利用衛星技術進行森林測繪
森林測繪是自然資源管理、生物多樣性保育和氣候變遷減緩的關鍵步驟。在數位時代，衛星技術已成為廣泛、快速、可持續地監測森林狀況的最有效方法之一。與耗時耗資的實地調查不同，衛星影像可以提供從局部到全球的森林區域快照，即使是偏遠、難以到達的地區也不例外。本文探討了利用衛星技術進行森林測繪的關鍵技術，涵蓋資料類型、工作流程、挑戰和最佳實踐等內容。
1. 為什麼衛星對森林測繪有效？
衛星技術的優點在於其能夠進行重複觀測（重訪時間），從而可以定期監測土地覆蓋變化。衛星還能提供跨越數十年的歷史數據，使研究人員能夠分析森林砍伐、退化和植被恢復的趨勢。此外，衛星覆蓋範圍廣，使其成為森林資源清查、森林區域劃定、保護規劃以及及早發現非法伐木和焚燒等非法活動的理想工具。
然而，衛星的有效性並非沒有限制。熱帶地區的雲層、霧氣和煙霧常常會阻礙光學觀測。因此，現代森林測繪通常會結合多種衛星感測器來產生更精確的地圖。
2. 用於森林測繪的衛星感測器類型
一般來說，用於繪製森林地圖的衛星感測器分為三大類：
a) 光學衛星（可見光–近紅外線–短波紅外線）
光學衛星在可見光到紅外光譜範圍內「拍攝」地球表面。例如，陸地衛星（Landsat）、哨兵2號（Sentinel-2）以及高解析度商業衛星。光學資料對於識別植被覆蓋、計算綠度指數以及區分森林與農田或居民區都非常有用。
缺點是光學資料極易受雲層覆蓋的影響。在熱帶地區，取得無雲影像往往是一項重大挑戰。
b) 衛星雷達（SAR：合成孔徑雷達）
雷達發射微波並接收其反射。它的主要優勢在於能夠穿透雲層並全天候運作。哨兵1號和其他雷達任務通常用於繪製冠層結構和濕度圖，以及探測即使在雲層覆蓋下的地形變化。
雷達需要特殊的處理技術，因為 SAR 資料具有散斑特性和受地表結構影響的反射響應。
c) 衛星雷射雷達（光探測和測距）
衛星雷射雷達利用雷射脈衝測量距離，從而獲取三維信息，例如冠層高度和森林垂直結構。這些數據對於估算地上生物量和碳儲量非常有用。雖然其覆蓋範圍有時不如光學或雷達廣泛，但光達填補了三維森林建模中的一個關鍵空白。
3. 基於衛星的森林測繪技術的發展階段
要建立一份可追溯的森林地圖，通常遵循以下工作流程：
a) 確定測繪的目的和規模
第一步是確定地圖需求：是繪製森林覆蓋圖（森林/非森林）、覆蓋類型圖（原始森林、次生林、紅樹林）、植被健康狀況圖，或是生物量估算圖。這一目標決定了感測器的選擇、空間解析度和分析方法。
例如，村級森林邊界測繪可能需要高解析度影像，而省級森林砍伐監測可以使用 Landsat 或 Sentinel 衛星影像。
b) 衛星影像資料擷取
資料可從Landsat和Sentinel等開放入口網站或商業供應商取得。除了原始影像外，通常還需要輔助數據，例如用於地形校正的數位高程模型（DEM）、行政地圖和實地參考點。
影像採集的時機也很重要。旱季通常會產生更清晰、無雲的影像，但在某些地區，旱季也伴隨著火災產生的煙霧。
c) 預處理
預處理旨在為分析做好資料準備。對於光學影像，常見的步驟包括：
– 大氣校正（減少霧氣/粒子效果和光照變化）。
– 雲層遮罩和雲陰影。
– 研究區域的鑲嵌和切割。
