基于TM影像的林地资源监测方法研究——以云南省楚雄州为例

依托计算机自动分类技术利用遥感影像数据对森林资源动态变化进行监测,这是当森林资源监测的发展趋势。针对目前林业资源调查研究中效率低的问题,探索利用卫星影像进行林业资源监测的方法。以云南楚雄州为研究区域,采用面向对象的方法综合利用影像光谱、纹理信息提取这两个时期的林业用地信息,最后分析两个时期的林地时空变化状况。提取林地信息进行分析为该地区的天然林保护工程服务。     

基于像元二分模型的林地变化检测研究

以宁夏回族自治区中卫市沙坡头区为研究区域,利用2015年及2016年两个年度的高分一号遥感影像分别提取NDVI值,以像元二分模型反演生成植被指数差值图像,检测出植被指数减少的信息。同时,叠加近期各类林业专题数据资料,通过目视解译、甄别归类、识别林地的变化情况。结果表明:该模型可以较为快捷、准确地反映研究区的林地变化情况,为林政管理人员的林地资源管理、监督、执法提供了技术支持。     

TM8影像数据在林地占用动态监测中的应用研究——以云南省为例

林地生态红线保护是林业生态建设的重要内容之一。对林地占用进行动态监测,是林地生态红线保护的重要手段之一。利用遥感技术和地理信息系统的空间分析技术,以TM8遥感数据为主要数据源,建立影像解译标志,通过目视解译的方法提取云南省全省的林地占用图斑,从区域尺度上获取林地占用图斑的分布和面积情况。结果表明利用TM8影像数据进行林地占用动态监测的结果是可靠的。为进一步开展林地占用动态监测提供技术支持,为宏观决策者实施林地非法侵占管制提供科学依据。     

RS在番禺区林地动态变化中的应用研究

应用两期遥感影像数据,对广州番禺地区林业用地的变化状况进行解译和提取,结合森林资源调查数据对其变化进行研究与分析,从而达到监测全区林地动态变化的目的,并为科学的管理与利用提供依据。     

林地资源管理中像元二分模型定向定量分析探究

以宁夏回族自治区中卫市沙坡头区为研究区域,利用2015及2016年高分一号遥感影像分别提取NDVI值,以像元二分模型反演生成植被指数差值图像,检测出植被指数减少的信息。叠加近期各类林业专题数据资料,通过目视解译、甄别归类、识别林地的变化情况。结果表明,该模型可以较为快捷、准确地反映研究区的林地变化情况,可为林政管理人员的林地资源管理、监督、执法提供技术支持。     

河北省县级林地变更调查技术方法探讨

为探索河北省县级林地变更调查的技术方法,通过建设林业信息化的平台,运用最新遥感影像对林地的地类等属性变化小班进行数据更新,形成新的林地变更数据库。通过获取林地等因子的动态变化结果,系统分析了小班的区划上图、遥感影像局限性等问题,提出信息平台系统化、制定林地资源档案管理办法等方面的改进措施及建议。     

基于融合影像和林相图的林业资源动态监测

以福建省永安市两乡镇的林业小班图层为基础，利用“资源二号”影像与TM影像的融合，有效地增强了不同林地之间的差异和林地之间的界线；并利用1996年林相小班图层，通过属性选择提取不同林地小班专题，转换成感兴趣区域(AOI)。以AOI限制分类范围对融合图像进行分层监督分类，直接得到不同林地的动态变化区域，从而减小林相图更新的工作量。     

基于高分辨率遥感影像的林地变化图斑检测方法研究

运用eCognition软件的阈值条件分类方法,基于高分辨率遥感影像(高分二号)对研究区域的林地变化图斑进行检测,其关键技术包括影像多尺度分割、影像分类、图斑合并、导出林地变化图斑等4个环节。研究结果表明,该方法可以快速及时地获取林地变化图斑,能有效运用在贵州省森林保护"六个严禁"工作中,并可为森林资源遥感动态监测提供技术支撑。     

浅谈内蒙古林地变更调查及其现实意义

为了给地方林业生态建设提供及时准确的数据支撑,推进林业的可持续发展,在国家林业局的有力指导和严密部署下,内蒙古在首批试点旗县基础上,运用遥感影像判读技术,于2016年对2011年林地"一张图"中地类、林地范围、管理属性因子等有变化的图斑进行区划、变更,最终形成内蒙古本期林地数据库和林地变化数据库,更新全区林地"一张图";从2017年开始,在林地变更成果基础上,逐年实行年度变更。文章阐述了内蒙古林地变更工作的历史背景、工作目的、技术路线及现实意义。     

