基于遥感的森林资源动态信息提取方法研究

目前,在森林遥感应用中,多源遥感数据的提供能力越来越强,但由于遥感信息的综合性、复杂性,使得遥感信息处理技术相对落后,尤其土地利用动态信息提取技术较为薄弱,无法发挥遥感宏观、动态的优势。本文力图解决森林资源动态信息提取的技术问题,提出适合于森林资源清查的区域性的动态信息提取技术和方法。     

基于光谱纹理信息和知识挖掘的SPOT5遥感图像分类研究

为探讨高分辨率遥感图像用于中小尺度森林分类的模式,利用SPOT5遥感数据、地面样地调查数据和前期森林资源规划设计调查G IS资料,以图像的光谱和纹理信息为主、历史调查数据的知识为辅构建专家知识分类系统对SPOT5图像进行森林分类,并探讨了历史调查数据在该模式中的贡献率。结果表明,对于所选取的8个类别,总体分类精度达到了92.97%,各类别的分类精度均达到87%以上,分类效果良好;历史调查数据在分类过程中的总体贡献率为11.55%,对提高SPOT5图像分类有较大的帮助作用,尤其对竹林、八角和玉桂、灌木林分类的辅助作用表现更为明显。     

基于遥感信息估测森林的生物量

采用小兴安岭南坡TM图像和232块森林资源一类清查样地数据构建多元回归方程和神经网络模型，用以估测该地区森林生物量，选取环境因子，生物因子和遥感信息在内的13个自变量计算出回归方程的R^2=0．7125，并通过了相关检验，在对独立样地估测中，人工神经网络模型估测的平均精度为90．61％，基于回归方程估测有助于阐明森林生物量与遥感信息之间的内在机理；神经网络技术使高精度估测成为可能。     

高分遥感比值波段设置对森林蓄积量估测影响规律的研究

为研究利用国产GF-1号卫星影像进行森林资源定量估测的可行性,本文选择我国东北大兴安岭地区某林业局为试验场地,采用GF-1号卫星影像16m分辨率的WFV多光谱数据,结合试验区域的一类样地调查资料,建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程,进行森林蓄积量定量估测。为有效设置可能影响蓄积量估测的遥感信息,本文重点分析了遥感比值波段的设置和优选对蓄积量估测模型建立和估测精度等的影响规律。研究结果表明,设置不同种类的比值波段将影响最优变量筛选结果,高分遥感信息对提高森林蓄积量估测精度有较大影响。     

固定样地用于中分辨率遥感影像解译精度的研究

在总结了中国森林资源连续清查体系现状的基础上,以吉林省第7次森林资源连续清查固定样地资料和吉林省TM遥感影像为基础,对固定样地调查结果与遥感影像分类结果进行了对比,并采用点对点匹配法,分析了固定样地作为遥感影像解译标志时的精度.结果表明,采用固定样地调查与遥感影像分类调查森林资源总体精度较高,森林覆盖率误差仅为-1.04%,而点对点匹配检验时森林类型误差达到52.99%.     

基于中巴资源卫星数据的森林蓄积量估测研究

用中巴资源卫星遥感数据,经过图像处理（包括图像的校正、图像的增强和图像的分类等）,获取所需要的数据,结合少量地面实测样地资料,通过多元线性回归来建立森林蓄积量的数学模型,并用数学方法进行检验,使估测的精度达到要求,为林业生产和建设提供依据。     

遥感影像分类方法研究动态

遥感影像分类是遥感信息提取的关键技术,一直是遥感领域的研究热点。在介绍遥感图像分类过程和分类体系的基础上,综合了最近国内外遥感分类的方法技术,重点阐述了遥感影像分类在神经网络、SVM、主动学习、多分类集成等方面较新的研究动态,为遥感图像分类向自动化和智能化发展的进一步研究提供参考。     

基于RS与GIS的东至县梅城林场森林景观格局动态分析

以安徽省东至县梅城林场1999、2002和2006年同期LandsatETM+遥感图像为主要数据源,辅以该林场森林资源二类清查数据、1:1万小班地形图、1:2.5万林相图及小班调查卡片,利用Erdas9.0对遥感图像进行波段组合、几何校正、图像融合等预处理,选用非监督分类方法进行了不同时期森林景观分类,形成森林景观影像专题图,并将其输入FRAGSTATS景观分析软件,计算各类森林景观指数,分析对比梅城林场不同时期森林景观格局动态变化,为森林景观规划提供依据。结果表明,1999至2006年间梅城林场森林景观破碎程度逐渐降低,但仍以马尾松和杉木林为优势森林景观;阔叶林和针阔混交林面积呈上升趋势;森林景观斑块的形状较为规则和简单;森林景观连通度增加。     

基于遥感技术的森林树种识别研究进展

基于遥感手段的森林类型/树种（组）的精准识别是森林参数提取和计算的前提,是林业遥感领域的研究前沿,可为宏观尺度快速获取森林资源信息提供重要途径。对多源遥感数据在森林树种识别中的应用研究进行总结分析发现,当前基于遥感数据的树种识别已成为林业遥感的研究热点。利用卫星遥感数据和近地低空遥感数据结合随机森林、支持向量机等分类方法进行树种识别已相对成熟。近年来,无人机技术不断发展,以其灵活性强的特点在林业中有较强的应用潜力,在计算机技术、数字图像处理技术和机器学习领域不断发展成熟背景下,低空遥感数据结合深度学习技术应用于森林树种的精确识别是值得深入研究的科学问题。     

