文│王定文 王蕾 趙玉婷 寧定遠(yuǎn) 馮曉東 張磊 卜勇霞 張閣閣

航天恒星科技有限公司

一、引言

森林資源作為地球上重要的生態(tài)系統(tǒng)，是生物多樣化的基礎(chǔ)，為人類與動(dòng)植物提供生活資源。由于氣候環(huán)境變化愈發(fā)頻繁，干旱、強(qiáng)降雨等極端天氣現(xiàn)象逐年增加，一定程度導(dǎo)致了森林資源持續(xù)枯竭。因此，定期監(jiān)測(cè)、分析森林資源的空間分布及其狀況非常必要。

通過對(duì)森林資源監(jiān)測(cè)手段的不斷探索，3S 技術(shù)逐漸成為了主流技術(shù)手段。衛(wèi)星遙感具有“區(qū)域廣、多時(shí)相、多分辨率”的特點(diǎn)，可對(duì)地物目標(biāo)開展大區(qū)域、周期性及定量化的監(jiān)測(cè)。2011—2020年，林業(yè)部門初步建設(shè)完成“高分辨率林業(yè)遙感應(yīng)用與服務(wù)平臺(tái)”。2019 年，李英科等提出基于極軌氣象衛(wèi)星的林火實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可識(shí)別、顯示森林火點(diǎn)及其位置。 但因遙感衛(wèi)星受分辨率低、天氣狀況影響，越來越多的研究采用“靈活性強(qiáng)、啟動(dòng)快、分辨率高”的無人機(jī)遙感對(duì)小區(qū)域森林特定地物進(jìn)行快速、不定期監(jiān)測(cè)。2019 年，劉暢等提出無人機(jī)結(jié)合地面?zhèn)鞲衅鳂?gòu)建林火監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

本文結(jié)合衛(wèi)星遙感 “大區(qū)域監(jiān)測(cè)”能力與無人機(jī)遙感“機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、分辨率高”的特點(diǎn)，提出一套功能互補(bǔ)的森林遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，服務(wù)于不同尺度范圍內(nèi)的林業(yè)資源普查、林業(yè)資源變化監(jiān)測(cè)、林業(yè)火情監(jiān)測(cè)，具有數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、產(chǎn)品生產(chǎn)和結(jié)果分析的森林信息監(jiān)測(cè)服務(wù)能力。平臺(tái)可評(píng)估指定區(qū)域森林資源覆蓋及由于火災(zāi)、亂砍濫伐等造成的森林?jǐn)_動(dòng)情況，實(shí)現(xiàn)森林資源的及時(shí)監(jiān)測(cè)，為區(qū)域林業(yè)管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與輔助決策支撐。

二、森林遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)建設(shè)內(nèi)容

森林遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)由數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)、基礎(chǔ)處理系統(tǒng)、應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)和平臺(tái)管理系統(tǒng)組成。

（1） 數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)

數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)包含遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)和無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)，分別支持用戶輸入多源多時(shí)相遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，或獲取特定區(qū)域無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳。

（2） 基礎(chǔ)處理系統(tǒng)

基礎(chǔ)處理系統(tǒng)主要對(duì)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理模塊包括表觀反射率計(jì)算、輻亮度計(jì)算、氣溶膠反演、大氣校正等預(yù)處理模塊。無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理模塊包括影像拼接、校正處理模塊。

（3） 應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)

應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)涵蓋各林業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)組件，主要包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源普查模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測(cè)模塊、無人機(jī)森林區(qū)域普查模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點(diǎn)監(jiān)測(cè)模塊、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測(cè)模塊及無人機(jī)林區(qū)實(shí)時(shí)火情監(jiān)測(cè)模塊。

針對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源普查功能，平臺(tái)支持對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)抽樣、建立生物量模型、森林抽樣調(diào)查、森林區(qū)域面積定量估算及分類。

