高空间分辨率遥感森林参数提取探讨
高分辨率遥感影像的地物提取
高分辨率遥感影像的地物提取随着现代科技的发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，除了科研和监测用途，它还广泛应用于城市规划、自然资源管理、气候变化监测、国土安全等领域。
在遥感影像中，地物提取是一项重要的任务，该任务旨在从遥感影像中自动或半自动地提取感兴趣的地物，如建筑物、道路网络、森林等。
本文将探讨高分辨率遥感影像的地物提取技术。
一、遥感影像与地物提取遥感影像是指使用高分辨率卫星、航空器或无人机拍摄的图像，可以提供广阔的范围和多光谱相交的信息。
遥感影像可以捕捉地表的不同特征，如植被、土壤、建筑物等。
然而，遥感影像并不直接提供地物信息，因此需要对遥感影像进行地物提取。
地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取地物的过程。
它是实现遥感应用的重要基础，如土地利用、资源管理、环境研究等。
在过去，地物提取主要基于人工解释和数字化，随着计算机技术的进步和遥感数据量的增加，由算法自动或半自动地提取地物的方法得到广泛应用。
二、高分辨率遥感影像的地物提取方法高分辨率遥感影像相对于低分辨率遥感影像存在较大差异，因此其地物提取方法也有所不同。
通常，高分辨率遥感影像的地物提取方法主要分为基于像素和基于对象两种。
1. 基于像素的地物提取基于像素的地物提取方法通常将像素分类为地物和非地物，其步骤包括：1）特征提取：通常采用灰度、纹理、形状、方向、局部二值模式等特征提取方法。
2）分类方法：包括二元分类和多元分类。
二元分类通常采用最大似然估计、支持向量机等方法。
多元分类可以使用决策树、随机森林等方法。
基于像素的地物提取方法的优点是运算速度快，可以提防噪声和光照等干扰因素，缺点是无法对地物形状和空间分布进行准确的提取。
2. 基于对象的地物提取基于对象的地物提取方法通常将遥感影像分割成不同的对象，再将对象分类为地物和非地物，其步骤包括：1）图像分割：通常采用区域生长、标度空间分割等方法将遥感影像分割成不同的对象。
2）特征提取：通常采用形状、纹理、对称性、光谱等特征提取方法。
高分辨率遥感影像信息提取方法综述
高分辨率遥感影像信息提取方法综述王伟超;邹维宝【摘要】感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题.遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化.高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题.文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】5页(P1-5)【关键词】高分辨率遥感影像;信息提取;面向对象的遥感影像信息提取;多尺度分割【作者】王伟超;邹维宝【作者单位】长安大学地测学院,陕西西安710054;长安大学地测学院,陕西西安710054【正文语种】中文【中图分类】P237经过三十年的发展，空间遥感技术具有巨大的进步，已经形成对地高空间分辨率与高时间分辨率的观测能力。
在监测全球变化、区域变化、环境变化等民用方面以及军用方面，高分辨率遥感影像技术都具有非常重大的应用价值。
由于其自身辐射特点，虽然高分辨率遥感图像的空间分辨率一般在5m以内，但仍存在混合像元。
现有的遥感解译算法大体可以分为基于像元分类方法和面向对象的影响分析方法。
前者适用于中、低空间分辨率影像信息提取，后者适用于处理高空间分辨率影像数据。
由于像元分类方法提取遥感信息是一种建立在像素的统计特征基础上的信息提取方法，它所利用的地物形状、几何信息非常少，这直接导致了这种方法具有较低的分类效果和精度，而且比较依赖解译人员，从而更加迫切的需要一种能够更快速、自动提取高分辨率遥感影像信息的方法，在此背景下面向对象的影像分析方法应运而生。
遥感在森林资源调查中的应用
遥感在森林资源调查中的应用遥感技术是使用各种电磁波、激光、雷达等探测手段，通过探测、接收和处理不同波长的电磁波数据，获取地表各种物质的信息。
在森林资源调查中，遥感技术具有广泛应用，可以有效地获取森林资源信息，为生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
森林资源是人类社会的重要资源，关系到人类的经济生活和生态环境。
遥感技术可以用来获取森林资源的三维空间信息、物种组成、生长状态、地貌等信息，用于森林资源调查与监测、森林病虫害预警与防治、森林管理决策等方面。
在下文中，我们将详细介绍遥感在森林资源调查中的应用。
1.森林覆盖度和类型的遥感提取森林覆盖度和类型是衡量森林资源的重要指标。
使用遥感技术可以获取高精度、高分辨率的卫星遥感影像数据。
通过数字图像处理和分析，可以提取森林覆盖度和空间分布，同时可以识别森林类型和优势树种等信息。
这些信息对制定实施森林保护政策、加强森林管理、开展绿色基建等工作有非常重要的实际意义。
2.森林病虫害监测与预警森林病虫害对森林生态系统和经济发展带来严重威胁。
遥感技术可以通过对森林植被的遥感数据的分析和提取，实现森林病虫害的监测与预警。
例如，遥感技术可以对枯死树木的密度和空间分布进行分析，以便及早发现可能的枯树疫情。
3.森林生长量估算森林木材资源是人们日常生活和工业生产的重要资源。
遥感技术可以获取森林的生态环境信息，通过遥感数据的分析和提取可以实现森林生长量的估算。
这对于制定木材供应计划、实施森林经营决策、维护稳定的木材市场等工作具有重要意义。
4.土地利用变化监测森林资源和土地利用之间存在着紧密的关系。
随着城市化和工业化的加速发展，土地利用的变化会影响到森林资源的分布和变化。
遥感技术可以通过分析不同时间点的遥感影像数据，实现土地利用变化的监测。
比如说，监测城市扩张的过程中，农田或林地是否受到了破坏或者改变，从而为数据库更新和政府决策提供良好的支持。
总之，遥感技术在森林资源调查中的应用，可以实现对森林环境、病虫害、生长量、土地利用等信息的获取和分析，具有非常重要的实际意义。
高空间分辨率遥感的单木树冠自动提取方法与应用
