3.2　竹林资源调查因子遥感专题信息

竹资源在调查监测方面同样遵循森林资源的遥感监测技术体系。目前，在“3S”（遥感、地理信息系统和全球定位系统的简称）综合技术的支撑下，遥感信息在扩大森林资源调查范围、提高工作效率、防止偏估等方面发挥了重要作用（王雪，2009）。遥感系统是一个从地面到空中直至空间；从信息收集、存储、传输处理到分析判读、应用的完整技术体系。

3.2.1　调查因子遥感专题信息的获取

遥感信息获取是遥感技术系统的中心工作。遥感工作平台以及传感器是确保遥感信息获取的物质保证。遥感（工作）平台是指装载传感器进行遥感探测的运载工具，如飞机、人造地球卫星、宇宙飞船等。按其飞行高度的不同可分为近地（面）工作平台，航空平台和航天平台。这三种平台各有不同的特点和用途，根据需要可单独使用，也可配合启用，组成多层次立体观测系统。传感器是指收集和记录地物电磁辐射（反射或发射）能量信息的装置，如航空摄影机、多光谱扫描仪等。它是信息获取的核心部件，在遥感平台上装载上传感器，按照确定的飞行路线飞行或运转进行探测，即可获得所需的遥感信息。常见的竹林遥感专题信息获取的设备及技术包括：地基数字可见光照相机、卫星系统、激光雷达遥感系统等。此外，还有一种无人机遥感系统。

无人机遥感系统是近几年迅猛发展的技术手段，主要通过无人机搭载机载多波段扫描仪获取遥感信息。机载多波段扫描仪与相应的轨道遥感器比较，在空间和波谱分辨率以及数据采集时间、地点等多方面，具有更大的灵活性、自主性和适用性，成为星基遥感的重要补助，尤其是近年无人机的发展，为竹林资源的监测带来突破性的技术变革。如飞机航拍、机载三维激光遥感、无人机航拍等，都是传统卫星遥感影像很好的替代方式。目前，有一些商用的或公开可用的多波段扫描仪（MSS），包括Daedalus公司的机载多波段扫描仪（Airborne Multispectral Scanner, AMS）（见图3-2）和NASA的机载陆地应用遥感系统（Airborne Terrestrial Applications sensor, ATLAS）。

3.2.2　调查因子遥感专题信息的基础试验

遥感试验的主要工作是对地物电磁辐射特性以及信息的获取、传输、处理分析等技术手段的试验研究。遥感试验是整个遥感技术系统的基础。遥感探测前需要遥感试验提供地物的光谱特性，以便选择传感器的类型和工作波段。遥感探测中对遥感数据的初步处理也需要遥感试验提供各种校正需要的信息和数据。在获得遥感数据之后，遥感试验也可为判读应用提供基础。遥感试验在整个遥感过程中起着承上启下的重要作用（蒋宗立，2004）。

1.地物专题信息遥感识别基础试验

图像解译是遥感技术应用的一项基础的、重要的工作。不同的地物具有不同的电磁波辐射能量，在遥感影像上表现为不同的像元灰度值。根据遥感技术的电磁波成像原理（梅安新等，2001；朱骥等，2002），各种地物由于其结构、组成以及理化性质的差异，从而导致不同的地物对电磁波的反射存在差异。光谱和纹理特征是目前较为常用的两种直接解译标志，而任何的地物分类或专题信息提取基本上都离不开地物光谱信息的应用。植被的反射波谱曲线规律性明显而独特，这种现象在遥感图像的不同波段上则会形成不同的像元光谱值。可利用同一地物在不同波段上所形成的像元光谱值的差异，进行植被覆盖及分类等研究（刘健等，2007）。在我国南方地区多为山地丘陵地形，单纯利用地物光谱特征开展信息提取往往受“同物异谱”和“异物同谱”现象的强烈干扰，地物识别精度较低。因此，在地物光谱特征的基础上，加入纹理特征进行地物信息的识别基础试验，是提高分类识别精度的重要所在。例如竹资源的光谱特征与杉木、马尾松等较为相似，可通过基于像元与面向对象光谱阈值比较，结合纹理的识别，开展竹林资源遥感识别基础试验研究（刘健等，2010）。

