植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况

本文综述了植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况。     

森林植被遥感分类研究进展与对策

遥感分类是遥感应用中的主要问题之一,分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。本文概述了遥感分类的方法,综述了森林植被遥感分类研究的国内外进展,在此基础上分析了森林植被遥感分类存在的问题,提出了发展对策,指出基于知识的人工智能技术和高光谱技术是森林植被遥感分类未来的发展趋势。     

基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究

如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。本文使用Landsat7ETM+遥感数据和森林资源分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对森林植被进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于森林植被遥感图像分类其效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

森林植被净初级生产力遥感估算研究进展

森林植被净初级生产力(NPP)作为地表碳循环的重要组成部分,在全球变化及碳平衡中发挥着重要的作用。遥感技术在森林植被净初级生产力估算中具有较强的优势和巨大的潜力。文章从遥感估算森林植被净初级生产力的原理,遥感数据源的选择及估算模型的运用等方面阐述近年来遥感技术在森林植被净初级生产力估算领域的研究进展,并探讨目前存在的问题与对未来的展望。     

面向对象的高分辨率遥感影像森林植被变化检测方法对比研究

利用面向对象分类技术,对同一区域同一数据源的高分辨率遥感影像采用了分类前比较及分类后处理两种变化检测方法进行对比分析,结果表明分类后处理的变化检测方法在现阶段的森林植被变化检测中具有较高的提取精度,可用于森林动态变化监测、自然灾害评估等工作。     

东北地区森林植被生产力遥感定量估测

以辽宁、吉林和黑龙江3省为研究区,引入一种过程模型(Forest-BGPG),以2003年1 km的MODIS影像为遥感数据,估测森林植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:2003年森林植被NPP为3.7 MgC/hm2,其中,常绿针叶林4.1 mgC/hm2、落叶阔叶林4.0 mgC/hm2、常绿阔叶林3.8 mgC/hm2、针阔混交林3.9 mgC/hm2和落叶针叶林3.5 mgC/hm2;辽宁东部及长白山地区森林植被NPP超过6.3mg C/hm2,大兴安岭地区不足3.2 mgC/hm2,区域时空分布格局明显。通过与国内现有研究结果和2003年全球陆地植被NPP产品对比分析,表明估测结果准确反映了森林植被现实生长过程,Forest-BGPG为区域尺度森林植被NPP和碳储量动态监测提供了连续的测量手段。     

基于遥感的林芝地区森林植被分布研究

目的:探索森林植被分布信息提取的有效方法,提高分类精度,为森林经营管理决策提供可靠的信息支撑。方法:以西藏林芝地区为研究区,2015年生长季的Landsat8OLI遥感影像为主要数据源,结合DEM数据,二类调查数据和外业实测样地数据,利用支持向量机(SVM)分类技术,提取林芝地区森林植被类型、面积及空间分布特征。结果:林芝地区森林总面积为217.05万hm~2,森林植被类型主要有冷杉林、云杉林、云南松林等11类,分类总精度为78.2%。其中冷杉林面积占总体面积的44.7%,分类精度为85.4%;云杉面积约占6.3%,分类精度为82.6%;高山松林约占总面积的12.5%,分类精度为88.3%;云南松林占15%,分类精度为85.6%;桦类约占3.4%,分类精度为69.8%;柏木约占总面积的1.9%,精度为73.2%;栎类占4.7%,分类精度为67.2%;墨脱青冈+刺栲约占总面积的0.05%,精度为59.8%;中平树+大果榕占0.4%,分类精度为74.9%;高山松和阔叶混交林约占4.2%,分类精度为78.3%;其他硬阔类占总面积的16%,分类精度为94.6%。     

美国的森林植被模型

从1973年以来, 森林植被模型在美国就被作为森林生长模拟模型来使用, 广泛用于评价林分目前的生长状况和预测不同经营管理措施下林分未来的动态变化。其能够模拟各种不同的森林类型和林分结构, 包括同龄林、异龄林、纯林和混交林, 以及单层混交林和复层混交林等。同时, 森林植被模型能够模拟大多数主要森林树种、森林类型和林分条件在不同森林培育措施(包括疏伐、施肥等)下的变化状况。森林植被模拟体系还能够评价和预测病虫害和火灾等干扰因子对林分状况的影响。目前这个模型已经成为一个高度综合的分析工具体系。     

