Method for Sub-compartment Investigation Factors Setting and Information Acquisition Based on Integrated Aerial-Space-Ground Forest Inventory System

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.01.023

Abstract

Abstract:

In order to solve the problems in the current forest resources planning,design and forest inventory,a novel technology system of integrated aerial-space-ground forest resources survey and monitoring system was proposed and tested.This paper introduced the method for forest sub-compartment investigation factors setting and information acquisition.Compared with the traditional methods,this method lacks some factors which need to be recorded in the field,such as understory vegetation,natural regeneration and forest health status.However,the sub-compartment investigation factors of the novel technology system could still reflect the forest land and tree status(type,quantity,quality and structure),as well as the natural environment conditions.It can completely satisfied the requirements of forest resources management and statistics of forest resources reports in collective forest areas,and it also can meet the demands of various related applications for the basic data of forest resources.The basic attributes of sub-compartment(land type,dominant tree species,tree origin and associated tree species) need remotely sensed image interpretation and some supplementary field investigation,while the other attributes of sub-compartment can be obtained automatically by computer program.This method greatly reduces the investigation workload and labor force,while improves the efficiency and quality.The results indicated that it can effectively ensure the reliability of sub-compartment investigation data and the quality of forest resources inventory results.

Key words: forest resources, sub-compartment, investigation factors, remote sensing, GIS, LiDAR

CLC Number:

S771.8

DAI Huabing, LI Chungan, PANG Yong, LI Chonggui. Method for Sub-compartment Investigation Factors Setting and Information Acquisition Based on Integrated Aerial-Space-Ground Forest Inventory System[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, (1): 180-188.

Figures/Tables 4

Fig.1

Tab.1

Method for sub-compartment investigation factors setting and information acquisition

编号	类组	小班调查因子	信息获取方法
1	行政区划	市	根据林班图自动赋值
2		县	根据林班图自动赋值
3		乡镇(代码)	根据林班图自动赋值
4		乡镇(名称)	根据林班图自动赋值
5		村(代码)	根据林班图自动赋值
6		村(名称)	根据林班图自动赋值
编号	类组	小班调查因子	信息获取方法
7	森林区划	林班	根据林班图自动赋值
8	森林区划	小班	自动编号
9	国有林区划	林场/自然保护区(代码)	根据林班图自动赋值
10		林场/自然保护区(名称)	根据林班图自动赋值
11		分场/管理站(代码)	根据林班图自动赋值
12		分场/管理站(名称)	根据林班图自动赋值
13		工区	根据林班图自动赋值
14		国有林班	根据林班图自动赋值
15		国有小班	自动编号
16	基本属性	土地类型	图像解译和补充调查
17		优势树种名称	图像解译和补充调查
18		林木起源	图像解译和补充调查
19		伴生树种名称	图像解译和补充调查
20	自然环境	地貌	DEM提取
21		海拔高	DEM提取
22		坡向	DEM提取
23		坡位	DEM提取
24		坡度	DEM提取
25		成土母质	历史数据提取
26		土壤类型(名称)	历史数据提取
27		土层厚度	历史数据提取
28		石砾含量等级	历史数据提取
29		林地质量等级	历史数据提取
30	管理属性	土地所有权	根据林班图自动赋值
31	经营管理	林木权属	根据林班图自动赋值
32		林种	历史数据提取、图像解译修正
33		森林类别	历史数据提取
34		公益林事权等级	历史数据提取
35		国家级公益林保护等级	历史数据提取
36		林地保护等级	历史数据提取
37		林业工程类别	历史数据提取
38	林分因子	郁闭度/覆盖度	LiDAR估测与赋值
39		平均年龄	LiDAR估测与赋值
40		平均胸径	LiDAR估测与赋值
41		平均树高	LiDAR估测与赋值
42		优势高	LiDAR估测与赋值
43		每公顷断面积	LiDAR估测与赋值
44		每公顷株数	LiDAR估测与赋值
45		每公顷蓄积量	LiDAR估测与赋值
46	散生木/ 四旁树	散生/四旁主要树种	图像解译和补充调查
47		散生/四旁树蓄积	LiDAR估测与赋值
48		散生/四旁树株数	LiDAR估测与赋值
49	空间结构	群落结构类型	LiDAR估测与赋值
50	空间结构	林层结构类型	LiDAR估测与赋值
51	小班面积	小班面积	自动计算与平差
52	派生因子	树种结构类型	自动计算
53		龄组	自动计算
54		龄级	自动计算
55		经济林产期	自动计算
56		小班蓄积量	自动计算
57	注释因子	备注	根据需要填写
58	附加土地类型	林地保护利用规划的土地类型	林地“一张图”提取
59	附加土地类型	林地传统土地类型	林地“一张图”提取、编辑

Tab.1

Fig.2

Fig.3

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