高分辨率航片小班区划与树种判读

以广西壮族自治区南宁市高峰林场为研究区,采用CAF-LiCHy系统获取的20cm空间分辨率的CCD影像进行森林资源二类调查小班区划与树种判读技术研究。对研究区常见树种建立高分辨率航片树种解译标志,结合上一期二类调查的小班区划结果,使用目视解译的方法重新区划了小班边界,并根据解译标志完成了小班优势树种判读,使用实地调查数据进行精度验证表明,目视解译总体精度为92.11%,Kappa系数为0.90。结果表明,高分辨率航片在小班区划和优势树种判读中具有很好的应用潜力。     

群体条件下UV-B增加对小麦衰老及灌浆的影响

采用大田群体试验条件，研究了UV—B增加对小麦叶片衰老及灌浆过程的影响。结果表明，UV—B强度增加，小麦灌浆初期的绿叶面积和叶绿素含量显著降低，但UV—B强度增加对绿叶面积和叶绿素含量下降的速率并无显著的影响；小麦灌浆进程略推后，但并未出现提前结束灌浆及早衰的趋势。表明在大田群体条件下，UV—B增加并未显著加速灌浆期小麦的衰老过程；小麦在大田群体条件下和实验室内单株或单叶条件下对UV—B增加的反应是有显著区别的。     

点云密度对机载激光雷达大区域亚热带森林参数估测精度的影响

【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m^-2)分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m^-2,得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R²)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位...     

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。     

3S集成技术在工程造林验收中的应用

造林验收是营造林工程管理的必要手段,其主要目的是确定造林面积和造林地块位置。随着单位面积投资的不断增加,各经营单位对面积调查精度越来越重视。近年来,利用RS、GIS、GPS集成技术可进行高精度面积测量和GIS自动成图,为提高面积测量精度和造林地块准确定位提供了重要技术保障。以工程造林验收为例,探讨3S集成技术的实例应用。     

基于高分辨率卫星图像的小班勾绘精度检验

小班是森林资源规划设计调查的基本单元,其勾绘精度决定了森林空间分布定位的准确性和面积调查精度,过往对此缺乏深入的研究.为此以QuickB ird高空间分辨率卫星遥感图像为基础,对以1∶10 000地形图为手图的小班勾绘精度进行检验.结果表明,63个小班的面积平均误差25.0%,中心位置平均位移77.1 m,边界平均位移9.3 m,小班边界平均最大位移26.0 m.此外,还讨论了提高小班勾绘精度的技术方法.