基于像元二分模型的森林郁闭度估测方法

以遥感影像与森林资源一类调查数据为基础,基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型对密云县森林郁闭度进行遥感估测,模型的纯像元植被指数通过样地数据来确定.经验证,模型估测值与实测值相关系数为0.73,相对误差为14.40％.结果说明,采用像元二分模型与森林资源一类调查数据结合进行森林郁闭度估测,技术路线简单可靠,精度可满足要求,同时能弥补TM影像分辨率的不足,具有一定的推广价值.     

高分辨率遥感影像林地类型精细识别

以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法（MLC）和支持向量机法（SVM）]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%,Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08;ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%,Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。     

t检验在遥感数据建模中的应用

以山东省2006年共15景TM遥感影像灰度值与地面角规抽样实测数据为基础,采用多元回归估计的方法建立了森林蓄积量与遥感影像灰度值信息之间的反演模型。并通过t检验选择影响蓄积量估测的主要因子,使参与建模的变量因子达到最佳状态。     

基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类

【目的】 选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】 基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP 尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】 研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的 Kappa 系数和总体精度值分别为0.760 7、0.782 0、0.840 6和0.814 8、0.830 5、0.876 5。【结论】 阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。     

基于不同分类器的农用地分类提取

【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论】神经网络方法(Neural Net)在该地区的农用地物整体分类上,比支持向量机(SVM)和随机森林法(RF)相比具有一定的优势,并获得较好的分类精度。     

基于遥感技术的滁州市各县森林线性优化配置分析

森林植被作为土地覆盖的重要类型之一,在社会、经济、文化和环境中的地位与其所发挥的生态效应相关,对耕地、园地等水土流失区保护就具有重要意义。文章利用遥感影像和一些数学方法来优化配置森林资源,以2000年、2006年相近的滁州市TM遥感影像作为数据源,利用监督分类法对森林植被进行分类、统计、验证和分析,结合层次分析法和线性规划法对森林植被分布进行优化。结果表明定远县、凤阳县、来安县、天长市各县市森林植被配置不合理,需要各增加476.74km^2、255.41km^2、162.76km^2、263.49km^2,适当增加农田林网建设,这样才有利于各县市农林生态和谐发展。     

基于树种分类的高分辨率遥感数据纹理特征分析

遥感图像尤其是高分辨率（1~4 m）遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19 19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为最佳纹理组合,能有效减少数据冗余。高分辨率遥感数据纹理信息的运用为树种分类识别时的特征选择提供了有利技术参考。图4表3参19     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价

【目的】遥感影像分类是获取地表覆盖信息的有效技术手段,客观合理地评价遥感影像分类的不确定性对农业资源调查、作物估产等方面的遥感应用具有重要的意义。论文针对修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类不确定性时存在的问题,构建基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价指标,以期更好地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。【方法】考虑边界域对遥感影像分类结果不确定性的影响,对修正粗糙熵模型进行改进,以类别的边界域被分类知识划分的结果取代所有像元被分类知识划分的结果作为衡量分类知识不确定性的依据,建立基于边界域的修正粗糙熵模型。首先依据粗集理论对所建模型的合理性进行数学推导,然后以北京市的Landsat TM影像和新疆石河子地区的IKONOS影像为例,分别应用修正粗糙熵模型和基于边界域的修正粗糙熵模型对分类结果在地物类别尺度上的不确定性进行评价,用不同空间分辨率和不同研究区域的试验数据的不确定性评价结果印证理论推导结论。【结果】与修正粗糙熵模型相比,基于边界域的修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类的不确定性时能够更好地刻画分类知识所引起的不确定性,使遥感影像分类结果的评价更加客观和合理。通过对两种模型下试验数据的分析表明,当所研究的地表覆盖类型在研究区域内的分布比较零碎,成片区域不多,类别与类别之间的边界部分所占比重较大,混合像元现象比较严重的时候,采用修正粗糙熵模型计算遥感影像分类结果的不合理性还不是非常明显,还能够比较客观地反映遥感影像分类的不确定性问题。但是如果评价分布比较集中,面积比较大的地物类型的分类精度时,修正粗糙熵模型则难以客观地反映遥感影像分类的不确定性问题,其评价结果的不合理性也更为明显。【结论】采用修正粗糙熵模型进行遥感影像分类的不确定性评价时,放大了由于边界域存在所产生的不确定性,而基于边界域的修正粗糙熵模型则可以较好地避免这一情况的发生,更合理地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。     

GIS和RS技术在土地利用动态监测中的应用

土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息,更新土地利用现状图,对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义.以不同时相遥感影像为主要数据源,结合其他多种数据,探讨了土地利用遥感动态监测的技术流程.以1989年和2000年石河子垦区及周边地区TM影像为基础,分析了该区域土地利用的变化趋势.研究区内的土地利用变化总体趋势是耕地(农田)面积大幅度增加,以草(林)地向耕地(农田)的转化最为显著,各种土地利用类型处在相互转化中.