森林资源遥感调查

遥感技术在森林资源调查中的主要作用？？~

遥感技术在森林资源调查中的主要作用包括：
1. 提高森林资源调查的效率。遥感技术具有宏观、多时相、多分辨率、多波段的优势，能够快速有效地获取森林资源信息。
2. 使部分人工无法进行实测的样地调查精确度得到提升。遥感技术能够快速准确地获取样地信息，从而提高调查的精度。
3. 为国家和各级政府制定经济和环境发展计划、政策、方针等提供一定的依据。遥感技术能够快速获取森林资源信息，为政府决策提供数据支持。
4. 监测森林资源的变化。遥感技术能够及时获取森林资源的动态变化信息，有利于及时采取措施。
5. 实现森林资源的可持续利用和林业经济的可持续发展。遥感技术能够准确获取森林资源的数量、质量和空间分布等信息，有利于实现森林资源的可持续利用和林业经济的可持续发展。
6. 促进森林调查领域的科技进步。遥感技术作为一种新兴的科学技术手段，能够推动森林调查领域的科技进步。

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7.1.1 森林资源分类

（一）分类原则与依据

森林资源类型的划分以其发展过程和发展条件的相同性为基础，按成因—形态的同一性、生产性能的一致性等原则进行划分，注重林地用途和覆盖特点。

森林资源分类，总体与林业部及全国农业区划委员会现行的分类方案保持一致，并兼顾湖南省的森林状况和卫星遥感宏观调查的精度。具体类别划分参照1994年林业部制定的《国家森林资源连续清查主要技术规定》及湖南省林业厅、林业部中南调查规划院的有关技术规范。总体上按森林资源的Ⅱ级分类进行遥感调查，其中Ⅰ级分类包括林业用地与非林业用地，在Ⅱ级分类中，非林业用地不予细分，而林业用地细分为有林地、疏林地、未成林造林地、灌木林地及无林迹地等。根据需要，个别Ⅱ级地类具有Ⅲ级分类特征。

考虑到编图比例尺精度的限制性和卫星遥感技术的特征性，拟定分类系统主要遵循下述三个基本原则：①尽可能准确、全面、详尽地反映湖南省森林资源土地利用的基本特征、总体面貌、地域差异及特殊之处，以提高调查成果的实用性；②分类主要为全省的宏观规划管理服务，分类受制于卫片解译的可能性和图像比例尺（1∶25万）的局限性；③分类系统将全部森林用地分类对象包含在内。

（二）分类系统及含义

根据上述3个分类原则及湖南省森林资源状况，具体分类方案如表7-1。

表7-1 湖南省森林资源遥感调查分类简表

上述分类方案中，各类型的含义如下：

非林业用地（1）：相当于土地资源调查中的耕地、水域、城镇工矿居民用地、交通用地、草地等所有用地，或者因自然因素限制，或者是从自然因素考虑，宜于作林地使用但因土地适宜性人为因素限制等原因而不宜于用作林业用地的全部土地类型。

有林地（21）：指郁闭度＞30%的天然林和人工林，包括以生产木材为主的幼林（211）和近成熟林（212），生产木本油料、木本粮食、香料、工业原料为主的经济林（213）以及成林楠竹每亩平均达50株以上，新造楠竹地每亩达15株以上，毛竹及有经济价值的小径竹覆盖30%以上的竹林（214）。

疏林地（22）：指森林郁闭度10%～30%的稀疏林地。

灌木林地（23）：指覆盖度＞40%，高度在2 m以下的矮林地和灌丛林地。

未成林造林地（24）：指造林成活率大于或等于造林株数41%，尚未郁闭，但有成林希望的新的造林地。

苗圃地（25）：指固定的林木育苗地。

无林地（26）：指近五年内尚未更新的荒山荒地、采伐迹地、火烧迹地、宜林沙荒地等。

7.1.2 遥感图像分析判读

在湖南省森林资源遥感调查中，以“人机交互解译”作为遥感图像解译的主要技术方法，即在全球最新遥感图像处理软件“ENVI”支持下，进行目标信息增强处理工作，利用我国三联公司开发的野外调查遥感解译系统（RSIES），根据一定的解译标志在微机屏幕上用鼠标进行各种目标图斑的圈定。这种解译方法既发挥了解译工作者长期积累的图像判读经验，又充分利用了计算机的先进性。

任何地物由于其种类和所处环境不同，在不同波长的电磁波频段上，具有不同的地物波谱反射和辐射特征，表现在影像上为色调、形状、大小、阴影和纹理等信息的差异。通过一定的图像增强处理，可以将上述信息得到一定程度的突出。在此基础上，通过借助各种信息的差异和变化，以及它们之间的组合规律，可以确定地物的范围、类别和特征，达到识别目标物的基本目的。依据目标物的位置、形状和大小，量算其长度或面积，从而构成图像判读的基础信息。

