遥感技术在森林覆盖率中的应用探究

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时间:2019-10-24

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1、遥感技术在森林覆盖率中的应用探究黄平良广西乐业县木材公司广西乐业533200【摘要】:现阶段,我国森林资源的监测由传统单一化转变为综合化,监测内容也H益丰富,在森林资源的监测中,森林的覆盖率、蓄积量是主要的监测重点,随着遥感卫星的发展,促使遥感技术集中了空间电子计算机通信,地理学等学科的成就,成为一种重要的高新技术。遥感技术能够获取丰富的地理信息,在林业领域的应用具有综合性能高、成本低等特点。笔者结合工作实际对遥感技术在森林覆盖率中的应用进行了探讨,以期为后续林业调查监测提供参考。【关键词】:森林覆盖率;遥感技术;应用情况;发展趋势在陆地生态系统中森林占有主体地位,总面积超过41

2、公顷,占到陆地总面积的31%⑴。20世纪后,森林覆盖率以及森林质量开始下降,生环坏境事件也不断出现。以往森林资源监测中,传统的原地观测与受控实验需要大量的人力和物力,并II速度缓慢,时间序列可比性差,在偏远地区调查则面临更大的困难,存在较大的局限⑵。遥感技术的应用为人们提供了海量的信息并且视野更加广阔,人们获取的信息也更加连续、客观、重复和动态,遥感资料分辨率也更高。林业作为我国经济建设必不可少的物质基础,其充分利用资源具冇非常大的难度,我们需要采取先进的生产方式来进行开发,而利用遥感遥感技术研究森林资源开始得到重视。1森林覆盖率森林以乔木为主,同时包括了草本植物灌木以及其它生物

3、。森林占空间大,同时会对周边的生物群落造成一定的影响。在森林资源的调查过程中,森林的覆盖率不仅显示了所在区域,或者国家的森林覆盖程度,同时还代表了整个国家的绿化程度。国家林业的发展方向和经营方向是以国家森林覆盖率为制定依据的。同时,森林覆盖率也是主导水土保持和森林效益的重要分子,国家计划自然资源的重要指标⑶。当前,国内外关于森林覆盖率的讣算方法并无统一的定论,尤其是林分的密度,计算范畴与林带行数等争议最大。通常情况下,都是根据自己的实际国情按照以往计算方法计算森林覆盖率的。随着科学技术的发展和信息技术的广泛应用,森林覆盖率也受到越来越多的关注,最主要的三种监测方法包括航天调查、地

4、而调查以及卫星遥感监测。其中,地而监测的效果最差,并且耗费时间长,人力物力耗费多,卫星遥感则成本低,监测效果好,影像获取周期短,因此得到越来越广泛的应用。2森林覆盖率调查方法地面调查。地而调查主要采用小班调查和抽样调查组合方式。其中,小班调查负责将面积与蓄积等资源数据落实到小班地块当中。抽样控制则负责控制总体的蕃积精度,为小班调查的顺利进行提供基础和前提。地面调查方式一方面能够确保将面积数据落实到小班,另一方面可以确保蓄积精度,让后续监测工作可操作性更强。航片调查。我国于上世纪50年代开始使用航片调查,其主要在西北部荒漠地带和原始森林调查中使用,而在人工林或次生林覆盖率调查中很少

5、使用。航片调查方式进行森林覆盖率的监测由于需要准确的野外调查数据做准备,因此将耗费大量的人力与物力。遥感调查。我国现已拥有多颗遥感卫星,同时建立了国家遥感中心。为资源环境的研究以及国民经济的发展建设提供了宝贵的空I'可数据资料,当前,卫星遥感技术发展突飞猛进,影像分辨率大幅度提高,光谱分辨率己经达到亚米级水平,对实现全天候观测,并形成了遥感网络。3森林覆盖率调查屮遥感技术的应用传感器是遥感技术的核心部分。根据不同的搭载平台可分为星载、机载、气球与手持四种类型,其屮卫星传感器的研究与应用最为广泛⑷。3.1遥感技术的应用价值第一,由于遥感卫星能够围绕地球进行周期性的运转,因此可提供地

6、球结构与地球表面的数据和图像,通过卫星遥感影像和数据能够直观的看到被砍伐的树木和森林。森林大肆被砍伐或破坏,森林面积减少,森林覆盖率都能够通过遥感技术直观地了解到。第二,遥感技术能够提供云层覆盖的森林状况。卫星遥感在降水量大、云雨较多的地区较难获得精准的森林覆盖率,陆地卫星遥感也捕捉到比较完整的数据影像。随着遥感技术的发展,雷达卫星的出现大大提高了卫星遥感的空间分布率,同时可以在昼夜获取准确的卫星数据,让森林资源监测得到延展。第三,遥感技术可提供准确的森林覆盖数据。卫星遥感可在一到两天的时间重复覆盖同一地区。可见卫星遥感监测森林覆盖率时所需的周期短,并且卫星遥感可根据实际情况自行

7、调整周期。当前卫星遥感的信息化水平大大提髙,减少了人力物力,同时在处理森林火灾、森林污染,病虫害防治等方面更加有优势⑸。3.2森林覆盖率调查遥感技术的具体应用森林覆盖率的动态变化是森林健康状况的直接表现,遥感图像估算森林覆盖率的方法主耍有直接分类法与模型法。直接分类法是利用最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等算法方式,将森林与非森林分开,获得森林覆盖率。模型法则建立在地而调查基础Z上,采用与森林覆盖率相关性高的波段或者变量建立起多元冋归模型,包括线性冋归模型与非线性回归模型

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