對於合成孔徑雷達（SAR）數據，關鍵步驟包括輻射定標、幾何校正和濾波以減少散斑雜訊。良好的預處理對於輸出品質至關重要，因為即使是微小的誤差也可能導致不準確的地物分類。
d) 資訊提取：植被指數和光譜特徵
最常用的方法之一是計算植被指數，例如歸一化植被指數（NDVI），以檢測植被的綠度。除了NDVI之外，還有增強型植被指數（EVI）、歸一化植被指數（NDWI）和其他指數，用於區分茂密植被、開闊地、濕地或植被壓力區域。
在許多情況下，森林測繪需要結合多種特徵：光譜波段、植被指數、紋理和地形變數。對於雷達而言，後向散射（VV/VH）和極化變化等特徵也至關重要。
e) 土地覆蓋分類
森林分類是森林測繪的核心。分類方法包括：
– 監督分類：使用視覺解譯或實地調查的訓練樣本。常用的演算法包括隨機森林、支援向量機和神經網路。
– 無監督分類：根據數值相似性將像素分組，適用於初步探索，但通常需要進一步解釋。
在現代實踐中，隨機森林演算法經常被使用，因為它穩定、對「噪音」的抵抗力較強，並且能夠很好地處理許多輸入變數。
f) 變化檢測
為了監測森林砍伐或退化，通常採用多時相分析技術：比較不同時段的影像。方法可簡可繁，例如比較植被指數的差異，也可複雜得多，例如追蹤漸進變化的時間序列分析。
變化偵測有助於識別森林覆蓋損失的位置、變化速率以及與道路、特許經營區或居民點相關的空間模式。
g) 準確性驗證
一張好的地圖必須經過測試。驗證是透過將分類結果與參考資料進行比較來實現的，參考資料包括實地調查點、航空/無人機照片或高解析度影像的解譯結果。常用的指標包括混淆矩陣、整體準確率和Kappa係數或類似指標。
驗證對於確保地圖不會誤導決策至關重要，尤其是在公共政策或碳排放報告方面。
h) 地圖展示與分發
最後階段是將地圖整理成易於使用的格式：專題地圖、互動式儀錶板或網路地理資訊系統服務。利用地理資訊系統，可以將森林地圖與許可證資料、區域邊界和社會經濟資訊整合起來，從而支援規劃工作。
4. 主要挑戰及應對方法
基於衛星的森林測繪面臨許多實際挑戰，包括：
– 高雲量：透過多時相影像合成或結合雷達資料來解決。
光譜相似性：幼林、混合花園或茂密的灌木叢可能看起來相似。解決方法是添加紋理變數、地形資料或使用更高解析度的資料。
季節性變化和物候：季節變化會影響植被指數。時間序列分析有助於區分季節性變化和永久性森林砍伐。
——實地數據有限：缺乏參考數據，難以確保準確性。與當地社區合作以及使用無人機可以提高數據品質。
5. 森林測繪最佳實踐
為了使地圖繪製結果更加準確和實用，一些常用的最佳實踐包括：
1. 使用多種感測器（光學感測器 + SAR 感測器，如果可能的話，也可以使用 LiDAR 感測器）。
2. 從多個日期建立無雲影像合成圖。
3. 從各種土地覆蓋類型中收集具有代表性的訓練資料。
4. 使用隨機樣本進行獨立驗證。
5. 記錄方法和資料來源，以便可以複製該過程。
結論
利用衛星技術進行森林測繪已成為現代環境監測的關鍵支柱。透過整合光學、雷達和光達影像，可以重複進行測繪，覆蓋大面積區域，並支援對森林隨時間變化的分析。儘管面臨雲層覆蓋、季節性變化和實地數據有限等挑戰，但多感測器方法、基於機器學習的分類以及嚴格的驗證仍能產生精確的森林地圖。最終，優質的地圖不僅是視覺化工具，更是保護政策、永續管理和森林保護的堅實基礎，造福子孫後代。
