砍伐

砍伐（精选8篇）

篇1：砍伐

现在我们拥有许多美好的东西：豪华而有朝气的房子、又平又宽的公路、一片绿油油的田野、宽大的体育馆，但这又有什么用呢？人们一次又一次地砍伐树木，使美丽的森林变成光秃秃的了，用来做筷子、椅子、桌子、铅笔、床……在那附近的地方可能会遭到沙尘暴或者台风暴雨的袭击。所以，我们不要滥砍乱伐，过分的砍树，不止大自然受到破坏，还有许多小动物们也失去了温暖的家，我们要爱护大自然，给小动物们一个温暖的家！

我曾看过一个电视节目叫做《科学世界》，这个电视节目叙述的是科学家推测5后的北美洲海洋，因为地壳运动的变化，陆地和陆地互相碰合，造成海洋被封锁，海水不能流动，那里因为天气炎热海水才容易蒸发得快，过不了多久全部的海水被蒸发了，变成了干旱的土地，一些动物因环境的变化慢慢地进化成了另一种形状，就连性格也改变了，一只性格温柔的松鼠竟变成了性格凶猛狡猾的松鼠了……

我还看过一本新编的《十万个为什么》，里面说：“自古以来，古人们都会节约用木头，即使他们去砍树来烧饭做菜也会利用树木，他们只是砍掉一棵树的顶端部，使树木不会断绝生机，让它们还会继续生长，这样就不会毁坏大自然。可是到20世纪90年代初，全球本来100%的树木却一瞬间用去了25%的树木，那个时候还剩75%的树木，从那起，人们就开始疯狂砍伐树木，弄得树木越来越少。美国和英国每天砍伐树木约80亩，这样一来没过多久，全球的树木要全被砍光了！”

听了我那么多的介绍， 同学们！这些种种事情，难道还不能给我们教训与启示吗？哦，还有全世界的叔叔阿姨、爷爷奶奶、哥哥姐姐、弟弟妹妹、伯伯你们都知道应当怎么保护大自然了吗？大自然中还有更多需要我们去保护的地方，不仅是大自然需要我们的保护，环境也需要我们来保护！让我们一起来保护大自然吧！

在现实生活当中，有许多贪图利益的人们，只为自己的利益，而不为别人打算，例如：

人们乱砍树木，让一大片的绿洲成片的倒下，让砍伐树木的人们拿去卖了钱，让小动物们无家可归并且失业。本来，这片森林是一个小动物们赖以生存的地方，森林是动物与植物和谐相处相互依靠的栖息地，他们在这里蹦着。跳着。唱着歌。跳着舞，让森林各个角落都充满了欢声笑语。

森林在释放氧气，净化环境，为人们做出巨大的贡献，可是人类在干什么呢？他们在砍伐树木，让肥沃的土地沙漠化，最终变成荒无人烟的沙漠，这是多么愚蠢的事啊！

我听过一个故事，它是这样的：

一天，森林中的啄木鸟医生，在为他的患者大树们检查身体，默默的在为森林做着贡献，在他回家的时候，一个余味无知的人类在砍伐树木，大树一棵棵倒下。看到这个情景，医生不由自主的飞到他的肩膀上，盯着他的脑袋，嘴里发出感叹：这段树木里一定有虫。原来啄木鸟医生把他的脑袋当成一段树木了，这说明了什麽、充分说明了人类的无知，树木对人类多麽重要啊！它为人类提供氧气，保护着土地，有着巨大的贡献。

我们要保护地球。保护地球的生态环境。让地球更好地造福于我们的子孙后代吧！

篇2：砍伐

我已经把这件事记在了心里，我越想越生气，这些人这么做会受到惩罚的。后来，我写了一封信寄给了那些工人。

没过多久，我就收到了他们寄回来的话：“对不起，我们不知道这件事这么重要，我们会重新做好这件事的”。可我没想到，他们居然说的是假话，我又看见他们在砍树了。在他们头上，飞过一只啄木鸟，那只啄木鸟在那里飞来飞去，还说了一句话：这段木头里一定有虫。说完，便啄了工人一下，那个工人见了啄木鸟大叫一声，这时，那个被踢的少年过来，说：现在你们知道了骂，你们这样做被惩罚的，啄木鸟啄你们，你们也明白了吧。

