莫 琴，陳志泊，謝士琴，陳明健，夏朝宗

（1.北京林業(yè)大學(xué) 信 息學(xué)院，北京100083；2.國(guó)家林業(yè)局 調(diào) 查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，北京100714）

高分辨率林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研建與應(yīng)用

莫 琴1，陳志泊1，謝士琴1，陳明健1，夏朝宗2

（1.北京林業(yè)大學(xué) 信 息學(xué)院，北京100083；2.國(guó)家林業(yè)局 調(diào) 查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，北京100714）

林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)是林業(yè)管理和生態(tài)建設(shè)的基礎(chǔ)性工作，對(duì)于監(jiān)督工程落實(shí)情況和調(diào)整相關(guān)林業(yè)政策具有重要意義。選取重慶市云陽(yáng)縣為研究區(qū)，以高分1號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，通過(guò)遙感影像特征提取、OTSU閾值分割和面向?qū)ο蠓诸?lèi)等方法，研發(fā)林業(yè)生態(tài)工程地塊識(shí)別、成林提取、森林類(lèi)型分布提取等算法模型，建立滿足林業(yè)生態(tài)工程動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)需求的高分遙感應(yīng)用技術(shù)體系，并結(jié)合空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和ArcGISEngine二次開(kāi)發(fā)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)管理、造林核查檢查、森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和林業(yè)專題產(chǎn)品生產(chǎn)集成于一體的監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范系統(tǒng)。高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)與遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用技術(shù)體系的結(jié)合有利于林業(yè)生態(tài)工程管理建設(shè)，提升了中國(guó)森林資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)技術(shù)水平。圖4參15

森林經(jīng)理學(xué)；林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)；高分辨率衛(wèi)星；應(yīng)用示范系統(tǒng)；森林資源；云陽(yáng)縣

面對(duì)森林資源的動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性和特殊性，傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)方法由于周期長(zhǎng)，地面工作量大，已難適應(yīng)現(xiàn)代林業(yè)發(fā)展的需要［1］。利用衛(wèi)星影像和遙感技術(shù)進(jìn)行森林資源調(diào)查，可以在同一時(shí)間對(duì)大面積的工程區(qū)進(jìn)行大規(guī)模監(jiān)測(cè)，是現(xiàn)代森林資源管理中的重要技術(shù)手段［2］。然而，近年來(lái)森林資源監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)來(lái)源主要依賴從國(guó)外購(gòu)買(mǎi)昂貴的SPOT-5，Quick Bird等高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱 “高分?jǐn)?shù)據(jù)”）［3］，數(shù)據(jù)獲取能力十分有限且分類(lèi)精度低，導(dǎo)致林業(yè)對(duì)國(guó)產(chǎn)高分辨率遙感數(shù)據(jù)和處理技術(shù)的需求與日俱增。此外，林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)雖然已經(jīng)有較多技術(shù)積累，但迄今為止還未建立完整的全國(guó)林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，不利于林業(yè)生態(tài)工程管理和監(jiān)測(cè)［4］。2013年，中國(guó)發(fā)射了首顆高分辨率對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星高分1號(hào)衛(wèi)星（簡(jiǎn)稱 “GF-1”），可提供幅寬不低于60 km，空間分辨率優(yōu)于2 m的全色影像和優(yōu)于8 m的多光譜影像。李艷華等［5］利用國(guó)產(chǎn)GF-1遙感影像研究山區(qū)細(xì)小水體提取方法，王磊等［6］分析了GF-1影像特征及其在草地監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。如今GF-1影像已成為土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、城鄉(xiāng)規(guī)劃監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)、森林資源調(diào)查監(jiān)測(cè)、荒漠化監(jiān)測(cè)等行業(yè)的重要數(shù)據(jù)源。本研究針對(duì)國(guó)產(chǎn)GF-1數(shù)據(jù)，研究高分遙感影像信息提取算法模型，實(shí)現(xiàn)工程造林地塊識(shí)別、造林成林提取、森林分布變化提取精度達(dá)到85%，森林類(lèi)型提取精度達(dá)到80%，建設(shè)中國(guó)高分林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)。

