共查询到18条相似文献，搜索用时 142 毫秒
1.
应用EOS-MODIS数据进行林火监测的初步探索 总被引：18，自引：0，他引：18
本文简要的介绍了美国EOS系列卫星、EOSMODIS数据及其该数据的遥感应用 ,从理论上分析了EOSMODIS数据林火信息的识别和提取的原理及方法 ,介绍了几种MODIS的林火监测产品实例 ,并与应用AVHRR林火监测进行对比。 相似文献
2.
3.
简析MODIS(Terra/Aqua)数据在福建省森林火灾监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
从目前福建省卫星林火监测应用实际出发,通过几种常用气象卫星功能介绍和对比,阐述MODIS(Terra/Aqua)数据在森林火灾监测中的应用优势,并简析MODIS(Terra/Aqua)数据在福建省林火监测中的应用现状。 相似文献
4.
综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。 相似文献
5.
无人机遥感在林业中的应用与需求分析 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了无人机系统及林业遥感常用载荷技术,分析了当前常规林业监测手段存在的不足;结合林业工作特点,探讨无人机遥感在林业上的应用与需求。分析表明,无人机遥感能够为林业工作提供多种遥感数据,在林业资源调查、森林巡护、病虫害监测、森林防火预警及火灾应急指挥等方面具有良好的应用前景。 相似文献
6.
7.
《林业调查规划》2017,(6)
探讨了基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型,利用MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率,估算天然针叶林地上生物量。在对针叶林地上生物量和遥感数据、地形数据、植被指数以及森林覆盖率进行单因素相关性分析的基础上,采用基于小批量梯度下降的B-P神经网络建立一组不同网络结构的天然针叶林生物量模型,在测试集上筛选出均方误差最小的网络结构,在验证集上用实测地上生物量值对筛选出的模型进行验证,并与多元回归模型比较。结果表明:小批量梯度下降训练算法收敛速度很快,最多不超过100 s,比较适合做大范围的生物量实时反演监测;模型很好地反应了针叶林地上生物量与MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率的定量关系(相关系数R2=0.835),明显地优于传统的多元回归方法(相关系数R2=0.427)。由此可见,基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型可以用于天然针叶林结构参数的定量研究,利用基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型进行天然针叶林地上生物量实时监测具有一定的应用潜力。 相似文献
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
用MODIS植被指数的时间序列分析提取荒漠化敏感区域的方法 总被引：11，自引：0，他引：11
为了快速地提取荒漠化的敏感区域,选择了MODIS数据植被指数NDVI的时间序列分析的方法。具体尝试了三种方法:MMAA合成法、NDVI最大值的RGB组合法、NDVI最大值比较法。其中MMAA合成法监测一年内的植被动态是很方便快捷的,而后两种方法对于提取年度间的变化区域是比较直观有效的。 相似文献
15.
The identification of burnt forests and their monitoring provide essential information for the suitable management and conservation of these ecosystems. This research focuses on the use of remote sensing with MODIS sensor data in a Mediterranean environment, precisely in the Rif region known for its high occurrence of forest fires and the largest burnt areas in Morocco. It mapped the burnt areas during the summer of 2016 using spectral indices from MODIS images, namely the Normalized Burn Ratio (NBR) and the Burnt Area Index for MODIS (BAIM). Two field surveys were used to calibrate spectral indices and validate the maps. First, a monotemporal analysis using a single pre-fire image determined the appropriate threshold of the spectral indices (BAIM and NBR) for burn detecting. Secondly, a multitemporal method was applied based on dBAIM and dNBR images which represented pre-fire and postfire differences of the BAIM and NBR images, respectively. The results show that separate use of monotemporal postfire and multitemporal methods produced an overestimation of the burnt areas. Finally, we propose a new algorithm combining both methods for burnt area mapping that we name Burnt Area Algorithm. MCD45A1 and MCD64A1 MODIS burnt area products were compared to the proposed algorithm. Validation of the estimated burnt areas using reference data of the Moroccan High Commission for Water, Forests and Fight against Desertification showed satisfactory results using the proposed algorithm, with a determination coefficient of 0.68 and a root mean square error of 44.0 ha. 相似文献
16.
我国21世纪森林资源发展趋势灰色预测 总被引：7，自引：0，他引：7
应用邓聚龙教授创立的灰色理论与方法,以我国森林资源连续清查统计数据为基础,建立灰色预测的GM(1 1)模型,对全国森林资源主要指标(1)森林覆盖率;2)有林地面积;3)活立木总蓄积量)的发展趋势进行预测。由于连续清查数据具有连续性、可比性特征,因此,预测结果经检验,精度较高,可以作为宏观决策的科学依据。 相似文献
17.
历史调查数据参与森林调查因子遥感定量估测的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
森林调查因子估测是森林资源遥感调查的主要内容之一。本文以多元数量化回归估测模型Ⅰ为基础,综合考虑历史调查资料(主要为前期调查因子值)和遥感数据等信息,建立了以小班为估测单元,保留小班平均直径、平均树高、每公顷蓄积量的遥感定量估测模型。经检验,所建立模型具有良好的估测效果。 相似文献