基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较
基于遥感图像的地物分类与识别算法研究
基于遥感图像的地物分类与识别算法研究地物分类与识别是遥感图像处理领域的重要研究方向之一。
随着遥感技术的发展与应用广泛，如何准确、高效地识别和分类遥感图像中的地物类型，对于资源管理、城市规划、农业监测等领域具有重要的应用价值。
本文将探讨基于遥感图像的地物分类与识别算法的研究进展。
首先，地物分类与识别的基础是图像预处理。
由于遥感图像的数据量庞大且具有多光谱特性，需要对图像进行预处理以提取有用的信息。
常用的预处理方法包括图像增强、噪声去除和边缘检测等。
通过这些方法提高图像的质量和清晰度，有助于后续的分类与识别过程的准确性和稳定性。
其次，特征提取是地物分类与识别的关键步骤。
在遥感图像中，地物的特征主要包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
传统的特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、主成分分析（PCA）和小波变换等。
这些方法可以有效地提取图像中地物的不同特征，但存在信息损失和计算复杂度高的缺点。
近年来，基于深度学习的方法逐渐成为主流，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法可以自动学习和提取图像中的特征，具有较好的性能和鲁棒性。
然后，分类算法是地物分类与识别的核心问题。
分类算法旨在将图像分为不同的地物类别，如建筑物、水体和森林等。
传统的分类算法包括支持向量机（SVM）、最近邻分类器（KNN）和决策树等。
这些方法依赖于手工设计的特征和分类器，对于复杂的地物分类问题可能存在局限性。
而深度学习方法通过使用大规模的训练数据和复杂的神经网络模型，能够实现更准确和具有通用性的分类结果。
例如，基于CNN的图像分类算法在ImageNet数据集上取得了很好的效果，可以有效地应用于地物分类与识别任务中。
最后，算法评估是地物分类与识别研究中不可或缺的环节。
为了评估算法的效果和性能，需要使用一系列的评价指标进行定量分析。
常见的评价指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1值等。
基于卷积神经网络的遥感图像分类算法研究
基于卷积神经网络的遥感图像分类算法研究一、引言遥感技术已经成为了现代地球观测和环境监测的重要技术手段，而在遥感图像处理中，遥感图像分类技术则是其中的一项核心技术。
卷积神经网络（CNN）是当前深度学习领域中的一个非常热门的研究方向，其在图像分类、目标检测等任务中都取得了显著的成果。
基于卷积神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强、特征提取能力强、分类精度高等优点，因此成为了研究者重点探索的方向。
本文着重研究基于卷积神经网络的遥感图像分类算法，在介绍传统图像分类方法和卷积神经网络基本原理的基础上，详细介绍了针对遥感图像特点的卷积神经网络结构与特征提取方法，并以实验数据为例，分析了该算法的优劣以及可应用性。
二、传统图像分类方法传统的图像分类方法往往利用低层特征和高层语义信息进行分类，常见的传统图像分类方法包括支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）、决策树（DT）等。
SVM是一种常用的分类算法，其能够识别边界线性可分的样本，其对于非线性分类问题也有一定应用，但是其分类效率较低，对噪声敏感；KNN算法则是一种基本的非参数分类算法，对分类准确性要求高，但是其分类时间成本高，存储量大；决策树算法则是一种常用的分类与回归算法，对于大规模数据的分类具有非常好的效果。
但是对于遥感图像分类而言，由于遥感图像本身具有像素点多、色调复杂、光谱差异等特点，以上传统分类算法效率较低，无法满足高准确率分类的需求。
三、卷积神经网络基本原理卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要作用是进行图像分类、目标检测等视觉任务。
卷积神经网络中常用的卷积层、池化层、全连接层等组成的神经网络结构，以及反向传播等关键技术，使得卷积神经网络能够自动学习图像的特征，并完成图像分类任务。
卷积层可以理解为图像的特征提取器，在图像中提取信息，具有平移不变性和局部感受野等特点；池化层则是对提取的特征进行下采样，减少参数数量并降低过拟合风险；全连接层则是将高维特征映射至类别的概率值输出。
基于语义分割的遥感图像分类
基于语义分割的遥感图像分类遥感图像是近年来在各行各业中广泛使用的一种技术手段。
利用遥感图像可以对地球表面进行高精度的监测和识别，具有非常重要的应用价值。
然而，遥感图像的分类是一个非常复杂的问题，因为遥感图像中的信息量非常大，需要大量的计算和分析才能进行有效的分类。
为了解决这个问题，近年来涌现出了许多基于语义分割的遥感图像分类方法，这些方法将遥感图像分割为不同的区域，并将每个区域与其所属的类别进行关联，从而实现遥感图像的自动分类。
基于语义分割的遥感图像分类方法可以分为两大类：基于光谱信息的方法和基于空间信息的方法。
基于光谱信息的方法采用了传统的图像分类技术，通常使用机器学习算法（如SVM）来训练分类器，并使用像素级别的光谱信息作为输入特征。
然而，这种方法往往不能充分考虑遥感图像的空间信息特征，分类精度有限。
因此，近年来越来越多的研究者开始采用基于空间信息的方法来解决遥感图像分类问题。
基于空间信息的方法是指将遥感图像分割为不同的区域，然后对每个区域进行分类。
这种方法通常使用语义分割技术进行遥感图像分割，然后使用语义分割结果中的每个区域作为输入进行分类。
相比于基于光谱信息的方法，基于空间信息的方法具有更好的分类精度和鲁棒性。
目前，基于空间信息的方法已经成为遥感图像分类的主流方法之一。
目前，基于语义分割的遥感图像分类研究主要集中在以下几个方向上：1. 基于深度学习的遥感图像分类方法近年来，深度学习（如卷积神经网络）在遥感图像分类中的应用越来越广泛。
这种方法可以利用大量标记数据进行训练，并能够自动学习光谱、空间和语义信息，从而实现更高的分类精度。
基于深度学习的遥感图像分类方法已经在遥感图像分类竞赛中取得了很好的成绩，是当前遥感图像分类研究的热点方向之一。