篇3：砍伐

我国的森林覆盖率仅为18.21%, 是一个典型的少林国家。森林资源匮乏, 共计124.56亿立方米的资源, 50多年来已遭砍伐100亿立方米, 占总量90%。一方面我国可采资源严重不足, 另一方面超限额采伐问题十分严重, 全国年均超限额采伐达7554.21万立方米。森林资源破坏严重, 面临着严重威胁。

由于我国乱砍滥伐比较普遍, 直接造成了土地沙漠化, 水土流失, 部分地区的沙尘暴和近几年严重的旱涝灾害。目前我国土地沙漠化面积174万平方公里, 已占国土总面积的18.12%, 而且还以每年1283平方公里的速度不断扩大。绿色植被大肆破坏的结果, 使得全国水土流失严重。长江流域总面积约180万平方公里, 水土流失面积已由50年代的36万平方公里上升到90年代的56.2万平方公里。长江流域水灾更加频繁, 水位不断攀高, 长江水患愈演愈烈。

本文依据森林资源的稀缺性、非竞争性和非排它性的公共物品属性, 以及砍伐者的“自私性” (每个砍伐者, 其砍伐策略的选择只考虑个人收益的最大化, 而不考虑因自己的决策对其他砍伐者收益的影响) , 并结合其同博弈论中“公共地悲剧”模型的类似性, 揭示了森林过度砍伐的成因, 依此为基础给出了缓解这一问题的系统对策。

1.博弈模型

假设某地区, 全部树木的数量为n, 砍伐者的数量为n。在某一年, 第i个砍伐者砍伐的树木数量为gi, 该地区被砍伐的树木总量为G=g1+g2+……+gn。设每一位砍伐者付出的单位成本为c, 每个砍伐者砍伐单位树木所获得的收益是该地区砍伐树木总量的函数即v (G) 。由于在一段时间内, 该地区的树木总量是一定的, 设该总量为Gmax, 并假设当树木全部被砍伐时, 砍伐每课树得到的收益为0 (树木的全部砍伐严重影响了环境和气候, 从而对人们生活构成严重威胁) , 即G0;G≥ Gmax, v (G) = 0。当该地区砍伐树木较少时, 由于树木自身的繁殖能力, 多砍伐一颗树木对环境不会造成太大的影响, 但是随着砍伐量的不断增加, 这种影响是递增的, 即当G< Gmax时, v’ (G) <0, v” (G) <0。一阶导数为负表明随着砍伐数量的增加, 每个砍伐者从每颗树木所得到的收益呈下降趋势;二阶导数为负表明随着砍伐数量的增加, 从每颗树得到收益下降是递增的, 也就是说砍伐量越大, 从每颗树得到收益下降的越厉害。

于是森林过度砍伐的博弈基本式为:

(1) 参与者:定义该地区砍伐者为:1, 2, ……n, I={1, 2, ……n};

(2) 策略空间:砍伐者i的策略就是选择gi, 策略空间Si=[0, Gmax) ;

(3) 收益函数:当其他砍伐者的砍伐量为 (g1, ……, gi-1, gi+1, ……, gn) 时, 砍伐者i的砍伐数量为gi , 所获得收益为:

ui (g1, ……, gi, ……, gn) =giv (g1+……+gi-1+gi+gi+1+……+gn) -cgi (1)

2.博弈分析

2.1博弈过程分析

若每个砍伐者都是理想人, 他们都选择合适的策略使自己砍伐树木所获得收益最大化, 即

maxui (g1, ……, gn) (2)

假如 (g1*, g2*, ……, gn*) 是纳什均衡, 对于每一个砍伐者i , 在给定其他砍伐者的策略组合 (g1*, g2*, …, gi-1*, gi+1*, …, gn*) 下, gi*一定使式 (1) 最大化

最大化的必要条件 (一阶条件) 为

v (gi+g-i*) +giv’ (gi+g-i*) -c=0 (i=1, 2, ……, n) (3)

最大化的充分条件 (二阶条件) 为

2v’ (gi+g-i*) +giv’’ (gi+g-i*) <0 (4)

式中:g-i*=g1*+……+gi-1*+gi+1*+……+gn*利用对称性, 式 (3) 是每个砍伐者使用收益最大化的必要条件, 由纳什均衡定义, gi*一定是式 (3) 的解, 将gi*带入式 (3) , 并将所有必要条件相加得:

nv (G*) +G*v (G*) -nc=0 (5)

