森林面积方法研究

本文通过对遥感图像的处理和光谱特征信息的分析,应用ETM 影像数据和地面调查数据,研究了遥感数据处理技术在植被信息提取中的应用,尝试对高山峡谷区的森林资源调查提出较为完善的计算机图像处理技术和自动分类方法。对道孚县台站林场和麻孜林场地类的分类结果表明:运用TM453波段融合能够达到较好的图像增强效果;运用无监督分类方法提取森林面积能达到较高的分类精度;NDVI比RVI更能突出植被信息和消除山体阴影的影响。     

基于多源数据的毛竹林信息自动提取

毛竹Phyllostachys edulis是重要的经济林种,快速准确地获取毛竹林的面积及郁闭度等信息可对毛竹林的高效经营管理提供巨大帮助。基于人工样地的森林资源调查耗时费力且效率低下,故利用遥感图像等较低成本的数据源估测大范围毛竹林的面积及其郁闭度等信息具有重要意义。本文以浙江省安吉县为研究区域,基于Sentinel-2中等分辨率遥感图像、数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据及森林资源二类调查数据,利用Cat Boost、随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）三种算法,通过二分类方法估算毛竹林面积和多分类方法估算毛竹林郁闭度。结果表明：在估算毛竹林面积时,Cat Boost、RF、SVM的总体分类精度分别为97.75%、96.54%、95.05%,Kappa系数分别为0.96、0.93、0.90;在估算毛竹林郁闭度时,以上三种算法的总体分类精度分别为73.38%、73.49%、69.9%,Kappa系数分别为0.52、0.52、0.45。在本文研究数据中,0.7、0.8郁闭...     

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%。     

基于U-Net模型的无人机影像数据地表覆被信息自动提取研究

基于深度学习和无人机获取的高分辨率影像是快速提取林地等地表覆被空间信息的一种新方法。为给后续的林地覆被空间信息自动提取提供技术参考,以南宁市上林县某村的甘蔗（Saccharum officinarum）种植区为研究对象,采用UNet模型对研究区无人机正射影像进行甘蔗种植区的空间位置信息提取。针对目标区域样本数据缺少的问题,首先采用数据增广方式对训练数据集进行增广,然后采用迁移学习的方法在开源数据集预训练U-Net模型,最后利用预训练UNet模型对研究区的影像数据进行训练和测试。结果表明,该方法从正射影像中提取甘蔗种植区空间位置信息的准确率、精确率和召回率分别为98.34%、93.10%和89.21%,不受甘蔗种植区分布密集程度的影响。     

基于无人机遥感的森林参数信息提取研究进展

近年来,无人机遥感技术因其机动灵活、时效性强、成本低等优势成为了卫星遥感及有人机遥感技术的有益补充,并逐渐成为了森林资源调查与监测的新技术手段。从森林参数提取的角度出发,首先,介绍无人机在森林参数信息提取中的优势,并对无人机平台类型及其搭载的传感器的应用进行系统阐述;然后,对无人机遥感技术在冠幅、树高、生物量和蓄积量等森林参数信息获取方面的相关研究进展进行分析;最后,对无人机技术在森林参数信息提取方面存在的问题进行探讨,并对未来无人机在森林参数信息提取方面的应用进行展望。     

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GIS的林地坡位信息自动提取研究

立地条件是林业生产发展的重要因素,作为影响林地立地条件的重要影响因素之一,坡位影响着森林的经营方式以及经营措施的规划与实施。本文研究以DEM为数据源,利用GIS技术自动快速的提取坡位信息,为林业生产发展提供科学的基础依据。     

遥感影像植被信息提取及自动区划判读方法研究

森林资源是国家重要的自然和战略资源,在维护国土生态安全中具有重要地位.但在森林督查和日常监管中发现非法使用林地和破坏森林资源等涉林违法犯罪问题屡屡发生,仅靠传统的人工目视解译方法,不仅效率低、耗时长、工作量巨大,且存在着人为漏判、误判等情况,为提高森林督查工作效率,有效减少人工差错等情况,提出了一种对于植被区域快速提取...     