2. 基于多尺度特征的遥感图像分类方法遥感图像中往往存在着多个尺度的信息，因此采用多尺度特征进行分类可以提高分类精度。
目前，基于多尺度特征的遥感图像分类方法已经成为遥感图像分类的主要方法之一。
森林植被遥感图像分类及目标识别
森林植被遥感图像分类及目标识别植被遥感图像分类及目标识别是利用遥感技术进行森林植被研究和保护的重要手段。
它通过获取植被信息，实现对植被类型分类和目标识别的精准分析，为森林生态系统的管理、保护和可持续发展提供科学依据。
一、植被遥感图像分类森林植被遥感图像分类是指将遥感图像中的植被区域按照物种、功能和结构等特征进行分类。
这一过程需要借助计算机视觉和机器学习等技术手段，从遥感图像中提取有关植被的特征信息，并根据这些特征进行分类和识别。
在植被遥感图像分类中，常用的方法包括基于像元和基于对象两种方式。
基于像元的分类方法是指将每个像素点视为分类单元，通过像素点的光谱信息、纹理信息和形状信息等进行分类。
而基于对象的分类方法是将一组相连的像素点或区域视为一个分类单元，利用连接关系和形状特征进行分类。
常用的遥感图像分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
这些算法在特征提取、模型训练和分类决策等方面都有不同的优势，可以根据实际情况选择合适的算法进行植被遥感图像分类。
二、目标识别森林植被遥感图像目标识别是指在植被图像中准确识别出目标，如森林火灾、病虫害、盗伐等，以及其他与植被有关的人为活动。
目标识别的目的是及时监测和预警植被异常情况，为森林生态环境的保护提供依据。
目标识别的关键技术包括特征提取、目标检测和目标分类。
特征提取是从植被图像中提取与目标相关的特征信息，可以包括颜色、纹理、形状、结构等特征。
目标检测是在植被图像中寻找目标的位置和边界，常用的方法包括边缘检测、区域生长和模板匹配等。
目标分类是将检测到的目标进行分类和识别，可以利用机器学习和深度学习等技术进行分类模型的训练和应用。
在实际应用中，为了提高目标识别的准确性和效率，可以将植被遥感图像与其他数据源相结合，如地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、气象数据和传感器数据等，进行多源数据融合分析。
基于人工神经网络的遥感图像分类研究
基于人工神经网络的遥感图像分类研究遥感技术在如今的社会发展中扮演着越来越重要的角色。
作为一种高科技手段，遥感技术能够捕捉到地球表面的各个角落的图像信息，这些信息对于地理信息、城市规划、环保等多个领域非常重要。
但是，随着数据量的不断增加，传统的遥感图像分类方法已经无法满足需求。
因此，基于人工神经网络的遥感图像分类研究正在逐渐兴起，成为这一领域的研究热点。
一、人工神经网络与遥感图像分类人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种基于人工神经元之间相互连接而组成的网络，能够从输入的数据中寻找到模式与关联。
遥感图像分类是指利用遥感技术获取的像元数据，对地物进行分类，从而对地物种类、数量等进行研究和分析。
由于遥感图像数据的复杂性和高维性，采用传统的分类方法就会遇到很多问题，而人工神经网络具有很强的非线性分类能力，可以帮助我们有效解决这些问题。
二、基于人工神经网络的遥感图像分类方法2.1 数据预处理在进行遥感图像分类之前，需要对数据进行预处理。
比如，对原始图像进行去噪，减少图像中的杂乱信息。
此外，还需要对图像进行尺度归一化，为后续神经网络模型的训练作准备。
同时还要进行数据增广，而数据增广主要是为了使数据更具多样性、更具泛化性，从而提高模型的准确率。
2.2 特征提取特征提取是在图片处理过程中对图片的重要形态、颜色等有机构地、系统地提取，最终可得到代表更高语义的特征表达。
而在基于人工神经网络的遥感图像分类中，特征提取是非常重要的环节。
在特征提取时，需要对卫星遥感图像进行分块，然后利用卷积神经网络、局部二值模式等方法，得到图像的纹理、颜色、梯度等特征。
2.3 基于人工神经网络的分类方法基于人工神经网络的遥感图像分类方法主要包括两个重要环节，即神经网络的建立和训练。
首先需要确定神经网络的结构，然后通过训练集中的标注数据对神经网络进行训练。
在训练中，需要确定适当的学习率和训练周期。
基于像元的遥感分类
基于像元的遥感分类
基于像元的遥感分类是一种传统的图像分类方法，主要依据是不同的地物具有不同的光谱特征，在遥感影像上表现为像元亮度值的高低，以及地物的空间特征来对地物进行分类。
以下是其主要原理和过程：特征提取：基于像元的分类方法将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
具体来说，每个像元可以看成有n个特征组成的n维空间中的一个点，同类地物的像元形成n维空间中的一个点群，差异明显的不同地物会构成n维空间的若干个点群。
聚类分析：像元在特征空间中呈集群分布，根据像元到各类中心的距离，按照某种判断标准，将像元划分到某一类别中，从而实现分类。
训练样本选择：在分类过程中，可以选择使用或非使用训练样本。
非监督分类的结果是一幅盲图，还需要经过标签化才能使用，分类结果显示了遥感影像的聚类特征。
由于噪声的影响，分类精度较低，一般不能直接使用。
而监督分类是常用且分类精度较高的分类方法，包含训练样本的选择、分类器的选择、精度评定和分类后处理等步骤。
精度评定：在完成分类后，可以通过比较分类结果和真实地物信息来评估分类精度。
基于像元的遥感分类具有简单、直观、易于实现等优点，但同时也有一些局限性，如对噪声和阴影敏感、容易受到光谱分辨率和空间分辨率的影响等。
为了克服这些局限性，研究者们发展出了基于对象的遥感分类方法等更先进的分类技术。
遥感图像分类算法的性能评估与优化研究
遥感图像分类算法的性能评估与优化研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用领域之一，在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。
随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类算法也在不断优化和改进。
本文将对遥感图像分类算法的性能评估与优化进行研究。
首先，我们将介绍遥感图像分类算法的基本原理。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的类别或类别组，常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
