森林資源遙感監(jiān)測服務(wù)平臺的建設(shè)與應(yīng)用

文│王定文 王蕾 趙玉婷 寧定遠 馮曉東 張磊 卜勇霞 張閣閣

航天恒星科技有限公司

一、引言

森林資源作為地球上重要的生態(tài)系統(tǒng)，是生物多樣化的基礎(chǔ)，為人類與動植物提供生活資源。由于氣候環(huán)境變化愈發(fā)頻繁，干旱、強降雨等極端天氣現(xiàn)象逐年增加，一定程度導(dǎo)致了森林資源持續(xù)枯竭。因此，定期監(jiān)測、分析森林資源的空間分布及其狀況非常必要。

通過對森林資源監(jiān)測手段的不斷探索，3S 技術(shù)逐漸成為了主流技術(shù)手段。衛(wèi)星遙感具有“區(qū)域廣、多時相、多分辨率”的特點，可對地物目標(biāo)開展大區(qū)域、周期性及定量化的監(jiān)測。2011—2020年，林業(yè)部門初步建設(shè)完成“高分辨率林業(yè)遙感應(yīng)用與服務(wù)平臺”。2019 年，李英科等提出基于極軌氣象衛(wèi)星的林火實時監(jiān)測系統(tǒng)，可識別、顯示森林火點及其位置。 但因遙感衛(wèi)星受分辨率低、天氣狀況影響，越來越多的研究采用“靈活性強、啟動快、分辨率高”的無人機遙感對小區(qū)域森林特定地物進行快速、不定期監(jiān)測。2019 年，劉暢等提出無人機結(jié)合地面?zhèn)鞲衅鳂?gòu)建林火監(jiān)測系統(tǒng)。

本文結(jié)合衛(wèi)星遙感 “大區(qū)域監(jiān)測”能力與無人機遙感“機動性強、分辨率高”的特點，提出一套功能互補的森林遙感監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)平臺，服務(wù)于不同尺度范圍內(nèi)的林業(yè)資源普查、林業(yè)資源變化監(jiān)測、林業(yè)火情監(jiān)測，具有數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、產(chǎn)品生產(chǎn)和結(jié)果分析的森林信息監(jiān)測服務(wù)能力。平臺可評估指定區(qū)域森林資源覆蓋及由于火災(zāi)、亂砍濫伐等造成的森林擾動情況，實現(xiàn)森林資源的及時監(jiān)測，為區(qū)域林業(yè)管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與輔助決策支撐。

二、森林遙感監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)平臺建設(shè)內(nèi)容

森林遙感監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)平臺由數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)、基礎(chǔ)處理系統(tǒng)、應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)和平臺管理系統(tǒng)組成。

（1） 數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)

數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)包含遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)和無人機遙感數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)，分別支持用戶輸入多源多時相遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，或獲取特定區(qū)域無人機遙感數(shù)據(jù)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時回傳。

（2） 基礎(chǔ)處理系統(tǒng)

基礎(chǔ)處理系統(tǒng)主要對遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和無人機遙感數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理模塊包括表觀反射率計算、輻亮度計算、氣溶膠反演、大氣校正等預(yù)處理模塊。無人機遙感數(shù)據(jù)處理模塊包括影像拼接、校正處理模塊。

（3） 應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)

應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)涵蓋各林業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)組件，主要包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源普查模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測模塊、無人機森林區(qū)域普查模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點監(jiān)測模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測模塊及無人機林區(qū)實時火情監(jiān)測模塊。

針對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源普查功能，平臺支持對衛(wèi)星數(shù)據(jù)抽樣、建立生物量模型、森林抽樣調(diào)查、森林區(qū)域面積定量估算及分類。

針對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測功能，平臺通過對衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行森林指數(shù)計算，獲取森林資源的擾動和恢復(fù)情況。

針對無人機森林區(qū)域普查功能，平臺支持無人機獲取樣地光譜數(shù)據(jù)用于生物量模型驗證、提取地物信息并輸出森林區(qū)數(shù)字線化產(chǎn)品和可見光視頻，以便查看森林分布與森林變化情況。

針對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點監(jiān)測模塊與過火面積監(jiān)測功能，平臺支持基于紅外光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取疑似火點、火災(zāi)損毀森林面積信息，輔助例行巡查。