基于自动阈值决策树分类的桉树提取研究

在连年种植桉树的区域选取了不同龄期及其生长特性的样本点形成桉树样本集,并以Landsat 8为数据源进行样本集NDVI等8种指数的统计规律性分析,构建了一种基于指数分布规律性的自动阈值决策树分类方法,通过GEE平台将该方法应用于研究区的桉树林分类中,试验表明:1)2013—2019连年种植桉树样本集的多种指数变化具有明显的规律,各种指数每隔3年出现一次极小值,符合桉树的种植-砍伐周期性;2)与随机森林算法分类结果相比,自动阈值决策树的分类结果精度提高了约4%,平均分类总体精度达到0.88,平均kappa系数达到0.83;3)利用谷歌历史影像对自动阈值决策树分类结果进行验证,桉树分布区域重合率达到88.4%。以上结论均表明本文提出的自动阈值决策树分类法能有效实现桉树信息提取。     

多时相遥感数据森林类型识别技术研究

利用分层分类思想,对黑龙江省塔河县森林类型使用多期TM遥感数据进行分类。根据研究区域实际情况,制定二级分类系统。使用7个时相的TM原始波段数据及其计算的植被指数表达森林类型的光谱特征,采用抽样方法选取训练样本并进行分析,统计不同森林类型的TM原始波段和多种植被指数在各时相上的差异,得到差异较大的波段和植被指数作为分类特征,采用最大似然法和决策树分类方法对森林类型进行分类。研究结果表明,决策树分类方法对优势树种组的分类精度最高,达到76.85%,可以满足实际应用的要求。     

川西高原高山峡谷林区航空护林发展初探

以成都航空护林站多年来在自然条件差、火险等级高的川西高原高山峡谷林区的航空护林实践为例,阐明了要做好该类地区的航空护林工作,必须不断探索航空直接灭火新技术,搞好护区的航空直接灭火技术适宜区域区划,依托现有森林防火的基础设施建设为航空直接灭火创造条件。同时,要加快人工增雨技术在航空护林中运用的探索,加强宣传、扩大影响,树立航空护林良好的社会形象。     

川西米亚罗天然林保护区封山育林类型探讨

通过对川西米亚罗天然林区植被分布，群落演替和村山育林情况调查。探讨了封山育林类型划分的原则和依据。划分了5个类型组17个类型。阐述了各类型的特征和特点，制定了封山育林评价指标。     

四川盆地西缘山地退化天然林种群结构研究

根据四川省彭州市天台山林场天然林野外调查的21个样地资料,对四川盆地西缘山地退化天然林种群结构进行了研究分析。结果表明:四川盆地西缘山地退化天然林物种组成主要由48科,76属,90种组成。乔木树种重要值IV5的有7个种群,分别为红桦、房县槭、褐毛溲疏、大叶椴、大叶腊莲绣球、多脉榆、尾叶樱,这7种乔木树种组成退化天然林乔木树种优势种群。优势种群径级结构分析,房县槭、褐毛溲疏、大叶腊莲绣球、多脉榆,更新状况较好,属增长性种群;红桦更新状况较差,属于衰退型种群,大叶椴、尾叶樱,属于稳定性群落。     

基于高光谱影像融合的湿地植被类型信息提取技术研究

对-36°和0°的多角度高光谱CHRIS遥感影像数据进行植被指数计算及影像融合,提出归一化植被指数(NDVI)与高光谱影像融合后,采用波谱角填图(SAM)的方法提取湿地植被类型信息。该方法首先对-36°影像进行NDVI植被指数计算,然后与0°影像融合,再采用SAM方法提取湿地植被类型。结果显示,利用该方法对青海省隆宝滩湿地植被类型的提取精度可达到92.23％;而利用SAM方法对0°影像直接进行湿地植被类型提取,其精度只有66%。由此可见,利用不同角度信息影像融合的方法,大大提高了高光谱影像进行湿地植被类型信息提取的精度,为湿地植被类型信息提取又提供了一个有效可行的方法。     

