浅谈SPOT遥感技术在黑龙江省森林资源调查中的应用

[摘 要]文章介绍了卫星遥感技术，结合地面调查在我省森林资源调查中应用。

[关键词]卫星遥感技术　森林资源调查影像特征　解译

1　意义

林业是国家的基础产业，兼有生态和经济两大效能，我省是森林资源大省，近些年实施了国家的森林资源分类经营、退耕还林、三北防护林工程等林业六大工程，取得了明显的成效，生态公益林补偿资金已经得到落实。获取准确的森林资源信息，是进行森林资源监测和提高森林经营管理水平的重要环节。近年来，遥感信息的获取技术得到了飞快的发展，各种面向复杂背景的平台，多时相、多光谱和高分辨率的卫星遥感数据大量涌现，为方便、快捷、准确地获取森林资源信息提供可能，并为提高森林资源调查精度、降低调查成本和劳动强度提供了现实的可能性。

2　遥感与森林资源调查

遥感是一种以应用物理手段、数学方法和地理学规律等为基础的综合性探测技术，是一门先进而有效的资源与环境信息获取技术。遥感信息具有宏观、动态、快速、多源等特点，在我国林业中特别是森林资源监测与管理中起到了重要作用。特别是近几年内我省森林资源清查利用遥感技术并结合现地调查，使国家和有关部门及时掌握看我省森林资源变化情况。森林资源根据调查目的、空间尺度、调查内容、技术方法等的不同，我国森林资源调查包括国家森林资源清查、森林资源规划设计调查、森林作业设计调查、年度森林资源专项调查、专业调查。国家森林贤源清查、森林资源规划调查、森林作业设计调查构成了中国森林资源调查体系的主体，三种调查的对象、目的、精度要求、调查方法不同，相互不可缺少或代替，又相互补充。另外，鉴于森林资源管理所涉及的内容极其广泛，按照调查目的、任务内容等的不同，年度森林资源专项调查和专业调查是对森林资源调查体系主体的有效补充，并与一类调查、二类调查和三类调查共同构成中国森林资源调查体系。

3　工作方法

近年来，地球科学由于航空、航天技术的发展，进入了崭新的天地，遥感技术的发展为各种地学应用提供了新的数据来源和探索地球的方式。现今我们可方便获取SPOT、TM、IKONOS、QUICKBmD、RADARSAT以及我国的资源一号卫星发送的卫星遥感数据。这些卫星数据其全色波段分辨率从15-0.61m，还有信息丰富的多光谱数据。这些卫星数据已被应用在林业与生态环境建设中，并取得了大量的成果。

3.1　遥感影像的处理：由于区域背景反射率和地物间反射率差别不大，原始图像模糊不清，直接可识别的地类信息也较少，不利于图像解译，因此必须进行图像处理。我省森林资源调查中主要采用的遥感数据是SPOT5。

影像几何纠正：将SPOT遥感影像与1：50000地形图上的特征点配准，选择克拉夫斯基椭球和横轴墨卡投影，选择足够数量均匀分布的控制点，应用二次多项式进行几何校正。经几何校正的SPOT，只需少量的控制点就可以配准。几何配准是遥感影像融合中关键的一步。几何配准的精度直接影响融合影像的空间分辨和清晰度。应将配准误差控制在0.5个像元之内。

SPOT影像的融合：图像融合是一种通过高级影像处理来复合多源遥感影像的技术，用特定的算法将两个或多个不同影像合并起来，生成新的图像。具体目标在于提高图像空间分辨率、改善图像几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、提供变化预测能力、替代或修补图像数据的缺陷等。在遥感影像处理软件中，应用图像融合功能进行SP07数据融合。一般有三种算法可供选择：PrincipalComponent、Multiplicative和Brovery 7rans-form。利用此功能可方便实现SP07数据融合。

