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[期刊] 林业科学研究
[作者]
冯林艳 谭炳香 王晓慧 郝家田 侯晓巍
[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。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗號 孙华 胡满 罗孝云 罗喜华 杨政宇
以攸县黄丰桥林场为研究区,选择2001,2009和2013年3期Landsat影像,应用影像代数变化检测、掩膜处理变化检测、写功能存储插入法变化检测和分类后比较变化检测4种算法开展森林变化检测对比研究。结果表明:分类后比较变化检测方法在总体精度上有较明显的优越性,其2013年与2009年、2009年与2001年总体精度均为96.67%;其次是写功能存储插入法变化检测,其2013年与2009年、及2009年与2001年总体精度分别为94%和95.67%;掩膜处理变化检测精度排名第三,其2013年与2009年
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
尹凌宇
森林是人类陆地上最大的生态系统,在净化空气、调节气候、涵养水源、减少风沙危害等方面起着重要作用,其数量或质量的变化对于全球生态环境、生物多样性和气候变化都有重要影响。及时准确地获取森林覆盖变化信息,对于研究环境变化和森林管理规划具有重要意义。本文利用国产高分一号(GF-1)卫星16 m分辨率多光谱(WFV)数据,在进行辐射校正、正射校正、影像配准和相对辐射归一化等处理后,构造两种森林覆盖变化检测方法:一种为基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)
[期刊] 林业科学
[作者]
李春干 代华兵
【目的】探讨基于统计检验的面向对象高空间分辨率卫星遥感图像森林(地)变化的自动检测,为准确、快速、高效采集森林变化信息,及时更新森林资源数据库提供一种有效方法。【方法】以森林(地)覆盖变化频繁和快速、变化图斑多而小的广西壮族自治区上思县局部区域为研究区,以2013年12月资源三号卫星图像、2015年1月高分一号卫星图像和2013年小班专题图为数据源,试验基于统计检验的面向对象森林变化检测方法:1)对两时相图像进行多尺度分割,提取图像对象(图斑)各波段的灰度均值和标准差;2)鉴于两时相图像图斑灰度均值、标准
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘兆华 林辉 龙江平 李新宇
【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R~2为0.66,均方根误差为55.2 m~3/hm~2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R~2为0.64,均方根误差为57.6 m~3/hm~2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
谷鑫志
遥感影像以大范围、短重复周期对地观测的特点成为地表/森林覆盖变化检测应用的重要数据来源。在多云雨的森林覆盖区域,合成孔径雷达(SAR)可有效弥补光学影像的局限性,实现全天时、全天候对地观测。我国星载SAR遥感观测和应用技术研究发展迅速。目前在轨的高分三号是一颗具有高重复频率,可获取不同空间分辨率多极化数据的C波段SAR卫星,在区域森林资源动态变化监测方面具有独特的优势。但目前多极化SAR变化检测方法多针对地表覆盖变化检测,虽有少数“森林覆盖”变化检测研究报道,但都是采用已有森林/非森林覆盖图对“土地覆盖”
[期刊] 林业科学研究
[作者]
范应龙 谭炳香
【目的】以热带森林复杂区域为对象,对两种缨帽变换"衍生数据"检测热带森林变化的方法的优劣进行比较。【方法】对两期数据进行缨帽变换,同时结合黑暗对象掩膜与局部直方图阈值提取等方法,获取亮度、绿度、湿度指数组合(MKT)和干扰指数(DI)。采用MKT差值(MKT-D)、干扰指数差值(MDI-D)进行变化信息识别,然后,根据植被覆盖与亮度、绿度、湿度之间的变化关系,通过决策树分类提取变化信息,最后,对不同检测结果进行验证与比较分析。【结果】结果显示两种方法都能检测出森林内部的细微变化,但对小图斑变化,MKT-D检测优势明显,且MKT-D的kappa系数为0.763 0,MDI-D的kappa系数为0...