SPOT5卫星影像中提取森林土壤因子方法的研究

针对在采用SPOT5卫星影像进行森林资源调查后,森林土壤因子不能通过直接判读取得的问题,通过利用森林资源遥感调查和林业专业调查数据进行逐层分析研究,提出了在遥感调查中各小班森林土壤因子的自动提取方法。用该方法提取的因子与现地调查因子作对比验证,土壤亚类的一致率达到95%,土层厚度的一致率89%。     

川西亚高山道孚林区森林景观格局地形分异研究

利用四川省道孚林区1∶100000地形图及2003年夏季时相的ETM卫星遥感照片,结合野外森林经理调查资料进行景观制图,并与数字高程模型(DEM)数据进行图层叠加分析,研究川西典型林区内不同景观组分随地形变化呈现的分异特征。结果表明:①在较大尺度上,地形因素是本区景观分异的首要因素;②研究区森林植被景观类型垂直地带性分布明显;③区域人为景观类型主要以农耕地形式出现,受居住方式的影响有明显的规律性;④森林景观组分集中分布在林区高程3 600 m~4 800 m、坡度25°~40°的人工生态恢复困难地区,应结合近年来天然森保护工程,采取相应措施,促进森林生态系统的自然更新,严格保护现有森林景观类型,尽量减少负面的人为干扰。     

川西高原民族村落景观安全格局——以四川马尔康市松岗片区为例

在城市化对民族村落生态和文化不断侵蚀破坏的大背景下,文章以四川省马尔康市松岗片区为研究对象,使用GIS和空间叠加等方法,按照用地适宜性、建筑风貌、现状交通、公共空间、信仰空间5个类别进行调研分析,通过拼贴和补辍的方式形成山水生态、建筑风貌、街巷交通、社区交流和乡土信仰5层景观网络,叠加分析得到最优综合景观安全格局。结果显示,松岗片区高、中、低3个安全级别的面积分别占研究区域面积的50.23%、41.1%、8.67%。在此基础上,针对不同安全等级的地域提出相应的发展策略,助力民族村落生态基底和文化生命力的耦合交互。     

松花坝水源区Landsat 7 ETM+遥感影像融合对比研究

采用IHS变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换、CN变换和小波变换等遥感影像融合方法,对松花坝水源区2002年Landsat 7 ETM+多光谱数据与全色波段进行融合,并结合影像的光谱统计参数选取相应评价指标,对这些方法进行评价.结果表明,6种融合方法均能不同程度地提高影像质量,源于同一传感器的不同分辨率影像融合能够有效避免异源传感器影像融合所常见的实相及校正误差,PCA变换效果最佳.     

川西亚高山箭竹-岷江冷杉原始林优势树种的空间格局分析

箭竹-岷江冷杉林是川西亚高山暗针叶林的重要类型,研究其优势树种的空间分布格局和空间关联性对其恢复和保育具有参考意义。采用林木定位调查法,分别用Ripley’s L(t)和L12(t)函数分析群落中优势树种的空间分布格局和空间关联。结果表明:群落的优势树种为岷江冷杉(Abies faxoniana)、红桦(Betula albosinensis)和云杉(Picea asperata),群落层次结构分明。3个优势树种在小尺度上均为聚集分布,其分布格局随尺度增大而变化。岷江冷杉种群在0~11m的尺度上呈聚集分布,而在11~20m的尺度上呈随机分布;红桦种群在0~14m的尺度上呈聚集分布,而在14~20m的尺度上呈随机分布;云杉种群在0~20m尺度上均呈聚集分布。3个优势树种间的空间关联性在0~20m尺度上均呈显著的相互独立关系,表明它们相互之间作用微弱。