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[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
郝泷
对森林植被类型信息的掌握,是合理管理和经营森林行业的基本要求;根据科学的指导去保护森林植被,在不破坏森林生态的前提下对森林资源进行有效开发和利用,才可以实现国家和社会的全方位可持续发展。全面、系统、精准的对森林植被覆盖类型的认识能够加速实现林业可持续发展的战略目标、为林业部门对森林资源的监测提供科学的保障。为掌握林芝县森林覆盖类型及蓄积量的情况,研究利用Landsat OLI遥感影像对林芝县的森林覆盖类型进行提取,并探索了基于不同计算窗口下各纹理特征对研究区针、阔叶林蓄积量反演模型的影响。研究的主要工作如
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张方圆 吴胜义 乔海亮 许舟
【目的】探索Landsat8 OLI数据和立体数据在估算桉树森林蓄积量（forest stock volume,FSV）中的潜力，并且准确地估计桉树的FSV。【方法】以3幅Landsat8 OLI图像和资源3号立体数据为遥感数据源，并且结合少量地面调查数据实现了桉树FSV的遥感估计。研究中提取了三类遥感特征用于估计桉树FSV：第一类是包括植被指数和单波段反射率在内的光谱特征；第二类是基于Landsat 8 OLI图像的单波段提取的8种纹理特征；第三类是基于资源3号立体像对数据和开源的数字高程模型（digital elevation model,DEM）提取的冠层高度模型（canopy height model,CHM）。利用Boruta算法对三类遥感特征进行提取，之后建立了随机森林（random forest,RF）、K-最近邻（K-nearest neighbor,KNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）3种机器学习模型以及传统的多源线性回归模型（multiple linear regression,MLR），并以决定系数（R~2）、均方根误差（root mean square error,RMSE）和相对均方根误差（relative root mean square error,rRMSE）作为评价指标对模型结果进行评估。【结果】基于ZY-3立体像对数据和开源的DEM数据提取的CHM与桉树的FSV具有很强的相关性，Pearson相关系数达到了0.71。仅仅利用基于Landsat 8 OLI图像提取的光谱和纹理特征难以准确地估计桉树的FSV，估测模型的R~2为0.29～0.38,rRMSE为35.65%～43.30%，存在严重的数据饱和问题。当变量集中加入CHM后，模型的估测精度明显提高，R~2达到了0.64～0.66,rRMSE为25.74%～26.41%。【结论】使用Landsat 8 OLI数据估算桉树FSV时存在严重的数据饱和问题，并且使用空间分辨率为30 m的纹理特征难以有效地改善森林蓄积量的估计精度。利用资源3号立体像对数据和开源的DEM数据可以提取较为准确的CHM，并且所提取的CHM可以解决改善光学数据的饱和问题，从而提高桉树FSV的估计精度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴胜义 王义贵 王飞 李伟坡
【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率，对快速获取区域范围森林生长状况，进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区，利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据，结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选，构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测，通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度，决定系数R2为0.66，均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2，均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性回归分别降低了29.9%、27.0%和23.9%;3）研究区西北部森林生长情况较好，蓄积量值较大，东部和南部地区主要是水域和建筑用地，森林分布较少，森林蓄积量值较低。【结论】利用kNN模型结合Sentinel-2遥感影像能实现森林蓄积量反演和制图，为森林资源遥感估测研究提供参考。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈尔学 李增元 武红敢 韩爱惠
基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的估测平均误差在1.5 m3.hm2之内,相对均方根误差(RMSE′)低于传统的基于绿度指数的线性方程估测方法;采用k-NN方法可以实现县市级统计单元的参数估计,估测效果优于只利用固定样地数据的传统成数估计方法。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王月婷 张晓丽 杨慧乔 王书涵 白金婷
以福建省将乐县国有林场为研究对象,通过外业实地调查得到样地蓄积量:以Landsat 8卫星遥感图像为数据源,对遥感图像进行处理,获取多光谱影像的波段光谱值、植被指数和波段组合值,并筛选出全色波段的最优纹理生成窗口与纹理特征;通过多元回归分析方法,分别建立仅以光谱因子为自变量和结合光谱信息和纹理特征的蓄积量估测模型,并比较两者之间的精度。实验结果表明:光谱因子的多元线性回归方程的相关系数为0.853,联合光谱和纹理特征因子反演的多元回归方程的相关系数为0.926。同时利用检验数据,得出模型的预测精度:光谱因子蓄积量的估算方程精度为79.81%,联合反演蓄积量的估算方程精度为85.98%。研究表明...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
