，43（18）：154-155.

[6]? ? ? 李浩，鄭恒宇，陳學(xué)永.無人機(jī)遙感技術(shù)在森林病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 南方農(nóng)機(jī)，2019，50（17）：55，59.

[7]? ? ?王娟，陳永富，陳巧，等.基于無人機(jī)遙感的森林參數(shù)信息提取研究進(jìn)展[J]. 林業(yè)資源管理，2020（5）：144-151.

[8]? ? ?唐堯，王立娟，趙娟，等. 基于遙感技術(shù)的“3·28”四川木里森林火災(zāi)應(yīng)急災(zāi)情監(jiān)測(cè)[J].國(guó)土資源信息化，2021（1）：12-18.

[9]? ? ?魏文麗.? 基于遙感與GIS的野生東北虎豹生境適宜性研究[D]. 長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2019.

[10]? ? 謝優(yōu)平，肖祥紅.基于遙感技術(shù)的自然資源執(zhí)法監(jiān)察工作問題探析[J]. 地理空間信息，2021，19（9）：41-43.

[11]? ?李留瑜.遙感技術(shù)在農(nóng)林業(yè)中的應(yīng)用[J].世界農(nóng)業(yè)，1979（8）：67-68，81.

[12]? ?李留瑜.林業(yè)調(diào)查技術(shù)的回顧與思考[J].林業(yè)資源管理，1999（5）：50-58.

[13]? ?李增元，陳爾學(xué).? 中國(guó)林業(yè)遙感發(fā)展歷程[J].遙感學(xué)報(bào)，2021，25（1）：292-301.

[14]? ?張玉貴.林木野外光譜測(cè)定的校準(zhǔn)[J].林業(yè)科學(xué)，1981，17（4）：363- 369.

[15]? ?趙憲文. 用衛(wèi)星照片進(jìn)行地類分類和森林蓄積量估測(cè)方法的研究[D].北京：中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院碩士學(xué)位論文，1982.

[16]? ?趙憲文，包盈智. 應(yīng)用航天遙感資料估測(cè)森林蓄積量的一個(gè)新方法[J]. 林業(yè)科學(xué)研究，1988（2）：148-152.

[17]? ?劉夢(mèng)飛.? 應(yīng)用航空遙感技術(shù)分析城市綠化狀況的方法與程序[J].中國(guó)園林，1986（1）：8.

[18]? ?趙憲文.? 森林火災(zāi)遙感監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)——理論及技術(shù)應(yīng)用[M].北京：中國(guó)林業(yè)出版社，1995.

[19]? ?林輝，何安國(guó)，趙煜鵬，等.Quickbird數(shù)據(jù)處理及其應(yīng)用[J]. 遙感信息，2004（2）：20-?23，66.

[20]? ?徐冠華.? 遙感與資源環(huán)境信息系統(tǒng)應(yīng)用與展望[J].環(huán)境遙感，1994，19（4）： 241-246.

[21]? ?覃先林，李增元，易浩若.高空間分辨率衛(wèi)星遙感影像樹冠信息提取方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2005，20（2）： 228-232.

[22]? ?譚炳香，李增元，陳爾學(xué)，等.EO-1 Hyperion 高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理[J]. 遙感信息，2005（6）：36-41.

[23]? ?曾慶偉，武紅敢.基于高光譜遙感技術(shù)的森林樹種識(shí)別研究進(jìn)展[J].林業(yè)資源管理，2009（5）： 109-114.

[24]? ?張艮龍，馮益明，賈建華，等.基于高空間分辨率影像的小班區(qū)劃技術(shù)研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010，25（1）： 132-137.

[25]? ?譚炳香， 李增元， 陳爾學(xué)，等.Hyperion 高光譜數(shù)據(jù)森林郁閉度定量估測(cè)研究[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，28（3）： 95-101.

[26]? ?孫曉，譚炳香.高光譜遙感森林葉面積指數(shù)估測(cè)方法研究[J]. 中國(guó)城市林業(yè)，2012，10（4）： 1-4.

[27]? ?劉麗娟， 龐勇，范文義，等.整合機(jī)載CASI 和SASI 高光譜數(shù)據(jù)的北方森林樹種填圖研究[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用，2011，26（2）：129-136.

[28]? ?楊曦光，范文義，于穎.基于Hyperion 數(shù)據(jù)的森林葉綠素含量反演[J]. 東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，38（6）： 123-124，135.

[29]? ?董嘉偉. 基于中高分遙感的作物種類識(shí)別及長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用研究[D].石河子：石河子大學(xué)，2020.

[30]? ?宿利軍，烏成鵬，白云鵬.新技術(shù)在林業(yè)有害生物防治中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究，2021， 27（4）：98-99.