1 數(shù)據(jù)源

云陽(yáng)縣位于重慶市東北部的三峽庫(kù)區(qū)腹地，是三峽庫(kù)區(qū)沿江經(jīng)濟(jì)走廊承東啟西、南引北聯(lián)的重要樞紐，其生態(tài)區(qū)位十分重要，是中國(guó)天然林資源保護(hù)工程和退耕還林工程實(shí)施重點(diǎn)縣。本研究選取云陽(yáng)縣作為研究示范區(qū)，用到的數(shù)據(jù)包括：2013年和2015年云陽(yáng)縣GF-1遙感影像共19景，2009年森林資源清查數(shù)據(jù)，2012年森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)，以及行政區(qū)劃、地形圖和落界矢量等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)建設(shè)

2.1 體系結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)采用C/S模式進(jìn)行開(kāi)發(fā)，從上到下劃分為應(yīng)用層、平臺(tái)支撐層和數(shù)據(jù)層［7］，如圖1所示。①數(shù)據(jù)層：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)建設(shè)所需的各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)，以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)引擎Arc SDE來(lái)實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的管理和操作［8］。②平臺(tái)支撐層：ArcGISEngine［9］是ESRI推出的一套完備的嵌入式地理信息系統(tǒng)（GIS）二次開(kāi)發(fā)組件庫(kù)和工具庫(kù)［10］，系統(tǒng)基于ArcGISEngine10.1組件，使用C#語(yǔ)言在.Net環(huán)境下進(jìn)行開(kāi)發(fā)，結(jié)合eCognition和Envi等遙感應(yīng)用軟件提供的二次開(kāi)發(fā)工具和算法語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)高分遙感專題信息提取工具，利用NASAWorld Wind 3D Engine組件，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)在三維環(huán)境下無(wú)縫漫游和顯示。③應(yīng)用層：可為林業(yè)生態(tài)工程建設(shè)相關(guān)部門(mén)、單位，提供數(shù)據(jù)管理、造林核查檢查、森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和專題產(chǎn)品生產(chǎn)等方面應(yīng)用服務(wù)。

圖1 體系結(jié)構(gòu)圖Figure 1 System structure diagram

2.2 功能模塊設(shè)計(jì)

要利用GF-1遙感影像對(duì)研究區(qū)森林資源變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，需要進(jìn)行如下業(yè)務(wù)流程：收集和處理研究區(qū)GF-1遙感影像，整理天然林資源保護(hù)工程和退耕還林工程造林、管護(hù)和撫育經(jīng)營(yíng)等方面的檔案資料，采集研究區(qū)工程地塊變化數(shù)據(jù)、退耕農(nóng)戶統(tǒng)計(jì)等，建立數(shù)據(jù)庫(kù)管理森林資源數(shù)據(jù)。對(duì)遙感影像進(jìn)行信息提取，得到造林地塊信息和成林提取信息，以及森林類(lèi)型和森林分布變化，對(duì)工程區(qū)進(jìn)行造林核查檢查和資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。依據(jù)專題圖制作規(guī)范，繪制工程造林地塊分布圖、工程造林成林分布圖、工程區(qū)森林類(lèi)型圖和工程區(qū)森林變化分布圖等專題產(chǎn)品。因此，本系統(tǒng)按照監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)需求分成4個(gè)功能模塊：森林資源數(shù)據(jù)管理、造林核查檢查、森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和專題產(chǎn)品生產(chǎn)（圖2）。

圖2 系統(tǒng)功能模塊Figure 2 System functionalmodule

2.3 關(guān)鍵技術(shù)