最大似然分类是基于统计学原理的一种分类方法，通过计算每个像素点属于每个类别的概率，从而实现分类。
支持向量机则是一种基于间隔最大化的非线性分类器，通过寻找一个最优的超平面来划分不同类别。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树的集合来实现分类。
接下来，我们将探讨遥感图像分类算法的性能评估方法。
性能评估是衡量分类算法好坏的重要指标，常用的性能评估指标包括精度、召回率、F1值等。
精度是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确分类为某一类别的样本占该类别总样本数的比例，F1值则是精度和召回率的调和平均。
此外，我们还可以使用混淆矩阵来评估分类算法的性能，混淆矩阵展示了实际分类结果与分类器预测结果之间的关系。
针对遥感图像分类算法存在的问题，我们将提出一些优化策略。
首先，对于遥感图像的特征提取，可以采用多尺度分析技术，通过使用不同尺度的滤波器提取图像的多尺度特征，从而提高分类器对图像细节的识别能力。
其次，可以引入深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类领域有着卓越的表现，通过学习图像的特征表示，可以提高分类算法的准确性。
此外，还可以使用集成学习的方法，例如Bagging和Boosting，通过构建多个基分类器的集合来获得更好的分类性能。
最后，我们将对以上提到的优化策略进行实验验证和评估。
通过使用遥感图像分类数据集，我们将比较不同分类算法的性能，并评估优化策略的效果。
实验结果将说明我们所提出的优化策略是否有效，以及其在遥感图像分类中的应用潜力。
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别遥感影像是指通过航空器、卫星等远距离获取地面物体信息的技术。
随着遥感技术的不断发展和深度学习算法的兴起，基于深度学习的遥感影像分类与地物识别成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于深度学习的遥感影像分类与地物识别的相关概念、方法和应用。
一、遥感影像分类与地物识别概述遥感影像分类是指将遥感影像中的像素分配到预定义的类别中，以实现对地物的自动识别和分类。
地物识别是指根据遥感影像的特征，将其分为不同的地物类别，并进行识别。
遥感影像分类与地物识别在农业、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
二、基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法主要包括以下几个方面：1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，其强大的特征提取和分类能力使其在遥感影像分类与地物识别中得到广泛应用。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效地提取遥感影像中的文本、纹理、形状等特征。
并且，卷积神经网络可以通过多层网络结构实现对复杂地物的识别和分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
在遥感影像分类与地物识别中，循环神经网络可以用于处理时间序列的遥感影像数据，以实现对地物的时间变化和时空关系的建模。
通过循环结构，循环神经网络可以沿着时间序列传递信息，并捕捉到地物在时间和空间上的特征。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的网络结构。
在遥感影像分类与地物识别中，生成对抗网络可以用于生成模拟的遥感影像，以扩充训练数据的规模和多样性。
通过生成对抗网络，可以生成更多的样本用于训练，提高模型的泛化能力和分类准确度。
4. 迁移学习迁移学习是一种将已经学习到的知识和模型迁移到新的任务中的技术。
在遥感影像分类与地物识别中，通过在已有的遥感影像数据集上训练深度学习模型，并将其应用于新的遥感影像数据集上，可以大大加快模型的训练速度和提高分类准确度。
基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法研究
基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法研究随着遥感技术的发展和应用日益广泛，森林植被类型的分类成为了一个重要的研究方向。
森林植被类型分类是指利用多源遥感数据对不同类型的森林植被进行区分和分类的过程，可以为保护森林资源、监测和评估森林生态环境提供重要的科学依据。
在这篇文章中，我将介绍一种基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法的研究。
然后，我们需要进行预处理。
预处理包括大气校正、几何校正和辐射校正等。
大气校正是指根据大气光学特性将遥感数据转换为地物表面反射率，减少大气干扰。
几何校正是指将遥感数据的像素位置与地理坐标建立对应关系，保证数据的空间一致性。
辐射校正是指将遥感数据的辐射量转换为地物表面辐射率，消除不同传感器间的辐射差异。
接下来，我们需要提取特征。
特征提取是指从遥感数据中提取能够反映森林植被类型特征的信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形态特征等。
光谱特征可以通过计算不同波段的反射率来获取，反映不同植被类型的光谱差异。
纹理特征可以通过利用图像的空间关系来描述图像的细节信息，反映不同植被类型的纹理差异。
形态特征可以通过计算图像的形状、大小和方向等来描述图像的形态特征，反映不同植被类型的形态差异。
最后，我们需要选择分类算法进行分类。
常用的分类算法包括最大似然分类法、支持向量机分类法和决策树分类法等。
最大似然分类法基于概率模型，根据统计学原理对每个类别进行分类。
支持向量机分类法通过找到最优超平面将不同类别的样本分隔开来。
决策树分类法通过建立树状结构对输入数据进行分类。
对于森林植被类型的分类，可以根据实际情况选择适合的分类算法。
综上所述，基于多源遥感数据的森林植被类型分类方法主要包括数据获取、预处理、特征提取和分类算法选择等步骤。