[31]? ?張永健，王龍龍，劉靖宇，等. 淺談遙感技術(shù)在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用[J]. 科技風(fēng)，2021（26）：1-2.

[32]? ?覃思泉.無人機(jī)技術(shù)在林業(yè)調(diào)查工作中的應(yīng)用探討[J]. 南方農(nóng)業(yè)，2020，14（29）：66-67.

[33]? ?黃權(quán)超.無人機(jī)遙感技術(shù)在林業(yè)資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用探究[J]. 南方農(nóng)業(yè)，2021，15（12）：94-95.

[34]? ?邱燕寧，任世鈺，王鑫，等. 基于無人機(jī)影像的草方格生態(tài)恢復(fù)區(qū)植被空間格局演化研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（24）：9058-9067.

[35]? ?張和鈺，管文軻，李志鵬，等.基于無人機(jī)影像的戈壁區(qū)植被空間分布特征及其主要影響因素研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2020，34（2）：161-167.

[36]? ?栗旭升，李虎，陳冬花，等.聯(lián)合 GF-5與GF-6衛(wèi)星數(shù)據(jù)的多分類器組合亞熱帶樹種識(shí)別[J].林業(yè)科學(xué)，2020，56（10）：93-104.

[37]? ?李赟.基于 UAV 高分影像的林木冠幅提取與蓄積量估測(cè)研究[D].南京：南京林業(yè)大學(xué)，2017.

[38]? ?劉賽賽，陳冬花，栗旭升，等.基于高分一號(hào) PMS 的新疆落葉松林分郁閉度遙感定量估測(cè)[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，48（7）：57-66.

[39]? ?魏丹丹，趙世湖，肖晨超，等.資源一號(hào) 02D 衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)葉面積指數(shù)估算方法[J].航天器工程，2020，29（6）：169-173.

[40]? ?張玉薇，張超，王娟，等.基于UAV遙感的單木冠幅提取及胸徑估算模型研究[J].林業(yè)資源管理，2021（3）：67-75.

[41]? ?何藝，周小成，黃洪宇，等.基于無人機(jī)遙感的亞熱帶森林林分株數(shù)提取[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2018，33（1）：168-176.

[42]? ?趙霖，張曉麗，吳艷雙，等.面向機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)的 3D-CN N 亞熱帶森林樹種分類[J].林業(yè)科學(xué)，2020，56（11）：97-107.

[43]? ? 劉麗娟，龐勇，范文義，等.機(jī)載 LiDAR和高光譜融合實(shí)現(xiàn)溫帶天然林樹種識(shí)別[J].遙感學(xué)報(bào)，2013，17（3）：679-695.

[44]? ? 張倉皓，楊樟平，謝巧雅，等.毛竹立竹度無人機(jī)遙感識(shí)別有效高度的研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2020，35（06）：1436-1446.

[45]? ?莢文.高光譜遙感數(shù)據(jù) BR DF 校正與森林參數(shù)提取[D]. 北京：中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院，2019.

[46]? ?唐堯，王立娟，鄧琮，等.高分遙感技術(shù)助力森林火災(zāi)應(yīng)急撲救及隱患預(yù)判——以冕寧“4·20”森林火災(zāi)為例[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2021，25（9）：2015-2026.

[47]? ?武紅敢，薛振南，石進(jìn).森林病蟲災(zāi)害的航空錄像監(jiān)測(cè)技術(shù)[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用，2004（1）：10-14，76.

[48]? ?金點(diǎn)點(diǎn)，翟俊，高海峰，等.基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的生態(tài)恢復(fù)區(qū)域監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)方法研究[C]//2020中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)年會(huì)論文集（第三卷），2020-09.

[49]? ?秦張丹，周麗蕓.基于遙感技術(shù)的石漠化調(diào)查研究[J].國(guó)土資源導(dǎo)刊，2021，18（3）：42-?46.

[50]? ?王敏. 無人機(jī)遙感技術(shù)在林場(chǎng)管理中的應(yīng)用探索[J]. 種子科技，2021，39（3）：139-140.

[51]? ?謝優(yōu)平，肖祥紅.基于遙感技術(shù)的自然資源執(zhí)法監(jiān)察工作問題探析[J].地理空間信息.?2021，19（9）：41-43，49，157.

作者簡(jiǎn)介：唐盛哲（1985-），男，工程師，主要從事3S技術(shù)在林業(yè)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的運(yùn)用及研究。

*通信作者：潘海云（1986-），女，工程師，主要從事林業(yè)資源調(diào)查與規(guī)劃設(shè)計(jì)。

收稿日期：2022-01-05