自然资源资产调查与信息领域中森林资源动态监测的遥感技术应用及数据更新机制研究

关键词：森林资源动态监测；遥感技术；多源数据融合；数据更新机制；自然资源资产调查

一、引言

森林资源有生态调节等多重功能，其动态变化关系区域生态安全与可持续发展。传统森林资源监测有覆盖范围有限等问题，难以满足新时代需求。遥感技术可快速捕捉森林资源特征，为监测提供高效手段。近年来，其应用不断深化，构建科学高效的数据更新机制是关键。

二、森林资源动态监测中遥感技术的应用基础

遥感技术监测森林资源利用地物光谱反射特性差异，获取电磁波信息提取特征参数。按监测平台分卫星、航空、无人机遥感三类：卫星遥感适用于宏观监测；航空遥感适用于详细调查；无人机遥感适用于精细化监测。不同类型遥感数据各有侧重，多源遥感数据优势互补，为监测提供全方位数据支撑。

三、遥感技术在森林资源动态监测中的具体应用

3.1 森林资源类型识别与面积估算

遥感技术通过光谱与纹理特征分析区分森林类型，利用高分辨率光学遥感数据结合图像分类方法提取森林信息。在面积估算中，结合遥感影像解译与地面样地验证，卫星遥感适用于大范围，无人机遥感适用于小班尺度。

3.2 森林生长状况与生物量监测

遥感技术通过反演植被指数评估森林生长状况，常用 NDVI、EVI 等指标。SAR 与 LiDAR 技术在生物量监测中表现突出，可实现精准估算。

3.3 森林灾害动态监测与损失评估

遥感技术为森林灾害监测提供及时支撑。在火灾监测中，红外遥感卫星定位火灾，对比影像估算损失；在病虫害监测中，高光谱遥感识别感染区域，结合 SAR 数据评估严重程度；对于风灾等，LiDAR 数据测算倒木情况。

3.4 森林动态变化检测

基于多期遥感影像可提取森林变化区域，卫星遥感适用于宏观变化检测，无人机遥感适用于局部变化监测，结果为森林保护执法等提供依据。

四、森林资源动态监测数据更新机制构建

4.1 数据获取层：多源数据协同采集体系

构建一个综合性的“ 卫星 - 航空 - 无人机 - 地面” 四级协同采集体系，旨在实现对监测数据的全方位、多层次覆盖。通过卫星遥感技术获取大范围、高时空分辨率的影像数据，航空摄影测量提供中等尺度的精细化信息，无人机搭载各类传感器进行小范围、高精度的实时数据采集，地面监测站则补充地面实况数据，确保数据的全面性和准确性。同时，建立一套高效的任务调度机制，能够在突发事件发生时迅速启动应急采集模式，确保关键数据的及时获取，为后续分析和决策提供坚实的数据基础。

4.2 数据处理层：自动化与智能化处理流程

打造一个全流程自动化处理平台，涵盖数据预处理、数据融合和智能解译等多个环节。首先，通过预处理环节消除影像数据中的误差和噪声，提升数据质量；其次，在数据融合阶段，整合来自不同源头的多源数据，形成统一、标准化的数据集，确保数据的完整性和一致性；最后，引入先进的深度学习算法，实现自动化信息提取，大幅提高数据处理效率和准确性，为后续的分析和应用提供高质量的数据支持。

4.3 数据分析层：动态变化与趋势预测模型建立一套完善的森林资源动态分析模型体系，能够实时监测森林资源的动态变化，识别出显著的变化区域，并进行趋势预测。通过综合运用多种数据分析方法和模型，生成详尽的监测报告，明确标注热点区域和潜在风险区域，为森林资源管理和应急响应提供科学依据。该模型体系不仅能够提升森林资源监测的精准度，还能为决策者提供有力的数据支撑，助力实现森林资源的可持续管理和保护。

4.4 数据更新层：分级分类更新机制

根据森林资源变化频率与重要性，建立分级分类更新机制。对于国家级、省级宏观数据，采用 “ 年度更新 + 季度调整” 模式，基于卫星遥感数据每年开展一次全面更新，结合航空遥感数据每季度对重点区域进行调整；对于县级、小班级微观数据，采用 “ 月度更新 + 实时更新” 模式，通过无人机遥感与地面调查每月更新一次，针对灾害、砍伐等突发变化，启动实时更新流程。同时，建立数据质量控制机制，通过样地验证、交叉检查等方式，确保更新数据的准确性与一致性。

4.5 数据应用层：多维度服务体系

构建面向政府、企业、公众的多维度数据服务体系。为政府部门提供森林资源动态监测报告、灾害预警信息，支撑生态保护红线监管、自然资源资产负债表编制；为林业企业提供小班生长数据、病虫害预警，指导森林经营与采伐规划；通过自然资源信息平台向公众开放森林资源基础数据，提升公众生态保护意识。同时，建立数据共享机制，打通林业、环保、气象等部门的数据壁垒，实现监测数据的协同应用。

五、应用案例分析

某省级林业部门为提升森林资源动态监测水平，构建了基于遥感技术的监测与数据更新体系。在数据获取方面，整合 Landsat - 8、哨兵 - 2 卫星数据，每年开展一次全省航空遥感飞行，对 20 个重点林区每月进行无人机监测，设置 1000 个地面固定样地。数据处理阶段，搭建智能化处理平台，采用 CNN 模型实现森林类型自动化解译，解译效率较人工提升 10倍。数据分析阶段，建立森林覆盖变化模型，2022 - 2023 年识别森林新增面积 120 万亩、砍伐面积 35 万亩，精准定位 12 处非法砍伐区域。数据更新采用 “ 年度 + 季度 + 实时” 模式，省级数据年度更新，重点林区季度更新，灾害区域实时更新。该体系运行以来，森林资源监测周期从传统的 5 年缩短至 1 年，数据精度提升至 92% ，为该省生态保护与林业发展决策提供了有力支撑。

六、结论

遥感技术已成为森林资源动态监测的核心技术手段，在类型识别、生长监测、灾害评估及变化检测等方面发挥着不可替代的作用。通过构建 “ 数据获取 - 处理 - 分析 - 更新 - 应用” 全流程数据更新机制，实现了遥感监测数据的高效转化与应用，显著提升了森林资源管理的精细化水平。

参考文献

[1]易璐，刘玮，周玉. 全民所有自然资源资产清查与国土变更调查权属联 动 更 新 路 径 探 究 — — 以 广 州 市 白 云 区 为 例 [J]. 上 海 国 土 资源，2025，46（01）：1129-1135.

[2]向晓波. 全民所有自然资源资产清查工作技术研究[J].地矿测绘，2024，40（04）：13-17.DOI：10.16864/j.cnki.dkch.2024.0063.

[3]覃婕，黄海军，张雁. 维护资源资产权益做好新时代地籍调查工作——解读《广西壮族自治区自然资源厅关于进一步做好地籍调查工作的指导意见》[J].南方自然资源，2024，（09）：29-31.