面向对象遥感图像森林分类研究进展

介绍面向对象森林分类的背景,综述森林分类的理论和方法,概述面向对象遥感图像森林分类研究进展,分析其目前尚存在着影像自动识别困难、图像阴影去除困难、优势树种识别困难及分类精度偏低等问题,并展望了发展趋势。     

基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究

多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。     

面向对象的SPOT5图像森林分类

为改善SPOTS图像森林分类精度,采用面向对象的图像分析方法,对图像分割、对象特征提取与筛选、多分类器分类与结合进行探索,采用大尺度分割-基于规则的分类-基于分类的分割-分区控制-底层分类-逐层向上合并的技术路线,试验了最小距离、马氏距离、Bayes、模糊分类和支持向量机5个分类器.结果表明:在森林分布破碎、类型和种类多样、结构复杂的南方人工林区,总体分类精度最高的Bayes分类器,对以龄组为基础包含22个类型的第3级分类的总体精度达到了79.38%,以树种为基础包含15个类型的第2级分类的总体精度达到了81.82%,以森林类型为基础包含9个类型的第1级分类的总体精度达到了86.33%.在景观复杂地区的森林分层分类中,由底层分类开始、逐层向上合并的方法,效果比由顶层分类开始、逐层往下分类的方法更好.ETM+作为辅助数据,较大程度地提高了SPOT5图像的分类精度,但ETM+图像不能实质性参与分割过程,只能用于提取对象特征,否则会导致对象同质性差、特征变异,降低分类精度.     

连云港市森林分类区划浅析

针对本市森林分类区划结果 ,按照地类、权属、树种等不同的分类标准进行了整理分析 ,提出确保森林分类经营顺利实施及进一步深化分类经营的建议     

道路网络的森林景观效应及其对地形地貌的梯度变化规律——以福建省将乐县为例

以福建省将乐县为例,以优势树种不同为原则进行景观分类,选取等长的省道、县道、乡道等3种不同等级道路,并对1 000m影响域内不同地形因子作用下的森林景观格局变化规律进行定量研究。结果表明:1)在低海拔或阴坡区,省道两侧的森林景观多样性较大;而在高海拔或阳坡区,乡道两侧的森林景观多样性较大。2)在低海拔或坡度较缓区,乡道两侧的森林景观破碎度较大;在高海拔区,县道两侧的森林景观破碎度较大;而在险坡区,省道两侧的森林景观破碎度显著高于其他两种道路。     

基于BP神经网络的森林树种分类研究

精准的森林树种分类是林业遥感研究的重要课题。高光谱数据具有丰富的波谱信息,能够探测到不同植被光谱的细微差异,为森林树种分类研究提供了数据来源。人工神经网络提供了任意维数输入输出矢量之间的非线性映射,能够逼近任意的非线性连续系统,为森林树种分类研究提供了技术手段。以马尾松成熟林、樟树幼龄林及荷花玉兰幼龄林为分类对象,将高光谱特征参数作为输入矢量,森林树种类别作为输出矢量,构建BP神经网络,开展分类研究。结果表明:马尾松成熟林及樟树幼龄林的分类精度达100.0%,样本分类综合精度可达93.3%。     

连云港市森林分类区划浅析

根据对连云港市森林分类区划结果 ,按照地类、权属、树种等不同的分类标准进行整理分析 ,结合本市实际 ,提出如何保障森林分类经营顺利实施及关于进一步深化分类经营的建议。同时 ,探讨森林分类经营对该市林业发展的作用和意义     

基于GF-2号影像的森林优势树种分类

利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复杂、森林破碎化的湖北省竹山县九华山林场为研究对象,采用面向对象分类方法对树种进行精细分类,比较支持向量法、最近邻法(KNN)和随机森林(RF)三种不同分类算法的分类效果。在尺度阈值为30、合并阈值为95时分割的基础上,利用SVM、KNN和RF分类结果和分类精度差异较大。分类精度最高的是SVM分类方法,总体精度为68.52%,Kappa系数为0.62;其次为随机森林分类法,总体精度为60.29%,Kappa系数为0.54;KNN分类方法精度最低,总体精度为59.41%,Kappa系数为0.53。GF-2号数据能满足树种分类基本需求,在复杂地形和景观破碎化地区用支持向量机进行树种的分类精度更高,但仍存在一定的局限性。     

