卫星遥感数据在森林采伐监测中的应用

分别采用SPOT5、TM5影像前后两期多光谱遥感影像的波谱特征变化,检测森林资源变化信息,确定变化类型,以计算机自动识别对森林资源变化(减少)的区域(伐区)进行信息提取,并在此基础上进行室内人工预判读;结合采伐证、伐区作业设计、二类调查材料,进行补充判读,得出森林采伐图斑。古丈TM5(30 m分辨率)的面积正判率为96.3%;古丈SPOT5(10 m分辨率)的面积正判率为96.9%。实证分析表明,使用中、高分辨率卫星遥感数据能对森林采伐进行监测,结合辅助材料后能显著提高森林采伐监测精度。     

多极化星载SAR森林覆盖变化检测方法

【目的】利用多极化星载SAR数据,分析后向散射强度比值影像的概率密度分布特征,融合后向散射强度信息和影像空间上下文信息,提出一种具有较高检测正确率及较低虚警率和漏警率的森林覆盖变化检测方法,为多极化SAR卫星数据的业务化应用提供技术支撑。【方法】将"2期分别分类森林覆盖变化检测法"(CBFC)与"贝叶斯最大期望-马尔科夫随机场(EM-MRF)变化检测法"相结合,首先采用阈值分割法分别对2期多极化SAR影像进行森林-非森林分类得到初始森林覆盖变化图,然后以初始森林覆盖变化图作为训练数据对多极化比值影像进行Fisher特征变换和EM-MRF分类处理,2个时相的HH、HV极化比值影像经Fisher特征变换转化为一个综合差异影像,输入EM-MRF进行迭代分类得到森林覆盖变化检测结果。以黑龙江省逊克县为试验区,以2期ALOSPALSAR双极化数据为SAR遥感数据,以对2期Landsat-5影像、高空间分辨率遥感影像进行目视解译得到的森林覆盖变化图为参考,对本研究提出方法的有效性与CBFC方法及直接用CBFC提取的森林覆盖变化检测图掩膜EM-MRF地表覆盖变化检测图方法(CBFC-EM-MRF)进行比较评价。【结果】通过Fisher特征变换得到的差异影像可有效增强森林覆盖变化、未变化类别的对比度;CBFC通过阈值分割法进行森林-非森林分类,提取的森林覆盖变化图中出现很多面积很小的虚警检测,漏警率也很高,而本研究提出方法通过MRF加入影像空间上下文信息,提高了检测结果的空间连贯性,森林覆盖变化检测虚警率为1.58%,漏警率为11.87%,正确率为98.36%,检测效果和精度明显优于CBFC和CBFC-EM-MRF。【结论】多极化星载SAR森林覆盖变化检测方法具有收敛性好、检测结果可信度高、需要用户交互较少等特点,对我国高分三号及未来其他多极化SAR卫星的森林资源监测业务应用具有重要参考价值。     

面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示:研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。     

基于Zone模型的森林小班变化信息提取方法研究

利用遥感图像监测森林覆盖及其变化是遥感应用的重要领域之一。本研究基于建德市2013和2014年Landsat8 OLI遥感影像数据、森林资源二类调查小班数据及林地落界数据。采用统计分布和Zone模型两种方法提取有林地小班变化信息。评价结果表明:基于统计分布法操作简单但效果不够理想;基于Zone模型法检测结果精度高于基于统计分布法,但存在较多伪变化,正确检测率为80.58%,漏检率为19.42%,错检率为84.89%,是一种较好的提取有林地小班变化信息的方法。     

PL高分辨率遥感影像在森林火灾评估上的应用

【目的】研究仅依靠一种高分辨率遥感影像（PL）用于森林火灾影像信息提取、数据分析的可行性,为火烧程度评估提供可靠的林火遥感数据源和提取方法。【方法】以2017年毕拉河“5·2”特大森林火灾的火烧迹地为研究区域,使用火前、火后当年、火后更新1年共3期PL影像作为数据源,利用ROI _S提取过火区,分析火干扰前后NDVI的变化特征。结合地面调查数据,采用差值归一化植被指数（dNDVI）划分火烧等级,阈值验证参照罗德昆火灾受害等级划分标准进行精度验证。对火烧迹地植被受害状况进行评估,以获取火烧程度的空间分布格局。【结果】1)火干扰导致NDVI值急剧降低,火后更新1年NDVI略有升高,表明植被恢复能力有限。PL遥感影像的3 m高空间分辨率使其RGB图像高度饱和,地类清晰。2)做土地覆盖类型划分,训练样本分离性在1.91以上,共划分为森林、草本沼泽、道路、河流4类。分类整体精度为98.05%,Kappa＿Coefficient为0.95。3)受害程度等级划分为未火烧、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4级,分类整体精度为91.55%,Kappa＿Coefficient为0.91。此...     

