多源遥感影像融合技术在森林资源监测中的应用

一、引言

森林作为地球上重要的生态系统，在维持生态平衡、调节气候、提供生物栖息地等方面发挥着关键作用。对森林资源进行准确、及时的监测，对于森林资源的保护、管理和可持续利用至关重要。随着遥感技术的快速发展，多源遥感影像融合技术应运而生，为森林资源监测提供了新的手段和方法。该技术通过整合不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感影像数据，能够克服单一数据源的局限性，提高森林资源监测的精度和效率，因此研究其在森林资源监测中的应用具有重要的现实意义。

二、多源遥感影像融合技术概述

（一）技术原理

多源遥感影像融合技术旨在将来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感影像数据进行整合，以获取更全面、准确的遥感信息。其核心思想是利用不同数据源之间的冗余性、互补性和合作性，通过特定的融合算法，将多种数据源的优势结合起来，消除数据之间的矛盾和冗余，从而产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。例如，光学遥感数据在可见光和近红外波段具有丰富的信息，能够清晰地反映地表的地物形态和光谱特征；而雷达遥感数据则能在全天候、全天时条件下获取地表信息，对地物的结构和物理特性有较好的探测能力。将这两种数据融合，可以更全面地反映地表特征，提高信息提取的准确性。

（二）融合方法

1. 像元级融合：像元级融合直接对遥感图像的像素进行操作，如加权平均法、最小二乘法等。这种方法简单易行，能够最大限度地保留源图像的信息，在多传感器图像融合三个层次中精度最高，同时也为特征级和决策级融合提供基础。但像元级融合处理数据量较大，对图像配准的精度要求高，要求达到一个像素，否则可能会导致融合后的图像出现模糊、重影等问题。

2. 特征级融合：特征级融合在像素级融合的基础上，对图像进行特征提取，然后将特征进行融合。它属于中间层次上的融合，在遥感图像分类和目标检测等任务中具有较好的应用效果。通过提取遥感数据中的有用信息，如纹理、形状、颜色等特征，然后将不同源数据的特征进行组合和分析，能够充分利用不同源数据中的有用信息，提高遥感应用的精度。

3. 决策级融合：决策级融合是最高层次的信息融合，它是在对影像特征提取的基础上，在获得有关地区特征、空间结构、目标状态等决策信息后再对这些多信息源图像数据进行融合处理。决策级融合包含了检测、分类、识别和融合这几个过程，首先将不同类型传感器观测同一目标获得的数据在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断，以建立对所观察目标的初步结论，然后通过相关处理、决策级融合判决，最终获得联合推断结果，从而直接为决策提供依据。决策级融合具有良好的容错性，在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策。

三、多源遥感影像融合技术在森林资源监测中的优势

（一）提高信息提取的准确性

单一遥感影像数据源往往存在一定的局限性，如光学遥感数据容易受到天气因素的影响，在恶劣的天气中，云层、雾、水气等会使其错失大量的有用信息；在高生物量以及林分结构复杂的地区，森林和灌木的光谱信息存在大量的重叠，一致性较高，使用光学遥感数据难以区分。而多源遥感影像融合技术通过整合不同数据源的信息，能够充分利用各数据源的优势，减少信息的不确定性，提高对森林类型、植被覆盖度、生物量等信息提取的准确性。

（二）增强对复杂环境的适应性

森林环境复杂多样，不同地区的地形、地貌、气候等因素差异较大。多源遥感影像融合技术可以根据不同的环境特点，选择合适的数据源和融合方法，提高对复杂环境的适应性。例如，在山区森林监测中，雷达遥感数据能够穿透云层和植被，获取地表的三维结构信息，结合光学遥感数据，可以更准确地监测森林的分布和变化情况。

（三）实现多尺度、多时相监测

多源遥感影像融合技术可以整合不同空间分辨率和时间分辨率的数据，实现多尺度、多时相的森林资源监测。高分辨率数据可以提供森林的细节信息，如树木的分布、树冠的大小等；低分辨率数据则可以提供大范围的森林覆盖信息。通过不同时间点的遥感数据融合，可以监测森林的动态变化，如森林的生长、砍伐、火灾等情况，为森林资源的管理和保护提供及时、准确的信息。

