高光谱遥感森林应用研究探讨*

详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况，对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明。对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述，最后对高光谱遥感森林应用的未来趋势作了探讨。     

高光谱遥感获取伐区调查数据的应用综述

首先论述了高光谱遥感在获取森林调查数据方面的优势;随后总结了国内外关于高光谱技术在树种识别、龄级分类、郁闭度调查及森林健康监测等方面的应用,并同时列举出高光谱遥感应用于林业上的主要处理技术;最后对高光谱遥感在我国林业上的应用现状进行了分析与展望。     

高光谱遥感森林叶面积指数估测研究现状

文中简要概述了叶面积指数和高光谱遥感的概念,分析比较了高光谱遥感与传统的宽波段遥感估测森林叶面积指数的优势,以及利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的常用方法,并对目前高光谱遥感估测森林叶面积指数存在的问题行了讨论。     

遥感技术在森林病虫害监测研究中的应用

阐述遥感监测原理,介绍遥感监测森林病虫害的发展历程,重点论述了航空遥感、卫星遥感、雷达遥感、高光谱遥感等遥感技术在森林病虫害监测研究中的应用,为森林病虫害遥感监测的生产应用提供参考与借鉴。     

森林植被遥感分类研究进展与对策

遥感分类是遥感应用中的主要问题之一,分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。本文概述了遥感分类的方法,综述了森林植被遥感分类研究的国内外进展,在此基础上分析了森林植被遥感分类存在的问题,提出了发展对策,指出基于知识的人工智能技术和高光谱技术是森林植被遥感分类未来的发展趋势。     

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。     

遥感技术在森林病虫害监测中的应用研究进展

总结了近50年来遥感技术在森林病虫害监测领域的研究进展。将近年来遥感监测病虫害的主要方法归纳为影像分类法和影像差技术法,遥感监测森林病虫害的模型概括为3种主要应用模式:1)各类植被指数形式模型;2)采用所用通道的其他组合形式模型;3)各通道与生态因子的混合形式模型。根据分析研究提出了今后遥感监测森林病虫害研究的4个主要方向:1)热红外波段监测森林病虫害的应用研究;2)森林病虫害遥感监测物理模型的研究;3)森林病虫害遥感监测的基础理论研究;4)高光谱、高空间和高时间分辨率遥感数据的应用研究。     

基于高光谱遥感影像的森林病虫害监测研究进展

总结了高光谱遥感监测森林病虫害的机理与操作流程,在此基础上,重点阐述了利用高光谱影像监测植物病虫害的研究现状,最后分析了高光谱遥感影像应用于森林病虫害监测研究中存在的不足,并对未来的研究趋势进行了展望。     

基于遥感的广州市森林健康分析与恢复对策研究

以Landsat 5 TM为信息源,广州市为研究区,遥感(RS)、地理信息系统(GIS)及统计分析等为手段,结合实地调查及文献资料,用相关分析和主成分分析方法分析森林健康状况的遥感光谱、植被指数特征。结果表明:遥感光谱值和植被指数能在一定程度上反映森林健康状况,特别是TM2,TM3,TM4,TM7光谱值和植被指数DVI,ARVI,PVI;健康和较健康森林的遥感光谱值和植被指数差异较小,不足以区分健康和较健康森林,但健康和亚健康森林的遥感光谱值和植被指数存在较大的差异,可利用它们取值范围的差异判读健康和亚健康森林;广州市森林健康状况良好,健康森林(含较健康森林)占71.74%,亚健康的森林(含不健康森林)占28.26%。     

遥感技术在森林树种多样性监测中的应用研究进展

树种多样性的快速、有效监测能够促进生物多样性保护与研究以及森林可持续管理。遥感技术正逐渐成为森林生物多样性大面积快速监测的新兴手段,为树种多样性空间格局信息的快速提取提供了有力保证。以数据源为线索,文中系统阐述了近年来多光谱遥感、高光谱遥感、激光雷达、微波遥感及多源遥感协同方法在树种多样性监测中的应用研究现状,并从数据源、数据平台、遥感异质性指数、数据时间特征和监测模型5个方面讨论了森林生物多样性遥感监测研究的发展趋势,旨在为生物多样性遥感监测研究提供有益启示。     

