卫星遥感数据在森林采伐监测中的应用

分别采用SPOT5、TM5影像前后两期多光谱遥感影像的波谱特征变化,检测森林资源变化信息,确定变化类型,以计算机自动识别对森林资源变化(减少)的区域(伐区)进行信息提取,并在此基础上进行室内人工预判读;结合采伐证、伐区作业设计、二类调查材料,进行补充判读,得出森林采伐图斑。古丈TM5(30 m分辨率)的面积正判率为96.3%;古丈SPOT5(10 m分辨率)的面积正判率为96.9%。实证分析表明,使用中、高分辨率卫星遥感数据能对森林采伐进行监测,结合辅助材料后能显著提高森林采伐监测精度。     

连云港市花果山森林植被景观结构研究

以10 cm航空影像为数据源,以森林资源二类调查为基础,对连云港市花果山的森林植被景观结构进行分析。结果表明,研究区内麻栎树面积最大,分布最广泛;麻栎和松树是主要优势树种,乔木总面积占到研究区植被面积比例的70.75%,研究区植被结构较好。竹林（以金镶玉竹为主）和茶树是研究区内数量较多、分布较广且有区域特色的灌木;除2种主要灌木外,研究区还有大量混合生长的其他灌木,其面积总量和分布范围都仅次于麻栎树。研究区森林景观多样性指数较低,某些树种,如麻栎,景观优势度较大。森林景观以人工林为主,各种树种随机分布,形状受人工干扰较多。     

城镇风貌与形象的重塑——以什邡市洛水镇灾后重建为例

以洛水镇灾后重建为例,分析了洛水镇的区位现状,并在查看历史资料和深度调研的基础上分析了洛水镇的文脉与形象气质,从而总结了洛水镇的功能定位、文化要素、景观要素。指出洛水镇城市风貌与形象的塑造应注重自然环境与城市相结合、功能与形态相结合、继承和发扬地方文化、强调＂以人为本＂,并突出强调＂与山水相融,塑文化之魂＂的规划布置手法。在此基础上提出了规划方案,分析了设计要点、总体结构、建筑平面布局及风貌选择、景观风貌设计、绿地系统规划,探讨了在塑造城镇风貌时如何处理好城市与人、城市与环境、城市与文化之间的关系,以期实现城市的有序与可持续发展。     

A multispectral vision system to evaluate enzymatic browning in fresh-cut apple slices

Increased regulation of chemical fumigants has forced the almond industry to seek alternatives for postharvest control of insect pests in raw almonds. This paper reports developments of non-chemical treatment for postharvest disinfestation of almonds using radio frequency (RF) energy. A pilot-scale 27 MHz RF unit was used to evaluate effects of a RF treatment protocol on quality attributes in treated in-shell and shelled almond samples. The RF treatment protocol used 0.75 kW RF power, a forced hot air at 63 °C, back and forth movements on the conveyor at 0.56 m/min, and single mixing, which all improved the final heating uniformity. RF treatments sharply reduced the heating time from 86 and 137 min for hot air heating to only 6.4 and 8.8 min for the center of 1.5 kg in-shell and 2.4 kg shelled almond samples to reach 63 °C, respectively. Almond quality was not affected by the RF treatments because peroxide values, fatty acid and kernel color of treated almonds were better than or similar to untreated controls after 20 d at 35 °C, simulating 2 years of storage at 4 °C. RF treatments did not significantly affect the kernel moisture content of both types of almonds but reduced the moisture content in the shell. RF treatments may hold great potential to replace chemical fumigation for disinfesting almonds.     

基于PPP精密单点定位导航的数码航摄系统生成正射影像图

文章根据光束法区域网平差原理,利用ERDAS的OrthoBASE模块对2006年内蒙古磴口县乌兰布和沙漠拍摄的130张航空像片,共10条航带进行了GPS辅助空中三角测量,并对其进行了正射投影纠正,生成了1km2实验区比例尺为1∶1000影像图,影像图地面分辨率为0.1m,达到了相当高的精度。这也是我国林业部门第一次使用基于PPP精密单点定位导航的数码航摄系统生成的正射影像图。     

最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类

为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

微型旋翼无人机在水蚀外业调查中的应用

[目的]提高水土流失抽样调查的效率和准确度,降低难度和成本。[方法]应用微型旋翼无人机结合倾斜摄影测量技术,通过几何校正过程,多视图匹配,三角网(TIN)构建和自动赋予处理等步聚,建立调查单元的高分辨率正射影像和三维实景,然后通过人工解译的方法,得到调查区域内不同地块的边界和属性信息,代替传统现场勾绘的工作方式和技术流程。[结果]应用微型旋翼无人机有效提高了调查地块边界的精度,同时降低了现场调查的难度和成本,大大节约了调查时间。[结论]应用微型旋翼无人机提高了基于抽样现场调查方法的水土流失评价结果的可靠性,有利于促进抽样调查方法在各级政府水土流失评价中的采用,以及水土流失评价定量化技术的发展。     

基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法

作物类型准确分类是大田作业和管理的基础。该文通过无人机遥感试验获取的可见光影像,利用色彩空间转换和纹理滤波构建了色调、饱和度和亮度的27项纹理和低通滤波特征;然后采用Relief F-Pearson特征降维方法,剔除分类能力弱且相关性高的冗余特征;最后,基于优选特征训练分类模型,并结合人工分类结果对各模型进行精度比较和效果验证。结果表明:特征选择得到的H-CLP、H-Ent、I-Cor、I-CLP、I-Ent、S-CLP和I-Var是利用可见光影像进行北疆主要农作物分类的最佳特征,可在充分表征影像特征的同时降低数据冗余。支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法精度最高,整体分类准确率达83.77%,ANN和KNN分类精度次之。通过在验证区进行像素级别作物分类,发现SVM分类方法效果最好,棉花、玉米、苜蓿和西葫芦作物分类精度均达到了80%以上。该研究可为基于无人机可见光影像的农作物种植信息普查提供参考。     

基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法

为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。