卫星遥感技术在森林资源及生态环境变化监测中的应用

摘 要：保护森林资源、维护生态系统平衡，成为当前我国生态文明建设的重要任务之一。在这一过程中，需要积极引进和应用卫星遥感等先进技术。从森林覆盖变化、森林结构参数估算、林木信息获取3方面总结卫星遥感技术在森林资源监测中的应用，从水域监测、土壤质量分析、土地利用变化监测、自然灾害监测和评估4方面总结卫星遥感技术在生态环境变化监测中的应用，以期为森林资源保护、生态环境保护和可持续发展提供科学依据。

关键词：卫星遥感技术；森林资源；生态环境；监测

中图分类号：X87；X835 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2023）10-151-4

0 引言

森林资源在调节区域小气候、保护水土、维持生态系统平衡等方面具有至关重要的作用。然而，部分地区为加快经济发展，乱砍滥伐等情况屡禁不止，土地荒漠化、盐碱化等问题愈发严重，严重威胁我国生态环境安全。卫星遥感技术是一种利用卫星对地球表面物体进行遥感探测的技术，其具有高时空分辨率、多光谱、高精度等特点，可以提供大量的有效数据。目前，卫星遥感技术已被广泛应用于森林资源监测、生态环境变化监测等领域，成为目前我国最有效的环境监测手段之一。

1 卫星遥感技术在森林资源监测中的应用

森林资源是林地及其所生长的森林有机体的总称，以林木资源为主。因此，该研究重点分析卫星遥感技术在林木资源监测中的应用。

1.1 森林覆盖变化监测

受全球气候变化和城镇化进程加速影响，我国原有森林面积不断减少。技术人员可通过卫星遥感技术获取不同时间段、不同空间分辨率下的遥感图像，并对其进行比对和分析，从而得到森林覆盖变化的相关信息，以便于更有效地对森林资源进行管理和保护。

应用卫星遥感技术获取森林覆盖变化信息，主要包括如下几个步骤：一是根据监测环境选择合适的遥感图像数据，二是对图像数据信息进行预处理（如对获取的遥感图像数据进行无云、影像光谱校正、影像滤波等预处理），三是对得到的影像数据进行分类处理，四是通过外部数据验证、比对，确认数据的准确性［1］。

1.2 森林结构参数估算

森林结构参数估算是卫星遥感技术在森林资源监测中的另一个重要应用方向。森林结构参数包括森林中各种植物的数量、年龄、高度、胸径、组成、空间分布、植被盖度等特征参数。这些参数揭示了森林的空间结构、物种组成、密度等信息，对于森林生态环境的评估、资源调查、管理和保护都有很重要的意义。技术人员根据森林结构参数，可以分析森林的演替、生物量、生产力、生态系统功能等，还可用以开展森林火险预测、碳汇估算、物种多样性保护等。

对于不同的森林类型和遥感数据集，技术人员需要采用不同的数据融合方法进行分析，从而提高估算森林结构参数的准确度。例如，在估算针叶林树木高度时，可以使用光学遥感图像和激光雷达数据集结合像元级数据融合方法，以获得更准确、更精细的植被信息；在估算阔叶林树冠密度时，可以使用合成孔径雷达图像和光学遥感图像结合特征级数据融合方法，综合利用双波段反射率特征和林冠高度信息，从而实现对林木冠层空间结构的全面获取。

以山西省一处森林为例，说明如何利用不同遥感数据集与数据融合方法实现精准估算森林结构参数［2］。利用Landsat 8 OLI影像，通过植被指数和影像分类方法，提取出森林区域的植被覆盖度、树种等参数，反演植被高度等指标。其中，归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）可作为确定植被覆盖度的指标，其计算公式为（NIR-Red）/（NIR+Red）。NIR为近红外波段反射率，Red为红光波段反射率，NDVI与植被高度有较强的相关性。因此，通过NDVI与植被高度的线性回归模型，可以估算出森林区域的树高。

利用Sentinel-1 SAR数据，通过反射率、散射系数等参数，得到森林区域的植被生物量等参数。以冈萨雷兹散射模型为例，该模型展现了散射信号与植被生物量之间的关系，通过反演该模型参数，可以估算出森林区域的生物量。

利用数据融合方法，将Landsat 8 OLI和Sentinel-1 SAR数据集合，通过数据融合提高估算结果的精度。例如，利用加权平均法，可以将Landsat 8 OLI和Sentinel-1 SAR数据按照一定的权重加权平均，得到综合的估算结果。

