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

羅惠文

（國家林業(yè)和草原局西北調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院 陜西，西安 710048）

2018 年，國家林業(yè)和動(dòng)物技術(shù)管理局建立了標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)測機(jī)制，積極參與森林資源的發(fā)現(xiàn)、調(diào)查、根除和改善，開展了林業(yè)監(jiān)管和國家研究活動(dòng)。目前，遠(yuǎn)程變化檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。中國對(duì)先進(jìn)圖像技術(shù)的研究主要集中在自動(dòng)圖像和深度學(xué)習(xí)，利用衛(wèi)星遙感集中探測技術(shù)監(jiān)測森林資源動(dòng)態(tài)變化的研究較少，每年通過監(jiān)測和管理更新森林資源“地圖”，使用高分辨率航空?qǐng)D像和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，建立用于研究和監(jiān)測的森林資源“地圖”和數(shù)據(jù)庫，并在活動(dòng)現(xiàn)場進(jìn)行調(diào)查和監(jiān)測，成為青海省森林資源監(jiān)督管理的標(biāo)準(zhǔn)化。但是，高評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的地理覆蓋率低，時(shí)間分辨率低，生產(chǎn)周期長，根據(jù)高評(píng)分衛(wèi)星數(shù)據(jù)，青海省森林資源監(jiān)測每年只能進(jìn)行一次。因此，更新地圖所需的時(shí)間太長，無法及時(shí)準(zhǔn)確地收集有關(guān)森林資源變化的信息，限制了森林資源監(jiān)督管理的機(jī)會(huì)和效力。對(duì)青海省森林資源動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行高頻監(jiān)測，提高森林資源技術(shù)能力，改變森林資源監(jiān)測管理方式。本書采用中心衛(wèi)星探測技術(shù)，建立了LSMA混合光譜分析模型和基于中心衛(wèi)星探測技術(shù)的光學(xué)衛(wèi)星模型。應(yīng)采用森林資源智能管理和變化檢測算法。

1 森林監(jiān)測資源的意義

森林資源是我國國民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展必不可少的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。因此，只有不斷地管理森林資源的動(dòng)態(tài)信息，才能適應(yīng)現(xiàn)有森林資源的結(jié)構(gòu)，展示其動(dòng)態(tài)復(fù)雜性。要確?，F(xiàn)行森林資源管理辦法的科學(xué)性,準(zhǔn)確性,根據(jù)森林資源現(xiàn)狀解決發(fā)展困難，同時(shí)，應(yīng)利用衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)提高森林資源調(diào)查的效率，確保信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，充分發(fā)揮森林資源的價(jià)值。

2 案例

2.1 研究區(qū)域概況

青海省位于中國西部，青藏高原東北部，地理位置為北緯31°39'～36°12'東經(jīng)89°45'～102°23'，是長江、黃河和瀾滄江的發(fā)源地，東西長1200多公里，南北長800多公里，與甘肅、四川、西藏、新疆接壤。青海省的生態(tài)系統(tǒng)是中國的水塔，環(huán)境安全是一個(gè)主要障礙，包括水資源。促進(jìn)水源保護(hù)、水土保持、水土保持、氣候調(diào)節(jié)、防災(zāi)減災(zāi)、動(dòng)物群體和生物多樣性等生態(tài)功能。根據(jù)“青海省2020年森林資源“一張圖”年度更新”數(shù)據(jù)結(jié)果，青海省總面積為7174.81萬公頃，其中林地面積1092.96萬公頃，占總面積15.2%。森林面積538.11 萬公頃，占林地面積的49.23%，森林覆蓋率7.5%。森林植被主要分布在海拔3200～4000m 的長江、黃河、瀾滄江、黑河等高山峽谷地帶。植被區(qū)包括青藏高原、溫帶沙漠和溫帶草地三個(gè)植被區(qū)，以高寒干旱為特征。地圖選自以下縣：青海省三江源地區(qū)的玉樹市、瑪沁縣、格爾木縣和共和縣。樂都區(qū)、湟中區(qū)、海西回族自治區(qū)、西藏和海西自治省都蘭縣是典型的實(shí)驗(yàn)區(qū)。

2.2 研究方法

2.2.1 中空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)提取圖斑

（1）中空間衛(wèi)星分辨率的概述 在這項(xiàng)研究中，空間分辨率衛(wèi)星包括sentinel-2 和landsat8。這里，look-in-2是一個(gè)多光譜圖像。MSI多光譜成像衛(wèi)星分為2a和2b衛(wèi)星，高度為786km，光譜范圍為21km，寬度為466.7km。可見光在近距離有幾個(gè)接近紅外的空間分辨率。條目數(shù)據(jù)2 位于紅色邊框內(nèi)。僅包含三個(gè)字段的數(shù)據(jù)在監(jiān)測植被衛(wèi)生信息方面非常有效。陸地衛(wèi)星8 號(hào)是美國設(shè)計(jì)的第八顆衛(wèi)星。它配備了可互操作的地球圖像和熱紅外傳感器。這幅圖像包含九個(gè)頻帶，空間分辨率為30m，頻帶為15m，相機(jī)寬度為185km。OLI 全色波段Band8 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。

