基于无人机影像的天山云杉林伐后更新地林分密度估测研究

【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var.tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.9868和0.9333,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.7657。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。     

基于GF-1的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。     

基于GF-2遥感影像的潍坊城区建筑高度反演研究

由于遥感技术是当前先进信息科技的重要组成部分,在采集处理和分析应用地球表面空间数据中起到越来越重要的作用。以GF-2卫星影像为数据基础,通过对影像进行正射校正和预处理操作增强图像的几何信息、纹理以及光谱特征,进一步提取了建筑物阴影和基坑信息,通过构建太阳和卫星各自所处位置的高度角、方位角与建筑物之间的几何参数反演模型来估算建筑物高度。结果表明:基于GF-2遥感影像的建筑物高度信息提取技术,在分析建筑物几何信息的同时兼顾到建筑物的光谱信息,提取的建筑物阴影和基坑信息更为准确,研究区内随机抽取一定数量的建筑物,对实测高度值和估算高度值进行误差对比分析,反演误差在0.73 m左右,总体精度约为96.68%,符合预期目标要求。潍坊城区多层建筑(9~30 m)所占有率较高,超高层建筑(大于100 m)所占比重相对较低,且不同区域分布不均,多层建筑多分布在老城区(潍城区、奎文区),城区边缘多以低层建筑分布为主,体现了建筑物类型分布与区域经济发展水平呈正相关。     

基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测

单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。     

基于GF-2号影像的森林优势树种分类

利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复杂、森林破碎化的湖北省竹山县九华山林场为研究对象,采用面向对象分类方法对树种进行精细分类,比较支持向量法、最近邻法(KNN)和随机森林(RF)三种不同分类算法的分类效果。在尺度阈值为30、合并阈值为95时分割的基础上,利用SVM、KNN和RF分类结果和分类精度差异较大。分类精度最高的是SVM分类方法,总体精度为68.52%,Kappa系数为0.62;其次为随机森林分类法,总体精度为60.29%,Kappa系数为0.54;KNN分类方法精度最低,总体精度为59.41%,Kappa系数为0.53。GF-2号数据能满足树种分类基本需求,在复杂地形和景观破碎化地区用支持向量机进行树种的分类精度更高,但仍存在一定的局限性。     

基于主成分回归及遥感的贵阳市林分郁闭度估测

以贵阳市为研究区,以Landsat-8 OLI为遥感信息源,通过偏相关分析,选择了与郁闭度相关的12个遥感因子作为自变量因子。为克服自变量因子间严重的多重共线性和模型的不稳定性,采用主成分回归分析法建立郁闭度估测模型,并对模型进了检验及精度验证。结果表明,回归方程调整后的R2=0.756,模型的拟合效果较好,说明模型在数学上是可行的;利用15个实测样地对模型进行精度验证,估测精度的平均水平为78.80%,说明该模型可为区域林分郁闭度估测提供参考。     

森林郁闭度定量估测遥感比值波段的选择

对TM遥感图像各原始及常用比值波段的信息量大小、相互间存在的多重相关性及其对郁闭度估测造成的不利影响进行分析研究。针对特定监测区域,对设置的遥感比值波段,采用平均残差平方和准则进行筛选,最终确定对郁闭度估测有一定影响的遥感波段,并形成可操作的软件系统。     

基于资源三号影像的森林蓄积量估测遥感因子选择

以内蒙古旺业甸林场为研究区域,以资源三号(ZY-3)卫星遥感图像为数据源,通过对影像进行处理,获取对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息等遥感因子。基于对各遥感因子的信息量分析、多重相关性危害分析及应用残差平方和的方法对遥感因子进行筛选,实验结果表明:ZY-3影像提取的12个遥感因子中,单波段因子中ZY3的信息量最大,波段组合中ZY(2-3)/ZY4的信息量最大,地形因子中高程的信息量最大,ZY-3的波段、波段组合和地形因子间存在多重相关性,去掉ZY(2-3)/(2+3)和坡度因子后,多重相关性的危害大大降低,可以满足进一步建立蓄积量遥感反演模型要求。     

天山云杉林无人机可见光影像树冠信息提取方法研究

高精度轻小型无人机森林树冠参数信息提取方法是森林资源监测和生态功能评估的重要基础。以新疆山地森林优势树种天山云杉为研究对象,在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像并进行预处理,对比分析3种方法(以光谱为特征空间的面向对象法、以光谱+纹理为特征空间的面向对象法、随机森林法)提取天山云杉林树冠参数信息的精度。结果表明:3种方法提取天山云杉林分郁闭度精度均高于93%,其中以光谱为特征空间的面向对象法最优,精度可达93.73%;3种方法自动提取单木树冠面积与目视解译结果的R²均大于0.91,虽然随机森林法的统计指标最优,但面向对象法可获得完整的单木树冠闭合曲线,故以光谱+纹理为特征空间的面向对象法效果较优;面向对象法的最优分割尺度为29,纹理特征的加入会导致郁闭度提取精度降低0.66%,但会优化单木树冠面积提取效果。     