ｔｒ ｈ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ， ｌ ｃ ｌ ｔａ ｓ ｃ ｓ ｈ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｏ ｎ ｉｉ ｕ ｌ ｔｅ ｒ ｗｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｉ ｈ ｅｄ ｏ ｅ ｓ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｏ ｏ ａ ｒ ｎ ｅ ｔ．Ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｆ ｉ ｄ ｖｄ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｘｒ ｃ ｉ ｎ ｔ ｅ ｆ ｌ ｆ ｃ ｏ ｏ ｉ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｏ ｒ ｓ ｎ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｎ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓｏ ｄ ｖｄ ａ ｒ ｅ ｓ ａ ｃ ｒ ｇ ｅ ｓｉ ｈ ｔ ｏ ｓａ ｄ ａ ｐ ｉａｉｎ ｆｉ ｉｉ ｕ ｌｔｅ ｎ ｃｏ ｒ ｗｎ’ ｕ ｏ ｔ ｘｒ ｃ ｉｎ ｂ ｉｈ ｓ ａｉｌｒ ｓ ｌ ｔｏ ｅ ｔ ｅ ｓｎ Ｓａ ｔ ｍａｉ ｅ ｔａ ｔｏ ｙ ｈ ｇ ｐ ｔａ ｅ ｏｕ ｉｎ ｒ ｍｏｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｃ
浙 江 林 学 院 学 报
２ １ ，２ （ ） ２ ０ ０ ７ １ ：１ ６—１３ ３
ＪｕｎｌｆＺ ｅｉ ｇＦ ｒｓ ｙＣ ｌ ｇ ｏ ｒａ ｏ ｈｊａ ｏｅｔ ｏ ｅｅ ｎ ｒ ｌ
高 空间分 辨率遥感的单木树冠 自动提取方法与应用
刘 晓双 Байду номын сангаас黄建 文 ，鞠 洪 波
（ 国林业 科 学 研 究 院 资 源 信 息研 究 所 ，北京 １０ ９ ） 中 ００ １ 摘 要 ：用 高空 间 分辨 率遥 感 影 像 对 单 木树 冠进 行 自动 提 取 和轮 廓 描 绘 。是 获 取 森 林 信 息的 一 种 快 速 有 效 的 方 法 ．也是
近 年 来 林 业 遥 感领 域 研 究的 热 点 。详 细介 绍 了 目前 高分 辨 率遥 感单 木 树 冠 信 息 自动 提 取 的 各 种 方 法 ． 包括 局 部 最 大值 法 、模 板 匹配 法 、谷 地 跟 踪 法、 多尺度 法 、种 子 区域 生 长 法 、 分水 岭 分 割 法 、局 部 射 线 法 ．并 对 单 木 树 冠提 取在 林 业 上 的 应 用进 行 了探 讨 ， 最后 结 合 国 内外 研 究现 状 ，对 单木 树 冠 自动提 取 的 未 来作 了展 望 。参 ５ １ 关 键 词 ：森林 经 理 学 ； 高空 间分辨 率 ；树 冠提 取 ；谷 地跟 踪 法 ；局 部 最大 值 ； 多尺 度 ；模 板 匹配 ；综述 中图 分 类号 ：￥ ５ ７７ 文 献标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ０ —６ ２ ２ １ ） １ １ ６０ ０ ０ ５ ９ （０ ０ ０ ． ２ — ８ ０
高分辨率遥感数据的处理与分析方法
高分辨率遥感数据的处理与分析方法遥感技术的发展日益成熟，高分辨率遥感数据的获取量逐渐增加。
如何处理和分析这些海量数据成为遥感领域的重要研究课题。
本文将介绍高分辨率遥感数据的处理与分析方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据预处理高分辨率遥感数据的预处理是数据处理的重要步骤，它包括数据去噪、辐射校正、几何校正等内容。
1. 数据去噪：高分辨率遥感数据中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、斑点噪声等。
为了减少噪声对后续分析的影响，可以采用滤波算法对数据进行去噪处理，如中值滤波、均值滤波等。
2. 辐射校正：高分辨率遥感数据的辐射校正是将原始数据转换为物理度量的一个过程。
通过影像的辐射校正，可以消除大气、地表反射率等因素对遥感影像的影响，得到准确的反射率信息。
3. 几何校正：高分辨率遥感数据的几何校正是将影像的像素空间坐标与实际地理坐标之间建立映射关系的过程。
通过准确的几何校正，可以保证影像的空间精度，提高后续分析的可靠性。
二、数据分类与特征提取高分辨率遥感数据的分类和特征提取是将遥感影像转化为语义信息的重要工作。
1. 数据分类：数据分类是指将遥感影像中的像素根据其反射率或其他属性进行分类，以获得具有不同意义的地物信息。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
2. 特征提取：特征提取是将遥感影像中不同地物的特征进行提取和描述的过程。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取、光谱特征提取等。
通过特征提取，可以获得地物的几何、纹理和光谱等多维信息，为后续的应用提供基础。
三、数据融合与信息提取高分辨率遥感数据融合与信息提取是将多源数据融合，获取更丰富的地物信息的关键环节。
1. 数据融合：高分辨率遥感数据融合是指将不同源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括基于智能算法的融合、基于模型的融合等。
2. 信息提取：通过数据融合，可以获取到更丰富的地物信息。
森林冠层高度的遥感估算：进展、挑战与未来方向
森林冠层高度的遥感估算：进展、挑战与未来方向在地球的陆地生态系统中，森林扮演着至关重要的角色。
森林冠层高度作为描述森林结构的关键参数之一，对于理解和监测森林生态系统的功能和健康状态至关重要。
近年来，随着遥感技术的发展，如何利用遥感数据高效、准确地获取森林冠层高度信息，已成为林业研究和森林管理中的热点问题。
遥感技术在森林监测中的应用遥感技术通过不同的传感器和平台，提供了一种大范围、快速获取森林信息的手段。
从早期的光学影像到现在的激光雷达（LiDAR）技术，遥感技术在森林监测中的应用不断深化。
光学影像由于受大气条件和季节变化的影响较大，往往难以获取森林的垂直结构信息。
而LiDAR技术能够穿透森林冠层，获取更为精确的森林高度和生物量信息。
LiDAR技术：穿透森林的“激光眼”LiDAR技术通过发射激光脉冲并接收其反射回来的信号，计算地面和植被的高度信息。
这项技术在森林垂直结构监测中显示出了巨大潜力。
然而，LiDAR数据的获取成本较高，且数据处理复杂，这限制了其在更大范围森林监测中的应用。