（一）解译标志的建立

解译标志是遥感图像解译准确性的保证。本课题根据森林资源的特点，在对各景区TM图像进行目标信息增强处理的基础上，针对分类方案对各种地物类型分别建立了解译标志。

不同的地物类型一般具有不同的解译标志，同一种地物类型因不同的地貌环境和不同的成象时间也具有不同的解译标志。但是，对森林资源而言，因影响波谱反射率的主要因素是叶绿素对波谱的反射与接收，除部分阴影的干扰外，地貌与地区差异对各类森林的影像特征影响较小，故全省不同地区不同地貌环境可以建立统一的解译标志。成象时间不同亦季节不同，而季节的差异是各类森林是否茂盛的关键因素。本课题中，为了避免时相差异对解译标志的影响，基本采用了1998～1999年枯水季节的TM数据。因此，从成相时间考虑，本课题也基本可以建立统一的解译标志。

色调、形态、坐标是遥感图像的三要素。其中，坐标是固定的，则色调与形态是遥感图像最主要的两个因素。在这两个重要因素中，对森林资源而言，形态仅仅反映各类森林的规模大小和几何性质，在解译工作中，通过结合实际情况对建立解译标志具有一定的参考作用（如苗圃等一般为零星地类，在图像上为斑点状）。色调是区分各种森林资源种类的根本因素，在图像上不同的色调和形态组合出形形色色、丰富多彩的信息。根据色调的多层次和形态的多方位两种特征，解译标志主要有：色调的均匀性与饱和度、阴影、暗纹、形态、大小、各要素的排列组合特征、地貌形态等。

建立解译标志的主要依据有：①林业与土地部门已有的资料；②野外实地调查资料；③彩红外航片、黑白航片及SPOT卫星图像等分辨率较高的大比例尺遥感信息；④1∶5万及1∶10万等较大比例尺的地形图资料。

根据上述资料，对照 TM卫星图像的空间位置，建立的湖南省各类森林资源的解译标志如表7-2。

表7-2 湖南省森林资源遥感解译标志

（二）遥感图像解译

（1）基本原则

①以最新时相（1998～1999年）、经过几何配准与目标信息增强处理的TM卫星图像为基本信息源，采用人机交互解译方式对各类森林资源进行判读和制图。

②1∶25万图斑圈定面积精度为：林业用地和非林业用地≥95%，林业用地中各亚类的划分为85%～90%。图斑界线的定位精度一般小于实际界线0.12 mm（两个象元），最大不超过0.18 mm（三个象元）。

③地类的判读，遵循先易后难、由浅入深的原则。具体操作是：从研究程度高、资源丰富的地区开始；先小比例尺后大比例尺（比例尺的大小可根据需要在屏幕上自由放大或缩小，放大程度直至显示清晰的象元）；从区域性宏观解译逐渐向局部微观解译过渡；从地类简单的图斑圈定逐渐向复杂图斑圈定过渡；由简入繁、循序渐进、反复解译、逐步深化。

④地类图斑的归并，以1∶25万TM卫星图像为依据，小于4 mm²（即375亩）的图斑被舍去，并入相邻图斑。复合图斑归并时，按数量原则和类型接近原则处理。如较小的经济林与较大的灌木林地接界时，遵循数量原则，将面积小的经济林归并面积大的灌木林地；而当面积小的经济林同时与面积较大的近成熟林和疏林地接界时，即使疏林地的面积大于近成熟林，按照类型接近原则，将面积小的经济林归并面积稍大的近成熟林，因为这两类同属有林地。

（2）图像判读

①首先输入单景经几何配准和森林目标信息增强处理的TM影像栅格文件（*.TIF格式），在我国国土资源部三联公司开发的RSIES遥感软件交互式功能支持下，以影像文件为判读背景，根据不同地类的解译标志，通过人机交互方式分层圈定。

②图斑的圈定通过操作鼠标完成，沿影像特征的边缘准确绘出全闭合的地类界线，并按地类的不同分别赋予不同的色调，逐景完成全省各森林地类的判读和准确定位。

③为了提高界线的准确性，圈定图斑时需放大屏幕图像进行。判读提取目标地物的最小单元：面状地类大于或等于6×6个象元（在1∶25万图件中相当于0.72 mm×0.72 mm=0.5184 mm²）；图斑短边宽度最小为4个象元（在1∶25万图件中相当于0.48 mm）。

④图斑圈定时，计算机屏幕解译线扫描迹精度为一个象元点（在1∶25万图件中相当于0.12 mm）。图斑线沿图斑外的最临近象元勾绘。

⑤判读过程中，常见图斑界线模糊的情况，这时参考已有森林资源图件1∶5万地形图的地物标示及大比例尺的彩红外航片进行图斑圈定。判读完成后，保存并输出通用的*.DXF矢量格式文件。

7.1.3 解译结果

通过人机交互解译，全省共圈定各类地类图斑5878 个。其中，非林业用地图斑 1351个，林业用地图斑4399个，具体见表7-3。

表7-3 湖南省森林资源人机交互解译结果

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