3.2　遥感影像解译标志的建立：由于卫星影像图采用的是假彩色合成，赋予各种地物的特征(主要是色彩)与其实际并不相符，并且由于受物候期等因素的影响，同一地区的相同地物，其影像特征也不同，因此，建立具有较全面代表性的目视判读标志，是提高调查成果质量的关键所在。在建立目视判读标志前，我们首先对调查区域卫星影像图的特征进行初步分析，结合实际，熟悉图像上各种地物的色调、光泽、纹理、结构、形状及分布等特征，在此基础上，根据调查区域的大小和影像图物候期的不同，选择若干条实地踏查路线，使得这些路线尽可能地包括该区域所有的地类和森林类型；然后沿着预定路线到野外进行实地踏查，同时填写目视判读标志表，调查者再仔细观察调查区域的影像，重点是寻找那些判读标志表中没有描述的图像特征，结合实际掌握的情况或到实地验证的方法。作出正确的判读；最后，对，脑时目视判读标志表进行整理、分析、总结，形成统一标准后，制定正式的目视判读标志表，明确各地类和森林类型的色调、光泽、形状、结构、纹理及分布等特征，以此作为图班区划的标准。这样，就保证了室内判读区划得以顺利进行，提高了工作效率。

3.3　小班区划和目视解译：根据建立的判读标志，对地类和林分类型进行人机交互目视解译，区划各类小班。具体做法是在ARCMAP中，以SPOT遥感影像为底图，结合判读信息对影像进行小班区划，生成面状图，并编制图班号。判读正判率的高低直接关系到整个区域调查成果的可靠性。在目视判读的过程中充分利用先易后难的原则对遥感图像上的地物进行分类，在解释过程中除了利用遥感图像上的特征外，还利用影像解译标志和其他辅助信息如地貌、地形和实相等知识识别地物，是简单也是最传统的分类技术。对于遥感影像上比较模糊的地类，比如：有时候水田和早地在地块形状上很像，便可疊加坡度图加以区分。一般来说，水田会在25度以下。用材林和经济林在影像上非常相似，便可利用DEM模型生成坡度、坡向分析与影像图加以叠加区分。经济林大部分情况下会出现在向阳面，且坡度不会很大。

4　影像拼接

一个县需要几幅卫星影像才能完全覆盖，为了便于使用，通常要将几幅卫星影像拼成为一整幅。由于每幅卫星影像在县内的大小不同，为了减少数据处理量，在拼接前先对影像进行裁切，只保留需要部分，这样可以加快处理速度，为保证需要部分不被裁去，要准备县界的矢量数据，用来控制裁切的边界。每幅卫星影像的扫描的时间不同的，这就存在太阳高度角、大气辐射量等各种因素的影响，造成各幅影像合成的假彩色的色彩差别很大。如果这样的影像用于外业调查，就需要分别对每幅影像进行判读建标，加大了外业工作量。因此需要对影像做直方图匹配，使一幅影像各个波段的直方图与另一幅影像的对应波段相似。经过直方图匹配后合成出来的假彩色也就比较相似了。

另外，由于两幅影像相接处在配准时会存在一定的误差，直接拼接出来的影像会有一条明显的接图线，影响外业人员的使用。为消除这种情况，通常的方法是绘制一条弯曲的接图线，并且将影像的重合部分进行羽化处理，以使影像相接部分能够平滑地过渡。

结论与讨论

卫星遥感技术用于森林资源调查，对有林地各地类及非林业用地的判读区划较容易，并能获得较高的正判率。但对于疏林地、未成林造林地、宜林荒地及难利用地等，由于在卫星遥感图上没有较直观的特征，只能根据实际掌握的情况和实地调查进行勾绘；并且在影像面积小于4mm2的块状图班和实际宽度10m以下、长度lkm以下的块状图班很难区划出来，这些问题及在操作过程中某些人为因素，在一定程度上影响了整个调查成果的精度，还需要进一步研究完善。以后结合更高分辨率和波段种类丰富的遥感影像，充分发挥遥感技术的优势来进行森林资源调查，为各种森林资源基本类型的分类、组合、评价、进行合理准确的划分和确定。

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