在上述等式两边同时除以n, 得

v (G*) +G*v’ (G*) /n-c=0 (6)

式中:G*=g1*+……+gn*, 式 (6) 式纳什均衡下, 所有砍伐者砍伐数量之和必须满足的条件。

与个人收益最大化相对应的是社会收益最大化, 社会目标是使下式最大化, 即

max Gv (G) -Gc (7)

最大化的必要条件 (一阶条件) 为

v (G**) +G**v’ (G**) -c=0 (8)

最大化的充分条件为 (二阶条件) 为

2v’ (G**) +G**v’’ (G**) <0 (9)

式中:G**是社会最优解, 即在不引起人们生活质量下降的情况下, 树木的最优砍伐量。

2.2博弈结论分析

由 (6) , (8) 式可知:

v (G*) +G*v’ (G*) /n=v (G**) +G**v’ (G**) =c

因为v’ (G) <0 G*>0 n>0

则G*v’ (G*) /n>G*v’ (G*)

所以

v (G*) +G*v’ (G*) /n>v (G*) +G*v’ (G*)

所以

v (G**) +G**v’ (G**) >v (G*) +G*v’ (G*) (10)

令f (x) =v (x) +xv’ (x)

f’ (x) =2v’’ (x) +xv’’ (x) <0

所以f (x) 为减函数

由 (10) 得f (G**) > f (G*)

所以 G**

G**

由式 (6) 可得 G*=-n (v (G*) -c) /v’ (G*)

若使G*变小, 可以采取的措施有:增加可采伐的林木Gmax, 如培育人工林, 以减小v’ (G) , 从而增大v’ (G) (因为v’ (G) <0) ;增加砍伐的成本c, 如对乱砍滥伐者处以罚款, 以减少砍伐者单位净收益;减少砍伐者的数量n, 如加强森立管理, 对砍伐进行限制。

3.缓解森林过度砍伐的对策

由于森林过度砍伐, 给我国的生态环境造到极大的破坏。采取有效措施拯救与我们生存息息相关的森林, 已迫在眉睫。上文从博弈论的角度分析了森林资源过度使用的情况, 下文将结合上文给出一些对策与建议。

(1) 大力发展人工林, 提高森林利用率, 增加可采伐量Gmax

随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高, 人们对木材的需求也不断增大。据专家分析, 今后接下来50年里, 我国森林资源消耗量至少为185 亿立方米, 为前50年的两倍。木材总消耗量远远大于森林资源可供蓄积量, 木材供应严重不足。而我国实施“天保”工程以来, 各省市都立足保护森林资源以改善生态状况, 森林资源供应不足的矛盾更加突出。因此, 为解决巨大的供需缺口, 为促进我国生态状况向良性方向发展, 必须大规模营造用材林, 增加木材供应量。

同时在进行植树造林时, 尤其是在环境恶劣的地区, 可以合理选择苗木, 改进移植方法来提高成活率和生长率。在木材利用中, 应大幅度提高木材加工和综合利用水平, 同时注意开发新技术, 发展新工艺, 使木材最大限度地转化为有用产品。通过利用再循环技术“变废为宝”, 或者寻找新物质作为木材替代品, 较少木材的需求量。

(2) 加强森林资源的管理与保护, 增加采伐成本c

森林资源是发展国民经济、增强综合国力和提高人民生活水平的物质基础, 同时又直接影响国家的生态安全。国家应从森林资源的经济效益、生态效益和社会效益出发, 对森林资源有效管理。保护的目的是为了充分利用, 用材林达到成熟林, 在保证采伐量不大于生长量的前提下, 就应分批下达采伐限额, 重点监督其采伐方式及执行情况。在合理采伐时, 要“限制有度、处罚有力”, 减少乱砍滥伐对森林资源造成的威胁。

(3) 提高公众的环保意识, 减少乱砍滥伐人数n

生态环境的保护, 生态平衡的保持, 自然资源的合理开发和利用是可持续发展的前提条件和物质基础。没有生态屏障、没有生态平衡、没有良好的生态环境, 任何社会再生产都难以进行。公众应该明白生态环境在保证人们的基本生活环境, 提高人们生活质量方面的重要作用。过度的采伐、开垦和狩猎, 将会使森林植锐减, 许多动植物物种濒临灭绝, 并使气候失调, 生态环境恶化。在这方面, 社会和政府应对公众的生态意识进行正确引导, 加大宣传力度, 提高全民的生态环保素养。

摘要：现在我国经济的发展过程中, 森林的过度砍伐现象越来越严重。由此而引起的经济活动效率降低和环境污染问题日益严峻。本文依据博弈论中的“公共地悲剧”模型, 分析了森林过度砍伐的根源, 并提出了相应对策。

关键词：过度砍伐,博弈论,公共地悲剧

参考文献

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社, 2004.

