基于中分辨率TM数据的湿地水生植被提取

利用湿地水生植被生长旺盛、光谱反射较强、光谱信息比较丰富的8月份中分辨率Landsat TM和ETM+多光谱遥感影像,采用面向对象的分类方法,进行野鸭湖湿地水生植被的提取。研究表明:在提取过程中,通过对原始影像进行主成分变换和穗帽变换,将主要信息与噪声分离,不仅减小了数据冗余和波段间的相关性,而且增大了影像上湿地水生植被与其他地物类型光谱和空间信息的差异性,并结合野外水生植被光谱特征分析,选择归一化植被指数NDVI与归一化水体指数NDWI辅助分类,构建特征波段或波段组合,然后,确定适当的隶属度函数和阈值范围,构建分类决策树,完成湿地水生植被的自动分类,提高了影像分割与面向对象分类的精度,取得了较为理想的湿地水生植被提取结果。2002年和2008年两景影像的总体分类精度分别达到86.5%和85.44%,表明中分辨率TM影像可以满足湿地水生植被提取的需要,又因为其具有较高的波谱分辨率、极为丰富的信息量、相对较低的价格、长时间序列,可以作为近20a湿地水生植被提取和动态变化监测的主要数据源。     

基于环境星与MODIS时序数据的面向对象森林植被分类

林区地形复杂、植被分布无序,且森林植被光谱信息相近,因而森林二级类型边界的确定成为土地覆盖遥感分类的难点。选择吉林省东部山区为研究区,以环境星影像(HJ-1 CCD)和中等分辨率成像光谱仪(MODIS)时序数据为基础,采用面向对象的分类方法进行森林植被类型的提取。分类特征参数主要选取了HJ-1 CCD的光谱和纹理特征,以及MODIS时序数据的物候特征。研究区总体分类精度为91.5%,Kappa系数为0.88,森林二级类型的分类精度均较高,其中落叶阔叶林的制图精度达到了97.1%。所用的面向对象分类方法与未加入物候特征的面向对象分类方法相比,森林二级类型的分类精度得到大幅度提高。     

基于知识库的像斑光谱向量相似度土地覆盖变化检测方法

土地利用/覆盖变化检测是国内外全球化进程研究的重要内容,选择适当的变化检测方法对西北地区土地利用/覆盖变化进行研究在"生态十年项目"中具有重要的意义。选择西北地区具有典型代表性的TM轨道号134033区域作为变化检测方法验证的试验区,采用2005和2010年两期Landsat TM影像,在e Cognition Developer 8.64软件支持下,采用基于像斑的光谱特征特征向量相似度方法进行变化检测,并利用2010年土地覆盖数据作为先验知识库对变化区域分类,提取土地利用/覆盖变化信息,并对变化结果进行定量分析。结果表明,采用基于像斑的光谱特征特征向量相似度方法对于试验区的土地利用/覆盖变化制图具有检测快速、检测精度高等优点,适合试验区以及整个西北地区的土地利用/覆盖变化的检测。最终采用该方法以及分类后比较法获得了西北地区2000—2010年近10年的土地利用/覆盖分类图。     

面向对象的优势树种类型信息提取技术

森林植被优势树种类型信息的提取是遥感影像分类中的难点.面向对象分类方法是用高空间分辨率遥感数据实现精确类型信息提取的新方法.本文以2013年Quickbird影像作为基础数据,选择福建省三明市将乐林场为研究区,采用面向对象多尺度分割方法提取耕地、灌草地、未成林造林地、马尾松、杉木和阔叶树等类型信息.分类特征融合植被的光谱、纹理和多种植被指数3类特征信息,建立类层次结构,对不同层次分别用隶属度函数和决策树分类规则,最终完成分类,并与只用纹理与光谱特征相结合的方法进行对比.结果表明:融合纹理、光谱、多种植被指数的面向对象的分类方法提取研究区优势树种类型信息的精度为91.3％,比只用纹理和光谱的方法精度提高了5.7％.     

