基于遙感信息的森林蓄積量估測.pdf

1、森林是國家重要的物質資源,林業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展是國家經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分。如何及時的掌握動態(tài)的森林資源變化信息,是森林資源監(jiān)測最重要的任務之一。森林蓄積量是森林資源調查的重要部分,傳統(tǒng)的森林資源調查不僅周期長、任務重而且勞動強度大,花費也比較大。本研究以浙江省龍泉市為例,探索如何快速準確地獲取森林資源蓄積量信息,從而及時掌握森林資源的動態(tài)變化,為政府以及林業(yè)相關部門調整林業(yè)政策、編制林業(yè)計劃和評價森林經(jīng)濟效益提供依據(jù),保證森林資源在國民經(jīng)濟

2、中得到充分的利用,并不斷的提高其潛在的生產(chǎn)力。本研究以杉木優(yōu)勢樹種為例,以龍泉市2007年的ETM+遙感影像以及森林資源二類調查數(shù)據(jù)為基礎,結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立森林資源蓄積量估測模型。
　　首先,利用ENVI5.0對ETM+遙感影像進行條帶修復、幾何校正、輻射定標、大氣校正及圖像裁剪,以提取感興趣研究區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)。
　　其次,利用ArcGIS軟件中的模塊分析統(tǒng)計功能(Zonal Statistics)將上述預處理后的遙

3、感影像與二類調查小班數(shù)據(jù)進行疊加,以小班為單元提取波段值、波段比值、樹齡等作為自變量因子,并且提取森林資源蓄積量作為指標因子。通過SPSS對所提取的因子進行相關性分析,然后在Matlab中,通過多項式擬合結合經(jīng)驗數(shù)據(jù)求得各自變量因子的隸屬度。
　　最后,將上述處理后的自變量因子作為輸入層數(shù)據(jù),單位蓄積量作為輸出層數(shù)據(jù),將杉木樣本集分為訓練數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù),在Matlab中建立基于Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法改進的B