立体森林分布图植被符号变更技术

本文着重闸述了立体森林分布图在林地森林植被发生变化时，图面植被符号的变更技术。对立体森林分布图图面植被符号变更具有指导意义。该技术操作简单，值得向用图单位推广。     

基于遥感信息的森林生物量估算研究进展

遥感技术已被广泛应用于植被和生态系统的定量研究中,特别是利用遥感技术快速准确地估算森林生物量已取得了突破性的进展。综述了遥感技术在森林生物量估算中的现状,分析了各种遥感数据源在森林生物量估算中的优缺点,并简要总结了遥感技术在森林生物量估算应用方面的发展趋势。     

遥感数据分析林区的植被和土壤侵蚀特征

以大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区,选择合适时间和空间分辨率的卫星遥感TM数据,从中提取植被类型等有关特征及其空间分布等信息,并将有关的信息转化为通用水土流失方程(USLE)中的地面覆盖因子,计算试验区的土壤侵蚀量,进行侵蚀强度区分,生成土壤侵蚀强度图.结果表明:试验区的水土流失主要受坡度的影响.土壤侵蚀强度图与林相图进行空间叠加分析,获得土壤侵蚀严重的小班分布,从而为试验区的水土保持和流域管理提供依据.     

遥感技术在森林资源清查中的应用问题探讨

结合遥感技术在我国森林资源调查中应用的实际情况,对如何在一类清查、二类调查中应用遥感及如何综合应用遥感的问题进行了讨论.     

航天遥感技术在森林资源调查中的应用研究

本文通过ＴＭ影像在甘肃省白龙江林区（总面积５６．８万ｈａ）森林资源调查中的应用实践，①分析了１：１０万、１：５１、１：２．５万比例尺ＴＭ影像图的技术性能及其在森林资源调查中的适用性。②ＴＭ影像图在森林资源二类调查中的应用情况。③使用ＴＭ影像图分层估测森林面积、蓄积的方法及精度分析。④森林资源调查中使用ＴＭ影像应注意时相选择、精度检验以及信息增强与压缩等技术问题。⑤建议ＴＭ影像图处理、成图等方面实现标准化、规范化。     

利用遥感技术对江边林业局进行森林资源调查

选取美国陆地卫星Land-sat-stm1999年3月成像比例尺为1：5万的TM453卫生数据，于2000年1－3月，对江边林业局森林资源进行了外业建标、室内判读和现地验证。结果判读一致率达92．3％，正判率达97．5％。     

基于遥感的植被覆盖度估算方法研究进展

指出了随着遥感技术的发展,植被覆盖度作为定量描述地表植被覆盖情况的重要参数、生长状况的指标、植被覆盖的直观指示因子,已广泛应用在自然地理空间的土壤圈、大气圈、水圈、生物圈范围及这些圈层相互作用的各类研究中。基于目前常用的遥感数据,从植被指数、数据挖掘技术两方面分类归纳了植被覆盖度的估算方法及遥感数据源,对比分析了其优缺点及存在问题,并对基于遥感的植被覆盖度今后的研究方向及发展趋势进行了展望。     

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     

基于地理遥感技术分析山东黄河流域森林资源状况

选取2000年、2006年时相近的TM遥感影像作为山东黄河流域的基本数据源,利用监督分类法、专家分类法和GIS技术对遥感影像进行分类和建模。利用GPS,全站仪等仪器,采取典型、随机抽样方法进行调查。研究结果表明,2000年、2006年的山东黄河流域森林覆盖率分别为21．40％,25．60％;森林主要分布于鲁中南山地、丘陵地区;落叶阔叶林和温性常绿针叶林是流域地带性植被,其中,杨树、侧柏和刺槐是主要造林树种,森林垂直分布较为明显;森林蓄积量集中分布干鲁中南地区,2006年流域的森林资源及其蓄积量分布比2000年的相对均匀。