地理统计学：森林监测的得力助手为了克服LiDAR数据成本高和覆盖范围有限的问题，研究者们开始尝试将地理统计学方法与遥感数据相结合，以提高森林监测的效率和精度。
回归克里金（Regression Kriging, RK）技术就是其中一种有效的手段。
通过将遥感数据与地面实测数据相结合，RK技术能够在考虑空间自相关性的基础上，对森林冠层高度进行更为准确的估算。
森林冠层高度的不确定性量化在进行森林冠层高度估算时，不确定性的量化同样重要。
这不仅涉及到模型本身的精度，还包括数据采集、处理过程中的各种误差。
通过对不确定性的评估，可以更好地理解模型的可靠性，为森林管理提供更科学的决策支持。
未来展望：技术融合与智能化随着技术的不断进步，未来森林监测将朝着技术融合和智能化的方向发展。
无人机（UAV）搭载的小型化LiDAR设备、合成孔径雷达（SAR）以及更高分辨率的光学影像，将为森林监测提供更为丰富和精细的数据源。
遥感在森林病虫害监测中的应用研究
遥感在森林病虫害监测中的应用研究【摘要】遥感技术在森林病虫害监测中扮演着重要的角色，通过引入遥感技术可以实现对森林病虫害的快速监测和准确识别。
本文首先介绍了遥感技术在森林病虫害监测中的原理，接着详细讨论了其具体应用方法和案例分析。
随后，对遥感技术在森林病虫害监测中的发展趋势进行预测，并针对当前面临的挑战提出相应的解决方案。
结论部分总结了遥感技术在森林病虫害监测中的应用前景，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究可以看出，遥感技术在森林病虫害监测中具有广阔的应用前景，为森林保护和管理提供了重要的技术支持。
【关键词】遥感、森林、病虫害、监测、应用研究、原理、方法、案例分析、发展趋势、挑战、解决方案、应用前景、总结、展望。
1. 引言1.1 研究背景森林是地球上重要的生态系统之一，不仅是人类生存和发展的重要资源，同时也是维持生态平衡的重要组成部分。
由于气候变化、人类活动等因素的影响，森林病虫害问题日益严重，给森林生态系统带来了巨大的危害。
传统的森林病虫害监测方法主要依靠人工巡查和样地调查，工作效率低下，且无法全面、准确地获取森林病虫害信息。
1.2 研究意义遥感技术可以通过获取多源多角度的遥感影像数据，实现对森林病虫害的及时监测和预警。
遥感技术可以对不同类型的森林病虫害进行定量化分析，快速识别和定位病虫害的分布范围和程度。
遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、全球导航卫星系统(GNSS)等技术手段，实现对森林病虫害监测数据的空间分析和空间关联，为森林病虫害的治理和防控提供科学依据。
研究遥感技术在森林病虫害监测中的应用意义主要体现在提高监测效率、降低监测成本、提升监测精度等方面，具有重要的现实意义和应用前景。
2. 正文2.1 遥感技术在森林病虫害监测中的原理遥感技术是利用远距离传感器获取地球表面信息的技术，包括主动和被动遥感。
在森林病虫害监测中，被动遥感主要应用于获取森林覆盖信息、地形地貌信息等，而主动遥感则能够提供更加详细的信息，包括地表温度、植被健康状态等。
浅谈高分辨率遥感影像在小区域绿地信息提取中的应用研究
浅谈高分辨率遥感影像在小区域绿地信息提取中的应用研究摘要：高分辨率遥感影像是绿地信息提取的主要数据源。
本文以IKONOS 影像为数据源，综合运用测绘、遥感技术，以Erdas Imagine软件为研究平台，以山东农业大学北校区为实验区，运用非监督分类、监督分类以及目视解译等方法对影像中的绿地信息进行提取，通过精度分析对比，探索出对小区域绿地信息提取的理想方法，为区域绿化提供信息支撑。
关键词：高分辨率；遥感影像；信息提取；绿地；绿化Abstract: The high resolution remote sensing image is the main data sources for collecting green space information. Regarding IKONOS images as data sources, by comprehensively using surveying and mapping, remote sensing technology, applying the Erdas Imagine software as the study platform, making the north campus of Shandong Agricultural University as the study area, using the methods of unsupervised classification, supervised classification and visual interpreting to collect the green space information from image, through the precision analysis contrast, this paper explores ideal methods to collect green space information of the resident area, providing information support for resideng area afforesting.Keywords: high resolution; remote sensing image; information collecting; green space; afforesting中图分类号: S731.1 文献标识码：A文章编号：一引言快速准确摸清城市绿地现状及绿化水平，是正确评价城市绿地及其生态效益，科学建立和有效管理城市绿地的工作基础［1］。
基于高光谱遥感影像的森林识别与分类
森林识别与分类研究现状
基于高光谱遥感影像的森林识 别与分类研究已取得了一定的 进展，但仍存在一些挑战和难 点。
目前的研究主要集中在图像预 处理、特征提取和分类算法等 方面，取得了不少成果。
但仍存在一些问题，如图像噪 声干扰、特征提取不充分、分 类精度不高等。
消除传感器和大气因素的影响 ，将原始辐射亮度转换为反射
率或辐射率。
几何校正
纠正影像的几何变形，使影像 与地图坐标系统一致。
噪声去除
去除影像中的噪声，提高影像 质量。
波段组合
根据需要选择不同波段的高光 谱影像进行组合，提高分类精
度。
影像质量评价
分辨率
评价高光谱影像的空间分辨率 ，即单个像素所表示的实际地
）、梯度提升决策树（GBDT）等。
非监督分类算法
无需已知样本进行训练，通过聚类分析将影像划分为不同 的类别。常见的算法有K-均值聚类、层次聚类等。
