影像解译在贵州省森林资源连续清查中的应用研究

甘桂春

(贵州省林业调查规划院， 贵州 贵阳 550003)

影像解译在贵州省森林资源连续清查中的应用研究

甘桂春

(贵州省林业调查规划院， 贵州 贵阳 550003)

为了提高贵州省森林资源连续清查中各类土地利用类型的监测精度，在Landsat TM遥感影像处理的基础上建立贵州省的土地类型解译标志，综合利用“3S”技术建立能与图形数据库互查的属性数据库，实现全省遥感样地的计算机管理。

森林资源连续清查；遥感；“3S”技术；解译；贵州省

遥感(RS)具有获取时间快、覆盖范围广、反映森林植被信息丰富等特点。在2010 年进行的贵州省森林资源连续清查第六次复查中，采用遥感与地面调查相结合的方法开展森林资源连续清查工作，依据国家林业局2004年颁发的《国家森林资源连续清查技术规定》和1999年颁发的《遥感图像处理与判读规范》(试行)的有关规定，提高各类土地利用类型、沙化土地、石漠化土地和湿地资源面积的监测精度，并期望通过遥感影像解译等“3S”技术的应用提高各类土地面积的估计精度[1]。在第六次复查中，对全部固定样地进行复查的同时，利用美国陆地卫星Landsat TM遥感影像以人工解译的方式结合计算机自动识别，进行森林资源信息的提取。

对于遥感影像解译在森林资源清查中的应用，前人有过一些研究，但真正将遥感(RS)技术应用于森林资源清查中的案例还是不多。本研究根据中南森林资源监测中心处理的Landsat TM遥感影像，建立适合贵州省Landsat TM遥感影像土地类型遥感解译标志表，综合利用遥感(RS)等“3S”技术建立贵州省遥感样地森林资源现状分布数据库。

1 研究区概况

贵州省位于中国西南的东南部，地跨东经103°36′—109°35′、北纬24°37′—29°13′之间。贵州省总面积为17616770hm2，占全国国土面积的1.84%，属亚热带湿润季风气候区，大部分地区气温在15℃左右，年均降水量在1300mm左右[2]。贵州省国土总面积17616770hm2，其中林地面积8771550hm2，占国土总面积的49.79%。全省森林面积为7033936 hm2，森林覆盖率39.93%，其中有林地覆盖率为31.82%，“国特灌”覆盖率为8.11%。贵州省境内以马尾松、杉木为主，树种相对来说比较单一[3]。

2 研究方法与步骤

首先，准备最新Landsat TM遥感影像并收集各种相关资料，对Landsat TM遥感影像进行处理，之后布设样地点。其次，分时相、分景幅对处理的遥感影像建立解译标志[4]。最后，进行目视解译并建立遥感样地数据库。研究步骤详见图1。

3 影像数据准备

3.1影像数据处理

本次遥感影像数据资料是通过地球资源卫星获取的中分辨率多谱段卫星遥感数据。应用美国陆地卫星的TM传感器获取数据，由中南森林资源监测中心对卫星遥感数据进行处理。

图1 研究流程Fig.1 Flow chart of the research

3.2影像分幅与样点布设

根据中南森林资源监测中心提供的处理好的卫星影像制作成以1∶5万地形图分幅为基本单元的TM影像图。遥感判读样地原则上以2005年布设的遥感样地为基础，在1∶5万TM影像图上按2×2的公里网间距由北向南、自西向东布设样地约44058个。样地判读范围是以公里网交叉点为中心作为样地西南角、右上3×3像素(地面90m×90m)，即0.81hm2。

贵州省的TM遥感影像共计17景，制作成1∶5万的TM影像图467张。

4 目视解译

4.1制定土地分类系统

土地类型是根据土地的覆盖和利用状况综合划定的。根据贵州省森林资源连续清查的要求、遥感影像可判读程度，制定了土地分类系统，包括林地和非林地两个一级地类，其中，林地划分为8个二级地类，非林地划分为5个二级地类(见表1)。

表1 地类划分及其代码Tab 1 Classificationoflandandcode土地利用类型代码林地有林地乔木林111竹林113疏林地120灌木林地130未成林地140苗圃地150无立木林地采伐迹地161火烧迹地162其他无立木林地163宜林地170林业生产辅助用地180非林业用地耕地210牧草地220水域230未利用地240建设用地250

4.2建立目视解译标志

外业建标必须涵盖贵州省所有的土地类型，每个类型至少有2个以上的样点。样点定位采用TM影像图结合GPS进行，并拍摄每点的地面实况。外业踏查路线主要根据遥感影像时相特征及交通等相关因素共设置4条外业踏查线路，覆盖了全省所有的地级市和1/3以上的县市，建立目视解译标志见表2。

