高频卫星影像数据在林木资源监测中的应用∗

付明千

（东北虎豹国家公园管理局珲春局，珲春 133300）

随着生态环境损害责任追究实施办法出台，对生态环境变化情况实现第一时间发现，第一时间定性定量，第一时间处置修复，成为迫切需要解决的问题。目前对生态环境监测快速有效的手段是采用卫星遥感数据[1]。虽然能提供资源监测影像数据服务的卫星有很多，如美国的landsat系列卫星[2],法国的spot5卫星[3],中国的高分2号[4]、吉林1号[5]等，但这些卫星的分辨率基本都小于1 m，且对地面同一地点的重访周期一般都比较长，如美国的landsat系列卫星重访周期一般为16 d;法国的spot5卫星为26 d；我国的高分2号为5 d,吉林1号理论上具备全球热点地区30 min内重访能力，每天可观测全世界范围内800多个目标区域，但用于民用成本巨大，目前用于森林资源动态监测基本不现实。

从国家环保督察及国家林业和草原局森林督查等所使用的卫星数据看，拍摄间隔周期为1年，即以两年同一时间拍摄的同一地点的卫星照片判断生态环境变化情况[6]。以这种间隔周期，一年时间几乎所有的生态环境破坏都已经结束，因此只适用于环境破坏后的监督检查，不适用于环境破坏中的即时发现和制止。采取这种“事后监测”一种是因工作所需，另一种是因为所需卫星影像数据在商业化运行中采取“订购制”[7]，是“量身定制”，数据又是“亚米级”，因此购买数据费用高，一般单位很难承担。

“事后监测”适用于监管者，但作为被监管者则更希望“事前监测”、“事中预警”。为了对生态环境破坏事件做到早发现、早制止、早修复[8]，也为了能让基层的资源监测工作者早日使用卫星数据定位，定性生态破坏问题，笔者经过一年多反复试验，发现某些中小型卫星对同一地点拍摄频率高达一天一次甚至多次，且使用卫星数据采用“注册制”，注册成为会员后可享用基本影像数据服务，商用资费低廉[9]。通过对同一地点短周期多次拍摄，可以快速发现责任区内生态环境变化情况，跟踪每天变化周期，找出起始时间点，判读变化坐标，测量出大致面积，判读变化速率，有效解决“事前监测”、“事中预警”的大问题[10]。

1 高频次小卫星特点

1.1 数据覆盖效率高

据统计，至2019年5月，全球在轨运行的卫星有2 063颗，其中遥感卫星有771颗[11]。在771颗遥感卫星中，高频中低分辨率小卫星有300余颗，仅美国的PlanetScope小卫星星座就有在轨卫星170余颗，为实现全球每日覆盖提供了条件。

1.2 影像自主覆盖

卫星影像无需编程，上百颗卫星每天对全球进行自主拍摄。提供在线遥感影像监测服务，多光谱影像分辨率一般为3 m，并可以对同一地点进行连续拍摄，实现每天重访，其高频次、高分辨率的时序图像可以用于监测土地利用变化情况、森林资源长势、森林盗砍盗伐现象、森林病虫害、森林火灾等，能较好地服务于森林资源保护与生态环境监测。

1.3 成本低廉

庞大数量的微小卫星群造就了全球覆盖以及同一地点高效重访能力，以此代替传统的中大型遥感观测卫星，用更低的成本灵活地获取影像数据。

1.4 适用于动态监测[12]

高频率中高分影像，具有实时型数据采集能力，适用于对目标区域进行时间序列动态监测的卫星遥感用户，如区域资源环境动态变化、农作物全生长周期、特殊目标动向、灾害应急、热点地区及热点事件追溯等监测。

1.5 操作简便

这些高频次、中高分辨率小卫星一般都建有云服务平台[13]。基于云平台，用户可以在任何时间、任何地点直接访问云端，查询、浏览、对比目标区域时序影像数据，可以进行一些简单的前端处理与结果导出。用户也可选择将需要的数据下载下来，用于进一步深度分析处理。同时，后台也有技术团队提供针对性的支持，操作简便，易于基层监测管理人员掌握。

2 应用于动态监测的技术路线

2.1 划分网格

以县为单位，根据动态监测的任务需要，把责任区内的林地、草原、湿地等划分为若干个网格，每个责任人分别监测若干个网格。基于高频次、中高分辨率的卫星遥感数据，建立生态环境资源的动态监测服务系统，实现责任区网格责任制，改“事后监测”为“事前监测”、“事中预警”，即为“网格法”[14]。

图1 网格法示意图Fig.1 Sketch map of grid method

2.2 动态监测

选择某高频次遥感监测云平台，应用每天一次的高频率影像数据，结合“同步联动”技术[15]，网格责任人每天对责任区对比扫描一次，及时发现影像图斑变化，及时做出判断或预警，若遇不明情况可以立即到现地查看，从根本上实现借助卫星的实时动态监测。

2.3 动态管理

以县一级林草管理部门为例，在下一个资源调查周期到来前，无论是开展植树造林、占用林地、还是采伐利用，一般都不会对资源底图进行动态调整。而应用动态监测技术后，可以及时根据影像变化情况，对林班、小班、村屯、河流、道路等图面档案进行调整，实现了资源的动态管理[16]。

3 动态监测实例

3.1 采伐动态监测

图2 某处森林高频卫星时序影像Fig.2 Sequential high-frequency satellite images of a forestland

可以监测森林盗砍盗伐现象，服务于森林资源保护与生态环境发展。如图2所示为某处森林的2016年下半年的变化情况，从砍伐面积变化情况和卫星影像数据间隔周期，结合森林资源档案，可以判断出砍伐速率及采伐作业方式等[17]。

3.2 林地动态监测

高频次遥感影像可以监测林地变化情况，按照时间顺序追溯变化速率和变化面积，判断变化性质[18]，必要时结合现地核查及时做出管理决策。

图3 某地林地占用高频卫星时序影像Fig.3 Sequential high-frequency satellite images occupied by a forest land

3.3 湿地动态监测

通过多期影响变化对比，可以动态监测区域内湿地的“圈层结构”变化情况[19-23]，或各圈层内水资源变化情况[24-26]，及时调整保护或修复措施, 做出判断和预警，制止人为干扰和破坏。

图4 某地水库大雨前后水量变化高频卫星时序影像Fig.4 Sequential high-frequency satellite images change of water volume changes of a reservoir before and after a heavy rainfall

4 结语

基于庞大数量的微小卫星群造就的全球覆盖，同一地点实时高效重访能力，以及与同分辨率卫星数据相比所采用的独特数据运作模式和价格优势，使得对目标区域林木资源进行时间序列动态监测成为可能，这将彻底改变事后监测的传统模式，对于林木资源动态监测、工业巡查、农作物监测、城市环境监测、自然资源与野生动物的保护等领域意义重大。