0 引言

西南地区地处我国地形与气候过渡带，林草资源丰富且生态地位特殊，是维系长江上游生态安全、调节区域气候的核心屏障。受自然环境变化与人类活动影响，该区域林草资源时空格局易发生改变，直接关系到固碳、水源涵养等生态服务功能的稳定发挥。当前，传统林草资源监测方法存在覆盖范围有限、动态更新滞后等不足，难以精准捕捉区域尺度的资源变化；同时，生态服务功能评估多依赖地面调查数据，缺乏结合遥感技术的系统化、定量化研究。基于此，依托遥感技术开展西南地区林草资源动态监测与生态服务功能评估，可为掌握资源变化规律、优化生态管理策略提供科学依据。

1 西南地区林草资源遥感监测与生态评估的核心要素分析

1.1 西南地区林草资源的生态特征与遥感可识别性分析

西南地区林草资源因山地、高原等复杂地形及亚热、温带多样气候，形成独特生态特征：以常绿阔叶林、针叶林、高山草甸为主，随海拔分层分布，植被覆盖度季节变化显著，且与耕地、湿地交错，景观破碎化程度高。针对遥感可识别性，重点分析不同林草类型的光谱特征差异——如针叶林在近红外波段反射率高于阔叶林，草甸在植被指数（NDVI）上与林地存在明显阈值区分；结合地形因子（坡度、坡向）对遥感信号的影响，明确云雾多、地形阴影等区域的遥感数据干扰规律，通过光谱角匹配、纹理特征提取等方法，提升复杂环境下林草资源的遥感识别精度，为后续动态监测奠定基础^[1]。

1.2 林草资源动态监测的遥感技术瓶颈与生态服务功能评估难点

    林草资源动态监测面临多重遥感技术瓶颈：西南地区多云雾天气导致光学遥感数据获取不连续，难以实现高频次动态监测；部分林草类型（如幼林与灌草）光谱特征相似，易出现混淆分类问题；此外，林草生物量、覆盖度等关键参数的遥感反演，受土壤背景、植被物候期影响较大，反演精度有待提升。生态服务功能评估的难点主要体现在三方面：一是固碳、水源涵养等功能的遥感评估需结合多源数据（如气象、土壤），数据融合与尺度转换难度大；二是不同生态服务功能间存在协同或权衡关系，缺乏统一的综合评估框架；三是人类活动（如退耕还林、城镇化）对生态服务功能的影响难以通过遥感直接量化，需结合辅助数据进行间接分析。

1.3 研究的数据来源、预处理规范与技术路线制定

数据来源涵盖多平台遥感数据与辅助数据：遥感数据包括Landsat系列、 Sentinel-2等光学数据（用于林草类型识别、覆盖度反演），以及SAR数据（用于多云雾区域监测）；辅助数据包含区域气象数据（降水、温度）、土壤数据（质地、有机质含量）、基础地理数据（地形、行政区划）及林草资源历史调查数据。预处理规范明确：遥感数据需进行辐射定标、大气校正、几何精校正，消除大气散射、地形畸变等影响；针对多云雾影像，采用时间序列合成法或融合SAR数据提升可用性；辅助数据需统一坐标系与分辨率，确保与遥感数据匹配。技术路线按“数据准备-监测分析-评估耦合-机制阐释”流程制定，先通过遥感提取林草资源动态信息，再开展生态服务功能评估，最后耦合二者结果并分析驱动机制，形成完整的研究链路。

2 基于遥感的林草资源监测与生态服务功能评估体系构建

2.1 林草资源动态监测的遥感指标体系与提取模型构建

结合西南地区林草资源生态特征，构建涵盖数量、质量、空间格局的多维度遥感监测指标体系，并开发适配的信息提取模型。数量监测选取植被覆盖度、林草面积、类型转移率等指标，质量监测聚焦植被生长状况（NDVI、EVI指数）、退化程度等参数，空间格局监测纳入斑块密度、连通性指数等指标。针对不同林草类型（针叶林、阔叶林、灌草等）的遥感光谱差异，优化面向对象分类与深度学习结合的提取模型，通过哨兵-2、Landsat等多源遥感数据融合，提升复杂地形（山地、峡谷）下的信息提取精度；同时引入时间序列分析方法，构建林草资源年际动态变化模拟模型，实现对资源增减、类型转换等过程的精准捕捉，为动态监测提供标准化技术工具^[2]。

2.2 生态服务功能（固碳、水源涵养、水土保持）的遥感评估方法

针对西南地区核心生态服务功能，建立基于遥感数据的定量化评估方法体系。固碳功能评估采用CASA模型，结合遥感反演的植被净初级生产力（NPP）、植被覆盖度等数据，计算林草生态系统碳储量及固碳速率；水源涵养功能评估通过改进的InVEST模型，利用遥感获取的土地利用、植被蒸腾、降水截留等参数，量化不同林草类型的水源涵养量；水土保持功能评估整合RUSLE模型与遥感数据，提取植被覆盖因子、地形因子（坡度、坡长），估算土壤侵蚀量及林草的水土保持效益。通过多模型耦合与参数本地化校准，确保评估结果与区域实际生态状况匹配，实现生态服务功能的动态、可视化评估^[3]。

2.3 监测与评估结果的耦合分析及生态变化驱动机制阐释

将林草资源动态监测结果与生态服务功能评估数据进行耦合分析，揭示二者的响应关系，并深入阐释生态变化的驱动机制。从时间维度，分析不同时期林草覆盖度、类型变化与固碳、水源涵养能力的关联规律，明确资源动态对生态服务功能的影响程度；从空间维度，叠加资源变化热点区域与生态服务功能高值区，识别生态敏感单元及关键影响区域。在此基础上，结合气象数据（降水、温度）与人类活动数据（土地利用、工程建设），构建“自然-人为”双驱动分析框架，量化各驱动因子对林草资源及生态服务功能变化的贡献度，明确气候变化、植被恢复工程、人类干扰等因素的作用路径，为生态保护策略制定提供科学依据。

3 结语

针对西南地区林草资源管理与生态保护需求，研究依托遥感技术构建了林草资源动态监测指标体系与提取模型，建立了固碳、水源涵养、水土保持等生态服务功能的定量化评估方法，并通过耦合分析揭示了资源变化与生态服务功能的响应关系及驱动机制。结果表明，该技术体系能精准捕捉区域林草资源时空动态，科学量化生态服务功能价值，为生态管理提供了高效技术支撑。该研究丰富了遥感技术在林草生态领域的应用路径，对西南地区生态屏障保护与可持续发展具有重要实践意义。未来可进一步融合高分辨率遥感与多源数据，优化复杂地形下的评估模型，为区域生态精准治理提供更全面的科学依据。

参考文献

[1]卓静.基于3S技术的陕北地区生态环境遥感动态监测及评价[D].西北大学,2008.

[2]李庆旭,张彪,史芸婷,等.张承地区生态系统服务及其区域关联分析[J].生态与农村环境学报, 2017, 33(1):9.

[3]张  俊.基于文献计量的雷达技术在我国林草资源监测应用现状分析[J].World Journal of Forestry, 2024, 13.