廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)回顧與展望

代華兵，李春干

（1.廣西壯族自治區(qū)林業(yè)勘測設(shè)計(jì)院，廣西南寧 530011；2.廣西大學(xué) 林學(xué)院，廣西南寧 530004；3.自然資源部北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)自然資源監(jiān)測評(píng)價(jià)工程技術(shù)創(chuàng)新中心，廣西南寧 530011）

森林資源是自然資源的重要組成部分，是林業(yè)和生態(tài)建設(shè)的物質(zhì)基礎(chǔ)，在維護(hù)生態(tài)安全、保護(hù)生物多樣性和促進(jìn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。開展森林資源調(diào)查，掌握森林資源數(shù)量、質(zhì)量及其動(dòng)態(tài)變化，可為制定林業(yè)發(fā)展方針政策、科學(xué)決策相關(guān)工程項(xiàng)目和編制發(fā)展規(guī)劃等提供依據(jù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)森林資源保護(hù)和可持續(xù)利用有重要意義。

廣西自1952年開展雅長林區(qū)森林資源踏查[1]以來，經(jīng)過70年的探索與努力，緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，不斷改進(jìn)森林資源調(diào)查技術(shù)方法，構(gòu)建了較完善的森林資源調(diào)查體系，為廣西林業(yè)發(fā)展和生態(tài)建設(shè)科學(xué)決策提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

按照調(diào)查對(duì)象、目的和范圍的不同，我國森林資源調(diào)查被劃分為3 類[2-3]。森林資源連續(xù)清查（簡稱一類調(diào)查）以省（自治區(qū)、直轄市）、大林區(qū)為抽樣總體，基于系統(tǒng)抽樣方法，通過對(duì)固定樣地的定期復(fù)查（每5 年）估計(jì)森林面積、蓄積量和森林資源動(dòng)態(tài)變化等森林資源主要數(shù)據(jù)，可產(chǎn)出較高精度的區(qū)域宏觀估計(jì)結(jié)果，但無法落實(shí)到具體地塊，成果主要為制定和調(diào)整林業(yè)方針政策、規(guī)劃計(jì)劃（國家或省級(jí)）提供依據(jù)。森林經(jīng)理調(diào)查（簡稱二類調(diào)查）又稱森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，以林業(yè)管理部門、國有林場、縣（旗）或其他部門所屬林場為單位，基于小班調(diào)查方法對(duì)調(diào)查單位進(jìn)行全域面狀調(diào)查[4]，每10年進(jìn)行1次（國有林場每5年進(jìn)行1次），產(chǎn)出森林面積、蓄積量、自然環(huán)境和管理屬性等森林小班數(shù)據(jù)，成果主要滿足編制森林經(jīng)營方案和總體設(shè)計(jì)及區(qū)域（縣級(jí)或林場）林業(yè)區(qū)劃、規(guī)劃和基地造林規(guī)劃等項(xiàng)目的需要。作業(yè)設(shè)計(jì)調(diào)查（簡稱三類調(diào)查）是林業(yè)基層單位為滿足伐區(qū)設(shè)計(jì)、造林設(shè)計(jì)和撫育采伐設(shè)計(jì)等森林經(jīng)營作業(yè)設(shè)計(jì)而進(jìn)行的調(diào)查，包括伐區(qū)調(diào)查、撫育間伐調(diào)查和林分更新調(diào)查等，其調(diào)查范圍為作業(yè)區(qū)，載體為地塊，調(diào)查內(nèi)容包括林地和林木數(shù)量、出材量及生長狀況等，主要服務(wù)于森林經(jīng)營單位。其中，森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查是調(diào)查成果最豐富、用途最廣的森林資源調(diào)查，該文回顧70 年來廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查主要技術(shù)的發(fā)展歷程，并對(duì)今后的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

