遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号(GF-2)全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:(1)小冠幅森林植被3.2 m;(2)大冠幅森林植被16.0 m;(3)混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。

森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及难点,传统基于单个象元纯光谱及面向对象建立规则集的方法难以有效区分天然林与人工林植被覆盖信息。本文利用面向对象多尺度分割算法、Sobel算子边缘检测及骨架线提取等方法,提取天然林与人工林的纹理线特征,构建了一种新的特征指数——纹理线条密度指数(TLDI)。研究表明:与常用的NDVI、SAVI、EVI等植被特征及VAR、HOMO、CON等GLCM纹理特征指数相比,TLDI指数的离...

由于土地覆盖通常存在年际变化和季节变化,区分人为活动引起的变化与这种自然变化需要两期数据时间一致。论文利用黑龙江省1975、1990、2000、和2005代表年Landsat数据,分析了数据时间差在16 d MODIS-NDVI时间序列的误差。研究发现,Landsat数据4个代表年的年际差分别为1975±4 a,1990±4.5 a,2000±1.5 a,2005±1.5 a,季节差为47 d。Landsat季节差对MODIS-NDVI的影响是:当季节差为16～48 d时,东北地区耕地与草地以生长高峰期为参照的MODIS-NDVI变化最高可达0.4以上,林地MODIS-NDVI变化0.1～0....

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。

【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。

[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3 DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%～12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。

【目的】从反映森林冠层大小的树冠纹理结构出发,利用高空间分辨率遥感影像中树冠纹理的周期性信息,提取基于傅里叶变换纹理序列的纹理指数(FOTO,Fourier-based textural ordination)估测森林地上生物量,探究FOTO纹理因子在温带森林生物量估测上的潜力,为提取新型纹理参数估算森林生物量提供新的参考途径。【方法】以2009年9月获取的小兴安岭地区凉水国家自然保护区(47°11'N,128°53'E)高分辨率机载航空影像(空间分辨率0.5 m)为例,通过提取CCD影像的FOTO纹理参

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...

【目的】研究高分辨率遥感影像的湿地动态检测,为湿地资源的可持续发展提供信息支撑。【方法】充分利用面向像元和面向对象两种方法的优势和特点,结合多变量变化检测(MAD),提出对MAD变量的面向对象后分类方法(OB-M方法)。【结果】基于MAD变换的差异影像集中了两期影像的变化信息,基于像元差异影像的面向对象后分类方法能成功的检测多时相遥感影像的几何配准误差、单时相阴影、光照季节变化等"伪变化信息",成功提取变化/未变化信息。【结论】比较传统的面向对象分类后比较和MAD方法,提出的OB-M方法能较好地提高湿地变化/未变化信息检测的精度。

【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

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。

阐述目前常用的光谱特征变化法、假彩色合成法和主成分分析法3种土地利用现状变化监测方法以及效果,分析了3种方法的使用条件、范围和优缺点,在此基础上,提出了一种基于CRS+波段替换的研究方法,为以高分辨率遥感航片为基础数据的土地利用遥感监测提供了新的技术方法与理念。

应用遥感技术进行土地利用／覆盖变化监测研究是全球变化研究的重要组成部分，在归纳遥感动态监测研究方法的基础上对应用高空间分辨率卫星遥感数据进行土地利用／覆盖变化的监测方法、目前的水平、及与其相关的遥感图象分类的发展方向进行了初步分析。总结了我国进行土地利用／覆盖变化监测的研究工作，分析了研究特点。

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。

利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有"空间分辨率越高,遥感分类精度也越高"的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示:虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-...