丁曉六

[摘 要] 本文對(duì)遙感技術(shù)在森林資源管理中應(yīng)用的研究文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)學(xué)分析，總結(jié)當(dāng)前的主要研究成果，并提出開(kāi)放遙感圖片資源，開(kāi)展無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)研究，應(yīng)用ENVI和林地一張圖建立開(kāi)放的全國(guó)動(dòng)態(tài)遙感信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并將之應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)、林業(yè)工程項(xiàng)目監(jiān)理、森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與損失評(píng)估。

[關(guān)鍵詞] 遙感技術(shù);森林資源;文獻(xiàn)學(xué)分析

[中圖分類號(hào)] S712 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)]1674-7909（2020）06--3

文獻(xiàn)學(xué)研究是科研的最為基礎(chǔ)的工作，進(jìn)行“遙感技術(shù)在森林資源管理中應(yīng)用”文獻(xiàn)學(xué)研究，掌握其研究動(dòng)態(tài)與最新研究進(jìn)展，可為更深入地開(kāi)展“遙感技術(shù)在森林資源管理中應(yīng)用”研究提供科學(xué)的治學(xué)基礎(chǔ)、資料源頭和研究門(mén)徑。

1 研究文獻(xiàn)的檢索

在中國(guó)知網(wǎng)（https：//www.cnki.net/）對(duì)主題與關(guān)鍵詞為“遙感”“高分”“林業(yè)”“森林”的遙感技術(shù)在森林資源管理中應(yīng)用的研究文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，檢索條件為：[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴(kuò)展（遙感，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（遙感，中英文對(duì)照）]并且{[主題=林業(yè)或者題名=林業(yè)或者v_subject=中英文擴(kuò)展（林業(yè)，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（林業(yè)，中英文對(duì)照）]或者[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴(kuò)展（遙感，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（遙感，中英文對(duì)照）]}并且{[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴(kuò)展（森林，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（森林，中英文對(duì)照）]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴(kuò)展（高分，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（高分，中英文對(duì)照）]}并且{[主題=林業(yè)或者題名=林業(yè)或者v_subject=中英文擴(kuò)展（林業(yè)，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（林業(yè)，中英文對(duì)照）]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴(kuò)展（高分，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（高分，中英文對(duì)照）]}并且[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴(kuò)展（森林，中英文對(duì)照）或者title=中英文擴(kuò)展（森林，中英文對(duì)照）]（模糊匹配），專輯導(dǎo)航：全部;數(shù)據(jù)庫(kù)：文獻(xiàn)跨庫(kù)檢索。共檢索到32 715篇有關(guān)遙感技術(shù)在森林資源管理中應(yīng)用的研究文獻(xiàn)。

2 研究文獻(xiàn)的文獻(xiàn)學(xué)分析

2.1 時(shí)間分布

對(duì)32 715篇研究文獻(xiàn)進(jìn)行時(shí)間分析，結(jié)果如表1所示。國(guó)內(nèi)早在1936年就有學(xué)者開(kāi)展遙感在林業(yè)上的應(yīng)用研究，2004年之后研究文獻(xiàn)數(shù)增加很快，研究學(xué)者增多，2013年之后每年發(fā)表文獻(xiàn)超過(guò)2 000篇。

2.2 研究文獻(xiàn)的資源類型

32 715篇研究文獻(xiàn)的主要資源類型為期刊論文，共23 061篇，占比為71%;其次為學(xué)位論文，共8 244篇，占比為25%;再次為會(huì)議論文，共1 410篇，占比為4%，如圖1所示。

2.3 研究文獻(xiàn)的語(yǔ)種分布

32 715篇研究文獻(xiàn)中，中文文獻(xiàn)31 693篇，占比為96.88%。外文文獻(xiàn)占比較少，占比只有3.12%。外文文獻(xiàn)中英文文獻(xiàn)959篇，占比為2.93%;日文文獻(xiàn)18篇，占比為0.06%;其他語(yǔ)種文獻(xiàn)為45篇，占比為0.13%，如圖2所示。

