张何欣
(大连市自然资源事务服务中心,辽宁 大连 116000)
自然保护区是具有典型性和特殊性的生态系统的天然分布区域,具有极高的科研价值,是自然资源统一管理的关键环节,是建设“美丽中国”的重要载体[1~4],因此,定期开展自然保护区资源调查,获取区域内详实的自然资源本底数据,及时了解保护区内各类自然资源的动态变化信息,不仅是自然保护区管理的职责所在,更为保护区内自然资源的有序开发利用与科学合理保护提供数据支撑。
自然保护区资源调查按内容可分为野外植被调查、野生动物调查以及其他(水、土壤、地质地貌、生态环境等)调查。当前常用的调查方法有路线踏勘法、样方统计法、样点统计法等[5],但上述方法均是人工实地调查方法,且有各自的适用场景,在实际使用中会产生一些问题,在调查规划阶段,应规划调查的路线并评估所覆盖的范围,但由于一些地理阻隔,保护区的部分区域难以进入,易导致覆盖范围缺失;在调查实施阶段,调查人员更重视动植物名称、数量以及属性等信息,容易忽视资源空间分布以及聚集状况;在数据汇总阶段,由于原始数据大多是以表格、图片、文字等载体记录,细节信息缺失严重,且汇总工作量繁杂。为提高了资源调查的可行性和准确性,很多自然保护区都采用卫星遥感影像为地理底图规划调查方案、指导调查、管理调查数据,但卫星的重访周期较长,影像的价格偏高,这使得获取高时间分辨率的空间数据变得非常困难;另外,卫星拍摄的角度单一,不能实现无死角拍摄;更重要的是,卫星遥感影像分辨率较低,很难与自然保护区资源调查所需的空间尺度相匹配,容易遗漏细节信息,不利于保护区开展深入细致调查[6~8]。无人机(UAV)是更适合特定范围内高精度时空数据的即时获取的低空遥感平台[9],在自然保护区资源调查方面具有很强的技术优势:一是无人机操作灵活,场地适应性强,在特定飞行软件的控制下,可按照设定好的路线飞行,能在短时间内实现保护区全区域覆盖,彻底解决人工调查覆盖不全面的问题;二是无人机遥感可拍摄保护区高精度、高分辨率的影像图,为资源的空间分布与聚集情况调查提供了地理底图;三是无人机可根据需要搭载多种传感器,获取的数据信息更丰富(影像、点云、雷达数据等),为动态分析保护区及其周边地区土地利用变化、植被分布、生态环境等信息及其相互关系提供了数据来源。本文在研究无人机遥感应用于自然保护区资源调查关键技术的基础上,尝试为自然保护区资源调查提供更有效、更灵活的解决方案。
基于无人机遥感的自然保护区资源调查通常由3个阶段组成,分别是调查规划阶段、调查实施阶段以及数据汇总阶段。各阶段主要内容如图1所示。
图1 基于无人机遥感的自然保护区资源调查流程
由图1可知,调查规划阶段有两部分内容:资料搜集、航线及飞行参数设计。其中,资料搜集应掌握保护区的面积、功能区划(含边界)、气象、地形、主要植被分布、主要动物分布、飞行限制区域等资料,为航线及飞行参数设计提供准确详实的参考。航线及飞行参数设计环节重点在于航线设计,根据保护区地形图确定调查范围,在避开调查范围内飞行限制区域(如高压线、民航航线、军事设施等)前提下,确保飞行路线为直线,并将调查区域划分为若干作业段,每个作业段再分为若干航带,在选定航带之后应在设控制点,为确保控制点布设均匀且覆盖全面,可以调查区域的地形图为依据,将调查区划分为5 km×5 km的格网,每个格网内选择有代表性的地物(或自行设置标识)作为控制点,并且在海岸线、耕地、坑塘水库以及边角等容易发生几何畸变的地区要适当加密。在飞行参数设计方面,应根据航线及调查内容的要求选择拍摄仪器,确定成图比例尺,进而确定飞行高度。在外业飞行前,应根据调查区域的气象资料和太阳高度角变化情况选择最有利的气象条件和飞行作业时间,确保航摄数据能够真实反映地面细节。
