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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和林業(yè)生產(chǎn)科研的深入,遙感在林業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛。高分辨率遙感影像具有空間信息豐富,反映地物類型差異;幾何結(jié)構(gòu)清晰,利于通過形狀尺寸特征區(qū)分地物;紋理結(jié)構(gòu)清晰等優(yōu)勢(shì)。在森林資源監(jiān)測(cè)中可以反映復(fù)雜的植被類型和林相條件,成為許多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)能夠有效利用光譜、紋理、形狀、拓?fù)潢P(guān)系等信息,為高分辨率遙感影像植被信息提取提供了新的途徑。面向?qū)ο蠓椒ㄖ饕獜V泛應(yīng)用在高分辨率遙感影像定性研究上,使用面向?qū)ο蟮?/p>
2、方法對(duì)遙感影像進(jìn)行定量分析的研究較少。
本文以浙江省安吉縣為研究區(qū)域,利用SPOT6高分辨率遙感影像,采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒ǎC合利用高分辨率影像的光譜、紋理、幾何形狀等信息,構(gòu)建多尺度的對(duì)象層次結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)的竹林信息進(jìn)行提取。并提出一種利用面向?qū)ο蟮倪b感定量估算方法,結(jié)合不規(guī)則樣地和面向?qū)ο蠖喑叨确指铙w系構(gòu)建了多尺度毛竹林碳儲(chǔ)量估算新方法。有望突破基于像元的在單一尺度(像元尺度)上傳統(tǒng)的碳儲(chǔ)量估算方法。主要研究?jī)?nèi)
3、容如下:
(1)利用多邊形樣地邊界參與安吉縣SPOT6影像面向?qū)ο蟮姆指?,?gòu)建多尺度多層次的結(jié)構(gòu)體系。針對(duì)研究區(qū)地物的特點(diǎn)和分割面積的大小,在不同的尺度上對(duì)不同類型的地物采用不同的分類特征進(jìn)行分類,并利用對(duì)象的上下文關(guān)系,把大尺度的分類結(jié)果傳遞到其它層中,在最底層進(jìn)行分類匯總,得到了基于面向?qū)ο蟮陌布h主要地物的分類圖。并與基于像元的最大似然法進(jìn)行了分類的對(duì)比分析。
(2)面向?qū)ο蠓椒ǖ囊粋€(gè)優(yōu)點(diǎn)是對(duì)象間的層次結(jié)構(gòu),可
4、以的到大尺度上分類信息也傳遞到小尺度分類結(jié)果上。結(jié)合GIS的空間工具,可以實(shí)現(xiàn)大尺度到小尺度的定量信息傳遞。把大面積、大尺度中的竹林的遙感信息傳遞到小尺度上,與實(shí)測(cè)的毛竹林碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)結(jié)合,構(gòu)建了基于對(duì)象的多尺度碳儲(chǔ)量估算回歸模型。并利用面向?qū)ο蟮拿窳中畔⑻崛〗Y(jié)果,對(duì)安吉縣毛竹林碳儲(chǔ)量分布進(jìn)行了估算。
通過研究主要得到以下結(jié)論:
1.本文采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?,?gòu)建多尺度層級(jí)結(jié)構(gòu)體系,對(duì)研究區(qū)毛竹林的分布進(jìn)行了
5、信息提取。結(jié)果表明分類總精度達(dá)到了83.87%,毛竹林生產(chǎn)者精度達(dá)到了88.89%,高于基于像元的最大似然法。取得了較好的分類效果。
2.在竹林信息提取過程中近紅外波段均值、藍(lán)波段反差紋理、藍(lán)波段標(biāo)準(zhǔn)差紋理,NDVI植被指數(shù)均值4個(gè)特征起到了關(guān)鍵作用。
3.基于不規(guī)則樣地碳儲(chǔ)量與面向?qū)ο蟮亩喑叨冗b感特征,本文構(gòu)建了一個(gè)多尺度特征的毛竹林碳儲(chǔ)量模型。突破了傳統(tǒng)的基于單一尺度(像元尺度)的碳儲(chǔ)量估算方法,取得了較好的估算
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