林业地理信息系统与遥感课程教学探讨

——以芦头林场数字高程模型DEM分析为例

          张猛， 龙江平  

（中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410000）

摘要：遥感图像是地理信息系统的主要信息来源，而地理信息系统是管理和分析空间数据的有效手段，有助于提高图像的利用价值，两者相辅相成。因此，在新农科背景下，林学专业的遥感与地理信息系统课程开设与优化刻不容缓。以数字高程模型DEM分析为例，文章介绍了中南林业科技大学林学专业的遥感与地理信息系统课程的教学经验，注重理论与实践相结合和软件功能多样化应用的教学过程，为推进林业遥感与林业地理信息系统融合及课程的教学质量提高参考。

关键词：林业遥感；林业地理信息系统；数字高程模型；教学；实践

[中图分类号] G642 [文献标识码] A

[基金项目] 2020年度中南林业科技大学教育教学改革研究项目“新时期遥感技术应用于林业工作的实践研究”（中南林发〔2020〕49号）；2019年度中南林业科技大学教育教学改革研究项目“面向新工科的测绘工程实践课程体系建设与教学改革研究” （中南林发〔2019〕70号）

[作者简介]张猛（1987-），男，博士，湖南岳阳人，中南林业科技大学林学院讲师，硕士生导师，研究方向为资源环境遥感；龙江平（1982-），男，博士，湖南常德人，中南林业科技大学土木学院副教授，硕士生导师，研究方向为林业遥感。

一、引言

遥感（RS）与地理信息系统（GIS）是现代空间信息科学重要的手段之一，是目前空间信息获取的常用技术，对国民经济和社会发展具有重要的作用^[1-2]。无论是在传统林业、数字林业以及智慧林业，遥感与地理信息系统都占着举足轻重的地位^[3-4]。特别的，《国家级一流林学本科专业建设点名单》的公布，极大地推动了国家高等林业教育的改革步伐与进程，促进了林学与其他高新技术的交叉融合。

遥感图像已成为地理信息系统的主要信息来源，也是地理信息系统的核心组件。另一方面，地理信息系统是管理和分析空间数据的有效手段，有助于提高图像的利用价值，两者相辅相成。因此，遥感与地理信息系统的集成已逐渐成为一种趋势和发展趋势。《林业遥感》和《林业地理信息系统》课程正是为培养从事林业人才培养而设置，林业类专业的两门十分重要的专业课程。《林业遥感》课程主要讲授遥感技术系统，遥感物理基础与彩色原理，航空遥感，航天遥感，遥感图像处理，遥感图像解译，高光谱遥感在植被研究中的应用，遥感技术在林业中的应用^[5]。《林业地理信息系统》则主要讲授主要介绍地理信息系统的一般原理、方法和林业方面的应用，进行森林资源环境的经营管理决策分析，使森林经营管理信息化^[6]。在讲授这两门课程的过程中，不仅要在遥感和地理信息系统两个方面分别展示经典的案列，还要将两者结合的经典例子给学生演示。同时，在讲授案例时，要将案例中涉及的相关理论知识也要教予学生，并在遥感软件（ENVI）和地理信息系统软（ArcGIS）上进行实践操作。

中南林业科技大学林学院自开设《林业遥感》与《林业地理信息系统》课程以来，十分重视学生对于这两门课程理论知识的掌握和实践动手能力。

二、授课方法

1. 引导式教学。尽管林学专业的学生对遥感和地理信息系统的理论有初步的了解，但还是有一部分学生会出现听不懂或者不知道的情况。因此，在进行实践操作之前，需要引导学生回忆有关数字高程模型（DEM）的概念、生成过程及相关功能等方面的知识，进行课前预热，使学生进入状态。例如在课程开始时，讲解有关DEM的知识，并在ArcGIS 10.6中简单讲解DEM的生成。使学生了解科学研究的步骤，应该是先有研究后有软件操作平台。

TIN与DEM是地形分析的两种主要数据源，DEM的数据源主要有航摄立体像对、机载与地基激光雷达（LiDAR）、合成孔径雷达（SAR）、高分辨率卫星像对与无人机摄影测量。DEM一般是栅格格式的，但也有基于点的DEM，一般在后续处理中会将其标准化为栅格。TIN可由含有高程信息的矢量数据生成，也可由DEM、Terrain数据集和激光雷达点云数据转换得到，TIN也可以转换回DEM。