通过上述方法，可以利用不同遥感数据集结合数据融合方法实现森林结构参数的精准估算。在实际应用中，技术人员还可以结合地面调查数据进行模型验证和修正，提高估算结果的可靠性。

1.3 林木信息获取

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）技术属于一种高分辨率二维成像的主动微波遥感技术，是卫星遥感技术中的一种。其通过搭载在平台上的雷达设备发射信号，再通过接收地面反射回来的信号来确定地面目标的相关信息。在森林覆盖区域，SAR发射信号能够穿透植被表层，获取高精度的地面反射回波数据［3］。SAR反射信号中的相位和振幅信息可用于获取林木参数，如树木高度、胸径等信息。这些数据最终被处理成高分辨率的图像，反映出监测区域林木高度、植被结构特征等。

以我国松嫩平原上的黑土草原为例，说明利用SAR技术可以监测黑土草原林冠高度信息［4］。黑土草原面积广阔，是我国重要的牧区。探究该地区的林木信息情况对解决草原退化和沙漠化问题都具有重要意义。

2018年，研究人员通过Sentinel-1A/b卫星的相关数据重点筛选了覆盖黑土草原区域的详细数据，选取了7—9月的数据。SAR图像的分辨率为10 m，一共覆盖了459个站点，每个站点大小为250 m×250 m。首先，研究人员对筛选数据进行了预处理，包括数据校正、波束平移、灰度定标、多视几何配准和压缩等，并且对于水面、城市、山脉等区域，采用不同的滤波和校正策略，从而保证得到精准、可靠的林冠高度反演数据。其次，研究人员对数据进行反演处理，通过基于方位视角相干化串扰对比方法来反演黑土草原林冠高度。该方法包括有背景干扰消除、相干化、串扰去除、信噪比提高等多个步骤。研究人员还可以通过全球卫星导航系统接收器来获得传感器和站点之间的极化标准偏差。

通过数据分析，可以得到监测时期内黑土草原林冠高度变化。采用此方法，黑土草原内大部分地区都能够实现林冠高度的精准反演；黑土草原林冠高度在4.3～5.8 m，且分布不均匀。研究人员采集了InSAR图像，分析树高与正射影像之间的相关性，发现在小于4 m的树高范围内，大多数树冠可以被正射影像探测到，但对于较高的树木，正射影像的探测能力不强。因此，该案例可以有效展示出SAR数据反演黑土草原林冠高度的可行性。这些结果为黑土草原的生态保护和管理提供了有价值的参考依据。

2 卫星遥感技术在生态环境变化监测中的应用

随着人口的不断增长和经济的迅速发展，生态环境问题不断加剧。因此，应加大生态环境保护力度。保护生态环境的有效手段之一就是定期监测其变化情况，以便有关部门及时发现问题并采取合理措施，避免生态环境进一步恶化。而卫星遥感技术具有广覆盖、高效率、低成本等优势，能够跨时空提供连续、准确、大范围的数据信息，是监测生态环境变化的重要手段之一。

2.1 卫星遥感技术在水域监测中的应用

2.1.1 分析水质、水文等信息。技术人员可以利用卫星遥感技术进行水域监测，如通过遥感仪器获取图像，监测水域的许多重要参数，包括水面温度、水深、透明度、总溶解固体、总悬浮物等水质、水文信息。同时，技术人员还可利用相关数据研究水质和水文特性的变化趋势等，通过这些数据来区分和监测不同类型的水域。卫星遥感技术在水域监测方面有着不可替代的应用优势，能够为水资源管理提供强有力的技术支持。在监测水质方面，技术人员可利用遥感数据获取水体的颜色、透明度、叶绿素含量等信息，从而推断出水体的营养状况、富营养化程度等。技术人员还可利用遥感数据获取水域的水面、水深变化等信息，从而预测水文变化［5］。

卫星遥感技术可用于监测湖泊和鱼塘、储水库和河川、海洋环境等水域。①用于湖泊和鱼塘监测。技术人员可利用多光谱遥感技术和红外遥感技术监测湖泊和鱼塘，实时掌握水体中金属离子浓度、农药种类及其含量、藻类水平等信息。②用于储水库和河川监测。技术人员可利用多光谱遥感技术监测储水库、河川流量，追踪并分析水域变化，包括水位上涨情况、泥沙流失、水流变化等。技术人员也可利用红外遥感技术判断水深，从而计算水域总体积。③用于海洋环境监测。技术人员可利用雷达遥感技术获取海洋漂浮物含量、地表反射率等信息，并且还可以计算海水的波高和风浪变化。技术人员可利用这些数据判断海岸线变化，创建各种海洋环境模型，以加强海洋资源管理［6］。