針對無人機林區(qū)實時火情監(jiān)測功能，平臺支持在突發(fā)火情時采用無人機進行巡查，獲取火情位置、面積等信息，輔助救援。

此外，平臺可提供基于用戶定制化需求進行以上產(chǎn)品的對比及統(tǒng)計分析，并輸出森林資源監(jiān)測分析報告，為用戶管理森林資源提供數(shù)據(jù)支撐。

（4）平臺管理系統(tǒng)

平臺管理系統(tǒng)作為平臺運行基礎(chǔ)，由網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備、存儲設(shè)備、服務(wù)器等軟硬件設(shè)備組成，為平臺提供網(wǎng)絡(luò)安全管理、數(shù)據(jù)存儲配置和平臺界面交互管理功能，支持平臺系統(tǒng)間互通、數(shù)據(jù)產(chǎn)品報告歸檔、數(shù)據(jù)發(fā)布及下載、數(shù)據(jù)管理服務(wù)、日志管理及用戶管理等服務(wù)。

三、森林遙感監(jiān)測應(yīng)用平臺應(yīng)用工作流程及案例

基于前文所述，森林遙感監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)平臺包含六個應(yīng)用產(chǎn)品。本章節(jié)主要介紹應(yīng)用產(chǎn)品處理工作流程和應(yīng)用案例。

1.衛(wèi)星遙感森林資源普查

（1）工作流程

為實現(xiàn)利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進行森林資源普查，服務(wù)平臺基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的森林抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的森林蓄積量賦值于中低分辨率遙感影像。模塊功能包括三個方面：抽樣、森林類型識別、定量估計。

衛(wèi)星遙感森林資源普查功能的實現(xiàn)流程分為四步。第一步，對高分辨率衛(wèi)星影像進行分類計算和分割處理。第二步，對中低分辨率多光譜遙感數(shù)據(jù)進行分類計算及矢量化，生成矢量化文件，再采用格網(wǎng)化處理計算森林類型所占每個格網(wǎng)的百分比生成抽樣框。第三步，采用抽樣框?qū)Ω叻直媛视跋襁M行抽樣剪裁，按照抽樣框范圍提取高分辨率影像類值完成蓄積量計算。第四步，通過面積統(tǒng)計更新模塊計算，可提高大區(qū)域內(nèi)各類針葉林、闊葉林、灌木等蓄積信息準(zhǔn)確性。

（2）應(yīng)用案例

選取2017 年9 月7 日黑龍江省雞西市城子河區(qū)高分二號（GF-2）衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并疊加基于野外調(diào)查和Google Earth 采集的175 個驗證樣本點，如圖1（a）衛(wèi)星數(shù)據(jù)及采樣點所示，進行森林資源普查?；诓煌匚锏墓庾V特性對圖像分類、抽樣、面積更新，得到森林分類專題圖1（b），圖中包含建筑、水體、道路、作物、云、闊葉林、針葉林、灌木和草地等地物類型。

圖1 森林分類數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

采用驗證樣本點與森林分類專題圖進行疊加分析，通過混淆矩陣計算各類地物類型的總體精度為83%，反映了森林分類專題圖較好地展示了該地區(qū)的基本狀況。同時，通過森林分類專題圖可知各地物類型的面積。

2.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測

（1）工作流程

森林資源變化監(jiān)測功能用于監(jiān)測受森林盜伐、火災(zāi)、植樹等活動造成的從森林擾動、恢復(fù)到合理利用的變遷過程。該模塊基于周期性動態(tài)監(jiān)測，可快速自動化識別森林及其變化情況。

衛(wèi)星遙感森林資源變化監(jiān)測功能的實現(xiàn)流程分為四步。第一步，輸入多年間的森林區(qū)域衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，對影像中水體與云進行掩膜處理。第二步，利用紅光波段直方圖峰值提取每景影像的森林樣本；利用植被指數(shù)提取每景影像的森林像元，并與樣本像元作相似性對比。第三步，根據(jù)與訓(xùn)練樣本的相似程度確定每一年的森林覆蓋范圍圖。第四步，對各年森林覆蓋范圍圖像進行時間序列分析，得到森林變化監(jiān)測圖。

