基于星载遥感技术的森林资源与森林生态状态监测应用综述

　　基于星载遥感技术的森林资源与森林生态状态监测应用综述

　　虽然地面实测法在森林生态系统监测中的测量精度很高，但该方法存在劳动强度大、周期长、成本高，甚至会对监测环境造成一定破坏的弊端，不利于实现对连续空间与大面积的监测(张颖等，2022；Howard，1991)。随着生态文明建设的深入开展，我国对森林资源和森林生态状态的重视程度日益提高，对森林资源与森林生态状态监测评价的时效性、连续性、多元性等要求也不断提升，从而为星载遥感技术在森林资源和森林生态状态监测中的应用提供了更好的发展契机。

　　运用星载遥感技术获取的森林生态监测信息能够为森林资源管理提供了长时间序列且空间连续的详细数据与参考依据（Wang等，2019）。相较传统的森林监测技术，星载遥感技术具有空间覆盖广、时空连续性强、经济成本低、监测速度快等优点（张雨等，2017;Rahman等，2014）：目前，星载遥感技术作为一种高效的森林生态状态监测手段已被广泛应用于森林资源调查、森林生态环境监测评价、森林资源经营管理等多个方面（Sakamoto等，2018）。

　　本文基于已有研究，对星载遥感技术在森林生态状态监测中的应用分类进行归纳，探究合成孔径雷达（syntheticapertureradar，SAR）技术与合成孔径雷达干涉测量(interferometricsyntheticapertureradar，InSAR)技术对森林资源参数的提取应用，以及星载遥感技术对森林生态状态时空变化规律的分析应用，不仅为星载遥感技术在森林资源监测、评价、保护、修复中的运用提供数据获取方法，并且还期望能够为实现高质量、高效率的森林资源管理提供科学的理论依据和技术指导。

　　1.星载遥感技术在森林生态状态监测中的应用分类

　　星载遥感技术在森林或林地监测中的应用类型主要分为光学遥感、微波遥感、热红外遥感（吴楠等．2017）。光学遥感技术主要应用于从植被光谱特征、植被指数、红边位置、纹理特征等方面来综合分析森林的生态状态。雷达遥感技术主要应用于森林覆盖范围、树种分类、森林垂向参数提取等研究领域。热红外遥感技术主要应用于对森林火灾的监测预警和提取温度参数等领域。

　　1.1光学遥感技术在森林生态状态监测中的应用

　　1.1.1植被光谱特征在森林生态状态监测中的应用

　　植被光谱特征是森林生态系统定量遥感反演的重要组成部分，是植被指数分析的基础。分析植被光谱特征可以为森林的遥感动态监测与生态研究提供有力的技术支持，能够为林业资源调查和管理提供可靠的依据（Aber等，1988；Lu，2013；Pugh等，1973;Sims等，2002）。与地物光谱仪形成的光谱曲线相比，星载遥感影像形成的植被光谱是该地物反射率在对应像元内的平均值，反射率光谱信息虽然相对较少，但仍可以满足对森林生态状态监测和分析评价的需要（Blasch等，2015）。

　　1.1.2植被指数在森林生态状态监测中的应用

　　植被指数(vegetationindex，VI)是对2个或多个波长范围内的像元反射率进行组合运算，以增强植被某一特性，从而反映植被生长状况的指数（赵雅楠等，2021；Matsushita等，2007）。统计现有文献资料可知，当前世界各国学术界发布的植被指数模型已经达到了150余种（沈夏炯等，2016）。根据色素、水分、碳、氮等对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份进行分类，植被指数可被分为宽带绿度指数(broadbandgreennessindex)、窄带绿度指数(narrowbandgreennessindex)、光利用率指数（lightuseefficiencyindex）、冠层氮指数(canopynitrogenindex)、干旱或碳衰减指数(dryorsenescentcarbonindex)、叶色素指数(leafpigmentsindex)、冠层水分含量指数(canopywatercontentindex)7类。这些植被指数不仅可以简单度量绿色植被的数量、生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率，而且还可以测量植被冠层中氮元素的相对含量，估算纤维素、木质素在干燥状态下的碳元素含量，并且还可以度量植被中与胁迫性相关的色素及其植被冠层中水分含量等指标。

　　1.1.3红边位置在森林生态状态监测中的应用

　　红边位置(rededgeposition，REP)是指在红光和近红外范围内植被反射光谱曲线斜率最大的位置（Dawson等，1998），是衡量森林生理状态的重要指标之一。红边位置与植物叶片的叶绿素含量息息相关，当植被生长较为旺盛，叶绿素含量增加时，红边位置会向长波方向移动，即红移，反之则会向短波方向移动(梁守真等，2010；Mutanga等，2007)。

