关于新化县森林资源调查中存在的问题及对策

王小辉 杨海波 龚雄夫

收稿日期：2023-10-10

作者简介：王小辉（1976—），男，湖南新化人，工程师，主要从事林业调查规划工作。

摘  要：林业资源调查是林业可持续发展和森林经营管理的基本环节，加强调查有助于为林业经营管理决策提供数据支撑，及时调整森林经营策略，从而推动森林资源高质量发展。通过调查可以全面获取林业资源的数据信息，建设完善的地理数据库，便于开展林业资源动态监管、风险防控和决策支持等一系列工作。主要分析了调查技术在森林资源调查和管理中的具体应用，提出了有针对性的改进方法，为相关工作提供一定的借鉴。

关键词：森林资源调查；森林生态系统；调查方法

中图分类号：S757.2 文献标志码：B文章编号：2095–3305（2024）03–0-03

目前，我国正积极推动生态文明建设，人们对于生态环境与可再生的自然资源的管理日益重视。其中，森林作为一种重要的可再生资源，其在生态环保领域中的角色尤为关键。它既能满足各种工业生产的原料需求，又可以改善空气污染，减少水土流失，提高生物多样性。森林资源调查工作能够实现对森林资源的更好挖掘，利用和提高林业建设利用质效，对林业可持续发展具有重要意义[1]。

研究主要涉及对于林木、林地上的生物群落及其地理条件的调查，以此了解森林生态系统中各种因素的关系并追踪资源增长趋势，分析管理政策和经营行为对森林资源变化的影响，以便调整林业政策保证森林资源的持续发展需求，最终提升林业管理的效率。精确且合理的森林资源调查方法可以确保森林资源能更好地支持林业产业发展，并制定出合适的林业产业发展战略和管理措施，符合林业可持续发展的要求。

1 森林资源调查工作中经常使用的调查方法

根据不同的调查对象、目的和范围，森林资源调查可划分为3种类型：以全国为对象的森林资源连续清查，简称一类调查；为编制规划设计而进行的森林调查，简称二类调查；为作业设计而进行的调查，简称三类调查[2]。新化县森林资源调查以二类和三类调查为主。

森林资源的发展不仅受限于其内在因素，也同时被外部的环境所影响。通过强化对森林资源的实时监测与分析，可以准确地了解并记录有关森林资源数量、质量、分布等信息，从而根据这些数据作出相应的政策调整。因此，推动构建系统完善的森林资源调查体系是确保林业可持续发展的重要条件。作为林业大县的新化县，其在森林资源调查技术方面的科学和改进更应被强调。

1.1 人工全面调查

在没有足够的地图数据、科技设备和设施支持时，调查方法以人工全面调查为主，主要工具为罗盘仪、GPS、测高器、测绳、皮尺、角规、计算器、测树围尺等，调查内容主要包括地类、森林类别、林种、优势树种及树种组成、平均树高、平均胸径、龄级、龄组与竹度、立地因子、郁闭度与覆盖度等级、群落结构、小斑蓄积量等详细的信息。主要技术方法为：采用传统地形图调查底图；采用地形勾绘进行林区小斑区划；采用目测与角规测树相结合的方法调查主要测树因子，进行简单的小斑调查。成果包括小斑调查卡片、抽样调查卡片、统计表、调查报告、质量检查报告、小斑区划图、森林分布图等。

在技术人员和测量仪器落后的时候，人工全面调查是森林资源调查的主要技术方法，存在劳动强度过高、效率低等问题。后续的样地调查方式确保了调查的准确性，提升了工作效率，也成了二类调查和森林资源连续清查的基础方法。

1.2 基于地形图及GIS技术的小斑抽样调查

基于地形图及GIS技术的小斑抽样调查是指在人工全面调查的基础上，工作人员利用地形解读与实地勘察划分小区，小区按一定规则进行分级处理，并在指定区域内，使用机械或者随机的方式选取样地进行实际测量，然后按照小区分级的规则对这些样地的数据进行归纳计算，从而得出每种级别小区的平均单位面积蓄积量。

具体技术方法为：采用3S技术和电子地形图区划各类森林小斑；在公路网交叉点（或等距加密）为样地中心，按间距2 km×2 km布设角规控制检尺样地，依据抽样原理，选择具有代表性质的样地，估算总体蓄积量。由此，森林面积和蓄积量调查效率得到了一定程度提高，并节省了大量人力、物力，大幅提升了调查工作效率和成果质量。

值得注意的是，通过抽取样地测算总体情况的方法可以获得总体蓄积量，但不能反映小斑间实际因素差别，达不到规划设计调查的要求，无法针对性地为林业经营行为提供参考。但与之前的森林资源人工全面调查相比，一类、二类调查的效率得到了较大幅度的提高。

