全 文 ：林业科学研究 2005, 18( 4) : 425~ 429
Forest Research
文章编号: 10011498( 2005) 04042505
利用遥感技术预测人工林木材性质及其
产品价值的初探
刘杏娥1 , 江泽慧1* , 费本华1 , 李增元2 , 庞 勇2 , 范少辉3
( 1 中国林业科学研究院木材工业研究所 北京 100091; 2 中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 100091;
3 中国林业科学研究院林业研究所 北京 100091)
摘要:阐述了遥感技术在森林树冠参数提取以及林木冠层与木材结构、性质间的关系研究现状, 分析了树冠冠层和
木材性质二者之间潜在的关系,探讨了利用高空间分辨率遥感卫星影像 ( QuickBird)数据分析林木树冠冠层特征的
方法,提出了遥感树冠因子与木材性质间的关系模型的构想,进而进行木材性质的预测和产品经济价值的评价。
关键词:遥感技术; 树冠;木材性质预测
中图分类号: S7718 文献标识码: A
收稿日期: 20050323
基金项目: 国家自然基金重点项目 利用遥感技术预测人工林木材性质和利用价值的研究 ( 30230420)资助
作者简介: 刘杏娥( 1971- )女,安徽潜山人,讲师,在读博士生.
* 通讯作者
Discussion on Prediction of Wood Properties and Product Values of Plantation
by Remote Sensing Technology
LIUXinge1 , JIANG Zehui1 , FEI Benhua 1 , LI Zengyuan 2 , PANG Yong2 , FAN Shaohui3
( 1. Research Institute of Wood Industry, CAF, Beijing 100091, China;2. Research Institute of Forest Resource Information
Techniques, CAF, Beijing 100091,China; 3. Research Inst itute of Forestry, CAF, Beijing 100091,China)
Abstract: This paper discussed on how to estimate the tree crown parameters by remote sensing technique and there is a close re
lationship between the tree crown andwood properties. There is the possible connection among remote sensing technique, the can
opy of crown and wood properties. The characters of the crown were analyzed using remote sensing image( eg. QuickBird) and the
relation could be found between the crown indices and wood properties in order to predict wood properties and evaluate the utiliza
tion value, according to grown indices. The purpose is to provide some references for the evaluation of the wood properties and
product economic values.
Key words: remote sensing technique; crown;wood properties; ut ilizat ion value
目前,全球森林的数量和质量呈现下降趋势, 而
工业生产和人们生活对木材的需求却在不断增加。
因此,在保护天然林和生态环境的同时,如何有效地
对人工林进行定向培育, 改进木材品质,提高其利用
率,最大限度地发挥树木的利用价值,显得越来越重
要。这就要求在树木的生长过程中, 对树木的生长
状况及其木材质量进行及时的监控、分析和预测。
另一方面,通过对采伐后木材产品质量优劣分析, 指
