利用TM图像编制森林分布图

本文以宜川县为例,介绍了利用专题制图仪(Thematic mapper)所提供的图像信息,目视解译编制1∶10万森林分布图的分类原则、分类系统和方法步骤,并图示了宜川县主要地类和森林类型的 TM 图像解译标志。     

基于TM卫星图像的水体边缘检测研究

图像的边缘检测是图像特征提取和图像分析理解的基础.运用Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian 4种经典边缘检测算子对TM遥感影像进行水体边缘检测研究,然后对各种算子获得的结果进行比较.结果认为:采用Roberts算子获得的水体边缘不清晰,而且边缘不连续,边缘检测效果比较差;采用Sobel算子获得的水体边缘局部效果不佳,边缘定位精度不高;采用Laplacian算子获得的水体边缘不具有方向性,定位精度高,检测出了绝大部分的边缘;采用Prewitt算子方法二获得的水体边缘明显,效果最佳.因此,Prewitt算子方法二是最佳的基于TM遥感影像提取水体边缘的方法.     

基于PCA方法的强化木地板表面图像特征提取

特征提取是实现基于机器视觉的强化木地板表面质量检测的重要环节。采用主成分分析方法对强化木地板表面图像的颜色特征及纹理特征等24维特征参数进行降维处理,使之降至4维。通过利用RBF神经网络分类器对降维前后的特征参数进行分类效果比较,结果表明,主成分分析方法能够有效简化强化木地板表面图像特征参数。     

利用TM图像对森林资源进行动态监测

通过利用GIS建立TM图形数据库，利用TM图像的客观性及其对森林资源的反映能力，进行动态监测资源的消长情况，具体说明了TM图像在森林资源监测中的应用，分析使用的优势及不足，详细介绍图形数据库的建立。     

应用TM卫星像片进行树种分布解析的研究

本文论述了ＴＭ卫星像片的图像处理技术，以日本北海道苫小牧地区森林为例，进行不同树种的计算机自动分类，并给出多光谱图像上不同年龄树种的灰度与年龄之间的相关图。研究结果表明：云杉属、冷杉、落叶松的反射率随年龄增大而降低，用最大似然法监督分类，可以很好地区分不同树种，得出苫小牧地区森林分布情况的遥感图像。     

利用航天遥感数据进行植被分类的研究

本文应用３种图像增强的方法对实验地帽儿山的ＴＭ影像进行植被信息的提取研究。结果表明,用植被指数与原始的３、５波段复合后,进行被分类,获得了较高分类精度。     

利用TM图像进行森林资源现状调查存在的问题及建议

针对利用TM图像进行全国重点生态工程区森林资源现状调查中出现的一些问题，进行分析探讨，提出解决这些疸的一些看法建议。     

巴西印地安部落利用卫星图像应对森林破坏

美联社巴西圣保罗6月18日消息：巴西的一个印地安部落正打算利用Google公司的卫星地图服务（Google Earth）获得清楚图像，以帮助他们阻止伐木者和采矿者在广袤的亚马孙保留地破坏森林和挖掘金子。     

卫星遥感图像应用处理新模式的研究

卫星遥感图像增强与处理的研究旨在通过卫星遥感图像的处理,增强图像的显示质量,提高森林资源判读效果。通过应用ERDAS、ENYI遥感软件对TM、SPOT卫星数据的研究,实现资源调查卫片自主生产,降低了成本,提高了工作效率。     

海南热带林动态变化的遥感监测

运用遥感手段进行海南霸王岭林区植被的动态监测 ,使用 3幅不同年份 ,同一季节的TM遥感影像 ,进行多时相遥感图像的光谱分析 ,特征提取 ,植被分类 ,精度检验 ,生成植被分类图和各类型植被的统计数据 ,从而分析植被的变化情况     

