摘要：森林郁闭度是我国森林资源二类调查中的重要林分因子之一,为探索高分一号影像在森林郁闭度定量估测的可行性,以内蒙古自治区东北部柴河林业局为研究区,基于GF-1 PMS多光谱影像和DEM数据,以纹理特征、光谱信息和地形因子为自变量,采用k-最近邻法(k-Nearest Neighbor,k-NN)、稳健估计以及偏最小二乘法3种方法构建研究区域的森林郁闭度估测模型,辅之以二类调查小班数据和现地实测数据进行模型精度评价。结果表明:1)3种郁闭度估测方法的应用效果均能满足实际需求,这说明GF-1 PMS多光谱影像在森林郁闭度定量估测方面具有一定的潜力;2)k-NN法和稳健估计的实际应用效果明显优于偏最小二乘法,且2种模型的估测精度均>80%;3)3种郁闭度估测稳定性分析,结果显示k-NN法稳定性较好,而稳健估计法和偏最小二乘法估测模型不稳定。

摘要：为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。

摘要：以三峡库区为例,利用森林资源一类清查数据和TM遥感影像为基础数据,分析了遥感因子和地形因子与森林郁闭度的定量关系,在此基础上,利用逐步回归、最小二乘回归、主分量回归和偏最小二乘回归构建了郁闭度定量估测模型。结果表明,TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、TM7/3、TM4*TM3/TM7、亮度和湿度9个因子与森林郁闭度具有极显著相关,可以作为建模的自变量;所建4种森林郁闭度估测模型的各项统计指标差异不显著,但检验结果反映最小二乘回归模型效果略差;从参数可解释性和模型实用性角度考虑,主分量回归和偏最小二乘回归方法具有普遍的推广意义。本研究为今后森林郁闭度定量估测提供了一定的理论依据,也为其它基于遥感信息估测模型的建立提供了可行方法。

摘要：郁闭度是重要的森林调查因子,在森林资源调查与相关经营管理中具有极其重要的意义。文章探讨了郁闭度的概念与内涵,系统总结了郁闭度的调查与测定方法,为林业生态生产经营提供参考。

摘要：为了研究土壤重金属污染对森林郁闭度遥感估算数据产生的影响设计影响分析实验,选择适宜的森林作为实验环境,并分析实验环境的地理位置、气候以及林业资源。准备实验材料,并将重金属污染源萃取调制成为溶液状态,与样本土壤充分搅拌投放到实验环境中。运用安装的遥感设备估算森林郁闭度,并检验不同土壤重金属污染环境下,郁闭度遥感估算数据的精度和准确率。通过检验得出影响分析实验的实验结论:相比较而言存在污染比不存在污染的估算误差高0.09,且土壤重金属污染程度越高,对森林郁闭度遥感估算数据的影响越大。

摘要：森林郁闭度是森林资源调查和监测工作的关键因子,如何实现客观、准确的自动化估算具有重要生产和实践意义。以杭州市余杭区为试验区,采用地面调查样地数据为训练数据,开展了基于遥感数据云平台(GEE)与机器学习的森林郁闭度自动化估算研究,并与常规多元回归方法进行了比较分析。结果表明,以GEE提供的Landsat 8数据测算的植被指数为预测因子,通过分类回归树、支持向量机等机器学习算法,可以实现森林郁闭度的准确监测,而传统多元回归分析方法精度较低无法满足生产业务要求。本研究开展的工作可在不需要本地的数据存储与计算能力的情况下,实现大范围森林郁闭度的快速自动化估算,具有广泛的推广价值。

摘要：在林业调查设计工作中应用无人机,可实现区域内定点飞行拍摄,有助于完成森林资源调查任务,更能帮助管理者全面掌握各类植物覆盖因子,为后续营造林管理和森林资源保护奠定坚实基础。基于此,从数据收集与测绘、数据处理、数据验证等方面总结林业调查设计工作中无人机的应用方法,并分析提出进一步提高无人机在夜间和恶劣天气条件下的应用精准性等应用发展趋势,以促进智慧林业发展。

摘要：以香格里拉市为研究区,基于2006年TM遥感影像和2006年森林资源规划设计调查数据,以小班各遥感因子为自变量,每个小班的郁闭度为因变量,对香格里拉高山松林按区分立地质量等级和不区分地位级2种策略建立郁闭度神经网络遥感反演模型,并进行精度评价。基于小班平均高和平均年龄建立的地位级表将立地质量等级划分为好、中、差3种类型。研究结果表明,红外、近红外、植被指数和第一主成分等遥感因子对郁闭度的解释能力较强;从模型独立样本验证结果得出,不区分地位级郁闭度估测精度为67.64%,区分地位级后,好、中、差3种立地类型的郁闭度估测精度分别为74.14%、75.32%、72.38%,区分立地质量类型模型的精度优于不区分地位级模型的精度。

摘要：随着美国SA政策的取消,GPS12C/GPS12XLC—美州豹(以下简称GPS)的单机定位精度从100m降至15m左右。由于GPS的PHASETRAC12TM向位跟踪,多星定位技术,其定位精度更高。但是,在森林调查时使用GPS定位,其精度的高低与森林的郁闭度大小、GPS启动方法和定位时间有关。文章将乌玛林业局森林调查GPS定位实验结果,以及运用数理统计的方法进行整理分析,确定科学合理的启动方法,定位时间及其定位精度,为今后准确合理使用GPS奠定了基础。