导和调控林木种植密度等培育措施,培育出优质、价
值高的木材产品。但是, 我国目前工业用材林的材
性分析与预测基本是采取传统的现场测树方法和树
木实体锯解后利用解析木检测等破坏性手段, 其劳
动强度大、覆盖面小、效率低、费时费力, 难以对大范
围的用材林的材性指标的获取提供有力保障, 远远
不能满足工业生产对木材性质快速评价的要求。因
此,寻求一种快速、准确、低成本地评价木材性质和
价值的方法,已经成为林木培育和木材科学研究的
重要内容之一。
如能利用现代遥感手段, 即高空间分辨率卫星
图像信息提取结合模型技术,在大范围内快速分析
和预测特定森林树木的木材性质, 并及时进行动态
监控和经营管理, 将对工业用材林的定向培育具有
重要意义。利用遥感技术提取树冠特征参数, 建立
树冠特征参数与木材性质指标之间的关系, 进而预
测纤维性状、木材强度等木材性质,最终预测出木材
产品的经济价值; 通过评价产品经济价值的影响因
子,反过来指导森林培育和森林经营,这方面的研究
目前处于学科前沿, 国内外未见报道。本文重点阐
述了遥感技术在林木树冠特征参数提取、林木冠层
与木材性质间关系的研究现状, 分析了树冠特征-
木材性质二者间潜在的关系,探讨用高分辨率遥感
技术预测人工林木材性质及木材利用价值方面的应
用前景,以期为遥感技术的应用领域拓展新的思路,
为预测木材性质及其利用价值评价的研究提供新的
方法。
1 遥感技术提取森林树冠特征参数的
研究
遥感探测森林主要是利用森林树冠中叶片的叶
绿素、胡萝卜素及其水分含量的信息。在地面一定
单元内,主要是通过绿色生物量和叶面积指数这两
个参数来综合反映这些信息的变化。应用遥感方法
对森林树冠参数进行较多研究的是估计大范围的叶
面积指数。估计森林叶面积指数, 使人们能够对一
个较大尺度的地球生态系统的物质和能量的交换特
性进行定性描述和定量分析 [1] 。国内外学者对此进
行了大量的研究, 且取得了较好的效果。如席建超
等[ 2]研究了利用TM 图像数据提取红壤丘陵区不同
类型针叶林的植被指数与其各自的有效叶面积指数
间存在明显的正相关关系, 相关系数皆达 0. 71 以
上,指出在红壤丘陵区用遥感数据反演针叶林叶面
积指数是可行的。
随着遥感技术的飞速发展, 特别是卫星影像的
空间分辨率达到了米级和亚米级(如: IKONOS- 2和
QuickBird的全色波段分辨率分别为 1 m和0. 61 m) ,
使得单株林木的树冠可清晰地被识别出来, 由此可
以较好的估测出单株树冠的面积和冠幅 (树冠直
径)。Gougeon[ 3] 用高分辨率的卫星影像数据结合复
杂模型对单株树冠进行了描述; D. A. Pouliot 等[ 4] 用
高分辨率的机载数码相机图像对针叶林幼林的单株
树木树冠参数进行自动识别和描述, 得出树冠的识
别精度为 91%,树冠直径的估测误差在 17. 9%的范
围内。Hampus Holmstrm[ 5] 用光学和雷达数据来估
计林分中单株树的特征, 获得较高的精度; John W.
McCombs
[ 6]等将激光雷达数据和高分辨率的多光谱
影像数据融合, 获得较高精度的 15年生的火炬松
( Pinus taeda Linn. )人工林的树冠信息及其林分平均
高和林分密度。林辉[ 7] 用 QuickBird 高分辨率的卫
星图像数据获得了湖南株洲单株杉木( Cunninghamia
lanceolata (Lamb. ) Hook. )的树冠冠幅信息, 精度较
好,并由此编制了该地区杉木林分一元卫星图像立
木材积表和二元卫星图像立木材积表。
利用遥感技术提取森林林分(群落)大范围的叶
面积指数,以及对单株树冠进行识别、描述, 进而反
演出树木胸径、树高、林分平均高等生长因子, 各国
学者已经做了部分的研究, 取得了较好的研究成果。
而林木的树冠参数与木材性质之间存在密切的相关
关系。
2 树冠冠层与木材构造、性质的关系
林木的冠层是林木的主要光合场所, 它不仅影
响树木太阳能的获取,而且通过影响林内的水、热、
气等微循环来调节植物与环境的相互作用和光合效
率,因而其冠层特性与树木的生长密切相关[ 8, 9] , 对
木材结构形成起重要作用[ 10,11] , 最终影响木材的材
性和材质[ 12] 。
通过常规的林业外业调查方法获取树冠特征参
数,用砍伐样木分析解析木的方法测定木材性质, 进
而分析树冠与木材构造、性质的关系在上个世纪初就
开始进行了研究,其研究重点主要集中在边材面积、
心材形成,边材的渗透性及木材结构与性质等方面。