1 技術(shù)發(fā)展回顧

自1952年開展雅長林區(qū)森林資源調(diào)查以來，廣西已完成雅長、九萬山、老山（百色）和大明山等多個(gè)重點(diǎn)林區(qū)和國有林場的森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，及5 次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查[1]。近70 年來，廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)大致經(jīng)歷了5個(gè)階段。1952 — 1969 年，在前期目測踏查的基礎(chǔ)上，主要完成部分重點(diǎn)林區(qū)和國有林場的森林經(jīng)理調(diào)查，以目測調(diào)查為主，后期開展分層抽樣調(diào)查試點(diǎn)。1970—1975年，完成第1次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，主要采用抽樣與實(shí)地勾繪小班相結(jié)合的調(diào)查方法。1984 — 1999 年，完成第2、第3 次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，主要采用基于地形圖的小班調(diào)查和抽樣調(diào)查相結(jié)合的“雙控調(diào)查法”。2008—2009年，完成第4次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，主要采用基于高分辨率遙感影像的小班調(diào)查方法，實(shí)現(xiàn)由人工野外勾繪調(diào)查小班向室內(nèi)區(qū)劃調(diào)查小班的轉(zhuǎn)變。2017—2019年，完成第5次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，主要采用基于機(jī)載激光雷達(dá)的天空地一體化森林資源調(diào)查新技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)林分因子的精準(zhǔn)估測，大幅減少野外調(diào)查工作量。廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查不斷探索并應(yīng)用新技術(shù)，調(diào)查內(nèi)容不斷豐富，調(diào)查方法和技術(shù)逐步向更精準(zhǔn)、更高效和信息化的方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)從目測踏查、地形圖實(shí)地勾繪與林分因子實(shí)測、高分辨率遙感影像室內(nèi)區(qū)劃與林分因子實(shí)測到超高分辨率遙感影像室內(nèi)區(qū)劃判讀與激光雷達(dá)林分因子估測的轉(zhuǎn)變。

1.1 目測調(diào)查（踏查）

1952 年7 月，為開發(fā)林區(qū)、支援國家建設(shè)，由164 人組成聯(lián)合調(diào)查隊(duì)，對(duì)雅長林區(qū)森林資源進(jìn)行踏查，由此揭開廣西森林資源調(diào)查的序幕[1]。1954—1959 年，先后完成桂林市恭城瑤族自治縣、永福縣、老山（百色）和隆林各族自治縣等部分重點(diǎn)林區(qū)及全區(qū)森林資源踏查。在調(diào)查用圖缺乏、技術(shù)裝備差且專業(yè)人員少的情況下，調(diào)查方法以目測調(diào)查（踏查）為主，調(diào)查內(nèi)容主要包括面積、蓄積量、生長情況、運(yùn)材線路和集材方向等。主要技術(shù)方法為：調(diào)查工作圖主要采用清朝末年和民國時(shí)期測量的1∶5 萬地形圖，在缺乏地形圖的區(qū)域采用羅盤儀導(dǎo)線測量、繪制平面圖作為調(diào)查工作圖；采用對(duì)坡勾繪進(jìn)行小班區(qū)劃；目測各林況因子，同時(shí)采伐一些平均木，實(shí)測林分林齡和材積，推算林分蓄積量；采用方格紙求算面積，采用算盤統(tǒng)計(jì)各類面積和蓄積量；成果材料包括調(diào)查報(bào)告、統(tǒng)計(jì)報(bào)表和森林分布圖等。

1957 — 1959 年，先后完成雅長、九萬山、老山（百色）和大明山4 大林區(qū)森林經(jīng)理調(diào)查（即森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查）。在上述目測調(diào)查方法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行以下改進(jìn)：采用經(jīng)緯儀閉合導(dǎo)線測量的方法實(shí)測整個(gè)林區(qū)的控制基線、林班線和小班線；實(shí)測林況因子，采用羅盤儀布設(shè)樣線進(jìn)行小班調(diào)查，小班調(diào)查完成后實(shí)地計(jì)算平均胸徑，砍伐1 株平均木實(shí)測材積并推算小班蓄積量和編制材積表；引入手搖計(jì)算機(jī)進(jìn)行內(nèi)業(yè)統(tǒng)計(jì)工作，并逐步普及。至1965 年，還完成了桂林市資源縣和河池市天峨縣等重點(diǎn)林區(qū)森林經(jīng)理調(diào)查，首次采用角規(guī)進(jìn)行小班斷面積調(diào)查，并成為此后小班蓄積量調(diào)查的主要方法。

這一時(shí)期，目測調(diào)查（踏查）是森林資源調(diào)查的主要技術(shù)方法，探索應(yīng)用了界線和林況因子實(shí)測技術(shù)方法，但存在調(diào)查精度不高、工作量大和效率低等問題。

1965 年，廣西在參與大興安嶺森林資源分層抽樣調(diào)查法試點(diǎn)的基礎(chǔ)上，開展柳州市融水苗族自治縣國營泗澗山林場林區(qū)分層抽樣調(diào)查試點(diǎn)；至1969年，采用抽樣調(diào)查方法完成了河池市天峨縣、雅長林區(qū)森林資源調(diào)查。抽樣調(diào)查方法明確了調(diào)查精度，其應(yīng)用創(chuàng)新了森林資源調(diào)查方法，減輕了勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了工作效率，也為后續(xù)森林資源規(guī)劃調(diào)查體系建立奠定了基礎(chǔ)。