[2]张合平, 刘云阁.环境生态学[M].北京:中国林业出版社, 2000.

[3]余谋昌.生态哲学[M].西安:陕西人民教育出版社, 2000.

[4]刘建军.森林经营的历史性转变——从砍伐天然林为主到砍伐人工林为主[J].陕西林业科技, 2006, (04) .

篇4：自家林木，砍伐犯法？

张鑫悦（河南林州）

律师意见：我国《最高人民法院关于审理破坏森林资源刑事案件具体应用法律若干问题的解释》规定，未经林业行政主管部门及法律规定的其他主管部门批准并核发林木采伐许可证，或者虽持有林木采伐许可证，但违反林木采伐许可证规定的时间、数量、树种或者方式，任意采伐本单位所有或者本人所有的森林或者其他林木的，以滥伐林木罪定罪处罚。根据我国《刑法》的规定，违反森林法的规定，滥伐森林或者其他林木，数量较大的，处3年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金；数量巨大的，处3年以上7年以下有期徒刑，并处罚金。滥伐林木“数量较大”，以10～20立方米或者幼树500～1000株为起点；滥伐林木“数量巨大”，以50～100立方米或者幼树2500～5000株为起点。

综上可以看出，您如果未办理林木采伐许可证，砍伐的数量又大于10立方米，达到数量较大的程度，虽然您砍伐的是自家的林木，也有可能构成滥伐林木罪。

【编辑：陈彤】

篇5：砍伐树木的作文

回到家以后，我为了更深刻了解树的作用就上网查一下有关知识，哇！植树的好处这么多呀！植树可以绿化家园，可以抵挡风沙、可以乘凉休息、还可以消除噪音呢！

可是，再一查砍伐树木对人类的危害那可是不查不知道，一查吓一跳啊！你看：

1、地面缺少植物对太阳热量的吸收，地球气温急剧上升，导致冰川、南北极冰雪融化，海平面上升。

2、地表土壤缺乏植被保护，遇到大雨就会发泥石流，大洪水爆发几率就会增加。

3、缺乏对养的吸收，温室效应更加严重，大气中氧气耗尽，直接导致人类灭绝。

篇6：砍伐树木的作文

于是，他吸着烟开始砍树，他挽起袖子，说：“到了那时候，金钱便像水一样哗哗地流哦！”“当当当！”他用手里锋利的斧头砍树，仿佛说：“哈哈，以后主人用我的时候多啦！”说罢便认真尽自己的义务了。

虽然金钱只是能有一时之利，但这并不是长远之计，我们可以想如果这片树林没有了，树林说不能像边疆的士兵一样遮风挡雨，如果洪水来了，这里便一片汪洋了。还有一些事例，瞧那母亲河，每年的输沙量也好几万吨，再比如有一个小村庄，原来是一片绿树，现在被我们乱砍乱伐，最后被洪水毁灭了，树对人类来说是不可缺少的。

一位过路人来了说：“这个人的脑子有问题。”因为现在我们是要多植树，他倒好，砍了树，他砍的不仅仅是树，还是我们植树工人的心血。就连一只啄木鸟飞来，心想，这段木头一定有虫。人类的脑子里真的有虫吗？是的，是贪婪虫，它一直骚扰着我们。

当然砍树的人不仅仅是小林自己，还有砍树工人，……他们不知道，当他们砍树时就会少一个安全地带啊。难道他们不知道，他们轻而易举地砍了树，但这些树却几十年才可以长大。

篇7：砍伐树木英文作文

As can be seen from the picture, a man with an ax on his right side sitting on a stump just wants to cut the flourishing big tree under the beautiful sunshine when suddenly the tree raises its hand to stop him. What does this drawing intend to tell us? That is to tell us that we should put forward on protecting trees and our forests.

