基于GIS和RS的八达岭林场森林健康评价

以八达岭林场为研究对象,基于地理信息系统(GIS)与遥感技术(RS),利用2007年森林资源调查数据和VOR模型对八达岭林场的森林健康状况进行评价,并绘制森林健康状况分布图。与传统方法相比,将森林健康评价与GIS和RS技术结合,其评价更加快速、准确,减少了传统定性评价的不确定性,提高工作效率。结果表明,研究区的森林大部分处于健康状态。     

基于RS和GIS的广州市森林火险区划研究

运用经过数字图像处理的TM图像,进行森林火险因子空间数据采集,在综合分析评价的基础上编制了可燃物类型分级表和森林火险等级分析表.并运用GIS空间数据库管理中的图像叠加、自然属性库进行分类,以及选用合适的火险等级模型,做出森林火险区划,为广州市森林防火工作提供了科学依据.     

基于GIS和RS的广州市森林植被分类研究

首先对森林植被类型分类方法的研究概况进行了综述，提出采用植被指数进行植被分类，根据广州市中心城区植被冠层反射率数据，通过对多种植被指数的计算和分析，得出植被指数和植被类型的关系。进而对TM影像数据处理。得出广州市中心城区森林植被分类情况。     

森林郁闭度定量估测遥感比值波段的选择

对TM遥感图像各原始及常用比值波段的信息量大小、相互间存在的多重相关性及其对郁闭度估测造成的不利影响进行分析研究。针对特定监测区域,对设置的遥感比值波段,采用平均残差平方和准则进行筛选,最终确定对郁闭度估测有一定影响的遥感波段,并形成可操作的软件系统。     

估测森林蓄积量的遥感因子选择研究

为提高森林蓄积量的估测精度,选择多重相关性小的遥感因子组合,运用残差平方和法,对湖南省新化县曹家镇20个一类调查样地对应的SPOT5影像的9个遥感因子组合进行了多重相关性研究。结果表明:除遥感因子FSP2外,其余因子对森林蓄积量的估测都有重要作用。通过方差扩大因子对各遥感因子的多重相关性诊断表明:剔除FSP2后,各遥感因子间的多重相关性大幅减小。     

RS和GIS在森林病虫害监测的应用

森林病虫害制约着森林的可持续经营与林业的可持续发展,以遥感(RS)、地理信息系统(GIS)相结合的病虫害预报预测模型能全面、准确、迅速监测森林病虫,被广泛应用于不同尺度的森林病虫害研究。本文综述了这些研究,并就遥感技术在森林病虫害监测上的应用前景作了展望。     

基于RS和GIS的香格里拉森林火险等级区划

以三江并流核心区香格里拉市为研究对象,以TM影像、森林资源调查数据、林相图和DEM为信息源,在分析香格里拉地区森林火险因子基础上,选取植被类型、坡向、坡度、海拔和离居民点远近作为主要林火等级区划因子。借助RS和GIS技术并采用因子加权叠置法,对研究区森林火险情况进行了定量评价,将火险等级分为低、中、高3类。结果表明:研究区低、中、高火险区面积分别占研究区总面积的12.96%,47.85%,38.87%,中、高火险区比重较大,森林防火任务较重。高火险区大部分位于易燃树种区和居民点密集区域,树种燃烧性和人为因素是影响火灾的重要因子,研究结果可为相关部门森林防火提供技术支持。     

利用RS和GIS的森林蓄积量偏最小二乘估测研究

在运用RS、GIS可提取的因子为自变量的森林蓄积量遥感估测中 ,本文提出运用偏最小二乘 (PLS)估计的数学模型。它能使蓄积量估测模型的稳健性增强 ,能够很好地克服传统的基于最小二乘 (OLS)估计建立起来的模型无法真正克服样地少、各自变量之间相关性强及对蓄积量的解释性不强等问题 ,并应用于福建漳浦地区。结果表明 :该方法有较高的预报精度 ,同时可大大降低成本。     

以“3S”为基础的森林蓄积动态监测系统研究

1　系统研究的目的以“3S”为基础的森林蓄积动态监测系统 ,即利用遥感 ( RS)、地理信息系统 ( GIS)及全球卫星定位系统 ( GPS)信息 ,结合少量地面样地资料 ,建立以像元为单位的森林蓄积估测方程 ,进行蓄积预报。其主要目的是 :尽量减少地面调查的工作量 ,快速、准确进行森林总蓄积预报 ;通过少量的地面调查资料或地面临时样地资料 ,对林班或小班的蓄积进行估测 ,以提高局部地段蓄积可信度。2　系统组成及功能如图 1所示 ,整个系统包括 :RS及 GIS信息提取、变量优选、蓄积估测 3大部分。图 1　系统组成2 .1　 RS及 GIS信息提取如图 …     

基于RS和GIS的云南省森林火险预报研究

基于遥感、GIS技术,选取不同植被易燃等级、植被干燥度、森林气象火险预报等级作为森林火险预报因子,采用因子加权叠置法,计算得到云南省森林火险预报指数,划分为没有危险、低度危险、中度危险、高度危险和极度危险5个等级。研究结果表明,较之传统的森林火险气象预报,该预报模型能够更为准确地预测林火发生的可能性,更好地满足森林防火业务的需求。