1.3 基于遥感影像的小斑调查

基于遥感影像的小斑调查是指利用卫星图像和小斑划分及实际测量的技术，主要是全面结合3S技术进行森林资源调查。主要新技术方法为：采用覆盖全区的高分辨率遥感数据，借助GIS系统根据林地影像特征来区划各类小斑，提取小斑边界；总体蓄积抽样控制调查中，采用手机GPS定位技术和林业数据管理app，快速定位小斑减少调查人员调查时间，从而显著提升外业调查工作效能，减少劳动力需求和调查费用。

然而，目前对每个小斑的蓄积量调查仍然采用传统方式，在小斑内进行样地人工调查以获取每公顷林木的平均胸径、平均树高和郁闭度等林地林木属性因子，最终的成果图则通过GIS系统制作并批量打印。这样的调查模式标志着从人工现场描绘小斑转向室内小斑划分调查模式，大幅提升了室外调查工作的效率，减轻了劳动者负担，节省了调查开支。但是，每个小斑的样地调查依然面临着大量无法有效控制质量的问题。

1.4 基于低空无人机技术的小斑调查

近年来的研究表明，无人机逐渐在许多领域得到了广泛的运用，并且已经开始在新化县的小规模森林调查中使用[3]。相较于传统的卫星遥感，无人机能够提供更高精度（1 cm）的数据采集，且具有较低的运行成本、更精准的方位、多次利用性和高效性，在森林资源调查中具有较大的优势。基于低空无人机技术的小斑调查，在森林资源调查中能够更加清晰、明确区划小斑，了解小斑中林木的分布情况。随着科技的发展和研究方法的应用，低空无人机逐步成为中小区域森林调查的主要技术手段，但目前仍缺乏高效、准确的林木实况因子和蓄积量等因子的调查手段，需要大量的技术人员进行人工调查。

2 森林资源调查工作存在的问题

2.1 森林资源调查工作缺乏信息共享

一般而言，林业相关部门主要通过科学途径进行森林资源调查，以获得精确的数据来支持合理的林业运营管理的决策。然而，部分管理单位并没有正确地理解森林资源调查的重要性，部门之间缺少有效的信息交流，没有专业科学人才运用大数据解析林业数据并做出正确的预警，缺少林业调查与林业生产等方面有机融合等，导致当前林业产业和生态建设存在盲目性、随意性及滞后性等问题，不利于林业产业的可持续发展[4]。

2.2 森林资源调查的效率较低

森林生态体系是一个包含众多要素的庞大网络，这使得其调查工作变得相当复杂。如果仍然采用纯人工调查方式，没有引入智能化的技术和工具，缺少对数据进行科学、合理符合社会发展规律的分析见解，则可能导致林业机构的大量人力、物力资源被浪费，降低森林资源调查的效率。林业部门需要及时更新森林资源调查装备来提高森林资源调查效率。

2.3 缺乏必要设备、技术及人才的支撑

目前，由于技术的缓慢升级、缺乏新兴的技术人员及专业从业人员老龄化等原因，阻碍了新化县森林资源调查的关键问题。因此，林业机构有必要调整并提升各种调查技术装备。然而，受到森林资源调查资金限制的影响，林业管理机构难以实现技术设备的更新换代。

此外，调查人员的专业素养会直接影响森林资源调查工作质效。从事森林资源调查的人员必须具备专业技能、先进观念和长期经验，并适应时代的变迁，这意味着他们需要不断地学习，并且通过实践掌握森林资源调查的方法。目前，新化森林资源调查领域的专业人才不足，森林资源调查工作缺乏高质量专业人才的强力支撑。

3 森林资源调查工作展望

3.1 现代化森林资源调查方法

3.1.1 地基激光雷达技术

随着技术的不断发展，地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning，TLS）技术的精确度和可靠性得到了显著提升，能应用于冠层测量技术，在对森林不产生任何影响的情况下，在研究区域内获取高密度点的三维坐标信息，并经过软件建模准确测量林木的各项因子，不仅仅测量技术精准误差少，还规避了传统测量技术的工作难度大、效率低等缺陷[5]。

然而，TLS技术对于调查资金保障也有较高的要求。尽管TLS技术能精确测量单一树木的特性及其森林属性，然而其自身也存在一些限制。TLS技术无法直接获得树龄、种类、树木材质的非结构化数据等信息，在具体的调查过程中，相关部门可以将TLS与其他调查方法（如无人机、高分辨卫星影像等）进行有机结合，提高测量效率。

3.1.2 无人机航测技术

现代化无人机技术可以生成数字化表层结构模型、数字化正射图像，获取树高、面积、郁闭度等地面影响数据。相较于传统的森林资源调查方法，无人机航测具有更高的精确度、广泛性，能实现深度森林的多轮次监测，且其调查效果和工作效能都显著优于前者。

现代化、智能化无人机在对森林资源的研究、评估过程中展现出了巨大的潜力，可在森林参数获取、造林成活率核查、森林病虫害监测、森林消防等方面发挥有效作用，获得更全面、准确的林业数据，促进森林资源的全面管理，保障森林的健康发展。森林资源调查人员应充分意识到无人机技术的重要性和便捷性，结合森林资源调查现有的工作方式，通过学习掌握应用方法，充分发挥无人机调查的优势和作用，提高调查工作的信息化程度，更高效地完成相关调查工作，获取更全面、科学的林业数据信息[6]。

