森林调查监测技术的应用及发展趋势

森林调查监测技术的应用及发展趋势

马玉欣 朱兴明 汪万录 张吉廷

中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心 青海西宁 810000

摘    要：

森林调查监测涉及数据的采集、处理、分析、运用,技术选用的合理性会直接影响森林调查监测的顺利开展。基于此,将简单介绍森林调查监测常用技术,并深入探讨新型森林调查监测技术的应用及发展趋势。

关键词：森林调查监测;信息采集技术;发展趋势;

为可持续林业发展提供信息支持,是21世纪森林调查监测的总体任务。因此,森林调查监测技术的应用需要着重提供相关信息支持,以满足不同森林调查监测任务、区域、对象的需要。

1 森林调查监测常用技术

1.1 信息采集技术

信息采集技术在森林调查监测中的应用较为广泛,常用技术主要有RS(遥感)技术、GIS技术、电子地图技术、野外采样技术以及GPS技术。

RS技术可通过航天遥感和航空遥感为开展森林调查监测工作提供支持,通过精确的量测和立体观察可较好地满足数字化分析的需要,不同传感器的遥感数据可针对性应用于不同的森林调查监测工作。GIS技术在应用中可按照地理坐标输入有关空间数据,并满足数据的检索、查询、存储、显示、分析、运算、提取以及更新等需要,为开展森林调查监测工作提供数据方面的支持。在具体应用过程中,可运用GIS技术进行森林调查监测的经营管理、规划设计、统计分析。电子地图技术可结合GIS技术为森林调查监测工作提供数据支持,也能够解决多样化数据源催生的一系列问题。野外采样技术用于森林调查监测工作的信息采集环节,通过野外采样即可针对性建立数学模型、开展遥感判读训练、动态分析林地变化以及针对性分析评价森林调查监测精度。野外采样技术的应用还需要结合GPS技术实现样地定位的固定,抽样设计与RS技术的融入也会直接影响野外采样技术的应用效果。GPS技术属于森林调查监测工作中的辅助数据源,而随着近年来GPS精度的提升,该技术在森林调查监测工作中的应用范围不断扩大,重要性也随之提升。

1.2 数据处理技术

森林调查监测工作会涉及大量的数据处理内容,从而不利于开展相关工作,因此必须保证数据整理、分类、加工、验算的高质量推进。

遥感数据处理的主要内容为数据的针对性分类,如基于航空象片进行林地分类、林分判读以及航空象片转绘。卫星遥感图像处理则包括图象增强、图像校正、专题分类。GIS数据处理主要以数据标准化为主,包括标准化和规范化的GIS处理、技术标准的数据分类和编排等。野外采样数据的处理主要以抽样演算为主,需要基于实际针对性选择抽样和估测的数学模型,如采用多阶不等概率抽样,需配合多级遥感完成样本抽取,多阶不等概率抽样的精度也需要由此进行针对性计算,以此满足森林调查监测工作的需要。

1.3 数据分析技术

数据分析同样属于森林调查监测工作的重要组成部分,这一分析需基于GIS技术等先进技术展开,以此结合森林调查监测的专题任务,即可开展针对性的数据分析。以森林生物多样性保护项目为例,这一项目中的森林调查监测工作需要围绕特有物种、濒危物种、珍稀物种开展生境分析评价和管理保护,以此开展针对性的数据分析。而在防治荒漠化项目的森林调查监测工作中,数据分析的基础应选择荒漠化现状调查数据,以此综合分析引发荒漠化问题的原因,并合理选择防治途径。数据的复合能力、数学模型的灵敏度、信息的综合功能均会直接影响森林调查监测工作数据分析的精度,因此必须重点关注森林调查监测信息的精度评价与质量控制。

1.4 信息应用技术

森林调查监测只有得到信息应用技术的全过程支持,才能更好地实现任务目标。定期复查、重复测定实现森林动态变化跟踪属于技术的典型应用方式,可以为林业发展提供数据决策。

2 新型森林调查监测技术的应用及发展趋势

2.1 “互联网+”新型森林调查监测体系

在新型森林调查监测技术的具体应用中,近年来我国各地建立的“互联网+”新型森林调查监测体系同样不容忽视,这类体系基于“互联网+3S”思维,能够较好地用于调查森林资源空间分布、动态变换。“互联网+”新型森林调查监测体系由“水文地质信息+固定样地信息+微样地信息+气候气象+土壤+基础地理信息+遥感覆盖+互联网”组成,配合森林调查小班数据库的建设、森林小班精准测树技术的针对性应用、独立异质化小班类小班的聚类分析、树种反演模型的创立,即可在较少耗时、较短周期的前提下实现低成本、高精度、高可靠性的森林调查监测。“互联网+”新型森林调查监测体系的常用技术包括无人机摄影核查造林、3S系统数据统计、小班聚类分析和“GIS、RS、互联网”综合应用。在体系的应用过程中,手持式测树超站仪、森林样地观测无人机、CCD超站仪等设备,以及3D量观三维建模技术、立木精测技术、3D电子角规林分观测法、5～9株树微样地法等技术的针对性应用也需要得到重视。

2.2 基于voronoi图的森林调查监测技术

近年来,我国森林调查监测领域发展迅速,各类新型技术大量涌现,基于voronoi图的森林调查监测技术便属于其中的典型。voronoi图具备空间动态、唯一性、邻接性等特点,适用于森林调查监测工作中的复杂邻域关系处理,能够较好地满足森林调查监测结果分析需要。在技术的具体应用中,可采用Arcgis软件构建voronoi图,结合调查技术规定,即可通过GPS采集样点与voronoi图快速准确地得出林地分布情况,技术的实用性可见一斑。

2.3 发展趋势

结合上文提及的新型森林调查监测技术可以发现,这类技术具有技术集成性、信息时效性、数据多样性、成果共享性等特点,计算机与网络技术在其中发挥着关键性作用,由此可简单了解森林调查监测技术的发展趋势,即精细化、统计化、智能化。所谓精细化指森林调查监测技术的精细化调查能力将不断提升,配合各类先进技术和设备,即可有效提高森林调查的精确度;统计化指随着技术的发展将能够实现株数统计、导线测量、物量计算和面积统计等功能;智能化则是指智能化技术将更多用于森林调查监测,由此实现的资源管理集成化、智能化必须得到重视。

3 结语

21世纪的森林调查监测技术发展较为迅速。在此基础上,本文探讨的“互联网+”新型森林调查监测体系、基于voronoi图的森林调查监测技术等内容,则直观展示了森林调查监测技术的发展方向。为更好推进森林调查监测技术发展,大数据技术、云计算技术、先进调查监测设备的引入和应用必须得到重点关注。

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资金赞助项目：全国森林资源调查专项任务（西宁中心）