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中国森林资源调查:历史、现状与趋势

李春干 代华兵

李春干, 代华兵. 中国森林资源调查:历史、现状与趋势[J]. 世界林业研究, 2021, 34(6): 72-80. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2021.0090.y
引用本文: 李春干, 代华兵. 中国森林资源调查:历史、现状与趋势[J]. 世界林业研究, 2021, 34(6): 72-80. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2021.0090.y
Chungan Li, Huabing Dai. Forest Management Inventory in China: History, Current Status and Trend[J]. WORLD FORESTRY RESEARCH, 2021, 34(6): 72-80. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2021.0090.y
Citation: Chungan Li, Huabing Dai. Forest Management Inventory in China: History, Current Status and Trend[J]. WORLD FORESTRY RESEARCH, 2021, 34(6): 72-80. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2021.0090.y

中国森林资源调查:历史、现状与趋势

doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2021.0090.y
基金项目: 广西林业科技推广示范项目(GL2020KT02)
详细信息
    作者简介:

    李春干,教授,博士,主要研究方向为森林资源监测与管理,林业遥感与空间信息,E-mail:gxali@126.com

  • 中图分类号: S757.2

Forest Management Inventory in China: History, Current Status and Trend

  • 摘要: 自20世纪50年代初以来,中国森林资源规划设计调查经历了目测调查(踏查)、航空目测调查、以小班为基础的抽样调查、以地形图为基础的小班调查和以高分辨率卫星遥感图像为基础的小班调查5个主要技术发展阶段。文中介绍各阶段森林资源调查的主要调查内容、技术方法和手段,其中小班调查内容和林分调查因子测量方法自20世纪80年代中期以来基本稳定,但小班区划和数据处理方法随着遥感和计算机技术的进步得到了较大发展;综述了2017年以来以机载激光雷达和高分遥感为核心技术的大区域森林资源调查技术进展,并展望了超高分辨率卫星遥感图像、无人机、地基激光雷达等新技术在森林资源调查中的应用前景。
  • [1] 李留瑜. 林业调查技术的回顾与思考[J]. 林业资源管理,1999(5):49 − 57.
    [2] 张美祥, 任锡初, 李远畴, 等. 回顾森林经理三十年[J]. 云南林业调查规划,1980(6):1 − 4.
    [3] 周昌祥. 我国森林资源规划设计调查的回顾与改革意见[J]. 林业资源管理,2014(4):1 − 3.
    [4] 区汉明. 广东省林地变更调查工作存在的问题与对策研究[J]. 林业调查规划,2016,41(1):44 − 46, 50. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2016.01.010
    [5] 李春干, 罗鹏. 中国森林资源信息管理: 历史、现状和发展趋势[J]. 世界林业研究,2015,28(4):64 − 71.
    [6] 王兴昌. 我国的森林资源调查体系[J]. 云南林业,1985(3):7.
    [7] 唐小平, 翁国庆, 陈雪峰, 等. 森林资源规划设计调查技术规程: GB/T 26424-2010[S]. 北京, 2010.
    [8] 李克志. 建国前的森林经理史[J]. 林业勘查设计,1985(3):46 − 50.
    [9] 李范五. 我对林业建设的回忆[M]. 北京: 中国林业出版社, 1988.
    [10] 省森林资源管理局. 黑龙江的森林经理三十年[J]. 林业勘查设计,1981(1):2 − 9.
    [11] 林业部调查规划设计院. 林业部调查规划设计院三十年来技术发展总结[J]. 林业资源管理,1985(增刊1):1 − 12.
    [12] 李克志. 建国以来的森林经理工作[J]. 林业勘查设计,1983(4):38 − 42.
    [13] 易淮清. 中国林业调查规划设计发展史[M]. 长沙: 湖南出版社, 1991: 286 − 507.
    [14] 广西壮族自治区林业勘测设计院志编审委员会. 广西壮族自治区林业勘测设计院志(1953—2012)[M]. 南宁: 广西科学技术出版社, 2013.
    [15] 资源调查队. 目实测回归抽样调查试验[J]. 林业资源管理,1973(1):10 − 14.