面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示:研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。     

半干旱风沙区立地类型划分与抗逆树种选择

立地类型划分与抗逆树种选择是半干旱风沙区适地适树造林的技术关键。通过对山西省森林立地类型系统的分类,区划出半干旱风沙区的土石山、黄土丘陵、盆地河滩3种立地类型小区,从中划分出9种立地类型亚区和20种立地类型,并根据不同立地类型的特征、指示植物种类和近60 a来人工造林树种的生态适应性,提出了不同立地类型抗逆树种的选择。     

浙江三角潭省级森林公园野生树种资源应用分类

通过对浙江三角潭省级森林公园野生树种资源野外调查、室内鉴定与应用分类,为森林公园建设提供可靠依据。结果显示,该森林公园有野生树种71科358种,其中裸子植物5科8种,被子植物66科350种;结合森林公园特点,首次提出食用树种（野生果树、食用油脂树种、蔬菜树种、调味类树种、饮料类树种、酿酒树种）、中草药、生态树种（地带性森林植被恢复树种、森林防火树种、水土保持树种、水源涵养树种）、园林观赏树种（观花树种、观果树种、观姿树种、观叶树种、盆景树种、攀援与垂直绿化树种、观赏竹种）、种质资源（国家重点保护树种、经济树种种质资源）5大类19小类的资源分类方法,并提出开发利用与保护的具体意见。     

基于包络线去除法的森林树种及树种组分类

选择了毛竹Phyllostachys edulis,雷竹Ph. violascens ‘Prevernalis’,水竹Ph. heteroclada,杉木Cunninghamia lanceolata,马尾松Pinus massoniana,常绿阔叶树(冬青Ilex chinensis,青冈Quercus glauca,石楠Photinia serrulata,茶Camellia sinensis)和落叶阔叶树(山核桃Carya cathayensis,栗Castanea mollissima,白栎Quercus fabri,枫香树QLiquidambar formosana,桑Morus alba,桃Amygdalus persica)5个森林树种及2个树种组,使用包络线去除法对去除非林地的高光谱遥感图像像元亮度值进行处理,增强像元亮度值的差异,选择差异性较大的特征波段进行组合降维,然后利用野外实地调查的样地作为分类训练样本进行分类,最后用位置精度评价对原始分类图与包络线去除法分类图进行精度评价及分析比较。结果表明,包络线去除法的总体分类精度与总体Kappa系数分别为90.5%与0.86,而原始图像分类的总体分类精度与总体Kappa系数分别为80.2%与0.78。本文使用包络线去除法把此5个森林树种及2个树种组有效地区分出来,从而为利用高光谱遥感图像数据进行特征提取和降维及分类提供理论支撑与参考,也可应用于林业调查、林地变更调查、各类树种及树种组分类等领域。     

联合LiDAR、高光谱数据及3D-CNN方法的树种分类

【目的】探究三维卷积神经网络（3D-CNN）在高光谱数据支持的树种分类中的有效网络构建方式，以提高树种分类精度。【方法】以美国加利福尼亚州内华达山脉南部为研究区，LiDAR数据获取的森林冠层高（CHM）进行单木分割并以此为补充建立样本，改进一种结构更简单、分类精度更高且无需对高光谱数据进行预处理的3D-CNN网络结构用于森林树种识别。【结果】相较于常规机器学习分类方法【支持向量机（SVM），随机森林（RF）】、传统二维卷积神经网络模型（2D-CNN）及最新多光谱分辨率三维卷积神经网络（MSR 3D-CNN）模型，本研究提出的3D-CNN模型对树种总体分类精度为99.79%，平均交并比（MIoU）为99.53%。与SVM和RF分类结果相比，本研究构建的3D-CNN模型总体分类精度提高5%左右，且具有对树种边界提取更加准确、椒盐现象更少发生的特点；与2D-CNN相比，总体分类精度提高10%左右，MIoU提高7%左右；与MSR 3D-CNN相比，总体精度相差不大，但在训练和测试过程中，本模型耗时远远小于MSR 3D-CNN模型。【结论】本研究改进的3D-CNN模型结构能够高效对原始高光谱影像...     

