落葉松是我國重要的人工用材樹種,其種植面積在人工喬木樹種中排名前十。廣泛種植的落葉松帶來了巨大的經(jīng)濟效益,滿足了人類的用材需求和生態(tài)需求,但落葉松人工林種植面積大、周期長,其空間分布尚不明確。利用遙感技術(shù)精確獲取落葉松人工林的空間分布,對森林經(jīng)營管理、監(jiān)測規(guī)劃和生態(tài)系統(tǒng)功能評價具有重要意義。本文以黑龍江省佳木斯市孟家崗林場和遼寧省撫順市清原滿族自治縣大孤家林場的落葉松人工林為研究對象,基于GF-1和GF-2遙感影像,從不同時相和不同空間尺度兩個方面開展落葉松人工林提取研究。針對孟家崗林場探討紋理特征提取方法和紋理參數(shù)選擇對分類精度的影響,研究多時相多特征綜合及特征優(yōu)選對分類精度的影響,確定適宜的落葉松人工林遙感識別特征。針對大孤家林場探討不同空間分辨率遙感影像光譜特征和紋理特征對落葉松人工林提取的影響,確定適宜空間分辨率。主要結(jié)論如下:（1）基于單時相GF-1影像紋理特征的落葉松人工林提取�；叶裙采仃嚕℅ray Level Co-occurrence Matrix,GLCM）紋理參數(shù)對分類精度影響較大,其中窗口大小對紋理效果的影響最顯著,其次是方向,最后是像元間距。通過對不同方向和不... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

總體研究技術(shù)路線

西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2.1孟家崗林場位置示意圖2.1.2大孤家林場大孤家林場位于遼寧省撫順市清原滿族自治縣大孤家鎮(zhèn)（圖2.2），是首批國家重點林木良種基地，繁育的主要林木良種是日本落葉松。研究區(qū)地理坐標(biāo)為東經(jīng)124°45′58″~125°00′08″，北緯42°15′55″~42°25′01″，地處長白山系龍崗山脈，屬中國遼東地區(qū)中低山地，平均海拔750m，地勢東南高、西北低。大孤家林場屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季特征明顯，春季短促且風(fēng)大，夏季炎熱多雨，秋季涼爽干燥，冬季漫長且寒冷多雪，年平均氣溫4.9℃，年平均降水量700~1000mm，平無霜期約130d。大孤家林場森林總面積為20640hm2，有林地主要分布在南部和北部，而中部分布有大面積的耕地、建設(shè)用地等非林地，非林地面積占總面積的30%。大孤家林場的主要人工針葉樹種類型有落葉松（Larixspp.）、紅松（PinuskoraiensisSieb）、油松（PimustabuliformisCarr.）、樟子松（P.sylvestrismongolica）和赤松（P.densiflora），其中落葉松面積比重最大；次生林以柞樹（Mongolianoak）為主，另有少量的水曲柳（Manchurainash）、胡桃楸（Manchurainwalnut）、黃波羅（Phel-lodendronamurense）和椴樹（Tiliaamurensis）等珍貴闊葉樹種[44]。

2研究區(qū)與數(shù)據(jù)11圖2.2大孤家林場位置示意圖2.2數(shù)據(jù)來源2.2.1遙感影像本文選用高分一號（GF-1）PMS影像和高分二號（GF-2）PMS影像作為遙感數(shù)據(jù)源，以期滿足高分辨率、多時相和多空間分辨率的應(yīng)用要求。高分一號（GF-1）衛(wèi)星于2013年4月26日在酒泉衛(wèi)星發(fā)射基地成功發(fā)射，并于12月30日投入使用，是我國高分辨率對地觀測系統(tǒng)的首顆光學(xué)衛(wèi)星。該衛(wèi)星為太陽同步回歸軌道，軌道高度為645km，軌道傾角為98.0506°。GF-1衛(wèi)星上有2臺2m分辨率全色、8m分辨率多光譜（PMS）相機和4臺16m分辨率多光譜寬幅（WFV）相機，可為林業(yè)、農(nóng)業(yè)、環(huán)境等行業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐，滿足了森林資源調(diào)查、農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測、地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查等應(yīng)用的需求。PMS相機包含了5個波段，WFV相機包含了4個波段，GF-1傳感器各波段信息及衛(wèi)星參數(shù)見表2.1所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]高分辨率多光譜遙感影像森林類型分類深度U-net優(yōu)化方法[J]. 王雅慧,陳爾學(xué),郭穎,李增元,金玉棟,趙俊鵬,周瑤.  林業(yè)科學(xué)研究. 2020(01)
[2]基于高分二號遙感影像樹種分類的時相及方法選擇[J]. 李哲,張沁雨,邱新彩,彭道黎.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2019(12)
[3]太湖流域果樹提取的光譜和紋理特征選擇研究[J]. 姚新華,金佳,徐飛飛,馮險峰,羅明,畢雷雷,陸洲.  中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文). 2019(10)
[4]國產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感影像融合方法比較與評價[J]. 邵亞奎,朱長明,張新,沈謙.  測繪通報. 2019(06)
[5]機載AISA Eagle Ⅱ高光譜數(shù)據(jù)在溫帶天然林樹種分類中的應(yīng)用[J]. 李軍玲,龐勇,李增元,莢文.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(05)
[6]基于激光雷達點云數(shù)據(jù)的樹種分類[J]. 陳向宇,云挺,薛聯(lián)鳳,劉應(yīng)安.  激光與光電子學(xué)進展. 2019(12)
[7]基于隨機森林特征選擇的城市綠化喬木樹種分類[J]. 溫小樂,鐘奧,胡秀娟.  地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[8]基于多光譜影像的森林樹種識別及其空間尺度響應(yīng)[J]. 徐凱健,田慶久,岳繼博,唐少飛.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2018(12)
[9]泰山麻櫟多光譜遙感識別的方法優(yōu)選[J]. 劉曉,王凌,朱西存,韋秋雨,譚振華.  測繪與空間地理信息. 2018(09)
[10]融合遙感影像光譜和紋理特征的礦區(qū)林地信息變化監(jiān)測[J]. 張嵩,馬保東,陳玉騰,吳立新.  地理與地理信息科學(xué). 2017(06)

博士論文
[1]高分辨率遙感森林植被分類提取研究[D]. 李偉濤.北京林業(yè)大學(xué) 2016

碩士論文
[1]撫順市清原地區(qū)主要林業(yè)害蟲調(diào)查及殺蟲劑篩選的研究[D]. 初永為.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于高分辨率遙感影像紋理特征的面向?qū)ο笾脖环诸惙椒ㄑ芯縖D]. 楊盼盼.云南師范大學(xué) 2017
[3]考慮植被季相節(jié)律的高分辨率遙感影像城市森林分類[D]. 任芯雨.南京林業(yè)大學(xué) 2016
[4]南疆盆地主栽林果樹種多尺度紋理特征及分類研究[D]. 岳俊.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015



本文編號：3381255