基于“3S”技術(shù)對塞罕壩機械林場林分蓄積快速估測方法的研究.pdf

1、本文基于遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)(以下簡稱3S技術(shù))的支持，以塞罕壩機械林場2003年的10m分辨率SPOT5遙感影像為基本數(shù)據(jù)源，結(jié)合地面樣方調(diào)查、地面定位數(shù)據(jù)分析以及其它資料，輔助于相關(guān)數(shù)學(xué)理論方法(平均殘差、嶺回歸、多元回歸等)，探討了SPOT5遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理、森林遙感分類、蓄積量遙感估測的方法，試圖為SPOT5遙感數(shù)據(jù)在森林資源監(jiān)測中的應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)方法支持。 主要研究成果如下: (1)針對塞

2、罕壩機械林場的特點，提出了用于森林資源監(jiān)測的SPOT5遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。在實際應(yīng)用中，宜采用如下技術(shù)流程:組合最佳波段(2-4-1)、圖象增強(直方圖均衡化、主成份變化、纓帽變化，幾何校正)、正射影像校正。 (2)對遙感影像的分類方法做了深入的研究:①對人工判讀分類方法做了詳細的闡述；②為了克服“同物異譜”現(xiàn)象，將各種樹種根據(jù)立地條件和年齡分為許多亞類，并且保證有足夠數(shù)量的訓(xùn)練樣本，可以使監(jiān)督分類結(jié)果有較高精度。③對于遙感影

3、像的計算機分類，采用監(jiān)督分類的方法對實驗區(qū)遙感影像做了分類，且利用三種監(jiān)督分類方法進行遙感影像分類，經(jīng)誤差矩陣的統(tǒng)計對比分析，最大似然法的分類結(jié)果是三種分類方法中與塞罕壩機械林場情況最符合、最適宜的方法。 (3)影響林分蓄積量的估測因子較多，眾多學(xué)者也做了較多的研究，但各自所建立的估測模型由于所利用的數(shù)據(jù)源和研究區(qū)域的不同也存在著較大的不同，適用性有待進一步研究和探討。本文將影響林分蓄積量的估測因子主要分為兩類，一類是從遙感影像