天水市近30年林地动态变化遥感监测研究

[目的]以甘肃省天水市为例,基于遥感影像变化监测技术,探讨黄土高原丘陵沟壑与小陇山-西秦岭山地交接过渡区域近30年来森林(林地)资源空间分布规律、时间变化趋势及变化影响因素。[方法]以1988—2015年5期夏季Landsat TM/OLI遥感影像为主要数据源,结合辅助数据和外业实地样本点,以光谱特征和指数特征为特征变量,分别利用随机森林(RF)和参数优化支持向量机(POSVM)分类器对土地覆盖类型进行分类,然后基于分类后比较法进行森林资源动态变化监测。[结果]分类结果表明,两种分类器的分类效果均较好,且随机森林分类器在分类精度、效率和稳定性方面明显优于参数优化支持向量机分类器。变化监测结果表明,近30年来森林资源总体变化趋势为林地面积先减少后增加。1990—1996年,林地面积减少0.74%;1996—2002年,林地面积减少2.74%;2002—2008年,林地面积增加1.06%;2008—2015年,林地面积增加8.89%。[结论]本研究采用的基于非参数分类器分类后比较法的变化监测技术是复杂地形地貌过渡区森林资源动态变化监测的一种有效途径,在分类结果分析统计的基础上,得出研究区森林资源变化的总体趋势:以2002年(2002年影像)为界,林地总体趋势为先减少后增加,2002年后林地面积增加显著。     

遥感技术在朝阳县森林资源监测中的应用

以林地变更数据为基础,应用遥感波段运算对辽宁省朝阳县森林资源面积消长变化情况进行自动监测,将遥感影像自动监测与人工判读的图斑进行对比计算和现地验证。结果表明,通过运用遥感影像自动监测的方法,可对森林资源面积变化地块进行快速提取,从而缩短工作时间,提高工作的精度和效率。为森林资源消长变化的监测提供新的技术手段,为林地管理体系的建立奠定基础。     

遥感影像判读技术在林地变更调查中的应用探讨

指出了遥感技术在森林资源调查中应用广泛,研究林地变更调查中的遥感影像判读技术,能够有效提高变更调查结果的精度,确保森林资源管理“一张图”的真实性和准确性。结合2017年度广西都安县林地变更调查项目,利用高分辨率遥感影像,参考林业经营管理档案,对变化图斑进行修正和判读,并对判读结果进行了分析。提出了影响遥感影像判读的主要影响因素,为森林资源调查中的影像判读提供参考。     

西双版纳州林地变更调查分析

本文采用卫星遥感影像与实地调查、查阅林地管理档案信息相结合的方法对西双版纳傣族自治州2017年林地变更情况进行了调查,同时将结果与2016年林地变更调查结果比对,并分析了林地资源现状、森林覆盖率变化情况、林地动态变化和原因。结果表明,西双版纳州2017年林地面积总量净增227.58hm^2,同比增加0.02%,其中,有林地(乔木林)面积减少2072.29hm^2,疏林地面积净增145.23hm^2,灌木林地面积净增1112.25hm^2,未成林地面积减少1131.69hm^2,苗圃地面积净增3.66hm^2、无立木林地面积净增3154.78hm^2、宜林地面积减少1006.35hm^2,林业辅助生产用地面积净增21.99hm^2。     

3S技术在保护区及周边地区林地变化监测中的应用

为了监测保护区及周边地区的林地资源变化情况,利用"3S"技术对菜阳河自然保护区及周边地区的林地资源变化进行了调查,结果为:林业用地面积减少,非林业用地面积增加;有林地面积增加;林分面积减少;经济林面积增加;宜林地面积减少;森林覆盖率增加,生物多样性附着能力减弱,生态效益降低。调查结果符合实际情况。     

湖北省森林资源变化趋势及对策

根据湖北省2013,2014年两期森林资源动态监测分析,2010~2013年间全省林地面积减少26 513 hm2,2013~2014年间林地面积增加11 579 hm2,林地面积变化由减转增,林地面积减少得到有效地遏制。通过对森林资源变化趋势与原因的分析、对森林资源变化特点与存在问题的总结,提出加强全省林业生态建设的对策。     

