无人机遥感在我国森林资源监测中的应用动态

文章分析了无人机遥感技术在森林资源监测中的应用特点,总结了获取无人机遥感影像的技术流程.从利用无人机遥感影像获取林木几何参数、提取森林生物量信息、监测森林病虫害和森林消防4个方面阐述了无人机遥感技术在我国森林资源监测中的应用动态.在讨论无人机遥感技术在林业应用中具备成本低、效率高等优势的基础上,对无人机遥感技术在我国森林资源监测中的应用前景作了展望.     

关于无人机遥感在森林资源调查中的运用分析

随着科学技术的飞速发展,无人机遥感技术应运而生,森林资源调查工作迎来了生机,其应用价值也凸显出来.本文从无人机遥感在森林资源调查中的主要作用与应用研究两方面进行论述,节省了大量人力、物力,使数据更加真实、准确,希望有助于相关部门做好森林资源管理工作.     

遥感图像处理技术在森林资源监测中的应用

从建立森林资源监测遥感数据信息系统入手，重点探讨了用于荒漠化监测中TM图像的几何精校正波段优化组合、信息特征提取等技术，并在辽宁省森林资源连续清查第4次复查中进行了实测应用。实践表明，应用TM图像进行森林资源监测是可行的。     

浅谈遥感在我国森林资源监测中的应用现状

目前我国森林资源监测由单一化逐步向综合化转变,其表现为监测内容的日益丰富。传统的森林资源监测重点主要在森林的蓄积、面积上。现在,监测内容已经扩展到森林生态系统的各个方面,林业部门除了有国家森林资源连续清查监测体系外,还有森林火灾监测、森林病虫害监测、荒漠化监测、湿地监测、珍稀野生动物资源监测等。为了提高森林资源监测的效率和精度,普遍采用了遥感技术。本文主要介绍了遥感技术在森林资源各监测内容中的应用现状,并对遥感技术的发展趋势作出了展望。     

卫星遥感在森林资源调查和监测中的应用

卫星影像具有像幅面积大，多时相多波段，磁带记录，成图方便，成本低等优点，在森林资源调查中，利用卫星遥感，可以编制森林分布图，求算森林面积，估测森林蓄积量、资源监测等。     

卫星遥感在森林资源调查和监测中的应用

卫星影像具有像幅面积大、多时相多波段、磁带记录、成图方便、成本低等优点。在森林资源调查中,利用卫星遥感,可以编制森林分布图、求算森林面积、估测森林蓄积量、资源监测(森林动态、火灾评估、虫害监测、风灾监测)等。     

无人机遥感技术在森林资源调查中的应用

指出了随着科学技术的不断发展与进步,无人机遥感技术的出现,给森林资源调查工作带来了新的契机,其在森林资源调查中应用的价值也越来越明显。针对无人机遥感在森林资源调查中应用的主要价值进行了探究与分析,并提出了无人机遥感在森林资源调查中应用的有效策略,以有助于充分发挥无人机遥感的重要应用价值。     

基于多特征优选的无人机可见光遥感林分类型分类

【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 m的数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM),从DSM和DOM中提取包括高度特征、光谱特征、常见的可见光植被指数、HSV颜色分量、HSV颜色分量基础上提取的纹理特征以及扩展的形态学多属性剖面(EMAPs) 6类特征;采用递归特征消除随机森林算法(RF_RFE)优选特征子集,根据不同类型特征和优选特征子集设置8组试验,使用随机森林分类器(RFC)进行林分类型分类,运用目视解译获得的地面真实影像建立混淆矩阵评价分类结果。【结果】1)单独利用光谱特征进行林分类型分类效果不理想,总体精度为65.68%,Kappa系数为0.53;以光谱特征为基础单独引入其他特征进行林分类型分类,除植被指数外,其他特征均可提高总体分类精度; 2)采用递归特征消除随机森林算法优选出11个特征,包括5个EMAPs特征、3个HSV纹理特征、1个高度特征、1个植被指数和1个HSV颜色分量,11个特征组合获得8组试验中最高分类精度,总体精度为81.05%,Kappa系数为0.73; 3)将多特征优选方法应用于不同分辨率的可见光无人机影像上均取得较好分类结果,其中分辨率为0.3 m时分类精度最高,总体精度为82.46%,Kappa系数为0.75。【结论】递归特征消除随机森林算法综合多类型特征中最有利于林分类型分类的特征,从而提高分类精度,研究结果可为无人机可见光遥感数据在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。     