四、多源遥感影像融合技术在森林资源监测中的应用案例

（一）森林覆盖度监测

以大兴安岭地区为例，采用 2001—2020 年间的 Landsat 5 TM 和 GF–1 WFV 遥感数据产品，结合 0.2m 分辨率的航空 CCD 数据和全球 30m 精细地表覆盖产品(GlobeLand30)，利用基于 NDVI 的像元二分模型建立植被覆盖度(FVC)的估算模型，对该地区2001—2020 年间的植被覆盖度变化状况进行研究。通过融合多源遥感数据，能够更准确地提取森林的植被信息，减少单一数据源带来的误差，从而更精确地监测森林覆盖度的变化情况，为森林资源的保护和管理提供科学依据。

（二）森林火灾监测

在森林火灾监测中，多源遥感影像融合技术可以发挥重要作用。例如，通过融合光学遥感数据和热红外遥感数据，光学遥感数据可以提供火灾发生前后的地表影像信息，帮助识别火灾区域和受灾范围；热红外遥感数据则可以实时监测火灾的温度变化，及时发现火灾热点。在 2019 年澳大利亚山火期间，科学家们通过融合多源遥感数据，能够更准确地监测火势蔓延情况，为火灾扑救提供有力支持，包括确定火灾的边界、火势的发展方向等信息，以便制定合理的扑救方案。

（三）森林病虫害监测

森林病虫害的发生会对森林健康造成严重影响。多源遥感影像融合技术可以通过融合不同波段的遥感数据，有效识别病虫害发生区域。例如，融合近红外、短波红外等波段的数据，可以检测到植被因病虫害导致的光谱变化，提高病虫害监测的准确性和及时性。据统计，采用多源遥感数据融合技术的病虫害监测准确率比传统方法提高了 20% ，能够更早地发现病虫害的迹象，为采取防治措施争取时间。

（四）森林资源变化动态监测

以黄土高原区域为例，选取 30 米空间分辨率的光学遥感数据Landsat 和25 米空间分辨率的雷达遥感数据 PALSAR，设计了两种数据源的数据融合算法，据此提取该区域年度森林资源分布信息。将融合得到的 PL-based(PALSAR/Landsat)森林产品图和现有的市场上主流的八种中高分辨率的森林产品图做了精确度的比较，并在像素尺度上计算了森林产品图之间的一致性。研究结果表明，利用多源遥感影像融合技术得到的森林产品图拥有较高的总体精度和卡帕系数，能够更准确地监测森林资源的时空变化，为森林资源的规划和管理提供重要参考。

五、存在的问题与挑战

（一）数据质量与一致性

不同数据源的数据质量参差不齐，数据的一致性和兼容性问题会影响融合效果。例如，不同传感器的光谱响应特性、空间分辨率、时间分辨率等存在差异，在融合过程中需要进行精确的数据配准和校正，否则可能会导致融合后的图像出现偏差，影响信息提取的准确性。

（二）融合算法的复杂性与效率

部分融合方法计算复杂度高，效率较低，难以满足大规模数据处理的需求。在实际应用中，需要处理海量的遥感数据，因此需要开发更高效、准确的融合算法，以提高数据处理的速度和效率，同时保证融合结果的质量。

六、 结论

多源遥感影像融合技术在森林资源监测中具有显著的优势和应用价值。通过整合不同数据源的信息，该技术能够提高信息提取的准确性、增强对复杂环境的适应性，实现多尺度、多时相的森林资源监测。在森林覆盖度监测、森林火灾监测、森林病虫害监测以及森林资源变化动态监测等方面，多源遥感影像融合技术都取得了良好的应用效果。然而，当前该技术在应用中仍存在一些问题与挑战，如数据质量与一致性、融合算法的复杂性与效率、对复杂森林生态系统的区分能力等。未来，需要进一步开展融合算法的创新、实时数据融合技术的开发以及跨学科融合的研究，以推动多源遥感影像融合技术在森林资源监测中的更广泛应用，为森林资源的保护、管理和可持续利用提供更有力的技术支持。

参考文献

1 李圳. 基于多源遥感数据融合的森林资源监测与评估方法研究.建筑技术科学,2025-05.

2 许江兵. 基于多源遥感数据的森林资源动态监测技术研究.建筑技术科学,2025-05.