基于卫星遥感影像的森林病虫害监测研究进展

森林病虫害是森林的主要灾害,快速准确监测森林病虫害是开展病虫害防治的关键。利用卫星遥感影像监测森林病虫害是一种经济高效的手段。为进一步加强森林病虫害遥感监测的研究和实践,综合分析了国内外利用卫星遥感影像监测森林病虫害研究现状,系统总结了应用卫星遥感影像监测森林病虫害的主要技术方法,深入分析了存在的主要问题并进行研究展望。研究表明:森林病虫害遥感监测研究中主要存在3个问题:1)高空间分辨率影像的研究不足;2)影像纹理信息挖掘不充分;3)失叶遥感监测挑战大等问题。针对上述存在的主要问题,研究提出对策建议:1)多源遥感数据的综合应用;2)增强图像处理技术;3)加强病虫害生境因子的利用;4)构建病虫害遥感监测系统平台等。     

遥感技术在森林病虫害监测中的应用研究进展

总结了近50年来遥感技术在森林病虫害监测领域的研究进展。将近年来遥感监测病虫害的主要方法归纳为影像分类法和影像差技术法,遥感监测森林病虫害的模型概括为3种主要应用模式:1)各类植被指数形式模型;2)采用所用通道的其他组合形式模型;3)各通道与生态因子的混合形式模型。根据分析研究提出了今后遥感监测森林病虫害研究的4个主要方向:1)热红外波段监测森林病虫害的应用研究;2)森林病虫害遥感监测物理模型的研究;3)森林病虫害遥感监测的基础理论研究;4)高光谱、高空间和高时间分辨率遥感数据的应用研究。     

森林病虫害监测中的遥感技术研究评述

森林病虫害监测是森林病虫害防治的基础,传统森林病虫害监测中主要采取人工监测方式,耗费大量人力和精力,时效性较差,成本较高。遥感监测技术能够更加全面、及时地监测森林病虫害情况,可以保障监测人员更好地判断病虫害的发生、发展情况,尽快做出防治对策。文章对森林病虫害监测中的遥感技术研究进行了评述,以供参考。     

基于物联网架构的我国森林病虫害监测研究进展

传统的森林病虫害监测方法已经不能满足对森林健康保护的需求.随着物联网技术的发展, 利用物联网进行森林病虫害监测成为研究热点, 具有很好的发展前景.文中介绍了利用物联网进行森林病虫害监测的原理, 并结合物联网在果树和农业病虫害监测中的研究现状阐述了物联网在森林病虫害监测中的研究现状以及如何构建森林病虫害监测物联网, 同时对其效益进行了分析; 在指出目前基于物联网架构的森林病虫害监测存在问题的基础上, 提出对未来应用的展望, 以期通过推广物联网技术应用来提高病虫害预测预报的及时性和准确性.     

GIS在森林病虫害管理中的应用

地理信息系统(GIS)是管理、处理和分析与森林病虫害有关的海量空间数据的先进技术, 在病虫害管理、预测预报、监测评估、辅助决策等方面发挥着重要的作用。文中主要论述了地理信息系统在森林病虫害管理中的研究现状及技术方法, 并对今后GIS技术在森林病虫害管理中的应用前景作了分析。     

"3S"集成技术在森林病虫害监测中应用的探讨

介绍了“3S”集成技术中所包含的遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)等基本概念及相互关系,初步探讨了该项集成技术在森林病虫害监测中的应用方法,对今后森林病虫害的监测发展方向做了积极探索。     

遥感技术在森林病虫害监测研究中的应用

阐述遥感监测原理,介绍遥感监测森林病虫害的发展历程,重点论述了航空遥感、卫星遥感、雷达遥感、高光谱遥感等遥感技术在森林病虫害监测研究中的应用,为森林病虫害遥感监测的生产应用提供参考与借鉴。     

森林病虫害高光谱遥感监测的研究进展

高光谱遥感技术在森林病虫害监测中具有较强的优势和巨大潜力。文章介绍了高光谱遥感监测森林病虫害的主要原理,从基于高光谱数据提取的生化参数、基于高光谱遥感影像的图像处理和分析技术以及基于高光谱数据的统计分析与建模技术进行森林病虫害监测等方面阐述了高光谱遥感监测森林病虫害的研究现状,并指出森林病虫害高光谱遥感监测存在的关键问题及未来的发展趋势。     

遥感技术在森林病虫害监测上的研究进展

森林病虫害是森林的主要灾害之一。遥感技术在森林病虫害监测上具有较强的优势和巨大的潜力。文章从遥感监测森林病虫害的原理,监测的技术和方法以及监测的主要研究内容等方面阐述了近80年来遥感技术在森林病虫害监测领域的研究进展,并探讨了目前存在的问题与对未来的展望。     

遥感技术在森林病虫害监测研究中的应用

森林病虫害对森林健康造成极大的危害,遥感技术实现了在大尺度上监测森林病虫害的可能性,具有较大优势与潜力。笔者阐述了遥感技术的概念,及其监测森林病虫害的原理,综述了遥感技术在害虫行为监测、害虫危害状监测、害虫生境监测中的应用。最后提出了遥感技术在监测森林病虫害中存在的问题,并对未来的发展提出了展望,以期为今后更全面、准确、快速地实施病虫害监测与预测提供借鉴。     

基于SuperMap Objects的森林病虫害遥感监测与预测系统的设计与实现

近年来,我国森林病虫害的发生面积逐年递增,危险性病虫害不断出现.为了保护森林资源,防患于未然,必须及时开展森林病虫害监测与预测工作.以遥感图像为主要数据源,地理信息系统软件SuperMap Objects为二次开发平台,采用面向对象的方法和组件式GIS技术,结合病虫害监测与预测模型,以VB为开发工具进行二次开发,建立了林业病虫害遥感监测与预测系统,并以塞罕坝机械林场遥感数据为例,对本系统进行了测试.结果认为,系统技术先进、具有创新性,具有良好的界面和可操作性,结构合理,信息内容全面.     

