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。

基于国产多源高分辨率卫星数据,利用遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)技术结合野外勘查的方式,对广西红树林面积进行遥感监测并对其群落类型进行野外勘查。结果表明:截至2013年12月,广西红树林总面积为7 243.15 hm2,共有斑块2 793个,平均斑块面积为2.59 hm2,其中最大斑块面积为173.67 hm2。北海市红树林面积、斑块数及比例分别为3 263.66 hm2、905个、45.06%;钦州市为2 097.41 hm2、1 259个、28.96%;防城港市为1 88

基于国产多源高分辨率卫星数据,利用遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)技术结合野外勘查的方式,对广西红树林面积进行遥感监测并对其群落类型进行野外勘查。结果表明:截至2013年12月,广西红树林总面积为7 243.15 hm~2,共有斑块2 793个,平均斑块面积为2.59 hm~2,其中最大斑块面积为173.67 hm~2。北海市红树林面积、斑块数及比例分别为3 263.66 hm~2、905个、45.06%;钦州市为2 097.41 hm~2、1 259个、28.96%;防城港市为1 882.08hm~2、629个、25.98%。红树林群落类型有白骨壤、白骨壤+桐花树、桐花树、桐花树+白骨壤、木榄-白骨壤等共21种,其中面积及比例从大到小前7位排列分别是白骨壤群落(3 022.96 hm~2,41.74%)、桐花树群落(2 383.81 hm~2,32.91%)、白骨壤+桐花树群落(405.42 hm~2,5.60%)、木榄-白骨壤群落(303.93 hm~2,4.20%)、红海榄-白骨壤群落(214.43 hm~2,2.96%)、无瓣海桑-桐花树群落(138.46 hm~2,1.91%)、木榄-桐花树群落(128.40 hm~2,1.77%)。通过对比发现,不同研究者、影像数据源和研究方法,会使得同一区域红树林面积监测结果存在较大差异。

采用高分辨率卫星影像结合基本农田数据库对基本农田变化进行实时监测,在较短的时间内能够准确、及时的获取基本农田的面积变化和变化流向信息,为基本农田保护提供有力决策依据。

利用QuickBird高分辨率影像,根据QuickBird影像自身特点,改进已有像元二分模型2个参数的估算方法,建立用NDVI归一化植被指数定量估算植被覆盖度的模型,并将该模型应用到退耕地中。结果表明利用QuickBird影像监测退耕地的植被覆盖度受到退耕苗木树冠大小的限制,树龄小于1年的树木监测效果不佳;树龄大于2·5年的树木监测效果较好,精度可达83%以上,表明用此改进模型对2·5年以上退耕地进行植被覆盖度监测是可行的。

设计了利用eCognition进行高分辨率卫星影像的车辆检测实验的步骤,首先对目标影像选取关键参数进行多尺度分割;其次利用最小距离分类器进行分类,实验设计中将目标对象主要分为3类,即道路、汽车及其他类;最后以Worldview-1高分辨率卫星影像进行了车辆检测的实验。实验结果表明,所设计的实验过程能达到车辆检测的目的并且精度较高,实验过程的简单直观,可用于交通信息技术及应用专业本科实验教学课程。

随着社会对专题影像数据需求的逐渐增大 ,要求的提高 ,低分辨率卫星影像制作的专题数据在许多领域已不能满足要求 .该文介绍了利用QuickBird卫星影像制作专题数据的方法 ,以及结合生产实际满足社会需求的实例

【目的】本文针对国内外利用多时相高分辨率遥感影像进行森林可燃物分类研究匮乏的情况,探索高分辨率影像的分类方法,并研究多时相森林可燃物分类结果的差异,以及与海拔、坡度变化的关系。【方法】以鹫峰林场为研究区,针对鹫峰林场内植被状况及以往研究成果,主要依据植物群落、林型和燃烧特性划分可燃物类别,研究对比不同森林可燃物类型的光谱特征曲线,建立遥感图像与森林可燃物的联系。选用GF-1号5、8、10月的遥感影像为原始数据,利用En MAP-box中的支持向量机(SVM)算法、随机森林(RF)以及基于CART的决策树分类方法进行森林可燃物分类,将可燃物类别最终划分为:针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和非林地5种类别,并分别对其特征进行描述,之后将最优分类方法应用到多时相的遥感影像中,并使用变化检测算法来确定非防火期(5—10月)森林可燃物类型之间土地面积的变化情况。同时,我们将数字高程模型(DEM)分为4类(1类( 750 m)),坡度分3类:缓坡( 35°),并使用Jenks方法分别对海拔和坡度每个类别土地面积变化计算百分比,研究随着海拔和坡度变化,森林可燃物面积的变化规律。【结果】划分的5种森林可燃物类别的光谱特征具有很好区分性,SVM分类最为准确,取得惩罚参数(C)为1 000和核参数(g)为10使得SVM分类模型达到最优,其总体分类精度为91. 88%,Kappa系数为0. 89,精度相对RF和CART分别提高了2. 72%和9. 36%。非防火期内(5—11月)森林可燃物类型变化有一定的规律,针叶林、混交林属于中等稳定类别,没有显著变化,分别保持93. 74%和94. 87%不变。相比之下,阔叶林和灌木林发生了较大变化,分别发生14. 64%和13. 36%。随着海拔的增加和坡度的变化,森林可燃物类型土地面积也发生了变化,海拔500～750 m和坡度16°～35°的土地上面积变化最大,达到了20%以上。【结论】多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类中,基于SVM分类方法能够将可燃物更好地分类,且随着时间、海拔和坡度的变化,森林可燃物面积的变化有一定的规律,5—10月阔叶林和灌木林在海拔500～750 m和坡度16°～35°变化最大。

