摘要：随着全球气候变化与人类活动干扰的加剧，森林公园的生态系统面临着日益严峻的挑战。林木作为森林生态系统的核心，其健康状况直接关系到森林的生态服务功能与可持续发展。传统的地面调查方法虽精度高，但耗时费力、覆盖面有限，难以实现大范围、高频次的动态监测。多源遥感技术以其宏观、快速、周期性的优势，为森林公园林木健康动态监测与评估提供了革命性的技术手段。本文旨在系统阐述如何综合利用光学遥感、高光谱遥感和激光雷达等多源遥感数据，构建一套从林木生理参数反演、胁迫因子识别到健康等级评估与动态预警的完整技术框架，并探讨其在森林公园精细化管理和保护中的应用潜力与未来发展趋势。

关键词： 多源遥感；森林公园；林木健康；动态监测；评估

一、 引言

森林公园是维护区域生态安全、提供游憩服务和文化传承的重要载体。林木健康是衡量森林生态系统活力的关键指标，它不仅影响森林的初级生产力、生物多样性和碳汇能力，也与森林对病虫害、火灾、干旱等胁迫的抵抗力密切相关。因此，对森林公园林木 康状况进行及时、准确、全面的动态监测与科学评估，对于实施精准养护、防范生态风险、实现森林可持续经营具有至关重要的现实意义。

二、 多源遥感数据在林木健康监测中的原理与应用

林木在遭受胁迫时，其生理结构和生化组分会发生一系列变化，这些变化会改变其对电磁波的反射、吸收和发射特性，从而被遥感传感器所捕获。

（一）光学遥感：宏观覆盖与植被指数提取

光学遥感是森林监测中最基础、最广泛的数据源。通过计算各种植被指数，可以有效地评估植被的绿度、生物量和光合作用强度。

1、 归一化植被指数：是最经典的植被指数，对叶绿素含量敏感，能有效反映植被覆盖度和生长状况。NDVI的持续下降往往预示着林木可能遭受干旱、病虫害或污染胁迫。

2、 增强型植被指数：对大气条件和土壤背景的敏感性低于NDVI，在高生物量区域表现更优，能更准确地反映冠层结构变化。

3、 叶面积指数：可通过多光谱数据模型反演获得，是表征冠层结构的关键参数。健康的林木通常具有较高的LAI，而胁迫会导致叶片脱落，LAI 降低。

光学遥感的优势在于数据获取容易、时间序列长、覆盖范围广，非常适合用于区域尺度的林木健康趋势分析和变化检测。

（二）高光谱遥感：精细诊断与生化参数反演

高光谱遥感通过获取数十至数百个连续、狭窄波段的光谱信息，构建地物的“指纹光谱”，从而实现对林木内部生化组分的精细探测。

1、色素含量：叶绿素a、叶绿素 b 和类胡萝卜素的含量变化是林木健康的早期指示器。在胁迫初期，叶绿素分解，类胡萝卜素相对含量上升，导致“红边”蓝移，这一现象可被高光谱数据精准捕捉。

2、水分含量：林木水分胁迫会直接影响其在近红外和短波红外波段的吸收特征。通过建立水分指数，可以监测森林的干旱状况。

3、氮元素含量：氮是叶绿体的核心组成元素，其含量与林木营养状况直接相关。高光谱数据在可见光-近红外区域的特定吸收特征可用于反演叶片氮含量。

（三）激光雷达：三维结构与生长动态监测激光雷达通过主动发射激光脉冲并接收回波，能够精确获取森林的三维垂直结构信息

1、树高与冠层高度模型：直接测量树高，是评估林木生长状况和生物量的关键参数。

2、冠层密度与间隙率：通过分析激光点云的穿透情况，可以量化冠层的疏密程度。受胁迫林木冠层稀疏，冠层间隙率增大。

3、生物量估算：结合树高、冠幅等结构参数，可以建立更精确的生物量估算模型，生物量的异常减少是林木健康恶化的直接证据。

激光雷达数据能够有效弥补光学遥感在垂直结构信息上的不足，对于评估风倒、雪压等物理损伤以及监测森林生长动态具有独特优势。

三、 林木健康动态监测与评估的技术框架基于多源遥感数据，可以构建一个系统性的林木健康动态监测与评估技术框架。

（一）多源数据协同处理与融合

首先，对来自不同平台、不同时相的遥感数据进行辐射定标、大气校正和几何配准，消除数据间的系统误差。然后，采用像元级、特征级或决策级融合方法，将光学遥感的丰富光谱信息、高光谱遥感的精细生化信息与激光雷达的三维结构信息进行有效整合，形成信息更完备的融合数据产品。

