如何利用卫星影像进行森林资源评估.docxVIP

PAGE

1-

如何利用卫星影像进行森林资源评估

一、1.卫星影像的选择与预处理

(1)卫星影像的选择对于森林资源评估至关重要，它直接影响到评估结果的准确性和可靠性。在选择卫星影像时，需要综合考虑影像的分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和覆盖范围等因素。高分辨率的影像可以提供更详细的森林结构信息，而时间分辨率的考虑则有助于追踪森林的变化趋势。光谱分辨率的选取应与森林覆盖类型的识别需求相匹配，例如，对于生物量估算，通常需要多光谱影像来提取植被指数。此外，影像的覆盖范围应确保能够覆盖整个研究区域，避免因数据缺失导致评估结果的偏差。

(2)在获取到合适的卫星影像后，预处理步骤是确保数据质量的关键。预处理通常包括辐射校正、几何校正、大气校正和地形校正等。辐射校正旨在消除或减小传感器响应过程中引入的误差，如大气散射和反射等。几何校正则是为了消除影像中由于地球曲率和传感器姿态变化造成的畸变，使其与真实地理坐标相匹配。大气校正和地形校正的目的是进一步消除大气和地形因素对影像辐射值的影响，提高影像的清晰度和准确性。

(3)预处理后的卫星影像还需进行数据融合和影像拼接，以确保整个研究区域的影像质量一致。数据融合是将不同时间、不同传感器获取的影像数据进行结合，以获取更全面的信息。例如，结合多时相的影像可以追踪森林的生长变化。影像拼接则是将不同影像块按照地理坐标进行对齐，确保拼接区域没有明显的人工痕迹。最后，为了后续分析的需要，可能还需要对影像进行裁剪和重投影等操作，以适应特定的分析框架和地理信息系统（GIS）的要求。

二、2.森林资源信息提取方法

(1)森林资源信息提取方法主要包括遥感技术和地面调查相结合的方式。遥感技术利用卫星和航空平台获取的大面积影像数据，可以快速、高效地监测森林覆盖状况和生物量。例如，MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）传感器提供的中分辨率多光谱影像，常用于估算森林覆盖度和生物量。以亚马逊雨林为例，MODIS影像数据被用来估算森林生物量，结果显示亚马逊雨林的生物量约为4.5×10^13吨，是全球森林生物量的一半以上。

(2)遥感图像处理技术如监督分类、非监督分类和决策树分类等，在森林资源信息提取中发挥着重要作用。监督分类需要预先定义训练样本，通过这些样本对影像进行分类。例如，利用Landsat8影像对四川省某森林区域进行监督分类，可以识别出森林、水体、建设用地等不同地物类型。非监督分类则不需要预先定义样本，通过影像自身特征进行分类。如ISODATA算法在内蒙古某地区森林资源信息提取中的应用，将森林、草地、水体等地物类型有效区分。

(3)高分辨率影像如QuickBird、WorldView-2等在森林资源信息提取中也具有重要意义。这些影像可以提供更详细的森林结构信息，有助于精确估算森林生物量。例如，利用WorldView-2影像对云南省某森林区域进行生物量估算，结果显示该区域的生物量约为每公顷120吨。此外，结合地面样地调查数据，可以进一步验证遥感估算结果的准确性。这种方法在森林资源动态监测和可持续管理中具有广泛应用前景。

三、3.森林覆盖度与生物量估算

(1)森林覆盖度是衡量森林资源状况的重要指标，其估算方法通常依赖于遥感影像分析。例如，在印度尼西亚，利用Landsat8影像数据，通过计算植被指数（如NDVI）来估算森林覆盖度。研究显示，2015年印度尼西亚的森林覆盖度约为63%，其中约有一半的森林覆盖度在60%以上。这一数据有助于评估森林资源的保护状况和制定相应的森林管理策略。

(2)生物量估算则是森林资源评估的另一关键环节，它直接关系到森林的碳储存能力和生态服务功能。在非洲撒哈拉以南地区，通过结合遥感影像和地面样地调查数据，估算出该地区的森林生物量约为每公顷100吨。这一估算结果对于理解森林生态系统碳循环和应对气候变化具有重要意义。例如，在肯尼亚，生物量估算数据被用于制定森林保护计划和碳汇项目。

(3)森林覆盖度和生物量估算在实际应用中具有广泛的影响。在美国加利福尼亚州，通过对森林覆盖度和生物量的长期监测，发现森林火灾风险与森林密度和生物量密切相关。据此，当地政府采取了包括森林清理和植被管理在内的措施，以降低森林火灾风险。此外，在巴西，生物量估算数据被用于评估森林砍伐对碳汇的影响，为制定森林保护政策提供了科学依据。这些案例表明，森林覆盖度和生物量估算在森林资源管理和环境保护中具有重要作用。

四、4.森林健康状况监测与评估

(1)森林健康状况监测与评估是维护森林生态系统稳定和可持续发展的关键环节。利用遥感技术，可以对森林健康状况进行长期、大范围的监测。例如，欧洲航天局（ESA）的哨兵-2（Sentinel-2）卫星提供了高分辨率的影像数