針對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測(cè)功能，平臺(tái)通過對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行森林指數(shù)計(jì)算，獲取森林資源的擾動(dòng)和恢復(fù)情況。

針對(duì)無人機(jī)森林區(qū)域普查功能，平臺(tái)支持無人機(jī)獲取樣地光譜數(shù)據(jù)用于生物量模型驗(yàn)證、提取地物信息并輸出森林區(qū)數(shù)字線化產(chǎn)品和可見光視頻，以便查看森林分布與森林變化情況。

針對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點(diǎn)監(jiān)測(cè)模塊與過火面積監(jiān)測(cè)功能，平臺(tái)支持基于紅外光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取疑似火點(diǎn)、火災(zāi)損毀森林面積信息，輔助例行巡查。

針對(duì)無人機(jī)林區(qū)實(shí)時(shí)火情監(jiān)測(cè)功能，平臺(tái)支持在突發(fā)火情時(shí)采用無人機(jī)進(jìn)行巡查，獲取火情位置、面積等信息，輔助救援。

此外，平臺(tái)可提供基于用戶定制化需求進(jìn)行以上產(chǎn)品的對(duì)比及統(tǒng)計(jì)分析，并輸出森林資源監(jiān)測(cè)分析報(bào)告，為用戶管理森林資源提供數(shù)據(jù)支撐。

（4）平臺(tái)管理系統(tǒng)

平臺(tái)管理系統(tǒng)作為平臺(tái)運(yùn)行基礎(chǔ)，由網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備、服務(wù)器等軟硬件設(shè)備組成，為平臺(tái)提供網(wǎng)絡(luò)安全管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)配置和平臺(tái)界面交互管理功能，支持平臺(tái)系統(tǒng)間互通、數(shù)據(jù)產(chǎn)品報(bào)告歸檔、數(shù)據(jù)發(fā)布及下載、數(shù)據(jù)管理服務(wù)、日志管理及用戶管理等服務(wù)。

三、森林遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用平臺(tái)應(yīng)用工作流程及案例

基于前文所述，森林遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)包含六個(gè)應(yīng)用產(chǎn)品。本章節(jié)主要介紹應(yīng)用產(chǎn)品處理工作流程和應(yīng)用案例。

1.衛(wèi)星遙感森林資源普查

（1）工作流程

為實(shí)現(xiàn)利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行森林資源普查，服務(wù)平臺(tái)基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的森林抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的森林蓄積量賦值于中低分辨率遙感影像。模塊功能包括三個(gè)方面：抽樣、森林類型識(shí)別、定量估計(jì)。

衛(wèi)星遙感森林資源普查功能的實(shí)現(xiàn)流程分為四步。第一步，對(duì)高分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行分類計(jì)算和分割處理。第二步，對(duì)中低分辨率多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類計(jì)算及矢量化，生成矢量化文件，再采用格網(wǎng)化處理計(jì)算森林類型所占每個(gè)格網(wǎng)的百分比生成抽樣框。第三步，采用抽樣框?qū)Ω叻直媛视跋襁M(jìn)行抽樣剪裁，按照抽樣框范圍提取高分辨率影像類值完成蓄積量計(jì)算。第四步，通過面積統(tǒng)計(jì)更新模塊計(jì)算，可提高大區(qū)域內(nèi)各類針葉林、闊葉林、灌木等蓄積信息準(zhǔn)確性。

（2）應(yīng)用案例

選取2017 年9 月7 日黑龍江省雞西市城子河區(qū)高分二號(hào)（GF-2）衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并疊加基于野外調(diào)查和Google Earth 采集的175 個(gè)驗(yàn)證樣本點(diǎn)，如圖1（a）衛(wèi)星數(shù)據(jù)及采樣點(diǎn)所示，進(jìn)行森林資源普查?；诓煌匚锏墓庾V特性對(duì)圖像分類、抽樣、面積更新，得到森林分類專題圖1（b），圖中包含建筑、水體、道路、作物、云、闊葉林、針葉林、灌木和草地等地物類型。

