森林調(diào)查通常包含實(shí)地調(diào)查和遙感分析。在我國(guó)，林業(yè)所使用的遙感數(shù)據(jù)已占到全國(guó)所有衛(wèi)星數(shù)據(jù)使用的9.42％。為了盡量減少人類活動(dòng)對(duì)森林的影響并同時(shí)保證森林的各種效益，一方面高空間分辨率遙感被越來越多的應(yīng)用于現(xiàn)代森林調(diào)查中；另一方面，通過提高光譜分辨率，獲取林分信息的高光譜遙感也顯示了巨大的應(yīng)用潛力。

1高光譜遙感在森林調(diào)查中的應(yīng)用

1.1高光譜遙感與森林調(diào)查的結(jié)合

森林資源調(diào)查是森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)，現(xiàn)階段多采用常規(guī)遙感與實(shí)地調(diào)查相結(jié)合的手段。不過這種方式需要較多的野外調(diào)查及豐富的判讀經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化程度低。為解決這一矛盾常通過兩種途徑，一是提高空間分辨率，利用紋理等信息來判別，其二是從因子間的光譜差異出發(fā)，提高探測(cè)器的光譜分辨率。

高光譜儀最初就被應(yīng)用于植被遙感方面。它的波段數(shù)多，光譜分辨率高，根據(jù)調(diào)查對(duì)象或目的對(duì)感興趣波段進(jìn)行篩選及組合，提取其生物物理信息，在空間分辨率不高的情況下辨別出調(diào)查因子間的細(xì)微差別。例如劃分不同齡級(jí)的不同樹種，測(cè)定葉面積指數(shù)，提取郁閉度，進(jìn)行森林健康狀況監(jiān)測(cè)等。對(duì)輔助數(shù)據(jù)的調(diào)查處理，彌補(bǔ)了寬波段遙感的不足，提高了森林監(jiān)測(cè)水平。

1.2樹種（組）的判別

在確定采伐強(qiáng)度方式時(shí)，常要考慮樹種比的合理性及優(yōu)勢(shì)樹種生物學(xué)特性；建立天然林林分模型，還要將優(yōu)勢(shì)樹種劃分為較詳細(xì)的森林類型組，如不同生長(zhǎng)速度的針、闊葉樹種，人工落葉松等。由于監(jiān)測(cè)會(huì)受到林分冠層的生物化學(xué)特性、結(jié)構(gòu)及環(huán)境等因素的影響，因此高光譜遙感提取生物的生化信息進(jìn)行分類可得到較為理想的精度。

利用高光譜信息，建立模型來自動(dòng)分離樹種(組)對(duì)于提高森林經(jīng)營(yíng)水平有著極其重要的意義。

1.3樹齡的測(cè)定

樹齡是確定經(jīng)營(yíng)措施的重要依據(jù)之一。在遙感測(cè)定中，許多學(xué)者的試驗(yàn)成果說明，由于不同針葉樹種的光譜反射模式非常相似，很不容易分類，因此應(yīng)結(jié)合光譜特征與紋理特征，加入拓?fù)洹⒍鄷r(shí)段信息和林冠、密度等森林調(diào)查數(shù)據(jù)，利用多種轉(zhuǎn)換方式進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)來提高分類精度。在高光譜數(shù)據(jù)空間分辨率較高，并包含多觀測(cè)角度數(shù)據(jù)時(shí)，分類難度會(huì)隨之降低。

1.4 郁閉度的提取

郁閉度調(diào)查主要為了給采伐作業(yè)提供合理的保留郁閉度，以控制采伐強(qiáng)度和采伐株數(shù)。以往實(shí)地調(diào)查郁閉度常采用樹冠垂直投影壓線法或直接估測(cè)。遙感提取則通常利用圖像的光譜信息，如基本的光譜變換，或?qū)D像的亮度進(jìn)行空間變換等。

1.5災(zāi)害與健康情況的檢測(cè)

一般情況下，遭遇災(zāi)害的林分光譜特征變化比較大，?？捎贸Ｒ?guī)遙感解決。不過高光譜遙感可幫助在早期發(fā)現(xiàn)異常狀況。森林的光譜特性與森林受損表現(xiàn)(森林失葉、枯萎、水分含量，物候期、葉齡和樹齡等)之間存在許多聯(lián)系。通過研究葉片的光譜反射系數(shù)變化，高光譜遙感可監(jiān)測(cè)森林健康狀況的變化，指示森林的病蟲害類型、受災(zāi)程度、衰退等現(xiàn)象。

2林業(yè)高光譜遙感的主要處理技術(shù)

