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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(11)
森林类型的识别对于掌握森林生态系统和自然环境变化具有重要意义。针对单一时相遥感数据提取森林植被类型信息方法的局限性,以中国东北三省为研究区,探讨了基于多时相MODIS遥感数据,实现主要森林类型识别的方法。将东三省的森林植被划分为非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林5种类型,通过分析不同森林类型一年内生长差异,选取多时相NDVI第10期、NDIV第23期、EVI第10期、LAI第20期特征数据,建立了非林地、针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林的决策树模型,实现了森林类型信息的识别,得出了东三省的森林覆盖率42.39%,植被类型分类总体精度为86.7%,与第八次全国森林资源清查的东三省结果对比,森林覆盖率提取精度高达95.6%。说明应用多时相的MODIS遥感影像可以实现大尺度森林资源信息的快速提取,在大范围的植被类型调查与监测方法具有较大的应用价值。 相似文献
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通过分析植被的遥感影像特征,确定检测森林资源变化的相关因子。并以森林小(细)班为单位提取影像的遥感特征值,结合前期小(细)班矢量数据制定合适的判别规则和阈值,然后判断森林变化的类型,从而实现周期内森林资源变化信息的提取。 相似文献
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基于RS、GIS的森林资源年度监测信息系统设计与开发 总被引：1，自引：0，他引：1
以上年度小班数据和现势的遥感影像为主要信息源,从年度监测角度出发,综合运用RS、GIS技术、数据库技术、专家知识库、林分生长模型等技术,充分对各种时空信息进行数据挖掘,通过深入分析和二次开发,设计并开发了广东省森林资源年度监测信息系统。该系统除了具有基本的森林资源信息管理功能之外,最大的优点是实现了空间数据自动更新、部分属性数据的智能监测,为林业管理部门进行森林资源动态监测提供了高效的操作平台,促进了森林资源年度监测的智能化、自动化。该系统对提高我国基层林业部门的森林经营管理水平具有重要意义。 相似文献
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文章针对内蒙古大兴安岭林区由于多年来的森林采伐利用 ,森林生态恶化 ,森林资源匮乏的现状。为实现森林资源的可持续发展 ,应用现代科技就内蒙古大兴安岭林区森林资源监测系统的结构与功能设计进行了探讨。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的森林信息提取方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业调查规划》2016,(4)
传统的森林资源调查需要耗费大量的人力和物力。高分辨率遥感影像由于具有亚米级的空间分辨率,给森林类型的识别和森林数量因子的测量提供了可能。目前应用高分遥感影像提取森林信息的方法越来越多,通过文献调研,分析高分辨率数据在树高、树冠、树种、郁闭度、蓄积量参数方面的提取方法和存在的问题。对基于高分数据的森林信息提取方法及研究发展趋势进行了展望。 相似文献
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《林业科学》2017,(2)
【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Landsat-TM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2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM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Moore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BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,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88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【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TM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。 相似文献
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基于卫星遥感数据空中抽样的大尺度森林资源动态监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为监测大尺度宏观性森林资源动态变化,以SPOT5和ALOS高空间分辨率卫星遥感数据为源数据,辅以相关调查资料,在GIS支持下,采用空中抽样的方法,在遥感图像上布设样地,通过目视判读方法确定样地的土地类型、优势树种(组)等,据此计算森林面积和构造土地类型转移矩阵。根据历史调查资料分析得到森林类型单位面积蓄积量,并以此来计算各类林木蓄积量,从而实现研究区域森林面积、蓄积的动态监测。应用结果表明,在具备高空间分辨率遥感数据以及历史调查资料较丰富的情况下,该方法具有工作量小、精度高,且易于进行动态分析的特点,不但适用于大尺度宏观性森林资源监测,也适用于中尺度(如县级行政区域)的森林资源动态宏观监测。 相似文献
