遥感在陕西柞水县小岭镇森林资源二类调查中的应用研究

以SPOT5遥感数据为主要信息源,以陕西省柞水县小岭镇为对象开展森林资源遥感技术调查的试验研究。对遥感影像进行处理,通过调查,判读解译出小岭镇的森林、林地和林木资源的种类、数量、质量与分布情况。这些信息是建立或更新森林资源档案,制定森林采伐限额,进行林业工程规划设计和森林资源管理的基础,也是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划,实行森林生态效益补偿和森林资源资产化管理,指导和规范森林科学经营的重要依据。     

浅析Spot5遥感影像在森林资源调查中的应用探讨

为了提高森林资源调查的数据精度和工作效率,Spot5遥感影像已经大量应用于森林资源调查工作。文章从实际应用角度出发,就如何基于Spot5遥感影像建立目视判读解译标志和目视判读解译等内容进行了阐述。     

SPOT5卫星影像在森林资源规划设计调查中的应用

结合森林资源规划设计调查工作的实践,介绍了SPOT5卫星影像在该项工作中的具体应用,一些工作方法和步骤,分析了该种方法的优势所在,提出了存在的问题并进行了讨论。     

基于二类调查的大凤川林场森林资源动态研究

以大凤川林场1986—2008年森林资源二类调查数据为基础,借助地理信息系统技术和马尔科夫预测模型,对大凤川林区22年间的森林类型转移变化进行了分析,并对2020年大凤川林场的森林类型状况进行了预测.结果表明,在过去的22年间,大凤川林区有林地面积增加,其他类型林地面积减少,软阔叶类林地是当前的优势森林类型,但硬阔叶类...     

浅谈梨树县森林资源二类调查工作方法

文章主要阐述了森林资源二类调查的概念,目的,并结合梨树县森林资源情况,提出森林资源二类调查方法步骤,并提出相应的注意问题。     

谈森林资源二类调查中存在的问题与建议

论述了天保工程分类调查技术已不能完全适应林业分类经营和林业跨越式发展的客观需要，剖析了当前“二类”调查存在的问题，提出加强分类调查技术的建议。     

银川市国土空间土地利用变化多源遥感人工目视解译分析

以银川市为研究区,利用高分遥感和航空影像,通过人工目视解译和精度验证获取银川市2015—2020年土地利用变化矢量数据,定量评价了银川市5年间土地利用时空变化动态特征.结果表明,银川市5年间土地利用变化总面积为16344.2 hm2,其中建设用地以30％的增加占比发生显著变化,呈现快速增长态势.银川市城镇、农业和生态3类空间的土地利用变化剧烈程度分别为18.0％、5.3％和7.0％,城镇空间是银川市地类变化的热点区,农业和生态空间落实了较为严格的管控制度,变化较小.兴庆区、金凤区和西夏区的综合土地利用动态度分别为69.1％、41.2％和9.9％,土地利用变化剧烈程度分别为11.0％、17.7％和5.0％,金凤区综合土地利用动态度和变化剧烈程度均偏高,需要加强土地节约集约利用水平和优化调控力度,保障城市平稳有序建设和发展.通过土地利用时空变化综合评估与归因分析,为银川市加强国土空间规划管控,科学合理和集约高效利用土地资源,建设生态宜居城市提供参考.     

盱眙县森林资源二类调查分析及发展对策

通过对盱眙县2次森林资源二类调查数据进行分析,提出了该县林业发展可持续的对策。     

TM卫片目视土壤解译的制图技术

应用“地形、地貌、岩性、母质综合影像制图技术”,目视解译TM放大图像,以土属为单位,其解译准确率在94％以上,可解译图斑达98.1％。解译成图精度合乎全国第二次土壤普查质量要求,并具有经济、快速的特点。对及时更新省、地土壤图和进行土壤资源调查和定位监测,将开拓一条多快好省的新途径。     

农业遥感影像目视解译技术要点

介绍了遥感影像目视解译的基本程序,从建立解译标志、色调和颜色解译、纹理解译、大小和形状解译4个方面介绍了常见遥感影像目视解译过程中的技术要点,同时探讨分析了如何提高解译速度和解译精度,包括高光谱遥感数据最佳波段的选择、遥感影像时相的选择和高分辨率影像的选择等.     

应用SPOT5影像进行农居点调查的可行性研究

    研究应用SPOT5影像进行农居点调查的可行性及其精度.以浙江省桐乡市龙翔街道为例,以SPOT5影像为解译底图,对龙翔街道范围的农居点进行信息提取矢量化,获取1∶1万农居点调查矢量图斑,并以同期的土地利用航测结果为比较真值,从各种角度进行数据分析.研究结果表明,图斑属性解译精度为95%左右,图斑平均相对面积精度在94%左右;图斑大小对农居点面积精度有影响,500 m2以上图斑的面积提取精度可以达到85%以上.说明应用SPOT5影像对农居点进行调查是可行的.     