高光譜遙感繼承了多光譜遙感的工作原理，因此一些多光譜的處理技術(shù)仍然適用于高光譜數(shù)據(jù)。但由于高光譜數(shù)據(jù)同時(shí)具有波段多，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)獲取和傳輸速率高，光譜、圖像合一等特點(diǎn)，我們需要探索發(fā)展更多分析及處理方法才能有效利用。從不同的角度將分析技術(shù)歸納成四類，即多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，基于光譜位置(波長(zhǎng))變量的分析技術(shù)，光學(xué)模型方法，參數(shù)成圖技術(shù)。研究證明，這四種技術(shù)在從高光譜遙感數(shù)據(jù)中提取生物物理和生物化學(xué)參數(shù)和成圖方面均具有可行性。以下列出了在林業(yè)上較重要的高光譜遙感處理技術(shù)。

2.1高光譜遙感圖像的降維

高光譜數(shù)據(jù)的波段之間相關(guān)性強(qiáng)，如何在眾多的冗余數(shù)據(jù)中選擇需要的數(shù)據(jù)，并在不妨礙表達(dá)重要信息的情況下進(jìn)行降維，形成新的高光譜圖像，是一個(gè)很具有挑戰(zhàn)性的課題?，F(xiàn)有的降維方法一般有：1)基于變換的方法，如主成分分析(PCA)、正交子空間投影(oSP)、正則分析(CA)、離散小波變換(DWT)等；2）基于非變換的，如波段選擇，數(shù)據(jù)源劃分等。

2.2混合光譜分解

由于空間分辨率的限制，遙感圖像的單個(gè)像元中往往包括多種地物類型，影響分類精度?；旌瞎庾V分解技術(shù)可以分析光譜數(shù)據(jù)，確定在同一像元內(nèi)不同成分所占的比例及識(shí)別在已知成分分析外加的成分。其模型分兩類，即線性光譜混合模型和非線性光譜混合模型。線性光譜分離應(yīng)用比較廣泛，它將混合光譜近似地表示為這些純成分(基本組成單元)的線性組合，在滿足波段數(shù)大于景物數(shù)。3我國(guó)林業(yè)高光譜遙感的現(xiàn)狀分析

目前，高光譜遙感在我國(guó)林業(yè)上的應(yīng)用面臨的主要障礙有：

1)數(shù)據(jù)源的缺少：目前獲取高光譜數(shù)據(jù)

有限且成本高，離實(shí)際應(yīng)用還有很大的差距；

2)管理的不規(guī)范：我國(guó)的森林經(jīng)營(yíng)比較粗放，從數(shù)據(jù)管理到各種標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)程有很多不統(tǒng)一的地方，制約了新技術(shù)的應(yīng)用。

為了解決數(shù)據(jù)源問題，我國(guó)已開始發(fā)展自己的高光譜成像系統(tǒng)，先后成功研制了紅外細(xì)分光譜儀、熱紅外多光譜等掃描儀，71波段多光譜機(jī)載成像光譜，128波段實(shí)用型模塊化航空成像光譜儀系統(tǒng)和244波段推掃式成像光譜儀PHI。與現(xiàn)運(yùn)行的對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)相結(jié)合，高光譜多方向感應(yīng)系統(tǒng)將為其提供實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)，并為獲取更加準(zhǔn)確的森林調(diào)查數(shù)據(jù)提供保障，成為未來對(duì)地觀測(cè)計(jì)劃的一個(gè)重要組成部分。

今后，為了提高高光譜數(shù)據(jù)的利用價(jià)值及效率，在傳感器方面，需改善其獲取數(shù)據(jù)的性能，提高圖像的信噪比，增強(qiáng)機(jī)上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理等能力；在森林調(diào)查數(shù)據(jù)處理方面，需完善各種已有算法并發(fā)展新的算法，增強(qiáng)大氣糾正，數(shù)據(jù)降維，各類信息的提取等能力；在應(yīng)用方面，要強(qiáng)調(diào)高光譜遙感數(shù)據(jù)的處理與實(shí)際生產(chǎn)的結(jié)合，如開發(fā)與樹種識(shí)別、齡級(jí)分布、生物物理／化學(xué)特性提取及成圖、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害成圖及評(píng)估等相結(jié)合的應(yīng)用軟件包。在未來一段時(shí)間內(nèi)，購(gòu)買、處理并儲(chǔ)存林業(yè)高光譜數(shù)據(jù)仍會(huì)是比較有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，應(yīng)進(jìn)一步地探索和完善高光譜遙感輔助森林調(diào)查的技術(shù)，使之能更好地服務(wù)于我國(guó)的森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)。

審核編輯 黃昊宇