混合分类算法
结合监督分类和非监督分类的优点，先用非监督分类对未 知区域进行初步分类，再用监督分类对初步分类结果进行
优化。
分类结果评估指标
精度评估
通过比较分类结果与实际结果，计算分类精度、混淆矩阵等指标 ，评估分类算法的性能。
森林健康状况评估
高光谱遥感影像可以获取森林的 健康状况，包括叶绿素含量、水 分含量等参数，为森林健康评估 提供依据。
生态环境保护应用案例
1 2
森林生态系统服务功能评估
利用高光谱遥感影像，可以评估森林生态系统的 服务功能，包括水源涵养、土壤保持、气候调节 等。
生态环境质量监测
通过对高光谱遥感影像的分析，可以监测生态环 境的质量状况，包括空气质量、水质等参数。
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析发布时间：2022-06-14T07:16:26.286Z 来源：《新型城镇化》2022年12期作者：梁亚敏王瑞[导读] 保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
天津东晟图地理信息技术有限公司天津市 300000摘要：保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。
故此，文章将围绕高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法展开以下分析，希望展现高分辨率遥感影像技术的优势，提高城市绿地信息提取的效率。
关键词：高分辨率；遥感影像；城市绿地；信息提取随着高分辨率遥感卫星的成功发射，象征着地球空间数据获得和处理技术进一步发展，使遥感运用范围持续扩大，强化地理数据的更新速度，特别是1米空间分辨率IKONOS卫星影像可支持商用，有助于推动遥感技术的发展。
城市绿化水平作为评价城市生态环境的重要指标，进行城市绿化信息的采集十分关键。
在高分辨率传感器技术完善发展的今天，运用遥感技术能获取更多地表景观信息，为城市化建设提供可靠依据。
一、高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的有效性（一）高分辨率遥感影像技术的基本概述遥感技术主要是信息技术、航天技术快速发展的产物[1]，具体指通过人造卫星、飞机或者其他飞行设备上获得地物目标的电磁辐射信息，从而对地球环境与资源进行有效判定的技术。
高分辨率遥感技术是在较远距离对目标反射或者自身辐射的电磁波、可见光、红外线进行感知，准确探测与识别目标的技术手段。
（二）高分辨率遥感影像的基本特点 1.空间分辨率比较高米级亚米分辨率所展现的图像十分清晰[2]，目标物形状可以准确看到，影像中地物尺寸、形状、结构与相邻关系能够充分体现出来。
空间分辨率较高的基础上，能够让地物类型更加多变，纹理类型与纹理区域有明显变异性特点，相同地物内部构成要素丰富多元的细节信息都能得以体现，促使地物光谱统计特点稳定性降低。
森林资源调查监测技术的现状及其发展探讨
森林资源调查监测技术的现状及其发展探讨1. 引言1.1 研究背景森林资源调查监测技术在现代林业管理中发挥着越来越重要的作用。
随着全球森林资源的不断减少和破坏，对森林资源的监测和保护变得尤为迫切。
传统的森林资源调查监测方式往往效率低下、耗时耗力，并且无法实现对大范围森林资源的全面监测。
利用现代技术手段实现对森林资源的快速、精准监测成为当前的研究热点。
随着遥感技术、地理信息系统技术和无人机技术的不断发展，森林资源调查监测技术也得到了极大的提升，为森林资源保护和管理提供了强有力的支撑。
通过引入先进技术，可以实现对森林资源覆盖、景观变化、生物多样性等方面的快速监测和数据分析，为决策者提供科学依据。
深入研究和探讨森林资源调查监测技术的现状及发展趋势具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目的森林资源调查监测技术的研究目的主要在于提高森林资源的调查质量和监测效率，为森林资源保护和管理提供科学依据。
通过深入研究和探讨不同技术在森林资源调查监测中的应用，可以更好地了解森林资源的分布、数量、状况和动态变化，为制定科学的保护策略和管理措施提供支撑。
研究森林资源调查监测技术的发展趋势，可以为未来的技术创新和改进提供参考，推动森林资源领域的科技进步和发展。
通过本文对森林资源调查监测技术的现状及未来发展的探讨，旨在深入了解这一领域的最新进展，为森林资源的可持续利用和保护提供更有效的技术支持和决策依据。
1.3 研究意义森林资源是地球上最重要的自然资源之一，对维持生态平衡、保护生物多样性、调节气候等方面都具有重要作用。
然而，由于人类活动的不合理开发利用以及自然灾害的影响，全球森林资源正面临着严重的威胁和破坏。
因此，加强森林资源的调查监测工作，掌握森林资源的分布状况、变化趋势以及生态环境的状况，对于有效实施森林资源保护和管理具有重要意义。
目前，随着科技的不断发展和应用，森林资源调查监测技术也在不断更新和完善。
通过引入遥感技术、地理信息系统以及无人机技术等先进技术手段，可以实现对森林资源的高效监测和分析，为森林资源的保护提供科学依据和技术支持。
超高分辨率遥感影像的获取与处理
超高分辨率遥感影像的获取与处理超高分辨率遥感影像是一种高精度、高清晰度、高空间分辨率的遥感技术，可用于不同领域的应用，如土地利用、城市规划、环境保护、农业、林业、矿产资源和自然灾害等领域。
在获取和处理超高分辨率遥感影像方面存在许多难点，同时也需要考虑数据的存储和传输问题。
本文将就这些问题进行深入探讨。
一、超高分辨率遥感影像的获取超高分辨率遥感影像的获取一般通过卫星、无人机和飞艇等获取手段实现。
其中卫星遥感是一种常用的遥感数据获取手段，它可以通过卫星传感器对地面进行空间成像，获取不同分辨率的影像数据。
随着卫星技术的不断发展和卫星数据的不断完备，卫星遥感成为越来越重要的遥感数据来源。
无人机遥感是一种新兴的遥感数据获取方式，它能够高空拍摄，自由飞行，灵活操作和快速响应。
无人机遥感系统的核心是无人机载荷，由摄像头、激光雷达等组成。
无人机遥感具有高速、高分辨率、低成本等优势，成为了一种重要的遥感数据获取方式。
二、超高分辨率遥感影像的处理超高分辨率遥感影像主要需要进行预处理和分类处理。
1. 预处理预处理包括纠正和增强处理，它们是影像处理的基础。
纠正处理是指对遥感图像进行空间校正和光谱校正，消除图像中的扭曲和像元位移等因素引起的图像变形。
增强处理是指通过改变图像的亮度、对比度和饱和度等参数，来改善图像的可视化效果和识别能力，提高图像的质量和清晰度。