1.2 小班抽樣調(diào)查

1970—1975年，廣西完成第1次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，共完成全區(qū)86個(gè)縣的森林資源調(diào)查任務(wù)，全面掌握“四五”期間廣西森林資源現(xiàn)狀。此次調(diào)查主要采用抽樣與實(shí)地勾繪小班相結(jié)合的調(diào)查方法。主要思路為：小班按一定規(guī)則進(jìn)行分層；在總體范圍內(nèi)，通過機(jī)械或隨機(jī)方法布設(shè)樣地進(jìn)行實(shí)測調(diào)查，將樣地實(shí)測材料按小班相同的分層規(guī)則進(jìn)行分層，計(jì)算各層單位面積蓄積量均值；各小班的單位面積蓄積量為其所屬層的樣地調(diào)查數(shù)據(jù)。主要技術(shù)方法為：將1∶5 萬地形圖放大至1∶2.5萬作為調(diào)查工作手圖，采用實(shí)地勾繪小班的方法調(diào)查各類森林面積；以全縣為總體，鄉(xiāng)或村為副總體，依據(jù)系統(tǒng)抽樣原理，在公里網(wǎng)交叉點(diǎn)上布設(shè)調(diào)查樣地，采用斷面積系數(shù)為1.0 的木制角規(guī)繞測林分每公頃斷面積，用測高儀測量林分平均樹高，調(diào)查森林蓄積量，蓄積量按副總體落實(shí)到鄉(xiāng)或村。

通過抽樣方法，有效控制了總體蓄積量，但也存在同層小班單位面積蓄積量均相同，不能反映小班間調(diào)查因子客觀差異的問題，達(dá)不到現(xiàn)在規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和要求。但與之前的森林資源目測調(diào)查相比，調(diào)查精度得到較大提高。此次調(diào)查的重要意義在于采用統(tǒng)一的技術(shù)方法，首次完成全區(qū)性森林資源調(diào)查，摸清了“四五”期間全區(qū)森林資源狀況，在合理開發(fā)利用森林資源、支援國家建設(shè)方面發(fā)揮了重要作用。

1.3 基于地形圖的小班調(diào)查

1984—1990年，廣西完成第2次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查。在1982年林業(yè)部頒發(fā)的《森林資源調(diào)查主要技術(shù)規(guī)定》基礎(chǔ)上，廣西結(jié)合實(shí)際制定全區(qū)性調(diào)查方法和技術(shù)細(xì)則，對(duì)小班區(qū)劃、調(diào)查內(nèi)容和方法、質(zhì)量要求及成果產(chǎn)出等作出較全面和詳細(xì)的規(guī)定。此次調(diào)查的主要技術(shù)方法為：以1∶1 萬地形圖和1∶1.6 萬航空像片作為調(diào)查工作圖，結(jié)合航片判讀和野外調(diào)繪區(qū)劃小班；采用小班和抽樣調(diào)查相結(jié)合的“雙控調(diào)查法”開展調(diào)查工作，在小班內(nèi)布設(shè)角規(guī)樣地調(diào)查蓄積量；為驗(yàn)證小班調(diào)查精度，以全縣為總體，采用系統(tǒng)抽樣原理，在圖上以公里網(wǎng)交叉點(diǎn)（或等距加密）為樣地中心，按間距2 km×2 km 布設(shè)角規(guī)控制檢尺樣地，估算總體蓄積量；小班調(diào)查數(shù)據(jù)記錄在涂點(diǎn)式小班卡片上，全面采用林業(yè)資源數(shù)據(jù)信息卡光電自動(dòng)輸入微機(jī)系統(tǒng)錄入[5]，通過森林資源數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)表統(tǒng)計(jì)和打??；采用彩色相紙制作森林分布圖[6]。此次調(diào)查，在調(diào)查工作圖和森林分布圖制作及數(shù)據(jù)錄入、統(tǒng)計(jì)與分析等方面均取得新的突破。