数据采集阶段采用无人机遥感与人工调查相结合的方式。为确保各种调查方法采集的信息能够无缝衔接,实时汇总,应采用统一信息平台实施调查,本文以“国土调查云”平台为例,阐述数据采集过程,共分为4个环节:①无人机应用模块需实现“国土调查云”平台提供的接口;②在手持移动设备安装无人机模块并确认能够被“国土调查云”平台检测到;③在“国土调查云”平台启动无人机任务,并按照设定的飞行参数实施调查;④无人机调查完成数据回传至“国土调查云”平台。人工调查是无人机遥感调查的补充,在一些限制飞行区域或被地表植被覆盖,难以拍摄的区域,应派出调查组有针对性的进行补充调查,在调查中同时采用“国土调查云”平台,记录调查的内容以及地理位置信息,并能实时将数据汇总至管理端,减少了数据汇总的工作量,保留了更多的细节信息,提高了数据的准确性。
数据汇总阶段主要对航拍的影像进行处理并汇总其他外业调查资料。图像处理主要主要有5个环节:航测数据预处理,影像匹配、空中三角形测量、生成数字高程模型(DEM)以及生成数字正射影像(DOM)。航测数据预处理有三项内容,一是坐标系转换,即将原始数据进行投影变换,将其转换为平面坐标;二是几何校正,即对像片畸变进行改正,提高数据精度;三是色彩处理,即使像片匀光匀色。影像匹配是寻找航向或旁向影像中同名像点的过程,为三维重建等高级应用打基础。空中三角形测量即按照数学模型解算出全部控制点坐标以及影像的外方位元素。在此基础上,生成数字高程模型(DEM)和数字正射影像(DOM),为汇总其他调查资料提供了统一的地理基础。人工等方式调查的资料可按照地理位置分类整理,并标识在图中,为分析资源的分布规律与集聚性提供依据。
(1)野外植被调查。搭载光学传感器的无人机获取的影像数据分辨率可达0.2 m,这些数据足以反映野外植被的形状、色彩等特征,通过影像的目视解译与人工调查相结合的方式,可以获取植被的种类、生长情况等信息,将影像进行分类后,可计算植被郁闭度、林分密度等指标,实现保护区植被的高效、全面、准确调查。搭载LiDAR的无人机可高速获取保护区内大范围的植被三维结构信息,为植被垂直估计提供了可靠的数据。搭载高光谱以及SAR的无人机获取的数据能更好的描述植被理化性质,为监测植被生长提供依据[10]。
(2)野生动物调查。野生动物具有空间分布广、聚集程度低、环境敏感度高、栖息地难以发现或难以抵达的特点。在大型恒温哺乳动物调查应用方面,可采用搭载热红外传感器的无人机在不同高度采集数据,只要动物的温度与环境有差异,即可使隐藏在林中的动物显现出来,极大的扩大了调查范围,同时也可以检测野生动物的栖息地和活动范围,为进一步的保护及科研活动提供指导;在变温动物(蛇、蜥蜴等)调查应用方面,由于动物的体温随周围环境变化而变化,难以通过热成像的方式调查,可以以无人机遥感影像为基础数据,合理划分调查作业区域,指导调查人员开展实地调查,并采用统一的信息平台汇总数据,确保调查覆盖全面,数据准确。
(3)资源动态变化调查。自然保护区大规模资源调查不能频繁开展,导致调查数据时效性不强,应采用无人机进行高频飞行,采集保护区高时间分辨率的影像数据,分析动态变化情况,具体可分为两个方面。一是水资源动态变化调查,水资源是动植物赖以生存的根本,应对水资源变化情况开展检测,重点分析水质以及水量变化;二是土地利用动态检测,很多保护区与居民点很近,受到人类活动影响较大,因此,需要加强管理,监测保护区面积的变化情况,确保保护区核心区不受人类活动干扰,同时也可及时发现保护区内存在的违法行为,并依法予以制止。
本文在分析自然保护区资源调查现状的基础上提出了无人机遥感应用于自然保护区资源调查的技术方案,并阐述了应用场景。通过分析可知,无人机遥感在自然保护区野外植被调查、野生动物调查等方面具有广泛的适用性,切实提升了自然保护区资源调查准确性与工作效率,为自然保护区动态监测与科学规划提供了丰富的数据来源。未来应加强无人机遥感在变温动物调查中的应用研究,开发有效的算法,推动自然保护区信息化、智慧化管理。