2.3.1 造林地塊識(shí)別算法 為了改變傳統(tǒng)的地面區(qū)劃調(diào)查方法，精準(zhǔn)掌握工程區(qū)造林地塊林木生長(zhǎng)情況，系統(tǒng)以工程區(qū)造林地塊為底圖，利用高分遙感影像的光譜特征和形狀特征，實(shí)現(xiàn)工程造林地塊自動(dòng)識(shí)別，將工程區(qū)造林地塊的林地小班分為郁閉成林、林木明顯分布、無(wú)林木明顯分布等3類(lèi)，并生成工程造林地塊分布圖。具體算法步驟如下：①特征提取：在高分遙感影像中，不同地類(lèi)的植被覆蓋指數(shù)（INDVI）和色調(diào)特征值具有較顯著的差異。根據(jù)GF-1的全色和多光譜融合影像特點(diǎn)和地塊識(shí)別的需求，分別提取INDVI和色調(diào)2個(gè)特征。植被覆蓋指數(shù)（INDVI）是植物生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子，經(jīng)歸一化處理的INDVI可以部分消除與太陽(yáng)高度角和大氣條件輻射等影響［11］。INDVI計(jì)算方法如式（1），其中IRNI和R分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值：

色調(diào)是目視解譯判讀和遙感分類(lèi)提取中最常用的特征參數(shù)，系統(tǒng)采用IHS變換模型［12］進(jìn)行RGB（R為紅色值，G為綠色值，B為藍(lán)色值）到IHS（強(qiáng)度I，色調(diào)H，飽和度S）的變換。如式（2）：

2.3.2 成林地塊提取算法 成林地塊提取算法主要用來(lái)提取造林地塊成林和未成林情況，以此客觀反映工程區(qū)森林區(qū)造林成林建設(shè)成效，對(duì)工程區(qū)進(jìn)行核查檢查。①特征提取以及林木和非林木分類(lèi)：提取GF-1影像INDVI和色調(diào)特征，進(jìn)行OTSU自動(dòng)閾值分割，對(duì)林地小班進(jìn)行林木和非林木分類(lèi)。②基于林地小班的面向?qū)ο蠓诸?lèi)：利用面向?qū)ο蠓诸?lèi)技術(shù)提取該林地小班中林木和非林木連通區(qū)域，每個(gè)連通區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)分類(lèi)對(duì)象，面向?qū)ο蠓诸?lèi)以含有更多語(yǔ)義信息的多個(gè)相鄰?fù)|(zhì)像元組成大小不同的對(duì)象為處理單元，利用對(duì)象的空間特征和光譜特征實(shí)現(xiàn)較高層次的遙感圖像分類(lèi)和目標(biāo)地物提?。?3］。根據(jù)分類(lèi)對(duì)象面積要求對(duì)該林地小班的所有分類(lèi)對(duì)象進(jìn)行合并，得到分類(lèi)對(duì)象的成林和未成林情況，并生成成林提取矢量結(jié)果。

2.3.3 森林類(lèi)型識(shí)別算法 利用GF-1影像判讀和森林類(lèi)型提取，對(duì)森林類(lèi)型分布實(shí)施定期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。算法流程如下：①特征提取和林木非林木分類(lèi)：利用GF-1影像數(shù)據(jù)，分別提取植被覆蓋指數(shù)、色調(diào)、紋理等3個(gè)特征，其中植被覆蓋指數(shù)和色調(diào)可提高林木和非林木的分類(lèi)精度，紋理特征可有效區(qū)分森林類(lèi)型。紋理特征是指圖像灰度等級(jí)的變化，描述圖像局部特性，即相鄰像元之間的關(guān)系，用以表示圖像的均勻、細(xì)致、粗糙等現(xiàn)象，系統(tǒng)采用灰度共生矩陣算法［14］提取紋理特征，對(duì)林地小班進(jìn)行OTSU自動(dòng)閾值分割，得到林木和非林木分類(lèi)結(jié)果。②林地小班森林分類(lèi)：統(tǒng)計(jì)林地小班中林木區(qū)域的紋理均值和方差，將該林地小班分為竹林，針葉林、針闊混交林、闊葉林共4類(lèi)，生成森林類(lèi)型分布圖。