1997—1999年，廣西開展第3次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查。此次調(diào)查在延續(xù)第2次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查的基礎(chǔ)上，根據(jù)社會(huì)對(duì)林業(yè)需求形勢和森林分類經(jīng)營的要求建立了新的調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)，如將森林分為生態(tài)公益林和商品林兩大類，增加了二級(jí)林種；增加了林木權(quán)屬、森林類別和森林土壤等調(diào)查內(nèi)容。在調(diào)查方法上，傳統(tǒng)技術(shù)仍為主流，但采用了一些新的技術(shù)方法。開展遙感技術(shù)試驗(yàn)性應(yīng)用，以Landsat-5 TM 紙質(zhì)衛(wèi)星影像圖為基礎(chǔ)，通過野外調(diào)查建立目視判讀解譯標(biāo)志，在室內(nèi)區(qū)劃小班和判讀小班林況因子，并通過對(duì)縣級(jí)連清固定樣地進(jìn)行復(fù)查，建立各森林類型的圖像光譜表征與蓄積量相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，估測小班單位面積蓄積量；在小班調(diào)查數(shù)據(jù)錄入方面，小班調(diào)查卡片由原來的“涂塊式”設(shè)計(jì)改為“手寫體”設(shè)計(jì)，卡片信息容量增加，調(diào)查卡片填寫、錄入速度和錄入識(shí)別率提高；數(shù)據(jù)處理方面，基于Visual FoxPro 軟件研發(fā)了森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)；在制圖技術(shù)上，小班調(diào)查圖全部采用G1S 平臺(tái)（ViewGIS 和Mapinfo）進(jìn)行矢量化，實(shí)現(xiàn)了小班空間數(shù)據(jù)管理的數(shù)字化及調(diào)查工作圖和森林分布圖制作的計(jì)算機(jī)化。在此次調(diào)查中，國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院在河池市、桂林市、柳州市和來賓市的各縣全面采用航天遙感技術(shù)，廣西壯族自治區(qū)林業(yè)勘測設(shè)計(jì)院也在梧州市的藤縣、岑溪市、蒙山縣和蒼梧縣[7-8]開展遙感技術(shù)試驗(yàn)性應(yīng)用。由于衛(wèi)星影像空間分辨率低，紋理特征不明顯，小班區(qū)劃和判讀精度均不高，調(diào)查成果不理想，但為后續(xù)航天遙感技術(shù)的應(yīng)用奠定了理論和人才基礎(chǔ)。

這兩次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查的主要技術(shù)方法均采用1∶1 萬地形圖實(shí)地勾繪小班，采用角規(guī)測樹方法調(diào)查各小班林分平均樹高、平均直徑、斷面積和蓄積量等調(diào)查因子，森林面積和蓄積量調(diào)查精度得到一定程度提高。小班調(diào)查數(shù)據(jù)光電錄入系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和GIS 技術(shù)的大面積應(yīng)用，大幅提高了調(diào)查工作效率和成果質(zhì)量。

1.4 基于高分辨率遙感影像的小班調(diào)查

2008—2009年，廣西完成第4次全區(qū)性森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，包括全區(qū)各縣和國有林場等126個(gè)單位。此次調(diào)查采用高分辨率遙感影像室內(nèi)區(qū)劃小班與林分因子實(shí)測相結(jié)合的方法，全面推廣和應(yīng)用3S技術(shù)。主要新技術(shù)方法為：采用覆蓋全區(qū)的110 余景SPOT5 HRG、ALOS AVNIR-2/PRISM 高分辨率遙感數(shù)據(jù)（PAN+XS），通過圖像分割技術(shù)自動(dòng)區(qū)劃小班，提取小班邊界[9-12]；研發(fā)林業(yè)專題圖編繪系統(tǒng)，自動(dòng)批量打印工作手圖，用于外業(yè)核校、修正小班界線，解決了應(yīng)用地形圖對(duì)坡勾繪小班界線位移大、面積精度低的問題；總體蓄積抽樣控制調(diào)查中，采用GPS定位技術(shù)[13]，解決了采用羅盤儀引線定位工作量大等問題，大幅提高外業(yè)調(diào)查工作效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度和調(diào)查成本。小班蓄積量調(diào)查仍采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行，即在小班內(nèi)布設(shè)角規(guī)樣地調(diào)查每公頃斷面積、平均樹高和平均胸徑等林況因子；小班調(diào)查數(shù)據(jù)采用手寫體調(diào)查卡片掃描輸入識(shí)別系統(tǒng)錄入計(jì)算機(jī)，采用廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)2008版進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；成果圖編制采用林業(yè)專題圖編繪系統(tǒng)制作并批量打印。

此次調(diào)查實(shí)現(xiàn)了由人工野外勾繪調(diào)查小班向室內(nèi)區(qū)劃調(diào)查小班的轉(zhuǎn)變，提高了外業(yè)調(diào)查工作效率，降低了勞動(dòng)強(qiáng)度，節(jié)約了調(diào)查成本。但小班蓄積量調(diào)查方法仍存在調(diào)查工作量大、調(diào)查精度低和質(zhì)量難以控制的問題。

