基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查探究

杨民柱 罗水长生

基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查探究

杨民柱1罗水长生2

（1.瑞金市叶坪镇人民政府 江西赣州 342512；2.瑞金市九堡镇人民政府 江西赣州 342504）

为了科学有效管理和保护森林资源，原国家林业局于20世纪80年代开始实施了森林资源二类调查。该调查旨在全面了解我国森林资源的类型、面积、空间分布等基本信息，为制定森林资源管理政策和规划提供科学依据。文章介绍了我国森林资源二类调查的含义，探讨了遥感与GIS技术协同应用对森林资源二类调查的意义以及现有技术的局限性与挑战，提出了基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查数据处理与管理的优化策略，以期为森林资源的科学管理和保护提供参考。

遥感；GIS技术；森林资源；二类调查

森林资源是地球上重要的自然资源之一，对于维持生态平衡、保护生物多样性以及助力社会经济可持续发展具有重要意义。森林资源二类调查是对森林资源进行分类和评估的一种系统性调查方法，用以获取森林资源的基本信息。通过此调查，可以准确测算和评估各类森林资源的面积，了解其分布格局和结构特征，并评估其生态功能。为森林保护及可持续利用、林业经营规划提供了重要数据支撑。此外，二类调查还能监测森林资源的变化趋势，为调整管理措施提供科学依据。我国目前在全国范围内采用遥感技术、地理信息系统（GIS）和现场调查相结合的方式进行了全面、系统的森林资源二类调查，已获取了一些森林资源的基本信息。

1 遥感与GIS技术协同应用的作用

遥感与GIS技术的协同应用在森林资源二类调查中具有重要意义。遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。这种技术能够提供大范围、高分辨率的森林遥感影像数据，为二类调查提供了基础数据。基于遥感数据可以完成森林类型划分、面积测算和植被指数计算等活动。GIS技术则能够整合和管理各种地理数据，实现对森林资源数据的统一管理和更新。GIS技术还能进行空间分析，揭示不同森林类型的空间关系和特征，并以地图和图表形式进行可视化展示。遥感与GIS技术的协同应用能够实现对森林资源的动态监测和变化分析，通过对连续多期遥感影像数据的比对和变化检测，为森林资源管理提供科学依据[1]。协同应用还能进行综合评估和规划，通过整合遥感数据、地理数据和其他相关数据，进行多指标综合评估和生态功能评估，以制定科学的森林资源规划和管理策略。遥感与GIS技术的协同应用可为森林资源二类调查提供高效、准确的数据获取和管理手段，实现对森林资源的空间分析、动态监测和变化分析，为可持续管理和保护森林资源提供科学依据和决策支持。

2 现有技术的局限性与挑战

尽管遥感与GIS技术在森林资源二类调查中发挥了重要作用，但仍存在一些局限性和挑战。第一，遥感影像的空间分辨率和频率有限，无法捕捉到细小尺度的森林资源变化和细节信息，限制了一些高精度应用和分析。第二，遥感数据处理需要进行预处理、校正和分类等多个步骤，需要专业技术和高性能计算设备。获取高分辨率和多时相的遥感数据需要较高的成本投入，对资源有限的地区或机构来说是一个阻碍。遥感数据的验证和精度评估是关键，只有与实地调查数据进行验证，才能确保数据的准确性和可靠性。第三，不同用户对于森林资源调查的需求各异，需要定制化的解决方案和工具，对技术研发和应用服务提供商提出了更高的要求[2]。第四，数据集成和融合涉及多源数据的一致性和互操作性问题，增加了数据处理和分析的复杂性。第五，对于需要快速获取和处理的森林资源问题，当前技术无法满足其实时性要求。未来的发展应聚焦解决这些问题，提高技术精度、效率和适应性，以更好地满足森林资源管理与保护的需求。

3 基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查数据处理与管理的优化策略

3.1 数据获取

数据获取是基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查的重要环节之一，优化数据获取能够为后续的数据处理与管理奠定良好基础。在数据获取方面，首先，需要选择合适的遥感数据源。例如，通过采用高分辨率的卫星影像或航空影像，满足调查的空间分辨率和时间频率要求。同时，需要综合考虑数据获取成本和可用资源，制定切实有效的数据获取方案。这包括利用开放数据源获取公开可用的遥感数据以及合理安排航空摄影计划，以获取更高分辨率和更频繁的影像数据。其次，选择数据源和方案还需要结合调查目的和研究区域特点，以确保获取到的数据能够满足后续数据处理和分析的需要。