基于对象特征的山东省丘陵地区多时相遥感土地覆被自动分类

对于基于像元的土地覆被分类来说,植被的分类是难点。使用多时相面向对象分类方法可以较好的解决这个问题。以山东省烟台市丘陵地区为研究区,采用Landsat TM(Landsat Thematic Mapper remotely sensed imagery)、DEM(Digital Elevation Model)、坡度、坡位、坡向等多种数据,利用基于对象特征的多时相分类方法对研究区进行土地覆盖自动分类。首先对影像进行多尺度分割并检验分割结果选取合适的分割尺度,然后分析对象的光谱、纹理、形状特征。根据各类地物的光谱特征、地理相关性、形状、空间分布等特征,明确类别之间的差异。建立决策树使用隶属度函数进行模糊分类,借助支持向量机提高分类精度。研究结果表明,通过使用多时相影像采用面向对象分类方法,相对于传统的基于像素的分类可以明显提高分类精度,尤其是解决了乔灌草的区分问题。     

基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法.以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草).通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择.最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13％.在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析.结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9％和23.3％;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著.     

基于无人机影像与面向对象-深度学习的滨海湿地植物物种分类

明确滨海湿地植物物种类型及其分布状况是实现滨海湿地精细化生物多样性监测的基础,对于滨海湿地的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。本研究以无人机可见光遥感影像为基础数据源,在定量分析最优分割尺度与最优分类特征组合的基础上,应用面向对象-U-net深度学习方法对闽江河口湿地植物物种类型进行分类,并与K最近邻、决策树、随机森林和贝叶斯分类方法进行精度对比分析,以期为滨海湿地植物物种遥感精细分类与生物多样性保护管理提供方法借鉴与科学参考。研究结果表明,利用面向对象-U-net深度学习方法提取不同滨海湿地植物物种类型的分类精度可达95.67%,总体精度较其他分类方法提高6.67%–13.67%, Kappa系数提高0.12–0.31,且分类整体性好。此外,实现植物物种光谱特征、形状特征、纹理特征与高度特征的最优特征选择对于有效提高湿地植物物种信息分类精度具有重要作用,应用最优分割尺度实现影像分割可提高整体分类效率。     

基于稳定像元的决策树分类后比较法在林地变化检测中的应用

林地是森林资源的载体和重要组成部分。如何准确快速地获取林地变化信息,对森林资源的监测管理具有重要的意义。本研究以伊春市为试验区,采用稳定像元筛选以提高决策树分类中的训练样本的可靠性,从而提高决策树分类后比较法得到的林地分类精度和变化检测精度。结果表明:与传统的决策树分类后比较法相比,改进的决策树分类后比较法的变化检测精度提高了4.01%,且能提高阴影、薄雾、耕地等区域的检测精度,用于林地变化检测更加可靠。     

环境灾害遥感小卫星在辽河三角洲湿地景观制图中的应用

及时、准确地获得湿地的空间分布,对湿地的动态监测、保护与可持续利用具有重要的意义.环境灾害遥感小卫星星座A、B星(HJ-1A/1B星)是我国自主发射的陆地资源监测卫星,可为湿地类型的提取提供新的遥感影像数据源.本文通过对比我国环境灾害遥感小卫星CCD相机影像（HJ CCD）数据与Landsat TM5影像数据获取的湿地景观类型图的分类精度和各景观类型面积,验证和探究了HJ CCD数据在湿地景观动态变化监测中的适用性和应用潜力.结果表明：HJ CCD数据在地物识别分类方面可完全替代Landsat TM5数据;在实时动态监测方面,HJ CCD数据获取周期仅为2 d,优于Landsat TM5数据（16 d）.     

