多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。     

多源遥感数据融合及其对植被识别的影响

融合数据因其综合了不同遥感数据源的优势,充分协同利用了多源信息,被广泛应用于各个领域。SPOT-5遥感卫星集合了多重分辨率、多种遥感器于一身,该特点使得它在资源环境调查和规划与动态监测、地图制图与更新等领域得到广泛应用。本文从SPOT-5数据的自身融合和SPOT-5与ETM+数据融合两方面着手,利用遥感应用中常用的HIS变换、Brovey变换、HPF变换,探寻有利于植被识别的融合方法。结果表明:1)HPF变换对目视判读最为有利,依次是Brovey变换法、HIS变换法;2)SPOT-5数据自身融合的视觉效果优于SPOT-5与ETM+两种数据融合的;3)将植被分为5种类型,对SPOT-5自身融合影像进行目视判读,再通过实地验证,得出HPF变换、Brovey变换、HIS变换的加权精度分别为:82.99%、79.01%、71.02%。     

基于多源遥感数据橡胶林识别及其种植适宜区研究

以云南省德宏州瑞丽市为研究区,以Sentinel-2多光谱遥感影像和MOD13Q1为数据源,利用支持向量机分类方法识别该区的橡胶林,并对橡胶林空间分布特征及其种植适宜区进行分析。结果表明:1)联合Sentinel-2和MOD13Q1-NDVI数据识别橡胶林的结果明显优于仅用Sentinel-2多光谱影像或MOD13Q1-NDVI时序数据,实现了橡胶林高精度识别,总体精度为91.41%,Kappa系数为0.76。2)截至2019年底,瑞丽市橡胶林种植面积为7 693.83 hm²,主要种植区海拔范围为682～900 m,占总种植面积的83.61%;主要种植区坡度为5～15°,占总种植面积的84.61%。3)瑞丽市有6 433.11 hm²橡胶林种植在适宜区内,有1260.72 hm²种植在不适宜区内,分别占橡胶林种植总面积的83.61%和16.39%。     

多源数据林地类型的精细分类方法

【目的】探讨复杂中山区域、多源数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型层次化精细分类方法,以促进高分辨率遥感数据在森林资源调查与监测方面的深入应用。【方法】以嘉陵江上游甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区,以SPOT5和高分一号(GF-1)遥感影像为主要数据源,综合利用影像光谱特征、植被指数特征、纹理特征与时相特征、地形特征、森林资源二类调查成果数据与林相图等辅助信息,及典型地类与主要森林类型外业调查样本数据,发展针对暖温带典型天然次生林区、复杂山区地形条件下高空间分辨率遥感影像林地类型多层次信息提取与森林类型精细识别的有效方法。在分析不同时相影像光谱特征的基础上,构建并优选归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、比值短波红外指数(RSI)、差值植被指数(DVI)4种植被指数特征和均值(ME)、同质性(HOM)、非相似性(DIS)、信息熵(ENT)、角二阶距(ASM)、相对峰值(RK)6种纹理特征,引入与主要森林类型空间分布相关的DEM高程值、坡度、坡向3个敏感地形因子,利用不同林地类型时相动态特征和辅助信息特征,在不同层次影像上分别采用适于该层待分信息类别的阈值法、支持向量机(SVM)、多分类器组合(MCC)、人工神经网络(ANN)分类方法,将各层分类结果合并获得整个研究区林地类型精细分类图。最后,采用分层随机抽样的独立检验样本对分类结果中7类林地类型进行精度验证,并对5类主要森林类型精细识别结果进行面积统计,与二类调查及影像解译结果各类型面积统计值进行对比分析,进一步从整体上检验分类方法的有效性和分类结果的可信度。【结果】本文所发展的分类方法对林地类型信息提取精度较高,有林地、其他林地、苗圃地等7类林地类型总体分类精度达92.28%,总Kappa系数为0.899 6;油松林、华山松林、日本落叶松林、栎类落叶阔叶林、其他落叶阔叶混交林5类主要森林类型面积统计结果的平均相对精度为92.4%。【结论】多源数据支持下的多层次林地类型精细分类方法是一种有效的林地类型信息精准监测方法,具有精度高和可信度高的优势,且森林类型精细识别详细程度达到优势树种(组)级别,是解决复杂山区林地类型精细分类与森林类型精细识别的一种有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。     