基于光谱纹理信息和知识挖掘的SPOT5遥感图像分类研究

为探讨高分辨率遥感图像用于中小尺度森林分类的模式,利用SPOT5遥感数据、地面样地调查数据和前期森林资源规划设计调查G IS资料,以图像的光谱和纹理信息为主、历史调查数据的知识为辅构建专家知识分类系统对SPOT5图像进行森林分类,并探讨了历史调查数据在该模式中的贡献率。结果表明,对于所选取的8个类别,总体分类精度达到了92.97%,各类别的分类精度均达到87%以上,分类效果良好;历史调查数据在分类过程中的总体贡献率为11.55%,对提高SPOT5图像分类有较大的帮助作用,尤其对竹林、八角和玉桂、灌木林分类的辅助作用表现更为明显。     

中小比例尺航片森林蓄积量的遥感判读研究

研究了中小比例尺航片在森林蓄积量判读上的应用,结果表明：可以根据航片上影像灰度的平均值来进行树种的判别;利用灰度标准偏差进行林分蓄积量的估测,其拟合误差不足5%,满足林业生产实践的精度要求。填补了中小比例尺森林蓄积量判读的空白,是建立森林蓄积量判读的不同比例尺、不同遥感来源立体判读体系的重要补充,具有十分重要的现实意义。     

TM影像森林类型解译中若干问题的探讨

黄土高原重点治理区地形复杂,地貌破碎,自然条件恶劣,增加3TM影像调查的难度。本文论述了在该区域森林资源调查中,目视解译时遇到的图像缺陷及补救;同物异谱及同谱异物现象的处理;几个造林树种反映在影像上的成像间隔期(或监测期);小块林地及农田林网覆盖率的抽样估算等问题及其解决办法。     

应用遥感影像与 WebGIS 建立林场级森林资源管理信息系统

以湖南省林业科学院试验林场为研究区域,以森林资源野外调查数据、ETM+遥感影像数据和基础地理信息数据为研究资料,通过对林场内森林资源数据的提取、系统功能需求分析和搭建系统所需的软硬件环境,建立起基于 B/S 结构的 WebGIS 林场级森林资源管理信息系统,实现森林资源信息的管理、查询、编辑、分析、统计等功能,达到森林资源管理的目的。     

利用SPOT5影像提取水稻种植面积的研究——以湖南株洲市区为例

以湖南省株洲市区为例，利用2008年8月19日SPOT5卫星影像数据，采用非监督分类方法，并借助地面样方监测数据，在实现计算机自动识别的基础上，准确提取出株洲市区的水稻种植面积6 379.4 hm2。精度验证分析表明，研究精度达到95.70%。     

基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究

以湖南省攸县为研究区,利用2009、2010年SPOT5影像,在抽样可靠性指标为95%的情况下,设计系统抽样方案、分层抽样方案和简单随机抽样,通过SVM进行图像分类,并结合2009年湖南省连续清查数据对方案进行精度验证,得到适合研究区的抽样方案。结果表明：3种抽样方案中,适宜攸县森林资源调查的最优方案为,以抽样间隔为4 km × 6 km (第Ⅰ层)、4 km × 4 km (第Ⅱ层)、4 km × 4 km (第Ⅲ层)进行的分层抽样,总体分类精度达到90.48%。其中,在系统抽样中,抽样间隔为4 km × 4 km和2 km × 2 km的方案总体精度均为88.10%,但前者训练样本数较少,表明在实际调查中,训练样本的数量与抽样的总体精度不是一直呈正相关。在分层抽样中,适合各层的最优抽样方案不一定相同,并且与系统抽样的最优方案也不一定相同。当抽样间隔相同时,分层抽样的总体精度要高于系统抽样的总体精度,但训练样本数少于系统抽样的训练样本数。所以在实际调查中,采用分层抽样较系统抽样,得到的精度较高,并且耗费的人力物力较少,较为高效。     

基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类

以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性。结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65%、卡帕(Kappa)系数为0.812。与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多。通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响。说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段。     

论森林生态效益实现的方式

森林提供的生态效益属于社会公共产品,从目前我国政府公共选择的手段和森林生态效益补偿的实践来看,我国森林生态效益的实现,必须经过3个阶段,即从征收森林生态效益补偿费,逐步过渡到开征森林生态税,进一步探索建立切实可行的森林生态效益的市场交换机制.