遥感技术在辽中区森林资源变化监测中的应用研究

梁 丹

(辽宁省林业调查规划监测院，辽宁 沈阳 110122)

1 研究区域

辽中区地处辽宁省中部，地理位置东经122°28′～123°6′，北纬41°12′～41°47′，距省会沈阳52km，南界台安，东靠辽阳，西交黑山，北接新民。区域面积1460km2。属辽河、浑河冲积平原，其东部茨榆坨一带有少量沙丘，整体地势平坦，西南稍低洼。

2 研究原理

2.1 收集数据

收集辽中区同源、同时像、图幅一致、效果清晰的影像，选择地形地貌、植被类型全面地区。并对实验数据进行前期辐射定标、大气校正、图像融合、图像镶嵌和裁剪等处理。

2.2 遥感自动判读

利用遥感动态监测技术，从不同时间获取同一地区的遥感图像中，识别并量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量。采用图像直接比较法，对经过配准的两个时相遥感图像中像元直接进行运算、变换处理，找出变化区域并对输入的两个时相的图像进行图像变换，提取并导出变化信息。利用植被在红光波段(0.55～0.68μm)强吸收，在NIR近红外(0.725～1.1μm)高反射和高透射的特征，根据归一化差分植被指数Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)来识别影像变化区域。利用主成分分析法(PCA)增强图像，从变化信息检测结果中提取变化信息。采取直方图形状的方法，基于判别分析法，利用直方图的零阶和一阶累计矩阵来划分阈值。去除椒盐噪声和“小碎块”后输出变化信息[1]。

2.3 人工判读

人工遥感判读区划采取背靠背判读，1人判读区划后，由另1人结合第1人的判读结果再次判读。两人判读结果不一致的，根据遥感影像变化特征共同商定，最终形成遥感判读区划矢量图层。

2.4 现地验证

现地验证采取每斑核验，对常规人工判读图斑和动态监测自动提取图斑逐个样地验证实际地类，判断遥感影像特征与现地地表覆盖是否相符：若遥感判读地类与现地验证地类相符，则通过验证，说明判读结果为真；反之，则验证失败，说明判读结果为假。并依据此结果填写《现地验证表》。

2.5 对比分析

将现地验证结果分别与实验结果和人工判读结果进行对比，通过计算得出正判比率来认定利用动态监测来进行变化信息提取的方法是否可行。

3 统计结果与分析

通过对辽中县森林资源监测结果的分析，经实验方法判读出54个变化图斑，森林植被面积87.9407hm2；经现地验证共48个图斑通过验证，森林植被面积77.8885hm2。经人工判读判读出77个变化图斑，森林植被面积77.6403hm2，重叠面积68.7655hm2；经现地验证共68个图斑通过验证，森林植被面积63.8167hm2(表1)。

表1 森林资源变化斑块判读统计

根据数据结果可知，应用实验方法对辽中县森林植被变化斑块提取的正确率个数比为88.89%，正确率面积比为88.57%；人工判读方法提取的森林植被变化斑块正确率个数比为88.31%，正确率面积比为82.20%。采用实验方法对辽中县森林植被变化斑块提取的正确率高于人工判读方法3.2个百分点(表2)。

表2 辽中区森林资源变化斑块判读

通过对应用动态监测与人工判读方法所得出的数据分析表明，应用实验方法得到的地类判读结果更加准确，即应用动态监测的方法可以更加快速、更加准确的获取两年森林资源的变化数据。

4 结论

1)通过对Landsat 8影像中光谱波段的提取，自动获取森林面积的动态变化结果，实现结果数据多样化，使森林资源数据的动态变化更直观，方便后期统计分析和资源管理应用。相对比传统人工判读，森林资源面积变化监测准确率平均提高约3%；缩短了遥感判读的工作时间及强度，工作效率平均提高8倍以上。本技术改进了过去传统人工目视判读方法，实现了监测过程中最大程度的自动化、智能化、规范化、科学化，节省了大量的人力、物力，同时提高了工作的效率及精度，减少了人工误差，间接的创造了经济、社会、生态价值。

2)本研究方法依旧存在某些问题：第一，对影像预处理的要求较高。本研究基于直接比较法识别、提取变化斑块，因此，选好基准点配准、完成好大气校正等直接影响输出结果。第二，存在漏划地块。本项目对地块自动区划进行了有益尝试，对区划中的参数设置还没有定量指标，需工作人员根据经验完成，目前要依靠计算机进行标准化、批处理具有一定困难。面积较小或分布较少的地块容易漏掉，如本次外业验证发现小面积造林未成林地块被漏掉的现象，必须依靠人机交互判读。