阈值分割和数学形态学在遥感图像边缘提取中的应用

以乌兰布和沙漠的航空遥感图像为基础,对其阈值分割,并选取适当的结构元素进行数学形态学的运算,从而达到对遥感图像边缘提取的目的。利用Matlab7．0软件对研究区域进行图像处理分析,通过提取的边缘和原始图像对比,验证其方法的可行性和有效性,为乌兰布和沙漠地区具有代表性的稀少且呈群团状大样地植被调查提供技术参考。     

遥感目视判读(TM)影象在森林资源调查中应用的探讨

针对我省森林资源分布的特点,结合地面调查和遥感技术的有利手段,及时的掌握地面资源信息量和技术资料,为制定林业政策,林业规划提供可靠的数据保证.     

遥感目视判读(TM)影象在森林资源调查中应用的探讨

针对辽宁省森林资源分布的特点,结合地面调查和遥感技术的有利手段,及时的掌握地面资源信息量和技术资料,为制定林业政策,林业规划提供可靠的数据保证。     

面向对象遥感图像森林分类研究进展

介绍面向对象森林分类的背景,综述森林分类的理论和方法,概述面向对象遥感图像森林分类研究进展,分析其目前尚存在着影像自动识别困难、图像阴影去除困难、优势树种识别困难及分类精度偏低等问题,并展望了发展趋势。     

基于SPOT5遥感影像的样地判读

利用SPOT5卫星遥感资料在沾益县大坡乡进行了森林资源二类调查试点。共布设目视判读样地7711个、野外实测样地290个,其总体抽样精度为87 29%。介绍了工作方法,分析了判读结果和存在问题,提出了今后工作的思路。     

基于遥感的广州市林分光合有效辐射分析研究

以1998年Landsat TM,2003年Landsat ETM+和2007年IRS-P6卫星数据为信息源,利用归一化植被指数(NDVI)与光合有效辐射(PAR)的线性关系,得到广州市PAR的情况,研究其动态变化。结果表明:在经济快速发展的10年中,1998—2003年广州市林分PAR逐年增强,特别是阔叶林增加较快,而针叶林保持较稳定的状态,森林生产力较高。2003—2007年广州市区、花都区、番禺3个区的林分PAR明显减弱,2007年广州市区和番禺区林分光合有效辐射比率(FPAR)较小,这说明广州市在珠三角发展的带动下城市化进程加快,人为活动的影响越来越明显。     

无人机遥感影像速生桉林分参数自动化提取研究

在实景三维建模软件支持下,使用无人机遥感技术快速获取广西扶绥县龙头乡将军屯速生桉林影像,通过Pix4d软件对航摄数据进行自动化内业处理,获取数字正射影像成果(DOM)和数字地表模型(DSM)以及树冠高度模型。基于此树冠高度模型,提取速生桉林的株数、树高、郁闭度等森林参数,并进行精度分析。结果表明:株数精度验证指标(株数探测率、株数准确率、F参数)较优;树高估测值与树高实测值存在较强相关性;郁闭度参数准确率高达92.85%。该林分参数自动化提取方法,能够达到相关实践要求,可以在一定程度上替代人工实测,在人工林中具有广阔应用前景。     

基于区域生长的林区遥感图像分割方法

依据林区遥感图像的特点,利用区域生长法对高分辨率遥感图像进行分割。首先将图像看作多维矩阵结构,建立种子标记矩阵,以标记未处理的像素点作为种子,合并其周围连通像素;其次建立连续自动种子选取机制,遍历整个图像区域,将图像分割为若干区域;最后,采用最小欧氏距离方法合并较小的破碎区域,有效地解决了区域生长对种子点依赖性强,并且容易过度分割的问题。通过实地对比验证评价,分割效果较好。     

基于统计的遥感图像分类方法

对遥感图像分类是遥感图像信息获取的重要手段。统计分类方法在遥感图像分类中运用得很普遍,同时统计分类方法还是各种新兴分类方法的基础。文章主要研究了各种统计分类方法在遥感图像分类中的应用,在此基础上运用核密度估计Bayes分类方法、BP神经网络分类法进行分类,并与传统的统计分类方法进行比较。     

基于遥感影像的森林资源变化检测研究

利用ENVI 5.3软件,对滇中某研究区域2015年森林资源二类调查影像和2018年森林资源监测影像进行预处理,按照统一的分类体系对两期影像进行面向对象图像分类,利用流程化动态监测工具实现变化检测.研究结果表明,面向对象的变化检测技术可以很好地区分光谱特征相似或相近的地表覆盖,一定程度上消除并克服了"同物异谱"、"同谱...     

