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森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明, UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。 相似文献
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应用随机辐射传输模型反演云南松林分郁闭度 总被引：1，自引：0，他引：1
随机辐射传输模型可用于模拟水平分布不均一森林的辐射传输过程。本文以云南松林分为研究对象，提出一种应用随机辐射传输模型的郁闭度反演方法。该方法以随机辐射传输模型中参数与林分郁闭度的定量关系为基础，提出了针对云南松的冠型等效模型，构建了郁闭度和卫星反射率（GF-1和Landsat 8卫星影像）的查找表，并实施了反演。基于野外实测的30个样地进行了郁闭度数据验证，并和基于NDVI回归模型的反演方法进行对比。结果表明，反演结果能够较准确反映云南松林分郁闭状况（R2=0.8345，RMSE=0.0688），通过冠型修正能够降低反演误差，冠型等效模型是合理的。反演方法机理清晰且适用范围广，研究成果可为大面积森林郁闭度反演提供模型和方法支持。 相似文献
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韩国林业局(Korean Forest Service,KFS)为了更好地贯彻韩国森林规划,通过使用各种森林数据库,包括森林类型地图和国家森林资源调查,建立了基于GIS的森林灾害管理系统.同时基于森林灾害数据库,建立了森林信息共享平台、森林信息共享门户,用于林业信息与林业专题图的共享.其针对韩国林业局的业务,还构建了森林灾害管理系统,包括森林灾害数据库管理系统、森林火灾管理系统、森林病虫害管理系统、山体滑坡管理系统.韩国森林灾害管理系统使用实地监测工具,预测与森林空间信息有关的森林灾害信息;通过监测防止森林灾害发生,在发生灾害时减少识别时间.通过森林灾害管理系统,可以链接各种政府机构和信息,以实现对火灾、山体滑坡、病虫害和森林生态系统的综合管理系统.通过提供空间information–based位置信息服务,韩国森林灾害管理系统还能给现场提供快速的响应. 相似文献
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以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型所需的四分量参数,根据背景光照分量与森林植被冠层各参数间的关系,反演得到森林冠层郁闭度及平均冠幅的定量分布图,并利用37个野外实测样本进行结果验证。 相似文献
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中国目前已形成了地面巡护、近地面监测、航空巡护和卫星监测等4级立体林火监测层次,但森林火灾仍是造成中国森林资源损失、森林生态环境安全和人身伤害的主要林业灾害。为对林火预警监测技术研究提供技术借鉴参考,本文从可燃物参数估测、烟区识别、着火点检测、森林大火燃烧动态监测、森林火烧迹地制图、森林火灾受害程度评价、森林燃烧生物量估算和火后植被恢复监测等8个方面,对中国近二十多年来开展的林火卫星遥感预警监测应用技术的研究进展、存在的技术问题和发展趋势进行了分析,并对构建服务于生态文明建设的天—空—地一体化的林火预警监测技术体系建设进行了展望。 相似文献
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高宏宇 《测绘与空间地理信息》2018,(6):108-110,113
森林是国家的重要资源,是人类赖以生存的自然环境条件,森林火灾的防护是林业工作的重要组成部分,保护森林资源是全国乃至全人类的重要任务。本文利用Skyline软件,根据林火扩散模型的特征、崂山市地形等因素,选取王正非模型模拟林火扩散,系统实现了基础信息的管理、图层管理、火场管理、火险等级划分等功能,在一定程度上为指导森林防火工作提供了科学依据。 相似文献
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对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。 相似文献
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中国数字林场建设关键技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
本文从数字地球、数字林业概念出发,提出“数字林场”建设技术体系,并总结出以林场或县级林业局为管理单位的数字化林场建设的“8533”技术框架及技术路线,即选择八种林场基础数据获取方式,实现五种林图的绘制、更新,运用三类模型为林业生产经营及决策提供参考依据,建立林场小班影像、空间、属性三个数据库。最后分析并总结了数字林场在森林资源信息管理、森林防火、森林立地分析评价等方面的作用和效果。 相似文献
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遥感在森林精准培育中的应用现状与展望 总被引：1，自引：0，他引：1
随着社会经济快速发展及人口增长,中国木材供需矛盾突出,对外依存度高。面对有限的土地资源,迫切需要更为高效、高质量地培育森林资源,在定向培育和集约经营等的各个环节实现培育技术精准化。现代遥感技术所构建的多平台、多角度、多模式立体观测体系及定量分析方法是森林精准培育的关键技术。以遥感技术为核心所构建的从土壤类型分析、土地适应性评价、生态环境模拟到林木育种、灌溉施肥、林木长势监测、病虫害防治等一体化、精准化的森林精准培育新体系,将全面支撑现代林业的整体提质增效和森林质量精准提升。本文首先介绍了RGB相机、多光谱、高光谱、激光雷达、热红外和荧光传感器在森林精准培育中应用现状,并对其应用特点及测量指标进行了综合比较;然后,重点介绍了遥感在林木良种选育、营养胁迫监测诊断及水肥精准喷灌以及森林病虫害防治与健康评估这3个森林精准培育重要方向上的应用,并分析了各应用方向的共性需求;最后,从3个方面,即多源遥感信息融合,人工智能、物联网及3S技术集成,以及遥感数据与生理生态模型和辐射传输模型等的集成应用,分析了未来遥感技术在森林精准培育中的发展趋势及应用前景。 相似文献
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目前LiDAR技术已经成为DTM的主要生产方法。地面误差对LiDAR生成DTM的精度影响比较明显,特别是由于亚热带森林植被覆盖区LiDAR激光点云少,生成的DTM更复杂,需要分析地面误差对LiDAR生成林下DTM的精度影响。本文以华南农业大学增城教学科研基地为研究对象,从森林郁闭度和坡度两个方面探讨了地面误差对机载LiDAR数据生成林下DTM精度的影响。研究结果发现高程误差会随郁闭度的增大而增大;而随坡度变化趋势不明显,但是坡度为15°时成为误差的分水岭,其前后误差差异比较明显。总体而言,郁闭度的影响更为明显。 相似文献
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结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示:研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48 m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56 m;与算数平均高相比,样地的Lorey's高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey's高验证结果呈现较好的一致性。 相似文献