加载准备好的芦头林场PraElevationPoint和PraElevationLine数据，打开ArcToolbox-3D Analyst Tools-Data Management-TIN-Create TIN，在工具中指定加载的两个要素类为输入要素类，输出TIN数据集命名为PraTIN，坐标系统选择Layers分类中已加载要素类的投影坐标系（西安80）。确保输入要素类的Height Field为ELEVATION，点击运行。如果指定线要素类的类型为Soft_Line或Hard_Line，则输出TIN将被指定线要素隔断并显示，这在现实中分别反映为等高线数据及陡崖，河流，道路等高程突变地段。点线面要素均可以作为有地形特征的地图标识赋予TIN数据集额外的信息，不必在创建TIN时加载全部要素，使用Edit TIN工具在后续添加数据源。接下来由生成的TIN数据派生DEM，打开3D Analyst Tools-Conversion-From TIN-TIN to Raster，指定输入TIN为上一步生成的TIN数据集，输出保持默认命名，数据的数值类型、插值方法与单位转换因子保持默认，采样距离指定为CELLSIZE 10，即像元大小为10×10m²，点击运行。不同的插值方法将导致结果有微小的差别，尝试自然邻域插值。

2. 数字高程模型DEM分析理论教学

DEM分析理论教学的目的是让学生了解DEM蕴涵的各种地形地貌结构信息、掌握提取这些信息的空间算法。DEM地形分析可分为基本地形信息计算和复杂地形信息计算两类。基本地形信息主要包括坡度、坡向及等高线等地形描述因子；复杂地形分析包括可视区域分析、地形特征提取、水系特征分析等。本次课程主要内容是讲解DEM的基本地形信息计算。坡度计算一般采用拟合曲面法。拟合曲面一般采用二次曲面，即3×3的窗口，如图4所示。每个窗口的中心为一个高程点。图4中中心点e的坡度和坡向的计算公式如下。式中：Slope为坡度，Aspect为坡向，Slope_we为X方向的坡度，Slope_sn为Y方向的坡度。

3. 数字高程模型DEM分析实践教学

    当教师清晰讲解完有关DEM基本地形信息分析的相关理论、原理与公式后，在ArcGIS 10.6中逐步演示，将抽象的概念变得更为直观生动，使学生在实践的过程中进一步理解和掌握，从而提高理论与实践教学的质量和效果，实现理论与实践之间的相互连接。为了加强学生对ArcGIS软件的熟悉和掌握，教师首先给学生演示一遍DEM的分析过程，并对实践操作过程中关键的地方或有可能出现的错误的地方，着重强调并缓慢操作。同时，要求学生根据教材的知识点和教师讲解的内容，亲自动手操作，使得学生对于DEM数据的特点、分析过程有更深刻的了解，熟练掌握ArcGIS的整体操作过程，为以后其他遥感数据的处理打下坚实的基础。

（1）由DEM生成高程点、坡度栅格和坡向栅格

坡度，坡向数据是诸如影像地形校正操作所需的专题数据，高程点的采样可以简化分析过程并保证结果可信度，这些数据可以从TIN或DEM中派生，TIN派生矢量数据，DEM派生栅格数据。下面讲解DEM的派生：加载先前生成的DEM与PraElevaionpoint，点要素类也可使用Data Management Tools-Sampling-Create Random Points生成指定数量与要求的随机点要素类。打开Spatial Analyst Tools-Extraction-Extract Values to points，在工具界面选定输入DEM与点要素类，输出点要素类命名为PraElevaionpoint_ext，勾选下方第一个选项以对不在像元中心的点要素应用双线性插值，点击运行。打开输出要素类的属性表，移动ELEVATION字段至倒数第二行，可以看到，提取出的高程值与原有高程值基本一致，仅因为TIN，DEM生成过程中采取的插值与其他算法有3m左右的传递误差。

可以在多个工具集中找到坡度坡向提取工具，常用的是Spatial Analyst Tools-Surface-Slope和Aspect。打开Slope工具，指定输入DEM，其余均保持默认，输出坡向栅格，输出结果将自动映射为彩色带并加载到图层。坡向栅格的操作方法类似，打开工具，输入DEM，其余保持默认并点击运行，输出结果将自动映射为彩色带并加载到图层，注意坡向以正北为起始，赋值0，方向为顺时针，平坡赋值为-1。

（2）小班平均高程和坡度的提取

上个实验的叠置分析已经初步介绍了叠置如何提取、汇总与创建要素属性，像元值同样可以通过叠置提取，这将用到分区统计工具。该工具位于Spatial Analyst Tools-Zonal-Zonal Statistics，加载PraXB数据，打开该工具选定输入要素类为PraXB，分区字段保持默认，统计栅格选择pratin_tinra，即高程数据，统计类型为MEAN，输出为PraXB_eleMEAN，查看结果，该输出的结果为栅格，若要按小班序号以表格输出，则使用Zonal Statistics as Table工具，该工具用法与分区统计工具基本一致，不再赘述，请自主完成操作。同样通过分区统计工具提取小班平均坡度，再次打开工具，更换统计栅格为Slope_pratin1，将结果保存为PraXB_slpMEAN，运行即可。坡向数据的大小不代表量变，因此统计小班平均坡向没有意义。

