基于RS的森林资源变化信息提取研究

基于遥感的森林覆盖变化分析森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、调节气候、提供生态服务以及保障生物多样性都具有不可替代的作用。

随着人类活动的不断扩张和气候变化的影响，森林覆盖情况也在发生着变化。

而遥感技术的出现，为我们深入了解和监测森林覆盖的动态变化提供了强有力的工具。

遥感技术，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取目标物体的信息。

在森林覆盖变化的研究中，常用的遥感数据来源包括卫星影像，如 Landsat 系列、MODIS 等。

这些卫星能够以不同的光谱波段、空间分辨率和时间频率来观测地球表面。

通过遥感影像，我们可以获取到森林的大量信息。

比如，不同波段的反射率能够帮助我们区分森林的类型，像是阔叶林和针叶林；而高分辨率的影像则能够清晰地显示出森林的边界和结构。

同时，通过对不同时间获取的遥感影像进行对比分析，我们能够直观地看到森林覆盖的变化情况。

在分析森林覆盖变化时，首先需要进行数据预处理。

这包括对影像的辐射校正、几何校正以及大气校正等。

辐射校正用于消除传感器本身以及光照条件等因素对影像灰度值的影响，使得不同时间和地点获取的影像具有可比性。

几何校正则是为了纠正由于卫星姿态、地球曲率等因素导致的影像变形，确保影像的地理位置准确。

大气校正则是消除大气对电磁波的散射和吸收等影响，以便更准确地获取地表反射率。

接下来是森林覆盖信息的提取。

这通常采用基于像元的分类方法或者面向对象的分类方法。

基于像元的分类方法是将影像中的每个像元作为独立的单元进行分类，常见的分类算法有监督分类和非监督分类。

监督分类需要先选择一些有代表性的训练样本，然后根据这些样本的特征对整个影像进行分类。

非监督分类则不需要事先确定类别，而是根据像元之间的相似性自动聚类成不同的类别。

面向对象的分类方法则是将影像分割成不同的对象，然后根据对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类。

在提取了森林覆盖信息之后，就可以进行变化检测。

基于遥感的森林资源监测研究一、引言森林作为地球上最重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、提供生态服务、保护生物多样性以及应对气候变化等方面都具有不可替代的作用。

因此，准确、及时地监测森林资源的状况和变化对于森林资源的管理、保护和可持续利用至关重要。

遥感技术作为一种能够快速获取大面积地表信息的手段，为森林资源监测提供了有力的支持。

二、遥感技术在森林资源监测中的应用原理遥感技术是通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，从而获取地表物体的特征和状态。

在森林资源监测中，常用的遥感数据源包括卫星影像、航空影像等。

不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，可根据监测的需求选择合适的数据源。

通过对遥感影像的分析，可以提取出与森林资源相关的信息，如森林的覆盖范围、森林类型、树木高度、林龄、森林健康状况等。

这主要依赖于遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征等。

例如，不同类型的森林在光谱特征上存在差异，健康的森林和受到病虫害侵袭的森林在光谱反射率上也有所不同。

三、基于遥感的森林资源监测方法（一）森林覆盖监测利用遥感影像的分类技术，可以将森林区域与非森林区域区分开来，从而得到森林的覆盖范围。

常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类需要事先选择训练样本，根据样本的特征对影像进行分类；非监督分类则是根据影像数据本身的特征进行自动分类。

（二）森林类型识别通过分析遥感影像的光谱、纹理和空间特征，可以识别不同类型的森林，如针叶林、阔叶林、混交林等。

此外，结合地形、土壤等辅助数据，可以提高森林类型识别的准确性。

（三）森林蓄积量估测森林蓄积量是衡量森林资源的重要指标之一。

基于遥感的森林蓄积量估测方法主要有基于经验模型的方法和基于物理模型的方法。

经验模型通常是通过建立遥感数据与地面实测蓄积量之间的统计关系来进行估测；物理模型则是基于森林的生长过程和光学特性，通过模拟森林的反射和吸收来估算蓄积量。

（四）森林健康监测利用高光谱遥感数据，可以监测森林的健康状况。

基于多源遥感数据的森林参数提取方法研究的开题报告一、选题背景和意义森林是维持地球生态平衡的重要组成部分，但随着人类活动的不断增加，全球森林覆盖率不断下降，对地球生态环境造成了巨大的影响。

