基于RS与GIS的森林立地分类研究

以RS、GIS为技术支持,以CBERS-1影像为数据源,采用监督分类、人工目视校正的方法,对贵阳市森林立地因子进行遥感解译;运用GIS空间分析、自动分类,制作出立地空间分布图,并对立地分类结果给予评价.实现了森林立地分类的高效和计算机自动化.     

基于HBase的森林防火遥感瓦片大数据存储

针对目前多源、异构、海量遥感数据难以快速读取的情况,结合森林防火遥感影像数据和遥感影像金字塔的特点,应用Hilbert曲线改进索引结构,提出了基于HBase的森林防火遥感瓦片大数据存储结构;设计了森林防火遥感瓦片数据并行化存储架构,并应用于内蒙古辖区大兴安岭突发森林火灾辅助决策中。通过实验分析,验证了改进的索引结构在读取速度上明显优于改进之前,并行化存储加快了数据的存储。研究成果可满足对海量森林防火影像高效存储、管理的需求,具有重要的实用价值。     

基于MPI的LEDAPS遥感影像预处理并行化方法研究

LEDAPS(Landsat生态系统干扰自适应处理系统)通过对Landsat影像进行定标、云掩模、精确配准和正射纠正、大气校正等预处理,为森林生态系统固碳能力及碳储量研究提供地表反射率产品.随着遥感数据的几何增长,传统串行使用LEDAPS进行影像预处理计算所费周期长,使得LEDAPS在实际森林碳储量研究应用中不能满足海量遥感数据的处理需求.针对这一问题,提出了一种基于MPI的LEDAPS高性能粗粒度数据并行计算方法.通过实例验证,当MPI进程数为8时,加速比最高达到7.37.该方法在大幅提高计算速度,节省计算时间的基础上,实现了计算节点的负载均衡及可扩展,有效地提高了LEDAPS处理海量遥感数据的能力,缩短了利用遥感影像进行森林碳储量计算的周期.     

资源三号遥感卫星影像的生物量反演研究

研究了北京市森林生物量遥感估测模型的构建和合理性判断。建立森林生物量模型所需的各种数据,包括2012年的资源三号卫星影像数据和实测样地调查数据。采用9格法提取的遥感影像信息,其中影像的纹理因子作为建模因子之一,与光谱因子、地形因子一起与实地样地数据建立生物量模型,进行生物量反演,通过精度分析,分别建立整个北京市针叶林和阔叶林的森林生物量反演模型,其相关系数分别为0.82、0.71,拟合估测精度分别为76.75%、80.02%,为提高林业调查的效率与精度提供一种方法。     

福建龙栖山国家级自然保护区森林立地分类研究

通过对研究区天然林立地类型分类制图,能够了解南方地区天然森林立地条件以及立地因子与植被的关系,为南方人工林森林恢复、科学种植等林业生产工作提供理论基础。以Landsat8遥感数据、外业调查数据、二类调查等数据为基础,通过对研究区森林立地因子提取分析,运用数理化方法确定主导因子,划分立地类型并结合景观生态学理论对比了解南方地区天然森林立地条件以及立地因子与植被的关系。龙栖山国家级自然保护区属于东部季风森林立地区域-中亚热带森林立地带-武夷山戴云山森林立地区-闽中低山森林立地亚区,可划分为6个森林立地类型组,14个森林立地类型,研究区内低山带山坡黄红壤土面积最大,占保护区总面积的12.75%。低山带山洼红壤土面积最小,仅占总面积的2.36%。结合植被分布情况可以看出,在海拔800m以上的中山比较适合森林发育。保护区可在相应的适宜地方进行人工林的种植,大力培育材林,尤其是杉木林。     

基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究

高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据.     

关中棉区生态环境的遥感综合评价编图

在陕西省棉花区划研究的基础上,运用Landsat-5TM遥感影像,并结合气候、土壤、水文及农业生产实际资料,对关中棉花立地生态环境进行了综合评价。共划分138个生态景观单元,归纳为4种适宜区和4个立地类。根据评价分类系统编制了关中棉花立地生态条件评价图。     

基于多源遥感数据森林盖度的尺度转换

选取抚顺市为研究区,以森林盖度为研究对象,利用MODIS、TM多光谱遥感影像和航片数据,基于Bottom-up方法,建立两阶段森林盖度经验模型,并对模型进行了检验。结果表明：TM NDVI均值与地面实测森林盖度具有较好的相关性,两阶段模型可以较为精确的将航片解译的地面森林盖度扩展到中尺度空间范围;MODIS森林盖度预测值与实测值的RMSE为0．175,误差为15．9％;应用MODIS NDVI数据和第二阶段模型对抚顺市森林盖度进行估测,并将估测值转换为森林面积,结果与森林一类二类调查数据相差在15％以内,整体估测精度达到85％,在实际应用中具有一定的参考价值。     

基于TM遥感影像丰宁县森林地上生物量估测研究

利用TM遥感数据以及同期获得的野外调查样地数据,研究了河北省丰宁满族自治县森林地上生物量的遥感估测技术。提取TM遥感影像6个波段反射率及DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI和SAVI 7个植被指数,分析了森林样地地上生物量与各个因子间的关系,得出相关系数较小（均小于0.400）;因此采用Stepwise逐步回归法,建立了多元回归模型。结果表明,ρ2、ρ3、ρ4、ρ54波段反射率和有效叶面积植被指数（SLAVI）结合建立的多元回归模型,可用于森林生物量的遥感估测,估测的R2值达0.730,留一交叉验证均方根误差RMSE最小,达33.712。利用2008年的全覆盖TM影像,结合丰宁遥感分类图像,获得了丰宁县2008年森林地上生物量分布图,森林植被总生物量为1.805×107t。     

卫星遥感影像在植烟生态研究中的应用及需要解决的问题

 烟草行业在我国的经济发展中发挥重要作用。随着3S技术在农业中的广泛应用,遥感技术在烟草行业也得到深入应用。利用遥感技术可对烟田进行监测与地块面积统计,而卫星遥感影像是烟田田块调绘和统计分析的基础数据源。结合植烟生态研究中对卫星遥感影像的要求,以丽江主城区为研究区,对WorldView 2卫星影像数据的正射纠正、影像融合、图像增强等方法进行了探讨,并提出了需要解决的问题。