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【目的】研究仅依靠一种高分辨率遥感影像（PL）用于森林火灾影像信息提取、数据分析的可行性,为火烧程度评估提供可靠的林火遥感数据源和提取方法。【方法】以2017年毕拉河“5·2”特大森林火灾的火烧迹地为研究区域,使用火前、火后当年、火后更新1年共3期PL影像作为数据源,利用ROI S提取过火区,分析火干扰前后NDVI的变化特征。结合地面调查数据,采用差值归一化植被指数（dNDVI）划分火烧等级,阈值验证参照罗德昆火灾受害等级划分标准进行精度验证。对火烧迹地植被受害状况进行评估,以获取火烧程度的空间分布格局。【结果】1)火干扰导致NDVI值急剧降低,火后更新1年NDVI略有升高,表明植被恢复能力有限。PL遥感影像的3 m高空间分辨率使其RGB图像高度饱和,地类清晰。2)做土地覆盖类型划分,训练样本分离性在1.91以上,共划分为森林、草本沼泽、道路、河流4类。分类整体精度为98.05%,Kappa＿Coefficient为0.95。3)受害程度等级划分为未火烧、轻度火烧、中度火烧、重度火烧4级,分类整体精度为91.55%,Kappa＿Coefficient为0.91。此... 相似文献
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以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法。以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号(GF-2)遥感影像数据的特点,从GF-2影像上提取遥感光谱、纹理等特征并结合地形特征,采用随机森林算法在大尺度范围对九华山林场森林自然度等级进行分类研究。结果发现:以GF-2数据为基础提取的植被指数、光谱、纹理等特征与地形特征结合,采用随机森林算法可较好地划分森林自然度等级,总体分类精度高达93.97%,Kappa系数为0.91。对森林自然度等级影响最重要的6个特征因子为高程、坡向、坡度、纹理均值、光谱主成分变化分量和归一化植被指数(NDVI)。结果表明,基于遥感影像提取的特征和地形特征结合进行森林自然度等级划分的研究方法具有可行性,为大面积区域的森林自然度等级划分奠定基础。 相似文献
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林火破坏程度大、蔓延速度快的特点给森林生态环境和人类带来极大的危害。深度学习技术可以学习和自适应提取林火特征,捕获的林火图像中火焰的像素尺寸不同,林火提取的特征也不同。为了能够识别复杂背景下不同像素尺度的火灾,笔者提出了一种改进的YOLOv5林火识别方法,通过在YOLOv5的检测网络加入解耦头,解决林火图像输出变量时分类和回归的冲突问题,加快网络收敛速度提高识别精度;在网络中引进CBAM注意力机制,更关注林火信息同时提升识别精度;在Neck网络引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN),替换原有的路径聚合网络(PANet),对不同维度的林火特征进行融合,进行特征筛选,增强特征表示能力。实验结果表明,该林火识别算法在自制的林火数据集上进行训练和验证模型,检测性能上均优于YOLOv5算法,在准确率、召回率、平均精度分别提升了5.2%,3.0%,3.4%,mAP@.5:.95提升了4.6%,并且在不同尺寸林火目标的识别精度上均有提升。研究结果对林火识别性能提升有着积极意义。 相似文献
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滇东典型岩溶地区石漠化时空演变特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
我国西南地区的石漠化问题是土地退化的三大问题之一,亦是学界长期以来关注的焦点问题。石漠化导致土壤涵养水源能力下降、水资源短缺、土地生产力低下,加快了区域贫困进程。掌握石漠化的分布特征及发展趋势,对于科学认识石漠化及其治理具有重要意义。以师宗县1995,2005,2015年3期遥感影像为基础数据,利用决策树方法提取岩溶地区石漠化分布数据(包括无石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、强度石漠化和极强度石漠化6个等级),采用石漠化时空动态模型和转移概率矩阵,分析研究区近20年来石漠化在时间和空间2个维度的变化特征。结果表明:1)在时间维度上:潜在石漠化、轻度石漠化和中度石漠化面积大幅减少;无石漠化呈增加趋势;强度石漠化和极强度石漠化面积减少,但变化幅度均较小;潜在石漠化和轻度石漠化动态度变化较为显著;综合石漠化动态度变化呈增大趋势。2)在空间维度上:石漠化发生的严重区域主要分布于龙庆乡、五龙乡、竹基镇等地。这些区域:石漠化空间分布格局特征明显,石漠化分布范围广,等级齐全;中部石漠化集中连片分布等级较弱;西、东部地区中度、强度和极强度石漠化连片分布。 相似文献
