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遙感技術在森林資源管理中應用研究綜述

2020-07-09 23:01:41丁曉六
鄉村科技 2020年6期
關鍵詞:遙感技術

丁曉六

[摘 要] 本文對遙感技術在森林資源管理中應用的研究文獻進行文獻學分析,總結當前的主要研究成果,并提出開放遙感圖片資源,開展無人機遙感監測研究,應用ENVI和林地一張圖建立開放的全國動態遙感信息數據庫,并將之應用于森林資源監測、林業工程項目監理、森林災害監測預警與損失評估。

[關鍵詞] 遙感技術;森林資源;文獻學分析

[中圖分類號] S712 [文獻標識碼] A [文章編號]1674-7909(2020)06--3

文獻學研究是科研的最為基礎的工作,進行“遙感技術在森林資源管理中應用”文獻學研究,掌握其研究動態與最新研究進展,可為更深入地開展“遙感技術在森林資源管理中應用”研究提供科學的治學基礎、資料源頭和研究門徑。

1 研究文獻的檢索

在中國知網(https://www.cnki.net/)對主題與關鍵詞為“遙感”“高分”“林業”“森林”的遙感技術在森林資源管理中應用的研究文獻進行檢索,檢索條件為:[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴展(遙感,中英文對照)或者title=中英文擴展(遙感,中英文對照)]并且{[主題=林業或者題名=林業或者v_subject=中英文擴展(林業,中英文對照)或者title=中英文擴展(林業,中英文對照)]或者[主題=遙感或者題名=遙感或者v_subject=中英文擴展(遙感,中英文對照)或者title=中英文擴展(遙感,中英文對照)]}并且{[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴展(森林,中英文對照)或者title=中英文擴展(森林,中英文對照)]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴展(高分,中英文對照)或者title=中英文擴展(高分,中英文對照)]}并且{[主題=林業或者題名=林業或者v_subject=中英文擴展(林業,中英文對照)或者title=中英文擴展(林業,中英文對照)]或者[主題=高分或者題名=高分或者v_subject=中英文擴展(高分,中英文對照)或者title=中英文擴展(高分,中英文對照)]}并且[主題=森林或者題名=森林或者v_subject=中英文擴展(森林,中英文對照)或者title=中英文擴展(森林,中英文對照)](模糊匹配),專輯導航:全部;數據庫:文獻跨庫檢索。共檢索到32 715篇有關遙感技術在森林資源管理中應用的研究文獻。

2 研究文獻的文獻學分析

2.1 時間分布

對32 715篇研究文獻進行時間分析,結果如表1所示。國內早在1936年就有學者開展遙感在林業上的應用研究,2004年之后研究文獻數增加很快,研究學者增多,2013年之后每年發表文獻超過2 000篇。

2.2 研究文獻的資源類型

32 715篇研究文獻的主要資源類型為期刊論文,共23 061篇,占比為71%;其次為學位論文,共8 244篇,占比為25%;再次為會議論文,共1 410篇,占比為4%,如圖1所示。

2.3 研究文獻的語種分布

32 715篇研究文獻中,中文文獻31 693篇,占比為96.88%。外文文獻占比較少,占比只有3.12%。外文文獻中英文文獻959篇,占比為2.93%;日文文獻18篇,占比為0.06%;其他語種文獻為45篇,占比為0.13%,如圖2所示。

3 當前研究進展

3.1 被引頻次分析

對32 715篇研究文獻進行被引頻次排序,被引次數前20位的文獻如表2所示。表2表明,被引頻次最多的是陳效逑、王恒合著的《1982—2003年內蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化》,被引次數為294次;其次為浦瑞良、宮鵬合著的《森林生物化學與CASI高光譜分辨率遙感數據的相關分析》,被引頻次為171次;再次為李貴才的博士學位論文《基于MODIS數據和光能利用率模型的中國陸地凈初級生產力估算研究》,被引頻次為159次。

3.2 當前研究重點

通過對32 715篇研究文獻進行分類和時間排序發現,當前的研究集中于應用理論研究,而且對于高分衛片的應用研究開始較晚,文獻數不多。這與我國沒有開放遙感影像數據有關,應用研究人員獲取遙感影像渠道窄且獲取困難,從而制約了具體應用技術研究的開展,也使得林業行業遙感應用遠遠滯后于國外林業同行,遠遠滯后于國內氣象、農業、國土及城市建設等行業。

在應用理論研究方面,陳效逑等根據1982—2003年遙感歸一化差值植被指數(NDVI)數據分析了內蒙古自治區植被覆蓋度時空變化與水熱因子的關系[1];蔡林菲等對XGBoost高分二號影像樹種識別算法開展了研究[2];張國慶引入復雜系統生態論中TSE分析方法研究了建立天基、空基、地基綜合遙感平臺開展智能化動態遙感監測的體系與方法[3];雷鳴田等分別使用鄰域差分、神經網絡分類、向量機法和最大似然法方法,研究了高分衛片林地類型精細識別方法[3-5];解宇陽等對哀牢山中山濕性常綠闊葉林進行了無人機激光雷達遙感研究[6,7]。

4 遙感技術在森林資源管理中推廣應用的對策

首先,要開放遙感圖片資源,涉密的遙感影像資料脫密后公開發布,以方便應用或研究單位、人員獲取遙感影像;其次,盡管當前無人機應用逐漸普遍,但是僅僅起到拍照望遠鏡的作用,還需要進一步開發無人機遙感監測硬件與軟件;再次,開發、推廣ENVI等判讀軟件,引入遙感影像智能判讀技術,并與林地一張圖融合,建立開放的全國動態森林遙感信息數據庫,并逐漸推廣應用于森林資源監測、森林資源監察、森林資源評估、林地勘驗、林業規劃設計、林業工程項目監理及森林災害監測預警與損失評估等方面。

參考文獻

[1]陳效逑,王恒.1982—2003年內蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化地理學報[J].2009(1):84-94.

[2]蔡林菲,吳達勝,方陸明,等.基于XGBoost的高分二號影像樹種識別林業資源管理[J].林業資源管理,2019(50):44-51.

[3]張國慶.基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究[J].現代農業科技,2014(20):155-157.

[4]張國慶.基于生態論的生物災害精細化預報理論研究[J].現代農業科技,2014(20):148-152.

[5]張國慶.農業航空技術研究述評與新型農業航空技術研究[J].江西林業科技,2011(1):27-33.

[6]雷鳴田,衛新,任東,等.基于對象分類的遙感影像森林變化檢測方法[J].森林與環境學報,2019(6):1-6.

[7]張兆鵬,李增元,田昕,等.高分辨率遙感影像林地類型精細識別[J].浙江農林大學學報,2019(5):857-867.

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