森林地上生物量遥感估算方法

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注.总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导.本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优...     

基于CASI高光谱遥感数据的森林叶面积指数反演

高光谱遥感技术能够快捷、准确、无损坏地估测森林LAI,从而有效地监测森林长势,估测森林生物量,评价森林病虫害等。以黑龙江凉水自然保护区为例,利用高光谱遥感技术和GPS测量技术,结合地面实测LAI数据,采用从CASI图像提取的NDVI、SR、MSAVI 3种植被指数,与地面实测的LAI建立统计回归模型,然后再从众多的统计模型中根据相关系数,筛选出由CASI反演LAI的最佳植被指数和回归模型。     

基于多源遥感数据反演森林植被面积

选取清原县为研究区,基于多源遥感数据,形成一套不同尺度（以县-乡为经营单位）的森林植被提取方法。以土口子乡为例,应用ENVI EX4．8软件,采用面向对象的方法对乡内森林植被进行提取,然后基于此方法,采用协同反演TM森林植被面积的方法对清原县森林植被面积信息进行提取。结果表明：RapidEy影像分类精度达88．87％,Kappa系数为0．61;TM影像的分类精度达到92．41％,Kappa系数为0．89,具有较高的分类精度。所建立的森林植被提取方法可为林业部门对不同尺度森林植被类型面积进行监测提供参考。     

模式识别方法及其比较分析

在分析模式识别基本概念的基础上,概述了模式识别中的五种基本方法,并对各种方法进行了分析和比较。     

高光谱遥感数据在植被信息提取中的应用研究

概述了高光谱的概念与高光谱遥感数据的特点,重点介绍了目前利用高光谱技术估测地表植被信息的最新研究进展,并讨论了今后植被高光谱遥感应用发展的方向和研究领域,     

基于星载高光谱数据的遥感数据预处理

遥感影像的预处理是遥感数据应用的基础,预处理结果的好坏将影响图像的质量及后续的研究。研究利用高光谱数据对穿越香格里拉县中部一景EO-1 Hyperion数据进行预处理。预处理分别进行envi补丁下数据波组合、未定标和水汽影响波段去除、绝对辐射值转换、大气校正等处理,结果表明:图像质量提高,减少了数据运算量,为应用研究奠定了基础。。     

线性混合光谱模型在多光谱遥感影像分类中的应用

介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验结果表明,考虑约束条件的线性混合光谱解混分类精度比直接分类精度提高了32.8%。     

植被光谱遥感数据的研究现状及其展望

植被光谱遥感是地表植被地学过程对地观测的强有力工具.本文概述了植被光谱遥感在植被信息提取、植物长势监测和估产以及估算植物光合有效辐射和初级生产力等方面的应用及研究现状,特别关注了高光谱遥感及其与近年逐步兴起的多角度遥感结合,更精确地反演植被参数等方面的发展状况.并讨论了今后植被光谱遥感应用发展的方向和研究领域.     

基于Hyperion数据的森林叶绿素含量反演

利用高光谱分辨率的Hyperion数据进行叶绿素含量的分步反演。首先建立叶片水平叶绿素含量反演模型,然后在Hyperion数据处理的基础上利用几何光学模型4-scale,结合查找表的方法,将Hyperion数据的像元反射率转化为叶片反射率,从影像上反演叶片水平的叶绿素含量。结果表明,采用分步反演得到叶片水平叶绿素浓度的方法效果较好,反演的结果与地面实测值之间的相对误差为16.27691,精度达到79.6593%。     

应用可见光遥感影像的林区植被分割方法

为快速准确提取可见光遥感图像中的林区植被,降低林区复杂地物与不均匀的光照对提取效果的影响。采用无人机获取的林区可见光遥感图像,利用ArcGIS软件根据植被与裸地、道路以及光照均匀程度的不同占比进行裁剪,获得5个试验样区,分别利用多尺度分割、光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割方法对样区影像进行分割,应用最近邻分类方法分类并分析3种分割方法对分类精度的影响。研究结果表明：基于多尺度分割的分类精度整体优于光谱差异分割和多尺度结合光谱差异分割,植被分类总体精度分别为90.0%、93.0%、92.0%、89.0%、94.0%,Kappa系数分别为0.801、0.855、0.839、0.781、0.880。使用多尺度分割在林区植被提取时受环境影响小,可以有效提取林区植被信息。     

