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1.
《林业资源管理》2015,(4):104-108
面向对象分类方法可以充分利用遥感影像的光谱和空间信息,是一种适合于高分辨遥感影像的分类方法。以2012年资源3号卫星高分辨率遥感影像(ZY-3)为数据源,对基于面向对象与最大似然监督分类的地类信息提取方法进行了对比分析。面向对象分析方法中采用改进后的局部方差法确定并选取不同地类类型的最优分割尺度,并采用多尺度层次的方法提取不同地类类型信息。结果表明:根据改进后的局部方差法确定的针叶林、阔叶林、针阔混交林地类类型的最优分割尺度为105;农田地类的最优分割尺度为105,水域、建筑类型的最优分割尺度为65。基于面向对象技术的地类信息提取方法其总体精度达到90.3%,Kappa系数为0.82;最大似然法其总体精度为77.6%,Kappa系数为0.71;基于面向对象方法的总体精度提高了12.7%,Kappa系数提高了11%。表明了基于面向对象分析方法的地类信息提取在国产高分辨率影像上的适用性。同时,论文的研究也为森林资源调查中地类信息的遥感提取进行了有益的尝试。 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
3.
利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复杂、森林破碎化的湖北省竹山县九华山林场为研究对象,采用面向对象分类方法对树种进行精细分类,比较支持向量法、最近邻法(KNN)和随机森林(RF)三种不同分类算法的分类效果。在尺度阈值为30、合并阈值为95时分割的基础上,利用SVM、KNN和RF分类结果和分类精度差异较大。分类精度最高的是SVM分类方法,总体精度为68.52%,Kappa系数为0.62;其次为随机森林分类法,总体精度为60.29%,Kappa系数为0.54;KNN分类方法精度最低,总体精度为59.41%,Kappa系数为0.53。GF-2号数据能满足树种分类基本需求,在复杂地形和景观破碎化地区用支持向量机进行树种的分类精度更高,但仍存在一定的局限性。 相似文献
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《林业资源管理》2019,(5):44-51
树种分布是森林资源监测的一个重要指标,也是遥感影像在森林资源监测应用中的难点之一。基于国产高分二号卫星影像数据、森林资源二类调查数据、DEM数据,结合光谱、纹理、指数及地形因子等多种特征,比较支持向量机、随机森林和XGBoost等3种分类算法,根据分类精度选择最优算法(即XGBoost)进行特征筛选,对龙泉市的阔叶树、马尾松、杉木和毛竹等4种主要优势树种进行分类。结果表明:采用XGBoost分类模型的分类总精度为83.88%,Kappa系数0.78,较支持向量机和随机森林分类方法有明显提高。经特征选择后,虽未明显提高树种分类精度,但可以减少特征的冗余,为小样本数据下特征的选取降维提供了一定的参考。 相似文献
5.
基于MERSI数据的山西森林覆盖监测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用FY3-3A/MERSI可见光和近红外波段数据合成得到假彩色卫星数字图像,结合区域土地利用、植被类型及森林资源分布等数字化图件,在对图像进行目视解译及多波段数据非监督分类基础上,将地物覆盖划分为林地、冬小麦、水体和裸地4种类型;采用4种监督分类方法(最大似然分类法、平行算法、最小距离法和马氏距离法)进行地物分类;在分析分类结果可行基础上,依据区域森林覆盖数字化图件对林地分类结果进行精度评估,确定研究区域林地空间分布结果.结果表明:4种监督分类方法中,最大似然分类法分类结果的精度最高,达到85%,其次是最小距离和马氏距离法,平行算法的结果较差.可见,利用MERSI数据采用监督分类和非监督分类相结合的方法提取的山西省森林资源分布结果精度较高,符合实际情况,可作为区域宏观森林资源分布监测的有效手段. 相似文献
6.
