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遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787511122049
- 條形碼：9787511122049 ; 978-7-5111-2204-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 本書特色
《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》探討了遙感新技術(shù)，尤其是高分辨率遙感和激光雷達(dá)技術(shù)在森林林分層面及單株立木層面上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化森林資源調(diào)查與分析的方法。在森林林分尺度上，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》基于面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，探討了多源遙感信息，即高空間分辨率多光譜遙感影像與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在森林樹種分類中的協(xié)同應(yīng)用方法。在單株立木尺度上，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》探討了利用高分辨率遙感影像進(jìn)行單株立木樹冠自動(dòng)提取和勾勒方法。針對現(xiàn)有算法的缺點(diǎn)，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》提出了一種適用于多種遙感成像條件的高分辨率遙感影像單株立木樹冠自動(dòng)提取算法。與現(xiàn)有算法相比，新方法在不同圖像類型中對樹冠提取的精度上均有一定程度的提高，并能夠提供準(zhǔn)確的冠幅估測值。這可為進(jìn)一步基于冠幅的林木蓄積量估算、林木種群分類和樹木健康分析提供準(zhǔn)確的輸入?yún)?shù)。《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》通過遙感在不同層面上應(yīng)用于森林資源清查的方法探討及創(chuàng)新.進(jìn)一步加深了對林業(yè)遙感技術(shù)方法的理解，并可為森林資源清查與分析實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化提供重要參考依據(jù)。
遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 內(nèi)容簡介
《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》探討了遙感新技術(shù)，尤其是高分辨率遙感和激光雷達(dá)技術(shù)在森林林分層面及單株立木層面上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化森林資源調(diào)查與分析的方法。在森林林分尺度上，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》基于面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，探討了多源遙感信息，即高空間分辨率多光譜遙感影像與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在森林樹種分類中的協(xié)同應(yīng)用方法。在單株立木尺度上，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》探討了利用高分辨率遙感影像進(jìn)行單株立木樹冠自動(dòng)提取和勾勒方法。針對現(xiàn)有算法的缺點(diǎn)，《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》提出了一種適用于多種遙感成像條件的高分辨率遙感影像單株立木樹冠自動(dòng)提取算法。與現(xiàn)有算法相比，新方法在不同圖像類型中對樹冠提取的精度上均有一定程度的提高，并能夠提供準(zhǔn)確的冠幅估測值。這可為進(jìn)一步基于冠幅的林木蓄積量估算、林木種群分類和樹木健康分析提供準(zhǔn)確的輸入?yún)?shù)。《遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用》通過遙感在不同層面上應(yīng)用于森林資源清查的方法探討及創(chuàng)新.進(jìn)一步加深了對林業(yè)遙感技術(shù)方法的理解，并可為森林資源清查與分析實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化提供重要參考依據(jù)。
遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 基于遙感技術(shù)的森林資源清查與分析研究
1.3 研究目的和科學(xué)假設(shè)
1.4 本書大綱
參考文獻(xiàn)
第2章 基于quickbird影像與lidar數(shù)據(jù)協(xié)同的森林樹種
面向?qū)ο蠓诸愌芯?br /> 2.1 引言
2.2 數(shù)據(jù)收集
2.3 方法
2.4 結(jié)果與討論
2.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 基于被動(dòng)遙感的單株立木樹冠自動(dòng)檢測與
勾勒方法綜述
3.1 引言
3.2 影像預(yù)處理與增強(qiáng)
3.3 樹冠檢測與勾勒算法
3.4 精度評估方法
3.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 基于高分辨率遙感影像的樹冠自動(dòng)檢測與
勾勒方法比較研究
4.1 引言
4.2 背景：樹冠檢測與勾勒方法綜述
4.3 數(shù)據(jù)和方法實(shí)現(xiàn)
4.4 結(jié)果和精度分析
4.5 討論
4.6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第5章 基于主動(dòng)輪廓模型和爬山算法的樹冠檢測和
勾勒方法
5.1 引言
5.2 數(shù)據(jù)收集
5.3 方法
5.4 結(jié)果和討論
5.5 算法評價(jià)
5.6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第6章 結(jié)論和展望
6.1 總結(jié)
6.2 研究假設(shè)1：協(xié)同利用高分辨率光學(xué)影像和低點(diǎn)云密度lidar數(shù)據(jù)，相比較單獨(dú)使用其中任意一種數(shù)據(jù)，可有效提高森林樹種分類的精度
6.3 研究假設(shè)2：本研究提出的基于高分辨率遙感影像的單株立木樹冠檢測和勾勒算法可以在不同成像條件下提供精確的樹木位置和冠幅信息
6.4 未來研究方向
參考文獻(xiàn)
1.1 引言
1.2 基于遙感技術(shù)的森林資源清查與分析研究
1.3 研究目的和科學(xué)假設(shè)
1.4 本書大綱
參考文獻(xiàn)
第2章 基于quickbird影像與lidar數(shù)據(jù)協(xié)同的森林樹種
面向?qū)ο蠓诸愌芯?br /> 2.1 引言
2.2 數(shù)據(jù)收集
2.3 方法
2.4 結(jié)果與討論
2.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 基于被動(dòng)遙感的單株立木樹冠自動(dòng)檢測與
勾勒方法綜述
3.1 引言
3.2 影像預(yù)處理與增強(qiáng)
3.3 樹冠檢測與勾勒算法
3.4 精度評估方法
3.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 基于高分辨率遙感影像的樹冠自動(dòng)檢測與
勾勒方法比較研究
4.1 引言
4.2 背景：樹冠檢測與勾勒方法綜述
4.3 數(shù)據(jù)和方法實(shí)現(xiàn)
4.4 結(jié)果和精度分析
4.5 討論
4.6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第5章 基于主動(dòng)輪廓模型和爬山算法的樹冠檢測和
勾勒方法
5.1 引言
5.2 數(shù)據(jù)收集
5.3 方法
5.4 結(jié)果和討論
5.5 算法評價(jià)
5.6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第6章 結(jié)論和展望
6.1 總結(jié)
6.2 研究假設(shè)1：協(xié)同利用高分辨率光學(xué)影像和低點(diǎn)云密度lidar數(shù)據(jù)，相比較單獨(dú)使用其中任意一種數(shù)據(jù)，可有效提高森林樹種分類的精度
6.3 研究假設(shè)2：本研究提出的基于高分辨率遙感影像的單株立木樹冠檢測和勾勒算法可以在不同成像條件下提供精確的樹木位置和冠幅信息
6.4 未來研究方向
參考文獻(xiàn)
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遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 節(jié)選