1.5 基于機(jī)載激光雷達(dá)的天空地一體化森林資源調(diào)查

2017—2019年，分3個(gè)調(diào)查區(qū)域分年度完成廣西第5 次全區(qū)森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查；2018 年完成南寧市試點(diǎn)調(diào)查，2019 年完成東部10 個(gè)市的調(diào)查，2020 年完成河池、百色和崇左3 個(gè)市的調(diào)查。前4次全區(qū)森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查均以地面調(diào)查為主，存在工作量大、投入人員多、調(diào)查工期長、工作效率低和勞動(dòng)強(qiáng)度大等問題。此次調(diào)查提出通過天空地一體化森林資源調(diào)查監(jiān)測新技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)森林資源調(diào)查技術(shù)突破性進(jìn)步。主要技術(shù)方法為：采用航空遙感數(shù)字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）（空間分辨率為0.2 m）進(jìn)行小班精確區(qū)劃和基本屬性識(shí)別［土地類型、優(yōu)勢樹種（組）、伴生樹種（組）和林木起源］[14]，通過高分衛(wèi)星遙感影像（空間分辨率優(yōu)于3.0 m）變化檢測[15-17]結(jié)果和冠層高度模型（Canopy Height Model，CHM）修正小班邊界和基本屬性[18]，不能確定邊界和基本屬性的小班通過地面補(bǔ)充調(diào)查確定；在每個(gè)調(diào)查區(qū)域的每個(gè)森林類型［優(yōu)勢樹種（組）］中，布設(shè)100 個(gè)左右樣地進(jìn)行每木檢尺調(diào)查，并測定林分平均樹高及下木層和草本層生物量；通過載人飛機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分類預(yù)處理后生成數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）、數(shù)字地表模型（Digital Surface Model，DSM）和CHM 等，提取并篩選點(diǎn)云特征變量，結(jié)合地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)建立估測模型，對(duì)林分調(diào)查因子（郁閉度、平均直徑、平均樹高、斷面積和單位面積蓄積量等）進(jìn)行精準(zhǔn)估測[19]；通過DEM 等輔助數(shù)據(jù)及歷史調(diào)查資料和森林經(jīng)營管理檔案等資料，以小班為單元提取自然環(huán)境（地形地貌、土壤等）和管理屬性（權(quán)屬、林種、公益林事權(quán)級(jí)、保護(hù)等級(jí)和林地保護(hù)等級(jí)等）信息[20]。

新技術(shù)體系的技術(shù)特點(diǎn)為：小班區(qū)劃更精細(xì)、調(diào)查因子精度高且質(zhì)量可控；大幅度減少外業(yè)調(diào)查工作量和勞動(dòng)強(qiáng)度，縮短調(diào)查工期；實(shí)現(xiàn)全區(qū)域森林參數(shù)制圖，調(diào)查成果更豐富；與現(xiàn)行以地面調(diào)查方法相比，調(diào)查成本有所降低[21]。

此次調(diào)查是國內(nèi)首次采用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)開展大區(qū)域森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，初步構(gòu)建了一個(gè)理論技術(shù)先進(jìn)、組裝配套、可復(fù)制且易推廣的全新技術(shù)體系，取得了森林資源調(diào)查技術(shù)的革命性進(jìn)展。新技術(shù)體系的關(guān)鍵技術(shù)突破在于利用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了小班蓄積量和其他林分因子的高精度穩(wěn)定估測，解決了長期以來林分因子調(diào)查需依靠地面調(diào)查的難題，極大減少了外業(yè)調(diào)查的工作量和勞動(dòng)強(qiáng)度。同時(shí)，采用更高分辨率的航空正射影像進(jìn)行小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別，進(jìn)一步提升了小班界線和面積精度，確保小班基本屬性識(shí)別準(zhǔn)確率。但新技術(shù)體系仍存在小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別受專業(yè)技術(shù)人員水平影響大、航空正射影像和機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取耗時(shí)長和難度大及采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行樣地調(diào)查效率低和強(qiáng)度大等問題。

2 技術(shù)最新進(jìn)展

2.1 無人機(jī)遙感森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查應(yīng)用試驗(yàn)

機(jī)載激光雷達(dá)的飛行平臺(tái)為有人駕駛飛機(jī)，飛機(jī)飛行相對(duì)高度為2 500 m 左右，在應(yīng)用過程中受機(jī)場調(diào)度、空中交通管制和天氣等諸多因素影響，單架次飛行成本較高，適用于大區(qū)域森林資源調(diào)查監(jiān)測。對(duì)于面積較小、林地較分散的國有林場（或森林經(jīng)營單位）而言，應(yīng)用機(jī)載激光雷達(dá)的成本太高。近10年來，低空無人機(jī)迅速進(jìn)入大眾消費(fèi)領(lǐng)域和專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，在實(shí)時(shí)、快速和低成本獲取小區(qū)域光學(xué)影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)方面具有十分明顯的優(yōu)勢，并且能靈活安排時(shí)間。盡管無人機(jī)激光雷達(dá)和機(jī)載激光雷達(dá)的工作原理相同，但兩者的激光雷達(dá)傳感器發(fā)射頻率和飛行高度不同，激光點(diǎn)云在森林冠層中的分布可能不同，因此，無人機(jī)激光雷達(dá)是否適用于森林參數(shù)估測與制圖，需進(jìn)行試驗(yàn)研究。