圖1 森林分類數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

采用驗(yàn)證樣本點(diǎn)與森林分類專題圖進(jìn)行疊加分析，通過混淆矩陣計(jì)算各類地物類型的總體精度為83%，反映了森林分類專題圖較好地展示了該地區(qū)的基本狀況。同時(shí)，通過森林分類專題圖可知各地物類型的面積。

2.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林資源變化監(jiān)測(cè)

（1）工作流程

森林資源變化監(jiān)測(cè)功能用于監(jiān)測(cè)受森林盜伐、火災(zāi)、植樹等活動(dòng)造成的從森林?jǐn)_動(dòng)、恢復(fù)到合理利用的變遷過程。該模塊基于周期性動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可快速自動(dòng)化識(shí)別森林及其變化情況。

衛(wèi)星遙感森林資源變化監(jiān)測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)流程分為四步。第一步，輸入多年間的森林區(qū)域衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)影像中水體與云進(jìn)行掩膜處理。第二步，利用紅光波段直方圖峰值提取每景影像的森林樣本；利用植被指數(shù)提取每景影像的森林像元，并與樣本像元作相似性對(duì)比。第三步，根據(jù)與訓(xùn)練樣本的相似程度確定每一年的森林覆蓋范圍圖。第四步，對(duì)各年森林覆蓋范圍圖像進(jìn)行時(shí)間序列分析，得到森林變化監(jiān)測(cè)圖。

森林變化監(jiān)測(cè)圖包括持續(xù)森林、持續(xù)非森林、擾動(dòng)年份、恢復(fù)年份、擾動(dòng)后恢復(fù)年份以及波動(dòng)類型。通過該圖可反映過去多年森林的變化狀況，輔助有關(guān)部門監(jiān)測(cè)森林變化。

（2）應(yīng)用案例

選取廣西南寧高峰林場(chǎng)區(qū)域2014—2017 年的15 景GF-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，見圖2（a），該區(qū)域一年四季都有植林和砍伐活動(dòng)。圖2（b）森林變化監(jiān)測(cè)專題圖展示了高峰林場(chǎng)4 年的擾動(dòng)（森林減少）和恢復(fù)（森林增加）的情況，由不同顏色顯示。

圖2 森林變化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

另外，通過采集2014—2017 年共計(jì)203 個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)精度驗(yàn)證。建立樣本點(diǎn)與專題圖對(duì)應(yīng)區(qū)域的森林變化情況混淆矩陣，得到總體精度為81%，表明森林變化監(jiān)測(cè)專題產(chǎn)品可較好地顯示出森林發(fā)生變化的區(qū)域和時(shí)間，為采伐活動(dòng)和造林活動(dòng)提供數(shù)據(jù)輔助與支撐。

3.無人機(jī)森林區(qū)域普查

（1）工作流程

無人機(jī)森林區(qū)域普查可為林業(yè)部門提供示林區(qū)帶有地理參考的數(shù)字正射影像圖（DOM）、數(shù)字地表模型（DSM）和三維影像等專業(yè)型測(cè)繪數(shù)據(jù)。

無人機(jī)森林區(qū)域普查功能工作流程分為二步。第一步，采集人員利用無人機(jī)終端設(shè)備采集并回傳森林區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)和視頻，執(zhí)行控制點(diǎn)的野外采集作業(yè)。第二步，處理人員通過基礎(chǔ)處理系統(tǒng)與應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)，對(duì)影像數(shù)據(jù)、GPS 數(shù)據(jù)、控制點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)處理，將多張影像快速拼接成二維地圖并生成帶有地理參考的正射影像、地表模型和數(shù)字線化產(chǎn)品，并通過柵格影像矢量化處理，提取不同類別植被、林區(qū)邊界等地形地貌信息。

