高光谱遥感在树木识别方面的应用与研究概述

高光谱遥感是一门新兴的探测技术,随着高光谱遥感的发展,已被应用于林业树种的分类。基于此,笔者概述了高光谱遥感在树木识别方面的应用与研究现状,认为高光谱遥感对树木的识别有着重要的意义。     

高分辨率林业生态工程监测系统研建与应用

林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体的监测应用示范系统。高分辨率卫星数据与遥感监测应用技术体系的结合有利于林业生态工程管理建设,提升了中国森林资源调查与监测技术水平。     

基于中巴资源卫星数据的森林郁闭度估测研究

森林资源分布具有辽阔性、复杂性、通达性差等特点,而遥感技术具有宏观、动态、便捷、可周期重复和成本低等优点,成为研究森林资源状况的理想手段。目前,在森林遥感应用中,多源遥感数据的提供能力越来越强。但由于遥感信息的综合性、复杂性,遥感信息处理技术相对落后。基于不同区域、不同季相和不同背景特征的森林遥感分类技术远未成熟。利用中巴资源卫星遥感数据,经过图像处理(包括图像的校正、图像的增强和图像的分类等),获取样地的灰度值,结合少量地面实测样地资料,通过线性回归建立森林郁闭度的数学模型,并进行检验以确保估测的精度,为林业生产和建设提供依据。     

2019-12ml 目录

林业遥感经历了航片判读、卫片目视解译、蓄积量定量估测阶段后,已经进入参数定量反演阶段。在林业对遥感业务化监测和精度提升的强烈需求下,定量遥感逐步与林业遥感交叉融合,林业遥感定量化研究的人才队伍、理论模型、数据源和应用方法逐渐成熟。本文提出了林业定量遥感的概念和框架,指出了其中关键的科学问题:（1）如何使遥感解译、建模和反演适应复杂的森林状况;（2）如何提高参数反演的准确度;（3）如何丰富林业遥感数据源;（3）如何发展更为智能化的遥感数据自动化算法。在介绍适合林业的定量遥感模型和通用反演方法的基础上,阐述了高光谱、热红外、激光雷达和微波遥感数据源的林业应用方法。未来林业定量遥感将在全波段数据统一建模和信息融合机制、机理模型反演、大数据融合等方面进行突破。      

基于遥感技术的森林健康研究综述

遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理,其与森林健康研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林健康研究的表达能力.目前,森林健康遥感研究正处于各学科交叉、融合、调整,由静态向动态、单一向复杂、零散向系统转变的关键发展时期,但缺乏对森林健康问题的全面考量、逻辑安排和系统的顶层设计.在把握森林健康活力、组织结构和恢复力核心理念的基础上,从森林资源调查、森林生态功能评估、森林健康风险控制和森林植被参数提取四个方面构建和丰富基于遥感技术森林健康研究体系,对国内外森林健康遥感研究进行综述.通过对以上研究内容的总结分析,明确基于遥感技术的森林健康研究各领域的研究进展,及其在理论、技术和应用方面的不足.分析认为:(1)未来应加强森林生态和遥感技术重大基础理论研究,以明确森林结构、过程、功能与遥感数据之间的耦合关系;(2)发展完善新型遥感技术、遥感数据解译算法与软件工具,提高遥感数据的精确度、利用率和利用效率;(3)提升森林健康遥感研究成果的科技转化水平,推进快速分析评价与辅助决策功能研究,指导相关森林健康经营活动和科学研究的开展,以及林业政策的制定.     

简析荒山混交造林树种及其抗旱保水技术

随着我国社会经济的不断发展,人们越来越关注森林发展态势,最近几年,我国森林受到严重破坏,直接影响着我国林业和自然生态环境,不仅破坏了自然生态系统,还降低了林业发展效益。我国对绿化荒山做出了巨大努力,但是由于地理位置、气候条件极为恶劣,树种的运输和存活率给荒山造林带来了极大困难,我国荒山混交造林效果还不够成熟。基于此,文章从多个角度与层面就荒山混交造林树种及其抗旱保水技术进行深入分析,以此为相关人员提供参考和帮助。     

森林遥感研究文献学分析与研究展望

使用主题与关键词为“遥感”、“高分”、“林业”、“森林”对森林遥感研究文献进行了文献学分析,在对当前的主要森林遥感研究成果进行述评的基础上,对未来森林遥感研究进行展望,提出了将现有二类清查数据与历史遥感影像进行定量化反演研究,从而建立智能化判读模型,进一步优化判读算法,提高判读精度,逐步实现定量遥感逐步与林业遥感交叉融合,建立森林遥感大数据库,并开放遥感图片资源,开展无人机遥感监测研究,应用ENVI和林地一张图建立开放的全国动态遥感信息数据库,并将之应用于森林资源监测、林业工程项目监理、森林灾害监测预警与损失评估。     

基于3S的森林立地分类决策支持系统设计

本文以基于3S技术森林立地分类决策支持系统的设计为研究对象,结合森林立地分类的特点,选择了立地分类的宏观、中观、微观数据,设计了数据仓库和模型库,引用了联机分析处理技术和数据挖掘技术,设计了知识库的管理系统和推理机。相信随着数字林业的不断发展和完善,森林立地分类决策支持系统必然有更广阔的应用前景。     

林业资源遥感信息的尺度问题研究

从遥感数据中获取地面目标分布的专题信息(如林地覆被/森林类型等),是林业资源数据的主要获取手段之一.在对林业资源遥感数据获知的过程中,林业遥感数据的尺度问题是研究的一个重要内容.忽视林业资源遥感的尺度效应,使得对林业资源观测难以获得精确的数据.林业资源遥感数据在时间上、空间上以及应用上都有尺度问题.本文从尺度的定义、林业遥感尺度问题以及尺度转换方法等方面来研究林业资源遥感信息的尺度问题.     

