高空間分辨率影像小班區(qū)劃技術(shù)研究

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1、論文題目:高空間分辨率影像小班區(qū)劃技術(shù)研究專業(yè):地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)碩士生:王璐(簽名)指導(dǎo)教師:李增元(簽名)姚頑強(qiáng)(簽名)摘要森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查,簡(jiǎn)稱二類調(diào)查,是查清森林資源現(xiàn)狀的重要手段,是科學(xué)培育森林、合理經(jīng)營(yíng)和管理森林資源的基礎(chǔ)性工作,也是調(diào)查森林區(qū)域,制定林業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)、林業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、林木資產(chǎn)化管理和檢查、評(píng)價(jià)林業(yè)政策、方針、法規(guī)等的執(zhí)行效果,實(shí)現(xiàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展的重要依據(jù),其中基礎(chǔ)內(nèi)容之一就是小班區(qū)劃,小班是林業(yè)資源調(diào)查體系的基本單位,為森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查提供基礎(chǔ)資料。傳統(tǒng)的小班區(qū)劃方式為人工對(duì)坡勾繪,這種基于人工區(qū)劃的方

2、法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,解譯過(guò)程也會(huì)摻雜一些主觀因素,對(duì)于林分類型的判斷也是挑戰(zhàn),因此,發(fā)展基于遙感技術(shù)的半自動(dòng)化的高效區(qū)劃方法,以得到一致連續(xù)的區(qū)劃結(jié)果是十分必要的。文章結(jié)合小班區(qū)劃的若干原則,以黑龍江伊春市帶嶺區(qū)為試驗(yàn)區(qū),采用ALOS多光譜和全色高分辨率數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,(1)基于多尺度分割算法,研究了不同遙感信息參與對(duì)分割效果的影響,并且基于樣地信息設(shè)計(jì)了評(píng)價(jià)指數(shù),評(píng)價(jià)了分割結(jié)果,選擇出合適的分割方式及分割尺度;(2)基于分割后對(duì)象的光譜、灰度共生矩陣特征及DEM信息,在特征提取與選擇的基礎(chǔ)上,采用計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的CART及SVM分類器,實(shí)現(xiàn)了林分類型(針

3、葉林、闊葉林、針葉混交林、針闊混交林)信息自動(dòng)提取;(3)在分割分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行了結(jié)果的合并和平滑處理工作,生成了試驗(yàn)區(qū)小班邊界,采用信息統(tǒng)計(jì)的方式,比較了基于計(jì)算機(jī)的區(qū)劃結(jié)果與人工區(qū)劃結(jié)果在若干定量化指標(biāo)方面的差異,證實(shí)了基于多尺度分割以及林分自動(dòng)分類識(shí)別進(jìn)行區(qū)劃方法的可靠性。研究結(jié)果表明:(1)由于高空間分辨率影像可利用的光譜信息有限,傳統(tǒng)的基于像元的分類方式很難滿足林區(qū)林分類型識(shí)別的要求,在識(shí)別精度和精細(xì)程度上都低于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ唬?)單純依靠光譜信息的分割分類對(duì)林分類型的識(shí)別的能力有限,采用地面調(diào)查的驗(yàn)證數(shù)據(jù)結(jié)合PODiff指數(shù)進(jìn)行

4、評(píng)價(jià)得出,其分割對(duì)象的信息與樣地的信息差異比較大,分割效果較差,而加入坡度、坡向信息的分割結(jié)果則能更好地與樣地契合;對(duì)于分割尺度的選擇,結(jié)合最優(yōu)分割尺度的定義,利用SEI指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià),比較研究了五種不同尺度在四種林分區(qū)域的分割效果,篩選出50為最優(yōu)分割尺度;(3)開(kāi)展了基于多特征的森林類型識(shí)別研究,分別比較了在僅有光譜信息、疊加紋理特征以及加萬(wàn)方數(shù)據(jù)入地形因子三種情況下的分類精度,結(jié)果表明,紋理信息對(duì)于不同林分類型的識(shí)別有很大作用,而地形因子對(duì)于特定類別有識(shí)別效果,不同尺度下獲得的特征疊加分類結(jié)果印證了50的尺度下各林分識(shí)別精度達(dá)到最優(yōu),同時(shí)證明

5、了SEI指數(shù)對(duì)于林分類型的可分離性是有指示作用的;(4)采用定量化評(píng)價(jià)的方式,從面積、周長(zhǎng)等方面與人工區(qū)劃結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,其結(jié)果的一致性程度達(dá)到80%以上,各林分面積吻合性平均為73.4%,這說(shuō)明基于多尺度分割分類方式的計(jì)算機(jī)區(qū)劃方法取代人工區(qū)劃的可行性較高。關(guān)鍵詞:高空間分辨率影像;多尺度分割;小班區(qū)劃;林分識(shí)別;質(zhì)量評(píng)價(jià)研究類型:應(yīng)用研究類型萬(wàn)方數(shù)據(jù)Subject:ForestStandDelineationBasedOnHighSpatialResolutionImageSpecialty:GeodesyandSurveyingEnginee

6、ringName:WangLu(Signature)Instructor:LiZengyuan(Signature)YaoWanqiang(Signature)ABSTRACTForestresourceinventoryknownasthesecondaryinventoryisfundamentalbutsignificantinthoroughlyinvestigatingreal-timesituationofforest.Anditisthebaseofsilviculture,reasonablemanagementandoperat

7、ion.Ithelpsinestablishingforestplanning,designing,forestproductionplan,andforestcapitalizationadministrativeaswellasevaluatingtheimplementseffectofpolicies,guidelinesandlaws.Dependingonthiswork,theforestadministrativecouldbehealthyandsustainable.Inthewholeinventoryprocess,the

8、mostelementarybutimportantworkisforestdelineationwhichdividedthefore

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