SPOT5遙感數(shù)據(jù)在森林資源監(jiān)測中的應用研究.pdf

1、以“3S”技術(shù)為基礎(chǔ)的森林資源監(jiān)測方法，具有宏觀性、綜合性、短周期、可重復性和成本低的特點，已成為當今森林資源監(jiān)測技術(shù)發(fā)展的主要方向。探索適合林業(yè)生產(chǎn)實際需要的森林資源遙感監(jiān)測理論技術(shù)方法，尤其是提高遙感數(shù)據(jù)的森林分類和小班蓄積量估測的精度，是目前亟待解決的問題，也是當前的研究熱點。 本研究采用2.5m、10m分辨率的SPOT5數(shù)據(jù)，深入探討了SPOT5遙感數(shù)據(jù)預處理、森林遙感分類、小班蓄積量遙感估測的方法，試圖為SPOT5遙感

2、數(shù)據(jù)在森林資源監(jiān)測中的應用提供科學依據(jù)和技術(shù)方法支持。主要研究成果如下： (1)針對南方林區(qū)的特點，提出了森林資源監(jiān)測用SPOT5遙感數(shù)據(jù)的預數(shù)據(jù)處理方法。在實際應用中，宜采用如下技術(shù)流程：采用高精度的星站差分GPS采集足夠數(shù)量的地面控制點；進行全色數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)的幾何多項式校正并完成空間配準；采用IHS變換融合完成數(shù)據(jù)融合；結(jié)合高精度地面控制點、1：10000DEM數(shù)據(jù)和SPOT5物理模型，進行正射校正；對正射數(shù)據(jù)做適當?shù)姆?/p>

3、段線性拉伸和空間濾波處理；用XS2、(XS1×3+XS3)/4、XS1波段分別表示紅綠藍波段實現(xiàn)圖像彩色合成。 (2)提出了基于SPOT5遙感數(shù)據(jù)光譜、紋理結(jié)構(gòu)信息和歷史調(diào)查數(shù)據(jù)挖掘的森林遙感專家分類模式，并完成了基于分類圖的小班邊界提取和面積估測。本研究所提出的分類模式具有良好的分類效果，總體分類精度達到了92.97﹪，Kappa系數(shù)為0.9172，各類別的分類精度均達到87﹪以上。歷史調(diào)查數(shù)據(jù)參與遙感分類，可有效提高其分類精