林地变更结果及动态变化原因分析——以喜德县为例

喜德县林地变更调查是在四川省林地"一张图"基础上,以2009年林地保护利用规划数据为基础,2009年的SPOT-5影像(分辨率2.5 m)、2010年ALOS影像(分辨率2.5m)、2014年度国土遥感影像数据为信息源,利用GIS软件进行遥感数据区划并进行现地核实。结合2016年喜德县最新森林资源规划设计调查初步成果,形成本期林地更新数据和林地变化数据,统计分析了林地动态变化原因,并对喜德县林地变更存在的问题提出了相应的建议。     

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。     

卫星遥感技术在北京市森林资源监测中的应用

北京市城市建设的快速发展迫切需求管理部门及时掌握森林资源的变化信息。通过对2012、2013年高分辨率卫星遥感影像解译、信息提取,形成了一套基于卫星遥感影像的资源监测技术,并利用此技术对北京市森林资源开展了监测。经验证,卫星遥感对于森林资源监测的总体精度达到90%以上,为传统人工地面调查方式提供了有利的补充,明显的提升了北京市森林资源监测的效率与水平,并可以为林政执法等其他林业业务管理提供借鉴。     

基于SPOT5影像的森林资源信息提取技术研究

森林资源调查所使用的遥感影像分辨率不断提高,遥感影像分类技术随之发展成熟,这为森林资源信息的提取,提供了较好的数据资源及技术基础。根据SPOT5遥感的高分辨率特征以及多光谱特征,利用神经网络工具提取森林资源特征,然后进行森林资源的自动提取。将自动提取的结果,结合其他小班区划条件人工进行修改,最终使数据达到资源调查所需要的精度。     

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。     

林地资源信息管理系统的研建与实践探讨

森林资源管理"一张图"年度更新调查已成为我国林地资源监管的常态化工作,是加强林地保护利用管理的重要基础和支撑.为了推进林地资源成果应用,加快智慧林业建设进程,探索研究建立基于历年森林资源调查成果数据、"一张图"更新数据、公益林监测成果和历年遥感影像等数据的林地资源信息管理系统,并系统利用统计报表灵活定制和地图自由查询检...     

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。     

山西省重点监测区使用林地遥感监测分析

在对山西省47个生态重点县2017年度使用林地状况进行遥感监测的基础上,通过对监测成果的详细分析与研究,总结了监测区林地使用情况趋势与特点,结合目前我国林地征占用最新政策,为各级林业主管部门林地执法提供可靠依据,为强化森林资源监测与管理提供科学和事实依据,为构建各级联动的森林资源管理体系提供理论依据。     

中分卫星遥感技术在森林资源动态监测中的应用

以青海省8个县为试点区,利用Sentinel-2A和Landsat-8中分辨率遥感数据,结合2018—2020年试点单位的森林督查成果及森林资源管理"一张图"年度更新数据,协同运用LSMA光谱混合分析模型、Li-Strahler几何光学模型,对试点县2020年森林资源变化情况进行动态监测和实证研究。结果显示:在15个月的时间跨度中,共监测疑似林地变化图斑693个,总面积1 286.382 7 hm~2,主要发生在公益林地范围内,占疑似变化图斑总面积97.48%,总体准确率达到87.30%,满足森林资源动态监管要求;10m分辨率的中分卫星影像能检测到的最小图斑面积达到0.1 hm~2,但主要集中在郁闭度较大的林区;在计算机自动检测的基础上,加入人工识别,能进一步提高变化检测的准确率。     

基于多源遥感数据融合的湖南林地干旱动态监测研究

湖南省森林资源丰富,但森林质量不高,抗逆能力较差,林地干旱及其次生灾害已成为湖南林业发展的重大威胁。文中通过多源遥感数据融合模型(STARFM模型与SADFAT模型)将高时间分辨率的MODIS数据和高空间分辨率的LANDSAT数据进行融合,从融合后的影像中提取地表温度(LST)与植被指数(NDVI)2个林地干旱因子,构建温度-植被干旱指数模型(TVDI),利用模型对湖南省2016年6—8月森林生长季每月3天的林地干旱进行了反演,绘制了林地干旱专题图,并对湖南省夏季干旱分布情况进行了分析,为准确、快速地对湖南省林地干旱进行监测和预警提供了一种科学方法。     