通过合理使用多源遥感数据和有效的分类算法，可以提高森林植被类型分类的精度和效果，为森林资源的保护与管理提供重要的支持。
遥感图像场景分类综述
遥感图像场景分类综述遥感图像场景分类是指通过对遥感图像进行分析和解读，将图像中的不同场景进行分类和识别。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像场景分类在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
本文将综述遥感图像场景分类的研究进展、常用的分类方法以及挑战和未来发展方向。
一、研究进展1.1 图像特征提取方法在遥感图像场景分类中，图像特征提取是关键的步骤之一。
传统的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
然而，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法在遥感图像场景分类中取得了显著的性能提升。
1.2 分类器设计和优化分类器的设计和优化对于遥感图像场景分类的准确性和稳定性具有重要影响。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。
此外，研究人员还提出了一系列改进的分类器结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于提高分类精度和处理复杂场景。
二、常用的分类方法2.1 基于传统机器学习的方法传统机器学习方法在遥感图像场景分类中被广泛应用。
这些方法通过提取图像的统计特征，如颜色、纹理和形状等，然后使用分类器对特征进行训练和分类。
这些方法的优点是计算效率高、模型可解释性强，但在复杂场景和大规模数据集上的表现有限。
2.2 基于深度学习的方法深度学习方法近年来在图像分类领域取得了巨大的成功，并在遥感图像场景分类中得到了广泛应用。
这些方法利用深度神经网络对图像进行特征学习和分类。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过采用多层卷积和池化操作，实现对图像特征的有效提取和表示。
三、挑战和未来发展方向3.1 多样性的地物类型和场景遥感图像中存在着多样性的地物类型和场景，如农田、森林、建筑物等。
不同地物类型的特征差异较大，因此如何从复杂的遥感图像中准确地提取并表示不同地物的特征仍然是一个挑战。
遥感影像分类方法与技巧分享
遥感影像分类方法与技巧分享引言：在当今科技迅速发展的时代，遥感技术的广泛应用已经深深影响到了我们的生活。
作为遥感技术的重要应用领域之一，遥感影像分类在土地利用、环境监测和资源管理等方面发挥着重要作用。
本文将分享一些遥感影像分类的方法和技巧，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些参考。
一、像元级分类方法像元级分类方法是最基本、最常用的遥感影像分类方法之一。
其基本思想是将图像中的每个像元作为一个独立的单位进行分类判别。
常见的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和决策树分类等。
这些方法可以通过大量的样本数据训练，自动提取特征并进行分类。
1.1 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法，其核心思想是根据已有训练样本的统计特征，在分类器中计算每个类别出现的可能性，并选择最大可能性对应的类别作为分类结果。
最大似然分类方法简单易懂，适用于多数遥感影像分类任务。
1.2 支持向量机（SVM）分类支持向量机是一种经典的机器学习分类方法，在遥感影像分类中也得到了广泛应用。
SVM分类通过构建超平面，使得样本点能够最大程度上分隔开来。
其优点是具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于高维数据的分类。
1.3 决策树分类决策树分类是一种基于逻辑判断的分类方法，通过构建一系列的条件规则，将输入数据逐层划分为不同类别。
决策树分类方法的优点是易于理解和解释，并且可以直观地呈现分类过程。
二、基于对象的分类方法基于对象的分类方法将像元级分类进一步扩展为对影像中的对象进行分类。
该方法将图像中的像素组织为不同的对象区域，然后根据这些区域的形状、纹理和空间关系等特征进行分类判别。
常见的基于对象的分类方法包括分割和目标识别等。
2.1 分割分割是将连续的像元组合成不同对象区域的过程。
常见的分割方法包括基于阈值、区域生长和图论等。
分割方法的选择应根据图像的特点和需要进行合理的选择。
2.2 目标识别目标识别是将已经分割好的对象区域进行分类的过程。
基于BP神经网络模型思茅松天然林生物量遥感估测
基于BP神经网络模型思茅松天然林生物量遥感估测吴娇娇;欧光龙;舒清态【摘要】Taking the biomass of Simao pine,(Pinus kesiyangbianensis)in Puer county as the research target,Landsat TM 8 images,DEM (resolution:30 meters),the forest resources inventory data in 2006 and the ground sample data from 2012-2013 as the data source.The Simao Pine's distribution image in the study area was extracted by ENVI,and 14 factors (11 remote sensing factors,3 terrain factors) was selected as the alternative variables.By using BP neural networks module in MATLAB,the estimation model of Simao Pine's biomass of study area was established.The results showed that the best optimal training algorithm was Ploak-Ribiere and the hidden layer's nodes are 9,R2=0.85,RMSE=14t/hm2,P=74.75％.