2.遥感因子获取基础试验

遥感图像隐含信息的提取是在遥感识别的基础上，进一步深化遥感技术应用的关键内容。遥感因子包括很多种形式，例如各种植被指数、纹理指数、坡向、坡位、坡度、地貌、海拔、土壤种类、土壤属性以及气象因子等指标。根据影像来源的不同，选定各种遥感监测因子的获取方法。目前，竹林综合指标监测需要大量基础数据，实地调查存在一定的局限，需要的竹林植被覆盖信息、竹林环境信息以及竹林气候信息，可分别通过遥感手段获取的植被指数、提取的坡度、坡向、海拔等地形因子以及降雨量、气温等指标来反映，利用遥感影像结合合适的方法进行获取，大规模监测森林参数、环境因子与气象因子的遥感监测、获取的基础试验，对提高调查效率，减少调查成本具有重要作用。

3.竹林资源遥感区划基础试验

竹林资源的遥感区划是固有影像信息提取分析后，进行的一种实践性的操作，是将遥感技术推向实地具体应用的重要试验。随着高空间分辨率影像的出现以及计算机软件技术的不断发展，逐渐形成针对高分辨率影像的自动解译图像的方法，例如人工神经网络、小波分析、分形技术和模糊分类方法等，并根据遥感影像信息形成的大的地性线、分类经营区划线、权属边界线和土壤类型区划线等基本小班划分的基本原则（张艮龙等，2010），避免人为主观地对竹林资源进行不合理的区划，通过结合图像信息自动解译技术与遥感影像各种划分参考线的生成，利用遥感手段进行竹林区划的基础试验，为竹林区划提供一种新的技术与方法。

4.森林参数遥感定性定量基础试验

森林参数的定性定量不仅是遥感技术应用的核心目标，对遥感行业发展以及竹林生态系统机理性研究具有重要意义。当前遥感技术定性化逐渐转变为定量化发展，已经不仅仅将遥感技术用于判断竹林植被参数的“有”和“无”，“多”与“少”的遥感定性判定，而现在已把焦点聚集于如何用遥感手段对竹林植被参数进行量化估测与实时监测，例如森林生态系统健康的判定，不再局限于森林是否有病虫害或者是虫害等级高低的定性试验，研究学者已经将森林植被净初级生产力（NPP）和叶面积指数（LAI）等定量化的指标应用于森林生态系统健康的评价（肖风劲等，2003）。同时结合遥感因子获取基础试验，获取各类遥感因子量化指标，例如通过获取归一化植被指数（NDVI）、红边参数、纹理指数等遥感监测因子，突破传统定性试验的局限与不足，应用“基于片层面向类”的定量算法实现定量基础试验（亓兴兰，2011）。

3.2.3　调查因子遥感专题信息预处理

图像清晰、信息丰富、类型间边界清楚、几何位置准确、分类精度高的图像为正确获得现势性较强的信息、修订非遥感资料以及相互验证提供基本保证。直接从传感器获得的遥感数据，由于传感器本身的缺陷、平台的姿态、感知和传输中大气的影响、地形的影响以及其他因素的干扰，获得的遥感数据含有光谱和几何特征上的失真和畸变，同时，获得的遥感图像包含对象表面及一定空间层次的多种特征，而监测所需要的信息必须尽量真实准确地表达监测对象的某些方面的特征。因此，原始的遥感数据必须经过一系列的处理和分析，消除几何和光谱畸变，突出关心的信息，淡化不必要的信息，即首先通过必要步骤进行图像复原，然后根据监测的内容通过各种方法进行图像增强，最后应用多种分类和分析方法提取特征信息，在此基础上，完成遥感制图、进行解译、判读和应用。遥感图像处理主要步骤包括彩色图像合成（优化波段组合）、几何精校正、特征信息提取、图像镶嵌、重采样、分类以及制图等一系列图像处理和分析。

3.2.4　调查因子遥感专题信息的提取

竹林调查因子遥感专题信息的提取可根据提取结果的类型分为定性指标提取和定量指标提取两类。定性指标的提取多属于传统竹林调查中直观展现的各类因子，如竹林分布面积、竹种组成、竹林树高、胸径、冠幅等因子；竹林调查的定量指标是基于遥感技术背景下，利用遥感影像的特性进行分析从而提取出如竹林病虫害状况、火灾预测因子、林地土壤肥力、林地质量等调查因子。可归为：①影像信息直接判定；②结合环境要素的遥感信息定量反演；③基于模型结合的遥感替代估测。