4.3目视解译

表2 目视解译标志Tab 2 Keysofvisualinterpretation序号类型解译标志色彩结构影像1乔木林黄色、淡黄色、黄红色、暗红色、暗褐色纹理结构均匀光滑①②2竹林黄色、金黄色纹理结构均匀3疏林淡绿色纹理结构均匀③④4未成林地绿色、浅绿色纹理结构粗糙5灌木林地淡黄色、黄绿色、暗褐色纹理结构均匀⑤⑥6苗圃地淡黄色、暗浅绿色纹理结构均匀，边缘清晰7采伐迹地白色或淡蓝色、青色结构均匀，边缘清晰⑦⑧8火烧迹地淡蓝色、浅绿色结构均匀，边缘清晰

续表2 目视解译标志ContinuedTab 2 Keysofvisualinterpretation序号类型解译标志色彩结构影像9其他无立木林地浅青色纹理结构粗糙⑨⑩10宜林地淡青色纹理结构粗糙11林业生产辅助用地浅褐色纹理结构粗糙 12耕地浅蓝色、淡青色、品红色纹理结构均匀13牧草地淡青色纹理结构粗糙 14水域蓝色、深蓝色纹理结构均匀，边缘清晰15未利用地白色、淡蓝色纹理结构粗糙 16建设用地白色、青色纹理结构粗糙 注：①～ 为影像的序号。

根据所建立的解译标志和各种有关的文字资料、图面资料，判读每幅影像图上的样地。为确保解译的精度，判读要求“双轨制”作业，即两名判读人员为一组，分别对同幅影像图上的每个遥感判读样地进行判读登记。判读类型一致率在90%以上时，可对“不一致”的样地进行协商修改，一致率达不到90%时，必须分别进行重判，直到达到标准。根据贵州省遥感判读技术操作细则要求开发了C/S结构的遥感判读管理系统，利用GIS、网络和数据库技术对人机判读提供辅助判读平台及对判读进度进行实时管理，以提高判读效率和判读质量。在判读结束后，随机抽取总样点的5%进行野外实地验证(以GPS定位)判读精度。贵州省的遥感样地判读以人工解译结合计算机自动识别，进行森林资源的提取，即在监督分类的基础上采取人机交互方式进行处理，解译判读部分结果见图2。

图2 影像解译结果图Fig.2 The result of image interpretation

5 建立遥感样地数据库

省遥感样地现状分布图是对全省遥感样地分布状况直观、形象的表达，而更详细的样地信息需要建立属性数据库来补充丰富[5]。属性数据库在ArcGIS9.2中建立，也可以通过一般的数据库软件如Visual Foxpro、Access 来建立，然后通过字段连接到空间数据上。根据要求，建立的遥感样地属性数据库包括以下字段项：FID(系统自动生成)、Shape(系统自动生成)、样地号、县代码、轨道号、时相、工组号、图幅号、判读日期、纵坐标、横坐标、地类、优势树种、龄组、郁闭度、湿地类型、沙化类型、沙化程度、石漠化类型、石漠化程度。本次在ArcGIS9.2中利用遥感判读管理系统的判读数据库挂库，样地点与样地属性信息可以一一对应，图与库能作到联动查询与修改，查询界面见图3。

6 结论

运用TM卫星影像通过野外调查建立目视解译标志，并结合“3S”技术进行森林资源遥感样地判读，具有快速、高效和准确的特点，可以节省外业调查时

图3 图查属性数据界面Fig.3 Interface of inquiry

间，缩短调查周期。通过遥感目视判读可以提高面积成数的估计精度，提高森林资源调查精度，从而及时、准确地查清森林资源现状结构和消长动态。

[1] 智长贵,李春静,韩爱惠,等.固定样地用于中分辨率遥感影像解译精度的研究[J]. 河南农业大学学报，2007,41(6):629-630.

[2] 贵州独特的环境和气候[EB/OL].http://www.gzdrc.gov.cn/content.php?IndexID=277.

[3] 贵州森林资源概况[EB/OL].http://zt.gog.com.cn/system/2010/09/29/010914596.shtml.

[4] 林辉,熊育久,孙华,等.湖南省森林资源连续清查遥感应用研究[J].中南林业科技大学学报，2007,27(4):34-38.

[5] 艾建林. TM影像在云南省森林资源“连清”中的应用效果及问题分析[J].林业调查规划,2003,28(4):1-5.

(文字编校：张 珉，龚玉子)

ApplicationofimageinterpretationinthecontinuousforestinventoryinGuizhouProvince

GAN Guichun

(Forest Inventory and Planning Institute of Guizhou Province, Guiyang 550003, China)

In order to improve the monitoring precision of various land in the continuous forest inventory in Guizhou Province, the type of land’s interpretation signs based on TM remote sensing images was established. And the property database coordinating to graphic database was built by using 3S technology. So that the computer management of RS plots can be realized in Guizhou Province

continuous forest inventory; remote sensing; 3S technology; interpretation; Guizhou Province

2011-07-24

2011-08-11

教育部重点项目(209111)。

甘桂春(1979-)，男，江西省萍乡市人，助理工程师，主要从事林业调查规划设计及“3S”技术等方面工作。

S 757.2

A

1003-5710(2011)04-0045-03

10. 3969/j. issn. 1003-5710. 2011. 04. 014