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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指数的离散度更好、分类效果更佳;当TLDI＞0.1时,为天然林植被覆盖区;当0＜TLDI＜0.1时,为人工林植被覆盖区.典型区域的实验表明,除极少数稀疏天然林对象斑块错分人工林,总体分类精度较高,人工林错分率小于0.83％,面向对象的TLDI指数可以有效地提取森林内部天然林与人工林植被覆盖信息. 相似文献
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多源数据在森林资源动态变化监测中的应用 总被引：4，自引：1，他引：4
以福建省漳浦县的森林资源为例,开展多源数据在森林资源动态变化监测中的应用研究.监测时间跨度1997年～2000年/2001年.以1997年小斑图层为本底数据,首先选择代表不同类别的林地小斑,通过空间分析分别转化为感兴趣区域.在此基础上,利用TM和SPOT 5全色波段数据融合后的影像,进行分层监督分类,识别原有森林资源发生的变化;对于非林地采用小斑图层掏空漳浦县行政图层,结合影像监督分类,识别非林地转变为林地的信息;最后合并林地和非林地变化信息.结果表明,1997年～2000年/2001年时段内该县森林资源的主要变化类型是:果园→砍伐迹地,非林地→阔叶林,非林地→疏林地,未利用地→有林地,果园→建设用地,松树林→疏林地,松树林→砍伐迹地,果园→耕地,木麻黄林→砍伐迹地,阔叶林→疏林地. 相似文献
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针对分形网络演化法存在分割效率相对较低和区域合并准则无法适用于单像素区域对象2个问题,提出采用快速扫描法构建初始区域对象,进而采用基于异质性最小区域合并算法实现分形网络演化分割.实验证明,快速扫描法能快速构建初始区域对象.通过设置适当初始阈值参数,在不影响分割精度情况下,该方法较大程度上提高了整体分割效率.从可信度和通用性角度来看,具有较高的实用价值. 相似文献
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鞠洪波 《科技成果管理与研究》2014,(6):51-52
森林资源与生态环境监测是国家赋予林业部门的一项重要使命,监测结果是制定林业可持续发展战略的重要依据,监测的准确性和时效性直接影响国家方针政策的制定和科学决策。“十一五”国家科技支撑计划项目“森林资源综合监测技术体系”针对我国现有林业监测体系相互独立、兼容性差、监测周期长、监测技术相对落后、监测精度不高、监测信息集成与服务技术短缺、信息共享服务困难等突出问题,开展科技攻关,首次构建了森林资源综合监测指标与技术体系,突破了森林资源信息一体化采集、综合分析处理、集成管理服务等关键技术,自主研发了森林资源综合监测系列软件,实现了森林、湿地、森林灾害、林业生态工程的综合监测、高效管理和集成服务。 相似文献
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基于混合像元分解的MODIS积雪面积信息提取及其精度评价——以天山中段为例 总被引：6，自引：1，他引：5
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是现阶段积雪遥感监测及积雪水文学研究中积
雪面积信息获取的重要平台,但其空间分辨率相对较低,影像中混合像元现象普遍存在。本文以MOD02 HKM数
据为基础,通过线性光谱混合模型(LSMM,Linear Spectral Mixing Model)对研究区MODIS影像进行像元分解,从中
提取积雪面积信息,并进行精度评价。将线性光谱混合模型得到的积雪面积信息与美国国家冰雪数据中心提供的
MOD10A1日积雪覆盖数据影像进行对比分析。结果表明：利用线性光谱混合模型可以较好的分解出像元中积雪
面积信息,其分类精度达0.88;相同位置上MOD10A1的积雪分类精度为0.80。说明,对MODIS影像上积雪信息提
取来说,线性光谱混合模型的分类精度较高,具有较强的适用性。 相似文献
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基于支持向量机的土地覆被遥感分类 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。 相似文献
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1998-2011年海河流域植被覆盖变化及气候因子驱动分析 总被引：7，自引：0，他引：7
基于1998-2011年的SPOT/NDVI数据,结合海河流域土地覆盖数据分析了海河流域植被覆盖的时空变化特征,然后利用海河流域30个气象站的气温和降水资料对海河流域植被覆盖变化的气候驱动力进行了分析。结果表明：1998-2011年海河流域NDVI呈缓慢上升趋势,植被覆盖状况总体上在改善,但是在空间存在明显差异,其中农田、森林、湿地改善最为明显,植被明显改善区域与植被高波动区分布基本一致,植被覆盖基本不变区域与植被低波动区基本一致;海河流域植被覆盖变化受气候因子驱动的面积比例为31.7%,非气候因子驱动型分布于整个流域,占整个流域面积的68.3%,其分布地区土地覆盖类型主要是农田、建设用地,表明人类活动对植被变化的影响较大。 相似文献
