發(fā)布時間：2021-04-07 08:52

　　近十幾年來,南疆環(huán)塔里木盆地已經(jīng)發(fā)展成為我國特色林果的主產(chǎn)區(qū),是新疆農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民增收的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。以地面調(diào)查為主的傳統(tǒng)森林資源調(diào)查方式,費(fèi)時、耗力、成本高及周期長；以多光譜遙感為輔的資源調(diào)查難以區(qū)分樹種,不能滿足南疆林果產(chǎn)業(yè)工程信息化管理發(fā)展的需要。而高光譜遙感數(shù)據(jù)具有窄波段、多通道以及圖譜合一的優(yōu)點(diǎn),為準(zhǔn)確地探測具有細(xì)微光譜差異的不同樹種類別提供了可能。本文以國產(chǎn)HJ-1A衛(wèi)星的高光譜數(shù)據(jù)（Hyper-Spectral Imager, HSI）為數(shù)據(jù)源,以新疆阿克蘇地區(qū)溫宿縣周邊大面積人工栽植的蘋果（Malus pumila Mill）、核桃（Juglans regia Linn）、束（Ziziphus zizyphus Mill）3種果樹為研究對象,采用不同的去噪方法和降維方式對高光譜影像進(jìn)行處理,開展了基于特征空間和基于光譜空間的經(jīng)濟(jì)林樹種識別研究,拓展了國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域,以期為南疆主栽經(jīng)濟(jì)林樹種的遙感監(jiān)測識別和經(jīng)濟(jì)林資源信息的管理提供科學(xué)依據(jù)。所得主要結(jié)論如下：（1）基于波段選擇的南疆主栽經(jīng)濟(jì)林樹種識別研究表明：HJ-1A衛(wèi)星HSI數(shù)據(jù)篩選出的敏感波段集中在紅光和近紅... 

【文章來源】：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１硏究區(qū)位蓋示意圖??Ｆｉｇ－２－ｌ?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｉ＊ｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２數(shù)據(jù)來源??

新爾農(nóng)業(yè)大學(xué)碩±學(xué)位論文??取的樣方進(jìn)行每木檢尺調(diào)查，針對典型樣地的主要調(diào)查因子包括樹種、樹齡、株行距、??樹高、冠幅、地被物、基徑、枝下高、樣株數(shù)等，研究區(qū)典型樣方分布如圖２－３所示。??Ｉ?Ｊ?適盈；?ｒ?ｊ＇＼?Ａ．?Ｉ??Ｉ；?ｉ謂??ｕＩＩ?ＩＩＩ備’戶?Ｖ－：Ｘ＿?Ｊ?山＾??圖２－３研究醫(yī)典型祥方分布圖??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｓａｍｐｌｅ?ｇｒｏｕｎｄ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２．３研究區(qū)主栽械種冠層光湛數(shù)據(jù)獲取??光譜測量儀器采用美國ＡＳＤ公司生產(chǎn)的手持式看Ｐ外光譜福射儀（ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ??ＨａｎｄＨｅｉｄ）?，?２０１４年…月對研究區(qū)相同立地條件下生長健康的３種主栽果樹樹種（蘋??果、核桃、紅專）進(jìn)行冠層光譜測定。蘋果樣地６塊，每塊樣地Ｈ？１２巧樣株，核桃??樣地５塊，每塊樣地１２？１３棵樣株，紅夢樣地５塊，每塊樣地１２？ｎ棵樣襪，研究區(qū)??光譜樣地分布如圖２－４所示。??選擇晴朗且無云無風(fēng)的天氣條件，在太陽高度角變化不大的正午時段（北京時間??１２：００￣１６：００）對光譜樣地巧選取的典型樣株的冠層光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行測量。測得的光??譜反射率數(shù)據(jù)在剔除異常值的基礎(chǔ)上，對單一樹種的陰、陽面分別取均值，得到單一樹??種的光譜反射率曲線。??１５??

