排序方式： 共有13条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
3.
以不同截形叶螨(Tetranychus truncatus Ehara)危害等级下枣叶片高光谱和叶绿素含量数据为基础,分析不同截形叶螨危害等级(0级、1级、2级、3级、4级)下枣叶片高光谱特征,构建基于一阶微分光谱的不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素含量高光谱线性回归估测模型。结果表明:截形叶螨危害造成叶片中叶绿素含量减少,导致光谱反射率降低,表现为随危害等级的增加叶绿素含量呈逐级减少趋势。在不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素估测模型中,危害等级为0级时,模型拟合度最好,达到0.810,表明利用高光谱数据构建不同危害等级枣叶片叶绿素含量估算模型具有一定的潜力,对危害植被叶片的虫害诊断意义重大。 相似文献
4.
【目的】 研究树冠信息估测出林分密度、生长量等森林调查指标,判断林木生长优良状况提供参考,【方法】 基于无人机遥感影像,以新疆农业大学实习林场主伐迹地下天山云杉林(Picea Schrenkiana var tianshanica)为研究对象,采用高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LOG)结合最大类间方差寻找最优阈值(Otsu)对影像进行处理,并利用标记控制分水岭分割方法分别提取疏、中、密3种不同郁闭度的天山云杉单木树冠信息。【结果】 利用优化后的标记控制分水岭分割方法较好的解决了过分割问题,对单木树冠信息提取的F测度在疏、中、密林区分别是98.26%、92.91%和87.57%。【结论】 使用的方法提取单木树冠信息精度较高,可以评价对天山云杉林的生长状况,可对主伐迹地下天山云杉林的更新和恢复提供可靠的技术支撑。 相似文献
5.
基于无人机影像天山云杉林主伐迹地提取研究 总被引：2，自引：2，他引：0
【目的】通过分析天山云杉主伐迹地更新群落特征,将其划分为三个等级的主伐迹地,基于无人机影像,以实现提取不同等级主伐迹地的面积以及确定其分布,为新疆天保工程实施后山区森林资源更新恢复及评价提供科学依据。【方法】采用eCognition软件面向对象多尺度分割技术对研究区进行分割,通过最邻近分类以及SEaTH算法相结合的分类方法筛选分类特征,并建立类别层次结构及分类规则集,以实现提取不同等级主伐迹地面积,并进行精度评价。【结果】利用最邻近分类方法与SEaTH算法相结合的分类方法提取不同等级的主伐迹地,其总体分类精度达到81.82%,Kappa系数为0.74。提取主伐迹地Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的面积吻合度分别为87.09%、79.86%和66.33%;提取主伐迹地总面积为72.574 3 hm2,目视解译面积为92.174 9 hm2,面积相对误差为21.26%,面积吻合度为78.74%。【结论】该方法用于研究区提取主伐迹地信息是可行的。主伐迹地Ⅰ提取的面积吻合度最高,由于主伐迹地Ⅰ内的天山云杉林分株数密度较低,其林分平均冠幅、平均年龄等因子均相对较小,因此在影像上更好区分。主伐迹地Ⅱ分布面积最大,主伐迹地Ⅰ和Ⅲ分布面积较小,研究区内主伐迹地林分生长状况主要为主伐迹地Ⅱ状态 相似文献
6.
截形叶螨危害下枣叶片含水率高光谱估测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】叶片含水率是反映植物生长发育状况的重要指标,对其进行实时、快速、准确的动态监测是实施枣园精准灌溉和水分合理利用的重要技术措施,对枣树水肥一体化管理有一定的实用参考价值。【方法】以截形叶螨危害下枣叶片的光谱反射率和叶片含水率数据为基础,分析枣叶片原始光谱反射率和不同微分变换光谱反射率与叶片含水率间的相关关系,分别运用一元线性回归(MLR)、多元线性逐步回归(SMLR)法构建了截形叶螨危害下枣叶片含水率的高光谱估测模型,并以模型拟合度(R~2)为主要依据,结合均方根差(RMSE)和相对均方根差(RE)对模型的稳定性和预测能力进行了检验。【结果】微分数据变换可以有效增强枣叶片光谱与水分含量之间的相关性,其中以一阶微分变换的反射光谱与叶片水分含量间具有最密切的相关性。而在截形叶螨危害下枣叶片含水率的高光谱估测模型中,SMLR模型整体建模效果优于MLR模型,其中以655 nm等7个波段组合的一阶微分光谱敏感波段所构建的SMLR模型的拟合度最好,R~2达到了0.836。【结论】截形叶螨危害下枣叶片光谱反射率对其叶片含水率存在光谱指示波段。因此,利用高光谱技术对其叶片水分状况进行适时监测是可行的,这对该虫害危害后枣叶片水分含量信息的探测和虫害的早期监测及预警均有一定的应用潜力。 相似文献
7.