森林资源信息管理是林业信息管理的核心,是林业建设各项决策的重要依据。该研究应用高分辨率的遥感影像数据SPOT5影像,通过对SPOT5 2.5 n分辨率的全色影像和10 m分辨率的多光谱影像进行了包括波段提取与合成、不规则裁切、几何校正、融合、拼接及调色等的预处理过程,把经过预处理后的影像与地形图叠加作为区划林班和小班的空间数据源,绘制最新的林相图。森林资源管理信息系统的开发选择了目前较为流行的集成式2次开发方式,即选用SuperMap Objects为2次开发语言,以Visual Basic 6.0为前台开发工具,Access2003为后台数据库管理软件进行系统的开发。该系统实现的主要功能包括...

随着卫星影像分辨率的不断提高、影像信息的极大丰富 ,使得遥感数据应用于城市测绘成为可能 .该文概要介绍了高分辨率卫星影像在城市测绘中的最新应用 ,着重介绍了影像数据的纠正及利用正射影像更新 1∶10 0 0 0地形图数据的制作方法和生产工艺

【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

高空间分辨率卫星影像数据具有较少的波段信息。在提取绿色信息时,为获得绿色信息突现、其他信息保真效果较好的影像,该文采用多波段增强技术代替光谱增强合成假彩色。实验采取波段按比例的假彩色合成与波段阙值替换的假彩色合成两种方法。通过实验表明,后种方法的阙值将是影响合成的关键因素;前种方法的生产可行性大。以3组不同比例的近红与绿波段合成实验表明,当比例为1:1时,影像色彩保真效果最好,同时绿色信息得到增强。在以RGB色彩空间模型为基础,提出6色评价法。通过VC软件读取TIF影像格式的灰度值信息编写1个小软件,实现此法的算法。根据6色评价法评价的结果与视觉观察效果一致。

林业生态工程监测是林业管理和生态建设的基础性工作,对于监督工程落实情况和调整相关林业政策具有重要意义。选取重庆市云阳县为研究区,以高分1号卫星遥感数据、二类调查数据以及基础地理数据等为基础,通过遥感影像特征提取、OTSU阈值分割和面向对象分类等方法,研发林业生态工程地块识别、成林提取、森林类型分布提取等算法模型,建立满足林业生态工程动态监测业务需求的高分遥感应用技术体系,并结合空间数据库技术和ArcGIS Engine二次开发技术,实现将数据管理、造林核查检查、森林资源动态监测和林业专题产品生产集成于一体

本文简要回顾了土地利用动态监测的历程,并从遥感影像内涵出发分析了高分辨率影像对新阶段土地利用动态监测实现从静态向动态、从宏观向微观、从定性到定量的转变,具有重要意义,指出高分辨率影像应用于土地利用动态监测的关键在于数据融合技术的运用和实践,并给出了一些高分辨率数据融合实例,希望藉此促进土地利用动态监测技术的发展。

不透水地面是城市地区的特征,它与总用地的比值~不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、城市水质面源污染以及城市植被制图等研究中。本文借助高分辨率卫星影像首次在我国城市中心城区尺度上探索土地利用的不透水性。基于对南京5个典型城市功能区中555个有效用地斑块样本的不透水率数据的分析表明,不同土地利用类型的不透水率在统计上存在显著性差异,建设用地中绿地的不透水率最低(0%~30%),市政设施用地的不透水率最高(80%~100%),居住与道路广场用地的不透水率接近,而工业用地的不透水率相对较低(40%~75%),平均城市建设用地不透水率约69%。该结果填补我国城市用地不透水率研究的空白,为...