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生态建设工程对鄱阳湖区域土地利用/覆被变化的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
生态建设工程可在很大程度上快速改变区域土地利用/覆被格局。本文以鄱阳湖区域三个典型村落为研究对象,利用遥感手段和实地调研获取研究区生态建设工程实施前(2000年)、后(2013年)土地利用信息,在此基础上,结合农户问卷调查,从土地利用程度综合指数(Lj)、土地利用重要性指数(Ci)、林草植被覆盖度(I)指数等方面,分析土地利用变化特征。结果表明:总体上,生态工程建设实施后,鄱阳湖典型村落土地利用程度均呈下降趋势,林草植被覆盖度呈上升趋势。这对于改善鄱阳湖区域生态环境质量具有重要的意义。不同生态建设工程对鄱阳湖区域典型村落土地利用变化影响差异明显。其中,退田还湖工程引起的土地利用变化的重要性指数相对较高,对综合土地利用程度和林草植被覆盖度影响最大;“一大四小”工程引起的土地利用变化的重要性指数也相对较高。单一的“一大四小”工程对土地利用程度和林草植被覆被度的影响较小,但“一大四小”工程与退田还湖工程重合部分使土地利用程度下降,林草植被覆盖度提升。退耕还林工程引起的土地利用变化的重要性指数相对较低,其对土地利用程度和林草植被覆盖度影响较大。 相似文献
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橡胶林是东南亚地区重要的经济林种和战略物资,及时、准确掌握橡胶林时空动态信息对于可持续的森林资源监测、管理和维护生态环境健康稳定具有重要意义。为深入探索缅甸孟邦橡胶林的时空动态过程,本文选取2000—2019年Landsat长时间序列遥感影像,利用连续土地覆被变化检测与分类（CCDC）算法,通过变化检测,得到研究区的各连续变化像元;然后,利用随机森林（RF）算法对变化像元进行分类得到橡胶林及相关地物分类结果;最后,在精度验证的基础上,探索分析橡胶林时空演变和造成的其他土地覆被类型变化。研究结果表明：①利用Landsat时序遥感数据,结合CCDC算法可以准确提取橡胶林及相关地物的时空分布,总体分类精度优于85%,F1分数大于0.80,其中橡胶林的分类精度优于80%。②2000—2019年缅甸孟邦橡胶林分布格局总体呈逐年扩张趋势,至2019年橡胶林面积由7.25万hm2增加至19.72万hm2,面积增加1.72倍。③从土地利用转换角度得出,橡胶林的扩张主要由天然林和耕地转换而来,20年来转换总面积为12.47万hm2;其中,天然林减少面积最大,为10.52万hm2,占总土地变化面积的84.36%。橡胶林扩张受社会经济因素的价格影响,20年来,橡胶林扩张造成的天然林和耕地变化均呈现先增大后减少趋势,与橡胶年平均出口价格波动速率基本吻合。相关结果可以为当地橡胶林持续监测与生态环境可持续发展提供决策支持。 相似文献
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净初级生产力遥感估算模型尺度效应的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
提高净初级生产力(NPP)的估算精度,需要充分认识不同空间分辨率的遥感数据对NPP估算结果的
影响差异,即NPP的空间尺度效应问题。本文借鉴了多种成熟的光能利用率NPP模型的优点,同时充分考虑了研
究区生态环境的典型特点,建立了针对研究区域的基于光能利用率原理的植被净初级生产力遥感估算模型。选取
了具有空间尺度代表性的4种遥感数据作为NPP遥感估算模型的输入参数,估算了4种空间分辨率的NPP模拟值,
对比分析了这4种分辨率的土地覆盖类型空间格局的变化和NPP分布情况。结果表明：随着遥感数据空间分辨率
的降低,NPP的模拟值呈逐渐增加的趋势,但其变化的程度差异较大。其中,分辨率由30m降低为1km时,NPP模
拟值变化程度最大,增加了15.7%。 相似文献
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济南市城市森林信息提取及景观格局分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文以济南市近期高分辨率遥感图像作为主要解译信息源,运用人工目视解译分类技术进行了济南市主城区城市森林景观空间分布信息的遥感调查。然后通过对城市森林蒂观类型与其空间形态特征和属性问关系的调查分析,建立了类型、属性和形态间的关系,并以此为依据,进一步进行了以几何信息为主要分类依据的城市森林景观分类的计算机自动提取,获取了济南市主城区城市森林景观类型分布图。在此基础上,选取景观多样性、破碎度和分维数等景观指数,对济南市主城区城市森林景观格局进行了定量分析。研究表明：济南市斑块单元面积大于0．5hm^2的城市森林总体覆盖率较适中,但存在严重的区域不平衡现象,城市森林景观生态特性区域差异极为明显,森林景观斑块受人类活动强烈干扰。最后,根据景观格局分析的结果,对济南市景观格局优化和城市森林建设问题提出了一些建议。 相似文献