【目的】区域的生态环境质量问题是当今人们所共同面对的、需要优先研究并且重大解决的问题。现如今计算机领域技术不断发展,"3S"技术的快速提升,为生态环境质量评价体系提供了新的机会。【方法】本研究以阿克苏市1992、2000和2016年3个时期的Landsat系列遥感影像为基础数据源,利用ENVI 5.1、Arcgis 10.0等软件进行数据的后期处理,综合计算了阿克苏市的遥感生态指数(RSEI)。【结果】在大区域尺度上:1992-2000年间研究区生态环境质量略微下降,随后在2000-2016年间生态环境质量有所好转;在小区域尺度上:依干其乡、拜什吐格曼乡、市直属(荒漠、沙漠区域)的环境明显向好的方向发展。【结论】1992-2000年间阿克苏地区总体生态环境质量略微有所下降,下降幅度为-0.08,之后在2000-2016年间阿克苏地区的生态环境质量有所上升,上升幅度为+0.11。总体而言,自上世纪九十年代以来,阿克苏市生态环境质量总体向好的方向发展。 相似文献
8.
森林伐后更新对森林资源的有效利用密不可分，对森林的经营管理和动态监测具有重要意义。为了对不同皆伐迹地林分进行主要特征选取并实现高精度提取，本研究通过分析天山云杉皆伐迹地更新群落特征，并利用R软件进行聚类分析，将其划分为4个类别(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)，其林分平均年龄为33、28、25 a和20 a；平均胸径分别为25.62、17.95、13.03 cm和10.05 cm；平均树高为12.25、10.02、8.92 m和7.53 m。基于eCognition Developer 9.0软件，对研究区进行多层次、多尺度分割，以无人机影像的纹理、光谱等特征为辅助信息进行SEaTH算法结合面向对象分类。结果表明，研究区皆伐迹地林分生长状况主要为类别Ⅰ状态，类别Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分布面积相对较少。SEaTH算法结合隶属度分类方法，不仅准确地识别出皆伐迹地空间分布情况，还精确地提取出不同类别的天山云杉林，总体精度达到80.22%，Kappa系数为0.73，平均面积吻合度为81.34%。该方法取得了较好的分类效果，可精确地对伐后更新林分进行分级提取，为森林经营管理提供一定的参考依据。 相似文献
9.
【目的】研究林地遥感因子与蓄积量的关系来反演天山云杉林分蓄积量,为新疆天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰国家西森林公园的天山云杉（Picea schrenkiana var.tianshanica）为研究对象,以样地内每木检尺为依据,基于WorldView-2影像,使用eCognition Developer 提取样地的光谱信息、纹理因子与植被指数三种遥感因子,通过随机森林算法建立模型反演天山云杉林分蓄积量。【结果】提取的24种遥感因子,筛选出对蓄积量影响最大的5种特征变量,分别为NDVI1、NDVI2、RVI2、均一性（Homogeneity）与相关性（Correlation）,建立随机森林回归模型,解释度高达81.27%,决定系数R2=0.8648（P<0.05）,估测样地蓄积量精度为86.38%。【结论】建立的随机森林回归模型可以有效地反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
10.
借助遥感技术手段构建了阿克苏市生态环境质量指数RSEI,并对其生态环境质量特征进行评价。结果表明,阿克苏市干度和热度值较高而绿度和湿度值较低的区域占主导地位,主要分布在北部、南部大面积荒漠和沙漠地带,反之,干度和热度值较低而绿度和湿度值较高的区域所占比例较小,主要分布在绿洲和少量荒漠、沙漠植被分布区;2016年阿克苏市遥感生态环境质量指数RSEI处于2级(0.2～0.4,"较差")的区域所占比例最高,为50.43%,其次是3级(0.4～0.6,"一般"),为41.29%。因此,阿克苏区域生态环境质量形势依然比较严峻,还需加大区域生态环境建设和保护工作的力度。 相似文献