论文摘要
本文针对森林地类的动态变化问题进行了研究试验:利用TM遥感影像信息解决森林资源地类变化的信息发现与提取,并在此研究基础上结合小班数据更新方法实现森林资源的动态监测与估计。本文以2003年及2005年TM影像为数据源,借助ENVI4.6、ERDAS9.2、ArcGIS9.3、MATLAB7.0、PHOTOSHOP、EXCEL等遥感图像处理及数据分析软件,通过几何校正、图像剪裁、辐射校正、去云去阴影对遥感数据进行了预处理,并分别通过图像分类后比较法以及基于像元的图像分析法对两期影像的地类变化情况进行了信息提取,并根据森林资源小班调查情况进行了精度评估。本研究的主要内容和结果归纳如下:(1)对同源的两期遥感影像数据进行差异提取的方法包括分类后比较法和基于像元分析法两种。分类后比较法即将两期影像分别分类再对分类后图像做比较得出变化信息,基于像元分析法即将两期影像进行像元级计算变换来得出变化信息。(2)分别采取最大似然法及支持向量机法对影像进行地类分类,结果表明,采用最大似然法对两期图像分类的精度分别为89.94%和85.23%,Kappa指数分别为0.7895和0.7290;采用支持向量机法对两期图像分类的精度分别为92.23%和89.82%,Kappa指数分别为0.8312和0.8045。采用支持向量机法的分类效果优于最大似然法。计算机分类方法对有林地地的辨识度较高,分别达到98.11%和97.69%;其次为非林地/无林地,分别为88.77%和90.13%;对未成林的分类精度分别为69.67%与64.76%。(3)基于像元分析法主要分为图像差值法和主成分分析法两种,分别通过定性与定量两种方法对这两种方法所提取的地类变化图像进行评价,结果显示:在能够有效表现前后两期植被信息差异的图像中,RVI差值图像的熵值为4.8027,所含信息量最大;而差值主成分第一分量的平均梯度值为0.0703,图像清晰度最高。将此二者做结合,对变化图像做分类信息提取。(4)结合前后两期遥感影像及森林资源小班调查数据分析得出,2003年与2005年期间,研究区内地类变化情况中,以有林地-有林地、非林地/无林地-非林地/无林地与有林地-未成林,未成林-有林地这4种情况居多。(5)分别通过对分类后比较法与基于像元分析法对前后两期影像进行地类变化信息提取,并对所得结果进行精度评价。评价结果显示,两者对前后两期图像中未变化区域的提取精度均达到90%及以上,效果较好。而对于有林地与未成林相互转化的区域,后者的检测精度较高,分别达到74.7%与85.1%,而前者仅有55.54%与54.55%。(6)本文研究表明,利用前后两期TM影像数据进行森林资源小班地类变化的研究,并使其应用于森林资源调查的总体控制是可行的。虽然对于具体小班的地类变化的估计仍存在一定误差,但本研究作为方法探讨,利用遥感信息实现森林资源二类总体小班的检测取得了较好的成效。可以相信,随着该研究的不断深入,利用遥感信息结合抽样调查的方法形成比较高效的以森林资源二类调查为基础的森林资源监测体系是可行的。
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