森林以其豐富的資源和強(qiáng)大的制氧功能,為人類提供了賴以生存的基礎(chǔ),它的健康生長對(duì)于人類社會(huì)的良好發(fā)展起著重要的作用。對(duì)森林蓄積量的快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的掌握對(duì)于森林資源管理和經(jīng)營有著重要的指導(dǎo)作用。本文以GF-1衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,利用中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心公布的2013年高分一號(hào)定標(biāo)參數(shù),對(duì)覆蓋研究區(qū)的一景16m多光譜影像進(jìn)行了輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、影像裁剪等預(yù)處理。通過對(duì)遙感影像的光譜信息、紋理信息、地形信息等的提取和選擇,利用主成分分析、偏最小二乘和隨機(jī)森林方法分別構(gòu)建森林蓄積量估測(cè)模型,研究估測(cè)了實(shí)驗(yàn)區(qū)覆蓋范圍的森林蓄積量。通過對(duì)研究區(qū)大范圍和個(gè)別小班的蓄積量估測(cè)精度分析,探究了各方法的優(yōu)劣,得到如下結(jié)論:（1）良好的影像預(yù)處理結(jié)果對(duì)于后期的森林蓄積量估測(cè)具有重要的意義。（2）加入紋理信息作為森林蓄積量估測(cè)因子具有顯著的作用,比單純使用光譜信息和地形信息作為森林蓄積量估測(cè)因子的估測(cè)結(jié)果具有更高的精度,不加入紋理信息的主成分估測(cè)全局結(jié)果精度為84.3%,加入紋理信息的結(jié)果精度為87.3%。（3）在森林蓄積量估測(cè)的全局結(jié)果精度中,隨機(jī)森林方法的森林蓄積量估測(cè)精度最高,達(dá)88.2%;偏... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GF-1原始衛(wèi)星影像

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9圖 2.2 八面通林業(yè)局小班面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)是 2014 年森林資源調(diào)查二類調(diào)查樣地?cái)?shù)據(jù)，樣地采用大小為 0.06 的方形布設(shè)，樣地間隔為1km*1km或2km*1km不等，樣地坐標(biāo)采集點(diǎn)位于樣地中心地?cái)?shù)據(jù)通過外業(yè)調(diào)查，采用手持 DPI 進(jìn)行定位和記錄信息。樣地屬性調(diào)查因子包括類、樹種組成、優(yōu)勢(shì)樹種、郁閉度、每公頃蓄積量、林型、平均樹高、平均胸徑、、海拔、坡度、坡向、坡位等。實(shí)驗(yàn)區(qū)覆蓋范圍共有二類樣地 1099 塊，其中有林地地為 751 塊。如圖 2.3 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于最優(yōu)特征空間構(gòu)建的隨機(jī)森林算法在WorldView-2影像分類中的適用性研究[J]. 叢佃敏,趙書河,李嫻,莊喜陽.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(31)
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[3]基于隨機(jī)森林模型的陸地衛(wèi)星-8遙感影像森林植被分類[J]. 張曉羽,李鳳日,甄貞,趙穎慧.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
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[6]基于landsat 8OLI的黔中馬尾松蓄積量估測(cè)模型研究[J]. 蔣維成,譚偉.  綠色科技. 2015(11)
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[8]基于隨機(jī)森林回歸的不同齡組思茅松人工林生物量遙感估測(cè)[J]. 孫雪蓮,舒清態(tài),歐光龍,張博,胥輝.  廣東農(nóng)業(yè)科學(xué). 2015(15)
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[10]淺談森林與人類未來資源的關(guān)系[J]. 黃東飛.  民營科技. 2015(05)

碩士論文
[1]森林蓄積量估測(cè)遙感影像比值波段和紋理信息選擇研究[D]. 高陽.西安科技大學(xué) 2014
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林蓄積量估測(cè)[D]. 劉帥.浙江農(nóng)林大學(xué) 2014
[3]黑龍江穆棱市林業(yè)局森林蓄積量估測(cè)模型研究[D]. 李靖.北京林業(yè)大學(xué) 2012
[4]基于TM數(shù)據(jù)的森林蓄積量估測(cè)模型研究[D]. 于楠楠.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3514724