结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。     

基于高分辨率遥感影像的森林蓄积量估测

为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。     

3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较

为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。     

基于GF-2影像的面向对象植被信息提取研究

基于GF-2遥感影像,通过面向对象方法对长株潭城市群生态绿心区内具有代表性的区域进行植被信息提取,利用专业分割软件对遥感影像进行多尺度分割,采用ESP工具定量获取多尺度分割参数,最后通过隶属度函数对遥感影像分类进行植被信息提取,并进行精度评价。结果表明:采用面向对象的方法,从高空间分辨率遥感影像中挖掘出能提取植被的光谱、纹理、形状等特征,能实现植被信息的快速提取,提取总体精度达85.33%。     

基于TM影像的华安县桉树林生物量遥感估测

以华安县桉树林为研究对象,基于最近的2008年20块桉树林固定样地和同期Landsat5 TM影像,选用20个自变量,建立多元线性生物量遥感信息模型,并采用8个检验样本对模型进行检验,总体预估精度达到83.58%,均方误差为1.42t/hm~2,利用建立的多元线性模型反演生成华安县桉树林生物量分布图,估测华安县桉树林总生物量为404 765.316t,公顷生物量为32.344t/hm~2。     

变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较

比较基于偏最小二乘回归的Bootstrap方法与传统的平均残差平方和(RMSq)准则所选变量建立模型的精度差别.结果表明:Bootstrap方法是一种更优秀的变量筛选方法,比RMSq方法精度提高约5%;而且它不受变量多带来的运算困难的限制,更便于实际应用.     

基于Landsat8 OLI遥感影像的森林蓄积量估测模型研究

本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R2)、均方根误差(R...     

基于GF-1遥感影像湿地变化信息检测算法分析

湿地遥感变化信息检测并识别一直是遥感动态监测的一个技术难点。以东洞庭湖为研究区,2期GF-1遥感影像为研究对象,在数据预处理的基础上,将研究区分为芦苇、苔草、辣蓼与泥蒿、水体、泥滩地等6种类型。研究引进了NDVI植被指数波段与第一主分量波段(PC1)对传统的图像差值算法进行改进,提取出两期影像的变化信息,并与支持向量机的多时相影像分类后检测算法相比较。结果表明:(1)研究区遥感影像经过大气校正和图像配准等预处理之后,GF-1遥感影像变化检测的最佳波段组合为RGB=432;(2)利用支持向量机分类器对两期遥感影像进行分类时,样本选择的可分离度均在1.9~2.0之间,分类结果的总体精度为85.34%,Kappa系数为0.8,满足分类后比较算法提取变化信息的要求;(3)引进NDVI与第一主分量区分变化信息,并采用直方图积累区间确定变化阈值,信息增加的变化阈值设置为0.3,信息减少的变化阈值设置为0.2,Smooth Kernel Size设置为3,Aggregation Min Size设置为30,优化结果最佳。利用2期GF-1遥感影像提取湿地变化信息,分类后比较算法与改进后图像差值算法,图像差值法快速、直接提取变化信息,检测精度为89.6%,Kappa系数为0.9,且不受分类精度与分类样本一致性的限制,明显优于传统分类比较算法,是一种高效可行的方法。     

基于叶面积指数的森林郁闭度遥感反演研究

以密云半城子为研究区,以TM影像为数据源,基于RS技术,提取归一化植被指数。根据实测真实叶面积指数及结合土地利用信息确定的聚集度系数,计算有效叶面积指数。在此基础上构建NDVI与有效叶面积指数间的回归模型,最后利用John提出的郁闭度估算模型进行郁闭度的估算,并对估算结果进行精度检验。结果表明:NDVI与有效叶面积指数相关性高,可用于有效叶面积指数的估算;采用有效叶面积指数,综合考虑叶倾角进行郁闭度估算精度较高。     

基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性

【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理特征和全色波段纹理特征,使用随机森林算法筛选变量并对3种多样性指数进行建模,设置不同纹理提取窗口来寻找最优窗口。【结果】基于随机森林算法的RFE冗余变量去除方法可从众多遥感变量中快速选择对模型精度具有显著贡献的少量变量。多光谱数据3×3窗口纹理特征、全色数据7×7窗口纹理特征和植被指数结合的特征集对3种多样性指数具有较好估测结果,其决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)分别为0.47和0.300(Shannon-Wiener多样性指数)、0.53和0.042 (Simpson多样性指数)、0.61和0.051 (Pielou均匀性指数)。植被指数中类胡萝卜素反射率指数与3种多样性指数具有显著相关关系。【结论】高分2号遥感数据中的植被指数和纹理特征可有效估测研究区森林木本植物物种多样性。类胡萝卜素反射率指数可体现森林中类胡萝卜素相对于叶绿素的含量,在秋冬季节作为反映常绿树种和落叶树种分布的指数,对森林木本植物物种多样性估测具有最大贡献。使用星载遥感数据预测的多样性和均匀性指数分布可有效监测森林木本植物物种多样性变化。     

结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。