基于大比例尺航片的针叶树种分类

为了提高航片上针叶树种的分类精度,以凉水国家级自然保护区1∶2000正射影像、DEM及同期森林资源二类调查的固定样地数据为基础,对正射影像进行监督分类,通过栅格矢量转换,提取针叶林专题图.在此基础上,分别用监督分类、专家分类和子像元分类的方法对针叶树种进行分类,并用固定样地数据分别对分类结果进行精度评价和对比分析.在整...     

基于大比例尺航片的单株立木坐标提取

以凉水林场1:8 000大比例尺航片上的树冠影像为基础,通过栅格矢量转换、转换算法调整及图层矢量编辑生成了红松(Pinus koraiensis)树冠多边形图层。在ArcGIS中对该图层通过VBA(Visual Basic For Applica-tions)编程调用多边形属性算法,提取红松树冠多边形的重心作为红松立木的坐标,并与实地实时动态差分法RTK(Real-Time Kinematic)精确定位面积为9 hm2的阔叶红松林样地内红松立木坐标数据进行了检验与分析。结果表明,对于胸径(HDB)达到30 cm以上的红松,其坐标提取精度达到90%以上,且径阶越高,提取精度越高。     

基于高分辨率影像的苹果园信息提取

本论文目的主要是利用苹果园地的光谱特征,结合地面实测资料,根据苹果树的物候期确定苹果园地遥感识别的最佳时相,同时利用遥感信息和DEM数据进行果树种植面积的提取,建立快速、准确的遥感图像苹果园地识别模型。本文对比了面向对象分类法、监督分类法、分层分类法3种方法,结果认为面向对象分类的具有较高的苹果地信息提取精度,基于分层分类法的精度高于传统的监督分类方法。     

基于树种分类的高分辨率遥感数据纹理特征分析

遥感图像尤其是高分辨率（1~4 m）遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19 19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为最佳纹理组合,能有效减少数据冗余。高分辨率遥感数据纹理信息的运用为树种分类识别时的特征选择提供了有利技术参考。图4表3参19     

基于ENVI4.5的土地利用覆被信息监督分类对比研究——以海南省屯昌县为例

选取海南省屯昌县作为试验区,以2005年土地利用现状图和2008年经校正的SPOT影像为数据,利用ENVI4.5中的监督分类提取了影像中的耕地、园地和林地信息,并对提取精度进行比较分析。结果表明,平行六面体法在提取耕地信息方面的精度最高,可以达到85.60%,最小距离法在提取园地信息时可以实现82%的精度,最大似然比分类法提取的林地信息精度在80.38%。"异物同谱"和"同物异谱"现象是也是影响分类精度的主要原因。     

基于HJ-1星CCD数据的面向对象人工表面信息提取研究——以陕西关中平原为例

以2010年HJ-1号卫星CCD数据为主要数据源,采用面向对象分类方法,提取关中平原人工表面信息。在eCognition软件平台的支持下,综合影像光谱信息、纹理、形状和地理空间关系等特征参数,并添加DEM、Slope、TM数据、样本点数据以及特征指数等辅助信息,依据决策树分类思想,进行多尺度分割逐级提取地物类型。结果表明：利用HJ-1号卫星数据提取区域人工表面信息是可行的,采用面向对象的计算机自动分类方法提取人工表面信息的效率明显提高,且精度达到85.90%。     

面向对象的最优分割尺度下多层次森林植被分类

对福建省将乐国有林场地物进行分析,结合QuickBird高分辨率影像及其重采样低分辨率影像进行多层次分割,同时结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,以实现影像地物最佳分割效果。对不同分割层次下对象光谱特征、纹理特征等进行提取,应用专家知识及统计特征选取影像对象特征和确定阈值,实现研究区域森林地物及树种的分类。对森林植被等分类总精度达到80．53％。     

基于无人机可见光图像的作物分类研究

【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。     

结合多尺度纹理特征的高光谱影像面向对象树种分类

目的基于机载高光谱影像的分类研究中，利用不同尺度纹理特征与面向对象分类相结合的方法在树种分类的研究中应用较少，并且相关研究主要针对单一树种识别而不考虑多种树种，因此对于复杂林分中的树种识别能力有待进一步研究。本研究拟探究不同尺度纹理特征结合面向对象的分类技术在树种精细分类中的应用效果。方法利用机载高光谱数据进行面向对象的树种精细分类。根据研究区内地表类型情况，采用分层分类的方法区分非林地、其他林地与有林地，对有林地进行树种的精细分类。从机载高光谱图像中提取特征变量，包括独立主成分分析ICA变换光谱特征以及空间纹理特征，分析各树种的光谱反射率及所适合的纹理尺度，依据不同尺度纹理特征进行分层分类，比较不同特征利用支持向量机SVM分类的树种分类结果。结果结合单一尺度纹理特征的分类结果总体精度为87.11%，Kappa系数为0.846；结合不同尺度纹理特征的分类总体精度为89.13%，Kappa系数为0.87，相比于仅利用光谱特征的分类精度分别提升了4.03%和6.05%。说明在面向对象的分类中，纹理特征的加入对于提升树种分类的精度具有显著效果。结合不同尺度纹理特征的树种分类精度要高于单一尺度纹理特征的分类精度，尤其在其他阔叶树种和马尾松树种的分类中，制图精度较单一纹理尺度分别提高了5.48%和6.12%。结论利用不同尺度的纹理特征分类比单一尺度纹理特征分类更具优势，提高了纹理特征在树种分类中的贡献率；综合利用机载高光谱影像的光谱特征和不同尺度纹理特征的面向对象分类方法，使得树种识别更为精细和准确。该方法对于复杂林分树种的分类是有效的，能够满足机载高光谱影像树种精细识别的应用需求。      