2. 分类处理分类处理是指对遥感图像中的像元进行分类，以提取出有用的信息。
常见的分类方法包括基于像元和基于对象的分类。
基于像元的分类是指根据像素的光谱信息来对像素进行分类，也就是所谓的"单像元分类"。
而基于对象的分类则是将相邻的像素合并成一个对象，以形成更具意义、更容易识别的影像对象，也就是所谓的"多像元分类"。
三、超高分辨率遥感影像的存储和传输问题由于超高分辨率遥感影像数据量大、存储空间大、传输速度慢等问题，因此在存储和传输方面需要进行一些优化。
基于遥感的森林健康评估方法研究
基于遥感的森林健康评估方法研究森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、提供生态服务、保护生物多样性以及应对气候变化等方面都具有不可替代的作用。
因此，准确评估森林的健康状况对于森林资源的管理和可持续发展至关重要。
遥感技术的出现和发展为森林健康评估提供了新的途径和方法。
遥感技术能够获取大面积森林的信息，包括植被的光谱特征、结构特征和生态过程等。
通过对这些信息的分析和处理，可以有效地评估森林的健康状况。
目前，基于遥感的森林健康评估方法主要包括以下几种：一、植被指数法植被指数是通过对不同波段的反射率进行组合计算得到的数值，能够反映植被的生长状况和覆盖度。
常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 是通过近红外波段和红光波段的反射率计算得到的，其值在－1 到 1 之间，值越大表示植被生长越旺盛，覆盖度越高。
EVI 则在 NDVI 的基础上进行了改进，对高植被覆盖区域的敏感性更高。
通过对不同时期的植被指数进行比较和分析，可以了解森林植被的动态变化，从而评估森林的健康状况。
例如，如果植被指数在一段时间内持续下降，可能表明森林受到了病虫害、干旱等因素的影响，健康状况不佳。
二、光谱分析法不同的植被在不同波段的光谱反射率具有独特的特征，这些特征与植被的生理生化参数密切相关。
通过对森林植被的光谱进行测量和分析，可以获取植被的叶绿素含量、水分含量、氮含量等信息，进而评估森林的健康状况。
例如，叶绿素在可见光波段的吸收较强，而在近红外波段的反射较强。
通过分析叶绿素在不同波段的吸收和反射特征，可以估算植被的叶绿素含量。
叶绿素含量的高低可以反映植被的光合作用能力和生长状况，从而间接反映森林的健康水平。
三、高空间分辨率遥感影像分析法高空间分辨率遥感影像能够提供详细的森林结构信息，如树木的分布、树冠的大小和形状等。
通过对这些影像的处理和分析，可以计算森林的郁闭度、林分密度等参数，进而评估森林的结构完整性和健康状况。
多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用研究
多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用研究一、多源遥感数据融合技术概述多源遥感数据融合技术是指将来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感数据进行综合处理，以获得更加全面和精确的地表信息。
在森林资源监测领域，多源遥感数据融合技术能够提供更为丰富和细致的森林结构、类型、生物量等信息，对于森林资源的保护、管理和可持续发展具有重要意义。
1.1 多源遥感数据融合技术的核心特性多源遥感数据融合技术的核心特性包括数据互补性、空间一致性和时间连续性。
数据互补性指的是不同传感器能够提供不同波段和不同分辨率的数据，通过融合可以弥补单一数据源的不足。
空间一致性是指融合后的数据在空间上具有较高的匹配度，能够准确反映地表特征。
时间连续性则是指融合技术能够处理不同时间获取的数据，提供连续的监测信息。
1.2 多源遥感数据融合技术的应用场景在森林资源监测中，多源遥感数据融合技术的应用场景包括但不限于以下几个方面：- 森林覆盖度和分布监测：通过融合不同传感器的数据，可以更准确地识别森林覆盖区域和分布情况。
- 森林类型和结构分析：利用多源数据可以区分不同森林类型，分析森林的垂直结构和生物多样性。
- 森林生物量估算：结合光学和雷达数据，可以更准确地估算森林的生物量，为碳储量计算提供依据。
- 森林健康状况评估：通过分析多源数据，可以监测森林病虫害、火灾等健康问题。
二、多源遥感数据融合在森林资源监测中的应用多源遥感数据融合技术在森林资源监测中的应用主要体现在以下几个方面：2.1 森林覆盖度和分布监测森林覆盖度是衡量森林资源状况的重要指标。
通过融合光学遥感数据和雷达数据，可以提高森林覆盖度的监测精度。
光学遥感数据可以提供高分辨率的地表图像，而雷达数据则能够穿透云层和植被，获取森林结构信息。
通过这两种数据的融合，可以更准确地识别森林覆盖区域，评估森林覆盖度的变化。
2.2 森林类型和结构分析森林类型和结构分析对于森林资源的管理和保护至关重要。
基于遥感技术的森林资源监测与管理研究
基于遥感技术的森林资源监测与管理研究摘要：本论文旨在研究基于遥感技术的森林资源监测与管理。
遥感技术在森林资源研究中具有重要的作用，能够提供大范围、高分辨率的地表信息，用于评估森林覆盖变化、林分结构和生物多样性等指标。
该研究综述了目前常用的遥感数据源和方法，并探讨了它们在森林资源监测与管理中的应用。
关键应用领域包括森林面积变化监测、森林火灾监测、森林生态系统功能评估以及森林可持续管理等。
通过综合分析遥感技术在森林资源研究中的优势和局限性，提出了进一步提高遥感技术在森林资源监测与管理中应用的建议。
关键词：遥感技术、森林资源、监测、管理、可持续发展引言：森林资源的监测与管理对于环境保护和可持续发展至关重要。
遥感技术作为一种强大的工具，为我们提供了获取大范围、高分辨率地表信息的能力。
在这项研究中，我们探索了基于遥感技术的森林资源监测与管理的应用。
通过分析遥感数据源和方法，并深入研究其在森林面积变化、生态功能评估以及可持续管理方面的潜力，我们旨在提供一种有效的方法来监测和保护宝贵的森林资源。
本文的发现将为决策者和研究人员提供有力支持，推动森林保护和可持续利用的实践。
一遥感技术在森林资源监测中的应用近年来，遥感技术在森林资源监测中发挥着越来越重要的作用。
通过获取遥感数据，如卫星影像和航空影像，可以获取大范围、高分辨率的地表信息，用于评估森林覆盖变化、林分结构和生物多样性等指标，为森林资源的监测和管理提供了有力支持。
1 遥感技术可以用于森林面积变化的监测。
通过比较不同时间点的遥感影像，可以准确测算森林覆盖的面积和变化趋势，帮助我们了解森林资源的状况和动态变化。
这对于评估森林砍伐、土地利用变化以及森林退化等问题具有重要意义。