    [16] 河北省林业勘测设计大队. 用两阶抽样调查森林资源的初步报告[J]. 林业资源管理,1972(4):1 − 6.
    [17] 黑龙江省林业厅勘察设计局. 用分层抽样结合目测调查估测林班小班蓄积量的尝试[J]. 林业资源管理,1972(4):14 − 15.
    [18] 关玉秀, 唐宗桢, 周沛村, 等. 大比例尺(1: 10000)航空像片测树和双重抽样回归估测试验[J]. 北京林业大学学报,1979(1):30 − 39.
    [19] 秦家鼎, 刘敬信. 利用航空象片信息进行二类森林资源调查方法的探讨[J]. 林业勘查设计,1984(2):20 − 24.
    [20] 本队, 森林资源调查队. 航空象片判读和实测蓄积的回归试验[J]. 林业科技通讯,1973(5):11 − 13.
    [21] 邓佩文. 目实测回归抽样调查试验[J]. 云南林业调查规划,1980(1):17 − 20.
    [22] 示羊. 我国森林航测的回顾与展望[J]. 林业资源管理,1975(1):22 − 25.
    [23] 李维纶. 对森林经理几项技术改革的意见[J]. 中南林业调查规划,1984(4):17 − 20.
    [24] 中华人民共和国林业部调查设计局航空调查队, 苏联农业部全苏森林调查设计总局特种综合调查总队. 大兴安岭森林资源调查报告: 第1卷[R]. 北京, 1955.
    [25] 苏联林业部(集体翻译). 苏联国有林经理及调查规程[R]. 北京: 中国林业出版社, 1955.
    [26] 李兰田. 航空在我国森林调查规划中的应用[J]. 林业资源管理,1978(4):18 − 22.
    [27] 周昌祥, 李春亭. 遥感技术在我国森林调查中的应用[J]. 林业资源管理,1979(3):23 − 25.
    [28] 熊大桐, 李霆, 黄枢. 中国林业科学技术史[M]. 北京: 中国林业出版社, 1995: 351.
    [29] 吉林省林业勘测第二大队. 采用目测与实测回归方法进行森林调查的报告[J]. 吉林林业科技,1974(3):5 − 11.
    [30] 薛有祝. 中国农业百科全书[M]. 北京: 中国农业出版社, 1984: 477 − 478.
    [31] 劳可遒. 谈二类调查的一种方法[J]. 林业资源管理,1985(1):1 − 4.
    [32] 田景明, 郝纪鹤. 角规测树的研究[J]. 林业科学,1959(5):67 − 79.
    [33] 何智英. 利用角规测定株数[J]. 林业科学,1960(1):72 − 74.
    [34] 骆期邦. 点抽样蓄积量估测有偏的理论探讨和偏差排除方法的研究[J]. 中南林业调查规划,1982(1):1 − 8.
    [35] 林昌庚, 彭世揆, 刘世荣, 等. 用点抽样进行森林连续清查的研究[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),1981(4):1 − 15.
    [36] 虞岳世. 角规调查森林生长量方法的探索[J]. 林业资源管理,1983(1):23 − 26.
    [37] 秦安臣. 林分形高和角规测树估测林分公顷蓄积量有偏的研究[J]. 林业勘查设计,1989(3):35 − 37.
    [38] 宋新民. 点抽样误差来源的研究[J]. 北京林业大学学报,1990(2):21 − 29.
    [39] 华网坤. 林分速测镜的设计及应用[R]. 北京: 中国林业科学研究院, 1963.
    [40] 成子纯. 综合测树器的初步设计[J]. 林业科学,1962(1):55 − 62.
    [41] 刘元本. 棱镜角规的测树原理和设计[J]. 河南农学院学报,1963(1):75 − 82.
    [42] 张绍良, 杜丽雁. DQW-2型望远测树镜的设计与应用[J]. 辽宁林业科技,1982(3):24 − 28.
    [43] 许正亮, 王应泉, 卢永飞, 等. 森林资源二类调查系统抽样2种样地调查方法的比较与分析[J]. 林业资源管理,2016(3):140 − 144, 150.
    [44] 陈新云, 王文文, 曾伟生, 等. 北京市二类调查小班蓄积量预估模型研究[J]. 林业资源管理,2019(5):33 − 36, 51.
    [45] 钟康勇. 广东省森林资源规划设计调查技术应用及质量管控措施的探讨[J]. 林业勘查设计,2019(3):11 − 13. doi: 10.3969/j.issn.1673-4505.2019.03.007
    [46] 陈雪峰, 唐小平, 翁国庆. 新时期森林资源规划设计调查的新思路: 浅议森林资源规划设计调查主要技术规定的修订[J]. 林业资源管理,2004(1):9 − 14. doi: 10.3969/j.issn.1002-6622.2004.01.002
    [47] 徐军廷. 关于小班区划问题: 论二类调查的改革[J]. 林业资源管理,1985(1):4 − 5.
    [48] 易美华. 小班区划及其设想[J]. 林业资源管理,1984(2):22 − 23.
    [49] 杨永康, 林书宁, 周仁坊, 等. 优化森林资源二类调查技术方法的探索: 兼谈调查规划成果的组织实施设想[J]. 广东林业科技,1993(4):1 − 5.
    [50] 翁友恒, 徐昭壬, 李建荣. 优化森林资源二类调查小班区划的思考[J]. 林业勘察设计(福建),1996(2):14 − 17.
