基于遥感技术的林业调查规划设计研究

2024-07-12韦星宇

新农民 2024年18期

韦星宇

摘要：本文主要对基于遥感技术的林业调查规划设计进行研究。在研究过程中首先明确林业调查规划应用遥感技术的主要类型，包括森林资源调查、生态环境监测、林业病虫害监测以及林业火灾监测等方面。通过林业调查规划实际案例，分析基于遥感技术的林业病虫害监测系统设计情况，明确设计思路与设计要点。最后，探究了系统设计实际应用效果。本次研究结果表明：遥感技术在林业调查规划设计中具有显著的积极作用，可进一步提高林业调查规划工作效率与质量，提高国土资源管理综合水平。希望本次研究结果为林业调查规划设计应用遥感技术提供一定借鉴帮助。

关键词：遥感技术；林业调查规划；设计研究

森林资源作为生态系统中十分重要的自然资源，对于地区经济与生态环境的建设均具有直接的影响作用，党和政府在社会发展的过程中也始终关注森林资源管理工作，尤其是林业调查规划设计。在信息技术等新技术广泛应用的背景下，遥感技术等先进技术的创新应用显著提高了林业调查规划设计水平，其具有多光谱信息获取、时空分辨率高以及无接触式监测的特点，在林业调查规划设计中的作用逐步提升。基于此，本文对遥感技术在林业调查规划设计中的具体应用情况进行分析，并从中选择具体应用作了实例分析，进而为林业现代化发展提供参考。

1 遥感技术在林业调查规划中的应用

1.1 森林资源调查

遥感技术在林业调查规划设计中扮演着至关重要的角色，特别是在森林资源调查评估方面，展示出了显著的积极效果。第一，借助获取的高清晰度和持续更新的遥感信息资料系统，能够有效探测并追踪森林覆盖率、树种区分、林木年龄及林木高度等多种复杂信息，确保了森林资源调查的全面性、实时性以及高效性[1]。第二，遥感图像解析技术通过执行图像分类、辨识和差异分析等功能，有助于明确森林资源的种类、构造及其变迁情况，为后续林业调查规划设计提供了真实可靠的信息基础。第三，将遥感技术和GIS技术、GPS技术紧密结合，利用遥感技术提供最新的图像信息，利用GPS提供图像信息中的“骨架”位置信息，利用GIS为图像处理、分析应用提供技术手段，进一步提高林业调查规划的精度和效率。

1.2 生态环境监测

在林业调查规划的设计实践中，遥感技术的融入能有效促进对林业生态系统的全方位观测与评价。第一，借助其获取的高清晰度遥感图像资料，能够详细分析森林覆盖状况、林区构造以及生物多样性的各种环境参数。第二，遥感技术能实时监控森林火警、病虫害侵袭及人为影响等环境变动，及时发出预警信号，从而支持有效的预防和管理策略，以维护森林生态系统的稳定与健康[2]。最后，基于遥感技术还能通过评估森林在水土保持、气候调节等方面的服务效能，为林业调查规划设计提供坚实的科学基础，进而促进可持续且环保的林业发展路径。第三，将遥感技术与GPS、GIS结合应用，由遥感技术获得的图像信息源、GPS系统获取空间坐标定位为GIS提供地势图形信息，通过数字图像处理和模式识别等技术，使遥感图像的应用信息直接进入GIS系统，为GIS数据的现势性提供新的数据接口，最终得到图表输出的专题制图和图形信息成果，方便分析和提供决策依据。

1.3 林业病虫害监测

遥感技术不仅在林业调查规划中发挥着极其重要的作用，同时，在森林病虫害监测效果显著。借助遥感图像能够有效实施林区病虫害的监测、预报及提出应对策略建议等，为林业病虫害研究和预防措施设计提供至关重要的信息基础。同时，基于遥感技术能获取高时间和空间精度的图像数据，实现对林区植被生长情况的实时监控，做到早发现、早防治。遥感影像能够揭示病虫害发生的具体地理位置和严重性，有利于预警系统的建立以及制定科学完善的防治措施[3]。其次，通过对这些影像的数据解析，可提取病虫害相关指标，进行发展趋势的剖析，进而为林业规划提供关于病虫害可能爆发的风险评估和密度估计。再者，遥感技术还能整合气象资料、地理信息系统等多种数据源，打造一个多维度的病虫害监控和防御体系，以此提升病虫害检测的精准度和可信度。

1.4 林业火灾监测

在林业调查规划设计工作中，需要对遥感技术的特征与应用要点进行全面分析，结合技术优势与工作需求制定科学合理的工作方案。可将其应用到森林火灾的监控领域，它贡献了一种高效且及时的检测和预警方法。首先，遥感技术利用其获取的高时间和空间精度的遥感图像资料，能有效地实现实时火情监控及迅速辨识火源。这些图像揭示了火灾发生的具体位置及其蔓延态势，为监控团队提供了宝贵的预警和应急响应依据[4]。其次，通过对遥感图像的数据解析，提取火灾相关参数并分析火势发展趋向，可对潜在的火灾危险和易燃危险区域做出科学精准的预测评估，进而为林业规划工作开展提供精确的火险预报信息。最后，基于遥感技术还能整合气象信息、地理信息系统等多种数据来源，建立一个多维度的数据集成平台，以提升火警探测的精准度和可信度，为林业调查规划设计提供全方位的支持。