（二）关键参数反演与特征提取

基于融合后的数据，利用物理模型或统计/机器学习算法，反演得到一系列林木健康关键参数，如叶面积指数、叶绿素含量、冠层含水量、树高和生物量等。

（三）健康综合评估模型构建

将反演得到的多个参数作为输入，构建林木健康综合评估指数。可以采用：1、层次分析法：结合专家知识，为不同参数赋予权重，进行加权综合。

2、 主成分分析：对多参数进行降维，提取主要信息作为健康指数。

3、 机器学习方法：以地面调查的健康等级样本为标签，训练分类模型，实现对林木健康等级的自动划分。

（四）动态变化检测与预警

利用长时间序列的遥感数据，采用变化检测算法，识别林木健康状况发生显著变化的区域，并确定变化发生的时间。通过设定阈值，可以对健康恶化趋势进行早期预警，为管理部门采取干预措施争取宝贵时间。

四、 应用与展望

该技术框架在森林公园管理中具有广阔的应用前景：

（一）病虫害监测：快速定位病虫害发生中心，追踪其扩散范围与速度。

（二）干旱胁迫评估：大范围监测森林水分状况，评估干旱对林木生长的影响

（三）火灾风险评估与灾后评估：结合气象数据评估火险等级，灾后快速评估过火面积和林木受损程度。

（四）人为活动干扰监测：监测非法砍伐、旅游活动过度等对林木健康的影响。

（五）生态效益评估：将林木健康与固碳释氧、水土保持等生态服务功能量化关联。未来，随着遥感技术不断发展，该领域将呈现以下趋势：

1. 数据多元化与精细化：更高空间、时间和光谱分辨率的数据将不断涌现，如商业微小卫星星座、无人机高光谱激光雷达一体化平台。

2. 模型智能化：深度学习等人工智能技术将在多源数据融合、参数反演和变化检测中发挥核心作用，进一步提高监测的自动化水平和精度。

3. 天空地一体化：形成卫星遥感宏观扫描、航空遥感区域重点监测、无人机遥感精准核查、地面站点实地验证的一体化监测网络。

4. 服务实时化与平台化：构建集数据管理、智能分析、可视化表达与决策支持于一体的云服务平台，实现林木健康信息的实时推送与智能化管理。

五、 结论

综上所述，基于多源遥感数据的森林公园林木健康动态监测与评估方法，突破了传统地面调查的局限，实现了从“点”到“面”、从“静态”到“动态”、从“表象”到“机理”的跨越。通过协同利用光学、高光谱和激光雷达等多源数据的优势，我们能够全面、精准、及时地掌握林木的健康状况及其动态变化，为森林公园的科学保护、精准管理和可持续发展提供强有力的技术支撑和决策依据。随着技术的不断进步与应用实践的深入，多源遥感必将在守护绿水青山、建设美丽中国的进程中扮演愈发重要的角色。

参考文献

【1】李海峰. 基于多源遥感的林草生态系统碳汇动态监测研究.建筑技术科学，2025-06.

【2】付饶;崔文琦. 森林生态系统植被碳储量研究.林学，2018-01.

【3】王昆659001198212010430. 气候变化背景下森林生态系统碳储量动态监测技术体系构建.建筑技术科学，2025-09.

【4】粟娟;周璋;李意德. 广州市森林生态系统碳储量格局分析.林学，2016-04.

【5】许江兵. 基于多源遥感数据的森林资源动态监测技术研究.建筑技术科学，2025-05.