    [51] 周仁坊. 区划固定小班, 实行地籍管理[J]. 林业资源管理,1992(3):25 − 26.
    [52] 刘学林. 森林资源调查中应加强对野生经济植物的调查[J]. 中南林业调查规划,1993(1):24 − 27.
    [53] 任瑞才, 罗刚. 加强森林资源二类调查中生态环境信息的调查[J]. 内蒙古林业调查设计,2001(1):54 − 56. doi: 10.3969/j.issn.1006-6993.2001.01.022
    [54] 郭生观, 刘进. 卫星照片在森林资源清查中的应用[J]. 林业资源管理,1978(增刊1):8 − 13.
    [55] 马建明. TM卫片在森林资源二类调查中的应用[J]. 内蒙古林业,2000(6):24.
    [56] 李伟云. 林资源调查中图斑目视判读区划实例分析[J]. 四川林勘设计,2001(1):49 − 54.
    [57] 罗文德, 柴春林, 董得红. 利用TM影像进行森林资源调查中存在的问题及建议[J]. 甘肃林业科技,2001,26(2):37 − 38, 42. doi: 10.3969/j.issn.1006-0960.2001.02.009
    [58] 潘瑞生, 张玉民, 孙天洪. 卫片“TM”影像在森林资源调查中的应用[J]. 内蒙古林业调查设计,2002,25(4):40 − 41, 54. doi: 10.3969/j.issn.1006-6993.2002.04.017
    [59] 吴平. TM卫星影像图在剑河县森林资源二类调查中的应用[J]. 林业调查规划,2002,27(4):60 − 63. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2002.04.016
    [60] 党永峰, 刘尔平. TM卫片在森林资源二类调查中的应用分析[J]. 内蒙古林业调查设计,2003,26(4):38 − 39. doi: 10.3969/j.issn.1006-6993.2003.04.019
    [61] 李春干, 谭必增. 基于GIS的森林资源遥感调查方法研究[J]. 林业科学,2004,40(4):40 − 45. doi: 10.3321/j.issn:1001-7488.2004.04.007
    [62] 赵宪文. 林业遥感定量估测[M]. 北京: 中国林业出版社, 1997.
    [63] 赵宪文, 李崇贵. 基于“3S”的森林资源定量估测: 原理、方法、应用及软件实现[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 2001.
    [64] 李崇贵, 赵宪文, 李春干. 森林蓄积量遥感估测理论与实现[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
    [65] 华朝朗. SPOT5卫星数据在县级森林资源调查中的应用研究[J]. 林业调查规划,2005(3):8 − 12. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2005.03.003
    [66] 李春干, 代华兵, 谭必增, 等. 基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取[J]. 林业科学研究,2010,23(1):53 − 58.
    [67] 李云. 云南新一轮森林资源二类调查技术特点与若干问题探讨[J]. 林业建设,2014(6):29 − 32.
    [68] 孙亚丽, 周筑, 黄海燕, 等. 基于卫星遥感影像的森林资源二类调查[J]. 西部林业科学,2017,46(2):150 − 152, 156.
    [69] 俞立民. “3S”技术在宁夏森林资源规划设计调查中的应用[J]. 宁夏农林科技,2008(2):41 − 42. doi: 10.3969/j.issn.1002-204X.2008.02.023
    [70] VAUHKONEN J, MALTAMO M, McROBERTS R E, et al. Introduction to forestry applications of airborne laser scanning[M]// MALTAMO M, NÆSSET E, VAUHKONEN J. Forestry applications of airborne laser scanning: concepts and case studies. Dordrecht: Springer, 2014: 1 − 16.
    [71] WATT P, WATT M S. Development of a national model of Pinus radiate stand volume from lidar metrics for New Zealand[J]. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34(15/16):5892 − 5904.