2 基于遥感技术的林区病虫害监测

为进一步探究遥感技术在林业调查规划中的设计应用，以甘肃省白龙江林区病虫害调查项目为例分析。白龙江林区地处青藏高原东部区域，是国家级重点林区，其中包括20多种珍稀林木树种。对林区内舟曲、姚河、白水江等国有林场中的林木资源进行调查分析，发现林区内存在40余种病虫害，其中，以云杉、冷杉、柳树以及落叶松等受到的病虫害最为严重，并集中在2 040～2 920 m高度地区，包括狭冠网蝽、落叶病、叶锈病等。经过综合分析后，选择遥感技术对林区病虫害进行监测。

2.1 系统设计

2.1.1 设计思路

基于遥感技术可以实现对林区内同一时间段、同一区域的林木健康状态进行全面信息收集与处理，对存在病害的林木与健康林木进行对比分析，并将其上传到电子信息系统中形成遥感影像，基于专业识别技术分析不同状态树木信息的差异情况[5]。同时，结合遥感影像信息资料与实际工作查看情况，病虫害现象达到一定程度后会导致马尾松、冷杉和云杉等针叶林的颜色从绿色变为褐黄色，在严重情况下还会导致针叶脱落。结合病虫害发生规律与实际调查数据可以得知，通过时间序列模型分析能够更加精准清晰地查看到病虫害树木的真实情况。

2.1.2 遥感监测指标选择

时间序列模型的首要构建步骤就是选择合适的模型指标，将地形地貌和天空云朵等因素对指标的影响剔除，进一步强化调查信息的真实可靠性。针对不同指标存在的适应性与局限性问题，结合林木生长情况、林木种类以及地理区域特征等因素，定量描述不同情况下的林区植被生长情况。

现阶段比较常见的森林病虫害指标包括比值植被指数（RVI）、增强型植被指数（EVI）和归一化差异植被指数（NDVI）三种，其中，归一化差异植被指数是利用红光波段与近红外波段之间的差异对植被的生长情况进行定量化分析，可以通过时序变化曲线对土地资源利用类型与覆盖类型进行深入分析，进而了解到植被的变化特征。具体计算公式如下：

其中，代表近红外波段反射率；代表红光波段反射率。NDVI的整体取值区间为{-1，1}，绿色植被区的NDVI取值范围处于0.2～0.8。

EVI指标具备较高的抗噪声能力与抗大气干扰能力，在植被茂盛，具有大量叶绿素的地区具有良好的应用效果，如非山区地带，具体计算公式如下：

其中，代表蓝光波段反射率。

RVI指标属于一种基于影响特征的指数，依据影像中非植被区域和植被区域的反射率的比值进行计算，可以反映出植被反射率的相对差异情况，对植被状况进行有效评估。具体计算公式如下：

通过上述三项指标基本特征情况，同时综合地面调查数据、林木种类、地区病虫害特征等信息指标，最终确定以NDVI指标作为病虫害监测指标。在实际应用环节对监测影像进行预处理，将NDVI影像提取出来，同时结合白龙江林区林业地面调查数据等官方数据信息，构建病虫害信息模型。

2.1.3 监测评估模型

NDVI变化率公式如下：

其中，代表t1时间段的遥感影像，此时林木植被并未遭受病虫害；代表t2时间段的遥感影像，此时林木已经遭受病虫害影响。

工作人员通过GPS技术开展外业调查工作，同时，结合地区气候条件对监测区域树种进行实地勘察分析，以对角线路线对林木受害情况与实际面积等信息进行收集整理，进而得到林木受害统计表[6]。以20 m×20 m作为一个标准大小，对同一条件下的林木感病指数与被害率进行记录，分析病虫害影响程度与具体类型，以此开展后续规划工作。

以林区云杉树种为例展开深入分析，对云杉受害程度与NDVI变化率情况进行相关性分析，具体计算公式如下：

其中，i代表地面调查验证点数；xi代表第i个调查点的预估值；yi代表第i个地面调查点的实际数值。r值在0.01或者0.05时，代表上述两个指标具有显著的相关性，对应的模型具有较高的可信度，能够为后续研究提供有力支持。

对多个地面调查点数据信息收集分析，从中随机抽取一部分数据进行回归分析，利用F检验法检验模型的实际实用性。该方法将林木病害登记与地面调查点的受害程度设定为自变量x与因变量y，符合现行回归方程关系。具体计算公式如下：

如果F＞F（m，n-m-1，a），代表自变量与因变量之间具有显著的相关性，同时符合线性回归规律。为进一步验证上述模型的实用性，需要进一步验证剩余实地调查点的真实数值，具体计算公式如下：

Ei代表地面调查点的预测精度。

2.2 监测系统应用

2.2.1 地面调查信息

对白龙江地区病害情况进行综合分析，可以发现云杉落叶病为主要病害。选取舟曲林业局管理区域作为实际观测地区，在7—9月份进行调查，设定监测地点60个，部分地区的数据情况如下表所示。

2.2.2 模型验证

基于回归分析结果可以发现，置信系数为0.01时，模型具有较高的可靠性与科学性，此时利用E检验法对模型进行验证分析，可以得到预测模型检验结果如下表2所示。

2.2.3 监测结果对比分析

对监测地区遥感技术监测数据与地面调查数据对比分析，具体情况如下表4所示。