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杨雪 《内蒙古林业调查设计》2009,32(6):108-111
文章结合石林县土地特点,将石漠化区石漠化表征程度划分为:无石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化。在生态治理时,按不同等级分别采取不同措施加以治理,取得了一定效果。 相似文献
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《西部林业科学》2017,(5)
通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难。基于Landsat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类。利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高。因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度。 相似文献
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喀斯特石漠化时空变化特征及驱动因子分析——以贵州晴隆县为例 总被引：1，自引：1，他引：0
《林业资源管理》2017,(1)
以晴隆县2000,2005,2010和2015年4期遥感影像资料为研究数据,利用综合指数法提取晴隆县无明显石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、强度石漠化和极强度石漠化6个等级的石漠化分布图,利用石漠化时空动态模型,分析了研究区15年来石漠化在时间和空间上的变化特征;采用主成分分析法,确定了石漠化各驱动因子的权重。结果表明:在时间上,从2000—2015年,极强度石漠化、强度石漠化和中度石漠化面积大幅度减少;无明显石漠化、潜在石漠化和轻度石漠化均呈增加趋势。无明显石漠化、中度石漠化及强度石漠化,石漠化动态度变化较为明显;综合石漠化动态度变化幅度均较小,呈减小趋势。在空间上,石漠化等级增强的区域主要发生在花贡镇和大田乡,而石漠化等级降低的区域相对较多,主要分布在长流乡、中营镇、马场乡。2000—2015年,石漠化不断发生变化是自然环境和人类活动共同作用的结果,其中地类面积变化和人口对石漠化变化的影响最为显著,石漠化面积变化的驱动因子主要包括:人口、森林覆盖率、林地面积、耕地面积、农民人均纯收入、草地面积、GDP。研究结果以期能为晴隆县石漠化区生态治理工作与土地可持续利用提供参考。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(4)
【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。 相似文献
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马尾松毛虫是马尾松林的主要害虫,危害很大,实施有效监测是对其进行防治的关键。以福建沙县为研究区,以SPOT-5遥感影像为数据源,基于短波红外波段、红光波段和近红外波段等构造归一化植被指数等光谱特性指数,基于灰度共生矩阵法提取均值等影像纹理特征,引入坡度、坡向等地形及林木因子构建马尾松毛虫虫害遥感监测指标,通过岭回归分析建立虫情级数估测模型进而反演,进行虫害监测信息提取,并与单纯基于光谱特性指数指标的虫害信息提取方法进行比较。结果表明:1)综合考虑影像的光谱特性、纹理特征与地形及林木因子影响进行虫害监测,显著增强了虫害的光谱响应能力,相比于单纯基于光谱特性的虫害监测信息提取,其总精度提高了14.28%;2)这些为林业生产实践提供技术支撑与理论借鉴,同时也在一定程度上推动遥感监测森林病虫害的理论认识与信息提取方法。 相似文献
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森林火灾检测是保护森林生态系统的关键所在,可以为森林早期火灾判断与预防提供重要依据。如果能够尽可能地对森林火灾识别和检测,可以在很大程度上减少灾害发生频率及其造成的损失。基于无人机遥感图像的发展,林火的快速检测得到进一步提升,可以准确识别火灾,解决林火出现的复杂性问题。本研究针对航拍森林火灾识别遇到的背景环境复杂、林火检测识别精度偏低、局部检测效果不佳等问题,提出了一种加强视觉注意力的林火识别方法,此方法是基于YOLOv5模型改进的。该算法使用NAM attention对像素进行归一化,降低不太显著的特征权重,使目标不重要的信息得到抑制。另外本研究采用了ObjectBox,这是一种新颖的单阶Anchor-free,不仅可以平等地对待不同级别尺寸的目标,还能提升模型识别正确样本的能力,具有高度的泛化性能。采用Mosaic数据增强方式增强模型的泛化能力,提高模型识别小目标的准确率。同时引入新的定位损失函数CIOU,它可以有效地改善模型在面对复杂背景时的定位精度,提升网络识别的准确性。实验结果表明,在无人机遥感图像数据上,检测性能均优于YOLOv5算法,该算法使得林火的数据集平均精度提升了3... 相似文献
