授权发明专利5项，申请专利20项，发表论文55篇，取得软件著作权登记21项，培养研究生29名……这是863计划现代农业技术领域“数字化森林资源监测技术”项目2015年所取得的部分成绩。

　　该项目首席专家中国林业科学研究院资源信息研究所所长鞠洪波介绍，2014年—2015年，项目团队在北京市、湖南省、福建省、内蒙古自治区、四川省、云南省、海南省等地开展了试验示范区的野外调查和示范应用，完成了相关试验示范区数据的收集、整理、加工、处理和建库等工作，完成了相关应用示范工作，取得了良好的应用示范效果。

　　比如， 研究人员以京津风沙源重点治理区的MODIS02B产品为数据源，通过数据处理获得2000—2012年的NDVI（归一化植被指数）时序数据集，采用线性趋势分析、标准差、Hurst指数和相关系数等方法，分析了京津风沙源重点治理区植被覆盖的时空变化特征及影响因子。

　　“分析结果表明人类活动是京津风沙地区植被覆盖上升的重要驱动因素；自然因素中，降水是控制工程区植被生长的主要因子，温度的影响相对较弱。” 鞠洪波说。

　　研究人员应用遥感影像亚像元NDVI/EVI（归一化植被指数/增强型植被指数）时间序列数据，完成了区域性森林时空变化与特征分析技术研究；全面开展了树木、林分、经营、森林景观模型与可视化模拟方法的研究工作；完成了森林生境因子精准获取与评价技术、森林经营管理决策支持技术等。

　　火是森林的天敌，研究人员以福建省三明市将乐县将乐林场、黑龙江大兴安岭塔河林业局和北京市密云县为实验区域，分别针对中低空间分辨率、高空间分辨率、高光谱及微波遥感数据的森林类型识别方法进行研究示范。

　　“研究人员建立了森林火险动态分析与智能预警技术，基于PRISM气象插值原理设计开发日气温的插值模型。以气温插值结果为基础，利用温度与相对湿度计算模型，对空气湿度进行了模拟。应用WindNinja软件的实现平均风速、风向等插值，实现了山地小环境火险气象信息的模拟。” 鞠洪波说。

　　在高精度森林类型识别技术方面，科研人员研究出基于高分辨率影像的森林类型自动提取算法研究，他们以甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区，充分利用多源数据、挖掘多元特征（光谱、植被指数、纹理及时相特征）、综合辅助信息（地形因子和辅助资料），采用层次化信息提取策略，开展复杂山区地形条件下高空间分辨率遥感影像林地类型精细化信息提取方法研究，总体分类精度达到90%以上。

　　鞠洪波说，项目团队团结进取，在森林资源信息快速提取、森林类型识别、森林结构反演模型、软件的完善、集成、测试；森林火灾监测物联网技术平台软件完善、集成、测试；树木、林分、经营、森林景观数字化模型及其可视化模拟系统完善、集成、测试均取得进展；开展了试验区试验示范，全面完成项目规定的各项指标和工作内容。