基于GIS 的森林采伐辅助决策系统研究

杨雪春，刘东兰，郑小贤

（北京林业大学 森林资源与环境管理国家林业局重点实验室，北京100083）

森林可持续经营的实践促进了森林采伐方式和技术的发展。森林资源的管理决策中，采伐前的规划设计是森林采伐作业的重要依据。因此，如何能更好地选择及优化采伐方法，以及如何更有效地对采伐作业设计数据进行空间管理，实现森林采伐空间的分析及成图，已然成为制定采伐规划设计中所必须考虑的问题［1-8］。地理信息系统（GIS）因具有强大的空间数据及非空间数据处理功能，已经被广泛应用于农业、林业、资源调查、灾害预测、环境评估、国土管理、交通运输、城市规划、军事等领域［5］。以福建将乐林场为对象，开发基于GIS的森林采伐辅助决策系统，把伐区设计落实到数字化图面，分析伐区地理属性之间的相互关系，优化采伐方式、林种、树种、面积、蓄积，制定年度采伐计划，直观分析采伐作业的空间合理性和配置伐区及采伐进程，为森林采伐决策提供现代方法和技术。

1 系统目标与说明

1.1 系统构建目标

系统构建的最终目标是为林场采伐决策提供技术支持。通过利用GIS强大的空间分析及计算的能力，通过多模型集合，计算林地合理采伐数据。该系统可实现胸径、树高、小班号等林地基本信息的查看；也能实现优选伐区、木材流分配、楞场选择、集材道路选取等功能的空间显示及计算，为林场采伐决策提供依据。

1.2 系构建说明

该辅助决策系统以GIS技术为基础，结合森林经理学科相关理论，将林场森林采伐方案的确定通过程序实现，达到传统的实地勘察决策转变为系统自动计算与分析的目的，同时，系统具备良好的扩展性和稳定性，保证了分析结果的科学性［9-11］。

2 系统设计

2.1 系统集成框架

本森林采伐辅助决策系统框架如图1所示，包括了3层结构：管理层、分析层和应用层。系统框架3层结构为：管理层主要利用与森林采伐相关的空间数据和属性数据及空间数据库引擎技术，通过物理或网络存储设备统一进行存储与管理，保证数据的安全性、完整性、一致性和空间联动性；分析层由GIS空间分析模型、地形处理模型、林分生长模型和伐区优选模型组成，是系统实现的技术支撑；应用层主要是融合构成统一的用户界面，提供了系统可视化查询、分析与管理、遥感影像分析、采伐信息管理与分析，并进行统计、动态监测、评价与决策支持等功能。系统建设前需要进行原始数据采集及预处理。原始数据采集包括地理信息采集和林场森林资源数据采集2大类，获得数据后进行数据预处理是对获得的多源异构数据进行编辑与审核，再进行分类加工，最后进行编码。

图1 森林采伐辅助决策系统的集成框架Fig.1 Integration framework of decision and development of support system for deforestation

2.2 系统功能模块设计

本系统是以合理采伐为目的的森林资源管理系统，它集成了数据采集、录入、存储、查询、更新、分析、维护、发布和共享的功能，是信息集成化的地理平台。该系统应具有分析森林资源生长、变化（种植、采伐、自然灾害影响等）分布特征和变化规律的功能，为林场采伐提供辅助决策技术支持。其主要功能如下：

2.2.1 GIS功能

1）数据浏览：通过属性数据查询，以空间图形的形式浏览实验区信息，配以图例以及专题图渲染，使得林班信息直观显示，便于用户可以对林场信息的掌握。

2）数据查询：通过输入需要查询的小班号，可以查询小班的全部属性信息，并以空间图形及数据表格的形式显示出来；SQL查询通过各种条件执行查询功能，查询方式有算术表达式、函数表达式、逻辑表达式等，可满足用户对所需小班信息快速准确查询的需求；可利用工具栏中的查询图标，点击地图上的小班，即可获得小班的全部属性信息，提高用户获得属性信息的速率。

3）数据更新：分2种处理，一是没有人为经营活动的按照生长模型进行数据更新，二是有人为经营活动（本文局限于采伐）按照采伐设计和伐后验收进行数据更新。

4）统计分析：a报表统计：提供满足地方的森林采伐设计要求的固定格式报表的统计；b定制统计：提供不同要求的定制统计，满足用户的不同业务需求。

2.2.2 空间分析 叠加分析（overlay）是地理信息系统（GIS）提取空间隐含信息常用的手段之一，是在统一的空间参考系统下，通过对不同的数据（图形、属性）进行一系列的集合运算，产生新数据的过程［12］。为方便林场采伐设计，需要把不同属性信息的数据如林班、河流、湖泊、道路等进行叠加分析，形成具有多重属性的林相图。

缓冲区（buffer area）是为保护研究区内溪流、湖泊、湿地、道路等环境而在周边划定的禁止采伐、机械进入的森林地段。根据数据库中的点、线、面等实体建立缓冲区，缓冲区内的林分不作为采伐作业伐区选择对象。