3.2.5　调查因子遥感专题信息的应用

遥感信息应用是遥感的最终目的。遥感应用则应根据专业目标的需要，选择适宜的遥感信息及其工作方法进行，以取得较好的社会效益和经济效益。

1.竹林资源调查和规划

传统的竹林资源调查和规划以地面调查为主，精度低、野外工作强度大，耗时耗财。随着遥感信息技术及社会对竹林资源信息需求的多样化，遥感技术在竹资源调查中的作用越来越重要，范围越来越广，类型越来越丰富。航天、航空、地面等不同平台类型，如微波雷达、激光雷达等，千米级到厘米级不同空间分辨率，单波段到高光谱不同光谱分辨率的遥感数据在竹林调查与规划中均有应用。激光扫描在林业上的应用包括地形海拔的确定（Kraus等，1998）；单树树高和蓄积的估测（Brandtberg等，1999）；数字化航空照片上林分、样地和树木的水平测量以及树冠的识别；等等。芬兰是将遥感在森林资源调查与规划中应用的典型之一，其用于森林调查规划最合适的一种遥感图像是目前使用的数字航空照片，而对于大区域森林调查则采用被动式卫星图片（Anttila等，2002；Holopainen，1998），航空照片在其竹林规划中使用已成为传统。我国遥感在竹林资源调查与规划中应用起步较晚，早期主要用于一类调查和二类调查。随后，国家林业局进行了全国范围内采用SPOT等高分辨率卫星数据开展森林资源调查的研究，掀起了新一轮的森林资源航天遥感调查热潮。遥感信息技术现已广泛用于遥感蓄积量估测、森林资源面积、郁闭度、树种分布等专题信息提取。

2.森林火灾的监测预报

森林火灾是自然灾害中最为严重的一种，森林一旦发生火灾，不仅会使辛苦几年培育的竹木顷刻间化为灰烬，而且会对生态环境带来严重的负面影响。如果能及时监测、预报森林火灾，其带来的损失就会大大减小。这时，遥感技术对预测森林火灾起到了至关重要的作用。我国林业早在20世纪50年代就开展了利用航空遥感技术进行森林火灾监测，其在1987年大兴安岭特大森林火灾监测中发挥了非常重要的作用。随着卫星遥感技术的深入发展与应用，我国科研人员不断地探讨利用遥感技术进行森林防火应用的研究，并取得了一定的成效，如利用MODIS等遥感卫星数据有效解决了森林火灾预警监测模型中可燃物类型的分类方法、植被因子的估测、小火点自动识别等方面的应用技术（覃先林，2005）；MODIS数据用于森林火灾预警；海事卫星技术等应用于我国森林火灾的预防、监测及扑救工作中；近年来，随着无人机遥感技术的兴起，该技术也用于森林火灾监测中。目前，我国国家森林防火指挥部卫星森林火灾监测系统已发展成为国家森林防火指挥部和各省市林业部门防火办对森林火灾宏观监测的主要手段，并为扑救指挥提供了可靠的数据保障和技术支撑。

3.森林病虫害监测

受害森林群落的光谱特征变化是森林病虫害遥感监测的主要依据。相关研究学者不断尝试利用雷达遥感、航天遥感、卫星遥感等遥感技术进行森林病虫害监测。雷达遥感主要应用于监测害虫迁飞、迁移等行为，例如，雷达能监测到143m处的马尾松毛虫成虫以及吊持在氢气球下升空1020m的马尾松毛虫成虫（薛贤清等，1987）。航空遥感广泛用于监测害虫的种群动态、树种死亡率、受害群落林冠变化，获取病虫害信息等。卫星遥感如TM影像5、4、3波段合成能够判别不同虫害区域、不同植被指数的差异来监测森林病虫害等级、估测森林病虫害面积及区域、森林损失等。遥感监测森林病虫害具有面积大、周期短、获取的信息不受干扰等优势，越来越得到人们的广泛关注，具有广阔的发展前景，而高光谱遥感技术的出现进一步拓宽了遥感监测森林病虫害这一新领域，寻找病虫危害程度与原始光谱、植被指数等变化之间的关系，确定不同树种病虫害监测的敏感波段和敏感时期，是目前高光谱遥感用于森林病虫害监测的研究热点和关键。目前已实现杉木炭疽病的早期监测（伍南等，2012）、马尾松虫害等级监测（许章华等，2013）、松萎蔫病的早期监测（王晓堂，2011）等。