％,and the predicted total biomass of Simao pine was 62 185 871.9 t,the perunit area's biomass was 51.06 t/hm2 in Puer county by taking the pixel as unit and extracting the independent variable factors.%以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM (30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型.结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75％.以像元为单位,分块提取思茅松对应的自变量,利用估测模型得到普洱市思茅松天然林总生物量为62 185 871.9 t,单位面积生物量为51.06 t/hm2.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2017(037)007【总页数】6页(P30-35)【关键词】思茅松;生物量;BP神经网络【作者】吴娇娇;欧光龙;舒清态【作者单位】西南林业大学林学院,云南昆明650244;西南林业大学林学院,云南昆明650244;西南林业大学林学院,云南昆明650244【正文语种】中文【中图分类】S758.2;S791.245森林生态系统是生态圈的重要组成部分，具有涵养水源、防风固沙、美化环境和维护生物多样性等生态作用和经济价值。
基于统计模式识别遥感影像像元分类
实习1基于统计模式识别遥感影像像元分类1.1问题提出（1）将地物分为8类：有作物农田（cultivated_farmland）、无作物农田（uncultivated_farmland）、林地（woodland）、草地（grassland）、水体（waterbody）、人工建筑（artificial_building）、裸土（nudeland）和道路（road）；（2）在创建感兴趣区时，要求每类地物ROI数量不少于3个，人工建筑类地物ROI数量不少于5个，人工建筑类用地的颜色种类较多，ROI应包含所有颜色的人工建筑；（3）在进行非监督分类时，类别的数量范围最小不能小于最终分类数量，最大应为最终分类数量的2~3倍。
1.2实验分析遥感影像分类是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种算法化为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，实现遥感图像的分类。
一般分类方法有监督分类和非监督分类。
本实验主要分为三个部分，首先对所给图像数据进行监督分类，其次再进行非监督分类，最后验证不同分辨率的图像对分类精度的影响，由于本实验所给数据分别是多波段数据和全色波段数据，所以在这一部分首先需要对两幅图像进行融合，其次对得到的融合图像降低空间分辨率，得到一幅5m和15m的图像，再对这三幅图像进行监督分类，最后进行分类精度的评价。
1.3实验目标（1）掌握地物的监督分类方法；（2）掌握地物的非监督分类方法；（3）验证不同空间分辨率的遥感影像对分类精度的影响。
1.4实验数据IKONOS多光谱影像；IKONOS全色波段影像；<class1.roi>：1m空间分辨率的参考分类ROI模板。
1.5实验方案设计（1）利用IKONOS多光谱影像进行监督分类；（2）利用IKONOS多光谱影像进行非监督分类；（3）将IKONOS多光谱影像4个波段与IKONOS全色波段数据进行融合；（4）将融合图像降低空间分辨率，分别得到分辨率为5m和15m的影像；（5）对空间分辨率为1m、5m和15m的影像进行分类；（6）分别对1m、5m和15m的图像进行分类精度评价。
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用近年来，基于卷积神经网络的遥感图像分类技术越来越受到重视，并得到了广泛的应用。
本文将从相关概念、技术原理、应用案例等方面进行探讨。
一、卷积神经网络与遥感图像分类卷积神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习算法。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
遥感图像分类则是将卫星或航空遥感图像中的不同地物或场景进行分别分类。
在城市更新、土地规划、环境保护等领域有广泛的应用。
卷积神经网络主要是通过卷积层、池化层和全连接层三部分构成。
其中，卷积层可以提取图像的特征信息，池化层可以降低特征图的大小，全连接层则可以将图像的特征进行分类。
而在遥感图像分类中，卷积神经网络也可以通过训练的方式来提取各种地物或场景的特征，从而实现遥感图像的自动分类。
二、卷积神经网络遥感图像分类技术原理卷积神经网络遥感图像分类技术的核心就是特征提取与分类。
具体来说，主要分为以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据的获取、预处理、划分等。
其中，数据的获取可以通过卫星、航空遥感等方式获得，预处理则包括了对遥感图像进行校正、去噪、裁剪等操作，最后将数据划分为训练集和测试集。
2. 特征提取：该过程主要通过卷积层、池化层等进行特征提取。
这些层可以对图像进行卷积、降采样等操作，从而提取出图像的特征信息，比如颜色、纹理等。
通过这些操作，可以得到高维的特征信息。
3. 特征选择与降维：高维的特征信息很容易导致过拟合问题，因此需要进行特征选择与降维。
通常采用的方法有主成分分析、线性判别分析等。
4. 分类模型训练：通过已选定的特征进行分类模型的训练。
其中，可以使用不同的分类算法，如支持向量机、逻辑回归、决策树等，也可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
5. 模型评估与应用：通过测试集对分类模型进行评估，并对其应用效果进行验证。
同时，也可以对分类模型进行优化和改进，提高其分类效果。
三、卷积神经网络遥感图像分类应用案例1. 遥感图像分类场景下的卷积神经网络优化：通过引入加权Softmax函数和CBP（注意力机制协同训练）方法，可以提高对不同遥感场景的识别能力，同时也能够缓解样本不均衡的问题，提高分类准确率。
