1.2 竹林资源遥感监测
1.2.1 竹资源遥感要素及现状
我国对于竹资源的监测一直采用传统的人工调查手段，主要通过一类调查和二类调查获得竹林的生长状态数据、种植面积或株数总量。传统的监测方法时间间隔长、需要大量的人力，并且因为调查面积有限，易造成精度不够高的现象，加之我国竹林一般分布在山区或边远地区，调查耗时、难度大，无法获取某一地区竹林的总体分布情况。且因为竹林具有竹鞭，生长能力强，随时都在高速生长，竹林的信息随时都处于变化之中。传统的调查监测手段已经不能满足竹林资源的监测需求。遥感空间信息技术的发展，为竹林空间监测提供了重要的实现手段，在20世纪80年代末90年代初，利用彩红外航空遥感，地面抽样调查与遥感判读相结合，探讨了实现区域竹林资源监测的可能性（任国业，1989；任国业，1990；贾炅，1993）；近年来，随着高分辨率、多光谱、高光谱遥感技术的出现，研究者基于多光谱遥感数据的纹理特征，对植被类型分类提取竹林资源的信息作了一定的研究，为竹林资源信息提取和监测提供了重要的、更为有效的技术方法（余坤勇，2009）。利用遥感监测技术可以对竹林资源进行宏观监测与管理，为政府统计国土基本数据以及宏观决策提供实时、可靠的依据。遥感的时空尺度技术优势，可以获得广阔的视野，得到不同时间节点上大范围的竹林资源分布信息。借助GIS技术，可以快速将竹林资源的时间信息、空间信息以及地物属性信息结合起来，为决策者制定竹林资源的科学经营措施提供决策辅助，为精准林业的实施提供强大的技术支撑。同时，由于遥感技术具有实时、高效、准确的特点，在竹林资源病虫害监测以及火灾、冰雪灾害监测中可以克服传统调查方法的不足，通过快速获取遥感影像以及准确定位，就可以得知灾害发生的位置以及竹林受灾面积和程度，在此基础上将监测数据制作成专题图，为决策者提供可靠的基础数据，为竹林资源持续发展提供技术保障。
竹林面积监测是在遥感土地利用类型分类（竹林资源遥感识别技术）的基础上实现的，通过数据源的分析与处理，正确识别竹林光谱信息，做到竹林资源的单期面积监测与动态面积监测。面积监测有两种形式：其一，将卫星影像与地面小班调查数据结合，将地面的实际调查结果与卫星影像的颜色、纹理、形状等信息建立相应的关系，可以利用单期影像对竹林资源的面积进行监测，包括竹林资源的分布范围、分布位置与分布特征；其二，在连续的时间尺度上，对不同时相的遥感影像进行分析处理，通过对比多期影像的光谱特征与结构特征，提取出不同时期影像上的目标分布、结构、功能等有关信息，可以实现对面积要素的动态监测，面积动态监测可以反映竹林资源在时间及空间尺度的连续分布情况，利用其具有的周期性、宏观性以及系统性等多方面的优势，能够更加快速、准确、全面、及时地监测竹林资源的现状以及预测未来发展趋势。
以前，我国通常采用野外数据调查获得的小面积调查作为森林资源面积。自20世纪初以来，航空照片在林业中得到应用，但其中大多数用作视觉资料，也有利用其作调查规划基本的资料。随着遥感技术的发展，林业中逐渐以卫星影像作为重要辅助调查资料，卫星影像开始应用于竹林资源监测，我国在第九次森林调查期间（1996～2003年）就采用新的调查方法——基于像素水平的森林大面积资源监测。近几年，在卫星图像发展快速的形势下，经过不断的改进技术方法，将多源数据应用在竹林调查中，有效减少像素水平和在大面积监测估计中的偏差与标准误差。
竹林资源的增长可以通过前后期、多时像的遥感数据对比，对面积的改变做出准确地判断，从而实现竹林面积的监测。竹林资源面积监测的思路见图1-2。
图1-2 竹资源面积监测主要思路
立竹度也称为竹林密度，是指每亩竹林地中立竹株数。立竹度是竹林结构的重要因子，反映单株毛竹所占的林地空间。因为竹林具有快速生长的特性，且其林分结构属于异龄林。一年中，立竹度发生不断的变化：春季出笋成竹，立竹株数增加；采伐后立竹株数减少。一般将采伐后的立竹株数为毛竹林的立竹度。
竹林的立竹度是影响林分内部结构的重要因素，若从林分的光合利用率分析，立竹度越大越好，但林分除了光合作用，还进行着呼吸作用、养分吸收等存在林内竞争的生理过程。所以并不是立竹度越大，林内毛竹就能生长越好。立竹度的大小将反映在毛竹的眉径、竹高上，具体影响结果见图1-3、图1-4。