基于无人机影像的高郁闭度杉木纯林树冠参数提取

  目的  冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。  方法  以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。  结果  面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。  结论  研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。      

基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

  目的  基于帽儿山红松人工林63块样地2 972株红松数据，利用非线性混合模型构建红松枝下高模型，为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。  方法  本文首先使用8个常用的枝下高模型，选出最优基础模型；其次，研究林分变量或单木变量对枝下高的影响，建立含林分变量的枝下高模型；最终在基础模型和含林分变量模型的基础上，考虑样地效应对红松枝下高的影响，构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式（随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树）和8种样本大小（1 ~ 8株树）对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。  结果  Logistic模型拟合精度好，符合生物学意义，且模型形式简单，选为最优基础模型。除树高、胸径以外，大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性，加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时，建议抽取胸径最小的4个样本；当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。  结论  枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型，建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。      

立地因子对红松针叶内保护酶活性的影响

为了研究立地因子对红松抗性的影响,利用正交试验探索不同坡度、坡位、坡向对自然生长条件下红松针叶内2种保护酶———超氧化物歧化酶(SOD)与过氧化物酶(POD)活性的影响。结果表明,SOD活性与POD活性在树冠不同方位针叶内差异显著,活性最大值均出现在树冠西侧。坡度、坡向对红松针叶内SOD及POD活性有显著影响,而坡位影响不显著。影响SOD活性的最主要立地因子为坡向,影响POD活性的最主要立地因子为坡度。     

林木竞争对红松人工林立木生物量影响及模型研究

基于红松人工林生物量实测数据,研究立木总生物量与各分项生物量(树干、树根、树枝和树叶)分配特征,以 及林木竞争对生物量分配的影响,并建立红松人工林立木总量与各分项的生物量模型。结果表明:叶生物量主要 集中在树冠中、下层且在中、下层的分布无显著差异,枝生物量从上层到下层逐渐增加;林木竞争强度与胸径、树 高、树冠比、树干、树枝、树叶和树根生物量呈显著幂函数关系,随着竞争强度的增大,胸径、树高、树冠比、树干、树 枝、树叶和树根生物量均逐渐减小(P 0.05),而根茎比并不受林木竞争强度的影响;树干生物量占总生物量的百 分比有减小的趋势,树枝、树叶生物量占总生物量的百分比有增大的趋势,树根生物量占总生物量百分比与竞争强 度无显著相关性;本文建立了立木总量与各分项生物量模型,所有模型都能对红松立木生物量进行很好的估计。      

透光抚育对长白山“栽针保阔”红松林群落结构和凋落物影响

[目的]为加快阔叶红松林恢复,完善"栽针保阔"恢复理论体系,并为阔叶红松林恢复实践提供科学依据。[方法]运用采伐试验方法,研究上层透光抚育(对照-栽针未采伐、轻度采伐-25%、中度采伐-50%、强度采伐-75%、皆伐-100%,采伐强度是指蓄积比例)对长白山中期(33年)"栽针保阔"红松林群落结构、群落蓄积量及凋落物的影响规律。[结果]①随着择伐强度增大,红松的重要值逐渐上升(0.364%~0.732%),红松在群落中的优势地位逐渐上升,而阔叶树种重要值却不断下降。②轻、中度择伐较对照凋落物量(6.11±0.42~7.45±0.79 t/hm2)显著提高了8.6%和13.7%(P0.05),强度择伐和皆伐降低1.2%和6.7%,但仅皆伐降低显著(P0.05);对于凋落物碳储量,中度择伐使其凋落物碳储量(2.13±0.39~2.82±0.37 t/hm2)较对照提高19.5%(P0.05),皆伐使其降低9.8%(P0.05)。③皆伐、强度择伐、中度择伐和轻度择伐蓄积量(221.2~260.6 m3/hm2)较对照群落分别提高了26.9%、19.5%、15.9%和7.7%,且均与对照之间存在显著差异(P0.05)。而对于红松蓄积量(36.6~184.4 m3/hm2),皆伐、强度择伐、中度择伐、轻度择伐依次较照样地提高了5.0、4.1、2.8、1.9倍,且均与对照有显著差异(P0.05)。[结论]从促进林分稳定性、维持凋落碳储量及提高森林的生态效益综合考虑,采伐强度应以中低度透光方式为宜。     