2 遥感技术在林分结构的评估方面发挥着关键作用。
通过遥感影像的解译和分析，可以获取森林的垂直结构信息，如树高、冠幅和密度等。
这些信息对于森林资源管理和森林生态系统的恢复具有重要指导意义。
此外，利用遥感数据还可以获取林冠下的植被信息，如植被类型和植被覆盖度，从而进一步了解森林的生态特征和物种组成。
高空间分辨率遥感影像的信息自动提取技术分析
方 面 ，因 为 图像分 割 及 其基 于 分割 的 目标 表 达 、
的 ，而是为 了增 强对 某些信 息 的辨识 能 力 。根据 不 特 征 抽 取和 参 数 测量 将 原 始 图像转 化 为 更抽 象更 紧 同的 目的 、内容 、方法 ， 将影 像增 强分 为 以下几 类 。 凑 的形式 ，使得更 高层 的 图像 分析和 理解 成为可 能 。
２ 技术 交流 ４
测绘 技术 装备
季刊
第１ ０卷
２０ 第 ３期 ０８年
高空间分辨 率遥感影像 的信息 自动提取技术分析
翟 辉琴 ’ 雷 蓉 董 北平 ’ 张会彬 ’
（．８ ２ 队 １ ６ ０ ９部 兰州 ７０ ０ ： ３ ０ ０
２信 息工 程大 学测 绘学 院 ．
摘
郑州
５０ ５ ） １０２
的提 取精 度和 效率 具有 重要 意义 。
２ 影像增 强
３ 目标 特征 单 元分割
结构特征的提取算法是指把 图像分成各具结构
主 要 是突 出影像 中的 有用 信 息 ，扩 大 不 同影 像 特 征 的区域 并 提 取 出感 兴趣 目标 的技 术和 过程 ，此
特 征之 间的差 别 ，提 高 数 据质 量 ，提 高 对 影像 的 解 处特 性 可 以是 像 素 的灰度 、颜色 、纹 理等 预 先 定义
息。 目前 ，大 部 分遥 感 信 息 的分类 和 提 取 ，主 要 是
２ ２ 空 间域 法增 强和 频率 域法 增强 ．
二者 没 有太 大 差 别 ，只 是后 者 一 般无 边缘 像 元
利 用数 理 统计 与 人 工解 译 相 结合 的方 法 。这 种 方法 点损 失 ，而 以窗 口方 法 为主 的前 者 ，常常 要造 成 影 的精度 、效率 较 低 ，劳 动 强度 大 ，而 且 依赖 参 与解 像 边缘 像元 点 的损失 。 译 分 析 的人 ，在 很 大程 度 上 不具 备重 复 性 。尤 其 对 ２ ３波谱信 息增 强 、空 间信 息增强和 时 间信 息增 强 ． 多 时 相 、多传 感 器 、 多平 台 、多 光谱 波 段遥 感 数据 波 谱 信 息增 强 主要 是 突 出不 同地物 之 间 的波谱
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析地表物理参数是指地表上的各种物理特征，例如地表温度、植被覆盖度、土壤湿度等。
通过遥感技术，我们可以获取地表物理参数的数据，并进行分析和应用。
本文将介绍如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析。
一、遥感技术简介遥感技术是利用航空器、卫星等远距离传感器获取地物信息的一种技术。
它可以获取地表物理参数的数据，而不需要直接接触地面。
遥感技术可以利用电磁波的反射、辐射等特性来感知地物，并将其转化为数字数据。
遥感技术广泛应用于地质勘探、环境监测、农业等领域。
二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据可通过卫星遥感、航空遥感等方式获取。
卫星遥感可以利用地球观测卫星获取大范围的覆盖数据，而航空遥感则可以提供更高分辨率的数据。
选择合适的遥感数据源是进行地表物理参数提取和分析的首要步骤。
2. 遥感数据的预处理遥感数据在获取后需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括大气校正、几何校正、辐射校正等。
大气校正可以消除大气对遥感数据的干扰，而几何校正可以校正遥感数据的几何形态。
辐射校正则可以将遥感数据转换为地表反射率或辐射率数据。
三、地表物理参数的提取方法1. 温度参数的提取地表温度是描述地表热状态的重要物理参数。
可以通过热红外遥感数据来获取地表温度信息，利用热辐射定律将遥感数据转换为地表温度数据。
地表温度的提取可以用于城市热岛效应研究、气候变化监测等领域。
2. 植被参数的提取植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度。
可以利用植被指数来表征植被覆盖度，常用的植被指数有归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（EVI）等。
通过计算遥感数据中的植被指数，可以获取地表的植被覆盖度信息。
植被参数的提取可以用于农作物生长监测、森林资源调查等领域。
3. 土壤参数的提取土壤湿度是描述土壤水分状况的重要指标。
可以通过微波遥感数据来获取土壤湿度信息，利用微波辐射与土壤湿度之间的关系建立模型，将遥感数据转换为土壤湿度数据。
高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取
《高光谱遥感数据brdf校正与森林参数提取》2023-10-27•高光谱遥感技术简介•高光谱遥感数据BRDF校正•森林参数提取方法目录•高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取的关系•高光谱遥感数据BRDF校正与森林参数提取的发展趋势与挑战目录01高光谱遥感技术简介高光谱遥感技术是指利用高光谱传感器获取目标物体反射或辐射的电磁波信息，并通过分析这些信息来识别和测量目标物体特征的技术。
高光谱传感器可以在很窄的波段内获取大量连续的光谱信息，这使得高光谱遥感技术在探测地表覆盖类型、植被生长状况、水体污染程度等方面具有显著优势。
高光谱遥感技术具有高分辨率、高灵敏度、高光谱维度的特点。
高分辨率使得高光谱遥感技术可以获取更精细的空间信息，高灵敏度可以增强对目标物体的探测能力，高光谱维度则可以提供更丰富的光谱信息。
高光谱遥感技术在多个领域都有广泛的应用，如环境保护、城市规划、农业监测、地质勘查等。
在环境保护方面，高光谱遥感技术可用于监测空气质量、水体污染、土壤污染等；在城市规划方面，高光谱遥感技术可用于调查城市绿地、测量建筑物高度等；在农业监测方面，高光谱遥感技术可用于监测作物长势、估算作物产量等；在地质勘查方面，高光谱遥感技术可用于识别地质构造、探测矿产资源等。
高光谱遥感技术应用领域02高光谱遥感数据BRDF校正BRDF定义及原理BRDF定义BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）是指物体在单位入射角和单位出射角的反射辐射通量密度与入射角和出射角之间的函数关系。
