高光谱遥感森林信息提取研究进展

针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨.     

森林理化参数高光谱遥感反演研究进展

近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。     

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。     

基于高光谱遥感影像的森林病虫害监测研究进展

总结了高光谱遥感监测森林病虫害的机理与操作流程,在此基础上,重点阐述了利用高光谱影像监测植物病虫害的研究现状,最后分析了高光谱遥感影像应用于森林病虫害监测研究中存在的不足,并对未来的研究趋势进行了展望。     

高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法

[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3 DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%～12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。     

高光谱遥感森林叶面积指数估测研究现状

文中简要概述了叶面积指数和高光谱遥感的概念, 分析比较了高光谱遥感与传统的宽波段遥感估测森林叶面积指数的优势, 以及利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的常用方法, 并对目前高光谱遥感估测森林叶面积指数存在的问题行了讨论。     

高光谱遥感获取伐区调查数据的应用综述

首先论述了高光谱遥感在获取森林调查数据方面的优势;随后总结了国内外关于高光谱技术在树种识别、龄级分类、郁闭度调查及森林健康监测等方面的应用,并同时列举出高光谱遥感应用于林业上的主要处理技术;最后对高光谱遥感在我国林业上的应用现状进行了分析与展望。     

森林发展类型设计初探

给出了森林发展类型的定义.分析了森林发展类型与森林经营类型的不同以及森林发展类型与森林类型的关系.提出了森林发展类型的设计要求、设计步骤、设计的技术方法.森林发展类型要实现森林的生态环境、经济和社会3个目标的协调,追求总体利益的最优化.     

高光谱遥感森林树种分类研究进展

从基于光谱特征、基于光谱匹配和基于统计分析方法3个方面,论述了高光谱遥感数据进行森林树种分类的应用研究状况,分析了目前研究中存在数据质量与保障性相对滞后、缺乏有效的处理算法等问题,指出了进一步完善森林树种光谱数据库和加强高光谱数据研究的高光谱树种研究方向.     

基于ASD与Hyperion高光谱数据的主要针叶树种分类研究

以云南省香格里拉市为研究区,对ASD光谱仪实测的4种针叶树种光谱数据采用包络线去除法、光谱一阶微分法和光谱二阶微分法3种波段选择方法得到Hyperion高光谱影像数据的分类特征波段,采用最大似然法、支持向量机2种分类方法对所选的特征波段开展树种识别分类,对原始影像采用光谱角填图分类方法作对比实验。结果表明,基于ASD数据的光谱一阶波段选择方案的支持向量机分类方法精度最高,总体分类精度为81.95%,Kappa系数为0.725 1。采用ASD实测光谱数据能有效指导Hyperion进行树种分类,基于数据尺度和换算方式,一阶微分更适合特征波段选择;与传统的数理统计分类方法和光谱特征分类方法相比,基于机器学习的方法如支持向量机等在高光谱遥感分类中具有更大的应用潜力。     

基于林业调查和地理空间数据的森林经营类型划分——以山西省沁水县为例

为探索县域森林经营类型划分方法,以在山西省中条山国有林管理局已取得良好经营效果的森林资源经营区划和森林经营类型为基础,综合利用森林资源二类调查数据、土地利用遥感分类数据、坡度坡位等立地因子数据,根据森林属性和立地条件,将沁水县森林资源划分为:严格保护区、重点保护区、保护经营区和集约经营区4种森林经营区划类型。并进一步根据立地条件、地类属性、森林类别、优势树种和经营目的等属性,将沁水县森林资源细分为油松-阔叶异龄混交目标树经营、栎类多目标经营等24个森林经营类型。     