图1-3 眉径与立竹度的相关关系
图1-4 竹高与立竹度的相关关系
目前对于竹林资源立竹度的调查还限于传统调查，在传统调查时，通常将竹林分株数分为3个记录项目，分别是竹林分株数、竹散生株数、杂竹株数。具体如下：
（1）竹林分株数是指地类为毛竹林地的毛竹株数。现场调查整个竹林地内的毛竹总株数，记录在“竹林分株数”栏内。当年生的竹笋，高度大于等于1.5m的计录株数，高度低于1.5m的不计株数。
（2）竹散生株数是指地类为非毛竹林地的毛竹株数。现场调查整个竹林地散生毛竹株数，记录在“竹散生株数”栏内，高度小于1.5m的不计株数。
（3）杂竹株数是调查记载杂竹林地和其他地类林地内杂竹（胸径大于等于2cm）总株数。
利用遥感监测竹林的立竹度的核心是对遥感影像的识别，不同的是，立竹度调查需要对影像中的竹林具体株数进行精确地识别，这就要求更加细致地操作以及分辨率更精细的影像。目前，对于竹林立竹度的调查仅限于传统调查方法，在航天遥感上并没有成功的应用，对于航天遥感监测竹资源林分的立竹度，还有待进一步探索。
由于竹笋营养丰富，新竹组织幼嫩，竹材具有高质量的糖分，易引发真菌以及昆虫的侵害，导致竹林生长多受到干扰。在我国的竹林病虫害中，常见的有毛竹枯梢病、毛竹基腐病、竹丛枝病、竹秆锈病、竹黑粉病、竹煤污病以及黑肿病、水枯病、黑痣病等。毛竹林病虫害是竹资源生产上的重要生物灾害，是制约高产、优质、高效益竹资源产业持续发展的重要因素。我国竹林分布存在大面积的天然纯林，而单一的林分组成往往容易产生各种各样的病虫害（邓旺华，2008）。对病虫害进行早期预警，有利于控制病虫害的大面积发生和损失，保护毛竹植株生长以及竹笋的产量。在病虫害监测与预报方面，遥感技术是目前唯一能够做大范围快速获取空间连续地表信息的手段，成为病虫害监测、获取与解析不可替代的技术（张竞成，2012）。
目前，森林病虫害的监测研究多采用雷达、光学系统及航空摄影、摄像的方式直接监测迁飞性害虫的动态变化。国内外已大量开展了应用各种遥感技术进行病虫害的预测、动态监测和危害情况等方面的研究（邓旺华，2008）。遥感影像的光谱信息与植物叶片的生理特征有关，如叶绿素含量（张光辉，2007）。绿色植物的光谱反射率具有明显的特征，并且完全随波长的变化而变化。当竹林受到病虫害影响时，遥感影像的各个波段上的波谱值发生变化，尤其在近红外波段的光谱值变化较大（赵春燕，2006）。因此，可以通过提取遥感影像上的光谱变化信息，实时、准确地对毛竹林的病虫害发生时期与发生面积进行有效的监测，为竹林病虫害的预报和监测提供有力的依据。
当前竹类病虫害遥感监测主要方法有：光谱特征法与植被指数法。
1.光谱特征法
植物病虫害遥感监测中最主要的是基于可见光近红外的光学遥感波段进行监测。其基本依据是植物在病虫害侵染条件下，在不同波段上表现出不同程度的吸收和反射特征的改变，即病虫害的光谱响应特征。植物病虫害的光谱响应可以认为是由病虫害引起的植物色素、水分、形态、结构等变化的函数，因此往往呈现多效性，并且与每一种病虫害的特点有关（张竞成，2012）。植物叶片或冠层受到病虫害侵染之后生理、生化、形态、结构等均发生改变，所以其个光谱特征具有高度复杂性和多变性（王静，2015）。
2.植被指数法
植被指数（vegetation index，简称VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算，未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的遥感影像像元亮度值数据不适合计算植被指数（邓书斌，2010）。基于植被指数的分析已经成为学者们在病虫害遥感探测研究与实践中的主要途径。迄今为止，已经有多种不同形式的植被指数被相继提出，这些植被指数通常具有一定的生物或物理意义，是植物光谱的一种重要的应用形式。除波段组合、插值、比值、归一化等常用的代数形式外，如光谱微分、倒数、对数等变换形式也常用于光谱特征的构建（张竞成，2012）。