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探讨了可见光立体像对遥感数据在森林平均树高估算研究方向的可行性,为解决大区域快速提取森林平均树高参数的科学问题提供技术支撑。利用GeoEye-1卫星立体像对中提供的有理多项式系数(RPC)参数和数字表面模型(DSM)与数字高程模型(DEM)的理论原理,建立了基于DSM和DEM空间相差模型建立林分冠层高度估算方法流程。结果表明:基于湖南攸县黄丰桥国有林场GeoEye-1立体像对影像数据,按照估算流程,最终得到试验区小班尺度的样地平均树高遥感提取结果。结合样地地面实测控制点和地面小班数据调查数据,该方法提取的研究区平均树高总体误差率在83.1%,其中最大误差为3.773 m,最小误差为0.025 m。因此,本研究是一种可以快速获得研究区大范围森林平均树高参数的创新、可行的方法。 相似文献
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GLAS星载激光雷达和Landsat/ETM+数据的森林生物量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大脚印激光雷达数据和野外观测数据,该文提出一种获取脚印点内森林生物量的新思路,并结合陆地卫星数据应用于长白山地区森林地上生物量估算。首先,基于3种森林类型(针叶林、阔叶林和针阔混交林),采用多元逐步回归方法建立激光雷达波形指数与脚印点内实测平均树高的回归模型,估算全部脚印点内的平均树高;然后根据脚印点内样方的野外观测数据(平均树高和平均胸径)以及它们与样方生物量的拟合方程估算没有野外调查数据对应的脚印点的生物量;最后对3种森林类型的脚印点森林生物量在各森林覆盖度条件下进行分层分区统计得到生物量等级图。验证比较遥感估算的生物量与野外调查数据推算的生物量,总体误差在0~30(t·hm~(-2))之间,均方根误差为14.66(t·hm~(-2))。 相似文献
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Computer simulation models have seldom been applied for estimating the structural and biophysical variables of forest canopy. In this study, an approach for the estimation of leaf area index (LAI) using the information contained in hyperspectral, multi-angle images and the inversion of a computer simulation model are explored. For this purpose, L-systems combined with forest growth model ZELIG were applied to render 3-D forest architectural scenarios. The Radiosity-graphics combined model (RGM) was used to estimate forest LAI from the Compact High-Resolution Imaging Spectrometer/Project for On-Board Autonomy (CHRIS/PROBA) data. LAI inversion was performed using the look-up table (LUT) method. The estimated LAI was evaluated against in situ LAI measurement and compared against the LAI predictions from CHRIS data obtained using the Li-Strahler geometric-optical canopy reflectance model (GOMS). The results indicated that the method used in this study can be efficient strategy to estimate LAI by RGM model inversion. 相似文献
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The accurate estimation of leaf water content (LWC) and knowledge about its spatial variation are important for forest and agricultural management since LWC provides key information for evaluating plant physiology. Hyperspectral data have been widely used to estimate LWC. However, the canopy reflectance can be affected by canopy structure, thereby introducing error to the retrieval of LWC from hyperspectral data alone. Radiative transfer models (RTM) provide a robust approach to combine LiDAR and hyperspectral data in order to address the confounding effects caused by the variation of canopy structure. In this study, the INFORM model was adjusted to retrieve LWC from airborne hyperspectral and LiDAR data. Two structural parameters (i.e. stem density and crown diameter) in the input of the INFORM model that affect canopy reflectance most were replaced by canopy cover which could be directly obtained from LiDAR data. The LiDAR-derived canopy cover was used to constrain in the inversion procedure to alleviate the ill-posed problem. The models were validated against field measurements obtained from 26 forest plots and then used to map LWC in the southern part of the Bavarian Forest National Park in Germany. The results show that with the introduction of prior information of canopy cover obtained from LiDAR data, LWC could be retrieved with a good accuracy (R2 = 0.87, RMSE = 0.0022 g/cm2, nRMSE = 0.13). The adjustment of the INFORM model facilitated the introduction of prior information over a large extent, as the estimation of canopy cover can be achieved from airborne LiDAR data. 相似文献