基于决策树的科尔沁沙地土地利用/覆盖变化监测

以科尔沁沙地西缘内蒙古翁牛特旗为对象,利用3个时相(1989、1999和2007年,分别表示三北防护林体系工程建设近10年、20年和30年)Landsat ETM/TM数据,采用决策树分类方法对该区土地利用/覆盖动态变化进行监测.结果表明:基于决策树分类方法进行遥感影像分类的总体精度能达到89.4%以上,Kappa系数达到0.84以上;近20年,草地和耕地是主要土地利用类型(两项合计占64%以上),林业用地比重为4.8%～5.3%,面积较少;各土地类型面积变化大小依次为耕地>未利用土地>林地>居民及建设用地>水域>草地.     

四川省峨眉山森林植被垂直分布的初步研究

本文对四川省峨眉山森林植被的垂直分布特点进行了初步研究。文中,采用数量分类的方法,结合对群落生态外貌特点和区系组成的分析,以及群落所处海拔高度,划分出森林植被的垂直带如下：1．常绿阔叶林带 1900米以下;2．常绿、落叶阔叶混交林带 1500米至2000米;3．针阔混交林带 2000米至2500米;4．寒温性针叶林带 2500米至3099米。     

陕西省化龙山森林植被垂直分布的初步研究

 本文对陕西省化龙山植被的垂直分布特点进行了初步研究。文中采用了数量分类结合对群落生态特点及区系组成的分析,划分出森林植被垂直带如下：常绿、落叶阔叶混交林带,海拔1600m以下;落叶阔叶林带,海拔1600—2200m;亚高山针叶林带,海拔2200—2917m。     

江苏省植被区划

 本文简要论述江苏省自然环境特点和植被地理分布规律,并探讨了植被区划的原则与依 据。笔者认为：该省原为我国森林分布地区,所以森林植被应是植被区划的重要依据,农作物植被似不宜作为区划的依据。由于江苏面积较小,而且现存自然植被占地太小,故区划只分三级。制订的江苏植被区划系统,包括2个植被区域、3个植被地带和10个植被区,并分别作了简要叙述。     

浙江天童国家森林公园景观的遥感分类与制图

利用Landsat-TM多时相数据,采用非监督分类方法,对浙江省天童国家森林公园的景观进行分类。并利用野外实地调查的数据进行检验和校正。结果表明,天童国家森林公园范围内的景观可分为常绿阔叶林、成熟常绿阔叶林、次生常绿-落叶阔叶林、山脊常绿-落叶阔叶林、谷地常绿-落叶阔叶林、林缘灌丛、次生灌丛、针叶林(杉木)、竹林、生长作物的农田／菜园地、旱地、裸土、居住区、水体14个类型,这14个景观类型,根据植物群落学分类的群落复合体(cammunity complex)和群落复合体的地-综合群落学(Geo-synsociology)的方法,归并为山坡常绿阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、人工林(针叶林、竹林)、农田、水体、居住区6个景观单元。在景观分类和合并的基础上,对天童国家森林公园的景观进行了制图。     

Late-Glacial and Postglacial Vegetation and Associated Environment in Jianghan Plain

Pollen percentage and influx diagrams were prepared from two cores in Jianghan Plain, and studied by means of Fuzzy cluster and radiocarbon dating. This paper reports that there was a cool-temperate evergreen coniferous forest in late-glacial epoch, representing that the climate was cold and wet. In Holocene, the hypsithernaal interval took place about 9100–3500 year B. P. and the maximum was about 8000 year ago. At that time, the vegetation, was that of an evergreen and deciduous broad-leaf mixed forest, and the climate was warmer and damper than that of present. It also shows that the history of vagetational development and climate chenges in this area in the past 21900 years can be divided into five stages: (1). During 21000--10000 year B. P., the vegetation was one of the cool-temperate evergreen coniferous forest, dominated by Abies. The climate was cold and wet. (2) During 10000–9100 year B. P., the vegetation was that of the coniferous and deciduous broad-leaf mixed forest, consisting of Pinus. Quercus, Ulmus and Liquidambar, with a mild and cool climate. (3) During 9100–3500 year B. P., the mixed forest of evergreen and deciduous broad-leaf was predominant, consisting of Cyclobalanopsis, Fagus, Castanopsis, Castanea, Pterocarya, Quercus and Ulmus. The palaeoecological environment was warm and damp. (4) During 3500–2400 year B. P., there was deciduous broad-leaf, consisting of Quercus, Pterocarya, Liquidambar. and Pinus. The climate was droughter and cooler than that of stage(3). (5) During 2400 year B. P. to present, the broad-leaf forest, consisting of Quercus, Fagus, Liqui-dambar and Castanea, was dominant. The climate was warm and damp.     