对林业分类经营与森林分类经营的见解

林业分类经营是根据林种面积比例及目标任务把森林经营单位分为商品林业经营单位和公益林业经营单位，对前者实行企业经营管理，后者实行事业管理，对其存在的权属问题，集体和个体林区，比较可行的解决办法是建立联营林场，森林分类经营是根据森林功能和经营目的不同，把森林分为一级林种，二级林种和三级树种，依其森林生态环境条件，树种生物生态特性，培育类型，目的及培育技术措施的差异组织经营类型，其经营类型技术措施体系包括立地类型，营造林技术措施及目标规划。     

云台山立地分类及造林树种选择

云台山立地分类及造林树种选择王永昌（连云港市林技站２２２００１）连云港市云台山区拥有松林面积２５万余亩，９０％以上是赤、黑松。由于树种单纯，致使地力衰退，森林病虫害频繁，特别是赤松毛虫的危害。据统计１９８４—１９９１年，用于云台山防治松毛虫的资金达２...     

广东海岛的森林立地分类与营林措施

根据广东海岛的自然地理气候条件，其森林立地同属北热带森林立地带，海岛森林立地区；并可分成６个立地类型组１７个立地类型，不同的立地类型有不同的营林措施和相应的造林树种。     

株洲市渌口区森林碳储量和碳密度研究

为探究株洲市渌口区森林的固碳能力与分布特征，运用生物量转换因子连续函数法，计算了研究区11个优势树种(组)的碳储量和碳密度，并分析了各优势树种(组)碳储量的空间分布及林分特征，得出以下结论：渌口区的森林碳储总量为1 119 132.36 t,蓄积量和林分面积是影响碳储量的主要因素；渌口区森林的平均碳密度为19.72 t/hm²,各优势树种(组)的碳密度随着龄组的增大而逐渐升高，表现为幼龄林的碳密度最低，过熟林的碳密度最高；渌口区碳储量较高的区域集中分布在东部及南部小范围地区，因为该区域竹林的分布面积大且集中。     

海南白沙2类退化天然次生林的森林发展类型

通过对热带不同演替阶段的2类退化天然次生林林学特性的对比分析,确定2类退化天然次生林在乔木树种组成结构、幼苗幼树组成结构、更新能力上存在的差异。以近自然森林经营思想为依据,针对2类退化森林的不同情况,制定出森林发展类型。早期天然次生林:森林类型的发展目标为环境保护和木材生产。在未来树种组成上,主林层林分目标树种为烟斗柯、乌墨、枫香。烟斗柯主伐木胸径50cm,主伐年龄≥50年;乌墨主伐木胸径70～80cm,主伐年龄≥50年;枫香主伐木胸径45cm,主伐年龄≥20年。较老天然次生林:森林类型的发展目标相同,但在未来树种组成上,主林层林分目标树种为黄樟、乌墨、华润楠、枫香。黄樟的主伐木胸径40cm,主伐年龄≥50cm;乌墨主伐木胸径70～80cm,主伐年龄≥50年;华润楠主伐木胸径60～70cm,主伐年龄≥60年;枫香的主伐木胸径45cm,主伐年龄≥20年。     

河北山地森林的特点、地位和发展对策

河北的山地在植被上属于落叶阔叶林地带。河北山地的森林具有立地生产力较低，人工林和天然林年龄小，多与农田、果园和牧地等交叉分布的特点。河北的山地森林在改善山区的生态环境、维持生物多样性、供应城乡居民所需的用材和烧柴及果品、为人民提供游乐活动场所等方面起着重要的作用。河北山地森林应该遵循的发展方针是：要把山区的水土保持和生态环境建设列在首位；要以林为主，协调发展农、果、林、牧的关系；在培养森林上，要采取封山育林和人工造林并重的政策；要把经济林的发展和其他林种结合起来，重视自然保护区森林公园的建设。     

冰冻雨雪灾害中城市森林抗雪压特性及评价

2008年3月,对湖南郴州城市森林树种及其配置模式和不同密度林分受雪压灾害情况进行调查,结果表明:就城市森林树种而言,不同生长表现的同一树种抗压性不同,生长旺盛的单株抗压性强;落叶树种比常绿树种抗压性强,乡土树种比外来树种抗性强.就城市森林树种配置模式而言,群植模式比孤植模式抗性强,混交林模式比纯林模式抗性强.就城市森林不同密度林分而言,低密度林分(郁闭度小)比高密度林分(郁闭度大)抗性强.