目前，已有较多的研究尝试通过各类植被指数建立遥感信息和病虫害的发生、程度之间的关系。这些植被指数能够对植被的病虫害发生作出不同程度的响应，可为构建竹林病虫害遥感监测模型提供借鉴。表1-5对常用于病虫害探测的一些植被指数进行了归纳和整理。
表1-5 常见植被指数
竹林地立地质量（site quality）对于竹林的管理和经营来说，是竹林资源经营过程十分重要的辅助决策指标，指一定区域范围内气候、地质、地貌、土壤以及各种生物条件相互联系、相互作用的综合体，是竹林生长的环境条件。
竹林地立地质量好坏对于竹林的生长有着很大的影响。研究竹林地立地质量，能够为竹林的适地适树、营林规划、林地选择、适宜育林技术等措施的确定提供重要依据，实现对竹林经营的各种效益、竹材生产成本和育林投资做出估计（殷有，2007）。在立地分类和评价时，考虑的因素越多则对立地生产潜力的估测越准确（白冬艳，2013）。立地条件是竹林健康生长的前提条件。“适地适树”对竹林生产力的保持也很重要。立地质量是影响林地生产能力诸因素的总和。因而竹林地立地质量研究对提高育林质量、发展持续高效竹林业、恢复和扩大竹林资源都有重要作用（殷有，2007）。快速、科学地掌握竹林地立地质量的现实状况，是竹林科学经营的重要基础，是实现竹林可持续经营的重要保障。在国外，如挪威、瑞典、加拿大等国，较早开展了深入细致的林地立地质量研究工作，其中许多研究成果已在林业生产中发挥了积极的作用（殷有，2007）。在18世纪前期，用编制林分收获表的方法来划分林地生产力的高低，随后Hartige在1795年，提出上、中、下三类型的粗放分类方法，而Cotta在1804年提出了精细分类法（王超群，2013）。1910—1925年期间美国出现了三种关于立地质量评价的不同观点，一种是利用材积来表示立地质量的优劣；另一种是利用“森林立地类型系统”来进行评价；最后一种是使用高生长量作为立地质量评价指数。1923年，美国林业家学会下属的一个委员会经过研究决定把材积生长确定为地位级的主要度量方法（付满意，2014）。我国关于立地质量评价的研究起步相对比较晚，20世纪50年代初期，主要还是利用林型和地位级法以及土壤肥力等级来进行立地质量的评价，地位级法主要是针对有林地进行立地质量评价，而土壤肥力等级主要是针对无林地。70年代以后，我国逐渐开始使用立地指数方法进行立地质量评价，并在全国立地质量评价中被广为利用，依据此方法针对我国主要用材林编制了大量的地位指数表。1986年之后，国家把森林立地研究正式列入国家“七五”重点科研攻关的课题，并组织了大量人力和物力进行了全国范围的森林立地调查研究工作，也取得了一定的研究成果，至此我国的立地分类与评价研究，进入到一个全面和系统的科研阶段（付满意，2014）。未来竹资源立地质量的研究重点是定量评价立地的优劣，利用遥感手段判断竹林立地的优劣，为竹资源的生产提供可靠的技术指导，同时，预估竹林地将来的竹林生产力，进而对竹林后续造林的效果作出预估。掌握立地条件的空间分布格式演变规律，对多功能森林经营起重要的保障作用（白冬艳，2013）。
目前，学术界对土壤肥力的定义还未达成一致，不同专家对土壤肥力的定义略有差别。在国外，Doran J W和Oparkin T B在1994年提出（Doran J W等，1994），土壤肥力是指土壤在整个生态系统内部所表现出的促进生物生产力、维持动植物健康以及提高环境质量的能力；而Badiane NNY等在2001年提出（Badiane NNY，2001），土壤肥力是土壤物理、化学性质和生物特性等综合作用的结果，可以反映土壤为植物生长供应和协调营养条件以及环境条件的能力。虽然影响土壤肥力的各因素不是很明确，但是他们之间是紧密关联的。在国内，大部分学者对土壤肥力有较为统一的认识，他们认为：土壤肥力一方面表现为土壤的代谢及调节功能，另一方面表现为土壤内部在固定的地理位置和稳定的自然条件下的一种水、汽、热之间的动态平衡状态。（王海霞，2008；周云娥，2006；张鼎华，2001；陈双林，2002；肖复明，2008）