它描述了物体在某个方向上的反射性质随入射角和出射角的变化情况。
BRDF原理BRDF原理是基于物理的光学反射定律和能量守恒定律。
它反映了物体在某个方向上的反射辐射通量密度与入射角和出射角之间的关系。
BRDF值受到物体表面材质、粗糙度、颜色等因素的影响。
基于模型的方法基于物理模型的方法通常需要先建立BRDF模型，然后将模型参数应用于实际高光谱遥感数据进行校正。
森林资源动态监测系统与ENVI决策树分类技术的应用
森林资源动态监测系统与ENVI决策树分类技术的应用作者：冯若昂王瑞燕来源：《科技视界》2016年第07期【摘要】在山东省2014年展开的森林资源二次调查的前提下，以潍坊安丘市凌河镇赵家沟村为研究区域。
利用ENVI软件的决策树分类技术对研究区的树种进行了分类，再以森林资源调查过程中用GIS技术开发的《山东省森林资源动态监测调查系统》软件的实地调查结果为依据对研究区树种分类结果进行精度验证，结果显示研究区森林覆盖率55.82%，分类精度为76.7554%。
本文提出两种研究手段在研究过程中所出现的问题及建议。
【关键词】森林资源调查；决策树；潍坊安丘市森林是陆地主要的生态系统，不仅是经济和社会发展的物质基础，还是维持生态平衡和改善生态环境的重要保障，在应对全球气候变化中发挥不可替代的作用[1]。
近几年，我国在地区森林资源发展趋势[2]、森林可持续发展的管理方法[3]、森林资源调查方法[4-7]、发展对策[8-10]以及森林资源保护措施[11-12]等方面进行了大量的研究，而遥感技术是森林资源调查中首要手段，其应用及发展具有广阔的前景[12-15]。
2008年以来，近红外光谱技术在林业中的应用以及高光谱遥感技术在林业信息提取中的应用都充分说明遥感技术在森林资源调查中越来越重要。
可以说掌握森林资源现状的研究手段，对合理分析森林资源以其生态功能、合理经营与科学管理森林资源，实现林业的可持续发展具有重要意义[16-17]。
本文在山东省潍坊安丘市凌河镇森林资源调查的基础上，利用山东省森林资源动态监测调查软件、ENVI决策树分类技术对凌河镇森林资源进行林种分类，并提出两种技术手段相结合存在的问题与建议，以期为森林资源可持续发展的科学管理提供参考依据。
1 研究技术与方法1.1 森林资源动态监测调查系统1.1.1 操作平台山东省森林资源动态监测调查系统，是综合运用数据库技术、MIS技术、GIS技术开发的系统，该系统是基于森林资源调查数据的基础上完成相关工作。
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高空间分辨率遥感森林参数提取探讨刘晓双,黄建文,鞠洪波(中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091)摘要:介绍了高空间分辨率遥感在森林参数提取方面的研究和应用情况,并结合国内外学者在此方面所做出的研究成果,对不同森林参数的提取分别做了阐述,包括单木树冠轮廓信息、胸径、森林生物量、树种识别和分类、叶面积指数、森林郁闭度、木材结构和性质。
最后分析了高空间分辨率遥感在森林参数提取方面存在的问题,并对该领域的应用前景作了展望。
关键词:高空间分辨率;遥感;森林参数;树冠提取;生物量中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:1002-6622(2009)02-0111-07Study on Extraction of Forest Parameters by High Spatial R esolution R emote SensingL IU Xiaoshuang ,HUAN G Jianwen ,J U Hongbo(Research Instit ute of Forest Resources and Inf ormation Technique ,CA F ,Beiji ng 100091,Chi na )Abstract :Study and application of forest parameters extraction by high spatial resolution remote sens 2ing was introduced in this article ,combined with achievements in this field made by researchers all over the world 1Extraction of such different forest parameters was described respectively as single tree crown contour ,diameter at breast height ,biomass ,identification and classification of species ,LAI ,canopy den 2sity ,wood structure and property 1Finally ,the problems of forest parameters extraction by high spatial resolution remote sensing were discussed ,and the prospect of forest parameters extraction by high spa 2tial resolution remote sensing was expected.K ey w ords :high spatial resolution ,remote sensing ,forest parameters ,extraction of tree crown ,biomass收稿日期:2009-01-04;修回日期:2009-04-03基金项目:中央级公益性科研院所基本科研业务费专项基金(RIFRITZ J Z 2007006);国家自然科学基金“基于高分辨率遥感的树冠信息提取技术研究”项目(40771141)作者简介:刘晓双(1985-),女,甘肃兰州人,在读硕士生,主要从事遥感、GIS 技术应用研究。
通讯作者:鞠洪波(1956-),男,黑龙江人,研究员,研究方向:林业信息技术。
现代林业的经营管理得以顺利进行主要依赖于对各种森林参数的调查,而森林限于其特殊的自然地理条件往往会给研究数据的采集造成很大的困难。
传统的森林调查方法一般是基于随机抽样和统计学,其样本的选择是否具有代表性对调查的精确性有很大的影响。