基于高分二号影像的森林变化快速检测方法研究

[目的]探讨用于快速更新森林资源数据库的森林变化检测方法,监测短时期内森林采伐与更新的动态变化。[方法]以变化频繁快速,高度集约经营的广西上思县人工林作为研究区,以两个时相的高分二号遥感影像作为数据源,分别利用红波段、近红外波段和NDVI 3种特征的影像差值,并基于分布函数确定阈值,对研究区进行快速的变化检测,并提取变化区域和变化类型。[结果]表明,3种特征差值的检测精度排序为:NDVI差值法最优,红波段差值法次之,近红外波段差值法最差。其中NDVI的总体精度为87.12%,Kappa系数为0.76,[结论]该方法在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。     

基于RS的黄土高原天然林资源时空动态变化分析

以黄土高原天然林典型分布地区黄龙山林业局蔡家川林场为研究对象,以1997年和2004年两期TM(专题制图仪)影像为主要数据源,结合同年的森林资源二类调查资料,在遥感数字图像处理系统支持下,研究了该林场天然林资源的时空变化.结果表明,1997年至2004年之间,该林杨优势树种面积增加,其中栎类增加了1.8%,油松增加了8.4%,杨树增加了6.7%;同时,其水平空间分布也发生了一定的变化;森林覆盖率增加了16.9%;林地类型之间发生了明显的动态变化,其中,55.5%的采伐迹地变成了油松林地,21.1%的采伐迹地变成了杨类林地.这些明显变化与天然林保护工程的实施有着密切的联系.     

基于Sentinel-2A数据的森林覆盖变化研究

【目的】利用Sentinel-2A卫星重访周期短和波段信息丰富的特点,精确高效地获取森林覆盖变化信息,提高森林覆盖变化监测的时效性和精度。【方法】采用Sentienl-2A遥感影像作为数据源,以沅江市为研究对象,结合实地调查数据,选取地物训练样本,利用各地物的光谱指数特征和纹理特征来构建决策树模型进行地物分类,光谱指数包括NDVI、NDWI、NDBI和光谱反射曲线,纹理特征包括均值、方差、信息熵和对比度。对沅江市2016年8月1日和2017年5月18日的两期Sentinel-2A遥感影像数据进行地物分类,计算各地物面积并将两期分类结果中的森林覆盖区域提取出来,分析森林覆盖变化情况。【结果】1)利用光谱指数特征结合纹理特征构建决策树模型对沅江市进行地物分类,其地物总体分类精度为83.62%,Kappa系数为0.825 7,森林制图精度为84.28%,森林用户精度为82.43%,比最大似然法的总体分类精度提升了11.27%,Kappa系数提高了0.133,森林制图精度提高了10.59%,森林用户精度提高了9.58%。2)在2016年8月1日至2017年5月18日期间沅江市森林面积减少了771 hm~2,有854 hm~2森林变为耕地,589 hm~2森林变为芦苇地,412 hm~2森林变为建设用地,105 hm~2森林变为水体。另外,有636 hm~2耕地、257 hm~2芦苇地、243 hm~2建设用地和53 hm~2水体变为森林。【结论】基于Sentienl-2A遥感影像数据,利用光谱指数特征和纹理特征构建决策树模型进行分类,能够有效提升地物分类精度;同时能够提高森林覆盖变化监测的时效性和精度,较为准确地分析森林覆盖变化情况,可为洞庭湖流域地物分类和森林覆盖变化监测提供决策支持。     

基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究

如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面向对象的方法对ALOS遥感影像进行森林植被变化信息的提取,个数精度达到80.85%,面积精度达到84.90%。此研究为森林植被变化信息的提取提供了又一有效的方法。     

崂山林场林分生物量遥感反演估算研究

以Landsat TM影像和高分一号影像为数据源,结合外业实测数据,利用遥感影像和实测数据建立崂山林场生物量多元线性反演模型,比较分析不同数据源下反演出的模型精度,估测了崂山林场森林生物量。研究发现,利TM遥感影像作为数据源的崂山林场森林生物量反演模型平均精度为77.12%。高分一号遥感数据反演的生物量模型平均反演精度达到80.75%,高于TM数据源下的生物量反演模型精度。分别根据TM遥感影像和高分一号遥感影像林分生物量估测模型,估测的崂山林场2009年的林分生物量为401185.62t,2013年的林分生物量为402485.44t。