（2）應(yīng)用案例

通過平臺(tái)管理系統(tǒng)展示生產(chǎn)后的連云港三維影像產(chǎn)品見圖3，操作員可點(diǎn)擊影像查看實(shí)拍可見光視頻、樹種類目、面積信息等生物量信息、及時(shí)監(jiān)測(cè)森林生長(zhǎng)狀況、掌握當(dāng)前森林水文情況和周邊地形地貌信息，便于協(xié)助林業(yè)管理部門科學(xué)合理地獲取森林資源動(dòng)態(tài)信息。

圖3 三維影像產(chǎn)品

4.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點(diǎn)監(jiān)測(cè)

（1）工作流程

平臺(tái)通過獲取周期性的衛(wèi)星圖像進(jìn)行處理分析，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)火點(diǎn)信息。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林火點(diǎn)監(jiān)測(cè)模塊工作流程包括：平臺(tái)根據(jù)高溫目標(biāo)的熱輻射能差異，基于紅外波段及熱紅外波段建立火點(diǎn)提取模型。其次，輸入數(shù)據(jù)計(jì)算所需波段的輻射亮度、反射率和亮溫。然后，計(jì)算絕對(duì)火點(diǎn)閾值，根據(jù)閾值判斷絕對(duì)火點(diǎn)、疑似火點(diǎn)。最后，對(duì)疑似火點(diǎn)信息進(jìn)行篩選判斷絕對(duì)火點(diǎn)，并提取火點(diǎn)的位置信息。

（2）應(yīng)用案例

平臺(tái)選取覆蓋大興安嶺地區(qū)包含火點(diǎn)信息的MODIS 影像數(shù)據(jù)，見圖4（a），通過火點(diǎn)監(jiān)測(cè)模塊獲取的火點(diǎn)提取結(jié)果見圖4（b）。

圖4 火點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及產(chǎn)品

平臺(tái)將生產(chǎn)的火點(diǎn)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品與目視解譯后的原始影像相結(jié)合，建立混淆矩陣，以混淆矩陣中的總體分類精度作為火點(diǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)以驗(yàn)證產(chǎn)品精度。驗(yàn)證結(jié)果顯示總體分類精度可達(dá)到93.6%，表明森林火點(diǎn)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品能較好地提取出森林火點(diǎn)信息，為森林火災(zāi)救援提供支撐。

5.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測(cè)

（1）工作流程

當(dāng)森林火災(zāi)過后，植被覆蓋范圍減少，植被指數(shù)變化顯著。平臺(tái)通過建立全球植被指數(shù)模型，基于災(zāi)前災(zāi)后植被指數(shù)的變化，建立差異化模型以計(jì)算森林過火面積。

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)森林過火面積監(jiān)測(cè)工作流程分為三步。第一步，基于平臺(tái)輸入災(zāi)前與災(zāi)后衛(wèi)星影像，通過裁切、檢測(cè)提取非云非水的區(qū)域。第二步，基于提取后的區(qū)域，計(jì)算災(zāi)前災(zāi)后植被指數(shù)模型，通過篩選指定閾值區(qū)間的像素點(diǎn)，可判斷該像素點(diǎn)為存在過火情況。第三步，通過過火像素點(diǎn)集合計(jì)算出過火面積值。

（2）應(yīng)用案例

選取覆蓋黑龍江省沽河林業(yè)局伊南河林場(chǎng)MODIS 影像兩景，火災(zāi)前影像見圖5（a），火災(zāi)后影像見圖5（b），經(jīng)過火面積監(jiān)測(cè)算法提取過火面積產(chǎn)品。

圖5 森林過火面積監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

以目視解譯方法勾選的過火區(qū)域像素為真實(shí)的過火區(qū)域，與軟件生成的過火面積產(chǎn)品作對(duì)比，隨機(jī)生成250 個(gè)采樣點(diǎn)建立混淆矩陣，以混淆矩陣中的總體分類精度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證產(chǎn)品精度。驗(yàn)證結(jié)果顯示總體分類精度均為94.4%，表明森林過火面積產(chǎn)品較好地體現(xiàn)了火情信息。