即使国内外诸多学者在土壤肥力的定义上出现分歧，但是毋庸置疑的是土壤肥力在整个自然界中充当着一个很重要的角色，不仅能提供动植物、微生物生长所需的物质，而且对于环境甚至是整个生物圈的平衡维持起到重要作用。目前，我国竹资源经营约有60%以上是粗放手段，对抚育和林地管理重视较弱，且区域竹林林分的结构普遍单一，导致竹林的地力衰退趋势加剧，生产力水平下降，一些地区低产林占有很大的比例，其经营效益降低（赵超，2011）。仅约10%左右的竹资源管理利用集约经营，有良好的管理水平和技术人员配备。所以需要改进竹林资源的经营水平，开展竹林地土壤肥力监测有利于实现对竹林地土壤肥力的动态监测，为竹林资源的生长、管理以及可持续经营提供良好的技术保障。借助遥感技术实现对竹林地土壤肥力的监测，对快速、准确地获取和监测竹林地土壤特征及肥力状况具有重要意义。
气象灾害（主要有高温灾害、冰雪灾害等）和森林火灾等，是竹林资源胁迫性危害的因素，其中森林火灾是人类所面临的最重要的自然灾害之一。这些灾害的发生，轻则影响竹林内部结构、竹林植株的生长，重则会导致整片竹林死亡，造成重大的经济损失且打破生态平衡（徐昌棠，2008）。
1.高温伤害
一些学者（李龙有，1987；柳丽娜，2014；李迎春等，2015；吕玉龙，2014）对毛竹的持续干旱灾害影响进行研究，结果表明：持续的干旱灾害会使植株受到严重伤害，轻则导致植株脱水、叶片枯黄，重则可能到时整片竹林活力降低，连续的干旱为森林火灾创造了条件，森林火险等级上升。竹林因为持续干旱，森林抵抗力下降，病害和虫害容易侵入植株，导致二次伤害。研究结果还说明，不同立地条件、不同生长水平的植株受到的伤害不同，在年龄尺度上，由于毛竹年龄越小，木质化程度越低，植株含水量较高，抗逆性较弱，在连续高温干旱情况下，受到损伤的程度越大；高海拔地区土壤含水量低于山地下部，故高海拔地区毛竹林受到的损伤大于海拔较低的毛竹林；阳坡毛竹林由于接收的太阳辐射能量较大，且蒸发水汽较多，其受到的损伤高于阴坡；坡位也会对毛竹的损伤程度产生影响，上坡位受灾程度大于中坡位大于下坡位。土壤厚度也会影响毛竹林的受伤害程度，土壤较浅的林地上生长的毛竹受到的损伤较大；山脊相比于山凹处受损更加严重；坡度越陡，土壤水分越难储存，导致高温对其伤害程度越大；处于风口处的竹林土壤及竹秆水分更易被蒸发，受损程度比背风处更大，受到高温伤害更大。
2.冰雪、风雪伤害
毛竹在暴雪灾害下的受灾形式主要为翻兜、弯曲、爆裂、倒伏等，毛竹受灾的主要原因有毛竹冠层枝梢韧性强，易被积雪弯曲。当前期积雪在冠层尚未融化、后期降雪又覆盖在前期降雪上时，在持续低温与积雪的作用下，树冠上的雪积滞性高，不易散落，由于冰雪极易在分叉处聚集，使树冠上的承雪重量大大增加，因此造成了冰雪灾害（魏松正，2008）。冰雪灾害过后，由于毛竹林地会出现大面积的倒伏、折断树体，冰雪灾害过后气温回升较快，林内可燃物大量增加，火灾隐患也显著增加，需要及时对林内的竹林进行清理，把折断的树干、爆裂的树干、弯曲的树枝进行处理；采取护笋养竹措施，受灾后3年内禁止采挖春笋（饶国才，2008）。竹林在秋季应及时钩梢，钩去的梢端不超过竹冠总长的三分之一，很好地保持竹秆的挺拔，降低竹冠的遮挡，为新竹提高更多的光照，预防冰雪等在竹梢的积累。为避免竹林遭受冰雪灾害，建议竹林进行竹阔混交，混交的乔木会对倾斜的竹子起到支撑的作用，在大面积冰雪灾害发生时，可以减少竹林连片倾倒、降低竹株的弯曲程度、避免竹株折断、防止竹林翻兜（楼一平，2010）。
冰雪灾害主要导致整片竹林的地上形态发生改变，其变化主要表现在三个方面（赵金发，2009）：
①折断：秆梢凝结的冰雪重量超过竹秆本身的负荷极限以致竹秆折断，撕裂成几条蔑片，且撕裂的长度不到50cm。
②破裂：秆梢凝结的冰雪重量超过竹秆本身的负荷极限以致竹秆折断，且撕裂成长度达50cm以上的蔑片。
③冻枯：丛生竹地上部分受冻，竹秆枯死，无法正常生长。
3.森林火灾