基于不同抽样方案的三峡库区林地面积遥感监测研究

抽样调查和遥感技术已成为森林资源监测的重要手段。抽样方法是影响监测结果精度的一个重要因素,合适的抽样方案为遥感抽样技术的基础。为了确定最适合三峡库区林地面积遥感监测的抽样方案,在覆盖三峡库区的林地一张图上,确定3 km×3 km、4 km×4 km、5 km×5 km 3种样方大小,分别采用简单随机抽样、分层抽样和等距抽样3种不同方式,共9种方案进行抽样,分别重复25次,分析抽样结果,对八大地类的总体精度及稳定性进行计算和评估。结果表明,样方大小为5 km×5 km的系统抽样估测效果最精确且稳定,4 km×4 km系统抽样次之。但结合遥感图像及解译成本,最终确定样方大小为4 km×4 km的系统抽样为最优方案。     

基于卫星遥感数据空中抽样的大尺度森林资源动态监测

为监测大尺度宏观性森林资源动态变化,以SPOT5和ALOS高空间分辨率卫星遥感数据为源数据,辅以相关调查资料,在GIS支持下,采用空中抽样的方法,在遥感图像上布设样地,通过目视判读方法确定样地的土地类型、优势树种(组)等,据此计算森林面积和构造土地类型转移矩阵。根据历史调查资料分析得到森林类型单位面积蓄积量,并以此来计算各类林木蓄积量,从而实现研究区域森林面积、蓄积的动态监测。应用结果表明,在具备高空间分辨率遥感数据以及历史调查资料较丰富的情况下,该方法具有工作量小、精度高,且易于进行动态分析的特点,不但适用于大尺度宏观性森林资源监测,也适用于中尺度(如县级行政区域)的森林资源动态宏观监测。     

林地遥感监测应用技术初探

林地遥感监测,就是通过卫星监测、地理信息系统等手段对某一区域使用林地情况进行监测,并制成遥感影像图。介绍了遥感监测主要任务、内容以及图斑的主要类型与使用方法。     

多源数据在漳浦县沿海防护林动态监测中的应用

利用多源数据,将TM和SPOT5全色波段数据融合,对防护林树种进行分类,结果表明,漳浦县沿海防护林主要由木麻黄、湿地松、相思树和马尾松4类组成。并利用多时相遥感数据对漳浦县的1998～2001年进行动态监测,结果表明在这短短的几年中,其防护林面积有了一定的减少。     

多源遥感影像的融合方法效果分析

在IRS—P6遥感影像的多光谱与CBERS-2B遥感影像的全色PAN波段之间进行融合,对乘积变换、比值变换、IHS变换和主成分分析4种常见的融合方法进行对比分析,并对融合后的影像进行主观定性评价和客观定量评价。研究表明：IHS变换效果相对最优,在较好地保持原多光谱影像光谱信息的同时,大大地提高了影像的空间分辨率,对云区的地物色彩表现力上也较好。研究对于使用多源遥感影像融合获取高质量影像有着重要的参考价值。     

基于温度植被干旱指数的湖南省林地干旱反演研究

湖南省森林资源丰富,森林覆盖率达47.77%,但森林资源质量不高,抗逆能力较差;旱灾和因旱灾引发的次生灾害可能会成为湖南林业发展的最大威胁。以MODIS数据为数据源,提取林地干旱遥感监测因子的植被指数(NDVI)与地表温度(LST),利用温度植被干旱指数(TVDI)模型,并进行湖南省2013—2015年森林植被生长季的林地干旱反演,分析得到2013年湖南全境林地旱情从3月到8月发生不同程度的加重的现象,生长季前期干旱区域分布在湘南,湘西北地区出现干旱的程度较低;生长季后期洞庭湖区及湘中地区干旱程度较为严重。进一步反演2014年和2015年每年3—5月林地干旱时空分异特点,在时间尺度上,2015年3—5月旱情有逐月加重趋势,与2014年相比,其同比月份的干旱程度较高。在空间分布上,旱情较为严重的区域多分布在湘南和湘中的局部区域。将2013年8月湖南省气象局发布的干旱等级监测数据,与依照干旱反演得出的TVDI值所确定的干旱等级进行比较,干旱等级的一致率达81.4%,由此,随着湖南省卫星减灾应用工程不断完善,可以成为林地干旱监测预警的有效实现途径之一。     

山西省重点监测区使用林地遥感监测分析

在对山西省47个生态重点县2017年度使用林地状况进行遥感监测的基础上,通过对监测成果的详细分析与研究,总结了监测区林地使用情况趋势与特点,结合目前我国林地征占用最新政策,为各级林业主管部门林地执法提供可靠依据,为强化森林资源监测与管理提供科学和事实依据,为构建各级联动的森林资源管理体系提供理论依据。     