森林變化監(jiān)測圖包括持續(xù)森林、持續(xù)非森林、擾動年份、恢復(fù)年份、擾動后恢復(fù)年份以及波動類型。通過該圖可反映過去多年森林的變化狀況，輔助有關(guān)部門監(jiān)測森林變化。

（2）應(yīng)用案例

選取廣西南寧高峰林場區(qū)域2014—2017 年的15 景GF-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，見圖2（a），該區(qū)域一年四季都有植林和砍伐活動。圖2（b）森林變化監(jiān)測專題圖展示了高峰林場4 年的擾動（森林減少）和恢復(fù)（森林增加）的情況，由不同顏色顯示。

圖2 森林變化監(jiān)測數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

另外，通過采集2014—2017 年共計203 個樣本點進行監(jiān)測精度驗證。建立樣本點與專題圖對應(yīng)區(qū)域的森林變化情況混淆矩陣，得到總體精度為81%，表明森林變化監(jiān)測專題產(chǎn)品可較好地顯示出森林發(fā)生變化的區(qū)域和時間，為采伐活動和造林活動提供數(shù)據(jù)輔助與支撐。

3.無人機森林區(qū)域普查

（1）工作流程

無人機森林區(qū)域普查可為林業(yè)部門提供示林區(qū)帶有地理參考的數(shù)字正射影像圖（DOM）、數(shù)字地表模型（DSM）和三維影像等專業(yè)型測繪數(shù)據(jù)。

無人機森林區(qū)域普查功能工作流程分為二步。第一步，采集人員利用無人機終端設(shè)備采集并回傳森林區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)和視頻，執(zhí)行控制點的野外采集作業(yè)。第二步，處理人員通過基礎(chǔ)處理系統(tǒng)與應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)，對影像數(shù)據(jù)、GPS 數(shù)據(jù)、控制點數(shù)據(jù)進行自動處理，將多張影像快速拼接成二維地圖并生成帶有地理參考的正射影像、地表模型和數(shù)字線化產(chǎn)品，并通過柵格影像矢量化處理，提取不同類別植被、林區(qū)邊界等地形地貌信息。

（2）應(yīng)用案例

通過平臺管理系統(tǒng)展示生產(chǎn)后的連云港三維影像產(chǎn)品見圖3，操作員可點擊影像查看實拍可見光視頻、樹種類目、面積信息等生物量信息、及時監(jiān)測森林生長狀況、掌握當(dāng)前森林水文情況和周邊地形地貌信息，便于協(xié)助林業(yè)管理部門科學(xué)合理地獲取森林資源動態(tài)信息。

圖3 三維影像產(chǎn)品

4.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點監(jiān)測

（1）工作流程

平臺通過獲取周期性的衛(wèi)星圖像進行處理分析，以便及時發(fā)現(xiàn)火點信息。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點監(jiān)測模塊工作流程包括：平臺根據(jù)高溫目標(biāo)的熱輻射能差異，基于紅外波段及熱紅外波段建立火點提取模型。其次，輸入數(shù)據(jù)計算所需波段的輻射亮度、反射率和亮溫。然后，計算絕對火點閾值，根據(jù)閾值判斷絕對火點、疑似火點。最后，對疑似火點信息進行篩選判斷絕對火點，并提取火點的位置信息。

（2）應(yīng)用案例

平臺選取覆蓋大興安嶺地區(qū)包含火點信息的MODIS 影像數(shù)據(jù)，見圖4（a），通過火點監(jiān)測模塊獲取的火點提取結(jié)果見圖4（b）。

圖4 火點監(jiān)測數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

平臺將生產(chǎn)的火點監(jiān)測產(chǎn)品與目視解譯后的原始影像相結(jié)合，建立混淆矩陣，以混淆矩陣中的總體分類精度作為火點監(jiān)測評價指標(biāo)以驗證產(chǎn)品精度。驗證結(jié)果顯示總體分類精度可達到93.6%，表明森林火點監(jiān)測產(chǎn)品能較好地提取出森林火點信息，為森林火災(zāi)救援提供支撐。

5.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測

（1）工作流程

當(dāng)森林火災(zāi)過后，植被覆蓋范圍減少，植被指數(shù)變化顯著。平臺通過建立全球植被指數(shù)模型，基于災(zāi)前災(zāi)后植被指數(shù)的變化，建立差異化模型以計算森林過火面積。