2022 年3 月開始，廣西林勘院和廣西大學(xué)針對(duì)無人機(jī)在森林資源調(diào)查監(jiān)測中的應(yīng)用，在廣西壯族自治區(qū)國有高峰林場進(jìn)行小區(qū)域試驗(yàn)（面積約為4 770 hm2），重點(diǎn)研究無人機(jī)激光雷達(dá)森林參數(shù)估測及亞米級(jí)空間分辨率光學(xué)衛(wèi)星遙感圖像小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別的技術(shù)可行性。具體內(nèi)容包括：對(duì)無人機(jī)激光雷達(dá)變量進(jìn)行篩選，選取能準(zhǔn)確刻畫森林冠層三維結(jié)構(gòu)、具有森林計(jì)測學(xué)解析意義的激光雷達(dá)變量，研制無人機(jī)激光雷達(dá)森林參數(shù)（林分平均樹高、斷面積、蓄積量和生物量）估測模型；采用配對(duì)樣本均值t檢驗(yàn)方法，分析無人機(jī)激光雷達(dá)與機(jī)載激光雷達(dá)變量及森林參數(shù)估測結(jié)果的差異；采用2017 年建立的機(jī)載激光雷達(dá)森林參數(shù)估測模型，通過無人機(jī)激光雷達(dá)變量估測森林參數(shù)，通過模型優(yōu)度和誤差指標(biāo)分析機(jī)載激光雷達(dá)森林參數(shù)估測模型對(duì)無人機(jī)激光雷達(dá)的可移植性；針對(duì)高分7 號(hào)（GF-7）、北京3 號(hào)（BJ-3）、高景1 號(hào)（GJ-1）和WorldView-2/3等空間分辨率優(yōu)于0.5 m的光學(xué)衛(wèi)星遙感圖像，通過圖像的色調(diào)、顏色、紋理、圖案、形狀、大小、陰影、位置和空間關(guān)系信息，結(jié)合歷史調(diào)查資料和森林經(jīng)營管理檔案等資料，采用目視解譯方法，分析其在小班區(qū)劃及土地類型、優(yōu)勢樹種（組）、伴生樹種（組）和林木起源等小班基本屬性準(zhǔn)確識(shí)別方面的可行性。

研究結(jié)果表明，對(duì)于空間分辨率為0.5 m 的光學(xué)衛(wèi)星遙感圖像，不同優(yōu)勢樹種（組）的圖像表征較明顯，可準(zhǔn)確區(qū)劃小班和識(shí)別小班基本屬性；但0.5 m 分辨率衛(wèi)星遙感圖像不易獲取，在實(shí)際森林資源調(diào)查中，應(yīng)以無人機(jī)正射影像為主區(qū)劃小班和識(shí)別其基本屬性，將亞米級(jí)光學(xué)衛(wèi)星遙感影像應(yīng)用于邊境地區(qū)和其他難以獲取無人機(jī)光學(xué)影像地區(qū)的小班區(qū)劃。無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)可準(zhǔn)確估測森林參數(shù)，林分蓄積量、斷面積和平均樹高估測的平均預(yù)報(bào)誤差小于6%，滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求，可用于小區(qū)域森林資源調(diào)查的主要林分調(diào)查因子估測[22]。無人機(jī)激光雷達(dá)和機(jī)載激光雷達(dá)均可準(zhǔn)確估測森林參數(shù)，估測精度接近，但兩種估測結(jié)果存在差異，機(jī)載激光雷達(dá)森林參數(shù)估測模型也不能直接應(yīng)用于無人機(jī)激光雷達(dá)。