基于深度学习的遥感影像作物精细分类方法
深度学习模型构建
卷积神经网络（CNN）
CNN是一种常用的深度学习模型，能够有效地提取遥感影像中的 特征，适用于图像分类、目标检测等任务。
循环神经网络（RNN）
RNN是一种用于处理序列数据的深度学习模型，可以用于遥感影 像中的时间序列分析，如作物生长趋势预测等。
生成对抗网络（GAN）
GAN是一种生成式深度学习模型，可以用于遥感影像的超分辨率 重建和图像生成等任务。
研究成果与讨论
05
研究成果总结
深度学习技术
成功应用了深度学习技术，提高了遥感影像作物 分类的准确性和精度。
多尺度特征提取
采用了多尺度特征提取方法，综合考虑了局部和 全局特征，提高了分类的精细程度。
端到端训练
采用了端到端的训练方式，减少了人工干预，提 高了模型的自动化程度。
研究局限性与展望
数据量限制
分类结果评价与对比分析
总结词
分类结果评价、对比分析
详细描述
为了评估模型的分类效果，采用了混淆矩阵 、准确率、精确率、召回率等指标对模型进 行了评价。同时，为了验证模型的有效性， 还采用了对照组实验和对比分析的方法，与 其他传统分类方法进行了比较。结果表明， 本文提出的基于深度学习的遥感影像作物精
细分类方法具有更高的准确性和鲁棒性。
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别遥感影像分类和目标识别是遥感技术在地理信息系统和计算机视觉领域的重要应用之一，其在环境监测、城市规划、农业资源管理等领域具有广泛的应用前景。
为了实现高精度的遥感影像分类和目标识别，近年来基于卷积神经网络的方法在这一领域取得了显著的进展。
遥感影像分类指的是将遥感影像中的不同地物进行自动分类，如将土地覆盖类型分为森林、湖泊、耕地等。
目标识别则是根据遥感影像中的目标特征进行识别和分类，如建筑物、道路、车辆等。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的深度学习网络结构，在图像处理领域表现出色。
它能够自动从原始数据中学习到有用的特征表示，并且能够处理具有高维结构的数据，如图像数据。
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法充分利用了卷积神经网络的特性，能够有效地提取遥感影像中的地物特征。
首先，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别的方法需要进行数据预处理。
对于遥感影像数据，可能需要进行去噪、增强、归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
此外，还需要将原始影像划分为训练集和测试集，并对训练集进行标注，以便监督学习算法能够学习到正确的分类和识别规则。
其次，卷积神经网络的核心部分是卷积层和池化层。
卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行卷积操作，提取图像中的局部特征。
池化层则通过降采样的方式减少特征图的维度，同时保留主要的特征。
通过多层的卷积层和池化层，卷积神经网络能够逐步提取出图像的高级特征。
然后，为了进一步提高分类和识别的准确性，可以引入其他技术和网络结构。
例如，可以使用残差连接（Residual Connection）来解决网络的退化问题，使网络能够更好地适应复杂的遥感影像数据。
此外，还可以采用注意力机制（Attention Mechanism）来提高网络对目标特征的关注度，以更好地识别遥感影像中的目标。
最后，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法需要进行模型训练和评估。
利用深度学习算法进行遥感影像分类与分析研究
利用深度学习算法进行遥感影像分类与分析研究随着遥感技术的不断发展，深度学习算法在遥感影像分类与分析研究中发挥着重要的作用。
本文旨在探讨利用深度学习算法进行遥感影像分类与分析的相关研究。
遥感影像分类与分析是遥感技术的基础应用之一，它可以通过对遥感影像的处理，提取其中的地物信息并进行分类与分析。
传统的遥感影像分类方法主要依赖人工手动提取特征，具有效率低、可重复性差等问题。
而深度学习算法以其在图像识别领域取得的卓越成果，逐渐成为遥感影像分类与分析中的热门研究方向。
深度学习算法中最为常用的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
CNN模型通过多层卷积和池化操作，可以自动从遥感影像中学习到丰富的特征表示，从而实现有效的分类和分析。
与传统方法相比，CNN具有良好的特征学习能力和自适应性，能够更好地处理遥感影像中的复杂特征，提高分类和分析的准确性。
在深度学习算法的基础上，研究者们提出了多种改进和优化方法，以应对遥感影像分类与分析的挑战。
例如，基于深度学习的特征选择方法可以有效降低模型的复杂度并提高分类准确性。
此外，通过引入时序信息和多尺度信息，可以进一步提高遥感影像分类与分析的性能。
除了CNN模型，深度学习算法中的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）等也被应用于遥感影像分类与分析的研究中。
RNN模型可以有效处理序列化的遥感数据，如时间序列影像数据，而GAN模型则可用于生成合成影像数据，帮助提升遥感影像分类与分析的鲁棒性和泛化能力。
除了算法本身，数据的质量和数量对于深度学习算法在遥感影像分类与分析中的应用也至关重要。
合适的数据预处理方法能够提高深度学习算法的性能，如数据增强、去噪和归一化等。
此外，合理选取训练集和测试集，保持数据的多样性和代表性，也是保证算法性能的关键。
基于Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２_遥感影像的农田防护林自动提取研究
起步早ꎬ 规模大ꎬ 效果较好 [８] ꎮ
２ 数据及预处理
本研究采用欧洲航天局 Ｓｅｎｔｉｎｅｌ － ２ 卫星数据作为
主要数据源ꎬ 采集时间为 ２０１７ 年 ６ 月 ２８ 日ꎬ 精度评
收稿日期: ２０２３－０７－２４
基金项目: 国家自然科学基金面上项目 “ 东北杨树农田防护林碳储量遥感估算” ( 项目编号: ３１９７１７２３)
识别长度ꎬ 结合高精度卫星影像图矢量 化 标 准 防 护
林ꎬ 对试验区 １ 的精细化处理结果进行定量评价ꎬ 精