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高分辨率遥感影像和数字地表模型(DSM)结合的地物信息提取,虽可以区分异物同谱中存在高度差异的地物,但相同高度的地物在DSM数据可能会因海拔高度不同而存在明显差异,降低了地物提取精度。从DSM中提取出地物高度信息(nDSM),再以nDSM结合高分辨率光学影像进行地物提取。结果表明:仅以高分辨率光学影像为数据源的方法分类效果最差,结合DSM数据的方法居中,而结合nDSM的方法最优,说明在基于光学影像和DSM数据的地物提取中,采用去除地形因素的nDSM替代DSM可以有效提高分类精度。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(9)
为了准确评定林地石漠化等级,以广西凤山县林地为案例,提出了林地石漠化指数这一定量新指标来量化评价林地石漠化的程度。根据林地的基岩裸露率、植被综合覆盖度、坡度、土层厚度4个指标对林地石漠化评价的重要程度,釆用专家打分得到重要性比较结果,釆用层次分析法计算得出各个指标的权重值。结果表明:基岩裸露率、植被综合覆盖度、坡度、土层厚度4个指标的权重值分别为0.553 4、0.284 1、0.062 9、0.099 6,表明林地石漠化指数各指标重要性最大的是基岩裸露率,其次是植被综合覆盖度,然后是土层厚度、坡度;无石漠化、潜在、轻度、中度、强度、极强度各等级的石漠化指数区间分别为[0,0.161]、(0.161,0.352]、(0.352,0.418]、(0.418,0.720]、(0.720,0.868]、(0.868,1]。利用该指数能够实现对广西凤山县林地的石漠化程度等级的量化评定。 相似文献
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以湘西南喀斯特石漠化生态系统环境为研究对象,采用野外样方调查和以空间代替时间的方法,研究了轻度、中度和重度3种不同等级石漠化环境下植物群落的结构特征、物种组成和植物多样性演变规律,旨在为湘西南喀斯特石漠化生态系统的恢复与重建提供理论支撑。结果表明:1)该石漠化地区植物调查记录共39科68属77种,其中灌木植物有28科40属47种,草本植物14科28属30种,3种不同等级石漠化样地中蔷薇科、壳斗科、菊科和禾本科等植物的种类和数量较多;2)在3种不同等级石漠化样地中,灌木层的物种丰富度为中度石漠化>重度石漠化>轻度石漠化,而Shannon-Wiener指数、Simpson指数和Pielou指数均是中度石漠化>轻度石漠化>重度石漠化;草本层的物种丰富度、Shannon-Wiener指数均随着石漠化等级程度下降呈现上升趋势,Pielou指数和Simpson指数表现为中度石漠化>重度石漠化>轻度石漠化;3)不同石漠化等级的植物相似性有较大差异,其中灌木层和草本层植物的相似性分别为21.28%和33.33%,轻度、中度和重度石漠化样地灌木层和草本层单独植物分别为8.51%～34.84%和6.67%～26.67%,而灌木层和草本层在不同石漠化样地之间的相似性分别在6.38%～12.77%和3.33%～6.67%之间。说明3个不同等级石漠化样地生活型的植物组成、多样性和群落相似性存在较大差异,随着石漠化程度的加深,在长期不加治理的情况下湘西喀斯特石漠化生态系统灌木化会更加严重。 相似文献
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基于监督分类和非监督分类方法相结合的混合分类方法在森林非森林的识别方面有很好的识别效果，探讨了一种遥感混合分类算法(Iterative Guided Spectral Class Rejection)。首先对IGSCR的算法理论进行了阐述，然后利用IGSCR分类算法对同一地区多时相遥感影像进行复合的影像进行森林分类实验。通过与最大似然法的对比实验表明，IGSCR分类方法将非监督分类方法所具有的自动对具有相同光谱特征类别进行集群的能力，辅助于训练样本的获取，可以有效降低因人工判断类别光谱纯度不准确而引起的类别样本光谱混杂问题，因此能在一定程度上提高分类精度，改善分类效果。 相似文献
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利用Sentinel卫星数据,特别是其中对植被敏感的红边波段与短红外波段,针对提取灾后火烧迹地研究不足的问题,选取四川省冕宁县4月20日森林火灾发生前后的Sentinel-2卫星数据,使用不同的提取方法探究识别火烧迹地的潜力,并进行对比研究。实验结果表明,决策树分类法识别火烧迹地的能力最好,提取精度最高,BAI指数次之;其余方法均受道路、房屋和裸体不同程度的影响;用红边波段替换可见光红波段的效果相比原有指数提取效果并无明显提升。研究证明在各类方法中,采用决策树分类法能快速高精度地将火烧迹地准确提取出来。 相似文献