黄岗山西北坡森林垂直带群落特征及区系分析

为研究森林垂直带的群落组成特征及其植物地理区系成分,于黄岗山西北坡从低海拔至高海拔设置5个群落带,依次为常绿阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、针阔混交林、针叶林、中山苔藓矮曲林。通过统计分析,结果显示,黄岗山垂直带森林具有典型的中亚热带地带性植被特点,以常绿阔叶树和常绿针叶树为主要优势种;种的相似性指数表明,不同植被群落间物种组成具有较大的差异性,同时也说明黄岗山森林丰富的物种多样性;植物区系地理成分复杂多样,以热带成分为主,并具有由热带向温带过渡的性质。     

利用MODIS数据评估冷冻灾害对广东植被的损害

2008年初我国南方地区发生的极端冷冻灾害对植被造成了极大破坏。以广东为例,利用MODIS数据,对比分析了受损植被与正常植被的NDVI变化;利用ISODATA非监督分类方法提取受损植被分布信息,借助90m SRTM DEM数据研究受损植被与地形因子的关系,发现广东植被受损严重,受损植被总面积达19 011.06 km²。受损植被受海拔高程、坡度、坡向等地形因子影响较大;受损植被主要集中于海拔大于400 m,坡度小于15°的阴坡区域;通过MODIS土地覆盖图与受损植被的复合分析,研究了该地区受损植被的类型,发现受损植被以常绿阔叶林、混交林、落叶阔叶林、灌丛、落叶针叶林及常绿针叶林为主。     

三峡库区不同植被类型土壤养分特征

通过三峡库区8个植被类型370个样地的群落调查和土壤分析,研究了不同植被类型、土壤类型、海拔对表层土壤有机质及全氮、速效磷、速效钾含量的影响.结果表明:(1)三峡库区不同植被类型土壤有机质、全氮平均含量规律为阔叶林＞竹林＞针叶林＞灌丛＞草丛,森林土壤有机质及全氮平均含量丰富;速效磷平均含量表现为草丛＞落叶阔叶林＞灌丛＞暖性针叶林＞常绿落叶阔叶混交林＞温性针叶林＞竹林＞常绿阔叶林,草丛与其他植被类型差异显著;速效钾平均含量表现为常绿落叶阔叶混交林＞落叶阔叶林＞灌丛＞针叶林＞竹林＞草丛＞常绿阔叶林,竹林、草丛、常绿阔叶林与常绿落叶阔叶混交林、落叶阔叶林、灌丛、针叶林差异显著.(2)不同土壤类型养分含量差异显著,黄棕壤中有机质、全氮含量高,分别为6.83%、0.44%,紫色土中速效磷含量高,达到54.24mg/kg.(3)随海拔升高,有机质、全氮含量呈明显增加趋势,速效磷、速效钾含量变化趋势不明显.     

广东省自然植被类型划分的探讨-针叶林

广东省自然植被分类系统的建立,是借助包括地理信息系统（ＧＩＳ）、全球定位系统（ＧＰＳ）与遥感（ＲＳ）等３Ｓ技术来绘制数字化植被类型分布图的基础,我们提出的广东省自然植被的分类方案及阿拉伯数字编码植被类型的方法,是在前人有关广东省植被分类的各种不同观点的基础上的一种探索,初步将广东陆生植被划分为５个植被型组,即针叶林、阔叶林、竹林、灌丛、草丛;并详细探讨针叶林植被型组的分类系统,将其划分为２个植被型