森林火灾是指失去人为控制，在林地内自由蔓延和扩展，对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火现象（赵佳明，2010）。森林火灾突发性强、破坏性大、处置救助较为困难（张端林，2010）。目前，森林火灾的监测是将遥感、GIS技术与传统的森林火灾预测预报方法相结合，取长补短应用于森林火险预测管理和规划中。特别是在大兴安岭火灾中，遥感技术充分发挥了无可替代的作用。我国竹林资源在人们日常生活中的利用相当广泛，大量的人为干扰容易产生各种火灾发生隐患，需要时刻做好灾害防备工作。在竹林火灾的监测与预报工作中，各种资源遥感卫星和系列气象卫星由于具有周期短、密度高、多时相动态遥感的特殊能力，将为竹林火灾的监测提供了可靠、稳定的服务（邓旺华，2008）。
1.2.2 当前可用于竹资源监测的遥感数据
1.美国陆地卫星系列
美国陆地卫星（Landsat）系列卫星由美国航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）共同管理，是美国用于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统，曾称作地球资源技术卫星（ERTS）。
第一颗陆地卫星是美国于1972年7月23日发射的Landsat卫星，这是世界上第一次发射的真正的地球观测卫星。迄今Landsat已经发射了8颗卫星，主要应用于陆地的资源探测、环境监测，它是世界上现在利用最为广泛的地球观测数据。
查阅相关Landsat系列卫星详细信息可以登录网址：http：//www.radi.ac.cn/。
2.World Views
World view系列卫星是美国Digital Globe公司的产品，该系列卫星可以为世界各地的商业用户提供满足其需要的高性能图像产品。
查阅相关World Views卫星详细信息可以登录网站：http：//www.godeyes.cn/。
3.GeoEye
GeoEye是著名的地理空间信息供应商。可以帮助国防团体、战略合作伙伴、经销商和商业客户更好地对全球进行绘图、测量和监视。
查阅相关GeoEye卫星详细信息可以登录网站：https：//www.satimagingcorp.com。
4.Quick Bird
Quick Bird卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射，具有最高的地理定位精度和海量星上存储，在林业遥感中发挥了重要的作用，主要为资源清查与监测、火灾监测预报、病虫害监测、火灾评估等方面。
查阅相关Quick Bird卫星详细信息可以登录网站：https：//www.satimaging-corp.com。
5.IKONOS
IKONOS是美国空间成像公司于1999年9月24日发射升空的世界第一颗高分辨率商用卫星，是由美国Lockheed Martin公司设计制造的，为农业、环保、资源管理、城市规划、运输、保险、电讯、灾害评估、应急指挥等众多行业和领域提供了数据保障。
查阅相关IKONOS卫星详细信息可以登录网站：https：//www.satimagingcorp.com。
6.法国地球观测卫星SPOT系列
SPOT是法国空间研究中心（CNES）研制的地球观测卫星系统。SPOT卫星系统包括一系列卫星及用于卫星控制、数据处理和分发的地面系统。由于卫星数据空间分辨率适中，可以在不同的观测角观测同一地区，得到立体视觉效果，因此在资源调查、农业、林业、土地管理、大比例尺地形图测绘等各方面都有十分广泛的应用，并且能进行高精度的高程测量与立体制图。
查阅相关SPOT系列卫星详细信息可以登录网站：https：//www.satimaging-corp.com。
7.法国Pleiades卫星
SPOT卫星家族后续卫星命名为Pleiades（普莱亚），属法国Astrium公司。Plei-ades高分辨率卫星星座由2颗完全相同的卫星Pleiades1A和Pleiades1B组成。双星配合可实现全球任意地区的每日重访，最快速满足客户对任何地区的超高分辨率数据获取需求。
查阅相关Pleiades卫星详细信息可以登录网站：https：//www.satimagingcorp.com。
8.日本ALOS卫星
ALOS-1日本对地观测卫星（Advanced Land Observing Satellite）于2006年1月24日发射，是世界上最大的地球观测卫星之一，它是为了进行常规的三维表面成像、精确的地面区域覆盖观测、灾难监测和资源勘查而设计的。
