基于高分辨率遥感影像的森林信息提取方法综述

传统的森林资源调查需要耗费大量的人力和物力。高分辨率遥感影像由于具有亚米级的空间分辨率,给森林类型的识别和森林数量因子的测量提供了可能。目前应用高分遥感影像提取森林信息的方法越来越多,通过文献调研,分析高分辨率数据在树高、树冠、树种、郁闭度、蓄积量参数方面的提取方法和存在的问题。对基于高分数据的森林信息提取方法及研究发展趋势进行了展望。     

基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究

如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面向对象的方法对ALOS遥感影像进行森林植被变化信息的提取,个数精度达到80.85%,面积精度达到84.90%。此研究为森林植被变化信息的提取提供了又一有效的方法。     

面向对象遥感图像森林变化检测的工程化应用方法

在多年遥感图像森林变化检测研究和大规模实际应用的基础上,提出了面向对象高空间分辨率遥感图像森林变化检测工程化应用的流程和方法体系,包括图像预处理、小班专题图整理、图像分割与信息提取、面向对象图斑分类、分类结果修正、变化图斑提取、外业工作图制作。该方法体系无需复杂计算,简单易学,便于流程化操作,非遥感专业人员通过短期培训即可完成某个步骤的操作。针对1期遥感图像和2期遥感图像的两种情况,分别介绍了该方法体系的具体应用。     

森林病虫害高光谱遥感监测的研究进展

高光谱遥感技术在森林病虫害监测中具有较强的优势和巨大潜力。文章介绍了高光谱遥感监测森林病虫害的主要原理,从基于高光谱数据提取的生化参数、基于高光谱遥感影像的图像处理和分析技术以及基于高光谱数据的统计分析与建模技术进行森林病虫害监测等方面阐述了高光谱遥感监测森林病虫害的研究现状,并指出森林病虫害高光谱遥感监测存在的关键问题及未来的发展趋势。     

利用遥感技术预测人工林木材性质及其产品价值的初探

阐述了遥感技术在森林树冠参数提取以及林木冠层与木材结构、性质间的关系研究现状,分析了树冠冠层和木材性质二者之间潜在的关系,探讨了利用高空间分辨率遥感卫星影像(QuickBird)数据分析林木树冠冠层特征的方法,提出了遥感树冠因子与木材性质间的关系模型的构想,进而进行木材性质的预测和产品经济价值的评价。     

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。     

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。     

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。     

基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取

树冠是树木获取光能并进行能量转换的主要场所,在监测树木长势,估算树木生物量等方面具有重要作用。及时准确获取树冠参数信息有助于研究树木生长状况和森林变化动态,有效改善森林经营管理。无人机遥感具有快速机动、云下飞行、影像分辨率高、成本低等优势,非常适合于亚高山针叶林树冠遥感影像的获取。论文以贡嘎山雅家埂局部范围亚高山针叶林为研究对象,采用固定翼无人机获取可见光遥感影像,基于面向对象方法自动提取了亚高山针叶林的东西冠幅、南北冠幅、单元面积树木数和郁闭度等参数。以目视解译结果作为参考数据进行验证,东西冠幅和南北冠幅的提取精度分别是0.765 1和0.855 6,单元面积树木数和郁闭度的提取精度分别是0.99和0.92。研究结果表明,基于无人机遥感影像的树冠参数信息自动提取方法高效可靠,能够满足亚高山针叶林生长状况快速评价与动态遥感监测的需求。     

遥感技术在湿地资源调查中的应用研究

遥感技术的出现为湿地生态系统的宏观研究提供了有力的手段,高空间分辨率卫星遥感的发展和应用使湿地资源监测从传统地面调查向计算机信息化提取转化.SPOT5遥感数据在资源监测方面具有高分辨率和价格适宜的特点,较传统中低分辨率卫星更适合用于林业资源的调查和监测研究,目前已被林业部门普遍采用.     

基于时空适应反射率融合模型的林区遥感应用研究

高空间、时间分辨率遥感数据在林业遥感变化监测方面具有重要的作用,然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间和时间分辨率上存在着不可调和的矛盾。本文针对神农架林区多云雾高时空分辨率数据缺乏的现状,提出了一套区域尺度高时空分辨率植被覆盖度数据构建方法。首先,利用LandSat8数据进行预处理,得到高分辨率的NDVI数据,并将MODIS NDVI数据进行重投影、重采样等预处理;其次,利用STARFM模型进行高分辨NDVI预测,利用评价因子选择最佳算法参数,并利用二分模型计算植被覆盖度;再次,以LandSat8获取的真实数据与预测数据进行精度评价;最后,选取黑龙江小兴安岭西北部林区生长季数据进行验证试验。结果表明:利用该方法可以在神农架林区获得预测日期的较好的NDVI及植被覆盖度,精度分别为90.8%、82.60%。此外,通过验证试验,可以获得同年生长季小兴安岭林场较好的NDVI以及植被覆盖度,精度分别达到92.86%、88.65%。     

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。     

基于航空影像的树冠提取方法研究

用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘是近年来林业遥感领域研究的热点。本文以覆盖实验区的航空影像为例,采用面向对象的多尺度分割方法,逐级对植被对象、树冠对象和分树种模式进行分割,有效地提取了影像中的树冠大小信息。     

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。     

SPOT5遥感影像制图技术研究

随着遥感技术的发展和日臻完善,遥感数据在地理制图方面也得到了广泛的应用。针对高分辨率影像信息量极其丰富的特点,结合广东省森林资源调查具体情况,提出了基于SPOT5数据的遥感制图流程及方法等。     

基于高分二号遥感数据的森林自然度等级划分

以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法。以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号(GF-2)遥感影像数据的特点,从GF-2影像上提取遥感光谱、纹理等特征并结合地形特征,采用随机森林算法在大尺度范围对九华山林场森林自然度等级进行分类研究。结果发现:以GF-2数据为基础提取的植被指数、光谱、纹理等特征与地形特征结合,采用随机森林算法可较好地划分森林自然度等级,总体分类精度高达93.97%,Kappa系数为0.91。对森林自然度等级影响最重要的6个特征因子为高程、坡向、坡度、纹理均值、光谱主成分变化分量和归一化植被指数(NDVI)。结果表明,基于遥感影像提取的特征和地形特征结合进行森林自然度等级划分的研究方法具有可行性,为大面积区域的森林自然度等级划分奠定基础。     

应用卫星遥感技术监测林火燃料可燃性研究现状与发展趋势

遥感可以提供燃料和其可燃性空间分布的信息,准确地了解燃料属性的时空动态,特别是空间分辨率高、覆盖范围大的燃料类型和燃料可燃性的遥感图像可以大大提高火险预报精度并有效地采取措施控制火燃烧的行为。本文通过文献综述,分析了应用卫星遥感技术监测林火燃料可燃性的国内外进展和未来发展趋势。     

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。     

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。