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。     

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。     

基于高光谱和激光雷达数据的林分类型识别

【目的】探讨随机森林、支持向量机分类器下机载高光谱影像和激光雷达点云数据源对林分类型识别的影响,并检验叶绿素在林分类型识别中的作用,为提高林分类型分类精度提供科学依据,为森林资源管理和监测提供技术支持。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场老山施业区为研究区,以机载高光谱影像和激光雷达点云为数据源,在多尺度影像分割基础上,从高光谱影像中提取光谱、纹理和叶绿素指数等特征,从Li DAR点云中提取高度、强度等特征。通过随机森林的特征选择,选取重要性较高的特征变量,在随机森林和支持向量机分类器下,以影像分割数据为试验样本,设置6种分类方案(随机森林分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合、高光谱影像数据、激光雷达点云数据,支持向量机分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合、高光谱影像数据、激光雷达点云数据),对阔叶混交林、樟子松林、落叶松林、红松林和蒙古栎林5种林分类型进行识别,比较不同分类器下不同数据源的分类效果。【结果】高光谱影像数据共提取34个特征变量,激光雷达点云数据共提取72个特征变量,经特征选择后,高光谱影像数据和激光雷达点云数据各选取11个重要性较高的特征(共22个),其中高光谱影像数据提取的归一化植被指数(NDVI)重要性最大。6种分类方案中,随机森林分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合的分类精度最高(88.02%),支持向量机分类器下激光雷达点云数据的分类精度最低(76.19%)。多源数据协同的平均分类精度(86.22%)高于单源数据(79.98%),随机森林分类器的平均分类精度(82.92%)高于支持向量机分类器(81.19%)。叶绿素指数参与分类后,分类精度提高约3.32%。5种林分类型中,阔叶混交林分类效果最好,平均分类精度为92.62%,红松林分类效果最差,平均分类精度为49.67%。【结论】多数据源较单源数据可更好地提高分类精度,即2种数据协同可以提高林分类型识别精度;单一数据源相比,高光谱影像数据源的分类效果更好,光谱特征是林分类型识别的重要影响因子;林分类型识别时,不同机器学习模型相比,随机森林分类器较支持向量机分类器分类效果更优;叶绿素作为生物化学参数对林分类型识别有积极影响。     

高光谱遥感森林树种分类研究进展

从基于光谱特征、基于光谱匹配和基于统计分析方法3个方面,论述了高光谱遥感数据进行森林树种分类的应用研究状况,分析了目前研究中存在数据质量与保障性相对滞后、缺乏有效的处理算法等问题,指出了进一步完善森林树种光谱数据库和加强高光谱数据研究的高光谱树种研究方向.     

高光谱对森林资源规划调查中土地类型分类的展望

随着多光谱遥感技术的不断完善,高光谱遥感数据逐渐扩大了其应用范围。文章着重介绍高光谱遥感在森林规划调查中对于土地类型分类精度的研究现状,以及识别不同林业土地种类的方法。     

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。     

高光谱遥感森林信息提取研究进展

针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨.     

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。     

机载LiDAR和高光谱融合实现普洱山区树种分类

[目的]通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究,为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。[方法]将2014年4月航拍的机载AISA Eagle II高光谱和Li DAR同步数据融合,利用点云数据提取的数字冠层高度模型(CHM)得到树种的垂直结构信息,结合经过主成分分析(PCA)的高光谱降维影像,选用支持向量机(SVM)分类器进行分类。[结果]普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和Kappa系数分别为80.54%、0.78,比单一高光谱影像数据分类精度分别提高6.55%、0.08,其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了90.24%。[结论]该方法对山区主要树种的识别是有效的,将机载Li DAR与高光谱影像融合可以有效改善分类精度。     

基于AISA Eagle II机载高光谱数据的普洱市山区森林分类

山区森林的精细分类一直是遥感研究的一个难点,而利用高光谱技术识别地物和树种具有巨大潜力。山区的AISA Eagle II机载高光谱数据需经过大气校正和地形辐射校正后才能获得准确的树种光谱信息。采用Support Vector Machine(SVM)方法对山区森林按照森林类型以及树种进行分类,分类结果与实测样地数据和CCD高分辨率影像验证表明:利用AISA Eagle II机载高光谱数据对试验区的森林类型区分具有较好的分类结果,总体精度为97.74%;在树种分类方面也同样具有不错的分类潜力,总体精度为92.11%,但在阔叶树种间存在错分、漏分的现象。     

激光雷达技术及其在林业上的应用

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有其他遥感数据无法比拟的优势。介绍激光雷达遥感的基本原理、大光斑和小光斑激光雷达系统的特点,对它们在林业上的应用现状进行评述,重点分析激光雷达反演森林参数的方法,对激光雷达的林业应用前景进行分析和展望。     

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。     

星载激光雷达波形长度提取与林业应用潜力分析

森林是重要的环境资源,作为陆地生态系统的主体,森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂、物质资源最丰富的生态系统.我国虽然是一个森林资源相对较少的国家,森林生物量依然是陆地植被总生物量的主要组成部分.鉴于森林的重要性,世界各国都投入很大的力量对森林资源进行保护,每隔一定年限对其进行调查和监测.     

干旱胁迫对胡杨叶片色素及光谱特征影响的研究进展

胡杨作为塔里木河流域的建群种与生态恢复的指示器,是遏制土地荒漠化和保护群落稳定结构的天然屏障.仅依靠人工调查对荒漠河岸林进行监测已不能满足当下维系塔里木流域生态环境,高光谱遥感成为当下胡杨种群监测识别的重要手段.就沙漠干旱地区胡杨叶片色素高光谱遥感监测的主要研究成果做出了概括,并经过对有关论文内容的总结与数据的梳理,明...     

国外森林地上部分碳汇遥感监测方法综述

森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用, 森林碳汇的计量和监测方法备受关注, 其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法, 并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛, 人工神经网络法具有更高的估算精度; 2)微波雷达系统能够穿透云层, 可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算; 3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的, 可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。     

三维成像激光雷达遥感技术在林业中的应用

激光雷达三维遥感是获取各种森林冠层特征参数的一种突破性技术, 具有精确地直接测量和估计森林结构特征的能力。文中介绍了三维成像激光雷达技术的背景、发展情况及其在林业中的应用, 详细分析了通过激光雷达直接测量、建模或推断及多源融合获取森林结构特征参数的方法。