2.3.4 森林分布變化提取算法 森林分布變化監(jiān)測(cè)功能主要是利用影像分割和分類(lèi)技術(shù)提取工程區(qū)地塊的森林變化區(qū)域。具體步驟如下：根據(jù)高分影像中林木和非林木區(qū)域在光譜、色調(diào)上的特點(diǎn)，分別提取前期和后期遙感影像的植被覆蓋指數(shù)和色調(diào)2個(gè)特征，進(jìn)行OTSU自動(dòng)閾值分割，采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)，對(duì)林地小班進(jìn)行林木和非林木區(qū)域分類(lèi)，并根據(jù)郁閉度修正林木和非林木分類(lèi)結(jié)果。經(jīng)過(guò)對(duì)比前后期2期影像的林木和非林木分類(lèi)結(jié)果，分析森林分布變化，將林地小班進(jìn)一步分為新成林（無(wú)林木區(qū)域變?yōu)橛糸]成林區(qū)域）、森林轉(zhuǎn)出（郁閉成林區(qū)域變?yōu)闊o(wú)林木區(qū)域）和仍為森林等3類(lèi)。

3 系統(tǒng)在森林資源監(jiān)測(cè)管理中的應(yīng)用

根據(jù)林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀和需求，以重慶市云陽(yáng)縣為示范區(qū)，搭建基于ArcEngine二次開(kāi)發(fā)的高分林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范系統(tǒng)。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)管理、核查檢查、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、專題產(chǎn)品產(chǎn)出定4個(gè)功能模塊。

3.1 森林資源數(shù)據(jù)管理

森林資源數(shù)據(jù)管理是高分辨率林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)應(yīng)用的基礎(chǔ)內(nèi)容，利用SQL Server和Arc SDE數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，對(duì)高分辨率林業(yè)生態(tài)工程的空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)管理和顯示。根據(jù)業(yè)務(wù)需求將數(shù)據(jù)分成高分影像、工程檔案、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、專題產(chǎn)品和其他數(shù)據(jù)等5項(xiàng)，如圖3所示。系統(tǒng)提供強(qiáng)大的管理工具和多樣化的可視化平臺(tái)，將基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、小班調(diào)查矢量數(shù)據(jù)以及遙感影像集成到空間視圖平臺(tái)上［15］，通過(guò)3D Engine插件功能實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的三維顯示，還能通過(guò)查詢功能獲取林地小班的屬性數(shù)據(jù)，及時(shí)反映森林資源現(xiàn)狀。

3.2 造林核查檢查

圖3 森林資源數(shù)據(jù)管理顯示界面Figure 3 Display interface of forest resources datamanagement

造林地塊識(shí)別：從數(shù)據(jù)庫(kù)中選取2013年云陽(yáng)縣GF-1數(shù)據(jù)，對(duì)林地小班進(jìn)行造林地塊識(shí)別，得到郁閉成林分布、林木明顯分布和無(wú)林木等明顯地塊數(shù)分別為1 076，552，47個(gè)；面積分別為2 415.4，1 401.2，20.9 hm2。經(jīng)外業(yè)調(diào)查核查驗(yàn)證，此區(qū)域包含1 916個(gè)造林地塊，面積為4 316.6 hm2，匯總估算此區(qū)域地塊識(shí)別精度為88.9%。圖4為利用云陽(yáng)縣2015年GF-1遙感影像進(jìn)行造林地塊識(shí)別生成的專題圖結(jié)果。成林地塊提取：對(duì)云陽(yáng)縣2013年GF-1影像進(jìn)行成林地塊提取，得到成林和未成林地塊數(shù)分別為1 879和1 809個(gè)，面積分別為933.2和2 569.4 hm2，外業(yè)驗(yàn)證成林提取精度達(dá)到87.2%。結(jié)果表明：本研究使用的植被覆蓋指數(shù)和色調(diào)特征結(jié)合的遙感信息提取算法在造林地塊識(shí)別和造林成林提取方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，提取精度均在85%以上。利用遙感技術(shù)進(jìn)行核查檢查摒棄了傳統(tǒng)人工現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的方法，大大提高了工作效率和成果質(zhì)量，為林業(yè)生態(tài)工程動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和成效評(píng)價(jià)提供基礎(chǔ)。