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从建立林火监测系统的必要性、系统设计的应用需求、数据需求和系统的功能和特点等方面,介绍一种以黑龙江省基础矢量地理数据为基础,结合森林火灾与气象资料,借助遥感图像处理软件与GIS软件,以SuperMap IS.NET为开发平台进行二次开发,基于SuperMap的森林火灾监测系统的实现。该系统可实现＂3S＂技术与林火监测的集成,建立黑龙江省林火监测地理信息系统,具有对火点的查询、定位和分析功能,可实现对火灾的实时监测,制定合理扑火方案及评估火灾损失。 相似文献
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基于百色市市、县、国有林场森林防火工作的需求,从森林防火指挥需要出发,以森林资源多源数据（国家防火网热点监测数据、红外遥感影像、Google地图、地面调查数据和防火资源数据等）为基础,对森林防火地理信息系统的技术构架进行了设计,对系统设计中的若干关键技术进行分析,并提出了解决方案。 相似文献
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近年来,我国森林病虫害的发生面积逐年递增,危险性病虫害不断出现.为了保护森林资源,防患于未然,必须及时开展森林病虫害监测与预测工作.以遥感图像为主要数据源,地理信息系统软件SuperMap Objects为二次开发平台,采用面向对象的方法和组件式GIS技术,结合病虫害监测与预测模型,以VB为开发工具进行二次开发,建立了林业病虫害遥感监测与预测系统,并以塞罕坝机械林场遥感数据为例,对本系统进行了测试.结果认为,系统技术先进、具有创新性,具有良好的界面和可操作性,结构合理,信息内容全面. 相似文献
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林火行为的研究与RS、GIS、GPS、林火数学模型、信息网络、数据库、计算机图形学、虚拟现实等技术密切相关,近些年来,这些技术的发展以及其集成化,使得对林火的研究从二维表达方式,再到如今的三维可视化表达,经过了一个又一个阶段.林火蔓延模拟与可视化的研究趋势是注重真实再现三维虚拟森林景观、多用户参与快速决策和网络信息服务等方面.文章以林火模型的发展、林火模拟系统的实现、以及与之相关的可视化技术的发展、林火模拟的实例几点为框架,对如今虚拟景观下林火蔓延三维可视化技术的研究状况和趋势进行了概述. 相似文献
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谷歌地球（Google Earth）是美国谷歌公司推出的免费全球地理信息系统服务软件,其以卫星照片和航空照片为底图,结合DTM数字模型,通过网络提供全球的遥感图像。以谷歌地球提供的共享空间数据和森林火灾预防、监测、扑救等数据为基础,可以对谷歌地球进行二次开发。通过森林防火的空间数据与属性数据相结合可以实现森林火场定位、火场信息查询、GPS辅助决策指挥、火灾损失评估、火灾数据统计分析等功能;能够在短时间内实现森林火灾的准确定位并提供森林火灾发生地和火场周围的地理信息,以便快速准确地引导扑火队员到达火场进行火灾扑救。 相似文献
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详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况，对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明。对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述，最后对高光谱遥感森林应用的未来趋势作了探讨。 相似文献
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1 系统研究的目的以“3S”为基础的森林蓄积动态监测系统 ,即利用遥感 ( RS)、地理信息系统 ( GIS)及全球卫星定位系统 ( GPS)信息 ,结合少量地面样地资料 ,建立以像元为单位的森林蓄积估测方程 ,进行蓄积预报。其主要目的是 :尽量减少地面调查的工作量 ,快速、准确进行森林总蓄积预报 ;通过少量的地面调查资料或地面临时样地资料 ,对林班或小班的蓄积进行估测 ,以提高局部地段蓄积可信度。2 系统组成及功能如图 1所示 ,整个系统包括 :RS及 GIS信息提取、变量优选、蓄积估测 3大部分。图 1 系统组成2 .1 RS及 GIS信息提取如图 … 相似文献
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在介绍我国现行采伐限额执行情况检查技术思路的基础上,分析其存在的不足,并提出具体的改进方法和建议:利用地理信息系统进行样地布设和判读、利用高分辨率影像判读有证伐区的采伐情况、对无证成片采伐改全面判读验证为抽样判读实测、加强对大面积无证大片采伐和重大毁林案件的监测力度等。该方法的应用可以充分挖掘高分辨率影像的优势和潜力,降低外业踏查工作量,增加成果数据的准确度,提高检查工作效率,为森林资源管理和监测工作提供参考和借鉴。 相似文献