As is known to us,the areas of our forests are becoming sharply less and less.Some selfish people are eager to obtain self-interests from cutting trees ignoring the serious consequences.Trees are humans friends and they are extremely hlepful to us.They are not only bring us shade in hot summer but also prevent cold wind in winter. Whats more importance?they can preserve good soil .Just imagine what would be like if the soil were rushed off leaving only sand instead.Thats very terrible!

To serve as responsible stewards of the planet,we must be awaken to what we are engaging in,we should accacelerate our pace to protect our forests.The Earth that we have is unique,let the fresh flowers bloom on it everywhere!

篇8：砍伐

线性光谱混合分解模型(linear spectral mixture method,LSMM)是一种提取混合像元内部亚像元信息的方法，已经被用于地物识别与信息提取的多个领域中。为了提高森林变化监测精度，一些国内外学者利用线性光谱分解模型将混合像元分解成不同端元，并求得这些端元在每个像元中所占的比例。比较典型的研究如:Adams等基于四个时期的TM图像利用线性光谱分解模型监测巴西亚马逊地区的土地覆盖变化[2];Carlos等人基于SPOT4图像提取了植被、非光合植被、土壤、阴影四个端元地物，利用线性光谱分解模型对亚马逊东部进行森林退化监测[3];Asner等用线性光谱分解模型和模式识别技术建立了CLAS系统，用于监测从1999～2002年的巴西亚马逊地区的选择性砍伐情况[4];Silvan和Wang基于ETM+图像分别用线性、非线性光谱分解模型监测靠近Candelaria和Texas市的Forgotten River河段柽柳覆盖变化[5]，结果表明:线性光谱分解模型的结果精度较高。邹蒲等利用澳门ETM+图像分别利用LSMM方法、归一化植被指数(ND-VI)、缨帽变换的“绿度”分量提取植被信息[6]，结果发现用LSMM方法提取的植被面积更接近真实面积;以新疆玛纳斯县为研究区，刘姣娣等运用线性光谱混合模型来识别棉花，精度达到90%以上[7]。

本文在ENVI图像处理软件和IDL、MATLAB软件的支持下，以巴西亚马逊热带雨林为研究区，尝试基于Landsat TM、ETM+图像，直接获取端元光谱;并确定合适的森林选择性砍伐和森林再生检测规则，进而分析变化监测精度，这对于大面积森林变化遥感监测研究具有重要应用价值。

1 数据与研究区

1.1 研究区域概况

实验研究区马托格罗索州(MatoGrosso)位于巴西西部，是巴西26个州之一。它拥有世界最大的热带雨林;可是这片森林正在逐渐消失，在连续遭到14年的砍伐后，大量种植大豆等机械化农业作物，其中2001～2004年间种植面积超过130万ha(1ha=10[4]m[2])。马托格罗索州有三种不同的生态地区:热带高草草原、潘塔纳尔和亚马逊雨林，大部分处于巴西高原西部，中部的马托格罗索高原海拔900 m，为亚马逊河和巴拉圭河两大水系的分水岭。中南端地势低洼，海拔仅90～120 m，为巴拉圭河上游泛滥平原的一部分。低地气候湿热，高原干热，年平均气温26℃，年降水量1 300～1 500 mm,5～9月为旱季。

1.2 数据

本文采用的数据为1998年7月12日成像的Landsat5 TM数据、2001年8月13日成像的Landsat7ETM+数据。图像轨道号为229/067，可见光与近红外波段(除ETM+全色波段之外)的空间分辨率为30 m，热红外波段空间分辨率分别为120 m和60 m。

2 研究方法

采用如图1所示的研究技术路线。

2.1 图像数据预处理

对于TM/ETM+遥感图像，首先进行几何校正和大气校正等预处理工作。利用1998年TM影像作为基准，选取了30个控制点，对2001年的ETM+数据进行几何配准，坐标转换采用2阶多项式拟合，灰度重采样方法为双线性内插，校正均方根误差控制在0.5个像元。利用6S模型分别对两个时期的TM/ETM+图像进行大气校正，得到地表反射率图像。