分割尺度对面向对象树种分类的影响及评价 总被引：3，自引：0，他引：3
《林业科学》2017,(12)
【目的】研究分割尺度对高空间分辨率遥感影像与星载全极化SAR数据协同面向对象树种分割与分类的影响,进而评价2种数据协同树种分类的适宜性。【方法】以QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据为试验数据,在面向对象分类过程中采用3种分割方案(单独使用QuickBird遥感影像分割、单独使用Radarsat-2数据分割和QuickBirdRadarsat-2协同分割),每种分割方案采用10种分割尺度(25~250,步长为25),应用修正的欧式距离3(ED3_(modified))评价分割质量。对于3种分割方案采用各自特征及二者共同特征,分别应用支持向量机(SVM)分类器进行面向对象树种分类。【结果】在10种分割尺度上,QuickBirdRadarsat-2协同分割和单独使用QuickBird遥感影像分割的ED3_(modified)明显低于单独使用Radarsat-2数据分割获得的ED3_(modified)。QuickBirdRadarsat-2协同分割以分割尺度100进行分割的质量最好(ED3_(modified)=0.34)。3种分割-分类方案在小尺度上分类总精度(OA)较低,随着尺度增大,OA也再提高并在某个尺度达到最大值,之后OA随尺度增大而降低。QuickBirdRadarsat-2协同分割-分类在分割尺度100获得了最高分类精度(OA=85.55%;Kappa=0.86)。单独使用QuickBird遥感影像分割-分类在分割尺度150获得了最高分类精度(OA=81.11%;Kappa=0.82),单独使用Radarsat-2数据分割-分类在分割尺度125获得了最高分类精度(OA=66.67%;Kappa=0.68)。OA与ED3_(modified)高度相关(R~2=0.73)。【结论】在所有尺度(25~250)上,QuickBirdRadarsat-2协同使用的分割质量和分类精度高于单独使用其中一种数据源的分割质量和分类精度,相比单独使用Radarsat-2数据优势更加明显。分割尺度对面向对象树种分类结果有着重要影响。匹配良好的分割和参考对象能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。 相似文献
7.
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
8.
面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2010,(11)
利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示:研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。 相似文献
9.
地面固定样地是大区域尺度范围内开展森林资源监测的基本抽样调查单元。地面固定样地对林分的预估精度将直接影响到整体区域监测结果的准确性。从样地类型、空间排列方式、样地尺度大小出发,在1 hm2大样地中采用随机抽样法,通过抽样精度验证在不同类型林分中开展森林资源监测的最优样地类型。结果表明：1)在不同类型林分中开展蓄积量监测的最优样地面积尺度大小不一,在布设地面固定样地时,应当根据林分起源、龄组的不同,确定样地面积、间距;2)在样地面积相同情况下,单一圆形样地抽样监测精度略高于单一方形样地,群团样地的蓄积抽样监测精度明显高于单一样地,四点圆形群团样地抽样监测精度略高于方阵式群团样地。 相似文献
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森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(k NN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通k NN模型和距离加权k NN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化k NN模型得到最优精度[决定系数(R^2)为0.69,均方根误差(RMSE)为67.6 m^3·hm^-2,相对均方根误差(RRMSE)为32.04%],显著优于其他模型。结果表明,方差优化k NN模型相比其他模型更适用于森林蓄积量遥感估测,森林蓄积量遥感反演空间分布符合实际分布情况,可以满足建立反演模型的需求。同时,由于Planet Labs影像的鲜明特征(即具有高时间分辨率),该数据的时间序列数据对于森林季节变化有丰富的记录,在反演森林蓄积量方面有着很大潜力。 相似文献
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遥感技术在沿海防护林中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感技术是沿海防护林管理中的重要手段。文中概述了遥感技术在沿海防护林管理中的应用现状, 介绍了沿海防护林遥感的主要技术系统组成, 包括遥感数据源选择、沿海防护林遥感分类方法和分类精度评价等; 阐述了遥感技术在沿海防护林资源调查、动态监测和病虫害监测等领域中的应用以及当前基于遥感技术的沿海防护林的全球变化研究以及3S技术在沿海防护林管理中的综合应用; 指出目前存在的沿海防护林原始影像数据的选取、遥感分类精度以及沿海防护林遥感分类方法选择等问题, 展望了遥感技术在沿海防护林中的应用前景。 相似文献
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瑞典、瑞士和芬兰多目的森林环境监测 总被引：1，自引：0，他引：1
综述了瑞典、瑞士和芬兰3国的森林资源调查体系,包括抽样调查法、调查项目、GIS和遥感、信息系统、成果公开和面向用户。共同特点是:（1）收集包括木材和非木材资源的各种信息;（2）传统的地面调查向森林资源与环境变化监测方向发展;（3）在国家森林资源连续调查中应用遥感和GIS提供最新森林资源信息;（4）野外调查和数据处理的计算机化。根据上述分析,建议在我国采用以遥感和GIS为基础的兼有森林环境监测功能的国家森林资源调查体系。 相似文献
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森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用, 森林碳汇的计量和监测方法备受关注, 其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法, 并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛, 人工神经网络法具有更高的估算精度; 2)微波雷达系统能够穿透云层, 可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算; 3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的, 可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。 相似文献
15.