优化数据获取环节可以有效提高数据的质量和时效性，为基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查奠定坚实基础[3]。

3.2 数据预处理与校正

在数据预处理与校正方面，需要进行大气校正、辐射校正和几何校正等处理，以消除遥感数据中的大气干扰、辐射差异和几何畸变等问题。这样可以使数据具有一致性和可比性，为后续的数据分析和处理提供可靠的依据。针对不同类型的遥感数据和调查目的，选择适当的校正方法和算法非常关键[4]。对于大气校正，可以利用大气传输模型和遥感数据中的辐射定标信息进行校正，以消除大气吸收和散射对数据的影响；对于辐射校正，可以根据遥感数据的辐射定标参数，将原始数字值转换为地表反射率或辐射通量值，以确保数据的可比性和定量分析的准确性；对于几何校正，可以通过使用地面控制点或数字高程模型（DEM）进行图像几何校正，以纠正图像的位置和形状，使数据与真实地理坐标对应。

通过优化数据预处理与校正，可以提高数据的准确性和一致性，减少大气和几何方面的误差。同时，确保使用标准化的校正方法和工具，应结合实地采样和验证数据，以验证校正的有效性和数据的准确性。这样可以确保基于遥感与GIS技术的森林资源二类调查数据处理与管理的结果更可靠、科学，为森林资源管理和保护提供更好的支持。

3.3 数据分类与提取

在数据分类和提取方面，合适的分类算法和技术选择对于准确提取森林资源的不同类别信息至关重要。针对森林资源二类调查的需求，可以采用基于像元的分类方法，如最大似然分类、支持向量机等；或基于对象的分类方法，如基于规则的分类、基于决策树的分类等。选择合适的分类方法，需要考虑调查区域的特征、数据质量、调查目标和可用的训练样本等因素。在数据分类过程中，验证样本的选择和精度评估是必不可少的步骤。通过将采集的实地验证数据和调查样本，与遥感数据进行对比验证，可以评估分类结果的准确性和可靠性。这有助于调整分类算法参数，提高分类精度。此外，为了提取森林资源的更多信息，可以结合多源数据进行分类与提取，如地形数据、激光雷达数据等。通过多源数据的融合与集成，可以提高分类结果的准确性和丰富度。数据分类与提取的优化策略还包括考虑时间序列数据，通过分析不同时间点的遥感影像，捕捉森林资源的变化信息，了解森林生长、退化和人为干预的趋势与模式。

通过优化数据分类与提取策略，能够更准确地提取森林资源的类别信息，为森林资源的管理决策和保护提供科学依据。这样的优化可以提高数据处理与管理的效率和准确性，为森林资源二类调查的成果提供更有用和可靠的信息资源。

3.4 数据集成与管理

数据集成与管理涉及对空间数据、属性数据和元数据等多种数据类型进行有效的整合、组织和管理，以实现数据存储、查询、更新和共享。在数据集成方面，需要设计合理的数据模型和数据库结构，以适应森林资源二类调查的特点和需求。利用GIS的数据模型来组织和管理空间数据，同时结合属性数据，建立多维数据模型。通过良好的数据模型设计，可以实现数据的关联性和一致性，使得不同类型的数据能够互相补充和支持。在数据管理方面，建立可靠的数据管理系统是至关重要的。这包括建立数据仓库或数据库，使用合适的数据管理软件和工具，确保数据的安全性、完整性和可访问性。同时，制定规范和流程，包括数据采集、录入、更新和质量控制等，以确保数据的准确性和一致性。数据集成与管理还需要考虑数据共享和交互。通过制定合适的数据共享政策和规范，可以促进不同机构和利益相关方之间的数据共享与合作，提高数据的实用性。此外，利用云计算和WebGIS技术，可以实现数据在线共享和远程访问，方便用户获取和利用数据。在数据集成与管理的优化策略中，还应注重数据的元数据管理。元数据是描述数据的数据，包括数据来源、制作方法、精度信息等，能够提供数据的背景和可信度。通过统一的元数据标准和管理，可以更好地了解和利用数据。

通过优化数据集成与管理策略，能够实现对森林资源二类调查数据的高效管理和有效利用。这有助于提高数据的整体质量、可用性和共享性，为决策者、研究人员和公众提供更可靠的数据支持，从而推动森林资源的可持续管理和保护。