2.2 亮温计算

亮温(亮度温度)是辐射出与观测物体相等辐射强度所对应的黑体温度。计算过程如下:首先对第6波段数据进行辐射定标，利用公式(1)计算得到辐射亮度[8]。

式(1)中，Lλ为辐射亮度，W/(m[2]·sr·μm);DN为第6波段图像的灰度值;Grescale和Brescale分别为增益量和偏移量。

然后利用公式(2)近似计算获得亮度温度[8]。

式(2)中，Tb为第6波段像元的亮度温度;对于Landsat 5 TM数据，K1=607.76 W/(m[2]·sr·μm),K2=1 260.56 K。对于Landsat 7 ETM+数据，K1=666.09W/(m2·sr·μm),K2=1 282.7 K。

2.3 掩膜处理

森林选择性砍伐和再生监测中，为了消除云、阴影和水体对检测结果的干扰，需要从图像中提取识别对应的图像像元，将其进行掩膜处理。

2.3.1 云的识别

采用多光谱综合方法[9]进行云的检测和识别。根据多光谱综合法的公式，确定各个公式的阈值，提取云覆盖的区域。

式(3)～式(6)中，ρ1、ρ3、ρ4分别为第1、3、4波段的反射率;T6为亮度温度。

2.3.2 阴影识别

由于厚云和高山造成的阴影区域在线性光谱混合分解后的均方根误差(RMSE)图像中具有很高的值，可设定合理阈值进行识别检测[4]。

2.3.3 水体识别

利用改进的归一化水体指数(MNDWI)[公式(7)]提取水体[10]。

式(7)中，ρ2和ρ5分别为第2、第5波段的反射率。根据对图像的交互式判读，如某个像元的归一化水体指数大于0.05，则将其判断为水体。

2.4 线性光谱混合分解模型

遥感器所获得的地面反射或发射光谱信号是像元包含的地物物质光谱信号综合。许多学者探索遥感光谱成像机理，模拟光谱的混合过程，提出了不同的光谱混合模型，其中线性光谱混合模型(LSMM)是混合像元分解的常用方法。

2.4.1 模型原理

线性光谱分解模型具有良好的物理意义，并且计算简单。其原理为:像元在某一光谱波段的反射率是由构成像元的端元反射率及其所占比例为权重系数的线性组合[11,12]，其数学模型如下:

式中，ρiλ为第λ波段第i像元的光谱反射率;fk i为对应于i像元的第k个端元地物所占的比例，即端元丰度;Ckλ为第k个端元在第λ波段的光谱反射率;εiλ为模型残差;n为端元的数量。当波段数大于端元数时，利用最小二乘法求得端元丰度和残差。光谱混合分解模型的均方根误差(RMSE)可用公式(11)计算。

2.4.2 端元光谱提取

端元是指只包含一种地物光谱信息的像元。LSMM模型的关键是端元光谱提取。端元光谱获取主要有三种方法:(1)野外波谱测量;(2)经过对遥感图像的处理，直接从遥感影像上选择[13,14];(3)野外波谱测量与影像直接提取相结合[15]。由于缺少研究区实测地物光谱，本文采用直接从遥感影像中提取端元光谱的方法。这种方法操作简单、获取的端元具有与影像数据相同度量尺度的优点。

端元光谱提取过程简要介绍如下。首先对预处理后的反射率图像进行最小噪声分离(MNF)变换。根据MNF变换波段特征值图，选择前四个波段进行像元纯度指数(PPI)转换。PPI值越高代表像元纯度越高。通过对像元纯度指数图像设定适当的阈值可提取研究区内相对纯净的像元。论文研究将PPI值大于50的像元投影到MNF主成分空间，这不仅可以确定纯净像元的地理位置，而且还确定其地物类型。根据前人的研究经验和研究区的主要地物类型，从TM、ETM+影像上分别提取光合植被(PV)、非光合植被(NPV)、土壤(soil)三种地物的纯净像元光谱信息。

2.4.3 端元地物丰度计算

根据从遥感影像上直接提取的端元光谱信息，利用IDL软件和MATLAB软件，结合公式(8)、式(9)、式(10)，可分别得到两个年份的地物丰度分布图。

2.5 选择性砍伐和森林再生检测

由于选择性砍伐与再生检测只是针对森林区域而言，在掩膜处理和线性光谱解混的基础上将遥感影像分为三类:掩膜区域(包括云、阴影、水体)、森林区、非森林区。森林覆盖的分类规则为:1998年的PV丰度大于或等于0.75为森林区，否则为非森林区。在此基础上，针对森林区做选择性砍伐检测，同时对非森林区进行森林再生检测。检测算法与规则设计如下:

2.5.1 选择性砍伐检测规则

或S1≤0.05且S2-S1≥0.15(13)

2.5.2 森林再生检测规则

式(14)中，PV1、PV2分别为1998年、2001年的PV丰度值;S1、S2分别为1998年、2001年的土壤丰度值。

同时，由于选择性砍伐区域通常具有明显的线形边界，可利用纹理分析检测这种线性特征，从而将火灾等其他因素排除，只保留选择性砍伐造成的森林扰动，最后利用中值滤波方法去除孤立的干扰像元。

3 结果与讨论

3.1 线性光谱分解模型结果分析

端元光谱提取结果如图2所示。根据图2，不同年份的端元光谱特征存在着一定差异，这说明从图像中提取端元光谱是非常必要的。

在端元光谱提取的基础上，根据线性光谱混合分析的原理，分别计算得到1998年、2001年的端元丰度图，结果如图3所示。

根据图3并结合假彩色合成图像可以看出，在植被覆盖度高的地方，PV的丰度值一般在0.85～0.97之间。由于之前的砍伐区存在着部分残留物，NPV和土壤不容易区分，但距新砍伐区较近的地方，NPV的丰度值较大。同时，通过线性光谱混合分解后的RMSE图像直方图来看，大部分像元的RMSE为0.005～0.01之间，这说明该线性光谱分解模型具有较高精度。

3.2 选择性砍伐和森林再生监测精度检验与分析

3.2.1 定性精度检验与分析

图4给出了局部地区1998年和2001年的7、4、3波段彩色合成图像，和选择性砍伐与再生检测结果。

对比图4中(a)、(b)和(c)，基于线性光谱分解模型的检测算法可以准确检测出大面积砍伐，如标识1和2的区域，而对于较小面积的砍伐，如标识为3和4的区域，也能有效地进行提取，这突显了混合像元分解模型对于亚像元分析的较强能力。根据图4(c)中红色像元所代表的选择性砍伐区域，绝大多数都具有规则的边界，这明显区别于火灾、飓风等因素破坏后的森林形状特征。同时，该方法也较好地检测出了森林再生区域，如图4中数字5所标识的绿色区域。

3.2.2 定量精度检验与分析

为了定量分析选择性砍伐检测精度，本文将研究区分割成300×300大小的若干个小块，并按不同的扰动比例随机选择10个小块，对其进行目视解译得到选择性砍伐结果，将其与线性光谱分解模型的检测结果进行比较分析，结果如图5所示。

由图5可以看出，基于LLSM监测的选择性砍伐结果和目视解译结果之间的散点基本上分布在直线y=x附近，这说明线性光谱混合分析后的检测算法具有较高的结果精度。

根据前文的定性与定量精度分析，基于线性光谱分解的检测算法能够以较高精度提取森林砍伐与再生信息。在应用该方法时，要注意以下问题:首先，多时相变化分析过程中，空间位置的准确几何配准是影响结果精度的重要因素之一;其次，端元的准确选择是线性光谱分解模型的核心，如何确定端元类型及其光谱非常关键;最后，需要深入分析研究区图像特征，并利用小实验区并结合高空间分辨率图像或实地调查资料，确定检测规则中的合适阈值。

4 结论

选择性砍伐与森林再生对碳循环和局部气候都具有重要影响。本文利用Landsat TM/ETM+影像，以巴西马托格罗索州西北部为示例研究区，根据遥感影像上提取的端元光谱信息，在线性光谱分解的基础上，设计合适的检测规则，提取了选择性砍伐和森林再生分布。定性和定量的精度检验结果表明，基于LLSM的检测算法精度达到90%以上，这说明线性光谱分解模型适用于森林选择性砍伐和再生监测，尤其是局部小面积的森林变化分析。

摘要：以巴西亚马逊热带森林为例,在Landsat TM、ETM+影像提取光合植被(PV)、非光合植被(NPV)、土壤(soil)端元光谱的基础上,利用线性光谱分解模型得到端元地物丰度,进而设计合理的检测规则实现了选择性森林砍伐与森林再生所产生的森林变化监测。结果表明,基于线性光谱分解的方法能够以较高精度准确检测出选择性砍伐与森林再生,是森林变化宏观监测的有效手段之一。