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Spaceborne light detection and ranging (LiDAR) enables us to obtain information about vertical forest structure directly, and it has often been used to measure forest canopy height or above-ground biomass. However, little attention has been given to comparisons of the accuracy of the different estimation methods of canopy height or to the evaluation of the error factors in canopy height estimation. In this study, we tested three methods of estimating canopy height using the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) onboard NASA’s Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat), and evaluated several factors that affected accuracy. Our study areas were Tomakomai and Kushiro, two forested areas on Hokkaido in Japan. The accuracy of the canopy height estimates was verified by ground-based measurements. We also conducted a multivariate analysis using quantification theory type I (multiple-regression analysis of qualitative data) and identified the observation conditions that had a large influence on estimation accuracy. The method using the digital elevation model was the most accurate, with a root-mean-square error (RMSE) of 3.2 m. However, GLAS data with a low signal-to-noise ratio (⩽10.0) and that taken from September to October 2009 had to be excluded from the analysis because the estimation accuracy of canopy height was remarkably low. After these data were excluded, the multivariate analysis showed that surface slope had the greatest effect on estimation accuracy, and the accuracy dropped the most in steeply sloped areas. We developed a second model with two equations to estimate canopy height depending on the surface slope, which improved estimation accuracy (RMSE = 2.8 m). These results should prove useful and provide practical suggestions for estimating forest canopy height using spaceborne LiDAR. 相似文献
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Forest canopy density stratification using biophysical modeling 总被引：1，自引：0，他引：1
Forest canopy density is an important parameter to assess the ecological conditionsviz, light penetration through canopy, undergrowth, surface reflectance, rainfall interception, etc. in a forest landscape. The rate of change in the cover and density has increased due to human need for fuel and fodder. Hence, quick, repetitive and accurate information about forest density is required at the local, regional, state and national levels for sustainable forest management. Satellite remote sensing has the potential to provide information on the forest canopy closure. The present study aims at forest canopy density mapping using satellite remote sensing data using three techniques: visual interpretation (VI), object oriented image segmentation (OOIS) and biophysical modeling (BM). On comparing the techniques, the BM has been found to be the better density mapping technique than other two in terms of accuracy, efficiency and high correlation with ground estimates. 相似文献