浙江省卫星监测林火应用初报

简要介绍了浙江省卫星监测林火现状，对卫星监测林火的结果从监测精度、森林火灾的成因、分时段卫星监测森林火灾等方面进行了分析，并对卫星监测的效益和作用进行了论述。     

卫星遥感技术在林火管理与研究中的应用(英文)

卫星遥感已经成为森林火险等级预测、可燃物和火烧区制图、林火监测和火生态研究的一个主要数据来源。本文综述了这些研究领域的研究成果,分析了未来林火管理中采用的卫星遥感技术的发展趋势。根据卫星遥感数据制取的可燃物分布图可以满足林火管理在空间和时间尺度上的需要。单独采用遥感数据或结合地面气象数据可以生成一些火险指数,用于森林火险的预报。目前NOAA 和MODIS 卫星由于有高的时间分辨率已被广泛用于林火探测和监测,这些监测结果可以在许多林火网站上见到,这为世界各地的林火管理和研究提供了重要的参考资料。作为低成本的有效工具, 卫星遥感技术在确定火烧面积和过火区制图上发挥了重要作用。遥感技术的发展也可以用来推断火烧时间和估计火烧程度。卫星遥感也非常适合用来估计生物燃烧面积,这是估计全球或区域生物燃烧排放量和理解火对全球变化的影响的基础。本文还讨论了林火研究中采用的卫星类型。文章最后建议中国需要在卫星遥感技术的应用上进一步发展,提高我国的林火管理水平。参71。     

林业野外巡护采集信息北斗短报文编码设计及应用

我国林业野外巡护范围广,涉及的业务多、规模大,北斗卫星导航系统提供的短报文功能具有双向通信能力,是解决林区常规通讯平台存在的盲区多、信息无法有效实时传输等问题的有效手段。基于北斗短报文的特点,本文根据林业野外巡护信息传输流程和巡护信息采集内容的分析结果,设计适应于北斗短报文要求且具有较强扩展性的巡护信息编码,并在此基础上,将该编码应用于林业野外巡护管理系统的开发实现。该系统包括信息编码解码、短报文传输、通信模式自适应和多媒体信息补发等功能,确保了北斗短报文在巡护终端和调度管理中心之间信息的及时传递。     

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。     

基于TM卫星图像的水体边缘检测研究

图像的边缘检测是图像特征提取和图像分析理解的基础.运用Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian 4种经典边缘检测算子对TM遥感影像进行水体边缘检测研究,然后对各种算子获得的结果进行比较.结果认为:采用Roberts算子获得的水体边缘不清晰,而且边缘不连续,边缘检测效果比较差;采用Sobel算子获得的水体边缘局部效果不佳,边缘定位精度不高;采用Laplacian算子获得的水体边缘不具有方向性,定位精度高,检测出了绝大部分的边缘;采用Prewitt算子方法二获得的水体边缘明显,效果最佳.因此,Prewitt算子方法二是最佳的基于TM遥感影像提取水体边缘的方法.     

桃蚜在辣椒上的空间分布及抽样技术研究

桃蚜作为世界范围内农作物主要害虫,在我国主要蔬菜种植区均有发生。因其繁殖能力强以及对蔬菜尤其是辣椒质量造成危害而成为重要防治对象。为了明确四川省成都主要辣椒种植区桃蚜空间分布格局,本试验运用2种回归方法和8个聚集度指标(K, C, CA, I, M*, m*/m, L*, L*/(1+m))对桃蚜盛发期种群的空间格局进行了研究;同时,通过Iwao回归法和Taylor幂法计算桃蚜种群理论抽样数,Iwao和kuno序贯抽样技术拟合桃蚜的序贯抽样模型。结果表明桃蚜种群呈聚集分布,聚集强度随种群密度的升高而增加,且个体间相互吸引,其聚集原因是由桃蚜习性与环境因素共同引起的,但8月下旬开始聚集原因主要有环境因素决定;通过种群密度与聚集度指标相关性分析表明,用平均拥挤度(m*/m)、负二项分布指标(K),久野指数(CA)及L*/(m+1)分析桃蚜空间分布型更具说服力;并利用空间格局参数确定了理论抽样数和序贯抽样模型。     

夏季积层混合云降水的宏微观特征及人工增雨可播性研究

为了使FY-2C/D 卫星资料反演云系微物理特征参数更好地应用于人工影响天气作业中,利用2010 年8 月17—19 日山西夏季积层混合云降水过程的雷达、卫星、机载云物理探测平台的综合探测资料,对云系演变特征、人工增雨的可播性以及催化效果进行分析。结果表明：云系维持时间达35 h,17日白天到夜间云层不断增厚,云粒子有效半径(Re)稳定变化较小,降水少,云系的自然降水过程较弱,具有较好的增雨作业潜力。8 月17 日白天云顶温度-10℃,云滴有效半径小于12 μm,云系密实,云中过冷水含量丰沛,大粒子与冰晶含量较少;夜晚在高云的播种效应之下,产生较大降水;持续稳定的中低层状云系存在较好的增雨作业机会。综合分析可知,适宜于这次夏季积层混合云降水人工催化条件的卫星判据为：云系厚度大于2 km,云顶温度-10~-20℃,云顶云粒子有效半径小于15 μm。     

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。     

自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题,提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法,研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法,设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法,对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%,横向偏差标准差平均降低了40.91%,航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

空间自相关性对冬小麦种植面积空间抽样效率的影响

空间抽样是实现区域农作物面积高效估算的重要手段,农作物分布受自然条件等因素影响普遍存在空间自相关性,但以往针对空间相关性对农作物面积抽样效率的影响研究明显不足。该研究选取安徽省凤台县为研究区,通过2017年4月4景GF-1全色多光谱影像(Panchromatic and Multispectral, PMS)与Google Earth高空间分辨率影像相结合提取研究区冬小麦。设计10种抽样单元尺度、3种抽样外推方法、2种相对允许误差和5种样本布局方式,构建多种冬小麦面积空间抽样方案。利用全局莫兰指数(global Moran’s index)评价不种尺度下抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度,分析空间自相关性对冬小麦面积抽样效率(抽样误差、样本容量和空间布局)的影响。研究结果表明,抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度随单元尺度的增大而减小,全局莫兰指数相应地由0.75降至0.50。无论在何种尺度下抽样单元内冬小麦面积比都呈显著的空间正相关性;抽样外推冬小麦面积总体的误差随空间自相关强度的减小呈先减小后明显增大的趋势。在10种抽样单元尺度中,当抽样单元尺度为2000m且抽样比为5%时,无论采用何种抽样方法外推总体的误差均为最小(简单随机抽样、系统和分层抽样外推总体的相对误差分别为17.94%、9.48%和1.82%);当相对允许误差设计为5%时,简单随机抽样外推总体所需样本容量随空间自相关强度的降低从660降至56。而分层抽样的样本容量不受空间自相关性的影响;5种样本布局方式中,采用分层随机抽样方式外推冬小麦面积总体的平均相对误差、平均变异系数和均方根误差最小,分别为1.82%、3.19%和0.11×108 m2。该研究可为有空间自相关存在下的农作物面积空间抽样方案合理设计提供参考依据。