森林覆盖变化遥感监测方法研究进展

森林是陆地上最大的生态系统,是地球表面一种重要的植被类型,它对维持全球生态平衡具有不可替代的作用。森林覆盖变化既包含森林与其它地物类型间的转化,又包括不同森林种类间转化的含义。及时准确获取森林覆盖变化信息,对于碳源估测、实现森林资源可持续经营管理等具有重要意义。本文通过对国内外利用遥感技术开展土地覆盖/利用、森林类型识别和制图方法的研究现状及发展趋势的综述,对森林覆盖变化遥感监测方法研究进展进行了概述,并分析了其研究发展趋势。     

我国森林昆虫生态学研究进展

森林昆虫生态学是森林害虫综合管理的理论基础。近年来该领域的研究越来越受到人们的重视，并取得了大量的研究成果，丰富了森林昆虫生态学的内容。该文从森林昆虫种群动态与环境、空间分布型及抽样技术、生命表、预测预报、害虫优化管理决策和防治决策专家系统6个方面阐述了我国森林昆虫生态学的研究进展情况。     

浅议保护培育森林资源的有关问题

森林资源是人类和其它生物同生共存的重要基础和核心支柱。森林资源如此重要,而我国的保护和培育利用现状却不容乐观,乱采滥伐、自然退化、病虫害等现象日益威胁着现有的森林资源。那么,在当前及今后一个相当长的时间里,我们必须将可持续发展的理念真正贯彻到森林资源的保护、培育和利用中,在可持续发展理念的指导下进一步完善有关森林资源保护方面的法律法规,健全森林资源保护、经营综合利用的制度体系,创新森林资源的经营方式,按区域开展分类经营和产业化经营,使我国有限的森林资源为子孙后代造福。     

高光谱遥感技术及其在森林监测中的应用探讨

高光谱遥感技术是指利用很窄的电磁波段从地物获取连续光谱信息的技术。高光谱影像具有超高光谱分辨率和多个波段同时对地物成像的特点,借助高光谱影像丰富的植被光谱信息,介绍其在森林火灾、森林病虫害和森林资源变化监测中的应用研究方法和现状,利用高光谱遥感图像进行森林监测的处理技术。     

福建省速生丰产林病虫害发生现状及其治理策略

概述了福建省速生丰产林主要病虫害发生种类、危害情况,分析了病虫害发生的严重形势及发生原因,据此提出了病虫害可持续治理策略,为速生丰产林发展提供依据。     

国外森林地上部分碳汇遥感监测方法综述

森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用, 森林碳汇的计量和监测方法备受关注, 其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法, 并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛, 人工神经网络法具有更高的估算精度; 2)微波雷达系统能够穿透云层, 可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算; 3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的, 可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。     

鄂尔多斯市造林总场森林可持续经营指标体系研建及评价

研建不同森林经营单位级的可持续经营指标体系是实现森林可持续经营的基础。本文以内蒙古鄂尔多斯市造林总场为研究对象,结合林场的经营状况,采用目标法和专家咨询法构建了4个层次30个指标组成的林场级森林可持续经营指标体系。利用所构建的指标体系采用加权平均法对该林场森林可持续经营状况进行了评价,得出森林可持续经营综合评价指数为0.778,处于基本可持续状态。通过评价找出了影响该林场可持续经营的关键因素为:森林生态系统多样性指数、林地利用率、有林地单位面积生长量、森林病虫鼠害年均发生率等。     

森林健康理论与实践

森林健康是在森林资源管理和森林有害生物治理实践中形成的一种全新的理论。本文简要叙述了世界森林健康理论的兴起,实质及其实践,并结合林业可持续发展和森林病虫害可持续控制加以评述。     

Forest type identification by random forest classification combined with SPOT and multitemporal SAR data

We developed a forest type classification technology for the Daxing'an Mountains of northeast China using multisource remote sensing data.A SPOT-5 image and two temporal images of RADARSAT-2 full-polarization SAR were used to identify forest types in the Pangu Forest Farm of the Daxing'an Mountains.Forest types were identified using random forest(RF) classification with the following data combination types: SPOT-5 alone,SPOT-5 and SAR images in August or November,and SPOT-5 and two temporal SAR images.We identified many forest types using a combination of multitemporal SAR and SPOT-5 images,including Betula platyphylla,Larix gmelinii,Pinus sylvestris and Picea koraiensis forests.The accuracy of classification exceeded 88% and improved by 12% when compared to the classification results obtained using SPOT data alone.RF classification using a combination of multisource remote sensing data improved classification accuracy compared to that achieved using single-source remote sensing data.