操作高分辨率森林清查

目前，林业业务严重依赖森林盘存，利用实地样地数据作为估计森林属性的基础。这种劳力密集的方法提供的资料有限，成为完成作业的成本高的瓶颈。利用遥感可以省力地获得更准确、更全面的森林清查资料。本文讨论高分辨率森林清查服务(HRISs)，该服务将最先进的遥感技术和计算机分析结合起来，以编制有助于提高各种森林管理活动效率的业务森林清查。

作为一项全球经济活动，森林木材生产变化很大，从单一树种人工林到天然森林中影响小、可持续的森林管理项目。在所有情况下，利用森林清查来量化某一地区现有的森林资源，对于安排森林管理活动、估价、规划、遵守政府条例和决策支助都是至关重要的。

数据不足

在加拿大阿尔伯塔省，森林清查包括估计土地覆盖等级、物种组成、立地生产力等级和结构属性，包括森林高度、树冠封闭度、密度和林分结构复杂性(例如单队列林分或多层林分的指标)。这种森林管理方法被认为足以用于高级战略管理规划，但由于其分辨率低和不确定性高，不适合在地方范围内使用。需要额外的侦察和地面采样来弥补这些数据的不足。

密集的种植园

另一种不同的方法被用于面向更集约化种植管理实践的管辖区。例如，在巴西，对世界上植物生长速度最高的桉树种植园采用了更密集的采样;每年通常要建立和/或测量数千块田地，以代表每个种植园。这种对现场工作人员的严重依赖很容易导致效率低下，导致地面采样任务成本高，交货周期长。此外，随着地面样本数量的增加，属性表示的不确定性水平降低。因此，公司希望将田间地块188asia备用网址的数量减少到最低限度，同时在(当地)单个种植园的规模上保持有关森林状态的高质量信息。

劳动技术

利用各种遥感技术的潜力已经改变了上述的高级别和本地规模的情况。无论是激光雷达、雷达和/或光学图像、机载或卫星，还是单独或联合使用，这些传感器在世界各地都变得越来越便宜和可用。由于遥感技术能够覆盖大片区域进行密集抽样，而没有外地工作人员进行的劳力密集的地面抽样方案固有的缺点，因此它们能够以所需时间和精力的一小部分提供观测和测量。然而，从劳动力到技术的这些进步要求:1)有能力确保遥感数据在数量上与景观特征和森林属性在空间和时间上的变化相对应;2)及时、有效地处理森林清查产生的大量数据，并在操作上大大减少误差;3)结果是一致的，可以被复制;4)盘查本身成为最大限度利用新信息的森林经营活动的组成部分。加拿大公司Tesera Systems Inc.，一直在与芬兰布鲁姆在加拿大西部的公司开发一个高分辨率的森林调查服务(人力资源)188asia备用网址,使用激光雷达和彩色红外(CIR)图像以及气候数据可用来提供一个完整的商业森林库存,满足上述四个需求。Blom提供了生产激光雷达和CIR指标的专业知识，而Tesera将这些数据与地面真相和其他来源的数据相结合，以完成森林清查。

网站效率分析

对于加拿大西部的HRIS，在整个项目区域获得了分辨率在400米左右的激光雷达数据(每平方米一个脉冲)和CIR图像²(这些被称为网格单元)和15至30厘米的地面距离(GSD)。作为遥感指数的一个函数，HRIS使用实地小区数据来开发预测森林属性的模型。这些模型依次应用于融合的Lidar-CIR数据和其他类型的网格单元数据，以估计整个项目区域的相同属性。生成这些数据和估计所需属性的过程是高度自动化的。例如，众所周知，坡位是解释林分生产力差异的一个重要变量。Tesera采用了基于云计算环境的算法，从激光雷达(lidar)派生的数字高程模型(dem)开始，来描述任意给定位置和多个尺度上的坡度位置。这一过程的结果是一组描述的地形指数的位置是否位于一个高峰,在山谷或介于两者之间(图1)。他们也属于差异有关斜坡,方面和海拔包括这些变量之间相互作用对解释不同的网站可能是重要的生产力。主要的离散激光雷达加CIR指数也可以从第一个、最后一个和所有的回归中得到，用于估计树种组成和林分结构特征(如高度、体积、密度、树冠闭合度和林分年龄)。任何其他现有或派生变量，如土壤类型，也可以在可用的情况下添加到数据集。

交叉验证

因为没有先天的关于最能解释感兴趣的森林属性的变量子集的知识，使用自动变量选择算法来获取这些变量。一旦选定了变量，人力资源信息系统就会开发预测模型，仅根据选定的变量来估计有关的林业变量，例如基材面积、树木直径分布、木材材积和商品量。然后应用一系列的计算机程序来检查和消除与属性估计相关的任何偏差。在采用任何模型之前，重点是使用统计技术提高估计的精度，如采用一离一和k-fold交叉验证。

精度和效率分析

通过比较人力资源信息系统(HRIS)估算的可销售库存数量和收获后实际生产的数量，也可以估计出与传统库存方法相比，人力资源信息系统获得的精度和效率的提高。在阿尔伯塔省西南部的一项这样的分析中发现，当任何单位的收获面积增加到25到30公顷以上时，与商品量相关的变异系数通常会达到±10%以下。

Microstands

microstands的另一个方面涉及到人力资源系统描述,通常是0.2到3公顷大小的区域(图2)。代表这些区域的多边形最大均匀对一组关键的激光雷达和圆形的变量,例如对树冠高度,和近红外反射红色的比率。跨越微支架边界的网格单元沿边界分离，然后与同一微支架内的另一个网格单元结合，以减少边界效应。一旦网格单元被赋予了一套完整的森林清查属性，结果将在微林分水平上进行总结。根据用户定义特征的相似程度，相邻的微支架可以进一步聚合成更大的单元，以生产最终库存产品。人口的结果是一个地图microstands可以主题属性来识别区域人力资源系统的基础上对野生动物栖息地的重要性或营林治疗(图3和4)。这种人力资源数据可以进一步扩展到包括增长和产量预测相关操作,战术和长期战略森林资产规划，包括净现值(NPV)和投资回报(ROI)的计算。

独立的技术

遥感解决方案正在随着时间的推移而发展，有许多不同的技术可用，每种技术都有其自身的优点和缺点。人力资源信息系统独立于特定的遥感技术;它可以利用任何可用的遥感数据，只要它能产生关于森林属性的定量信息。因此，森林公司188asia备用网址可以选择采用一种特定的遥感解决方案，而无需对其处理链作重大修改，从而使高级别战略规划与地方地面活动之间的循环得以关闭。