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。     

基于尺度推绎法的森林采伐面积和采伐量估测

利用不同尺度的遥感影象数据估测森林采伐面积和采伐量,对于森林资源经营管理十分重要。采用尺度推绎法,对30m分辨率遥感影像、2.5～5m分辨率遥感影像和现场调查资料进行相关性比较分析,并建立相应的数学模型,估测森林采伐面积和采伐量,提高了不同分辨率遥感影像数据的利用效率,为促进森林可持续经营提供理论基础和技术方法。     

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。     

高光谱遥感技术及其在森林监测中的应用探讨

高光谱遥感技术是指利用很窄的电磁波段从地物获取连续光谱信息的技术。高光谱影像具有超高光谱分辨率和多个波段同时对地物成像的特点,借助高光谱影像丰富的植被光谱信息,介绍其在森林火灾、森林病虫害和森林资源变化监测中的应用研究方法和现状,利用高光谱遥感图像进行森林监测的处理技术。     

卫星遥感在林地监测中的应用分析

在分析遥感信息与林地特征匹配性、遥感数据空间分辨率与监测尺度适宜性、遥感监测技术与林地分类体系适应性的基础上,从选取遥感数据、改进遥感影像处理方法、优化监测技术流程等方面着手,给出了提高林地监测精度的方法。     

综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法

【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。     

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。     

国家级森林资源遥感监测业务运行系统的设计

国家级森林资源遥感监测业务运行系统是在林区遥感影像高精度几何校正技术、林区地类信息的提取技术、森林类型、郁闭度和蓄积量信息的提取技术等关键技术进行攻关的基础上将森林资源遥感监测各环节工作进行集成的。通过此系统提供的遥感数据处理、森林分类判读、森林类型变化信息提取、遥感监测成果统计、地理信息分析与信息数据库管理等功能,充分发挥了遥感优势,达到了丰富监测信息,提高监测效率和工作效率的目的。     

南京市六合区基于0.5m分辨率影像的林地落界及分析

林地落界是为了掌握林地的现有状况,为林地的保护利用规划提供重要的基础数据。高空间分辨率的遥感影像很大幅度地提高了室内林地落界的精度。该文是以高空间分辨率遥感影像为底图,在目视解译的方法上,结合二类调查基础数据,通过建立高清影像的判读解译标志,提取六合区林地,得到南京市六合区林地分布图,与基于中分辨率影像,采用面向对象的方法提取的林地分布图比较,并选取六合区龙袍镇为对象,分析比较了本次林地落界数据和二类调查数据的林地变化率和林地小班的差值变化。结果表明:0.5 m分辨率的影像能够达到将林地落实到田间地块的目的;六合区龙袍镇林地落界由林地到非林地变化率是15%,林地小班差值D的均值为0.24,说明利用高空间分辨率的遥感影像作为目视解译的底图,在林地地类识别和落界精度上都有较大的提高。     

基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作

为提高低空间分辨率遥感影像在卫星林火监测部门的应用质量,获取更准确的火灾信息,制作可视效果更好、便于基层部门使用的卫星林火监测图像。本研究以2013年2月6日云南省大理市黄家村森林火灾为背景,研究了一种基于亚像元分解与增强技术的卫星林火监测图像制作技术。结果表明,通过亚像元分解与增强技术,对空间分辨率低的气象卫星遥感图像进行处理,可得到空间分辨率为30 m的图像产品,能够将低分辨率遥感影像处理成超分辨率的遥感影像图像。该技术可应用于林火监测部门发布相关的监测图像。