栅格数据空间分析扩大了林场森林资源数据库的应用范围。根据属性将数据库内容进行转换与处理，结合栅格数据，主要是数字高程模型图（DEM），进行栅格数据分析，可以完成森林采伐相关内容因素的提取，实现GIS、遥感技术与林学知识的进一步关联。由DEM提取的派生数据如图2、图3所示。

图2 坡度图Fig.2 The map of slope

图3 坡向图Fig.3 The map of aspect

2.2.3 模型分析 主要有6种不同的分析模型：林分因子提取模型、生长模型、优选伐区模型、合理年采伐量模型、集材优化模型、合理木材流分配模型，具体分析如2.3小节所述。

2.2.4 数据管理 为实现对林场资源数据的管理及变更信息实时记录，且方便林场对森林的智能化及数字化管理，实现林场可持续经营，需要对现有数据进行管理。系统数据管理模块主要包括：小班属性编辑、采伐因子数据编辑、属性检查等内容。

2.2.5 图表生成 图表是数据统计的结果显示，是对采伐作业进行定量分析的基础以及实施定量考核以及制定相应政策的重要参考。系统生成的主要统计报表包括采伐小班统计表、小班变更统计表、采伐量统计表等。

专题图主要是指根据采伐方式需求制作相应的图，并实现创建和编辑专题符号，能对图名、比例尺、指北针、图例等地图要素进行编辑。

2.2.6 其他 主要功能包括：1）系统维护：包括数据备份和数据恢复等功能，以及系统网络运行环境安全和后台数据库使用安全等。2）信息发布：通过文本、图像、报表等方式，在局域网（或互联网）上发布成果信息以及变化信息等。系统结构如图4。

2.3 主要模型设计

2.3.1 林分因子提取模型 森林采伐主要空间技术指标（集）的提取，如实现对等高线的自动处理，形成将乐林场的DEM，并根据DEM（数字高程模型）提取所需的地形因子，如坡度、坡向等；根据林场地形图、小班图像等分析影响森林采伐规划设计的其他地理因素。

2.3.2 生长模型 利用林分主要生长因子（平均直径、平均高、蓄积等）生长模型预估未来的生长状况和生长量。

2.3.3 优选伐区模型 根据林道可及度选择可伐小班，根据郁闭度、龄组、蓄积量、树种，以及禁伐区、道路、河流等限制，综合评价选择合适的伐区、楞场区域和集材道路。

伐区的最终选择需要综合考虑多方面的因素，除去空间采伐因子外还需考虑运材集材的费用、木材流分配的可行性、森林经营综合效益等等。整合各种对森林采伐的约束条件，优化伐区的选择流程如图5所示（主要是以主伐为例）：

2.3.4 合理年采伐量模型 森林采伐需要保证年采伐量不大于年生长量，以实现森林资源的可持续发展。合理的年采伐量需要根据现有的森林资源状况，森林的经营类型，各种树的采伐年龄，主伐或间伐的平均单位面积蓄积量，更新造林树种结构，小班面积，树种的比例等多种因素综合进行考虑，采用“面积控制法”计算。

式中，M为合理年采伐量（m3）；S为合理年采伐面积（hm2）；Mp为成过熟林单位面积蓄积量（m3·hm-2）。

图4 系统结构Fig.4 System architecture

图5 伐区选择示意Fig.5 Selection of cutting area

合理年采伐面积Fi（i=1，2，3，4，5）的确定有以下5种方式：

F1、F2、F3、F4和F5分别为轮伐期公式、成熟度公式、第1林龄公式、第2林龄公式和林况公式的合理年采伐面积［13-14］。系统根据不同的林地状况选择合适的采伐量模型。

式（2）中，S1为用材林经营面积（hm2）；S2为成过熟林面积（hm2）；S3为成过熟林面积与近成熟林面积之和（hm2）；S4为成过、近熟林面积与中龄林中靠近近熟林的1个龄级面积之和（hm2）；S5为按林况需要采伐的面积；n1为轮伐期年数（a）；n2为1个龄级期的年数（a）；n3为2个龄级期的年数（a），n4为3个龄级期的年数（a）；n5为采伐年限［14］。

2.3.5 集材优化模型 以优化的集材线路为依据，进行山地集运阶段生产方案的最优分析和集材方式排序分析：

1）分析不同集材方式对地形的适应性指标，即林地可以达到的最大坡度；

2）确定同类林地多种集材方式排序的临界技术经济指标。如按集材过程总成本大小为标准进行排序，集材成本Y的表达式为：

式中，Q为林地总出材量；L为集材道长度（起终点间直线长）；K为展线系数；E为集材道单位长度造价；F为集材台班费用；C为集材台班产量［14］。

2.3.6 合理木材流分配模型 一个木材生产单位（林场）往往同时向多个木材需材点提供资源，，以满足客户对木材种类与数量的要求。如何利用GIS工具选择楞场，以及如何合理地计算各个伐区向需材点供应木材商品的数量，是一个需要优化解决的问题，它的计算过程有多个约束条件，适合运用线性规划方法解决［13］。