（2）提取模式的方法包括鋰星反射模型和混合光譜分析。采用（LSMA），

R是b的反射。N為端元數(shù)目;F為端元i的權(quán)重，即各個(gè)光譜端元所占比率;R為端元i在波段b的反射率;e為殘差。通過計(jì)算每個(gè)波段的殘差e的均方根檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼`差。在最終確定的線性光譜分析中，根據(jù)恒星模型，由衛(wèi)星的四個(gè)光學(xué)組件分別監(jiān)測樹冠、土壤、樹冠和樹影土壤。此外，還分析了每個(gè)像元的樹冠組成，并利用不同時(shí)期樹冠組成的變化來檢測森林變化的結(jié)構(gòu)。根據(jù)變化類型，檢測點(diǎn)至少包括三種變化：第一階段圖像有植被覆蓋，下一階段圖像有清晰的曝光軌跡特征，前一階段圖像有植被覆蓋，后一階段圖像有明顯的結(jié)構(gòu)特征。前幅圖像具有明顯的舊建筑或拆遷特征，后幅圖像具有植被特征，根據(jù)每種類型的特征，確定并提取不同的閾值。

（3）數(shù)據(jù)源 使用2019年7月至2020年10月的遙感數(shù) 據(jù)（10/30m），包 括centroinel- 2a 和landsat- 8。Sentinal-2a（sentinel-2a，10d，10m，13波段）由歐盟委員會(huì)提供，歐洲航空和航天局（ESA）是唯一在紅邊界上有三個(gè)頻段的數(shù)據(jù)，這對(duì)監(jiān)測植被非常有效ESA 向全球用戶提供數(shù)據(jù)免費(fèi)獲取服務(wù)(https://scihub.copernicus.eu/);Landsat-8(美國陸地衛(wèi)星8 號(hào)，15-day，30-m，11-band)來源于美國地質(zhì)勘探局官網(wǎng)(USGS)，也向全球用戶提供數(shù)據(jù)免費(fèi)獲取服務(wù)(https://earthexplorer.usgs.gov/)。本文以Sentinel-2A作為主要數(shù)據(jù)源，Landsat-8為補(bǔ)充數(shù)據(jù)源，主要對(duì)一些局部云量覆蓋大的區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)充。首先，根據(jù)行政區(qū)域，進(jìn)行中央遙感數(shù)據(jù)的融合、融合、分離、校準(zhǔn)和質(zhì)量控制，以便在任何時(shí)候產(chǎn)生關(guān)于顏色處理產(chǎn)品的高質(zhì)量統(tǒng)一數(shù)據(jù)。使用的土壤調(diào)查數(shù)據(jù)是2018 年至2020 年至三期森林監(jiān)測調(diào)查的結(jié)果和更新的年度數(shù)據(jù)，它被用來制作森林資源管理的“地圖”。每年，利用高分辨率遙感技術(shù)監(jiān)測林區(qū)和森林變化區(qū)，最后建立“地圖”和森林監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。其中，森林歷史監(jiān)測和數(shù)據(jù)庫搜索主要提供訓(xùn)練區(qū)內(nèi)的一些變化數(shù)據(jù)，用于改變檢測模式，并結(jié)合研究區(qū)域的土壤和植被覆蓋特征，不斷優(yōu)化和調(diào)整檢測算法。

其中：N為現(xiàn)場和辦公室數(shù)據(jù)確認(rèn)的修改圖數(shù)量；N是變更檢測規(guī)范的總數(shù)，即已確認(rèn)的變更規(guī)范數(shù)量與未變更規(guī)范數(shù)量之和。

2.2.2 結(jié)果與分析 （1）變化圖斑統(tǒng)計(jì)。2019 年7 月至2020年10月15個(gè)月內(nèi)，共監(jiān)測了693幅疑似林地變化圖斑，總面積1286.8383 公頃，其中公益林地1253.97 公頃，占48%，商品林地32.3916 公頃，占2.52%。一期監(jiān)測森林面積變化圖379 幅，總面積235.0157 公頃，其中公益林220.84 公頃，公益林14 幅，商品林1715 公頃。在第二階段，監(jiān)測了314 幅森林土壤變化圖，總面積為10515.36700m，包括103.1471 公頃公共福利林和18.2201公頃衛(wèi)星監(jiān)控公共福利林，提出的變化模型主要存在于公益性林區(qū)范圍內(nèi)。（2）精度驗(yàn)證。在第二階段，監(jiān)測了693個(gè)可疑的林地變化點(diǎn)，確認(rèn)了605個(gè)。第二階段監(jiān)測的總體精度達(dá)到87.30%。在第一階段的偽379個(gè)交換點(diǎn)中，實(shí)際發(fā)生332 個(gè)，精確度為87.60%。在第二階段314個(gè)變化的懷疑點(diǎn)中，有273 個(gè)確實(shí)發(fā)生了，精確度為86.94%。監(jiān)測的總體精度能夠滿足青海省森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測和管理的需要。