新爾農(nóng)業(yè)大學(xué)碩±學(xué)位論文??取的樣方進(jìn)行每木檢尺調(diào)查，針對典型樣地的主要調(diào)查因子包括樹種、樹齡、株行距、??樹高、冠幅、地被物、基徑、枝下高、樣株數(shù)等，研究區(qū)典型樣方分布如圖２－３所示。??Ｉ?Ｊ?適盈；?ｒ?ｊ＇＼?Ａ．?Ｉ??Ｉ；?ｉ謂??ｕＩＩ?ＩＩＩ備’戶?Ｖ－：Ｘ＿?Ｊ?山＾??圖２－３研究醫(yī)典型祥方分布圖??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｓａｍｐｌｅ?ｇｒｏｕｎｄ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅａ??２．２．３研究區(qū)主栽械種冠層光湛數(shù)據(jù)獲取??光譜測量儀器采用美國ＡＳＤ公司生產(chǎn)的手持式看Ｐ外光譜福射儀（ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ??ＨａｎｄＨｅｉｄ）?，?２０１４年…月對研究區(qū)相同立地條件下生長健康的３種主栽果樹樹種（蘋??果、核桃、紅專）進(jìn)行冠層光譜測定。蘋果樣地６塊，每塊樣地Ｈ？１２巧樣株，核桃??樣地５塊，每塊樣地１２？１３棵樣株，紅夢樣地５塊，每塊樣地１２？ｎ棵樣襪，研究區(qū)??光譜樣地分布如圖２－４所示。??選擇晴朗且無云無風(fēng)的天氣條件，在太陽高度角變化不大的正午時段（北京時間??１２：００￣１６：００）對光譜樣地巧選取的典型樣株的冠層光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行測量。測得的光??譜反射率數(shù)據(jù)在剔除異常值的基礎(chǔ)上，對單一樹種的陰、陽面分別取均值，得到單一樹??種的光譜反射率曲線。??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]國內(nèi)外星-空-地遙感數(shù)據(jù)地面應(yīng)用系統(tǒng)綜述[J]. 肖政浩,汪大明,溫靜,方洪賓,胡玉新,許寧.  地質(zhì)力學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[2]基于SAM算法的遙感影像濕地植被分類[J]. 李明澤,張培贏.  森林工程. 2015(02)
[3]結(jié)合光譜圖像技術(shù)和SAM分類法的甘藍(lán)中雜草識別研究[J]. 祖琴,張水發(fā),曹陽,趙會義,黨長青.  光譜學(xué)與光譜分析. 2015(02)
[4]基于最佳波段組合的高光譜遙感影像分類[J]. 譚玉敏,夏瑋.  測繪與空間地理信息. 2014(04)
[5]改進(jìn)的OIF和SVM結(jié)合的高光譜遙感影像分類[J]. 張磊,邵振峰.  測繪科學(xué). 2014(11)
[6]高光譜遙感在植被分類中的研究[J]. 王筱君.  礦山測量. 2014(01)
[7]基于葉片-冠層-大氣耦合的植物星上光譜特性模擬分析[J]. 佃袁勇,方圣輝.  國土資源遙感. 2013(03)
[8]基于TM影像植被信息提取研究[J]. 黃青霞,李向新,楊莉.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2013(14)
[9]Hyperion高光譜影像波段選擇方法比較研究[J]. 孫華,鞠洪波,張懷清,林輝,劉華,凌成星,符利勇.  紅外. 2013(02)
[10]新疆特色林果業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題及對策[J]. 羅萬杰.  新疆農(nóng)墾科技. 2012(08)

博士論文
[1]高光譜圖像的分類技術(shù)研究[D]. 何同弟.重慶大學(xué) 2014
[2]基于高光譜數(shù)據(jù)的果樹理化性狀信息提取研究[D]. 邢東興.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于冠層光譜的南疆盆地主栽果樹樹種識別有效波段選擇研究[D]. 閆曉勇.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于混合像元分解方法的MODIS森林類型識別研究[D]. 陳利.中南林業(yè)科技大學(xué) 2014
[3]基于光譜匹配的高光譜識別技術(shù)研究[D]. 葉凡.成都理工大學(xué) 2013
[4]Hyperion影像森林植被分類方法與應(yīng)用研究[D]. 董連英.吉林大學(xué) 2013
[5]基于葉片非成像高光譜數(shù)據(jù)樹種分類[D]. 褚西鵬.浙江農(nóng)林大學(xué) 2012
[6]基于HJ-1A星HSI高光譜數(shù)據(jù)的植被分類研究[D]. 陳丹.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[7]高光譜遙感在森林樹種識別中的應(yīng)用[D]. 王志輝.浙江農(nóng)林大學(xué) 2011
[8]基于Logit模型的混合像元分解綠地覆蓋提取[D]. 薛春燕.南京林業(yè)大學(xué) 2011
[9]基于葉片和冠層級別的高光譜城市樹種識別[D]. 何詩靜.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[10]多角度高光譜遙感森林類型分類方法研究[D]. 李小梅.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2010



本文編號：3123186