透光抚育对长白山阔叶红松林冠下红松光合作用的影响1）

以长白山阔叶红松林为研究对象,通过对不同冠层郁闭度冠下生长季节（5—10月份）红松光响应曲线的测定,研究透光抚育对红松光合作用的影响。结果显示：红松光合作用光响应曲线显著的季节变化模式反映了红松对当地水热等气候条件的适应性。表观量子效率与太阳辐射量呈显著负相关（ r＝0．9,p＜0．05）,温度和降水解释了最大净光合速率季节变化的70％;暗呼吸速率与日照时间显著负相关（ r＝0．92,p＜0．05）。红松光合作用光响应曲线随冠层郁闭度变化模式清晰。红松生产力在0～0．3郁闭度组,特别是在0．2～0．3郁闭度组为最优,对应的红松最大净光合速率最优,暗呼吸速率最小。     

凉水自然保护区猴腿蹄盖蕨分布特征及其可持续利用

以凉水自然保护区内猴腿蹄盖蕨为研究对象,通过研究其分布规律及地上生物量特点,为猴腿蹄盖蕨资源的可持续利用提出了合理化建议。研究结果如下:1)保护区内猴腿蹄盖蕨的高度、密度和单位面积地上生物量随着海拔的升高而降低;2)不同森林类型单位面积猴腿蹄盖蕨的地上生物量差异很大,其排序为:谷地云冷杉林＞河岸杂木林＞人工林＞枫桦红松林＞椴树红松林＞鱼鳞云杉红松林＞谷地落叶松林＞云冷杉红松林＞谷地白桦林＞山地山杨林＞柞树红松林;3)猴腿蹄盖蕨在不同森林类型中地上部分的干物质量也各不相同,其中谷地云冷杉林(4961 hm2)最高（226 420.1 kg）,柞树红松林(10.0 hm2)最低（0）,排序为:谷地云冷杉林＞枫桦红松林＞椴树红松林＞河岸杂木林＞人工林＞云冷杉红松林＞鱼鳞云杉红松林＞山地山杨林＞谷地白桦林＞谷地落叶松林＞柞树红松林;4)在保护阔叶红松林生态系统的前提下,建议选择谷地云冷杉林、谷地落叶松林、河岸杂木林、谷地白桦林和人工林为猴腿蹄盖蕨资源开发利用的区域。      

吉林白石山林区过伐林的类型、乔木树种多样性及生态位分析

该文根据极点排序和群落外貌及其所受到的干扰程度对吉林白石山林区的过伐林类型进行了初步的划分；计算了不同过伐林样地乔木树种的多样性指数，从生态优势度、均匀度和丰富度几方面对其进行了分析；在此基础上提出了一种较为简明的多样性指数公式．树种多样性指数与群落受到的干扰程度有关，多样性指数在受到中等干扰的过伐林中最大．计算了各树种的高度生态位宽度值，分析了各树种在高度上的生态位重叠，结果表明各树种在以光为主导因子的生态资源轴上的竞争能力的大小与其耐荫性的相对大小基本上是一致的     

红松容器苗造林技术

针对我国东北林区红松更新造林难度大、成活率和保存率低等实际问题,采用红松容器苗和自行研制、配套的苗木集装运输设备及植苗器具,进行不同季节的更新造林试验。结果表明：造林后的前两年,容器苗无缓苗现象,幼树的高、径生长量明显大于裸根苗,大幅度提高了造林成活率与保存率,从而使幼林尽早郁闭。解决了干旱瘠薄的陡坡地段红松造林不易成活的难题。容器苗造林技术的推广作用,结束了我国北方高寒林区单一裸根苗造林的历史。     

异砧嫁接红松培育速生用材林

１９６５年针叶树嫁接试验中，红松异砧嫁接获得成功。嫁接亲本组合是以樟子松或赤松为砧木。用红松作接穗。１９７２年应用于培育红松速生用材林。嫁接２０年后，经检验接口愈合正常，受光良好的条件下，异砧嫁接红松材积生长量是对照红松的２．０４倍，并大大增强了对不良环境的适应性，可扩大红松人工林的立地分布和自然地理分布区域，缩短红松培育周期，实现红松林种一步到位，具有显著的经济效益和社会效益。     

红松坚果林无性系种质资源的评价探讨

选取苇河红松种子园15无性系为供试材料,对红松种子的形态指标、种仁及种壳的物质成分及含量进行变异分析、主成分分析,揭示红松种实性状的变异特征及规律,选育优良的红松无性系。结果显示,红松种实性状存在丰富的变异。在红松形态指标中,种长的变异系数最小(8.66%),种仁重的变异系数最高(17.5%);在种仁的物质成分中,碳水化合物的变异系数最大(61.35%),油脂的变异系数最小(9.95%)。对松仁油脂成分检测表明,共检测到11种脂肪酸,包括5种饱和脂肪酸和6种不饱和脂肪酸,不饱和脂肪酸以亚油酸(C18:2△9c,12c)含量最高,达到42.126%。检测松仁中氨基酸成分表明,松仁中含17种氨基酸成分,氨基酸总量的质量分数平均值为34.477%,其中含有7种人体必需的氨基酸,必需氨基酸的质量分数平均值为8.314%。通过主成分分析方法,按照20%无性系入选率选取了WH028、WH019、WH071作为优良无性系。