[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。 相似文献
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We developed a forest type classification technology for the Daxing'an Mountains of northeast China using multisource remote sensing data.A SPOT-5 image and two temporal images of RADARSAT-2 full-polarization SAR were used to identify forest types in the Pangu Forest Farm of the Daxing'an Mountains.Forest types were identified using random forest(RF) classification with the following data combination types: SPOT-5 alone,SPOT-5 and SAR images in August or November,and SPOT-5 and two temporal SAR images.We identified many forest types using a combination of multitemporal SAR and SPOT-5 images,including Betula platyphylla,Larix gmelinii,Pinus sylvestris and Picea koraiensis forests.The accuracy of classification exceeded 88% and improved by 12% when compared to the classification results obtained using SPOT data alone.RF classification using a combination of multisource remote sensing data improved classification accuracy compared to that achieved using single-source remote sensing data. 相似文献
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世界林业航天遥感进展 总被引：1，自引：0，他引：1
文章论述了近10年来遥感资料获取技术的进步和今后10年的展望;介绍了资源大国、林业集约经营国家和发展中国家遥感技术在林业资源调查、灾害与环境监测方面的应用情况,以及与GIS相结合的发展趋势;在总结了近年来工作的基础上,提出了林业遥感所面临的任务。 相似文献
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《Southern Forests》2013,75(4):259-265
Reflectance-converted imagery is a requirement for establishing temporally robust remote sensing algorithms, given the reduction of time-specific atmospheric effects. Thus, in this study image-based atmospheric correction methods for ASTER and IKONOS imagery for retrieving surface reflectance of plantation forests in KwaZulu-Natal, South Africa were evaluated. This effort formed part of a larger initiative that focused on retrieval of forest structural attributes from resultant reflectance imagery. Atmospheric correction methods in this study included the apparent reflectance model (AR), dark object subtraction model (DOS), and the cosine approximation model (COST). Spectral signatures derived from different image-based models for ASTER and IKONOS were inspected visually as first departure. This was followed by comparison of the total accuracy and Kappa index computed from supervised classification of images that were derived from different image-based atmospheric correction of ASTER and IKONOS imagery. The classification accuracy of DOS images derived from ASTER and IKONOS imagery exhibited percentages of 93.3% and 94.7%, respectively. Classification accuracies for images from AR and COST, on the other hand, resulted in lower accuracy values of 87.9% and 83.6% for ASTER and 90.5% and 92.8% for IKONOS, respectively. We concluded that the image-based DOS model was better suited to atmospheric correction for ASTER and IKONOS imagery in this study area and for the purpose of forest structural assessment. This has important implications for the operational use of similar imagery types for forest inventory approaches. 相似文献
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G.J. McDermid R.J. Hall G.A. Sanchez-Azofeifa S.E. Franklin G.B. Stenhouse T. Kobliuk E.F. LeDrew 《Forest Ecology and Management》2009
Researchers and managers undertaking wildlife habitat assessments commonly require spatially explicit environmental map layers such as those derived from forest inventory and remote sensing. However, end users of geospatial products must often make choices regarding the source and level of detail required for characterizing habitat elements, with few published resources available for guidance. We appraised three environmental data sources that represent options often available to researchers and managers in wildlife ecological studies: (i) a pre-existing forest inventory; (ii) a general-purpose, single-attribute remote sensing land cover map; and (iii) a specific-purpose, multi-attribute remote sensing database. The three information sources were evaluated with two complementary analyses: the first designed to appraise levels of map quality (assessed on the basis of accuracy, vagueness, completion, consistency, level of measurement, and detail) and the second designed to assess their relative capacity to explain patterns of grizzly bear (Ursus arctos) telemetry locations across a 100,000-km2 study area in west-central Alberta, Canada. We found the forest inventory database to be reasonably functional in its ability to support resource selection analysis in regions where coverage was available, but overall, the data suffered from quality issues related to completeness accuracy, and consistency. The general-purpose remote sensing land cover product ranked higher in terms of overall map quality, but demonstrated a lower capacity for explaining observed patterns of grizzly bear habitat use. We found the best results using the specific-purpose, multi-attribute remote sensing database, and recommend that similar information sources be used as the foundation for wildlife habitat studies whenever possible, particularly those involving large areas that span jurisdictional boundaries. 相似文献
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SPOT5卫星数据在县级森林资源调查中的应用研究 总被引：7，自引：0，他引：7
SPOT5卫星数据应用是当前森林资源遥感调查的热点。对应用SPOT5卫星数据进行县级森林资源调查方法、精度、效益等作了系统的分析和总结，并与传统调查方法和TM卫星影像遥感调查方法作了比较。 相似文献