由于水环境的复杂性及传感器的限制等问题，技术人员在利用卫星遥感技术分析水质、水文等信息过程中还存在一些不足。因此，有关部门需要加强对卫星遥感技术的研究和开发，并结合地理信息、物联网等多种技术，实现数据挖掘、模型参数结构优化等；技术人员也要加强数据质量和误差控制，掌握影像处理、模型推理等技术，以提高分析质量和精度。

2.1.2 获取水体覆盖范围等信息。利用卫星遥感技术获取水体覆盖范围等信息，已成为开展水资源保护、防洪减灾等领域工作的重要手段之一。

2.1.2.1 获取水体的空间位置和面积信息。技术人员可以通过可见光、红外线等各种不同波段的遥感数据来获得水体的相关信息。例如，根据红外波段探测水体变化，并从原始图像中得到水体的空间位置，通过图形处理软件生成图像，然后对水体面积进行计算，从而得到水体相关信息［7］。

2.1.2.2 获取水体形状信息。技术人员可以通过多光谱遥感数据获取水体形状信息，如水体的边缘线和周围的植被覆盖情况。技术人员也可以通过卫星遥感技术获得水体沿岸区域的地貌信息，如岩石和沙滩的类型等。

2.1.2.3 获取水体演变信息。水体演变信息包括水体的干涸、淤积、扩张等变化情况。技术人员可以通过卫星遥感技术获取的影像序列数据分析水体演化的时间序列。例如，技术人员可以对同一地区的多幅影像进行叠加比对，分析水体的面积、位置、形状等参数变化，从而预测水体演变趋势，并制订对应的管理措施。

江苏省太仓市即通过卫星遥感技术监测太浦河流域的鱼塘情况。太仓市是一个典型的江南水乡，丰富的鱼塘资源为当地的农业和经济发展做出了重要贡献。但随着时间的推移，太浦河流域的鱼塘也面临着很大的生态风险。于是，太仓市农业技术推广服务中心开始使用卫星遥感技术，对太浦河流域的鱼塘进行长期、实时的监测［8］。

技术人员通过卫星遥感技术获取较高分辨率的鱼塘遥感影像数据，同时采用模拟的具有空间阈值的自适应截断搜索优化算法，并将其应用到遥感数据计算，从而获取水体及其底部反射信息数据，然后对提取到的影像数据进行分析和处理。这种操作方式既能进行高时空分辨率的遥感数据采集，又可有效地避免因平台或过程原因造成的干扰。首先，对所获得的数据进行预处理，包括遥感图像质量评估、去除非水体像素、矫正几何失真、去除云和阴影等处理。其次，使用边缘检测算法之一的canny算子来检测和提取水体边缘的轮廓，并进行边界化处理，从而得到准确的水体范围。最后，对数据进行分割并提取相关重要信息，包括水体面积、水体深度、鱼塘面积等。

总之，为了更好地利用卫星遥感技术获取水体覆盖范围等信息，技术人员需要不断完善遥感数据处理技术，提升数据精度；采用多源数据进行融合和协同，完整反映水域信息；积极利用大数据技术，加强数据共享，提高水资源的智能化管理水平。

2.2 卫星遥感技术在土壤质量监测中的应用

技术人员可以通过卫星遥感技术获取土地表面的特征参数，如颜色、温度、湿度等，进而推断土壤质量、产能、适宜生长的植物种类等相关信息。应用该技术可以获得高分辨率的土壤影像，比传统的野外监测和分析方法更为准确和全面，同时具备省时、省力等优势。

我国有许多应用卫星遥感技术进行土壤有害物质污染监测和评估的案例。例如，黑龙江省大庆市利用Landsat遥感数据，对该区域的土壤重金属污染情况进行了评估；研究结果表明，该地区土壤镉、铅、铜等元素含量超标区域较广，整个区域土壤重金属污染十分严重［9］。另外，福建省泉州市也利用卫星遥感技术对该区域的土壤磷污染情况进行了监测与评估，发现该地区土壤磷污染区域与工业发展区高度相关，需要管控该区域污染源并逐步对受污染土壤进行修复［10］。山东省泰安市部分研究人员根据在不同时段采集的Landsat TM/ETM+遥感图像和地面数据（如土壤采样数据、卫星观测站数据等），综合分析土壤有机质含量、pH值、盐含量等理化性质，建立了土壤质量评价模型，精确评估了当地土壤质量，并进一步研究该地区水土流失和耕地污染情况［11］。