无人机在森林资源管理中的应用

无人机(UA)是无人驾驶飞机的简称,其具有自动化飞行控制,进行航空拍摄、实时监控等功能,目前已被广泛应用。分析、探讨了无人机的特点及其在森林资源管理中的应用需求与前景。     

森林资源动态遥感监测及马尔可夫键预估

引言森林面积、蓄积量、林木生长状况,森林演替等动态变化及其发展趋势一直是人们普遍关注的问题。应用不同时期的遥感资料复合对比分析统计,在短时期内弄清森林资源动态,特别是森林面积的动态变化,并用马尔可夫链进行科学预估,分析其发展趋势无疑是有益的。笔者参加了“三北防护林遥感综合调查”甘青宁类型区的工作,在典型试验区盐池县,应用不同时期航空像片对盐     

无人机遥感技术在森林资源管理中的应用

无人机遥感技术在林业数据调查采集、数据传输以及数据分析环节发挥着重要作用。介绍了无人机遥感技术在森林资源调查、森林防火、病虫害防治、造林核查等方面的应用及前景展望。     

3S技术在广东省森林资源监测中的应用

介绍了3S技术在广东省多项森林资源监测工作（森林资源连续清查、森林资源二类调查、森林资源档案更新、采伐限额检查、林地征占用检查等）中的应用情况。     

SPOT5卫星遥感数据在森林资源监测工作中的应用研究

利用SPOT5卫星遥感数据进行森林资源监测已在河南省全面展开,本文结合SPOT5卫星遥感数据的特点,研究了影像数据的正射纠正、融合、裁减、分幅出图等处理方法,通过在森林资源“二类”调查工作中的应用实践,探讨了SPOT5卫星数据在森林资源监测、图件编绘等方面的可行性和优越性。     

无人机监测在森林火灾中的应用

森林火灾是世界各地森林生态系统面临的严重威胁之一,对环境、经济和人类居民造成极大的损害。传统的林火监测方法主要依赖于人工巡逻和卫星遥感,这些方法存在着一些限制和挑战,难以满足实时、高精度的监测需求,而无人机可以为火灾预警、定位、扑救、实时监测、数据传输、资源调度、降低人员风险、灾后处理和管理等环节提供有效的支持,使得森林火灾的监测效率得以极大地提高,最大限度地减少火灾带来的损失,从而提供了森林火灾监测和扑救的新思路和方法,具有巨大的潜力和发展空间。因此,通过探索无人机监测在森林火灾中的作用来研究无人机监测的有效性和可行性,能够为林业部门提供更好的火灾监测和扑救方案,从而提高火灾防控的能力和效果,保护森林生态系统的健康和可持续发展。     

淳化县森林资源动态遥感监测及演变趋势预估

利用淳化县１９８７年、１９９４年两个时期遥感资料，编制两期森林资源类型图，在ＧＩＳ的支持下，建立空间信息库，套合叠加，生成森林类型动态图，获取动态演变数据矩阵，应用齐次马尔科夫模型模拟和预测淳化县未来森林资源动态演变趋势。     

广东省森林资源“天-空-地”一体化监测构建与应用

充分利用卫星遥感、无人机、互联网等先进技术,搭建森林资源监测平台,结合森林生长模型,构建了广东省森林资源“天—空—地”一体化监测体系。在多年的生产实践过程中,该体系及时的掌握广东省森林资源消长变化,实现了对森林资源变化的快速提取、现场取证和实时在线更新,并为各级林业主管部门决策提供准确的数据支撑,进一步提高了森林资源管理和信息化水平。     

基于遥感影像的鄂托克前旗森林资源监测分析

以2002年和2006年TM遥感影像为数据源,在PCI 8.5和ARCGis 9.2遥感图像处理软件的支持下,获得了鄂托克前旗2个时期的森林资源图。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案,提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明,从2002~2006年,面积增加的地类为灌木林和有林地,面积减少的地类为宜林地和裸沙地,农田和水体的面积基本保持不变,并对其变化结果进行了分析。     

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。