在本章中，我們探討了高空間分辨率多光譜影像與低點(diǎn)云密度LIDAR數(shù)據(jù)協(xié)同在面向?qū)ο蟮纳謽浞N分類中所起到的作用。協(xié)同使用光譜和LIDAR數(shù)據(jù)與單一使用其中任意一種數(shù)據(jù)相比，可使森林分類達(dá)到更高的精度。在對12個(gè)分割尺度下的18種分割一分類方案進(jìn)行精度評價(jià)與比較后，研究發(fā)現(xiàn)，在尺度參數(shù)為250時(shí)，采用基于光譜數(shù)據(jù)和LIDAR數(shù)據(jù)作為輸入圖層的分割，并同時(shí)采用光譜和LIDAR數(shù)據(jù)得到的地形和高度變量作為分類特征進(jìn)行基于對象的分類，得到的分類精度*高。通過不同的尺度參數(shù)上的分類精度比較，也表明了在此*優(yōu)參數(shù)周圍有～定的參數(shù)范圍，在此范圍內(nèi)獲取的分類精度在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并無顯著差別。 本章揭示了每種數(shù)據(jù)源在森林分類中的作用：①高空間分辨率多光譜影像有助于定義林分邊界并可提供區(qū)分森林樹種的光譜信息；②LIDAR數(shù)據(jù)變量中的地形和高度信息有助于減輕在小尺度范圍內(nèi)由樹冠之間的陰影造成的光譜差異；③由于樹種間的高度不同，LIDAR數(shù)據(jù)變量高度信息可顯著增強(qiáng)對象的類間差異；④在落葉季節(jié)采集的LIDAR數(shù)據(jù)也可顯著區(qū)分針葉林分和與其相鄰的闊葉林分，因此可產(chǎn)生更好的分割結(jié)果。通過評價(jià)不同尺度下的分類我們發(fā)現(xiàn)，*優(yōu)尺度參數(shù)受分割時(shí)輸入數(shù)據(jù)層的影響。與其選擇單一的*優(yōu)尺度參數(shù)，我們更建議選擇一定的尺度參數(shù)范圍，這是由于它們在分類精度上擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的相似性。我們相信這些發(fā)現(xiàn)將有助于增強(qiáng)對基于對象的多尺度影像分析的理解，并將該方法拓展到其他領(lǐng)域。雖然在Definiens中尺度參數(shù)的物理意義沒有被明確定義，但它確實(shí)是空間尺度的表征。在本研究中，一定范圍內(nèi)尺度的分類結(jié)果的相似性表明單一尺度的估算并不是問題的關(guān)鍵。在今后的研究中，我們需要探討自動(dòng)確定*優(yōu)尺度參數(shù)范圍的方法。通常情況下，基于對象的分類由三個(gè)基本步驟組成：影像分割、對象特征的提取和基于對象特征的分類。三個(gè)步驟中的每一步都會顯著影響到結(jié)果的精度。例如在我們的研究中，對于基于光譜數(shù)據(jù)的分割、基于LIDAR數(shù)據(jù)的分割和基于光譜數(shù)據(jù)和LIDAR數(shù)據(jù)的協(xié)同分割產(chǎn)生了不同的分類精度；在相同的分割方案中選擇相同的尺度參數(shù)，使用不同的分類特征也產(chǎn)生了不同的分類結(jié)果。在本研究中我們通過計(jì)算分割對象與參考對象的位置與拓?fù)潢P(guān)系的匹配來評價(jià)分割質(zhì)量，并且評價(jià)了分割質(zhì)量對分類精度的影響。我們發(fā)現(xiàn)較高的分割對象與參考對象匹配程度獲得了較高的分類精度，但是，輕微的過分割和欠分割現(xiàn)象不會顯著影響分類結(jié)果。 另外，在本章研究中，我們分別使用分類軟件Definiens、Quinlan'sC5.0和ArcGIS9.2來自動(dòng)實(shí)現(xiàn)影像分割過程、分類過程和精度評價(jià)過程。 ……
遙感技術(shù)在自動(dòng)化森林資源清查中的應(yīng)用研究 作者簡介
柯櫻海，女，1980年11月出生，湖北省十堰市人。武漢大學(xué)學(xué)士，北京大學(xué)碩士。2009年于美國紐約州立大學(xué)環(huán)境科學(xué)與林業(yè)學(xué)院（SUNY ESF）獲得理學(xué)博士學(xué)位。2010-2012年于美國西北太平洋國家實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任研究科學(xué)家，現(xiàn)為首都師范大學(xué)副研究員。主要從事遙感在水文、生態(tài)環(huán)境方面的應(yīng)用研究。近年來，先后參與并完成美國能源部、農(nóng)業(yè)部、美國陸軍工程師團(tuán)項(xiàng)目，參與中歐“龍計(jì)劃”項(xiàng)目，并以第一作者在《Geoscientific Model Development》《Remote Sensing of Environment》《International Journal of Environment》等SCI期刊及國際會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文 8篇。
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