2.2.3 討論與結(jié)論 本研究的主要特點(diǎn)是利用中心衛(wèi)星探測技術(shù)高頻監(jiān)測的優(yōu)勢，突破以往監(jiān)測和林業(yè)研究的局限，自動(dòng)識(shí)別季度或月度監(jiān)測區(qū)域內(nèi)森林資源的可疑變化點(diǎn)，主管森林和牧場當(dāng)局可以收集更及時(shí)、更準(zhǔn)確的森林變化信息。對(duì)于違法行為，改變林地用途，提前發(fā)現(xiàn)森林砍伐，進(jìn)行預(yù)防和早期治理，讓森林資源監(jiān)管管理的速率，得到了非常明顯的提高。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果得知，芬蘭衛(wèi)星探測技術(shù)展現(xiàn)出了它在大氣變化監(jiān)測方面的優(yōu)勢，但與高分辨率圖像相比有很大優(yōu)勢，在頻繁變化的小地區(qū)，對(duì)人類貿(mào)易活動(dòng)的控制存在一些缺陷，總體精度明顯較低，特別是在樂都區(qū)。應(yīng)定期對(duì)監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行遙感自動(dòng)監(jiān)測，并將監(jiān)測點(diǎn)發(fā)送給基層林業(yè)工作者。根據(jù)檢查證據(jù)，基本人員護(hù)林檢查的效率可以明顯提高。同時(shí)，檢查員可根據(jù)當(dāng)?shù)刈兓律仲Y源數(shù)據(jù)。更新森林資源管理文件的及時(shí)性和準(zhǔn)確性已通過變化圖得到檢驗(yàn)。經(jīng)過實(shí)地測試，中央遙感技術(shù)可以識(shí)別出一些隱藏面積超過0.1 公頃（1.5 畝）的山區(qū)變化點(diǎn)，基層林業(yè)工作者可以提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。在全省巡查護(hù)林人員和監(jiān)測森林資源的能力可以提高保護(hù)和管理水平。在精確控制方面，值得學(xué)習(xí)以下經(jīng)驗(yàn)：基于自動(dòng)識(shí)別變化點(diǎn)，計(jì)算機(jī)可以手動(dòng)學(xué)習(xí)并自動(dòng)識(shí)別錯(cuò)誤點(diǎn)，以發(fā)現(xiàn)可能的問題，并進(jìn)一步提高監(jiān)測變化的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。衛(wèi)星監(jiān)控該斑塊的最小面積為0.1 公頃（1.5 畝），但主要集中在密度高的林區(qū)。因此，有必要在樹冠密度低的地區(qū)，特別是在人類活動(dòng)頻繁的地區(qū)，進(jìn)一步增加對(duì)垃圾填埋場的檢測。在監(jiān)測過程中，局部小氣候受到水汽和薄云的影響，圖像的某些像素出現(xiàn)光譜畸變，導(dǎo)致判斷錯(cuò)誤和遺漏。衛(wèi)星監(jiān)控方面，分辨率圖像的有效結(jié)合，讓監(jiān)測工作得到有效的提高，不斷提高森林資源監(jiān)測管理水平。研究結(jié)果可定期直接發(fā)送至forest 衛(wèi)星監(jiān)控head 平臺(tái)。根據(jù)各級(jí)森林監(jiān)督員的職責(zé)范圍、任務(wù)和人員分工，可以通過發(fā)布可疑變化圖來執(zhí)行巡邏任務(wù)，實(shí)現(xiàn)調(diào)查與監(jiān)測、資源監(jiān)督管理的一體化，更新數(shù)據(jù)和評(píng)估活動(dòng)。相關(guān)的研究成果可為青海省森林法制建設(shè)和森林資源年產(chǎn)量的制定提供依據(jù)。然而，中心衛(wèi)星的空間分辨率一般為10～30m，其空間分辨率能力明顯低于高分辨率衛(wèi)星，因此，高分辨率衛(wèi)星成像技術(shù)難以在中心衛(wèi)星數(shù)據(jù)上工作。此外，林地變化的主要原因有很多，變化情況復(fù)雜，各區(qū)域的土壤特征、氣候特征和植被特征都有很大差異。為了顯著提高中央衛(wèi)星探測的靈敏度，使變化點(diǎn)的有效識(shí)別能夠滿足生產(chǎn)和實(shí)際應(yīng)用的需要，有必要繼續(xù)研究未來變化探測的整體精度是否需要進(jìn)一步提高。

3 結(jié)束語

衛(wèi)星監(jiān)控技術(shù)作為一種新型技術(shù)，為森林資源的有效監(jiān)控與管理方面提供幫助。但衛(wèi)星監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用方式上，仍有著一些不足之處，需要相關(guān)領(lǐng)域人士們的不斷努力與研究，為領(lǐng)域的有效發(fā)展做出貢獻(xiàn)。