度评价结果见表 ２ꎮ
表 ２ 试验区 １ 定量精度评价
样区
识别长度
影像实际
长度
空间吻合
长度
冗余提取
长度
遗漏长度
误差长度
空间
吻合率
冗余率
遗漏率
长度
正确率
试验区 １ １４１２０ ８７００３ １５２４９ ３４４９２ １４８７５ ７０８８ ６６６ ０７１４８６ ３７３ ６３６１３５ １１２８ ４７４８９３ ０ ９７５４９８２１７ ０ ０４４７７５７８ ０ ０２４５０１７８ ０ ９７５４９８２１７
阈值的方式对此类噪声点进行剔除ꎮ
３ 研究方法
经过上述方案处理最终得到的农田防护林分类处
理结果是连续不断的ꎬ 且已经剔除了绝大部分噪声点
３ １ 农田防护林分类特征空间构建
研究区内农作物多以高杆玉米为主ꎬ 直观上会对
同是植被的防护林识别带来干扰ꎬ 所以仅参照光谱波
段和某些植被指数进行分类难以满足精度和效率需
结果精度评价ꎮ
针对随机森林分类后的初步结果ꎬ 结合 １ｍ 分辨
纹理特征、 植被指数与空间特征 ４ 大类ꎬ 构建农田防
高分辨率遥感影像林地类型精细识别
高分辨率遥感影像林地类型精细识别
张兆鹏#,李增元2,田昕2
(1.自然资源部第一大地测量队，陕西西安710054； 2.中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 100091)
IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别&最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据
作为检验样本对分类结果进行精度验证，通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价&结果表明：①ImageRF和Im
ageSVM 等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高&在RapidEye影像中，针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物
摘要：以內蒙古自治区根河市根河生态站为研究区，探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像
为主要数据源，综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息，以及2016年林地类型 外业调查样本数据，分别对2种数据源采用传统的监督分类方法［最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)］和基于
类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%, Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中，灌木林、
针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法；相对于支持向量机法和最大似然法‘Im ageSVM 法总体分类精度分别提高了 6.18%和7.06%，Kappa系数分别提高了 0.07和0.08; ImageRF法总体分类精度
基于机器学习算法的机载高光谱图像优势树种识别
基于机器学习算法的机载高光谱图像优势树种识别于航;谭炳香;沈明潭;贺晨瑞;黄逸飞【期刊名称】《自然资源遥感》【年(卷),期】2024(36)1【摘要】对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。
文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)下,使用样本点(样地对应像元的光谱值)与样本面(样地对应3×3窗口像元光谱平均值)2种样本取值尺度,采用3种机器学习分类算法(神经网络(neural network,NN)、三维卷积神经网络(three dimensional convolution neural network,3DCNN)和支持向量机(support vector machines,SVM))对机载高光谱图像的森林优势树种识别能力进行了探讨。
结果表明:①无论使用何种空间分辨率与样本取值尺度,3DCNN的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数最高(最高分别为95.42%和0.94);②高空间分辨率更有利于优势树种识别,其比低空间分辨率(3 m)总体精度最多可提高30.97%,Kappa系数最多可提高54.24%;③使用NN与SVM进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度低于样本点。
而在3 m空间分辨率情况下使用3DCNN进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度高于样本点。
总的来说,空间分辨率、样本取值尺度与分类算法均对优势树种识别精度有不同程度的影响。
在机载高光谱图像识别森林优势树种过程中,优先选择高空间分辨率影像,利用小样本数据,采取深度学习算法将会提高优势树种识别精度。
【总页数】10页(P118-127)【作者】于航;谭炳香;沈明潭;贺晨瑞;黄逸飞【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所;国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP79;S725.2【相关文献】1.基于机载PHI高光谱数据的森林优势树种分类研究2.基于机载激光雷达和高光谱数据的树种识别方法3.基于KPCA的AISA EagleⅡ机载高光谱数据的降维与树种识别4.基于机载高光谱图像的病害信息采集与识别研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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【 结论 】 元胞 自动机模型应用于遥感 影像 森林类 型识别 分类可 弥补 因 Ｔ Ｍ 影像空 间分辨率 较低造成 的遥感影 像分
类 精 度 过 低 的 问题 ， 提 高 分类 精度 。在 森 林 分 布 破 碎 、 种类 类 型 多样 且 结 构 复 杂 的 带 岭 林 区 ， 该 研 究 结 果 有 助 于 森
