摘要：为获得适用于高山峡谷地区遥感图像地形校正的方法,以滇西高山峡谷地区为研究区,在6景Landsat-5TM图像和sRTM-1数据的基础上,采用C校正、Teillet-回归、sCs+C校正、Minnaert校正、b校正和VECA校正进行对比实验。从目视效果看,C校正、Teillet-回归、b-II校正和VECA校正结果的亮度与校正前基本一致;在地形阴影严重地区,sCs+C校正出现过校正,b-I校正出现校正不足,Minnaert校正结果较暗且像元值为空,C校正和VECA校正出现彩色合成异常。从标准差看,Teillet-回归、b-I校正和b-II校正结果的标准差小于校正前;Minnaert校正结果的标准差大于校正前;C校正和VECA校正在TM1-3和高太阳高度角TM4上校正结果的标准差小于校正前,在TM5、TM7和低太阳高度角TM4上校正结果的标准差大于校正前;sCs+C校正在TM1-3、TM4和高太阳高度角TM7上校正结果的标准差小于校正前,在TM5和低太阳高度角TM7上校正结果的标准差大于校正前。从分散指数看,b-II校正在31个波段上的分散指数最小,占波段总数的86.11%。结果表明:C校正、sCs+C校正、Minnaert校正、b-I校正和VECA校正不宜用于高山峡谷地区遥感图像的地形校正;Teillet-回归和bII校正可用于高山峡谷地区遥感图像的地形校正,相比之下,b-II校正的效果优于Teillet-回归。

摘要：为探讨基于归一化燃烧率(Normalized burn ratio,NBR)的森林火灾火烧迹地识别规则在我国森林火灾火烧迹地识别中的可用性和适用性,以2006年云南省安宁市"33;29"重大森林火灾场景为火烧迹地识别规则试验区,以2013年云南省大理市下关镇和2015年云南省昆明市石林县2起森林火灾场景为火烧迹地识别规则检验区,对基于森林火灾前后不同Landsat遥感影像像对NBR的9条火烧迹地识别规则进行火烧迹地识别对比研究。结果表明:1)阈值为0.2~1.2的识别规则适用于安宁和大理的森林火灾研究;2)美国地质勘探局和美国农业部林业局提供的差值归一化燃烧率(difference Normalized Burn Ratio,dNBR)参考阈值范围,应用于云南的森林火灾研究需要根据实际情况调整;3)以火灾发生的时间为基准,遥感影像成像时间越接近发生火灾时间的像对获得的dNBR,用阈值规则识别为火烧迹地的像元数越多。4)安宁和石林森林火灾识别的像元数量出现大幅变化与气温、降水量、植被长势等因素相关,植被长势越好识别的像元数越多。5)在固定识别规则阈值最小范围情况下,随着最大阈值范围的增加,识别像元数量变化较小。

摘要：基于坡度匹配模型,对香格里拉和高黎贡山两景Landsat5 TM影像,分别利用地理学、林业资源调查、阴影形成原理、成像太阳方位角和成像太阳天顶角5种不同阴阳坡划分方法求出相关参数对TM影像进行地形校正。结果表明:从视觉分析上看,校正后图像的立体感降低,在一定程度上消除了地形的影响。从阴阳坡均值上看,校正前阳坡和校正后阳坡均值相同,说明地形效应对阳坡几乎无影响;B划分校正结果各波段阴阳坡亮度均值差范围最小,表明B划分校正效果最好。从直方图上看,校正后减弱了地形效应,遥感图像的直方图近似正态分布;从直方图细节上比较,B划分校正结果最好。从变异系数上分析,校正后影像变异系数值相对校正前均有所减小,D划分在各波段上CV值最小,说明D划分校正结果最好。因此,经过地形校正能够消除影像大部分地形效应的影响;地形效应对阳坡亮度值影响不大,校正后的影像能较好地保持研究区地物在各波段上的光谱特性;比较5种阴阳坡划分方法地形校正结果,林业资源调查阴阳坡划分的校正效果最佳,其次为成像太阳天顶角、地理学、成像太阳方位角、地形阴影形成原理。

摘要：对遥感图像归一化地形校正模型的研究进行了回顾和总结。归一化模型包括二阶校正模型、地形均衡模型和坡度匹配模型3种方法。在云南省香格里拉县的TM遥感图像和DEM支持下,采用3种方法进行了校正对比实验。结果表明,3种方法中坡度匹配模型校正效果最好。对归一化地形校正模型今后可能的研究方向提出了建议。

摘要：为更有效地经营管理云南松天然次生林,在云南省云南松主要分布区的昆明市、楚雄州设置55块云南松天然次生林标准地,从中随机抽取33块作为建模数据,剩余22块作为模型校验数据,采用逐步回归剔除法和BP神经网络建模法,建立林分生长模型。结果表明,使用逐步回归剔除法建立的平均胸径生长模型、平均树高生长模型、蓄积量生长模型总体拟合精度在89.22%-95.52%之间,校验精度在81.09%-94.15%之间;使用BP神经网络建立的各林分生长模型总体拟合精度在90.01%-98.62%之间,校验精度在92.63%-95.68%之间。可见BP神经网络所建立的林分生长模型精度较高,可为同类森林的经营管理提供参考。