　　1.2微波遥感技术在森林生态状态监测中的应用

　　尽管光学遥感技术可以提供丰富的森林光谱、纹理、水平分布等信息，但光学遥感技术易受云、雨、雾等气象条件影响，很难实现持续无缝的森林资源参数提取。相对于光学遥感技术，微波遥感技术的工作波长较长，受气象条件影响较小，因而使得微波遥感技术在森林生态状态监测中的应用越来越受到重视。作为当前使用最广泛的微波遥感成像雷达系统——合成孔径雷达(SAR)，其影像的后向散射系数可以用于对林地边界、森林树种等森林信息的提取，以及用于获取植被覆盖度、植被胸径等森林资源参数(赵明瑶等，2015；Hermitte等，2004)。

　　1.3热红外遥感技术在森林生态状态监测中的应用

　　森林和林地的地表通常多覆盖有枯枝落叶，在天气干燥时节容易发生森林火灾。此外，有些森林地区也是旅游区，存在着游人携带火种进入林区的潜在隐患。如果一旦发生森林火灾，将会给森林、林地及周边地区造成巨大的生态灾难与经济损失，甚至会威胁到人民群众的生命安全。传统的森林火灾监测方法不仅费用高、时效性差，而且存在着盲区，难以及时发现着火点，从而不能把森林火灾控制在萌芽状态。

　　热红外遥感(thermalinfraredremotesensing，TIRS)是指红外传感器工作波段限于3~14μm范围之内的遥感技术。通过星载传感器收集、记录森林地区的地物热红外信息，可以识别地物并且反演森林地区的地表温度、湿度、热惯量等参数（何迎东等，2019;Kahle，1987）。热红外遥感技术具有动态、实时、连续、覆盖面积大等优点，如今世界各国发射的卫星上基本均携带有包括ASTER、AVHRR、MODIS、HjlA/B-IRS、LANDSAT-TIRS等热红外传感装置。利用热红外遥感技术对森林开展火灾遥感监测和预警工作，已经成为人类预防森林火灾的重要手段之一（覃先林等，2020）。

　　1.4星载遥感技术在森林生态状态监测中的应用总结

　　当今，星载遥感技术在森林监测与反演方面的理论、机制、模型、技术等日益成熟，对森林生态系统各项生态指标的监测和反演较为全面，其中尤以光学遥感技术在森林生态状态监测中的应用最为广泛（郭泽呈等，2019；林中立等，2019；刘索玄等，2019；宋美杰等，2019）。但是现行的森林遥感反演模型在普适性、精细化、差异化等方面也存在不足之处，尤其在能够综合反应森林资源与森林生态状态的森林遥感生态指标体系的构建方面还有待进一步完善。

　　2.基于星载SAR技术与InSAR技术对森林资源参数的提取和应用

　　2.1基于SAR技术的森林资源参数反演

　　2.1.1基于后向散射系数的森林资源参数反演

　　经多视处理及滤波等预处理后的SAR影像后向散射系数可以被看作一种类似于可见光单波段反射率的灰度图（李彪等，2015）。现有研究表明，基于SAR的后向散射系数可用于反演植被高度、胸径、森林蓄积量等森林资源参数(Dobson等，1992)，但在运用后向散射系数时需要特别注意林地高度、林分结构、植被含水量、物候变化等因素对该系数的影响作用(Tang等，2009;Wang等，1995)。

　　2.1.2基于极化SAR技术的森林资源参数反演

　　电磁波发射分为水平波(H)和垂直波(V)，接收也同样分为水平波(H)与垂直波(V)。单极化是指水平发射及水平接收(HH)或者垂直发射及垂直接收(VV)。双极化是指在一种极化模式之外，同时又加上了另一种极化模式，例如垂直发射及垂直接收(VV)和垂直发射及水平接收(VH)。全极化技术难度较高，具有HH、HV、VV、VH4种极化方式。因为已有研究表明，极化方式是影响后向散射系数强度的重要因素之一（Wang等，2022），所以在反演森林蓄积量等森林资源参数时，不同的森林覆盖类型应选择最适合的极化方式SAR影像。

　　2.2InSAR技术在森林树高反演中的应用

　　2.2.1基于InSAR技术的森林树高反演原理

　　在森林生态系统监测和评价中，森林蓄积量是关键参数之一（王臣立等，2005）。森林蓄积量是指一定面积森林地上现有林木的材积总量，是森林生态系统的关键性与重要性指标，是林业科学研究的重点和难点。近年来，从地面人工测量到遥感反演，一系列更精确、更省时、更省力地关于森林蓄积定量估测的新方法、新手段不断涌现。通过分析相关研究文献发现，在森林蓄积量的反演模型中树高是对森林蓄积量具有决定性影响的关键性参数（贺鹏等，2020；潘正荣，2010；王丹，2006;Xu等，2019）。