基于ERDAS的森林资源遥感信息初步研究

以图像处理系统ＥＲＤＡＳ为基础，以ＴＭ卫星遥感图像和地面森林资源调查数据为材料，讨论了ＥＲ－ＤＡＳ计算机图像处理的有关过程，研究了如何把遥感图像和森林资源调查数据相结合并从中提取相关信息的方法，建立了遥感图像与ＧＩＳ资源数据库之间的对应关系。结果表明，该研究方法正确可行，输出图像精度高，可为森林资源管理工作提供重要的遥感基础信息。     

基于多源数据协同作业的森林信息提取研究进展

传统森林调查手段正逐渐被激光雷达、光学遥感及卫星遥感等新兴的遥感技术所代替。随着研究的不断深入，单一遥感数据源往往难以满足高精度的森林信息提取需求。因此，文中以激光雷达为研究主体，综述摄影测量、高光谱遥感及卫星遥感等多种遥感技术在森林信息提取中不同遥感技术协同作业的研究进展。相较于单一数据源，多源数据协同作业在森林结构参数提取、生物量估测以及树种识别等领域均有明显优势。结合目前的研究工作，从数据获取成本、获取方式、多源数据融合、配套软件及系统构建等方面展望了多源数据协同作业方式的发展趋势。     

森林冠层叶片氮浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植物生命活动所需的重要营养元素，在森林植被的光合作用和生态系统固碳方面起着关键作用。因此，理解森林叶片氮浓度在叶片和冠层（遥感像元）尺度上的高光谱特征，是开展森林冠层叶片氮浓度（CNC）遥感反演、优化森林碳循环模拟、应对气候变化的重要基础工作。当前，森林CNC的光谱特征提取受到冠层结构因素的影响，其高光谱遥感反演的理论亦不明确。文中通过梳理国内外大量植被叶氮高光谱反演的代表性研究成果，以时间为轴线从叶片和冠层2个尺度上进行文献综述，详细阐述当前国内外森林叶氮浓度高光谱遥感反演的主要方法、研究热点和面临的问题，并对近年来学界关于森林冠层结构在冠层叶片氮浓度遥感反演中的影响进行综述，并展望森林冠层叶氮浓度高光谱遥感反演的发展方向。     

国内外林业遥感应用研究概况与展望

林业遥感技术不仅可以直接获取森林资源管理的数据，更能进一步揭示森林经营管理的生态影响。伴随合成孔径雷达、激光雷达、高光谱、热红外等高分辨率遥感设备和技术的快速发展，遥感在森林生物生态属性上的定量和定性测绘与监测方面发展十分迅速。文中重点介绍近几年国内外遥感在森林分布、组成、结构、动态和干扰、生产力监测上的应用概况，并从拓展林业遥感研究目标和维度、加大投入、提升平台建设能力和重点关注林业工程及数字林业规划等方面提出林业遥感未来的发展趋势。     

基于高光谱遥感技术的森林树种识别研究进展

在详细介绍高光谱树种识别研究方法的基础上,总结了国内外利用高光谱数据进行森林树种识别的研究应用现状;剖析了目前研究中存在的主要问题;指出了今后开展高光谱树种研究的方向与潜力。     

城市林业中高光谱遥感技术应用现状与展望

高光谱遥感技术现已成为林业遥感研究的前沿技术之一,在林业定量监测及分析方面具有很大的潜力,同时也为森林经营与管理提供了一种更为科学和实用的新技术手段。文章主要从森林树种高光谱的分类与识别、森林树种主要生化参数模型估算、森林监测与高光谱遥感技术3个方面,总结归纳了高光谱遥感在林业上的主要研究现状,并对高光谱遥感技术在林业研究中的应用前景作了展望。     

激光雷达和高光谱遥感技术在树种识别中的应用

快速准确识别树种是研究和保护森林资源的基础,通过遥感技术进行树种识别已成为森林调查重要手段之一。激光雷达数据可以提供森林垂直结构的信息,而高光谱遥感数据可以提供树木详细的光谱信息,因此联合激光雷达和高光谱数据能够提高树种分类精度。文中阐述了激光雷达和高光谱遥感在森林树种识别中的研究现状,总结了单一遥感源进行树种识别的优缺点,介绍了联合激光雷达和高光谱遥感数据的树种识别方法,最后从数据平台、数据提取、数据融合及识别模型等4个方面探讨了当前树种识别研究中面临的问题以及未来的研究方向,旨在为提高树种识别精度提供参考。