强化林地保护管理监督 把林地用途管制制度落到实处

林地作为森林资源的重要组成部分,既是发展森林资源的基础,也是实现我国林业持续、快速、协调、健康发展的根本保证,合理利用、保护好林地资源是各级林业主管部门和森林资源监督部门的重要职责。实施林地保护管理监督,就是对各级地方人民政府及林业主管部门依法执行国家有关林地的法律、法规的保护、利用等实行组织、协调、控制、监督的管理活动,对严格林地用途管制,控制有林地的逆转,最终实现改善生态和林业经济可持续发展具有十分重要的意义。一、实施林地用途管制制度是新时期林地保护管理工作的迫切需要(一)实施林地用途管制的法律依据…     

基于人工智能深度学习的卫星影像分类研究

以芒市2019年卫星影像及2019年林地一张图成果为研究对象,基于深度学习的卫星影像分类研究,构建森林资源分类识别模型,以提高森林资源监测能力。将裁剪后的芒市2019年卫星影像分有林地、灌木林地、未成林地及耕地、建设用地5个类别导入自定义的ResNet18模型进行深度学习,并对学习结果进行验证。实验结果显示,在模型训练过程中,随着迭代次数的增加,模型的损失值逐渐减小,且训练样本越多,准确率越高。     

多源数据林地类型的精细分类方法

【目的】探讨复杂中山区域、多源数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型层次化精细分类方法,以促进高分辨率遥感数据在森林资源调查与监测方面的深入应用。【方法】以嘉陵江上游甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区,以SPOT5和高分一号(GF-1)遥感影像为主要数据源,综合利用影像光谱特征、植被指数特征、纹理特征与时相特征、地形特征、森林资源"二类调查"成果数据与林相图等辅助信息,及典型地类与主要森林类型外业调查样本数据,发展针对暖温带典型天然次生林区、复杂山区地形条件下高空间分辨率遥感影像林地类型多层次信息提取与森林类型精细识别的有效方法。在分析不同时相影像光谱特征的基础上,构建并优选归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、比值短波红外指数(RSI)、差值植被指数(DVI)4种植被指数特征和均值(ME)、同质性(HOM)、非相似性(DIS)、信息熵(ENT)、角二阶距(ASM)、相对峰值(RK)6种纹理特征,引入与主要森林类型空间分布相关的DEM高程值、坡度、坡向3个敏感地形因子,利用不同林地类型时相动态特征和辅助信息特征,在不同层次影像上分别采用适于该层待分信息类别的阈值法、支持向量机(SVM)、多分类器组合(MCC)、人工神经网络(ANN)分类方法,将各层分类结果合并获得整个研究区林地类型精细分类图。最后,采用分层随机抽样的独立检验样本对分类结果中7类林地类型进行精度验证,并对5类主要森林类型精细识别结果进行面积统计,与"二类调查"及影像解译结果各类型面积统计值进行对比分析,进一步从整体上检验分类方法的有效性和分类结果的可信度。【结果】本文所发展的分类方法对林地类型信息提取精度较高,有林地、其他林地、苗圃地等7类林地类型总体分类精度达92.28%,总Kappa系数为0.899 6;油松林、华山松林、日本落叶松林、栎类落叶阔叶林、其他落叶阔叶混交林5类主要森林类型面积统计结果的平均相对精度为92.4%。【结论】多源数据支持下的多层次林地类型精细分类方法是一种有效的林地类型信息精准监测方法,具有精度高和可信度高的优势,且森林类型精细识别详细程度达到优势树种(组)级别,是解决复杂山区林地类型精细分类与森林类型精细识别的一种有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。     

南方集体林区实施土地整治对林业的影响分析——以贵州省黔东南苗族侗族自治州为例

利用2012年的中国3号资源卫星影像对黔东南州内16个县市2010年县级林地保护利用规划数据库及卫星影像进行对比分析,查找林地发生变化且疑似土地整治的图斑,进行抽样调查,通过调查分析南方集体林区实施土地整治对林业的影响和整治过程中存在的问题,提出相关的对策和建议。     

浙江省县级林地变更调查试点技术方法探讨

为探索浙江省县级林地数据库年度变更调查技术方法,以龙泉市为例,运用RS、GIS、数据库等技术,对地类、管理属性变化图斑进行了变更,形成了林地现状数据库,获取了地类、森林类别等动态变化结果,分析了细班图斑上图、遥感影像局限性、操作细则完善、林业信息系统整合等方面的问题,并提出改进的建议。