关键词：
柬埔寨 热带森林变化 遥感检测
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
戴颖成 陈知明 刘峰 李建军 吴毅 吴若南
【目的】森林火灾对生态环境的破坏巨大，各种火灾探测方法近年来备受关注，但不同的检测载体与检测数据在森林火灾检测的应用中仍具有各自的局限性。为此，提出一种基于深度学习与无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测模型，旨在减少无人机森林火灾检测的延迟和丢失，提升森林火灾检测效率和检测能力。【方法】采集中国北部亚干旱地区森林火灾巡护数据，增加北亚利桑那大学无人机森林燃点数据提升模型的学习范围，同时对数据进行数据增广，提升模型学习的数据量。利用红外影像的成像特点对森林火灾燃烧点进行特征放大，降低检测数据的复杂度。引入计算量适当的目标检测算法，减少无人机森林火灾检测系统的检测时延。【结果】1）红外影像下的森林火灾燃烧点检测模型在非极大抑制IoU阈值为0.3的条件下，其检测AP(Average precision)值达到了0.961 6，检测精度（Precision）达到了0.929 3。2）红外影像森林火灾检测模型在40 fps的实时视频中的检测速度平均达到了31 fps。3）在图像翻转、图像旋转与图像仿射变换3种数据增广模式下，模型的检测性能达到最高。【结论】基于红外影像的森林火灾燃烧点检测模型对森林火灾更敏感，减少了森林火灾检测的计算量，减轻了地面站计算机的计算负担。图像的色域变换对红外数据下的森林火灾燃烧点检测模型提升效果不明显。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
谢敏 龚直文
以陕西省镇巴县林区为研究对象,以高分一号和资源三号卫星影像进行森林资源动态监测,利用转移矩阵的分析方法,计算得到镇巴县森林类型相互转移的面积百分比,区分其变化的系统性和随机性。结果表明:1)在2009—2016年间发生最明显的转移是非林地转为有林地,增加量最多的类型是有林地。2)总变化量变化最多的类型是有林地,其次是非林地和未成林造林地,而随着生态保护工程的实施,森林资源组成结构更加优化。3)使用统计学方法快速区分出了各森林类型动态变化的系统性和随机性。镇巴县在2009—2016年间最优势的系统转移为:灌木林地转为有林地,灌木林地转为非林地。最优势的随机转移为:有林地转为灌木林地和疏林地。4)影响该地区林地变化的最主要驱动力是林业规划调整。5)通过该方法可以有效快捷地得到森林资源动态变化情况,对深入探究其变化机理,为政府制定出森林资源管理政策提供了帮助。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
江涛 王新杰
【目的】基于遥感影像的林分类型分类在现代林业中是一项重要的应用。本文试图构建一个基于高分二号(GF-2)影像林分类型分类的卷积神经网络(CNN)模型,探索CNN在遥感图像像素级分类这一领域的发展潜力。【方法】以GF-2卫星遥感影像为数据源,利用Tensorflow(一种开源用于机器学习的框架)构建4种不同图像斑块大小(m=5,7,9,11)为输入的CNN,同时以传统的神经网络模型——多层感知器(MLP)为基准,比较不同图像斑块大小下的CNN分类图的分类效果和分类精度。【结果】实验分类结果表明:CNN(m=9)得出最高的分类精确度,总体精度比MLP和CNN(m=5,7,11)分别高出10.91%和6.55%、1.3%、2.54%。分类图的可视化结果也表明CNN(m=9)更好地解决了"椒盐现象"与过度平滑后的边界不确定性问题。【结论】CNN能够在利用高分影像光谱特征的同时充分挖掘影像的空间特征,从而提高分类精度,同时在利用CNN基于遥感影像分类时,根据数据源以及地物的特点选择合适的图像斑块大小作为输入是提高分类精度与分类效果的关键措施。
[期刊] 林业科学
[作者]
谷鑫志 陈尔学 李增元 赵磊 范亚雄 王雅慧
【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ALOS PALSAR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。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
靳海霞 潘健
为研究通过卫星遥感手段监测城镇黑臭水体位置分布的可行性,利用高分二号卫星融合影像数据对北京市城镇水体进行水体岸线提取和水质参数反演。水质参数包括叶绿素a、悬浮物浓度、透明度和营养化指数。基于水体岸线提取结果和反演的各类水质参数的指数分布图,结合预先设定的水体黑臭程度遥感判别指标,对北京市9处水体河段水质进行综合遥感判读,辅以实地调查验证。研究结果表明,利用高分二号卫星融合影像能够很好的识别城镇区域内宽度较窄的河道岸线,并判定水面浮萍的存在,定量反演出的水体单位面积内悬浮物浓度、透明度和营养状态指数能够反映
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
靳海霞 潘健
为研究通过卫星遥感手段监测城镇黑臭水体位置分布的可行性,利用高分二号卫星融合影像数据对北京市城镇水体进行水体岸线提取和水质参数反演。水质参数包括叶绿素a、悬浮物浓度、透明度和营养化指数。基于水体岸线提取结果和反演的各类水质参数的指数分布图,结合预先设定的水体黑臭程度遥感判别指标,对北京市9处水体河段水质进行综合遥感判读,辅以实地调查验证。研究结果表明,利用高分二号卫星融合影像能够很好的识别城镇区域内宽度较窄的河道岸线,并判定水面浮萍的存在,定量反演出的水体单位面积内悬浮物浓度、透明度和营养状态指数能够反映水体的黑臭程度,各河段水体黑臭程度的遥感判别结果与官方公布的结果基本一致。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
陶欢 李存军 周静平 董熙 王艾萌 吕红鹏
实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明:采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王佳 尹华丽 王晓莹 冯仲科
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。
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