基于高分辨率遥感林分调查因子的提取研究

论文摘要

本文以QuickBird影像数据为例,探讨了基于高分辨率遥感几个主要林分调查因子的提取方法。根据高分辨率影像对地物纹理、结构表达得更加细致等特点,提出了一种基于知识发现的林地信息提取方法。这种分类方法综合了波段信息、波谱信息,植被指数,纹理特征等,所以其分类精度较高。通过研究树冠的光谱反射特征,本文提出了一种由局部最大值滤波方法提取树冠反射率最大点,进而计算林分立木密度的方法。对于影像上树冠不易识别的高郁闭度林,本文通过研究其树冠在高分辨率影像上呈现出的空间结构特征,提出了利用影像切片(裁切出的小块影像)半方差函数的变程值估测林分平均冠幅的方法,并且在检验时本文提出可利用模拟影像检验此方法有效性。对于影像上树冠比较容易识别的低郁闭度林,提出了一种利用NDVI等值线结合树冠反射率最大点提取树冠的方法。影像中的阴影包含有物体的三维信息。文中在研究了太阳高度角、方位角以及卫星高度角、方位角对影像上立木阴影的影响后,以QuickBird影像数据为例建立了以立木阴影长度、坡度、太阳高度角和方位角为参数的树高估测模型,进行树高的估测。本文用福州市闽侯县白沙国有林场伐区调查数据作为观测值对实验结果进行检验,证明了这些方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 中文文摘
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与研究意义
• 1.2 研究内容和研究方法
• 1.3 遥感在森林资源方面的应用概况
• 1.3.1 遥感在森林资源监测技术中的发展状况
• 1.3.2 高分辨率遥感在林分调查因子提取方面的研究进展
• 第2章 研究区概况与基础数据准备
• 2.1 研究区概况
• 2.2 基础数据的准备
• 2.2.1 数字高程模型的创建
• 2.2.2 高分辨率遥感影像的分析和预处理
• 2.2.3 林业基础数据
• 2.2.4 野外调查资料
• 第3章 林分面积提取
• 3.1 遥感影像波段间的相关性分析
• 3.2 遥感影像的纹理特征
• 3.2.1 共生矩阵法
• 3.2.2 共生矩阵的主要标度方法
• 3.3 植被指数
• 3.4 土地覆盖类型分类
• 3.4.1 植被覆盖类型的提取
• 3.4.2 植被覆盖类型的分类
• 3.5 小班总面积和有林地面积的量算
• 第4章 测树因子提取
• 4.1 林分密度的提取
• 4.1.1 树冠的光谱反射特征分析
• 4.1.2 林分密度提取方法
• 4.1.3 实验与分析
• 4.2 林分冠幅信息的提取
• 4.2.1 高郁闭度林分平均冠幅的估算
• 4.2.2 独立树冠提取研究
• 4.3 树高的提取
• 4.3.1 立木高度估算原理和方法
• 4.3.2 实验与分析
• 第5章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果
• 致谢
• 个人简历