2.2 新一輪廣西國有林場森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查總體技術(shù)思路

基于試驗(yàn)研究結(jié)果，結(jié)合《自然資源調(diào)查監(jiān)測體系構(gòu)建總體方案》（自然資發(fā)〔2020〕15 號(hào)）的相關(guān)要求，在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享和關(guān)鍵技術(shù)協(xié)同的原則下，針對(duì)新一輪國有林場森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查，提出采用以無人機(jī)遙感為核心的多源遙感技術(shù)與地面調(diào)查相結(jié)合的方法，構(gòu)建森林資源專項(xiàng)調(diào)查工程化技術(shù)體系?；舅悸窞椋翰捎脙?yōu)于0.1 m空間分辨率的無人機(jī)DOM 或優(yōu)于0.5 m空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行小班區(qū)劃和地類樹種識(shí)別，并通過實(shí)地補(bǔ)充調(diào)查核對(duì)和修正；通過無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)建模，進(jìn)行林分林木因子估測；通過無人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成的DEM 和歷史調(diào)查資料，提取小班自然地理環(huán)境屬性信息和管理屬性信息。總體技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 新一輪廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查總體技術(shù)路線Fig.1 Overall technical route of new round forest management inventory in Guangxi

無人機(jī)遙感森林資源調(diào)查技術(shù)體系充分利用無人機(jī)遙感的優(yōu)勢，技術(shù)和手段先進(jìn)可靠，調(diào)查精度高，成果質(zhì)量可控；野外調(diào)查工作量大幅減少，勞動(dòng)強(qiáng)度下降，調(diào)查工期可控；人員投入大幅減少，調(diào)查隊(duì)伍易組織；調(diào)查成本與上期基本持平。該方法是當(dāng)前政策制度和技術(shù)條件下小區(qū)域森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查較適用和可行的方法。

2.3 當(dāng)前存在的主要技術(shù)問題

經(jīng)過70年的發(fā)展，隨著衛(wèi)星遙感、激光雷達(dá)、全球定位和低空無人機(jī)等技術(shù)的進(jìn)步，森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)取得了突破性進(jìn)展。但現(xiàn)階段仍存在以下問題：各類數(shù)據(jù)獲取難度仍較大，超高分辨率衛(wèi)星影像由于數(shù)據(jù)量大、處理消耗資源大，存檔數(shù)據(jù)并不多，2022 年1— 7 月廣西可獲取的數(shù)據(jù)僅覆蓋全區(qū)的24.5%；有人機(jī)和無人機(jī)數(shù)據(jù)獲取均受空中管制、天氣等因素影響較大，且現(xiàn)階段獲取成本相對(duì)較高。小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別對(duì)專業(yè)技術(shù)人員依賴大，現(xiàn)階段主要采用人機(jī)交互方法進(jìn)行，已成為整個(gè)調(diào)查工作中工作量最大的技術(shù)環(huán)節(jié)，其質(zhì)量和精度均受調(diào)查員理論技術(shù)水平、經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心影響較大?；诩す饫走_(dá)的森林參數(shù)估測模型是新技術(shù)體系的關(guān)鍵和核心技術(shù)，不同森林類型的模型穩(wěn)定性、普適性和可移植性有待進(jìn)一步研究。樣地調(diào)查技術(shù)落后，目前仍采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行，是現(xiàn)行技術(shù)體系中最主要的外業(yè)工作量，勞動(dòng)強(qiáng)度大且效率低，其調(diào)查過程還可能對(duì)樣地植被造成破壞。

3 技術(shù)發(fā)展展望

社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展對(duì)森林資源調(diào)查提出了更高的要求。調(diào)查內(nèi)容上要求更加綜合化，實(shí)現(xiàn)單一資源數(shù)量調(diào)查向生態(tài)綜合監(jiān)測的轉(zhuǎn)變；調(diào)查質(zhì)量上要求更加精細(xì)化，對(duì)調(diào)查成果的精度和細(xì)節(jié)要求越來越高；調(diào)查時(shí)效上要求更加高效化，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)行長周期調(diào)查向?qū)崟r(shí)監(jiān)測和動(dòng)態(tài)更新的轉(zhuǎn)變；調(diào)查手段上要求更加信息化，采用先進(jìn)的遙感、地理信息和互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)和手段提高調(diào)查效率和精度。隨著航空航天遙感技術(shù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法及地面移動(dòng)測量等技術(shù)日新月異的發(fā)展，將推動(dòng)森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)在新技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面不斷進(jìn)步。隨著研究的不斷深入和積累，廣西森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)在以下方面可能取得新突破。

3.1 在大區(qū)域森林資源調(diào)查中廣泛應(yīng)用超高分辨率衛(wèi)星和星載激光雷達(dá)