3.2 森林资源调查工作技术展望

3.2.1 高分辨卫星和卫星导航的发展对森林资源调查的影响

随着传感器和卫星技术的高速发展，国内常用的高分辨率卫星为GF-3（分辨率为1.00 m）、吉林一号（分辨率为0.72 m）、GF-7（分辨率为0.65 m）、高分多模卫星（分辨率为0.42 m）、LandSat8（分辨率为0.45 m）、WorldView-4（分辨率为0.31 m）等亚米级卫星影像，可以通过省级卫星平台卫星云遥进行免费下载，提供相应的影像数据，数据精度更高，时效性更强，将为森林资源调查提供准确、清晰的影像调查底图，进一步提升效率和精度[7]。而北斗卫星导航系统特有的短报文通信功能，具有我国区域全覆盖、24小时全天候服务、传送速度快且不受地形条件和环境气候影响等特点，可用于解决偏远林区存在通信盲区的情况下实时通信的问题。采用超高分辨率卫星影像进行小斑区划和基本属性因子识别，并结合北斗导航系统，可为森林资源调查提供更好的定位服务和导航服务，减少定位带来的数据误差。

3.2.2 大数据计算机计算的发展对森林资源调查的影响

近年来，建立在大数据统计基础上的人工智能（Artificial Intelligence，AI）发展迅猛，联合运用AI和高分辨影像能够快速处理大量林业数据。在遥感图像分类中应用AI，能够解决森林资源调查中小斑区划和林业属性因子识别工作量大、质量难以控制的问题，提高小斑区划和基本属性识别的效率，从而进一步优化森林资源调查的工作效果和成果品质。AI适用于一类调查和二类调查中，能为林业部门节省大量的人力物力，并能高效地完成调查任务。

3.3 森林资源调查工作问题改进

3.3.1 更新森林资源调查工作理念

在林业管理方面，上述3种调查技术能够为林业生产经营者提供详尽、可信赖的森林资源数量和地理分布等关键信息，从而提高林区的运营效率。但对于调查部门而言，要想改善森林资源调查的效率，需要更新传统的森林资源调查工作理念，贴合时代的发展，使森林资源调查更加智能、准确。工作人员需要不断更新观念并采用先进的技术手段保证调查的高效、精确度，以便为林业持续发展的需求提供可靠的信息数据。同时，各部门也应加强互动与合作，以提高对森林资源的研究，促进森林资源研究的进展。

3.3.2 引进并改良森林资源调查方法

为了支持林业经营管理决策，工作人员在进行森林资源调查时需要收集各种资源的种类、数量、分布、生长情况等数据信息，并采用恰当的方法获得更准确、全面的数据信息。因此，工作人员应该根据林区实际情况不断优化创新森林资源调查方法，在面对难度较高的调查区域时，调查人员可以学习并借鉴相似地区的调查方法，或结合自身经验创新方法来应对时代变化，从而获得更准确的数据[8]。

3.3.3 确保森林资源调查技术及人才支撑

新技术、新设备和新人才的引入是森林资源调查工作高效进行的关键。通过使用无人机、林业大数据云平台等设备和软件，工作人员可以分析调查数据之间的联系，为林业产业的发展提供指导。同时，培养选拔专业能力强的年轻调查人员。调查员需要积极学习，不断提升自身对于林业政策法规、调查技能和信息科技等的理解和应用能力。同时，调查部门也需要大量举办学习培训活动，增强调查人员的调查能力。

4 结束语

我国现阶段的森林资源调查对林业经济运营及生态环境保护起到了一定的信息支持作用，但调查工作中存在的缺点也对于森林资源的可持续利用产生了不利影响，不利于林业产业管理政策的针对性优化调整。为了解决这些问题，工作人员需要迅速采取行动，转变观念，学习新的技术，相关部门应及时更新装备，招募优秀的调查人员，以促进森林资源调查工作的进步，推动林业的进一步发展。

参考文献

[1] 黄桂花.浅谈森林资源科学发展中营林造林的重要性及措施[J].农家参谋，2020（3）：126.

[2] 赵兴强，梁丽华.基于信息技术的森林资源调查体系分析[J].南方农业，2021，15（27）：230-231.

[3] 郑玮.浅谈森林资源规划、设计及调查[J].农村科学实验， 2020（3）：78-79.

[4] 李臻.林场森林资源资产化管理现状与优化措施[J].当代会计，2020（13）：151-152.

[5] 董建民.现代化森林资源调查技术探究[J].农家参谋， 2020，（17）：245.

[6] 王继军.无人机遥感技术在森林资源调查中的应用[J].中国林业产业，2023（11）：107-109.

[7] 韩帅.无人机遥感技术在林业资源调查中的应用研究[J].中国林副特产，2023（6）：74-76.

[8] 李劲东.中国高分辨率对地观测卫星遥感技术进展[J].前瞻科技，2022，1（1）：112-125.