　　从理论上讲，不管是光学遥感影像的反射率，还是SAR影像的后向散射系数均难以高精度提取森林垂向信息（凌飞龙，2010），但SAR影像中除了含有强度信息外还含有相位信息，因此可以通过InSAR技术和基于InSAR技术衍生出来的极化干涉合成孔径雷达（polarimetricsyntheticapertureradarinterferometry，PollnSAR）技术来提取森林树高、森林蓄积量等森林垂向信息（郭胜龙等，2016；朱建军等，2017;Alonso-Gonzcllez等，2018;Kugler等，2015；Ulander等，1995）。

　　在具体应用中，因为使用InSAR技术获得的高程信息中包含植被散射相位中心高度，即“植被偏差”（刘琦等，2017）．所以运用InSAR技术、PolInSAR技术及其“植被偏差”原理可以实现对森林树高的反演，进而可以估测出森林蓄积量（郭胜龙等，2016；Kugler等，2015）。如今，运用InSAR及其衍生技术对森林垂向参数进行反演已经成为了相关学术研究的热点课题之一（章皖秋等，2017；张王菲等，2017；Alonso-Gonzalez等，2018；Santoro等，2015）。

　　2.2.2应用差分InSAR技术对森林树高的提取

　　由于不同的SAR波长会造成森林散射相位中心差异明显，因此可基于不同波长的SAR建立适用于不同森林类型的树高估测模型（Balzter等，3007）。InSAR技术遥感影像常用的波段主要包括X波段、C波段、S波段、L波段、P波段，其中P、L波段波长较长，对森林穿透性强，散射相位中心接近地表，而X、C波段波长较短，散射主要由冠层树叶等主导，散射相位中心位于森林冠层。

　　在同时具有较长波段与较短波段SAR数据的区域，可以采用两者的相位中心差，即运用差分InSAR技术（周晓虎，2020;Yamada等，2001）来计算森林树高。在仅有短波长（X波段、C波段）SAR数据的研究区域，如果有高空间分辨率的地面高程数据(DEM)，则可利用X波段或C波段获得的地表高程数据(DSM)与地面高程数据(DEM)的差值，从而可以计算得到近似的森林树高（曹霸等，2016；陈鹏琦等，2015）。

　　2.2.3基于极化干涉SAR技术的森林树高提取原理

　　由于在SAR影像中的极化信息对植被散射体的形状、方向十分敏感（潘磊等，2018），因此极化与干涉信息的结合扩展了SAR的干涉信息源，也拓展了采用InSAR技术进行植被参数反演的维度（温若橙等，2017）。

　　根据极化SAR中的各种极化特性，相较同一波段的不同极化，交叉极化的信号和穿透性均比同极化更弱，如果分别采用交叉极化VH与同极化VH做差分干涉处理，那么二者的干涉相位就会对应不同的树高（张露等，2010）。从森林垂向特性分析，在VH极化方式的回波中代表冠层散射的相位占优，而在VV极化方式的回波中代表地表散射的相位占优，因而可以根据二者的相位差来确定冠层与地表的高程差，进而也可以对森林树高做出正确的估计（岳彩荣等，2016；Li等，2016）。

　　2.2.4应用差分InSAR技术提取森林树高参数的缺陷

　　在实际应用中，使用差分InSAR技术提取的森林树高往往会小于实测值（罗雪莲，2017；Wang等，2022）。造成这种低估现象的主要原因在于长波波段干涉代表的相位高于实际地表相位，同时短波波段干涉代表的树冠相位低于实际树冠相位，二者存在的偏差导致了森林树高会被低估(李哲等，2009)。与此同理，使用VH极化冠层相位中心与VV地表相位的极化差分InSAR技术反演的森林树高也同样会存在低于实测森林树高的问题（张庆云等，2014）。

　　为了提升森林树高的反演精度，就需要根据差分干涉理论在反演过程中校正植被散射体的相位：经研究发现，当把地体幅度比降低趋近于O时，相干系数幅度将只与体散射相关，即相干系数幅度仅与森林树高有关（罗雪莲，2017），此时可利用耦合InSAR技术与Sinc函数建立适用于森林树高反演的高精度新模型。