6.無人機(jī)林區(qū)實(shí)時(shí)火情監(jiān)測(cè)

（1）工作流程

針對(duì)區(qū)域內(nèi)突發(fā)火災(zāi)的情況，無人機(jī)終端通過搭載吊艙載荷采集紅外視頻，實(shí)時(shí)回傳至平臺(tái)。實(shí)時(shí)火情監(jiān)測(cè)模塊工作流程如下：首先，平臺(tái)接收并實(shí)時(shí)處理無人機(jī)回傳的載荷遙測(cè)數(shù)據(jù)和紅外實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)，對(duì)火源進(jìn)行快速識(shí)別和精確定位。第二步，軟件基于火源識(shí)別算法自動(dòng)識(shí)別實(shí)時(shí)視頻中的火源。第三步，由無人機(jī)和載荷的遙測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比火源相對(duì)于視頻幀的位置，輸出火源的實(shí)際地理位置、火場(chǎng)面積及火情監(jiān)測(cè)報(bào)告。通過無人機(jī)對(duì)林區(qū)進(jìn)行定期動(dòng)態(tài)巡查，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)事中火場(chǎng)態(tài)勢(shì)，測(cè)算事后過火面積等，為相關(guān)部門實(shí)現(xiàn)林火監(jiān)測(cè)、救援提供及時(shí)有效的技術(shù)手段。

（2）應(yīng)用案例

基于圖6 林區(qū)火場(chǎng)紅外影像和可見光影像，通過對(duì)紅外影像的熱點(diǎn)進(jìn)行局部溫度反演，最終精準(zhǔn)提取火情信息并進(jìn)行偽彩顯示；通過可見光圖像完成林火監(jiān)測(cè)和火源識(shí)別。操作人員可通過火情監(jiān)測(cè)軟件界面查看火點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化情況，并自動(dòng)生成監(jiān)測(cè)報(bào)告。

圖6 林區(qū)火場(chǎng)紅外影像與可見光影像

平臺(tái)可結(jié)合衛(wèi)星和無人機(jī)火情監(jiān)測(cè)功能，回溯災(zāi)情期間某一區(qū)域不同尺度范圍內(nèi)的火點(diǎn)個(gè)數(shù)變化情況、火災(zāi)位置偏移情況、火災(zāi)范圍變化情況及火情對(duì)森林造成的損失影響，可以有效分析火情等級(jí)，預(yù)估火情發(fā)展趨勢(shì)，評(píng)估火情造成的各類生物量損失情況，指導(dǎo)火情救援，為輔助生態(tài)環(huán)境修復(fù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

四、結(jié)束語

通過衛(wèi)星遙感與無人機(jī)遙感技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，森林資源遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)不同尺度、不同時(shí)間序列內(nèi)、實(shí)時(shí)的森林資源識(shí)別及信息普查，森林資源變化監(jiān)測(cè)，火情監(jiān)測(cè)等功能，可實(shí)現(xiàn)對(duì)森林資源分布和變遷的動(dòng)態(tài)分析、森林火情影響評(píng)估，為森林生態(tài)管理決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與分析依據(jù)。

本平臺(tái)在利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行樹株數(shù)量精細(xì)化識(shí)別方面仍存在開發(fā)空間。目前已有利用雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行樹株數(shù)目探測(cè)的研究，然而該方法的精細(xì)化程度受實(shí)際環(huán)境、森林密度等多方面因素影響，尚未進(jìn)行工程化實(shí)施。因此，利用遙感數(shù)據(jù)識(shí)別樹株數(shù)量仍是森林資源監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)需要攻克的技術(shù)難點(diǎn)和發(fā)展方向。