3.5 空间分析与可视化

空间分析与可视化能够揭示数据的空间关系，发现空间模式，并通过可视化方式直观呈现结果，帮助决策者和研究人员更好地理解和利用数据。在空间分析方面，可以利用GIS工具和算法进行多种空间分析操作，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。通过这些分析，可以确定不同地理要素之间的关系，如森林资源与土地利用类型的关系、森林边界与人类活动的关系等。同时，可以通过空间统计方法，如聚类分析、点密度分析等，识别出森林资源的空间分布模式和热点区域，进一步了解森林资源的特征和变化趋势。在可视化方面，可以利用GIS软件提供的可视化工具和技术，将处理后的数据以图表、图像、地图等形式进行可视化展示。例如，通过制作热力图、等高线图、空间插值图等，可以直观地展示森林资源的分布和变化情况[5]。此外，还可以使用三维地图和虚拟现实技术，提供沉浸式的空间体验，帮助用户更深入地理解和分析数据。

通过优化空间分析与可视化策略，可以提高对森林资源二类调查数据的理解和利用效果。合理选择和应用空间分析方法和工具，能够揭示数据背后的空间模式和关联性，为决策者提供科学依据。

3.6 持续监测与变化分析

持续监测与变化分析能够实时监测森林资源的状态变化，并分析变化趋势和驱动因素，为森林资源的管理决策提供及时和科学的支持。持续监测要求建立健全的监测系统，包括定期获取遥感影像数据、建立长期的数据存档和更新机制，并结合实地调查数据进行验证和校正。通过建立时间序列数据，可以挖掘森林资源的变化过程，监测森林面积、类型和健康状况的变化。同时，利用遥感技术和GIS分析工具，可以进行森林植被指数监测、土地利用变化分析、森林退化评估等，以更好地了解森林资源的变化。变化分析是对森林资源变化的定量和定性分析，可以通过空间分析和统计方法来实现。例如，利用遥感影像数据进行多期对比，计算不同时间点的植被指数差异，以评估森林生长和退化情况。此外，还可以采用变化检测算法，如监督分类、无监督分类等，识别和提取森林资源的变化区域和类型。

通过持续监测与变化分析，可以及时掌握森林资源的变化情况，为决策者提供科学的变化趋势分析和预测，从而指导森林管理人员合理管理和保护森林资源。此外，还可以为应对自然灾害、人类活动和气候变化等问题提供监测数据，支持制定相应的管理策略和措施。在优化持续监测与变化分析策略时，需要关注数据的时空分辨率和一致性，确保数据的可比性和连续性。同时，结合多源数据，如激光雷达数据、地面观测数据等，进行综合分析，提高变化检测的精度和可信度。

4 结语

遥感技术不断进步和数据获取的方便性，为获得更高分辨率、多源、多时相的遥感数据提供了可能，从而提高数据的准确性和时效性。GIS技术的不断发展使得数据处理、分析和可视化等环节更加高效和智能化。这将为森林资源的二类调查提供更加全面、精细和实时的数据支持，为决策者和研究人员提供更多元化的信息。未来，用户定制化与应用拓展是森林资源二类调查数据处理与管理的发展新趋势。通过满足用户个性化需求和扩展应用领域，可以提高数据处理与管理的效果和价值，实现数据的广泛应用并增加影响力。通过不断优化和创新，我们能够更好地利用遥感与GIS技术，实现对森林资源的精准管理和可持续保护，为建设美丽中国和可持续发展作出贡献。

[1]邱宏安.森林资源二类调查中的技术应用探究[J].南方农业,2021,15(32):125-126,129.

[2]张金梅.森林资源二类调查关键技术与方法[J].现代园艺,2022,45(8):198-200.

[3]陈树彪.遥感影像判读在森林资源二类调查中的应用与研究:以西林吉林业局判读调查工作为例[J].内蒙古林业调查设计,2016,39(2):16-17.

[4]任广田.遥感技术在森林资源二类调查中的应用与实践研究[J].科学中国人,2017(17):177.

[5]王雪,李伟,王伟.RS及GIS在森林资源二类调查中的应用[J].科技创新导报,2011(13):102-103.

S771.8;S757.2

A

2095-1205(2023)11-65-03

10.3969/j.issn.2095-1205.2023.11.20

杨民柱（1977—），男，汉族，江西赣州人，本科，林业工程师，研究方向为林业。