天水市近30年林地动态变化遥感监测研究

[目的]以甘肃省天水市为例,基于遥感影像变化监测技术,探讨黄土高原丘陵沟壑与小陇山-西秦岭山地交接过渡区域近30年来森林(林地)资源空间分布规律、时间变化趋势及变化影响因素。[方法]以1988—2015年5期夏季Landsat TM/OLI遥感影像为主要数据源,结合辅助数据和外业实地样本点,以光谱特征和指数特征为特征变量,分别利用随机森林(RF)和参数优化支持向量机(POSVM)分类器对土地覆盖类型进行分类,然后基于分类后比较法进行森林资源动态变化监测。[结果]分类结果表明,两种分类器的分类效果均较好,且随机森林分类器在分类精度、效率和稳定性方面明显优于参数优化支持向量机分类器。变化监测结果表明,近30年来森林资源总体变化趋势为林地面积先减少后增加。1990—1996年,林地面积减少0.74%;1996—2002年,林地面积减少2.74%;2002—2008年,林地面积增加1.06%;2008—2015年,林地面积增加8.89%。[结论]本研究采用的基于非参数分类器分类后比较法的变化监测技术是复杂地形地貌过渡区森林资源动态变化监测的一种有效途径,在分类结果分析统计的基础上,得出研究区森林资源变化的总体趋势:以2002年(2002年影像)为界,林地总体趋势为先减少后增加,2002年后林地面积增加显著。     

基于多源卫星遥感数据的森林过火区面积估算方法

森林火灾作为世界上主要自然灾害之一,严重危害森林资源,威胁人民生命财产安全,破坏自然生态环境。对森林火灾快速、准确的监测是十分重要的。森林过火面积是森林火灾最基本的描述因子,     

多源遥感数据的温度反演算法与分析

该文使用ArtisCamahan的辐射校正温度反演法,通过地表比辐射率和亮温反演结果的综合计算进行温度反演,最后对反演结果进行了精度验证,证明了该算法可以合理的反演出城市地表温度,得出该温度反演方法的有效性。     

基于地统计学和多源遥感数据的森林碳密度估算

【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于湖南省森林碳密度估算。【结果】Landsat5和MODIS数据与森林碳密度的敏感因子具有高度相似性,排在前3位的分别为1/TM3、1/TM2、1/TM1和1/Band1、1/Band4、1/Band3;与植被指数产品MOD13Q1和MOD15A2相比,多光谱数据Landsat5和MOD09A1在攸县森林碳密度估算方面显示出巨大潜力,估算精度分别为82.02%和75.64%;基于MOD09A1的序列高斯协同模拟算法具有很好的适用性,可用于湖南省森林碳密度的空间模拟,估算精度为74.07%。【结论】采用基于块的序列高斯协同模拟算法,可以实现由地面样地到不同空间分辨率MODIS像元之间的转换;由于空间分辨率的限制,MOD09A1数据在刻画空间细节方面不如Landsat5精细。该研究方法适用于地面调查样地大小和遥感影像空间分辨率不一致的区域森林碳密度估算。     

基于多源遥感的聊城市绿地空间特征研究

选取山东西部的聊城市为研究区,以Sentinel-2和Landsat-8影像为数据源,采用多尺度影像分割与面向对象分类方法,提取聊城市城区不同绿地,并选取计算了景观聚散性、景观多样性、斑块密度及差异性、邻近度等多个评价指数,分析聊城市城区绿地的空间特征.结果表明:(1)多尺度影像分割与面向对象分类方法在效率、处理速度及...     

基于GIS的珠海森林资源遥感动态监测方法研究

在地理信息系统技术支持下,对专题信息提取、计算机自动识别分类、人工目视解译等方法进行对比试验并分析,得到合适的研究方法。在此基础上对1995年,2002年,2009年3期的卫星遥感影像进行图像增强处理和解译,对珠海市的森林资源进行了动态变化监测与空间分析,为珠海市森林资源管理和城市规划提供科学依据。     

自然资源多源矢量数据融合方案的探讨

针对自然资源多源矢量数据融合方案和工作流程,提出了较为完整、合理的流程体系,具体包括数据预处理、图形几何特征匹配、图形几何调整、属性特征融合、几何特征与属性特征联动调整、融合成果质检等操作.有效解决了多源矢量数据几何特征、属性特征的差异问题,降低了数据融合的难度,提高了实操性和融合数据质量,最终可实现融合成果作为"基础...     

山区森林资源遥感动态监测的研究

通过对不同时期的陆地卫星影像进行数字解译处理,结合地面调查数据,对辽东山区森林资源的消长情况进行动态监测,提取出森林植被的变化信息,分析变化的原因,并对今后林地的管理规划工作提出一些建议。