利用TM图像对森林资源进行动态监测

通过利用GIS建立TM图形数据库，利用TM图像的客观性及其对森林资源的反映能力，进行动态监测资源的消长情况，具体说明了TM图像在森林资源监测中的应用，分析使用的优势及不足，详细介绍图形数据库的建立。     

专家系统在森林遥感图象分类中的应用

传统的林业遥感图像计算机分类方法,多作为目视判读的一种辅助手段,对数字图像数据本身进行分类。在这种分类过程中,各种辅助数据及林学家、图像判读员的经验和知识一直未能得到直接充分有效的利用。通过建立专家系统可将上述各种辅助数据和专家知识直接加入计算机分类的过程,以达到在一定程度上取代目视判读的目的。本文讨论了一个小型林业遥感图像分类专家系统的总体设计、数据库设计、信息综合、推理方法以及用此系统对一TM图像进行实际分类的初步结果。     

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。     

TM图像在森林资源调查中的应用研究

利用１∶５万ＴＭ假彩色合成图像,在登封林场进行森林资源调查实验研究,结果表明：使用卫星遥感图像进行林业区划,解译树种和森林类型、土地利用类型,编制森林分布图,量算林业用地面积,获得了比较理想的效果和精度,是可行的。     

TM遥感数据在森林资源调查中图斑目视判读区划实例分析（续）

在现地验证之前,必须进行一致率统计,当一致率达到９０%以上,方能进行现地验证。目视判读采取一人判读、区划,另一人复核判读,复核者“背靠背”重新判读,     

TM遥感数据在森林资源调查中图斑目视判读区划实例分析

利用TM遥感数据，通过迪庆州中甸县森林资源调查目视判读区划实例，对影像判读的关键检验指标——一致率、正判率进行分析，结果表明：一致率为91%，面积地类综合正判率为95.3%，均起过细则规定要求；在不同的建标线路上及不同的地类中均获得了较高的和较为稳定的正判率。     

TM遥感数据在森林资源调查中图斑目祝判读区划实例分析

利用ＴＭ遥感数据,通过迪庆州中甸县森林资源调查目视判读区划实例,对影像判读的关键检验指标——一致率、正判率进行分析,结果表明:一致率为９１%,面积地类综合正判率为９５．３%,均超过细则规定要求;在不同的建标线路上及不同的地类中均获得了较高的和较为稳定的正判率。     

自组织人工神经网络在立地条件遥感分类研究中的应用

运用以航空遥感图像为主的信息源，获取立地要素信息，在ＡＲＣ／ＩＮＦＯ系统支持下，建立空间信息库，选取５５０个样本数据，训练自组织人工神经网络，然后对１５９个“未知”样本进行立地分类预测和容错检验。结果表明，该模型的分类，容错能力强，综合了遥感图像目视判讯与计算机自动分类的优点，开拓了遥感与ＧＩＳ技术相结合进行智能化立地条件分类研究的新途径。     

基于BP神经网络的针阔混交林TM遥感图像自动分类技术研究

在对标准BP神经网络试验分析的基础上，通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施，对BP神经网络自动分类系统进行改进；利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明：改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19．14％，比传统无监督自动分类精度提高8．55％，达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。     

TM影像在云南省森林资源"连清"中的应用效果及问题分析

在2002年云南省森林资源“连清”第四次复查中，利用美国Landsat-5陆地卫星为遥感信息源，全省布设了95703个遥感判读样地以期提高各类土地面积的估计精度。介绍了调查方法和应用效果，分析了影响遥感判读正判率的因素，总结了存在的问题，提出了解决的办法。     

TM影像决策树分类中的影响因素研究

以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

TM影像决策树分类中的影响因素研究

以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。     

专家分类方法在森林资源清查中的应用研究

以太原市的6个建城区为研究区,利用一类数据与SPOT5遥感数据,根据《山西省森林资源规划调查外业工作细则》中林地、林分分类标准,采用专家分类的方法,成功地分出了15个乔木树种和16个灌木及其组合。在不改变原小班划分的基础上,对采用目视解译方法在同时相SPOT5遥感数据上完成的森林资源清查数据进行校验,结果表明专家分类方法可以消除个人因素对解译结果的影响,在解译细节上强于目视解译;专家分类方法更科学、实用,在生产更具有推广意义。     

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。     

TM影像在文山州地类调查中的应用

以文山州的砚山县、邱北县、广南县、富宁县天然林保护工程和重点生态工程区森林资源地类现状调查为例 ,阐述了使用TM影像的方法和步骤 ,分析其存在的问题 ,并提出了相应的建议。     

专家系统用于遥感图像处理的方法研究*

针对气象卫星监测森林火灾和遥感图像分类问题，论述专家系统用于遥感图像处理的方法，使用框架和规则的知识表示方法、匹配和以正向推理为主的推理机制、综合的控制策略、使用置信度处理不确定性和构造实用专家系统的方法。据此实现的软件模块，经实验数据检测，取得满意的结果。     

基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类研究

采用Worldview-2八波段影像作为数据源,选取东洞庭湖湿地核心区域作为研究区,进行了Worldview-2八波段特征分析、构建改进遥感指数、采用改进遥感指数阈值分层分类的策略对湿地区域进行信息提取。研究结果表明,基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类总精度达到了92.24%,Kappa系数为0.902,比原始遥感指数的分类精度提高了8.18%,特别是对草滩地和泥滩地的区分有了较大的提高,是有效、准确提取湿地类型的技术方法。     

"3S"技术在林业生产中的应用

该文叙述了遥感技术、全球定位系统、地理信息系统,即“3S”系统在林业生产中的具体应用。