查阅相关ALOS卫星详细信息可以登录网站：http：//global.jaxa.jp/projects/sat/alos/。
9.资源环境卫星
环境卫星是中国继气象、海洋、国土资源卫星之后的一个全新的民用卫星。环境与灾害监测预报小卫星星座由多颗小卫星组成，是一个配备了宽覆盖CCD相机、红外相机、高光谱成像仪、合成孔径雷达（SAR）等多种类型传感器的先进对地观测系统，是目前国内民用卫星中技术最复杂、指标最先进的系统。
查阅相关资源环境卫星详细信息可以登录网站：http：//www.cresda.com/CN/。
10.高分卫星
高分一号卫星是我国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，由中国航天科技集团公司所属空间技术研究院研制。于2013年4月26日12时13分04秒由长征二号丁运载火箭成功发射，开启了中国对地观测的新时代。高分一号卫星发射成功后，将能够为国土资源部门、农业部门、环境保护部门提供高精度、宽范围的空间观测服务，在地理测绘、海洋和气候气象观测、水利和林业资源监测、城市和交通精细化管理，疫情评估与公共卫生应急、地球系统科学研究等领域发挥重要作用。
查阅相关高分卫星详细信息可以登录网站：http：//www.dsac.cn/Data Product/。
11.天绘一号卫星
天绘一号是我国第一代传输型立体测绘卫星，主要用于科学研究、国土资源普查、地图测绘等领域的科学试验任务，由航天东方红卫星有限公司研制，是当时中国有效载荷比最高的高分辨率遥感卫星。天绘一号实现了中国测绘卫星从返回式胶片型到CCD传输型的跨越式发展，在中国首次实现了影像数据经过地面系统处理，无地面控制点条件下与美国SRTM相对精度12m/6m同等的技术水平。
查阅相关天绘一号卫星详细信息可以登录网站：http：//www.dsac.cn/DataProduct/。
12.高景一号卫星
高景一号卫星由中国航天科技集团公司五院所属航天东方红卫星有限公司抓总研制。卫星全色分辨率高达0.5m，多光谱分辨率2m，轨道高度530km，幅宽12km，过境时间为上午10：30，日采集能力达到300×104km2。系统最终建成后，卫星日采集能力将达到1200×104km2，实现国内十大城市3天覆盖一次的能力，实现国内十大城市1天覆盖1次的能力。SuperView卫星具有很高的敏捷性，可设定拍摄连续条带、多条带拼接、按目标拍摄多种采集模式，此外还可以进行立体采集。高景一号单次最大可拍摄60km×70km影像。
查阅相关高景一号卫星详细信息可以登录网站：http：//www.godeyes.cn/。
1.TERRA及AQUA卫星
中分辨率成像光谱仪（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）-MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合，每1～2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着重要的作用，其精确地预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
查阅相关TERRA及AQUA卫星详细信息可以登录网站：https：//ladsweb.na-scom.nasa.gov/search。
2.Envisat-1卫星
Envisat-1属极轨对地观测卫星系列之一（ESA Polar Platform），于2002年升空。该卫星是欧洲迄今建造的最大的环境卫星，也是费用最高的地球观测卫星（总研制成本约25亿美元）。星上载有10种探测设备，主要有：ASAR（先进的合成孔径雷达）、MERIS（中等分辨率成像频谱仪）、AASTR（先进的跟踪扫描辐射计）、RA-2（雷达高度计）以及Michelson干涉仪、微波辐射计（MWR）等。可生成海洋、海岸、极地冰冠和陆地的高质量图像，为科学家提供更高分辨率的图像来研究海洋的变化。Envisat-1数据主要用于监视环境，即对地球表面和大气层进行连续的观测，供制图、资源勘查、气象及灾害判断之用。其卫星搭载的MERIS（中等分辨率成像频谱仪）传感器属高光谱传感器。