（3）DEM提取等高线和地形表面阴影图

等高线与山体阴影可用于地形制图，等高线地图可用分层设色进一步可视化，山体阴影则广泛应用于专题数据的背景图，下面介绍以DEM为数据源派生两者的具体操作：

DEM计算等高线工具可在3D分析或空间分析工具集找到，在空间分析其位于Spatial Analyst Tools-Surface-Contour。加载DEM数据，打开该工具，指定DEM为输入表面栅格，输出为Contour_pratin，等值线区间设为10，其余保持默认，点击运行，查看结果与属性表。加载数据库中的PraElevationLine，可以看出，输出要素类与该要素基本一致，仅在区间最值处不平滑。

山体阴影图（Hillshade，又称地貌晕渲图，阴影地形图等），TIN数据集通过设置数据框的光照属性（Layers/图层-Properties-Illumination）能够达到类似的效果，其默认设置太阳方位角315°，高度角30°，创建山体阴影图则将其输出到栅格。该工具位于Spatial Analyst Tools-Surface-Hillshade，打开该工具，指定输入表面栅格为DEM数据，输出为HillShade_pratin，其他保持默认，运行即可。输出栅格将像元光照强度标准化到0-255范围，可在Properties-Display中提高图层的透明度，并在该图层下叠加映射为彩色的DEM来提高视觉效果。

（4）DEM可视性分析

可视性分析也称视域分析，它根据给定的地形数据（可以是DEM，TIN或类似的数据类型）和观察者位置的数据（点或线类型）得出该区域可被观察者观察到的地区对应的像元，瞭望哨是该分析的一个应用例。可视性分析工具位于Spatial Analyst Tools-Surface-Visibility，载入DEM数据与ex9.mdb中的Randpts要素类，打开该工具，指定输入表面栅格为DEM数据，观察者要素为Randpts，结果保存为Vis_pratin，分析类型为OBSERVER，这将把每个观察者是否观察到像元的信息汇总统计，其余保持默认，点击运行，查看结果。注意到该输出栅格是有属性表的，当中记录了每个观察者的观察信息与可视像元数统计，我们可以依此可视化结果。下图是一个可视化例子与其结果。

三、结论

   以芦头林场实际案例为基础，通过讲授数字高程模型DEM分析原理和实现过程，使学生对于DEM数据的特点、生成、基础地形分析（包括高程点、坡度、坡向、等高线和地形表面阴影图提取等）的ArcGIS实现能力得到了提高，对于遥感与地理信息系统的融合趋势有一定程度上的了解，软件功能多样化应用能力得到来加强。教师在教学过程中发现，由于林学专业学生的遥感与地理信息系统课程的学时只有32个，在教学过程中难以将所有知识一一讲解，因此在确保基础知识和前言基础的前提下进行取舍，使学生在有限的学时内取得较好的收获。

参考文献

[1]赵鹏祥, 李卫忠, 毛晓利. “3S”技术类课程与林学专业骨干课程内容相容性研究[J].中国农业教育, 2007(2):32-35.

[2]闫东锋, 李继东, 毕会涛, 等.“森林经理学”专业核心课程建设路径探索［J］.中国林业教育, 2020,3 8(1):74-78.

[3]张雅梅, 毕会涛, 王德彩, 郭芳. 新农科赋予林学专业3S技术类课程的新特征[J]. 教育教学论坛, 2021, 11:17-20.

[4]包刚,于红博. 遥感数字图像处理课程教学探讨——以Brovey方法图像融合为例[J]. 教育教学论坛, 2020, 485(39):208-211.

[5]林辉, 孙华, 熊育久, 刘秀英. 林业遥感[M].北京:中国林业出版社, 2011. 

[6]李明阳. 林业GIS[M]. 北京:中国林业出版社, 2019.

Discussion on the Teaching of Forestry Geographic Information System and Remote Sensing Course: Taking the DEM analysis of the digital elevation model of Lutou Forest Farm as an example

ZHANG Meng, LONG Jiang-ping

(College of Forestry, Central South University of Forestry and Technology, Changsha, Hunan 410000, China)

Abstract: Remote sensing image is the main source of information of geographic information system, and geographic information system is an effective means of managing and analyzing spatial data, which helps to improve the use value of images, and the two complement each other. Therefore, in the context of the new agricultural sciences, the establishment and optimization of the remote sensing and geographic information system courses for forestry majors brook no delay. Taking the DEM analysis of the digital elevation model as an example, the article introduces the teaching experience of the remote sensing and geographic information system course for the forestry major of Central South University of Forestry and Technology. The teaching process focuses on the combination of theory and practice and the diversified application of software functions, which is a reference for promoting the integration of forestry remote sensing and forestry geographic information system and improving the teaching quality of courses.