3s技术在林业中应用的基本原理

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1、3S技术在林业中应用的基本原理资源和环境问题,是人类社会发展所面临的严峻挑战.森林作为一种有限再生资源和重要的环境资源,不仅可持续提供社会发展所必不可少的林产品,而且在世界范围内的环境保护方面占有独一无二的位置。森林资源及其动态变化,是对森林进行永续利用的一个必不可少的重要依据。对森林资源的错误估计,将给森林经营带来严重后果,特别在重砍轻营的情况下,偏高的森林资源估计结果,可能导致森林资源的破坏和枯竭。由此可见,保证森林资源估测方法的正确性是十分重要的。在建立的大规模的以省为总体的森林资源连续清查体系中,对固定样地进

2、行定期复查,这固然是森林资源调查的可靠方法,但它需要较长的时间和较大的工作量,而且不能满足省以下各级森林经营单位及时而可靠地掌握森林资源的需要。在以往的森林资源调查中,已经积累了极其丰富的固定样地复测资料,如何有效地利用这些资料,探讨迅速、准确而又能一次性取得森林资源估计值的预测方法,来满足各级管理部门的需要,始终是必须解决的一个问题。森林蓄积量是森林资源调查因子中最重要的因子之一,因此对于它的估测研究也一直是比较活跃的领域。在森林蓄积量估测实践中相继采用各种抽样方法,如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、二阶与多阶抽

3、样、系统抽样等,另外与遥感资料的结合也进行了研究,如航空像片、航天遥感数据(NOAA和TM数据)、高光谱遥感数据和高分辨率的卫星遥感数据(IKNOS)等,这些探索都很大程度地提商了森林蓄积量估测的精度和效率。90年代以来,"3S”一体化技术的特点和优势逐渐被林业工作者所认识和接受,其与林业的结合应用研究又成为一个新的热点。本研究的思路是以实际的二类调查数据为基础,结合"3S”技术,以其中森林蓄积量作为因变量,以卫星相片上各像元的波段值及比值因子作为自变量,研究它们之间的关系类型(线性或非线性),用其中表现蓄积量较好的

4、因子,以像元为单位建立相应的模型,来对森林调查因子(蓄积量)进行估计,并将所建立的线性或非线性模型的估测效果进行对比,从中找到一个在试验区范围内较好的模型.模型的建立有助于在试验区或更大范围内实现用遥感的方法进行森林资源调查,不仅可以克服复杂地形对森林资源调查的影响,节省大量的人力、物力和财力,而且可以及时准确地提供森林蓄积量的数据,为各级部门进行森林资源管理和确定采伐限额提供参考依据。1."3S”技术的含义及组成"3S”技术是以遥感(RemoteSensing)地理信息系统(GeographicalInformat

5、ionSystem)全球定位系统(GlobalPositioningSystem)为基础,将RS,GIS,GPS三个技术领域与其它高新技术领域(如网络技术、通讯技术等)有机地构成一个整体而形成的综合技术。它集成信息获取、信息处理、信息应用于一身,突出表现在信息获取与信息处理的高速、实时,信息应用的高精度、可定量化方面。它的技术目标是:实现快速、准实时以及实时遥感图像定位;对多维的非均质数据进行快速复合处理,并在生物地学规律模型、社会经济发展模型、决策模型、特殊专业模型等专家知识及推理功能的支持下做出综合分析,提供决策

6、支持,输出应用结果。3S技术是森林资源调查与监测的一种技术手段和科学方法。3S技术由以下三部分组成:遥感技术、地理信息系统技术和全球定位系统技术。1.1遥感技术遥感是指在不与目标物直接相接触的情况下获取目标及其环境信息,并对目标性质进行测定、测量、分析的技术。即:从不同高度的平台使用传撼器接收地面物体的电磁波信息,再将这些信息传输到地面并加以处理,从而达到对地物的识别与监侧。遥感系统一般包括:被测目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用五大部分川。遥感技术有很多特点,从性能、经济效益等方面

7、可概括为下列六点:(1)探测范围广,可实现大面积的同步观测,同时容易发现地球上一些重要目标物的空间分布的宏观规律。(2)获取信息快,时效性好。可以在短时间内对同一地区进行重复探测,发现地球上许多事物的动态变化,因此遥感在3S技术体系中担负着信息的采集和更新的重要角色。(3)综合性和可比性。遥感技术构成对地球观察监测的多层空间、多波段、多时相的探测网。它从三个空间:地理空间(经、纬、高程)、光谱空间、时间空间提供给我们五维信息12],使我们能更加全面深入的观察分析问题。(4)约束少。不受地理条件限制,不受国界限制。并且

8、遥感信息趋于国际化、商品化。(5)成本低。遥感的费用投入与所获取的效益,与传统的方法相比,可以大大地节省人力、物力、财力和时间,具有很高的经济效益和社会效益。(6)局限性。遥感技术特别是航天遥感技术在目前也还存在着它的局限性,这表现为遥感技术所利用的电磁波还很有限,仅是其中的几个波段范围,另外遥感探测易受天气影响,某些地区的遥感应用受到一定的限

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