21 树冠与心边材形成、边材面积及渗透性间的
关系
1955 年, Wellwood[ 13] 研究花旗松 ( Pseudotsuga
menziesii ( Mirbel) Franco)时发现,对于相同树种,同一
胸径,生长迅速的树木因具有较大的树冠而产生较
宽的边材,较小的树冠, 产生较窄的边材, 且树木的
活力由树冠表现。Beni[ 14] 研究欧洲白蜡木( Fraxi
nus excelsior L. )时, 考虑了地位级、树冠等级和取样
高度等因子,得出树冠体积与边材面积间的关系, 且
426 林 业 科 学 研 究 第 18 卷
边材转变为心材的年龄取决于树冠体积与树干直径
的比值。Shinozaki等于1964年提出了说明植物形成
的管道模型理论。管道模型( pipe model)将林木个
体以及森林群落视为若干单位管道系的集合, 认为
树干内单位数量的管道支持树冠内单位数量的叶
子,即树冠内叶量的多少取决于树干中具有输导水
分能力的边材横断面积的大小 [15]。在管道模型理
论基础上,学者们进一步研究发现边材面积与叶面
积或叶生物量间有密切的线性关系[ 16] 。如: March
and 等[ 17] 用一元线性回归方程: Y叶面积 = 0. 673
X 边材面积- 5. 453( R= 0. 952)、Y叶面积 = 0. 167X边材面积
+ 6. 772( R = 0. 934)分析了胶冷杉 ( Abies balsamea
(L. ) Mill )和红云杉 ( Picea rubens Sarg. )的边材面积
与叶面积间的关系; 钱能志[ 18] 也对杉木的边材面积
和叶面积间的关系进行了研究, 发现有密切的线性
关系(相关系数达 0. 97以上) , 且直线的斜率因树
种[ 19]、立地质量[ 20]、土壤水分[ 21] 、栽植密度[ 22] 等而
异。根据此关系, Whitehead[ 23] 通过用简单的试验方
法测定边材面积来预测该树种的叶面积,效果良好。
22 树冠与木材结构、产量及性质的关系
De kort
[ 24] 等研究不同树冠活性花旗松木材的年
轮宽度、密度和木材解剖特征时发现: 无活力的树木
具有很窄的年轮、异常低的晚材密度和细胞壁比例,
较高的细胞数量,由此获得较差的木材质量。Pazd
rowskiw [ 25]用树冠特征(宽度、垂直投影面积等)来评
价木材质量,效果较好。而对树冠大小与木材构造、
性质关系进行详细研究的则是H.Amarsekara[ 12] , 其在
研究科西嘉松 ( Pinus nigra var maritima ( Aiton)
Melville)时得出:对科西嘉松而言,管胞长度不受树冠
大小或树叶干质量的影响( R= 0. 046) ,抗弯弹性模量
(MOE)与树冠大小间的关系较弱( R= - 0. 355) , 木材
的年轮宽度与叶干质量呈高度正相关( R= 0. 967) ,晚
材率、抗弯强度(MOR)、抗压强度与单株树的叶干质
量呈高度负相关(相关系数分别为: - 0. 826、- 0. 843、
- 0. 796)。而木材密度是否受树冠大小的影响, 长期
以来一直是颇受争议的问题[26]。勿庸置疑,密度与树
冠大小间的关系复杂,因为密度受几个参数影响[ 27] ,
如:早晚材的腔径大小、壁厚、比例以及抽提物的含量
等,这些参数中某些受形成层年龄影响,而另外某些
受树冠大小影响[28] ; 且其中某些有很强的遗传特
性[29]。对科西嘉松而言,其木材密度与干叶质量的相
关性较弱[ 12] ( R= - 0. 378)。
以上研究均表明, 树冠大小及叶面积与树木胸
高处的边材面积、年轮宽度、抗弯强度、顺纹抗压强
度等木材产量、性质间有密切的线性关系。因此, 作
者认为,有可能实现利用遥感技术来预测人工林木
材性质及其产品价值。
3 利用遥感技术预测人工林木材性质
及其产品价值的构思
利用遥感技术提取树冠特征参数, 其实质是建
立纹理、光谱特征与树冠的物理和生物参数之间的
较严格的数学关系, 各国学者已经取得较好的研究
成果;通过林木冠层特征的研究,对于冠层特征与树
木胸径、心边材结构、木材产量、木材性质等因子之
间的关系研究,也积累了大量的经验。
在过去研究成果的基础上, 将遥感技术 ! 树冠
特征 ! 木材性质和价值三者之间关系进行联合研
究,以树冠冠幅为中间纽带,利用遥感技术预测树木
心边材的大小、木材性质的好坏,从大范围内快速获
得木材利用价值的大小, 将会取得大的经济效益。
具体来说,将遥感图像分析技术应用到木材领域, 用
