Page 23 - 林业技术推广在生态林业建设中的应用

第一章 林业技术

机遥感技术能较好地解决分辨率限制问题。邱燕宁等以宁夏中卫沙坡头草方格生
态恢复工程区为对象，使用大疆 Mavicpro 四旋翼无人机队在 30m 的相对高度进
行正射影像拍摄（可见光波段为 400 ～ 700nm），获得了研究区域 2cm 空间分

辨率的正射影像。所获取的高分辨率影像中，植物活体、干枯的麦草以及沙地在
可见光波段具有明显差别，每个样方的植被分类精度均达到 95% 以上。张和锤
等通过无人机平台和运动结构建模技术，获取 1.5cm 高分辨率数字正射影像及数
字高程模型（DEM），并利用决策树算法基于正射影像自动估算植被覆盖度，

并与 DEM 数据进行叠加，分析戈壁区植被空间分布特征及其与地形的关系。在
信息时代背景下，采用无人机林业遥感先进技术可实现小区域精准的资源调查，
随着科技的进一步发展，无人机林业遥感技术将越来越先进和成熟，对未来林业

发展具有重要意义。
（二）森林信息提取
森林参数是反映森林质量和经营管理状况的重要指标。过去森林信息的获取
主要通过样地调查的方式进行，其效率低、难度大、精度差，且不利于大区域调
查研究。林业遥感技术作为一种新型的数据获取手段，能够精准有效地提取多类

森林信息，包括森林树种识别、森林蓄积量估算、森林郁闭度估测、叶面指数、
树高、冠幅和森林林分株数等信息的获取。近年来，林业遥感技术在森林树种识
别中发挥重要作用，特别是在高精度下对复杂地形下的树种进行分类。随着科技

的发展和数据的增多，林业遥感技术对树种识别及分类的精度也越来越高。其中，
栗旭升等对亚热带的天然次生林进行树种识别，其总体识别精度达 87.51%；赵
霖等对亚热带的森林树种进行分类识别，总体精度达 95.89%；刘丽娟等对自然
保护区内的树种识别总体精度达 83.88%；张仓皓等对毛竹立竹度的识别最高精
度达 91.12%。虽然遥感技术在森林树种识别及分类中得到了有效应用，但对树

种丰富、遮盖度高以及地形复杂的森林生态系统的研究仍较少。为此，研究者
们采用数据多源组合及优化计算方法的途径，解决单一数据获取困难，信息难
以提取等难点。目前，林业遥感技术在森林叶面积指数反演方面的应用已比较

成熟，主要采用经验模型方法和物理模型方法进行 LAI 的遥感估算。有学者利
用高光谱数据在高模型精度（R2=0.77）条件下，顺利完成了植被叶面积指数的
估算；部分学者还通过引入机器学习模型实施 LAI 监测，进而提高 LAI 估算精
度。比如有学者将 BRDF 校正影像应用于叶面积指数的建模反演，总体精度可达

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