3 當(dāng)前研究進(jìn)展

3.1 被引頻次分析

對(duì)32 715篇研究文獻(xiàn)進(jìn)行被引頻次排序，被引次數(shù)前20位的文獻(xiàn)如表2所示。表2表明，被引頻次最多的是陳效逑、王恒合著的《1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時(shí)空變化》，被引次數(shù)為294次;其次為浦瑞良、宮鵬合著的《森林生物化學(xué)與CASI高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)分析》，被引頻次為171次;再次為李貴才的博士學(xué)位論文《基于MODIS數(shù)據(jù)和光能利用率模型的中國(guó)陸地凈初級(jí)生產(chǎn)力估算研究》，被引頻次為159次。

3.2 當(dāng)前研究重點(diǎn)

通過(guò)對(duì)32 715篇研究文獻(xiàn)進(jìn)行分類和時(shí)間排序發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的研究集中于應(yīng)用理論研究，而且對(duì)于高分衛(wèi)片的應(yīng)用研究開(kāi)始較晚，文獻(xiàn)數(shù)不多。這與我國(guó)沒(méi)有開(kāi)放遙感影像數(shù)據(jù)有關(guān)，應(yīng)用研究人員獲取遙感影像渠道窄且獲取困難，從而制約了具體應(yīng)用技術(shù)研究的開(kāi)展，也使得林業(yè)行業(yè)遙感應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于國(guó)外林業(yè)同行，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于國(guó)內(nèi)氣象、農(nóng)業(yè)、國(guó)土及城市建設(shè)等行業(yè)。

在應(yīng)用理論研究方面，陳效逑等根據(jù)1982—2003年遙感歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)分析了內(nèi)蒙古自治區(qū)植被覆蓋度時(shí)空變化與水熱因子的關(guān)系[1];蔡林菲等對(duì)XGBoost高分二號(hào)影像樹(shù)種識(shí)別算法開(kāi)展了研究[2];張國(guó)慶引入復(fù)雜系統(tǒng)生態(tài)論中TSE分析方法研究了建立天基、空基、地基綜合遙感平臺(tái)開(kāi)展智能化動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)的體系與方法[3];雷鳴田等分別使用鄰域差分、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、向量機(jī)法和最大似然法方法，研究了高分衛(wèi)片林地類型精細(xì)識(shí)別方法[3-5];解宇陽(yáng)等對(duì)哀牢山中山濕性常綠闊葉林進(jìn)行了無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)遙感研究[6，7]。

4 遙感技術(shù)在森林資源管理中推廣應(yīng)用的對(duì)策

首先，要開(kāi)放遙感圖片資源，涉密的遙感影像資料脫密后公開(kāi)發(fā)布，以方便應(yīng)用或研究單位、人員獲取遙感影像;其次，盡管當(dāng)前無(wú)人機(jī)應(yīng)用逐漸普遍，但是僅僅起到拍照望遠(yuǎn)鏡的作用，還需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)硬件與軟件;再次，開(kāi)發(fā)、推廣ENVI等判讀軟件，引入遙感影像智能判讀技術(shù)，并與林地一張圖融合，建立開(kāi)放的全國(guó)動(dòng)態(tài)森林遙感信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并逐漸推廣應(yīng)用于森林資源監(jiān)測(cè)、森林資源監(jiān)察、森林資源評(píng)估、林地勘驗(yàn)、林業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)、林業(yè)工程項(xiàng)目監(jiān)理及森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與損失評(píng)估等方面。

參考文獻(xiàn)

[1]陳效逑，王恒.1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時(shí)空變化地理學(xué)報(bào)[J].2009（1）：84-94.

[2]蔡林菲，吳達(dá)勝，方陸明，等.基于XGBoost的高分二號(hào)影像樹(shù)種識(shí)別林業(yè)資源管理[J].林業(yè)資源管理，2019（50）：44-51.

[3]張國(guó)慶.基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2014（20）：155-157.

[4]張國(guó)慶.基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2014（20）：148-152.

[5]張國(guó)慶.農(nóng)業(yè)航空技術(shù)研究述評(píng)與新型農(nóng)業(yè)航空技術(shù)研究[J].江西林業(yè)科技，2011（1）：27-33.

[6]雷鳴田，衛(wèi)新，任東，等.基于對(duì)象分類的遙感影像森林變化檢測(cè)方法[J].森林與環(huán)境學(xué)報(bào)，2019（6）：1-6.

[7]張兆鵬，李增元，田昕，等.高分辨率遙感影像林地類型精細(xì)識(shí)別[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2019（5）：857-867.