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黄河源区玛多县草地覆被变化分析 总被引：6，自引：1，他引：5
草地是黄河源区最主要的覆被类型,采用黄河源区玛多县1977年、1990年和2003年3期夏季时相的MSS/TM遥感影像,通过人机交互式目视解译方法,首次采用草地覆被变化分类系统,提取了玛多县1977年～2003年间草地覆被时空变化特征,在此基础上分析了玛多县20世纪70年代以来的草地覆被时空变化特征,以及草地覆被变化与高程、坡度和坡向之间的关系。主要结论有：①玛多县的草地退化格局在20世纪70年代已经基本形成,之后退化过程一直持续发生,1990年～2003年间退化程度略有加强;②草地覆被变化以轻度和中度退化为主,主要类型为破碎化和覆盖度下降,这2种类型对应的草地面积比重为27.62%;③草地覆被变化主要发生在海拔4 200m～4 700m的范围;④草地覆被变化主要发生在坡度0°～15°范围内,在此以上的坡度发生的变化较少,坡度在5°以下时,各种草地覆被变化类型的发生随着坡度的增加而增加,当坡度大于12°时,变化的发生随着坡度的增加而减少;⑤随着坡向的变化,草地覆被的变化的发生没有太大的差异。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(2):102813
With the rapid development of remote sensing technology, using remote sensing technology is an important means to monitor the dynamic change of land cover and ecology. In view of the complexity of mangrove ecological monitoring in Dongzhaigang, Hainan Province of China, we propose a semantic understanding method of mangrove remote sensing image by combining a multi-feature kernel sparse classifier with a decision rule model in this paper. First, on the basis of multi-feature extraction, we take into account the spatial context relations of the samples and introduce the kernel function into the sparse representation classifier, a multi-feature kernel sparse representation classifier can be constructed to classify cover types of mangroves and their surrounding objects. Second, in view of growth conditions of mangrove area, we put forward a semantic understanding method of mangrove remote sensing image based on decision rules and divide mangrove and non-mangrove areas by combining classification results of the multi-feature kernel sparse representation classifier. We make a divisibility analysis based on the extracted features of spatial and spectral domains. Then select the best split attribute based on the maximum information gain criterion, to generate a semantic tree and extract semantic rules. Finally, we work on the semantic understanding of mangrove areas in line with decision rules and further divide mangrove areas into two categories: excellent growth and poor growth. Experimental results show that the proposed method can effectively identify mangrove areas and make decisions on mangrove growth. 相似文献