Ⅰ：线性目标函数

Ⅱ：线性约束条件

式中：Z为运材总费用（元）；I为采伐小班数量；J为需材点数量；K为木材等级数；Dij为从小班i到需材点j的单位运材成本（元·m-3）；Xijk为从小班i运到需材点j的品种k木材材积（m3）；Yjk为需材点j对品种k 的定货量（m3）；Vi为小班i出材量（m3）［15］。

2.4 数据库设计

本系统所需数据包括了基础地理信息数据、遥感影像数据、森林资源调查数据和其他数据。这些数据从形式可分为图形数据、影像数据、属性数据、文档等，具有多源、异构、动态变化、分布式存储等特点。现有数据主要通过图片矢量化、相关部门统计调查、遥感影像解译等方式获取，这些数据的分别以文档、Excel表格、图片、遥感影像及GIS矢量图形数据进行存储。根据森林分布状况、森林采伐规划设计对数据的要求以及系统管理需要，从数据库的结构和内容上分析，系统数据库包括了基础地理信息库、林场森林资源属性数据库、遥感影像数据库和信息管理数据库构成［16-17］。

2.4.1 基础地理信息数据库 图形数据主要有铁路、公路、居民地、水系（支流、干流）等的矢量图，数字遥感影像（TM影像）、DEM等空间图形；属性数据主要依据图层数据进行编辑和录入，主要有包括行政区划（县、镇）、地名（乡镇名称、工区名称、行政村名称等）、道路与河流名称和级别等（图6）。

图6 基础地理信息数据Fig.6 Basic geographic data

2.4.2 林场森林资源数据库 林场森林资源数据包括林班、小班等要素的空间图形与属性信息，包括树种组成、地理分布、起源、郁闭度、蓄积、平均直径等（图7）。林场及相关部门提供的相关统计报表及文档数据（合理年伐量、采伐限额等）。GIS侧重中间数据测存储、处理和分析，因此在属性数据建立方面可以通过常用的Excel方式完成，然后根据公共编码字段（如小班编号）实现空间、属性的联动管理。

图7 林场森林资源数据Fig.7 Forest resources data of the forest farm

2.4.3 遥感影像数据和其他数据库 利用遥感影像监测伐区变化或者提取伐区信息具有动态、准确、宏观、实时的优势，也可以快速更新GIS数据库中各类专题数据。该类数据有基于文件和面向数据两种存储方式。该系统设计中采用基于文件的存储机制，将影像数据文件的内容存储在数据库文件表单的某一个字段中，通过必要的处理读取识别该文件的类型，完成文件数据的调用。其他数据库主要是表格数据和报表数据，在数据库设计中采用面向数据的存储机制，按照类型为表格及报表设计数据库表单，以特定的添加字段存储该类数据的信息。

2.4.4 信息管理数据库 信息管理数据库包括用户数据、系统框架数据以及系统操作日志数据库等（图8）。

图8 其他数据Fig.8 Other data

3 系统特点

系统通过将森林资源信息的属性数据与地理空间数据有机结合，建设出既可以实现专业GIS功能，又能实现林场采伐需求的森林采伐辅助决策系统，实现数据的空间及非空间联动管理、分析与统计，将结果以各种直观的图形、表格等形式表达出来，从而实现了系统数据存储、管理一体化，达到了系统通用提高工作效率的目的。

3.1 GIS与RS的集成技术

遥感是森林采伐中重要的技术支撑之一，它具有实时、动态、信息丰富等特点，通过遥感影像的解译功能可以获得伐区植被信息的深层数据，用以更新及补充GIS数据库中的各类数据。GIS和RS集成使得相互独立的模型数据库实现统一显示和管理，降低了系统的复杂性，提高系统的决策支持功能。

3.2 动态监测技术

动态监测是指对林场森林资源进行综合的数据挖掘、分析与检测，其核心是对所获取数据解译。通过系统中GIS技术强大的数据分析功能将现有数据（专题数据、地理空间及属性数据、多时相遥感影像数据）综合在一起进行分析、整理、提取、融合，实现林场森林资源数据的动态监测。并且，由于存在不同的地形、区域的差异，系统用户可结合相关统计数据和野外调查数据，选择应用模型及参数，以解决因为数据多源性、空间数据额多尺度性、属性字段等的多语义性引起的模型参数变化问题。

4 结论

利用GIS强大的空间分析能力，建立森林采伐辅助决策系统，提高了森林采伐的数字化程度，极大地提高了森林采伐工作的现代化水平。利用GIS技术实现森林生态采伐的楞场选择、景观影响评价、集材道路选取等提高了工作效率，有效地辅助生产，真正提高森林经营管理效率。该系统具有良好的效率和稳定性及较强的可扩展性，用户界面友好，易于操作，实现伐区设计、伐区设计管理，实现空间数据与属性数据互查联动管理，全面掌握伐区情况，为林场采伐决策提供依据。

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