第 ５ ３卷 第 ２期
２ ０ １ ７年 ２ 月 ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ０ ７ ／ ｊ ． １ ０ ０ １ － ７ ４ ８ ８ ． ２ ０ １ ７ ０ ２ ０ ４
林
业
科
学
Ｖｏ １ ． ５ ３． Ｎｏ ． ２
Ｆｅ ｂ．， ２ ０ １ ７
分类试验 ， 并比较 ２种方法的分类效果。【 结果 】 基于元胞 自动机的分类方法总体分类精度为 ８ ８ ． ７ １ ２ １ ％， Ｋ ａ ｐ ｐ ａ系
数为 ０ ． ８ ２ ９ １ ，针 叶林 、 阔 叶林 和 针 阔 昆 交林的用户精度分别为 ７ ３ ． ６ ０ ％， ９ ２ ． ９ ４ ％和 ９ ４ ． １ ３ ％， 达 到 了区 分 针 叶 林 、 阔
林 资源 监 测 与管 理 ， 可 为 大 区 域 尺 度 的 森林 动态 信 息 监 测 提 供 更 好 的数 据 及 技 术 支 持 。 关键词 ： 元 胞 自动 机 ； Ｂ Ｐ神 经 网络 ； 森林类型分类 ； 像元值 ； Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ５一Ｔ Ｍ 影 像
中 图分 类号 ：￥ ７ ７ １ ． ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０１—７ ４ ８ ８（ ２ ０ １ ７） ０ ２—０ ０ ２ ６—０ ９
Ｃｏ ｍｐ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｌａ ｎｄ ｓ ａ ｔ － ＴＭ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｆｏ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｔｙ ｐｅ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｅ ｌ ｌ ｕ ｌ ａ ｒ Ａｕｔ ｏ ｍａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ＢＰ Ｎｅ ｕｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｔ ｉ ａ ｎ Ｊ ｉ ｎ ｇ Ｘｉ ｎ ｇ Ｙ ａ ｎ ｑ ｉ ｕ Ｙａ ｏ Ｓ ｏ ｎ ｇ ｔ ａ ｏ Ｚ ｅ ｎ ｇ Ｘ ｕ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｏ Ｙｉ ｔ ａ ｏ
叶 林 和 针 阔 混 交 林 的 分 类 目的 。Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 的总 体 分 类 精 度 为 ８ ６ ． ６ ７ １ ３ ％， Ｋ ａ ｐ ｐ ａ系 数 为 ０ ． ７ ９ ８ ４ ， 针 叶林 、 阔叶 林 和 针 阔混 交 林 的用 户 精 度 分 别 为 ６ ９ ． ２ ２ ％， ９ ３ ． ３ ７ ％和 ９ ０ ． ７ ６ ％ 。２种 分 类 方 法 均 可 有 效 识 别 森 林 类 型信 息 。
（ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ Ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｈａ ｒ ｂ ｉ ｎ １ ５ ０ ０ ４ ０ ）
Ｓ ＣＩ ＥＮＴＩ Ａ
Ｓ Ｉ ＬＶＡＥ
Ｓ Ｉ ＮＩ ＣＡＥ
基 于元 胞 自动机 和 Ｂ Ｐ神 经 网络算 法 的 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ — Ｔ Ｍ 遥 感 影像 森 林 类 型 分 类 比较
田 静 邢艳 秋 姚 松 涛 曾旭婧 焦义 涛
（ 东 北 林 业 大 学 森 林 作 业 环 境研 究 中心 哈尔 滨 １ ５ ０ ０ ４ ０ ）
据， 采 用 窗 口法 获 取 Ｔ Ｍ 第 ５波 段 各 待 分 类 别 的 像 元 均 值 作 为 聚类 中 心 ， 以 元 胞 自动 机 的 Ｍ ｏ ｏ ｒ ｅ 模 型为框架 ， 以 元 胞为基本单位 ， 以像 元 均 值 为 对 象 ， 利用最小距离法求取进化规则 （ 判 断 准 则 是 中心 元 胞 周 围 的 ８个 元 胞 距 每 类 聚 类 中 心 的距 离 最 近 且 像元 数量 最 多 ， 则 中心 元 胞 属 于 该 类 别 ） ， 充分考 虑影像及 地物之 间的空 间特征 ， 采 用元胞 自 动 机 分 类 方 法 进 行 森林 类 型 的识 别 分 类 。 同 时 ， 以 相 同 的样 本 数 ， 采 用 ３层 Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型 对 Ｔ Ｍ 遥 感 影 像 进 行
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： 【 Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ 】Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｒ ｅ ｏ ｔ ｆ ｅ ｎ ａ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ
摘 要 ： 【 目的 】 针 对 森 林 资源 遥 感 监 测 效 果 往 往 受 森 林 类 型 识 别 分 类 方 法 的 影 响 ， 提 出 一 种 基 于 元 胞 自动 机 的 遥 感 影 像 森 林类 型 分 类方 法 ， 以提 高 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ — Ｔ Ｍ遥感 影像 的分类精度 ， 为森林 资源遥 感监 测提供 技术支 持。 【 方 法】 以 小 兴 安 岭 带 岭 林 业 经 营 管理 局 为 研究 区 ， 基于 ２ ０ １ ０年 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ５ 一 Ｔ Ｍ影像数据 和 ２ ０ １ ２年 森 林 资 源 二 类 调 查 数