    [72] BOUVIER M, DURRIEU S, FOURNIER R A. et al. Generalizing predictive models of forest inventory attributes using an area-based approach with airborne LiDAR data[J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 156:322 − 334. doi: 10.1016/j.rse.2014.10.004
    [73] HUDAK A T, EVANS J S, SMITH A M S. Review: LiDAR utility for natural resource managers[J]. Remote Sensing, 2009, 1(4):934 − 951. doi: 10.3390/rs1040934
    [74] HUMMEL S, HUDAK A T, UEBLER E H, et al. A comparison of accuracy and cost of LiDAR versus stand exam data for landscape management on the Malheur national forest[J]. Journal of Forestry, 2011, 109(5):267 − 273.
    [75] MCROBERTS R E, TOMPPO E O, NÆSSET E. Advances and emerging issues in national forest inventories[J]. Scandinavian Journal of Forest Research, 2010, 25:368 − 381. doi: 10.1080/02827581.2010.496739
    [76] JOHNSON K D, BIRDSEY R, FINLEY A O, et al. Integrating forest inventory and analysis data into a LiDAR-based carbon monitoring system[J]. Carbon Balance and Management, 2014, 9 (1): 3. DOI: 10.1186/1750-0680-9-3.
    [77] STRANUB C, TIAN J, SEITZ R, et al. Assessment of Cartosat-1 and WorldView-2 stereo imagery in combination with a LiDAR-DTM for timber volume estimation in a highly structured forest in Germany[J]. Forestry, 2013, 86:463 − 473. doi: 10.1093/forestry/cpt017
    [78] NÆSSET E. Area-based inventory in Norway – from innovation to an operational reality[M]// MALTAMO M, NÆSSET E, VAUHKONEN J. Forestry applications of airborne laser scanning: concepts and case studies. Dordrecht: Springer, 2014: 1 − 16.
    [79] MONTAGHI A, CORONA P, DALONTE M, et al. Airborne laser scanning of forest resources: an overview of research in Italy as a commentary case study[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2013, 23(1):288 − 300. doi: 10.1016/j.jag.2012.10.002
    [80] KAURANNE T, PYANKOV S, JUNTTILA V, et al. Airborne laser scanning based forest inventory: comparison of experimental results for the Perm Region, Russia and prior results from Finland[J]. Forests, 2017, 8(3):72. DOI: 10.3390/f8030072.
    [81] MATASCI G, HERMOSILLA T, WULDER M A, et al. Large-area mapping of Canadian boreal forest cover, height, biomass and other structural attributes using Landsat composites and lidar plots[J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 209:90 − 106. doi: 10.1016/j.rse.2017.12.020