森林地上生物量遥感估算方法

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注。总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导。本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优势;然后论述森林地上生物量估算的传统模型估算法与机器学习估算方法（决策树法、K最近邻法、人工神经网络、支持向量机、最大熵）。多源遥感数据集成能够结合不同数据的优势,能够为森林地上生物量估算提供丰富的特征信息,结合机器学习估算方法,是提高森林地上生物量估算的准确性的发展趋势。      

应用高分辨率卫星数据估算阔叶红松林乔木多样性

应用遥感技术估算生物多样性是森林生态学的研究热点和难点。为探索高分辨率卫星数据在估算森林植被多样性上的应用潜力,以吉林蛟河市阔叶红松林大样地数据为支撑,提取了红松树冠的空间分布格局,并估算了乔木物种多样性。首先,基于冬季GeoEye-1影像提取红松树冠分布图,与样地每木调查数据吻合较好。然后,使用景观生态学和地统计学指数,分析红松种群空间分布规律,发现了最大自相关尺度30~40 m。最后,选择拥有红边波段的秋季RapidEye卫星图像,建立遥感影像5 m光谱值和30 m窗口大小纹理参数与生物多样性指数的多元线性回归模型。结果表明,红边信息并未显著改善多光谱数据估算植被生物多样性的能力,但所获大区域制图结果与林分龄级吻合较好。      

森林火灾遥感探测技术研究进展

森林火灾是陆地生态系统重要的自然干扰之一,也是森林面临的主要自然灾害。多源遥感技术在森林火灾探测中应用,使得森林火灾的早期探测与实时监测成为可能,遥感技术已成为森林火灾监测和防控的重要手段。本研究综述了遥感技术在森林火灾相关研究方面的应用进展,从灾前、灾时、灾后3个阶段,分析了遥感技术和方法在森林可燃物调查及载量评估、火场态势监测、火险等级预测预报、火烧迹地识别、火后森林受害评估以及植被修复等方面的应用,总结了现有研究方法中存在的问题,展望了未来森林火灾探测技术的发展方向。多源多尺度遥感探测技术如将无人机、雷达、航空遥感与航天遥感等互相结合,多方位进行森林火前火后监测,为火险等级预报、森林火灾防控、火后森林结构和功能的恢复提供依据。     

遥感在森林资源调查中的应用动态综述

通过查阅并研究了1995年以来的国内外资料,综述了遥感应用于森林资源调查的沿革,重点介绍了“3S”技术在森林资源调查中应用现状,并提出未来遥感技术在进行森林调查方面应以精准化,数据网络化,新软件的研制、调查项目的多样化和减少调查的野外工作为主要研究方向。     

低空无人机遥感的应用及发展

无人机遥感即是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术,实现自动化、智能化、专用化快速获取空间遥感信息,完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。近年来,无人机遥感系统已被广泛应用在地质环境与灾害调查、土地利用动态监测、地形图更新等领域。本文分析了无人机遥感系统的组成,归纳了目前无人机遥感研究存在的问题,展望了今后无人机遥感研究的热点和重点。     

红树林生态系统遥感监测研究进展

随着现代遥感技术的迅速发展,遥感监测已经成为红树林生态系统变化监测的重要手段和方法。从遥感技术在生态系统变化监测应用领域入手,综述了国内外红树林遥感监测的发展历程,系统总结了遥感技术在红树林湿地动态、种间分类、群落结构(叶面积指数、冠幅、树高等)、生物量、灾害灾情(病虫害、风暴潮等)、景观格局动态、驱动力、红树林湿地保护与管理等领域应用现状,归纳了不同应用领域遥感监测的理论、方法及研究现状。指出我国在红树林遥感监测中存在的不足。提出红树林遥感监测应在分类标准体系规范化、分类精度提升、红树林生态学特征参数(物种多样性、优势度等)、生态系统环境空间演变过程及遥感监测的尺度效应方面加大研究力度。充分发挥区域综合监测模型在红树林生态系统变化遥感监测中的作用。     

高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展

相较传统的土壤重金属含量测定方法，利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷，且能进行大范围的原位监测，表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述，阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展，宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分，从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入，论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程，并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。     

基于遥感技术的林地枯落物持水量研究

林地枯落物持水量的研究已成为森林水文研究的重要方向之一。采用Palsar雷达数据和CBERS CCD光学遥感数据,结合样地调查数据,采用分类和回归树模型对大岭山林场的林地枯落物持水量进行了估测研究。研究结果表明遥感技术可以用于林地枯落物的估测。本研究为今后中国南方开展大面积的林地枯落物持水量提供了一种连续的、可行的和廉价的研究方法。     

森林类型遥感分类研究进展

从光学遥感和微波遥感2方面分析森林类型遥感分类的理论基础,总结国际和国内关于森林类型识别及提取技术,以及森林物理参数估测等方面的相关研究和探讨,归纳目前常用的森林类型遥感分类方法,并介绍其相关研究成果,还从3方面阐述森林类型遥感分类技术的发展趋势。     

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法，使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感，对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测，进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析，最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明，该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响，又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息，变化检测的精度较高；主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化，能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性，适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。