这种传统的以个体来推断总体的2009年4月第2期林业资源管理FOREST RESOURCES MANA GEMEN T April 2009No 12方式已经很难满足调查精度的要求,而全面的调查,在面对如此众多的森林资源和有限的人力物力条件下,又几乎无法达到。
虽然已经有许多先进仪器被用来提高地面调查效率,但仍有许多研究利用遥感影像,以发展自动化的森林调查方法。
最初的高空间分辨率遥感是以航空遥感形式出现的,以飞机作为搭载传感器的平台。
高空间分辨率航空遥感于20世纪40年代由军用转向民用之后得到了一定的发展[1]。
20世纪60年代,航天遥感加速发展[2],但空间分辨率仍有待提高。
直到1999年9月I KONOS 高空间分辨率商用卫星的发射,才使高空间分辨率遥感的应用得到了较快的普及。
如今,卫星遥感影像的空间分辨率已经达到015m 以上,航空遥感影像的分辨率更是高达011m 以上。
高空间分辨率遥感技术在林业上的应用,使森林调查不再局限于实地勘测,并且调查的精确性也随着遥感技术的不断发展而有所提高。
与低空间分辨率遥感影像相比,高空间分辨率遥感影像具有细节更加清晰、信息更加丰富等特点。
在高空间分辨率遥感影像上,森林中每棵树木的树冠清晰可辨,纹理和细节信息非常明显,这对于高效而精准地提取森林参数十分有利。
但目前我国高空间分辨率遥感在森林参数提取方面的应用还比较有限。
鉴于此,本文结合国内外的研究进展,就高空间分辨率遥感在森林参数提取方面的应用情况进行详细的论述,并对问题和前景作了分析和展望。
1 高空间分辨率遥感森林参数提取概述高空间分辨率遥感由于信息丰富等特点在森林参数提取方面具有很大的优势。
尤其是在提取单木树冠轮廓信息方面更能凸显其空间分辨率的优势。
用高空间分辨率遥感自动提取单木树冠轮廓,尽管在国内还比较少见,但国外已经作了很多研究并取得了比较好的进展。
利用树冠轮廓自动提取得到的树冠直径和面积可以间接推算胸径和生物量,也为单木树种识别分类奠定了基础。
此外对于其它森林参数如叶面积指数(LAI )、郁闭度以及预测木材性质方面,高空间分辨率遥感也有其不同优势。
图1概括了高空间分辨率遥感森林参数提取应用的总体流程。
图1 高空间分辨率遥感森林参数提取应用流程图2 单木树冠轮廓提取及间接参数推算211 单木树冠轮廓提取在高空间分辨率遥感还没有普及的时代,众多对树冠的研究都是基于物理模型。
Li 和Strahler [3]早在1985年就提出了Li -Strahler 模型,用陆地卫星TM 影像反演树冠大小和覆盖率。
此外,Franklin 和Strahler [4]以及Wu 和Strahler [5]在运用Li -Strahler 模型估计树冠大小上也取得了一些成功。
但这种基于模型的方法也遭到了一些学者的质疑。
Cohen 和Spies [6]曾指出陆地卫星TM 影像的211林业资源管理第2期 像素大小与树冠大小相比悬殊太大,因此不可能有效获取树冠结构。
随着遥感空间分辨率的提高,个体树冠轮廓已经可以从影像中直接提取。
与基于模型的方法相比,用高空间分辨率遥感进行树冠提取和描绘更加直观而准确,不必再引入复杂的模型。
国外很多学者已经对树冠轮廓自动提取和描绘进行了一些卓有成效的应用,针对某些树种已有了成型的算法并获得了较高的精度。
树冠轮廓自动或半自动提取研究始于20世纪90年代中期。
G ougeon[7]在1995年提出基于光谱的谷地跟踪算法,用来提取森林中的个体树冠。
这种算法将每棵树冠都考虑为周围环绕着较暗阴影区域的明亮区域,然后跟踪光谱最小值来提取树冠边界。
随后的1996年,Pollock[8]应用了基于形状的模版匹配法,对不同树种采用不同的模型进行树冠提取。
Brandtberg和Walter[9]于1998年采用了多尺度方法,用高空间分辨率彩红外航空影像描绘单个树冠。
他们对每一个影像尺度都计算了灰度曲率,将带有灰度曲率的过零点识别为树冠轮廓。
到了21世纪初,基于光谱灰度值的局部最大值法应用较为普遍。
Pouliot等人[10]2002年提出了一个基于局部最大值的树木探测描绘算法,用于正在更新的幼龄针叶林。
同年,Culvenor[11]提出树木识别和描绘算法(TIDA),同样是基于局部最大值法。
树冠描绘采用了一个“自顶向下”的方法,从树冠顶点开始,以最小边界或用户自定义阈值结束。
我国学者熊轶群和吴健平[12]参照了Pouliot的方法,提出一种基于射线法的半自动树冠面积提取算法,并针对树冠重叠现象对算法进行了改进。
这种算法从用户指定的树冠中心点引出若干条光谱射线,进行高次曲线拟合,求其拐点作为树冠边界点,然后提取树冠面积。
212 推算树木胸径由于高空间分辨率遥感数据在自动或半自动提取树冠轮廓信息方面已经开展了很多研究,并有了一些成熟的算法。
那么,如果找到树冠大小和树木胸径之间的联系就可以通过树冠大小来估计树木胸径。
早在1903年,Duchaufour[13]就已经在水青冈群落的研究中发现了树冠直径与胸径之间的关系。
但由于野外调查中胸径较树冠直径更易于测量,因此这种树冠与胸径之间潜在的关系并没有得到重视和利用。
直到高空间分辨率遥感使树冠直径提取成为可能,树冠直径与胸径之间的关系才再度成为研究的热点。
国外一些学者已经致力于研究树冠面积与树木胸径之间的潜在关系[14]。
Read等人[15]认为高空间分辨率数据潜在的应用就是通过树冠大小预测树干断面积和生物量。
他们发现I KONOS影像经数字化的树冠面积与树干直径有非常明显的相关性(r2=0184,P<01001,n=9)。
Hemery[16]等人为英国11个常见阔叶树种建立了树冠直径和胸径的关系方程,其中欧洲白蜡冠径(crow n diame2 ter)与胸径(dbh)的关系方程为:crow n diameter=0175810+(2013565×dbh)研究发现当胸径大约在20～50cm之间时,树冠直径与胸径之间的关系十分接近于线性关系,且决定系数r2≥018。
同时,研究表明所有树种在幼年时树冠直径与树干胸径的比值K/d都较高,随着树干直径的增加K/d比会减小,当胸径在30cm 左右时K/d比开始达到稳定。
这些研究进一步证明了用树冠直径推导胸径的可行性。
因此,只要将高空间分辨率影像中自动提取的树冠直径或面积代入树冠-胸径方程中,就能很快估算出树木胸径。
但树种差异性和环境差异性使树冠直径和胸径的关系呈现不稳定状态。
因此,建立不同树种、不同地域的树冠直径与胸径的关系十分重要,也是需要进一步研究的内容。
213 推算森林生物量森林生物量是森林调查和监测的一个重要参数。
目前森林生物量的研究主要是用遥感信息参数以及其它因子组合来构建模型,通过模型来估计生物量。