热带原始森林类型分类和蓄积量遥感反演研究

森林生态系统蓄积量的空间分布及反演研究对碳储量估测、生物多样性保护以及全球气候变化研究起着至关重要的作用,然而,由于森林植被类型的多样性,尤其是对人力所不能及的热带原始林区,森林调查数据缺失,森林蓄积量的估测和反演存在巨大挑战。以巴布亚新几内亚西塞皮克省18.80万hm~2的热带原始雨林区为研究区,利用高分遥感影像RapidEye,QuickBird与Landsat TM,结合野外地面调查数据,对研究区土地覆盖类型进行分类。基于遥感影像得到森林植被参数信息,提取各波段地表反射率、各种植被指数和其他光谱变换形式等遥感因子,利用多元线性逐步回归构建森林蓄积量遥感反演模型,估算研究区森林蓄积量,并结合GIS技术分析其小班尺度上的空间分布特征。结果显示:1)研究区土地覆盖类型可以分为低海拔平原森林、低海拔高地森林、低山森林、稀疏森林、沼泽森林和其它类型共6种,分类精度达79.2%;2)蓄积量遥感反演模型的多元回归模型R~2为0.694,对森林蓄积量有较好的反演精度;3)研究区森林蓄积量的分布特点表现为中部高于周边、北部和中东部山区明显高于西北和东南地区,其与研究区的土地覆盖类型分布相对应。构建的森林蓄积量反演模型对全球热带原始林区的森林资源蓄积量估测具有重要的参考价值。     

基于TM遥感影像的森林类型分类方法比较

以吉林省汪清林业局为例,基于Landsat5-TM影像,充分利用遥感影像光谱信息,分别采用动态聚类法和组合监督分类法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果的精度进行比较分析.研究结果表明,利用组合监督分类的精度比动态聚类法分类的精度要高,总体分类精度高11％,其中针叶林、阔叶林、混交林和其他用地的分类精度分别高8％、11％、17％和10％.     

小陇山林区党川林场生态公益林经营类型划分研究

通过对小陇山林区党川林场二类调查数据进行统计分析,阐述了党川林场生态公益林的特点,并依据森林起源、树种(组)、立地类型和经营目的 4个划分因子划分经营类型。结果表明:党川林场生态公益林以天然林居多,林种结构比较单一,主要为水源涵养林,尤以华山松、栎类、红桦、白桦等为优势种的林分较为突出,混交林单位面积蓄积明显高于针叶纯林和阔叶纯林;林龄结构不合理,中龄林和近熟林占主导;14种立地类型中"中山阴薄急险"、"中山阳薄急险"、"中山阳中急险"、"中山阴中斜陡"等的蓄积和面积比重较大,2 430个生态公益林小班可划分为29个经营类型。科学划分的经营类型可为小陇山林区生态公益林制定经营措施提供理论依据和重要参考。     

浙江省森林经营类型划分

从经营的角度出发,根据有限行政区域、地域分异、多级序、科学性和生产实用性等原则,并考虑树种差异、立地质量、起源和经营目的将浙江省划分为16个森林经营类型区、6个经营类型组、28个经营类型.     

基于森林资源二类调查数据的黄龙山森林景观分类

以黄土高原黄龙山林业局蔡家川林场为例,选取优势树种(组)、海拔、坡度和坡向作为分类因子,利用ArcGIS,按分类因子分割林场森林景观空间为56 672个空间基本单元,建立起量化的、与植被和环境因子相关的森林景观空间基本单元数据库,在此基础上采用聚类分析方法把所有基本单元聚合为不同相似水平上的景观要素类型,结合生态特征和经营需要对聚类结果进行分析,最终确定了7种景观要素类型,生成了景观要素类型斑块图。斑块特征和空间格局分析结果表明:该林区森林景观中以小斑块要素比例最大,中、小和巨大斑块数占总斑块数的91.91%。栎类林具有最大的面积、平均斑块面积、斑块周长、最大生境面积和内部生境指数,是该地区受人为干扰相对较小、仍需要进行保护的景观要素类型。在森林经营中,应注意保护大型斑块的景观要素类型。景观多样性和均匀度较高,优势度相对较低,表明景观异质性好。     

基于载人航天平台的林业遥感应用

介绍了载人航天工程的概况, 阐述了以载人航天器为平台的对地观测遥感技术的发展, 重点分析了载人航天平台遥感的技术优势, 从高分辨率、高光谱和热红外、合成孔径雷达和激光雷达等5个方面简介林业应用情况; 以高光谱数据为例, 介绍了基于我国天宫一号载人航天平台遥感数据的林业应用情况; 并对国内外空间站计划的林业应用潜力进行了展望。     

数据仓库技术在森林资源统计分析中的应用——以森林林木面积、蓄积统计分析为例

数据仓库和多维数据的理论与方法已得到了较广泛和深入的研究,但将它们应用于林业信息系统中尚不多见。本文介绍了森林资源数据仓库的特点、森林资源数据仓库的体系结构。以建立林木资源面积、蓄积统计分析为例,探讨了森林资源数据仓库设计以及数据仓库技术在森林资源统计分析中的应用过程。