4.竹林地土壤肥力遥感监测

我国于20世纪80年代初首次利用遥感技术，进行了第二次土壤普查。不少学者利用遥感技术，运用获取的多波段、不同时相的遥感影像，进行了防护林地区的土地、森林资源的调查与评价等工作。随后遥感技术被广泛运用于土壤肥力的研究，并取得了一定的成果。土壤肥力遥感监测是指从遥感数据中获取有用的信息来反演土壤质量，从土壤光谱和植被光谱中提取与土壤肥力相关性高的指标，利用多元统计回归、逐步多元回归分析、最小二乘和主成分分析等统计学方法来构建反演模型，以估测研究区的土壤肥力。近年来神经网络方法也运用于土壤肥力预测，通过各地研究结果表明神经网络方法对土壤肥力的预测精度高于其他的方法。

5.其他要素遥感监测

遥感技术除用于上述领域监测，还用于竹林资源健康、竹林地土壤水分、竹林生长质量等方面的监测。如土壤水分的遥感监测方法主要为可见光和近红外遥感、热红外遥感、微波遥感、高光谱遥感和陆面数据同化法等（胡猛等，2013），方法上则有热惯量模型、植被指数、温度变化及光谱反射率等理化参数不断运用于地面土壤水分的估测（田国珍等2013），等等。遥感技术使森林各方面的监测成为可能，为今后森林可持续经营提供参考。

3.2.6　遥感在竹林资源调查中应用的发展趋势

自从遥感技术引入到竹林资源调查中以来，通过几十年的应用和发展，遥感技术已成为竹林资源数据获取的有效手段之一。卫星遥感在空间分辨率和光谱分辨率方面的提高，为遥感提供了丰富的信息源，拓宽了遥感应用的深度和广度，给竹林资源清查和监测工作带来了新的发展机遇。当前，竹业正走向信息化、数字化，而作为其最重要的数据源的遥感发展，为竹业信息的顺利实施提供了强大的信息保证。遥感在竹林资源调查中的应用将具有广阔的发展前景。

（1）为了满足国家森林资源连续清查的业务要求，在现有森林资源清查体系的基础上，以统计理论抽样技术为基础，以“3S”技术为支撑，遥感监测与地面调查技术相结合的多阶遥感监测体系的建立与应用，能充分发挥遥感的优势，快速、准确清查总体竹林资源的数量、质量及其消长动态，从而掌握竹林生态系统的现状和变化趋势。

（2）建立遥感控制点影像库，不仅能提高竹林资源清查遥感监测的效率和精度，对林业其他领域或其他行业的遥感监测也是非常有必要和有利的基础建设。

（3）建立不同地类和不同竹林资源类型的解译标志，形成我国不同区域的竹业遥感解译标志库，为竹资源的自动信息提取和遥感样地的判读及分析提供依据。

（4）随着遥感技术与信息处理技术的提高以及竹业工作的需要，竹林资源清查中遥感监测正从定性走向定量，从静态估算走向动态监测，从试验走向实际生产应用。

（5）通过遥感的宏观监测技术，结合现有森林资源清查体系5年1次累加的调查技术，形成竹林资源清查技术方法、构建相关技术体系，为国家竹业生态建设、竹业产业开发、绿色GDP的核算以及竹林资源可持续经营与管理等提供依据。

（6）通过“3S”技术在竹业资源与生态环境综合监测中的应用，优化技术体系，建立以“3S”技术为平台的新型监测评价模式和体系。

（7）将低分辨率宽视场的遥感数据，如MODIS、AVHRE、SPOT-vegatation或CBERS-WFI等引入竹林资源清查体系，并与现有清查体系结合，以其宏观、高时间分辨率的优势，可以提供竹资源宏观监测数据，并缩短提供宏观监测成果的周期。

（8）随着高光谱遥感技术的发展，研究和尝试高光谱数据在竹林资源清查中的应用，分析不同竹林类型，甚至竹种的光谱特征，建立光谱库，将有利于提高竹资源信息的自动化提取效率和精度。