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測工作流程分為三步。第一步，基于平臺輸入災(zāi)前與災(zāi)后衛(wèi)星影像，通過裁切、檢測提取非云非水的區(qū)域。第二步，基于提取后的區(qū)域，計算災(zāi)前災(zāi)后植被指數(shù)模型，通過篩選指定閾值區(qū)間的像素點，可判斷該像素點為存在過火情況。第三步，通過過火像素點集合計算出過火面積值。

（2）應(yīng)用案例

選取覆蓋黑龍江省沽河林業(yè)局伊南河林場MODIS 影像兩景，火災(zāi)前影像見圖5（a），火災(zāi)后影像見圖5（b），經(jīng)過火面積監(jiān)測算法提取過火面積產(chǎn)品。

圖5 森林過火面積監(jiān)測數(shù)據(jù)

以目視解譯方法勾選的過火區(qū)域像素為真實的過火區(qū)域，與軟件生成的過火面積產(chǎn)品作對比，隨機生成250 個采樣點建立混淆矩陣，以混淆矩陣中的總體分類精度作為評價指標(biāo)驗證產(chǎn)品精度。驗證結(jié)果顯示總體分類精度均為94.4%，表明森林過火面積產(chǎn)品較好地體現(xiàn)了火情信息。

6.無人機林區(qū)實時火情監(jiān)測

（1）工作流程

針對區(qū)域內(nèi)突發(fā)火災(zāi)的情況，無人機終端通過搭載吊艙載荷采集紅外視頻，實時回傳至平臺。實時火情監(jiān)測模塊工作流程如下：首先，平臺接收并實時處理無人機回傳的載荷遙測數(shù)據(jù)和紅外實時視頻數(shù)據(jù)，對火源進行快速識別和精確定位。第二步，軟件基于火源識別算法自動識別實時視頻中的火源。第三步，由無人機和載荷的遙測數(shù)據(jù)對比火源相對于視頻幀的位置，輸出火源的實際地理位置、火場面積及火情監(jiān)測報告。通過無人機對林區(qū)進行定期動態(tài)巡查，實時動態(tài)監(jiān)測事中火場態(tài)勢，測算事后過火面積等，為相關(guān)部門實現(xiàn)林火監(jiān)測、救援提供及時有效的技術(shù)手段。

（2）應(yīng)用案例

基于圖6 林區(qū)火場紅外影像和可見光影像，通過對紅外影像的熱點進行局部溫度反演，最終精準(zhǔn)提取火情信息并進行偽彩顯示；通過可見光圖像完成林火監(jiān)測和火源識別。操作人員可通過火情監(jiān)測軟件界面查看火點動態(tài)變化情況，并自動生成監(jiān)測報告。

圖6 林區(qū)火場紅外影像與可見光影像

平臺可結(jié)合衛(wèi)星和無人機火情監(jiān)測功能，回溯災(zāi)情期間某一區(qū)域不同尺度范圍內(nèi)的火點個數(shù)變化情況、火災(zāi)位置偏移情況、火災(zāi)范圍變化情況及火情對森林造成的損失影響，可以有效分析火情等級，預(yù)估火情發(fā)展趨勢，評估火情造成的各類生物量損失情況，指導(dǎo)火情救援，為輔助生態(tài)環(huán)境修復(fù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

四、結(jié)束語

通過衛(wèi)星遙感與無人機遙感技術(shù)的優(yōu)勢互補，森林資源遙感監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)平臺可實現(xiàn)不同尺度、不同時間序列內(nèi)、實時的森林資源識別及信息普查，森林資源變化監(jiān)測，火情監(jiān)測等功能，可實現(xiàn)對森林資源分布和變遷的動態(tài)分析、森林火情影響評估，為森林生態(tài)管理決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與分析依據(jù)。

本平臺在利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和無人機遙感數(shù)據(jù)進行樹株數(shù)量精細化識別方面仍存在開發(fā)空間。目前已有利用雷達衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行樹株數(shù)目探測的研究，然而該方法的精細化程度受實際環(huán)境、森林密度等多方面因素影響，尚未進行工程化實施。因此，利用遙感數(shù)據(jù)識別樹株數(shù)量仍是森林資源監(jiān)測應(yīng)用系統(tǒng)需要攻克的技術(shù)難點和發(fā)展方向。