　　2.3利用SAR技术与InSAR技术提取森林资源参数的应用总结

　　从利用SAR技术与InSAR技术提取森林资源参数的具体应用可以看出，SAR的后向散射系数能够用于反演提取植被高度、胸径、森林蓄积量等森林资源参数。由于SAR影像中除了强度信息之外还含有相位信息，因此通过InSAR技术和基于InSAR技术衍生出来的极化干涉InSAR技术可以用于反演提取森林树高等垂向参数。

　　3.利用星载遥感技术对森林生态状态时空变化规律的分析应用

　　星载遥感技术在监测森林生态状态时不但具有独立、快速、动态、连续、定量、可重复、客观等优点，而且还可以利用GIS、RS、GNSS等平台对森林生态状态进行时空变化分析、建模、预测及可视化表达（李依等，2015；刘艳明等，2019；Bian等，2013）。将星载遥感技术应用于监测森林生态系统不仅可通过目视解译与算法模型以提取识别林地和林木的变化数据，而且通过提取识别数据还可以有效监测林木采伐、占地、毁林开垦、森林灾害等森林资源动态变化情况（戴前石等，2000；牟怀义，2016）。总而言之，运用星载遥感技术可以满足森林资源管理者在森林资源与森林生态状态监测、森林生态健康风险评价、森林生态环境演变及驱动因素分析等方面的多种实用需求(Bellon等，2020;Nagendra等，2013)。

　　在森林生态系统中，林冠是森林与大气相互作用的关键界面，林冠状态反映了森林的健康状况，对林冠状态的动态监测结果可以用来揭示森林群落的演替机制及其规律，并可以预测森林资源的变化情况（邓书斌，2007）。因为归一化植被指数(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)对植被生长特征具备良好的表现能力，其数值与植被光合作用中的有效吸收率、叶绿素含量、叶面积指数、植被覆盖度、植被郁闭度等参数密切相关，所以NDVI指数适用于对林冠状态和森林状态的动态监测（Suzuki等，2011）。在探究森林生态系统NDVI指数的时空变化时，可将典型时间节点的遥感影像作为数据源，再通过比较数据源之间的NDVI指数差值，进而可以对研究区域内的森林林冠状态展开深入细致的时空动态变化分析(Chen等，2017)。

　　综上所述，星载遥感技术可以高效应用于对森林生态状态时空变化规律的研究。由于以往研究对于森林生态系统的监测评价往往只是以一个数值来代表整个林区的生态状态，缺乏连续性、可视性、综合性，从而导致森林生态状态的空间差异性与动态变化无法得以被很好地展现，因此必须通过构建多指标综合遥感生态指数指标体系，才能够进一步剖析和把握森林生态状态的时空变化规律及其空间格局。

　　4.结论

　　本文通过基于星载遥感技术的森林资源与森林生态状态监测应用综述，介绍了星载遥感技术在森林生态状态监测中的应用，探究了星载遥感技术对森林资源参数的提取和应用，阐述了星载遥感技术对森林生态状态时空变化规律的分析与应用。经以上研究，得出如下结论。

　　1)将星载遥感技术及相应的反演模型与野外同步实测及实验数据相结合，再通过构建森林遥感生态指数指标体系，进而对森林生态系统状态进行评价，是一种能够有效把握森林生态状态时空变化规律的研究方法。此外，针对不同的遥感对象与反演目的，指标体系的构成和反演模型也应该随之发生改变。

　　2)如何从指标体系构成的科学性、合理性，以及指标反演的可行性等方面人手，来确定切实可行的森林遥感生态指数并搭建起相应的指标体系，是将星载遥感技术更好应用于森林资源与森林生态状态监测的重要环节。

　　3)近几十年来，世界各国应用于森林资源监测和评价的星载光学遥感技术、立体观测技术、InSAR技术及相关衍生技术发展迅速，但各种算法还存在一定的缺陷，各种反演理论与技术还有待持续完善，因而通过集成发挥各种监测技术的优势，构建空天地遥感一体化森林生态系统智能监测平台，必然能够有效提高对各种森林资源参数的反演精度。

　　4)森林资源的碳增汇是我国实现“碳达峰、碳中和”目标的重要途径，也是我国生态文明建设整体布局中的重要组成部分，而运用星载遥感技术取得的森林生态系统监测信息则可以为我国森林资源的碳汇管护提供详细的基础数据与科学的参考依据。

　　5)单纯借助DEM差分干涉技术、极化干涉SAR技术反演得到的森林树高往往低于实测高度，其主要原因是反演过程中植被散射体的相位没有得到相应校正。如何准确得到森林树冠、森林地表的相位，如何建立行之有效的森林树高补偿模型是当前树高反演课题一个亟待深入的研究方向。

　　摘自《资源与产业》2023年第4期