圖4 云陽(yáng)縣工程地塊分布圖Figure 4 Yunyang County engineering sitemap

3.3 森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

森林類(lèi)型識(shí)別：運(yùn)用森林類(lèi)型識(shí)別算法，對(duì)云陽(yáng)縣某區(qū)域2013年GF-1影像進(jìn)行識(shí)別，得到針葉林、闊葉林、混交林等的地塊數(shù)分別為568，15，59個(gè)，面積分別為2 789.7，42.0，391.7 hm2，森林類(lèi)型識(shí)別精度達(dá)到86.1%。森林分布變化提?。阂栽脐?yáng)縣2013年和2015年獲取的同一區(qū)域不同時(shí)相的兩景GF-1影像為例，通過(guò)森林分布變化提取，得到仍為森林、森林轉(zhuǎn)出和新成林地塊數(shù)分別為779，38，529個(gè)，森林分布變化提取精度為86.5%。從結(jié)果可以看出：新成林地塊數(shù)占總地塊數(shù)的39.3%，天然林保護(hù)工程和退耕工程成果顯著，不僅原有森林得到良好保護(hù)，而且退耕還林和造林成林面積迅速增長(zhǎng)。

4 結(jié)語(yǔ)

以云陽(yáng)縣為示范研究區(qū)，將國(guó)產(chǎn)GF-1遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)研究，建設(shè)了全國(guó)高分林業(yè)生態(tài)工程監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范系統(tǒng)，解決了高分林業(yè)生態(tài)工程造林識(shí)別、成林提取等技術(shù)瓶頸。利用遙感等信息獲取分析工具和地理信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)森林資源管理、核查檢查、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、專題產(chǎn)品生成和成效評(píng)價(jià)等功能，大大提高了云陽(yáng)縣森林資源監(jiān)測(cè)水平和效率，同時(shí)對(duì)于國(guó)產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星遙感影像在林業(yè)生態(tài)工程中的應(yīng)用起到了重要的示范作用，推動(dòng)了國(guó)家林業(yè)生態(tài)工程建設(shè)與管理的進(jìn)程。

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Developing a system formonitoring high resolution forestry ecological projects

MO Qin1,CHEN Zhibo1,XIE Shiqin1,CHEN Mingjian1,XIA Chaozong2
（1.School of Information Science and Technology,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;2.Academy of Forest Inventory and Planning,State Forestry Administration,Beijing 100714,China）

Monitoring forestry ecological projects is vital as a fundamental task of forestrymanagement and ecological construction.To supervise project application and adjust forestry policies,a research area in Yunyang County in Chongqing was selected as a demonstration area based on available high-resolution data,forest resource inventory data,and basic geographic data.Through feature extraction of remote sensing images,the Otsu threshold segmentation method,and object-oriented classification,research was conducted on an algorithm of reforestation site identification,forest extraction,and forest type isolation for forestry ecological projects.Results showed a high-resolution remote sensing application technology system which satisfied the operational requirements of dynamicallymonitoring forestry ecological projects.The system integrated datamanagement,afforestation checks,dynamic forest resourcesmonitoring,and forestry-related products to produce a demonstration system.The combination of high resolution satellite image and remote sensing application technology was sufficient for management and construction of forestry ecological projects and could improve the technological level for examining and monitoring national forestry resources.［Ch,4 fig.15 ref.］

forest management;monitoring forestry ecological projects;high resolution satellite;application and demonstration system;forestry resources;Yunyang County

S757.2

A

2095-0756（2017）04-0737-06

10.11833/j.issn.2095-0756.2017.04.021

2016-08-03；

2016-09-29

國(guó)家國(guó)防科技工業(yè)局資助項(xiàng)目（21-Y30B05-9001-13/15-4）

莫琴，碩士，從事計(jì)算機(jī)軟件與理論研究。E-mail：moqinsmile@163.com。通信作者：陳志泊，教授，博士生導(dǎo)師，從事數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)研究。E-mail：1518432531@qq.com