利用多尺度遙感數(shù)據(jù)的竹林信息提取研究.pdf

1、竹林是熱帶和亞熱帶地區(qū)一種分布廣泛的森林資源類型，其加工利用方便、綜合效益良好。同時(shí)，竹林具有良好的固碳能力，確定竹林分布的面積是評(píng)估竹林在全球碳循環(huán)中對于二氧化碳吸收作用的基礎(chǔ)。相比于其他森林，竹林?jǐn)U鞭出筍，克隆生長，具有面積自我擴(kuò)張功能，傳統(tǒng)的確定大范圍竹林面積與空間分布的方法耗時(shí)費(fèi)力，常常不能滿足竹林監(jiān)測的需要。利用遙感手段對竹林信息進(jìn)行監(jiān)測很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)手段在這方面的不足。
　　本次研究以竹林為主要研究對象，采用多尺度遙

2、感技術(shù)（Landsat8OLI、MODIS及其他輔助數(shù)據(jù)），以層層分類的方式建立中等分辨率影像結(jié)果為參考數(shù)據(jù)的多元線性省域尺度竹林提取模型，模型所需變量加入了時(shí)間序列季節(jié)性參數(shù)，并采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行特征選擇及竹林信息提取，與新建模型進(jìn)行對比，再對主要影響竹林估算精度的因子進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：
　　（1）基于近紅外與短波紅外波段的植被指數(shù)NDWI在竹林信息提取中要比其他植被指數(shù)更有效。相比單純的植被指數(shù)或者匹配濾波的方法，基于

3、植被指數(shù)NDWI與匹配濾波的混合方法擁有更好的竹林信息提取能力，提供了一種新的快速而準(zhǔn)確地竹林分類制圖方法。
　?。?）在MODIS數(shù)據(jù)中，常規(guī)波段的近紅外（845–885nm），短波紅外1（1560–1660nm），植被指數(shù)的LWSI、SATVI和NDSVI，季節(jié)性參數(shù)中EVI時(shí)間序列的base value和end of season對于省域尺度的竹林信息提取最有效果；NDVI和EVI時(shí)間序列中，都存在竹林的生長季振幅大于闊葉林

4、的情況。綜合來看，EVI時(shí)間序列對于植被生長變化更加敏感。
　?。?）從隨機(jī)森林方法來看，將所有41個(gè)變量放入算法中得到的竹林信息提取結(jié)果總體精度優(yōu)于其他變量組合所得結(jié)果，其次是植被指數(shù)變量的隨機(jī)森林信息提取結(jié)果。EVI季節(jié)性參數(shù)在竹林信息提取中要遠(yuǎn)優(yōu)于NDVI季節(jié)性參數(shù)。從多元回歸模型方法來看，采用LWSI，SATVI，NDSVI，EVI_base value和EVI_end of season所構(gòu)建的模型總體精度要比使用常規(guī)波

5、段（b2,b4,b5和b7）所構(gòu)建的模型精度高。綜合來看，利用少數(shù)5個(gè)變量構(gòu)建的省域尺度竹林信息提取模型與隨機(jī)森林算法結(jié)果相比雖然精度不及，相差1.30％，但是能大大縮短竹林信息提取的時(shí)間，提高提取的效率，降低對計(jì)算機(jī)硬件配置的要求。
　?。?）遙感處理過程、空間格局以及像元本身混合程度都會(huì)對所構(gòu)建模型精度產(chǎn)生影響。在空間景觀格局中，無論是斑塊類型尺度還是景觀尺度，所構(gòu)建模型的精度都與描述空間上斑塊或者景觀聚集程度的指標(biāo)有較大的聯(lián)