基于面向对象多特征变化向量分析法的森林资源变化检测

目的 基于面向对象变化向量分析法,进行森林资源变化检测。 方法 应用国产高分二号多光谱影像,以森林采伐和造林活动多、林地变化频率高的广西壮族自治区上思县为研究区,应用随机森林平均精确率减少的方法进行变化特征的选择,通过选取的不同特征向量和常规的基于光谱均值、光谱均值和标准差的变化向量分析法,以及基于NDVI差值法的变化检测结果对比,获取较好的森林资源变化检测方法和结果。 结果 高分二号多光谱影像的蓝、绿、红波段光谱均值和NDVI值共4个特征参与的变化向量分析法,识别森林资源变化精度高,总体精度92.94%,Kappa系数0.763 0,变化地类误检率15.63%,漏检率22.86%。 结论 经过特征选择后,基于面向对象变化向量分析法比常规的多特征参与的变化向量分析法识别森林资源变化的效果好。     

基于3S技术的天保区植被变化监测方法研究

以甘肃省清水县天然林保护区植被时空变化为研究对象,以2期Landsat TM遥感影像为主要信息源,以植被面积和植被覆盖度为监测指标,采用最大似然方法进行监督分类获得土地利用分类图和植被面积,采用NDVI像元二分法获得植被覆盖度图。利用空间分析和统计分析方法将土地利用分类图和植被覆盖度图进行空间叠加分析,揭示研究区1996—2004年间土地利用和植被覆盖度的数量变化和空间变化特征,并对天保区与非天保区以及不同天保区内部的差异进行对比分析。研究结果表明：1996年—2004年间甘肃省清水县天然林保护区森林面积和植被覆盖度得到了明显改善,且天保区优于非天保区; 不同类型天保区植被变化状况有差异,3种类型天然林保护区中以重点生态保护区植被改善状况最为显著。     

TM卫星影像图在剑河县森林资源二类调查中的应用

贵州省 1999年第一次利用TM卫星影像图对剑河县进行森林资源二类调查。详细介绍了调查方法、步骤 ,并进行了判读精度分析 ,对存在的问题 ,提出了改进意见     

阿拉善左旗天然梭梭林鼠害防治的遥感监测

利用 1999年和 2 0 0 2年两期内蒙古阿拉善左旗TM遥感图像 ,进行大沙鼠鼠害防治前后梭梭林受害程度调查。对比分析了防治区与对照区植被生长状况 ,分析了健康和受害植被的光谱特征、其背景的纹理特征。用土壤调节植被指数和统计分类的方法 ,得出了受害植被的生长状况、健康植被面积增长量及对照区植被生长情况的相关数据。与实地害鼠密度的变化验证比较 ,为鼠害防治管理和动态监测提供科学依据。     

森林资源管理的遥感技术应用研究

本文论述了森林资源管理的遥感技术应用方法和手段。通过对不同时期的ＴＭ卫星影像进行数字解译处理，结合地面调查数据，计算各种图像指数，并辅以地理信息系统的分析，在ＥＲＤＡＳＩＭＡＧＩＮＥ和ＡＲＣ／ＩＮＦＯ系统的支持下，实现对森林资源动态变化情况进行监测的系列化程序，建立适用于福建省森林资源管理的遥感应用解析模型。     

基于BP神经网络的针阔混交林TM遥感图像自动分类技术研究

在对标准BP神经网络试验分析的基础上，通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施，对BP神经网络自动分类系统进行改进；利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明：改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19．14％，比传统无监督自动分类精度提高8．55％，达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。     

3种遥感卫星影像在云南省森林资源调查地类分类中的应用

根据2000年以来,云南省利用美国TM、印度IRS-P6、法国SPOT-5三种卫星影像进行森林资源调查地类分类的应用实践,提出3种卫星影像在森林资源地类分类划分中的优缺点,以及提高卫星影像在森林资源调查中地类分类精度的方法、建议。     

基于TM影像的荒漠林光谱特征及提取模型研究

以TM为信息源,对TM多光谱遥感影像的辐射校正、几何校正、研究区实地样地的标定、区划,以及识别模型的提取验证,分析荒漠林树种在TM影像上的机理,分析荒漠林树种光谱特征,建立基于光谱知识的荒漠林树种信息提取的识别模型。结果表明:TM图像的红柳与梭梭的光谱特征明显的差异主要集中在TM4波段上,红柳在TM4的亮度值明显高于梭梭,即红柳亮度值具有在TM4最大的特征;经过对模型的验证,模型判对率为70%。