查阅相关Envisat-1卫星详细信息可以登录网站：http：//www.ceode.cas.cn/。
3.EO-1卫星
地球观测卫星-1（EO-1）是NASA新千年计划（NMP）的第一颗对地观测卫星，也是面向21世纪为接替LANDSAT7而研制的新型地球观测卫星，目的是对卫星本体和新型遥感器技术进行验证。在该卫星上搭载了高光谱成像光谱仪Hyperion、高级陆地成像仪ALI（Advanced Land Imager）和大气校正仪AC（Atmospheric Cor-rector）三种传感器。
查阅相关EO-1卫星详细信息可以登录网站：http：//earthexplorer.usgs.gov/。
从遥感手段和技术上来讲，雷达的发展是遥感技术从被动遥感向主动遥感发展的一个重要阶段。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。雷达分类标准有很多，但目前林业调查使用主要集中在合成孔径雷达和激光雷达。合成孔径雷达是成像雷达，波源为电磁波，毫米波到米波均有，视用途而定。激光雷达技术是一种利用激光器发射激光脉冲并接受回波，可以快速、精确、高效地获取地面三维空间信息的主动遥感探测技术（翟国君，2002）。
1.激光雷达
“激光雷达”，英文为LiDAR（light detection andranging），是一种主动遥感技术。相对于传统光学被动遥感提供的二维平面信息，激光雷达可以提供包含高度的三维数据，能够更加精确地提取森林冠层高度、覆盖度、叶面积指数和生物量等关键参数，为竹林业的科学研究提供了更多的信息量；根据激光雷达系统搭载平台的不同，可分为机载小光斑激光雷达和星载大光斑激光雷达、地面激光雷达三类。
星载激光雷达能全天候、全天时的对地观测，受地面和天空背景干扰小，具有高垂直分辨率、视域较宽，瞬时视场角较大和运行成本低等优势，这些优势使其在海洋测绘、土地调查与测量、环境监测和森林调查等方面应用较为广泛（Ben-Arie，2009）。机载激光雷达以其灵活的机动性，高分辨率等优势，在数字化城市（Hua，2012；Zhongyuan，2012）、高精度森林资源调查（Magnussen，2010）方面有广泛的应用。通过对点云数据的加工处理，可以建立数字地表模型和数字高程模型进而可以得到冠层高度模型（CHM），进而获取地表上地物（如冠层、建筑物）的分布和高度。
地面激光雷达以高密度、高精度的点云数据快速获取森林单木参数如树位置、胸径、树干材积以及林分中树密度及蓄积量等成为可能，这种方式不仅节省了人力，还提高了工作效率，现在已经成为快速获取树木几何参数的一种有效方法。但是TLS数据获取范围有限，在结构复杂的林分内由于遮挡原因，不能完全反映上层树冠信息。
2.合成孔径雷达
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种高分辨率成像雷达，可以在能见度极低的气象条件下得到类似光学照相的高分辨雷达图像。利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一个较大的等效天线孔径的雷达，也称综合孔径雷达。
一般情况下，地球有60%～70%被云层覆盖，可见光、红外技术在这种天气下难以获得有效数据，不能及时为林业行业提供数据支持。而合成孔径雷达具有全天时、全天候以及能够穿透掩盖物、较好反映地表结构信息的能力，为林业遥感提供了新的数据源，有效解决了上述问题。SAR遥感通过获取各种森林生物物理参数，被广泛用于识别森林类型、森林密度、年龄和监测森林生长、再生状况、森林砍伐、森林灾害以及估算森林的生物量、蓄积量，特别是对热带雨林砍伐监测，雷达几乎是唯一可以依赖的信息源，这些信息有效提高了人们对森林资源的认识。
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