基于高分辨率航空遥感影像的林分因子智能识别技术研究

森林资源监测的数字化和智能化是未来发展的主要趋势。基于高分辨率航空、多光谱遥感数据和数字地表模型(DSM)等数据,利用计算机深度学习方法,研究乔木林小班的郁闭度、平均树高、总株数3项主要林分调查因子的数字化智能提取方法。结果表明,郁闭度判读的平均准确率可达到98.6%;平均树高判读的平均准确率可达到90%;株数判读的平均准确率可达到82.36%。     

基于卫星遥感影像的森林病虫害监测研究进展

森林病虫害是森林的主要灾害,快速准确监测森林病虫害是开展病虫害防治的关键。利用卫星遥感影像监测森林病虫害是一种经济高效的手段。为进一步加强森林病虫害遥感监测的研究和实践,综合分析了国内外利用卫星遥感影像监测森林病虫害研究现状,系统总结了应用卫星遥感影像监测森林病虫害的主要技术方法,深入分析了存在的主要问题并进行研究展望。研究表明:森林病虫害遥感监测研究中主要存在3个问题:1)高空间分辨率影像的研究不足;2)影像纹理信息挖掘不充分;3)失叶遥感监测挑战大等问题。针对上述存在的主要问题,研究提出对策建议:1)多源遥感数据的综合应用;2)增强图像处理技术;3)加强病虫害生境因子的利用;4)构建病虫害遥感监测系统平台等。     

基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取

高分辨率遥感影像和数字地表模型(DSM)结合的地物信息提取,虽可以区分异物同谱中存在高度差异的地物,但相同高度的地物在DSM数据可能会因海拔高度不同而存在明显差异,降低了地物提取精度。从DSM中提取出地物高度信息(nDSM),再以nDSM结合高分辨率光学影像进行地物提取。结果表明:仅以高分辨率光学影像为数据源的方法分类效果最差,结合DSM数据的方法居中,而结合nDSM的方法最优,说明在基于光学影像和DSM数据的地物提取中,采用去除地形因素的nDSM替代DSM可以有效提高分类精度。     

森林蓄积量遥感估测的研究进展

传统的森林资源调查是一项周期长、任务重、劳动强度大,需大量经费的工作。随着遥感技术广泛应用于森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的遥感估测,将比传统方法省时、省力,节约经费。目前,利用遥感进行森林蓄积量的估测研究已取得了一系列重要进展,文章则简要综述了国内外在光学遥感和微波遥感范围内的森林蓄积量遥感估测方面的研究进展,认为利用遥感技术进行森林生物量估测对于了解和监测全球生态系统对气候变化和人类活动的反应具有重要的意义。     

基于遥感影像的海岸线提取方法研究

岸线在现代海岸带管理方面有重要的作用,本文介绍了Canny算子以及对其做出改进的基于色差的自适应算子,并对两个算子的进行了比较,分析了Canny算子的缺陷以及基于色差的改进Canny自适应算子。     

基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取

树冠是树木获取光能并进行能量转换的主要场所,在监测树木长势,估算树木生物量等方面具有重要作用。及时准确获取树冠参数信息有助于研究树木生长状况和森林变化动态,有效改善森林经营管理。无人机遥感具有快速机动、云下飞行、影像分辨率高、成本低等优势,非常适合于亚高山针叶林树冠遥感影像的获取。论文以贡嘎山雅家埂局部范围亚高山针叶林为研究对象,采用固定翼无人机获取可见光遥感影像,基于面向对象方法自动提取了亚高山针叶林的东西冠幅、南北冠幅、单元面积树木数和郁闭度等参数。以目视解译结果作为参考数据进行验证,东西冠幅和南北冠幅的提取精度分别是0.765 1和0.855 6,单元面积树木数和郁闭度的提取精度分别是0.99和0.92。研究结果表明,基于无人机遥感影像的树冠参数信息自动提取方法高效可靠,能够满足亚高山针叶林生长状况快速评价与动态遥感监测的需求。     

森林理化参数高光谱遥感反演研究进展

近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。     

老挝北部5省橡胶林提取及时空扩张研究

[目的]分析老挝北部"金三角"地区橡胶林提取方法及橡胶林时空扩张特征,为合理规划橡胶种植、区域生态环境保护等提供方法和依据。[方法]基于MODIS影像和橡胶林物候特征,选取不同地类特征参数,实现橡胶林空间分布快速可重复的决策树提取新方法,并基于单一土地利用率模型研究橡胶林扩张机制。[结果](1)橡胶林提取时间窗口为1月至3月,基于不同地类特征参数生成的橡胶成林、幼林决策树提取方法总精度为80.67%,高分一号影像通过面向对象方法验证MODIS影像提取结果精度可靠。(2)2010—2015年,老挝北部5省橡胶林由12.6万hm~2扩张到16.96万hm~2,面积变化率最大的是乌多姆赛省,丰沙里省扩张速度最慢。[结论]MODIS影像提取橡胶林方法和结果简单有效。橡胶林分布在海拔和坡度上呈现不断上升的趋势,海拔1 500 m以上零星分布,坡度上分布上限为35°,而坡向扩张无明显规律。从LUCC视角分析得到橡胶林时空扩张的主要影响因素是社会政策和经济因素。