林业调查遥感监测研究

    林业调查遥感监测是依托多源遥感数据，结合地面样地核查，开展森林资源调查、动态变化监测、灾害预警与生态评估的技术手段，用来替代部分传统人工踏查工作，降低野外作业成本，实现大范围、周期性的林地资源监管，业务上遵循遥感图斑提取结合地面验证的技术路线，最终成果纳入林草一张图数据库。监测核心内容包含林地地类与小班边界勾绘，区分有林地、灌木林地、疏林地、未成林造林地、宜林地等地类，识别采伐、造林、建设占用林地、毁林开垦等人为扰动变化，更新森林资源二类调查底图，获取林地面积、林分分布、郁闭度等基础信息。森林结构与资源反演方面，借助多光谱、高光谱、激光雷达数据完成树种识别、植被覆盖度估测，结合点云数据反演树高、冠层结构，联合地面样地推算森林蓄积量、生物量与碳汇相关参数，支撑森林碳汇评估工作。林业灾害监测覆盖森林病虫害、森林火灾、气象胁迫，利用红边、高光谱波段捕捉林木叶绿素、水分的早期光谱异常，实现病虫害胁迫的提前识别，定位变色枯死林木；利用可见光、红外以及 SAR 数据提取火烧迹地、评估火灾烈度，监测火后植被恢复情况，同时识别干旱、冻害带来的森林受损范围。另外还可以开展生态工程成效监测，跟踪退耕还林、人工造林、修复区域的植被恢复进度，监测自然保护地内人类活动干扰，识别滑坡等地质灾害对森林的破坏情况。

    常用卫星数据源分为多类，中分辨率多光谱数据适合省级、全国尺度年度动态监测，包含 Sentinel‑2、Landsat 系列、高分六号、资源一号 02D/E，时间序列丰富，可开展长时序变化检测；亚米‑2m 高分辨率光学卫星，如高分二号、吉林一号、北京三号、WorldView‑3，用于小班边界精细勾绘、采伐图斑识别、单株枯死木定位，适合县域、林场尺度精细调查；高光谱卫星如高分五号 B、珠海一号，依靠丰富光谱维度，开展树种细分、病虫害类型区分、叶片生化参数反演；SAR 卫星以高分三号、陆探一号为主，不受云雨、昼夜条件限制，用于多云多雨林区变化监测，InSAR 技术还可完成林区地表形变隐患排查；激光雷达卫星以高分七号为主，提供树高、地形信息，辅助蓄积量反演。在业务流程上，首先完成影像预处理，包含辐射定标、大气校正、正射校正、镶嵌裁剪，优选植被生长季、云量低的影像数据，之后开展内业解译，通过算法自动提取变化图斑，结合解译标志开展人机交互判读，生成疑似变化地块，再开展外业实地核查验证，修正判读错误，采集样地、样木信息，将遥感面数据和地面样点数据耦合，完成精度检验，最终更新林业数据库，输出林地分布图、变化监测报告、灾害专题成果。

    实际应用存在客观局限，光学影像受云雾、阴影干扰，山区影像有效获取率受限，单纯遥感无法直接获取胸径、土层厚度等林下参数，树种精细识别、蓄积量高精度估算必须依靠地面样地支撑，复杂混交林区域自动解译的错漏现象需要大量人工修正，因此完整的林业调查监测始终坚持空‑天‑地一体化，卫星遥感做大范围筛查，无人机做重点区域精细复核，地面调查作为真值校验基准，三者协同完成业务化工作。