利用遥感进行旺苍县立地分类与评价的研究

本文叙述利用多级遥感技术进行森林立地分类与质量评价。首先采用卫星磁带数据进行图象处理,在图象判读的基础上,提供了旺苍县的立地分区。进而利用航空象片进行立地因子的判读,按影响立地的因子划分立地类型和评价立地质量。由于立地研究是以遥感图象为载体,所以在研究中立地分类与立地制图相结合。本文的最后部分还讨论了立地分类与评价在防护林工程中的应用。试验表明,本方法与常规技术相比,不仅具有速度快,效率高和成本低的特点,而且立地信息丰富,便于生产中应用。     

基于遥感的乡镇级棉花面积提取与长势监测研究

棉花面积及长势信息是棉花生产管理的重要依据.本文以山东广饶县丁庄镇为研究区,以CBERS01和HJ1B卫星图像为信息源,选取棉花信息较为突出的时相,经几何校正、腌膜、图像增强等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取棉花种植面积.利用2009年棉花生长期4个不同时相的遥感图像,分析棉花生长过...     

西双版纳多级遥感清查森林资源

我们试验研究了利用多级遥感图象信息通过多阶不等概抽样在云南省西双版纳自治州进行森林资源清查。试验所用遥感图象有陆地卫星图象和小比例尺及大比例尺航空象片。抽样设计采用概率与单元的大小成比例的抽样。试验包括下列几个主要组成部份。 1 利用陆地卫星图象进行一阶单元有林地面积成数预估值的判读。 2 随机不等概抽取一阶样本单元。 3 利用航空象片进行二阶单元森林蓄     

遥感技术在呼和浩特市地表水污染调查中应用

应用现代监测技术即遥感技术，依据地表水和各种水文地质现象对电磁波响应特性，结合地面调查，综合分析影像信息。快速、准确、及时了解和掌握呼和浩特市地表水的污染范围与污染程度，查明浅层水污染情况及地下水开采现状，合理规划地下水的开采，防止由于地下水位下降引起大面积地面下沉。为保护水资源，为呼和浩特市可持续发展，也为决策部门合理利用与管理水资源，提供科学依据和可靠数据。     

基于知识的土地利用/土地覆盖遥感分类研究

提出了一种基于知识的土地利用／土地覆盖的分类方法,将遥感影象数据与地理信息系统数据有机地结合起来。通过与常规最大似然法的分类结果相比较表明基于知识的分类方法更加精确,为动态监测土地资源利用及环境变化情况提供了有力的工具。     

冬小麦遥感估产研究进展

本文对冬小麦遥感估产的研究现状及进展进行了分析。内容包括应用的信息源类型、冬小麦产量估测模型的建立、冬小麦面积信息的提取等，并不冬小麦估产有关问题进行了探讨。     

气象卫星遥感在江西省区域性洪涝灾害动态监测中的研究及其应用

主要讨论的是气象卫星ＮＯ ＡＡ／Ａ ＶＨＲＲ资料在江西省区域性洪涝灾害动态监测中的应用。研究表明，应用ＮＯ ＡＡ／Ａ ＶＨＲＲ资料，通过计算机自理及综合分析，可以准确地确定洪涝范围，计算洪涝面积，从而达到定量监测洪涝的目的，为制定科学合理的洪涝灾害治理对策提供可靠依据。     

基于对象的CHRIS遥感图像森林类型分类方法研究

高光谱遥感森林类型分类中采用传统基于像素分类方法精度较低,本文通过高光谱遥感影像的特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对高光谱CHRIS影像进行分类实验,首先对影像进行多尺度分割,然后将分割对象信息、形状特征及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像素的最大似然分类方法进行比较分析,结果表明,面向对象的最近邻法能够较好的识别森林类型,总精度为89.06%,kappa系数为0.82,而最大似然法分类精度为85.75%,kappa系数为0.79.其分类精度明显高于最大似然法,这表明该方法适合高光谱遥感影像分类,为今后的高光谱遥感森林类型分类能够起到技术参考和理论依据.     

基于遥感技术的黄河三角洲河口土地变迁研究

利用遥感和计算机技术,选用4个不同时相的陆地卫星影像对黄河三角洲河口地区从1976年到2000年的土地覆盖变化进行了动态研究。利用各种判读标志,通过对比分析法提取出高潮线,再将其进行叠加,量算增减土地面积。研究结果表明,黄河口地区土地一直处于动态变化中,目前总面积有减少趋势。     

锡林郭勒盟乌拉盖开发区土地资源遥感分类与评价

本文通过遥感技术对锡盟乌拉盖开发区的土地资源类型的空间分异特征进行了分析和评价单元的划分,从而绘制出“乌拉盖开发区土地等级分布图”在此基础上,对开发区土地资源的合理开发利用进行了生态设计。