浙江省卫星监测林火应用初报

简要介绍了浙江省卫星监测林火现状，对卫星监测林火的结果从监测精度、森林火灾的成因、分时段卫星监测森林火灾等方面进行了分析，并对卫星监测的效益和作用进行了论述。     

基于高分一号影像光谱指数识别火烧迹地的决策树方法

森林火灾发生后,为及时、准确地掌握森林受灾情况,利用高分一号卫星(GF-1)16m宽幅影像各波段反射率信息,结合计算的归一化植被指数(NDVI)、过火区识别指数(BAI)、阴影植被指数(SVI)、归一化差异水体指数(NDWI)和全球环境监测指数(GEMI)等5种光谱指数,构建森林火烧迹地识别决策树模型(CART);在选取的研究区对该模型方法进行验证,并与最大似然监督分类法和非监督分类(ISODATA)方法所得到的结果精度进行了对比分析,结果表明:采用基于CART模型的决策树方法对火烧迹地识别结果精度较最大似然法总体分类精度提高了4.38%,Kappa系数提高了0.102 4,制图精度提高了14.96%,用户精度提高了8.50%;而采用ISODATA方法识别的火烧迹地的总体精度和Kappa系数都较低,制图精度和用户精度都没有达到1%。     

基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作

为提高低空间分辨率遥感影像在卫星林火监测部门的应用质量,获取更准确的火灾信息,制作可视效果更好、便于基层部门使用的卫星林火监测图像。本研究以2013年2月6日云南省大理市黄家村森林火灾为背景,研究了一种基于亚像元分解与增强技术的卫星林火监测图像制作技术。结果表明,通过亚像元分解与增强技术,对空间分辨率低的气象卫星遥感图像进行处理,可得到空间分辨率为30 m的图像产品,能够将低分辨率遥感影像处理成超分辨率的遥感影像图像。该技术可应用于林火监测部门发布相关的监测图像。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

园林树木遮荫功效研究进展

摘要：卫星遥感是现阶段测绘领域应用较为成熟的技术,然而在农林业病虫害监测预警方面使用较为迟缓,特别是针对省级管理机构缺乏监管技术和预警能力,本研究探索了利用卫星遥感技术开展异常变色林木监测的应用实践,以服务于区域松材线虫病防控的技术指导和督查。经过3年的应用表明,高空间分辨率卫星遥感技术具有客观、科学和实时的优势,能够为上级管理机构提供决策依据。     

基于高分三号卫星数据与Η/Α/α-分解特征参数的农作物分类研究

利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_I)和极化分量(SE_P)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_P参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_I的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。     

昆明市林火驱动因子及火险区划研究

  目的  对昆明市2000—2015年的火点数据进行分析,确定主要林火驱动因子,建立昆明市林火预报模型并进行火险区划,为昆明市林火预防提供参考。  方法  基于林火数据,选取气象、地形、植被、人为等17个林火驱动因子构建Logistic回归林火概率模型,并划分5个中间模型选取全样本的显著变量因子,用受试者工作特征曲线(ROC)进行模型检验与评价,基于全样本的模型结果分析昆明市主要林火驱动因子,并计算得到林火发生概率的最佳阈值,根据Logistic模型结果划分五级火险区。  结果  海拔、距居民点距离、距铁路距离、归一化植被指数(NDVI)值、月均地表温度、月均气压、月均相对湿度、月均风速、人均国内生产总值(GDP)等9个因子与昆明市林火发生概率存在显著关系;Logistic模型的预测准确率高达81.7%;ROC曲线下面积(AUC)的值为0.905;划分的最佳阈值为0.342;火险区划的五级火险区面积比率分别为48.82%、35.17%、11.26%、2.55%、2.20%。  结论  昆明市林火主要驱动因子是气象因子;昆明市高火险区集中分布在五华区、盘龙区、官渡区、呈贡区、西山区、安宁市等西南部地区。图4表3参22     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

FSN-20型卫星导航装置

随着二百海里渔业经济区域的划分，各种电波导航装置已引人注目。其中有6个子午仪(导航卫星)，高度1000公里，周期约107分钟左右，在和赤道呈直角的圆形极轨道上运行。(NNSS)卫星导航装置，可以在世界各地高精度测定方位。     

林业野外巡护采集信息北斗短报文编码设计及应用

我国林业野外巡护范围广,涉及的业务多、规模大,北斗卫星导航系统提供的短报文功能具有双向通信能力,是解决林区常规通讯平台存在的盲区多、信息无法有效实时传输等问题的有效手段。基于北斗短报文的特点,本文根据林业野外巡护信息传输流程和巡护信息采集内容的分析结果,设计适应于北斗短报文要求且具有较强扩展性的巡护信息编码,并在此基础上,将该编码应用于林业野外巡护管理系统的开发实现。该系统包括信息编码解码、短报文传输、通信模式自适应和多媒体信息补发等功能,确保了北斗短报文在巡护终端和调度管理中心之间信息的及时传递。