    [82] GÖRGENS E B, PACKALEN P, DA SILVA A G P, et al. Stand volume models based on stable metrics as from multiple ALS acquisitions in Eucalyptus plantations[J]. Annals of Forest Science, 2015, 72:489. DOI: 10.1007/s13595-015-0457-x.
    [83] MALTAMO M, BOLLANDSAS O M, GOBAKKEN T, et al. Large-scale prediction of aboveground biomass in heterogeneous mountain forests by means of airborne laser scanning[J]. Canadian Journal of Forest Research, 2016, 46:1138 − 1144. doi: 10.1139/cjfr-2016-0086
    [84] SILVA C A, HUDAK A T, KLAUBERG C, et al. Combined effect of pulse density and grid cell size on predicting and mapping aboveground carbon in fast-growing Eucalyptus forest plantation using airborne LiDAR data[J]. Carbon Balance Management, 2017, 12:13. DOI: 10.1186/s13021-017-0081-1.
    [85] DUBER T, SIBANDA M, SHOKO C, et al. Stand-volume estimation from multi-source data for coppiced and high forest Eucalyptus spp. silvicultural systems in KwaZulu-Natal, South Africa[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 132:162 − 169. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2017.09.001
    [86] 代华兵, 李春干, 庞勇, 等. 基于天空地一体化森林资源调查的小班因子设置与信息获取方法[J]. 林业资源管理,2021(1):180 − 188.
    [87] 张裕, 杨海涛, 袁春慧. 遥感图像分类方法综述[J]. 兵器装备工程学报,2018,39(8):108 − 112. doi: 10.11809/bqzbgcxb2018.08.023
    [88] 周询, 王跃宾, 刘素红, 等. 一种遥感影像自动识别耕地类型的机器学习算法[J]. 国土资源遥感,2018,30(4):68 − 73.
    [89] 张鑫龙, 陈秀万, 李飞, 等. 高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[J]. 测绘学报,2017,46(8):999 − 1008. doi: 10.11947/j.AGCS.2017.20170036
    [90] 蔡淑颖, 何少柏, 韩凝, 等. U-net深度学习神经网络结合面向对象的城市森林高分影像信息提取[J]. 园林,2020(11):28 − 37.
    [91] 解宇阳, 王彬, 姚扬, 等. 基于无人机激光雷达遥感的亚热带常绿阔叶林群落垂直结构分析[J]. 生态学报,2020,40(3):940 − 951.
    [92] 范伟伟, 刘浩然, 徐永胜, 等. 基于地基激光雷达和手持式移动激光雷达的单木结构参数提取精度对比[J]. 中南林业科技大学学报,2020,40(8):63 − 74.
    [93] 黄旭, 贾炜玮, 王强, 等. 背包式激光雷达的落叶松单木因子提取[J]. 森林工程,2019,35(4):14 − 21. doi: 10.3969/j.issn.1006-8023.2019.04.003
    [94] 王佳, 张芳菲, 高赫, 等. 地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究[J]. 农业机械学报,2018,49(2):199 − 206. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.02.026
    [95] 晏颖杰, 范少辉, 官凤英. 地基激光雷达技术在森林调查中的应用研究进展[J]. 世界林业研究,2018,31(4):42 − 47.
    [96] 肖杨, 胡少兴, 肖深, 等. 从三维激光点云中快速统计树木信息的方法[J]. 中国激光,2018,45(5):1 − 7.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-28
  • 修回日期:  2021-08-29
  • 网络出版日期:  2021-10-12
  • 刊出日期:  2021-11-25

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