综述：遥感技术在森林采伐作业规划及其对森林生态系统影响监测中的应用：现状与未来展望

本综述系统阐述了遥感技术（RS）在森林可持续经营（SFM）中的关键作用，重点聚焦于采伐作业规划与环境影响监测。通过整合多源遥感数据（如LiDAR、多/高光谱卫星、SAR），文章详述了其在道路网络优化、土壤可通行性（DTW指数）评估、决策支持系统（DSS）构建及林冠/土壤扰动监测中的应用，并指出人工智能（AI）与多技术融合是未来提升监测精度与操作性的核心方向。

　　

遥感技术在森林经营中的革新应用

技术背景与核心价值

森林作为关键的碳汇（carbon sink）和生物多样性载体，其可持续经营（Sustainable Forest Management, SFM）需平衡木材生产与生态保护。传统地面调查成本高、效率低，而遥感技术通过卫星、机载（ALS）、无人机（ULS）及地面激光扫描（TLS/MLS）等手段，提供了大范围、高精度的森林结构及地形数据，成为规划采伐作业与监测环境影响的革命性工具。

采伐前规划：从道路设计到决策支持

道路网络优化

激光雷达（LiDAR）衍生的数字地形模型（DTM，分辨率1–2 m）是规划林道网络的核心。通过支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）等算法，LiDAR数据可精准识别现有林道（精度高达99.2%），并估算道路宽度（RMSE 20–30 cm）及状态（如植被 encroachment 分级）。例如，开源工具ALSroads能自动修正林道地图，位置误差小于3 m。

土壤可通行性映射

深度至水位（Depth-to-Water, DTW）指数通过LiDAR-DTM计算，预测土壤湿度与机械压实敏感区（DTW ≤1为高风险区）。结合土壤水分卫星数据（如SMAP、Sentinel-1）和机器学习，可提升预测精度。例如，集成 harvester 记录的滚动阻力数据，能进一步优化机械路径规划，减少土壤退化。

单木级决策支持

LiDAR结合多光谱数据支持个体树冠检测（ITD）与树种分类，为择伐、间伐提供树级指标（如DBH、树高、生物量）。深度学习模型（如U-Net）在复杂林分中检测精度超90%，但应用于天然混交林仍存在挑战（如遮挡、重叠树冠）。这些数据集成至决策支持系统（DSS），可优化采伐策略，平衡木材产量与生态目标（如保留枯立木以保护生物多样性）。

采伐后监测：从林冠扰动到土壤损伤

卫星光学与雷达监测

中分辨率卫星（如Landsat、Sentinel-2）通过植被指数（NDVI、NBR、NDMI）或光谱混合分析（SMA）检测林冠变化，但对低强度择伐（<20 m³ ha^?1）敏感性不足。高分辨率卫星（如WorldView-2、PlanetScope）能识别小型林窗（精度60–97%），而合成孔径雷达（SAR，如Sentinel-1）克服云层限制，通过时间序列分析（如CuSum算法）或干涉测量提升退化监测能力（精度65–99%）。多源数据融合（光学+SAR）进一步提高了检测置信度。

LiDAR与三维结构量化

机载LiDAR通过林冠高度模型（CHM）差异或体素分析，精准量化采伐引起的林冠开度、生物量损失和结构异质性（如Gini系数）。地面激光扫描（TLS）提供厘米级分辨率，监测林下细微变化（如植物面积指数PAI）。移动激光扫描（MLS）或智能手机LiDAR（如iPhone）可实现低成本、高精度的土壤车辙深度测量（RMSE 0.016–0.035 m），但水中车辙检测仍受限。

未来挑战与推广策略

尽管遥感技术显著提升了森林经营的精度与效率，但其应用仍面临三大壁垒：

1. 1.

   技术复杂性：算法多依赖命令行操作（如R、Python），需开发用户友好界面（如QGIS插件）或利用大语言模型（如ChatGPT）降低使用门槛；

2. 2.

   硬件需求：处理LiDAR或卫星数据需高性能计算设备，超出多数林业从业者的现有资源；

3. 3.

   实践推广：需通过培训项目将技术整合至现有工作流（如林机GNSS数据共享），并以案例证明其提升规划安全性与成本效益的价值。

人工智能（AI）与多平台数据融合（如NISAR任务）将是未来突破的关键，但需跨学科合作构建大规模训练数据集，推动遥感从研究工具转向日常林业实践。