森林植被是構成森林資源的主體,準確識別森林植被的類型可以為森林資源研究和利用奠定基礎。隨著遙感技術的發(fā)展,高空間分辨率數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得樹種分類已經(jīng)可行。然而,傳統(tǒng)的光學遙感僅能描述地物的水平格局,對于單木樹種識別存在很大困難。激光雷達（light detection and ranging,LiDAR）在單木樹種分類中具有巨大的潛力和優(yōu)勢。本研究以東北林業(yè)大學帽兒山實驗林場中林施業(yè)區(qū)的兩塊1O0m×1OOm方形樣地為研究對象。首先,對LiDAR數(shù)據(jù)進行預處理,得到冠層高度模型（canopy height model,CHM）,然后對原始的CHM進行優(yōu)化;之后使用基于區(qū)域截面分析法（region-based hierarchical cross-section analysis,RHCSA）進行單木樹冠分割,然后進行精度檢驗并得到1對1匹配樹冠;再以多光譜遙感CCD（charge coupled device）影像和機載LiDAR為數(shù)據(jù)源,分別基于CCD影像提取光譜特征和紋理共21個特征,基于機載LiDAR數(shù)據(jù)提取高度、強度和樹冠大小共34個特征;然后使用隨機森林方法進行特征篩選,得到優(yōu)化... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感數(shù)據(jù)源
        1.2.2 分類方法
    1.3 研究內(nèi)容和技術路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術路線
    1.4 組織結構
2 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)域概況
        2.1.1 氣候概況
        2.1.2 地形地貌
        2.1.3 森林資源概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預處理
        2.2.1 遙感影像數(shù)據(jù)
        2.2.2 地面參考數(shù)據(jù)獲取
        2.2.3 數(shù)據(jù)預處理
    2.3 本章小結
3 研究方法
    3.1 確定分類系統(tǒng)
    3.2 單木樹冠分割
        3.2.1 CHM優(yōu)化
        3.2.2 單木樹冠分割
    3.3 單木樹種分類
        3.3.1 對象特征提取和篩選
        3.3.2 分類器選擇
        3.3.3 分類方案
        3.3.4 精度檢驗
    3.4 本章小結
4 結果與分析
    4.1 單木樹冠分割結果
        4.1.1 CHM優(yōu)化結果
        4.1.2 單木樹冠分割結果
    4.2 單木樹種分類結果
        4.2.1 隨機森林特征篩選結果
        4.2.2 特征重要性
        4.2.3 多源遙感數(shù)據(jù)在分類中的作用
    4.3 本章小結
結論與討論
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]面向對象的森林植被類型信息提取技術[D]. 田甜.東北林業(yè)大學 2015
[2]高分辨率遙感影像典型地物目標的特征選擇及其穩(wěn)定性研究[D]. 季金勝.上海交通大學 2015
[3]高分辨率遙感影像多尺度分類方法研究[D]. 張博.電子科技大學 2013



本文編號：2895202