王宗梅 岳彩荣 刘琦 胡振华 柴凡一
【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋亚斌 邢元军 江腾宇 林辉
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李康杰 胡中岳 刘萍 徐正春
【目的】森林生物量是评价森林质量的重要指标，也是研究碳循环的重要基础，准确估测珠三角森林生物量对珠三角国家森林城市群建设高质量提升具有重要指导意义。【方法】以珠三角国家森林城市群为研究区，通过Landsat-8 Oli影像、DEM影像和2017年森林资源连续清查数据，分别提取单波段因子、植被指数、纹理特征和地形因子，采用多元逐步回归方法和BP神经网络模型分别构建阔叶林、针叶林、针阔混交林生物量估测模型。【结果】1）针对阔叶林、针叶林、针阔混交林3种不同森林类型，BP神经网络的预测精度都优于多元逐步回归模型，用BP神经网络预测的决定系数R~2相比于多元逐步回归有了一定的提高，阔叶林提高了0.10，针叶林提高了0.14，针阔混交林的R2提高的最为明显，提高了0.29。相对于多元逐步回归，BP神经网络的RMSE也有了一定程度的降低，阔叶林降低了5.32 t/hm~2，针叶林降低了10.57 t/hm~2，针阔混交林降低了0.28 t/hm~2。2）利用BP神经网络反演珠三角样地生物量，阔叶林为66.18 t/hm~2，针叶林为61.88 t/hm~2、针阔混交林58.29 t/hm~2，珠三角的乔木林平均生物量为64.46 t/hm~2，总的生物量为1 435.99 t，大部分地区森林生物量为40～80 t/hm~2，低于全国平均水平。3）地上生物量较高的地区分别分布在肇庆北部、广州北部、惠州西北部和东莞等地区。【结论】Landsat-8 OLI可以很好地用于森林地上生物量的估算，BP神经网络模型的反演精度要优于多元逐步回归方法，森林地上生物量与龄组和树种有关，生物量高的地区以近熟林和成熟林为主，木荷、马尾松、栎类和针阔混交林等树种的生物量较高，桉树的生物量偏低。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李梦颖 邢艳秋 刘美爽 王铮 姚松涛 曾旭婧 谢杰
以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kapp
[期刊] 林业科学
[作者]
齐元浩 侯正阳 刘太训 徐晴
【目的】1)评估模型的线性和非线性形式、模型残差假设对推断不确定性的效应；2)比较2种总体均值的方差估计方法（自助法和解析法）；3)评估多种因素对推断不确定性的效应，构建基于遥感模型的统计推断经验法则用于指导实践。【方法】应用基于模型的统计推断方法，以森林蓄积量估计为例，基于非洲稀树草原的薪材材积实测样地数据与Landsat 8遥感辅助数据，使用二阶抽样从总体中选择160块样地形成样本，在不同模型假设下进行总体参数的推断，量化分析参数模型假设对估计量不确定性的效应，并辅以置信椭圆等诊断方法确保分析的有效性。【结果】1)不同模型假设下的总体均值估计值■为7.159～7.331 m3·hm-2，解析方差估计值■为0.147～0.221，抽样精度为93.59%～96.64%，总体均值的经验方差估计值■为0.143～0.237。模型假设会影响模型参数的估计，进而影响推断精度■。自助法是检验总体参数解析估计量无偏性的有效方法。2)基于设计的方法得出的总体均值估计值■为6.774 m3·hm-2，其方差估计值■为0.965，抽样精度为85.50%。既定条件下，相比于基于设计的统计推断，使用基于模型的统计推断能有效地将推断精度提升77.10%～84.77%，对抽样精度的提升为9.46%～13.03%。【结论】基于模型的统计推断在小样本推断中具有更高的推断精度及抽样精度，有助于实现高精度、低样本量、短周期的森林资源调查目标，但建模过程中的不确定性会影响推断精度，其中残差变异性对推断不确定性的影响最大。忽略方差异性和空间自相关效应在同方差假设下进行总体参数的推断，会低估■，在考虑方差异性的同时应进一步检验空间自相关性并使用相应的权函数和自相关函数模拟残差变异性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
池毓锋 赖日文 余莉莉 张泽均 苏艳琴 应兴亮
树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,Kappa系数为0.77,与专家知识分类法相比分别提高了8.25%、0.11。该研究为快速精确地使用Landsat 8 OLI影像提取树种分布信息具有一定参考。
关键词：
图像膨胀 树种类型 知识系统
[期刊] 自然资源学报
[作者]
池毓锋 赖日文 余莉莉 张泽均 苏艳琴 应兴亮
树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,K
关键词：
图像膨胀 树种类型 知识系统
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
马中刚 孙华 王广兴 林辉 佘宇晨 邹琪
基于Ｌａｎｄｓａｔ ８－ＯＬＩ影像数据，利用植被指数逐步回归分析和线性混合像元分解的方法，结合１３４个野外样地调查数据，将线性混合像元分解结果（植被丰度）导入影像植被指数逐步回归模型，建立康保县荒漠化地区植被覆盖度反演混合模型，并进行精度检验。结果表明：（１）在所选１６种影像植被指数中，采用单一植被指数进行荒漠化地区植被覆盖度反演建模，与植被覆盖度拟合优度最高的是归一化植被指数（ｎｄＶＩ）和土壤调节植被指数（ｓａＶＩ），利用植被指数逐步回归分析建模，筛选出的３种最佳影像植被指数是土壤调节植被指数（ｓａＶＩ０．５），比值植被指数（ｓＲ＿（ｎ－Ｒ））和增强型植被指数（ＥＶＩ）；（２）通过线性混合像．．．
[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
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