隨著傳感器和衛(wèi)星技術(shù)的高速發(fā)展，高分二號(hào)（分辨率為0.8 m）、高分七號(hào)（分辨率為0.8 m）、高分多模衛(wèi)星（分辨率為0.5 m）、WorldView-4（分辨率為0.31 m）、Pléiades-1（分辨率為0.4 m）和句芒號(hào)碳衛(wèi)星（分辨率為0.3 m）等亞米級(jí)衛(wèi)星可提供更多的超高分辨率影像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)精度更高，時(shí)效性更強(qiáng)，獲取成本更低，將為森林資源調(diào)查提供更高清、精細(xì)的工作底圖，進(jìn)一步提升小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別的效率和精度。同時(shí)，ICESat-2（搭載光子計(jì)數(shù)激光測高儀）、GEDI（Global Ecosystem Dynamics Investigation，搭載全波形激光雷達(dá)）[23]、高分七號(hào)（同時(shí)搭載全波形激光測高儀和雙線陣立體相機(jī)）[24]和句芒號(hào)（同時(shí)搭載多波束激光雷達(dá)、多角度多光譜相機(jī)、超光譜探測儀和多角度偏振成像儀）[25-26]等星載激光雷達(dá)可獲取大范圍的垂直數(shù)據(jù)信息，在大區(qū)域尺度對(duì)森林參數(shù)進(jìn)行定量反演[27]，已被應(yīng)用于國內(nèi)外森林平均樹高、郁閉度和生物量估測等方面的研究[28]。采用超高分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別，結(jié)合星載激光雷達(dá)對(duì)森林參數(shù)進(jìn)行估測，開展大區(qū)域森林資源調(diào)查，將是未來的重要發(fā)展方向。

3.2 低空無人機(jī)技術(shù)將成為中小區(qū)域森林資源調(diào)查的主要技術(shù)手段

近年來，無人機(jī)和激光雷達(dá)技術(shù)飛速發(fā)展，在各行業(yè)中被廣泛應(yīng)用，無人機(jī)激光雷達(dá)也逐漸被應(yīng)用于小區(qū)域森林調(diào)查。與衛(wèi)星遙感相比，其能獲取更高精度的厘米級(jí)影像數(shù)據(jù)和超高密度（可優(yōu)于1 000 個(gè)點(diǎn)/m2）的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，同時(shí)還具有飛行成本低、拍攝時(shí)間自由靈活、可重復(fù)和高時(shí)效等優(yōu)點(diǎn)[29-31]。已有試驗(yàn)表明，無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確刻畫森林的三維結(jié)構(gòu)，用于估測森林參數(shù)時(shí)具有堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)，能實(shí)現(xiàn)森林參數(shù)的精確估測，可用于小區(qū)域森林資源調(diào)查[22]。隨著技術(shù)發(fā)展和研究的深入，低空無人機(jī)激光雷達(dá)將成為中小區(qū)域森林調(diào)查的主要技術(shù)手段。

3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感分類將提升小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別的自動(dòng)化水平

近年來，建立在概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)為遙感圖像分類提供了許多可行方法[32]。典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括支持向量機(jī)、決策樹、主成分分析法、K均值聚類和稀疏表示等，均在遙感分類中取得了良好的效果。自動(dòng)編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，可建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和具有很多隱藏層的深度模型學(xué)習(xí)更有用的特征，顯著提升遙感圖像分類效果。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在遙感圖像分類上的應(yīng)用，將解決森林資源調(diào)查中小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別對(duì)專業(yè)技術(shù)人員依賴大、工作量大和質(zhì)量難以控制的問題，提升小班區(qū)劃和基本屬性識(shí)別的精度和自動(dòng)化水平，進(jìn)一步提高森林資源調(diào)查工作效率和成果質(zhì)量。

3.4 新型信息化測量設(shè)備的應(yīng)用將改變現(xiàn)行森林樣地調(diào)查模式

地面激光雷達(dá)技術(shù)可快速獲得精確的森林三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能有效提取單木樹干、枝葉信息，更準(zhǔn)確地獲取樣地林分參數(shù)信息[33-35]。地面攝影測量技術(shù)近年也取得突破性進(jìn)展，可通過立體像對(duì)解算或基于影像重建林分點(diǎn)云，提取樣地林分參數(shù)[36]。這兩種方法均具有無損測量的特點(diǎn)，在樣地測量和調(diào)查中具有廣闊的應(yīng)用前景。地基激光雷達(dá)、背包式和手持式激光雷達(dá)、RTK 測樹儀[36]、手持式超站儀[37]和手杖式測樹儀[38]等新型信息化測量設(shè)備的研發(fā)和推廣，將改變現(xiàn)行森林樣地的調(diào)查模式，進(jìn)一步降低外業(yè)調(diào)查工作量和勞動(dòng)強(qiáng)度，也將成為森林資源調(diào)查的重要技術(shù)手段。

利益沖突：所有作者聲明無利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：代華兵負(fù)責(zé)資料收集和論文撰寫與修改；李春干負(fù)責(zé)基礎(chǔ)資料收集、審閱論文并提出修改意見。