基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性

【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理特征和全色波段纹理特征,使用随机森林算法筛选变量并对3种多样性指数进行建模,设置不同纹理提取窗口来寻找最优窗口。【结果】基于随机森林算法的RFE冗余变量去除方法可从众多遥感变量中快速选择对模型精度具有显著贡献的少量变量。多光谱数据3×3窗口纹理特征、全色数据7×7窗口纹理特征和植被指数结合的特征集对3种多样性指数具有较好估测结果,其决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)分别为0.47和0.300(Shannon-Wiener多样性指数)、0.53和0.042 (Simpson多样性指数)、0.61和0.051 (Pielou均匀性指数)。植被指数中类胡萝卜素反射率指数与3种多样性指数具有显著相关关系。【结论】高分2号遥感数据中的植被指数和纹理特征可有效估测研究区森林木本植物物种多样性。类胡萝卜素反射率指数可体现森林中类胡萝卜素相对于叶绿素的含量,在秋冬季节作为反映常绿树种和落叶树种分布的指数,对森林木本植物物种多样性估测具有最大贡献。使用星载遥感数据预测的多样性和均匀性指数分布可有效监测森林木本植物物种多样性变化。     

机载AISA Eagle Ⅱ高光谱数据在温带 天然林树种分类中的应用

以内蒙古根河地区的温带天然林试验区为研究对象,采用支持向量机(SVM)方法,对经过大气校正后的机载AISA Eagle Ⅱ高光谱地表反射率影像分航带进行树种分类,将地面光谱测量与高光谱同平台的高分辨率航空相片结合,进行训练样本的选择,使用地面样地数据对分类结果进行验证。结果表明:利用AISA Eagle Ⅱ高光谱影像对温带天然林区分类的总体精度和kappa系数分别达到了96.71%和0.95;灌木分类精度最高,其制图精度和用户精度分别达到了98.07%和98.31%;落叶松和白桦的用户精度分别为98%和94%。     

地形对大光斑激光雷达森林回波影响研究

利用三维激光雷达森林回波波形模型模拟了地形对波形的影响,并用ICEsat GLAS的数据对模拟结果进行了验证.结果表明坡度对大光斑激光雷达波形影响较大,随着坡度的增大,地面回波和树冠回波都展宽,波形长度也随之增加,同时地面的波峰和植被的波峰值都降低,来自地面的回波明显减少,并逐渐与靠近地面的回波发生信息混叠.鉴于二者的关系呈近似线性正相关,在实际的森林参数反演中可望通过减去一个含有坡度或地形起伏度的因子进行地形效应纠正.     

高光谱数据森林类型统计模式识别方法比较评价

在我国东北地区获取EO-1 Hyperion高光谱数据,以高空间分辨率的全色SPOT-5数据及其影像分割结果为辅助,通过外业测量获取真实可靠的森林类型空间分布数据.以这些数据为地面实状数据,对现代先进的统计模式识别方法用于森林类型识别的效果进行比较评价,总结可以有效解决有限样本条件下高光谱分类问题的基于统计模式识别的森林类型分类技术方案.评价结果表明:对高光谱数据进行降维处理,并采用更加有效的二阶统计量估计方法,进而应用将空间上下文信息和光谱信息相结合的分类算法,如ECHO,可以有效提高高光谱数据森林类型的识别精度.     

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.     

沙化土地信息提取研究

采用LandsatETM 多时相影像,在地类光谱特征分析的基础上,用分层分离的方法,提取出沙化土地信息。以全国沙漠化普查地类划分标准中的植被覆盖度为确定沙化土地程度的依据,通过建立NDVI和实测植被覆盖度的回归模型,确定不同程度沙化土地对应的植被覆盖度与NDVI的对应关系,用NDVI阈值进行划分,得到沙化土地程度图。     

干涉测量土地利用影像分类决策树法森林识别研究

利用ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器（OCI）生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明：ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理，利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像；其中最小值影像和 标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林；由于OCI生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在，所以在初期选择分类类别时，要尽可能多的覆盖原始影像的数值区间；选择的各类别样本数据要尽可能的“纯”，以减少类别间数值区间的重叠，从而减少误分类情况。     

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。     

荒漠化土地土壤有机质含量的实测光谱估测

在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可见光和近红外的500～900nm光谱范围存在一个明显的弓形突起区,其对提取土壤有机质信息有实际意义;相关分析发现,在中心波长分别为600和830nm的可见光和近红外光光谱范围分别存在1个有机质光谱敏感区;土壤有机质含量高光谱估测模型验证结果表明,利用波长588nm处的反射光谱对数lgR588和反射光谱倒数1/R588以及波长835nm处的反射光谱倒数的导数(1/R835)'和反射光谱对数的导数(lgR835)'分别建立的模型,可以较好地估测荒漠化土地土壤有机质含量。     

青海省共和县土地沙化与土地覆盖变化遥感监测研究

以Landsat-TM、ETM＋遥感数据为信息源，对青海省共和县1987年至2002年的土地沙化和土地覆盖变化进行了监测．研究结果表明．应用TM、ETM＋等中分辨率遥感影像，对以县为单位的区域性土地沙化和土地覆盖变化进行监测是适宜的．监测精度可达90％以上；监测期内．研究区的沙化土地面积不断增加，沙化程度也迅速加深，说明沙化土地治理的效果不明显；由于草地围封面积的扩大，一、二类草地的面积显著增加，草场质量显著改善，但由于未封育草地的过牧仍很普遍，三类草地沙化仍很严重；国营农场的撤离和国家退耕还草工程的实施是农田和居民地面积减少的主要原因。