近日，中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院遙感科學國家重點實驗室研究員倪文儉帶領(lǐng)森林遙感團隊，在利用超高分辨率光學遙感立體觀測數(shù)據(jù)提取森林三維結(jié)構(gòu)研究方面取得重大突破?，F(xiàn)有研究認為，因為光學多角度立體觀測數(shù)據(jù)在林區(qū)不具備穿透能力，故在缺乏林下地形數(shù)據(jù)時，無法獨立進行森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)的直接測量，特別是在濃密山地林區(qū)。該團隊研究發(fā)現(xiàn)，分辨率優(yōu)于0.2 米的光學立體觀測數(shù)據(jù)能夠?qū)沃陿淠镜墓陧斀Y(jié)構(gòu)進行精細刻畫；受樹木異速生長方程啟發(fā)，創(chuàng)建了“生長關(guān)系約束的林下地形逼近算法(AGAR)”，打破了傳統(tǒng)認知局限，實現(xiàn)了僅利用光學立體觀測數(shù)據(jù)對森林垂直結(jié)構(gòu)的直接測量。該研究成果發(fā)表在遙感領(lǐng)域頂級期刊《Remote Sensing of Environment》上。

　　森林作為重要的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳庫之一，準確估算其碳儲量是遙感研究的主要方向，能夠服務我國“雙碳”戰(zhàn)略需求和地球系統(tǒng)碳循環(huán)過程研究。過去三十多年，國內(nèi)外開展了基于遙感影像光譜或微波散射強度等“二維”特征的森林碳儲量估算原理與方法研究，然而，“地形影響”和“遙感信號飽和”依然是難以逾越的兩大科學難題。因此，國際學界逐漸轉(zhuǎn)向以衛(wèi)星測距技術(shù)為基礎的“三維”遙感，包括以激光測距為基礎的激光雷達遙感、以微波測距為基礎的合成孔徑雷達干涉和以視覺測距為基礎的光學多角度立體觀測。美國致力于發(fā)展具備冠層穿透能力的星載激光雷達, 包括早期搭載在航天飛機上的激光高度計SLA01和SLA02，2003年至2009年運行的ICESat/GLAS衛(wèi)星，2018年發(fā)射的ICESat-2衛(wèi)星以及2019年放置在國際空間站上的GEDI。歐洲則積極發(fā)展穿透能力較強的L波段Tandem-L和P波段BIOMASS合成孔徑雷達干涉衛(wèi)星，計劃2024年發(fā)射。相較于激光雷達和合成孔徑雷達干涉，光學多角度立體遙感具有圖像直觀形象的顯著優(yōu)勢，但受穿透能力的限制，目前主要用于地表高程的測量，需要依靠其他數(shù)據(jù)源提供的林下地形才能對森林垂直結(jié)構(gòu)進行測量，造成其應用價值和場景受到極大的限制。

　　近年來，我國在光學多角度立體遙感方面快速發(fā)展，先后發(fā)射了資源三號、高分七號、天繪系列以及其他商業(yè)遙感衛(wèi)星，且影像空間分辨率逐步提高。能否利用不斷提高的空間分辨率來突破其穿透能力弱的限制，進而最大程度地發(fā)揮超高分辨率光學多角度立體遙感數(shù)據(jù)的應用價值，既是國際前沿科學問題，更是中國遙感科研人員亟需回答的問題。

　　森林遙感團隊意識到超高分辨率光學多角度立體觀測遙感數(shù)據(jù)的獨特價值，自2014年開始對無人機立體觀測數(shù)據(jù)在森林結(jié)構(gòu)參數(shù)測量中的應用進行了持續(xù)探索，并于2018年開展了大興安嶺林區(qū)大范圍無人機采樣觀測實驗，先后揭示了觀測角度與影像分辨率的耦合規(guī)律，證實了森林高度信息對葉面積指數(shù)估算的補充作用，研發(fā)了針對落葉林區(qū)森林高度提取的有葉季和無葉季影像協(xié)同解決方案, 突破了光譜與三維幾何特征協(xié)同的散發(fā)枯立木識別技術(shù)、單木識別與分割技術(shù)、以背景識別為基礎的高精度森林覆蓋度提取技術(shù)。在這些數(shù)據(jù)與技術(shù)積累的基礎上，創(chuàng)建了“生長關(guān)系約束的林下地形逼近算法(AGAR)”，實現(xiàn)了復雜地形條件下森林高度的直接提取。研究結(jié)果證實了無需額外林下地形數(shù)據(jù)的支持，AGAR算法僅利用超高分辨率光學多角度立體觀測數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)森林高度提取。

　　據(jù)悉，美國Albedo公司已于2021年獲準全球分發(fā)空間分辨率為0.1米的商業(yè)光學遙感圖像。盡管AGAR算法使用無人機獲取的立體觀測影像開展研究，且算法的具體技術(shù)細節(jié)需要進一步測試完善，但隨著0.1米衛(wèi)星光學遙感數(shù)據(jù)時代的到來，該方法的提出將開啟超高分辨光學立體遙感影像森林三維遙感新時代。

生長關(guān)系約束的林下地形逼近算法(AGAR)的核心思路

典型地形條件下森林高度提取的效果。(a)-(c)為光學多角度立體觀測數(shù)據(jù)獲取的數(shù)字表面模型(DSM) ;(d)-(f)為光學多角度立體觀測數(shù)據(jù)通過林窗插值提取的森林高度，由于濃密林區(qū)林窗較少，導致樹高被嚴重低估，或者地形特征去除不徹底； (g)-(i)為利用AGAR提取的森林高度。(a)區(qū)域覆蓋了山脊，(b)區(qū)域覆蓋了山谷；(c)區(qū)域覆蓋了從山腳到山頂?shù)男逼??！?/p>