研究树冠冠层特征的方法来预测树木的边心材比例
以及木材的解剖、物理、力学、化学性质, 根据预测的
木材性质特点,建立木材利用价值的评价体系,为木
材用作胶合板、造纸材或锯材提供技术指导。
本研究的具体做法是: 经过广泛调研, 选择有代
表性的人工林林分, 即我国工业人工林栽培面积最
大的杨树人工林中的一个无性系 ! ! ! 小黑杨( Popu
lus ∀ xiaohei T. S. Hwang et Liang)无性系。选取了 3
种不同栽植密度、2 种不同年龄以及在林分生长期
间进行过间伐等营林措施的小黑杨速生丰产林为综
合实验区。其技术框架见图1。
首先,获取建立模型的原始数据:确定小黑杨试
验林分后, 待树叶全长齐以后, 获取该林分的Quick
Bird高分辨率遥感影像数据, 用 eCognition影像分析
软件进行树冠参数边界跟踪,提取单株树木的遥感树
冠参数因子(冠幅、树冠面积等)以及该林分的郁闭度
和株数密度。获得卫星遥感树冠信息数据后,根据林
业外业调查的要求,设立标准地,用差分 GPS 进行标
准地的精确定位,确定标准地的地理坐标; 同时进行
每木检尺,按照径阶分布状况,实际测定不同径阶小
黑杨的生长因子和树冠因子指标 ! ! ! 胸径、树高、东
西和南北向冠幅、叶鲜质量(基于叶面积与叶质量之
间的关系,获得叶面积的值[ 30] )等;将测量过生长因子
和树冠因子指标的树木用传统的伐倒木取样方法,锯
427第 4期 刘杏娥等: 利用遥感技术预测人工林木材性质及其产品价值的初探
解解析木,将解析木按根颈位置伐倒, 先测定根颈至
第一活枝的高度(枝下高) ,然后打去枝桠,测量树高
和它的 14, 12, 34处的带皮和去皮直径; 于根颈 0、
1. 3、3. 6、5. 6、7. 6 m##.等处以 2 m为段长, 截取圆
盘,测量树干直径,通过树基部直径和树梢处直径的
差值计算出树干尖削度;用常规的试验测试方法获取
胸高处木材的纤维长度、宽度、基本密度、心边材比
例、MOEMOR、综纤维素含量、纸浆得率等基本材性因
子和纸浆造纸的经济价值指标,统计分析生长因子和
材性指标的值,在分析统计中,保证树冠参数、生长因
子与材性指标间一一对应;
第二, 将从卫星影像中提取的单株树的冠幅和
株数密度的值与实测值进行对比, 验证树冠冠幅和
株数密度的精度;
第三, 根据树冠冠幅与胸径线性相关这一原
理[ 31]建立树冠冠幅与胸径的关系模型:
D 1.3 = a+ b Cj。D 1.3 :胸径; Cj : QuickBird 图像
上测定的树冠冠幅值。根据此关系模型, 可求出不
同冠幅值的胸径值,由胸径值查一元材积表,获得单
株树的材积。依据树高和胸径高度相关的原理, 用
树高- 胸径模型的办法测算树高;
第四, 根据 MOE= a0+ a1 DBH + a2 SD+ a3 ST
+ a4 CL + a5 CW+ 1[ 32] ,其中: a0、a1、a2、a3、a4、a5
为回归系数; 1为随机误差, DBH :胸径, SD :栽植密
度(株数密度) , ST :树干尖削度, CL : 树冠高度(由树
高枝下高计算) , CW :冠幅, 求算出 MOE。根据相
似的方法和步骤,估算出 MOR、纤维形态等其它的
材性指标;
最后,对以上所建立的关系模型,用没有参与建
立模型的数据进行反复验证, 最终确立遥感树冠因
子与木材解剖、物理、化学性质及纸浆造纸性能间的
数学关系模型,即可实现遥感技术 ! 树冠特征(生长
因子) ! 材性因子 ! 经济利用价值的评价体系。
图 1 遥感技术预测木材性质的技术框架
428 林 业 科 学 研 究 第 18 卷
根据遥感树冠与木材经济价值的关系,可实现利
用遥感技术对小黑杨人工林生长状况进行动态高效的
监测和预测,同时,将树木的宏观控制与木材的具体应
用紧密结合,更好地分析和预测木材的产量、材性等级、
用途,使其在生长过程中能够朝着特定用途的方向发
展,从而有效地指导木材的合理加工与利用。依据各
树种木材性质本身固有的特点, 将此模型进行一些系
数修正,推广到其它的杨树人工林品种或无性系,进而
推广到我国主要的人工林及天然次生林树种。
总之, 利用遥感技术间接预测人工林木材产品
的经济价值,不仅是对人工林木材最终利用价值的
预测,而且可以预测大面积未采伐森林的经济价值。
同时,可以通过人工林木材最终利用价值的高低、木
材产品品质的优劣, 在森林经营过程中控制营林密
度等因子。
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