基于混合像元分解的植被覆盖度模型比较研究

准确地估算植被覆盖度是生态学及全球植被覆盖变化研究的重要内容。应用遥感技术估测植被覆盖度成为近年来研究的热点之一,但影像混合像元的存在成为制约植被覆盖度提取精度的难题之一。以延庆区2014年的Landsat8OLI影像为数据源,结合二类调查及补充调查数据,采用像元二分模型法和线性光谱混合模型法对提取植被覆盖度,对比分析2种模型的适用性。结果表明,基于像元二分模型法的植被覆盖度提取精度达到85.31%,基于线性光谱混合模型的植被覆盖度提取精度达到88.76%,线性光谱混合模型的提取效果要好于像元二分模型法,最后生成了延庆区植被覆盖分布图,可为县域尺度应用Landsat8OLI影像估测植被覆盖度提供参考。     

基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

应用高分1号（GF-1）全色和多光谱（PMS）影像和k-最邻近（k-NN）方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果（245.98万m3,估测精度为86.0%）要好于偏最小二乘回归法（266.22万m3,估测精度为76.6%）。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。     

应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算

以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测。结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88%,方程精度为82.12%。     

北京延庆县植被恢复动态遥感监测研究

探讨了利用ETM＋数据得到归一化植被指数（NDVI）数据进行植被变化监测的方法,并以京津风沙源治理工程试验点延庆县为例,利用1999、2002、2006年ETM＋数据,分析了该区1999年至2006年间植被指数的变化情况.结果表明：7年来,农田植被呈现先快速减少,后期又增加的趋势;高盖度植被面积呈现增加趋势,增加了36353.16hm^2;中盖度植被面积呈减少的趋势,减少了38352.9hm^2;低盖度植被面积呈现增加趋势,增加了7029.45hm^2.1999年至2006年间,延庆县不同植被盖度有增有减,但总的趋势是增加的.     

基于WebGIS技术的森林资源空间数据库的建立

重点介绍了全国森林资源数据库建立的过程和关键技术以及建库过程中应注意的问题.     

东北云杉相容性立木材积和地上生物量模型研建

以东北云杉为研究对象,利用立木材积和地上生物量实测数据,通过利用总量直接控制和度量误差模型方法,研建相容的立木材积方程、地上生物量方程、生物量转换函数及各分项生物量模型。结果表明:地上生物量模型在引入树高因子后,改善了模型的精度和平均预估误差;所建立的东北云杉一元相容性方程,其立木材积和地上生物量模型的确定系数分别为0.94和0.97,平均预估误差分别为5.36%和3.55%;而二元相容性方程,立木材积和地上生物量模型的确定系数均在0.98以上,平均预估误差控制在3.06%以下。所建立的模型可以用于我国东北云杉林地上生物量的估计。      

森林资源信息分类及编码体系研究

按照科学性、系统性、一致性、简单性、唯一性、可扩充性、合理性和规范性等原则,采用线分类法和面分类法结合的方法,将森林资源信息分为基础类、监测类、管理类和标准类等4个基本类型,在此基础上再分若干小类。同时,将森林资源信息数据的所有属性因子分为23类。在此基础上采用线分类法与面分类法相结合的方法对森林资源信息进行编码,编码结构由标志码、要素类代码即森林资源信息大类下的小类码和属性代码等3部分组成。图2表3参13     

基于多阶抽样的林地蓄积量估测方法1）--以三峡库区为例

利用多阶抽样与实地调查技术相结合的方法，对三峡库区的林地蓄积量进行估测，并分析这种方法的抽样精度。结果表明：基于多阶抽样的林地蓄积量监测方法所估测的活立木蓄积量，与三峡库区一、二类清查数据进行误差分析，总体精度分别达到99．52％、94．19％，估计精度为87．16％，这种估测方法具有较好的总体精度和稳定性。     

林业信息术语标准化研究

为保障林业信息化建设与管理工作的顺利进行,需要优先对林业信息术语进行标准化研究.制定过程中以简洁经济、准确得体、与时俱进为指导性原则,用科学、系统的方法严格按照编制流程制定能覆盖林业信息化主要内容和关键技术的术语标准,最后形成一部科学、权威、实用、可扩充的林业信息术语标准.尽管本标准存在一定的局限性,但随着研究和实践的深入,其功能性和延伸性势必会得到完善,从而更好地为林业信息化建设服务.     

基于DEM的地形辐射校正模型的研究

在地形复杂的地区,地形校正是影像预处理的一个重要步骤。它不仅能提高遥感识别与分类的精度,还是各种定量化遥感应用的前提。本文以2002年延庆县的ETM+为数据源,采用了余弦、SCS、C、SCS+C和CIVC0等五种不同的校正模型进行了对比分析研究。结果表明,5种方法均能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息;从总体的光谱特性保真程度来说,余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差,C校正也表现一般。CIVC0校正和SCS+C校正光谱特性保持较好,但SCS+C校正也存在过度校正问题,CIVC0校正有点校正不足,但相比较CIVC0校正效果更好点。