因此，通过对森林进行管理和保护显得尤为重要。

而森林管理和保护需要对森林的基本参数进行准确、全面的测算和分析，如森林覆盖率、植被类型、植被高度等。

而基于遥感数据的森林参数提取方法，因具有高时空分辨率、覆盖面广、数据获取方便等优点而被广泛应用于森林资源调查和监测。

二、研究内容和目标本课题旨在研究一种基于多源遥感数据的森林参数提取方法，包括植被指数提取、植被高度估算和森林覆盖率评价等。

具体的研究内容包括：1. 基于Landsat、MODIS等多源遥感数据的植被指数提取方法；2. 基于光高度测量法的植被高度估算算法；3. 基于遥感图像分类的森林覆盖率评价方法。

该研究的目标是，通过对多源遥感数据的融合和处理，提供一种准确、高效、实用的森林参数提取方法，以支持森林资源的调查和监测工作。

三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术：1. 提取植被指数：采用影像融合和面向对象的分类方法，结合不同传感器的优势，提取多种植被指数；2. 估算植被高度：采用光高度法，结合遥感数据提供的地形和陆地覆盖信息，实现准确、快速的植被高度测算；3. 评价森林覆盖率：采用遥感图像分类方法，利用多源遥感数据建立分类模型，实现全面、准确的森林覆盖率评价。

四、研究预期结果本研究预期能够提出一种基于多源遥感数据的森林参数提取方法，通过植被指数、植被高度和森林覆盖率等参数，来准确、全面地描述森林资源的特征和状态，为森林资源的保护和利用提供支持。

同时，该方法还将具有一定的普适性和实用性，能够在不同的区域和时间范围内得到广泛应用。

RS技术原理在地理学中的应用1. 引言遥感(Remote Sensing)技术是一种通过获取地球表面上的信息而不直接接触地面的技术。

它使用传感器将电磁辐射转换为数字数据，并利用这些数据分析、提取和解释地表特征。

遥感技术在地理学领域具有广泛的应用，可以帮助地理学家了解地球表面的动态变化，并从中得出一些重要结论。

2. RS技术原理遥感技术基于传感器接收和记录的电磁辐射数据。

这些数据可以用来获取地表特征的信息。

RS技术原理包括以下几个方面：2.1 电磁辐射电磁辐射是一种能量在空间中传播的现象。

不同的物质会对不同波长的辐射有不同的反射、散射或吸收能力。

通过记录和分析不同波段的电磁辐射数据，可以获得地表特征的信息。

2.2 传感器技术传感器是用于接收和记录电磁辐射数据的设备。

不同的传感器可以接收不同波段的辐射，从而获取不同类型的地表特征信息。

常见的传感器包括光学传感器、热红外传感器和微波传感器等。

2.3 数据处理从传感器接收到的原始数据中提取有用的地表特征信息需要进行数据处理。

数据处理的步骤包括数据预处理、图像分类、特征提取和信息提取等。

这些步骤可以帮助地理学家理解地球表面的变化和演化过程。

3. RS技术在地理学中的应用RS技术在地理学中具有广泛的应用。

下面列出了一些常见的应用领域和案例：3.1 土地利用与土地覆盖变化分析利用遥感技术可以获取大范围的地表信息数据。

通过对时间序列的遥感影像进行分析，可以监测和分析土地利用和土地覆盖的变化。

例如，利用高分辨率的遥感影像可以识别城市扩张和耕地退化等现象。

3.2 地表温度监测遥感技术可以获取地表的温度信息，从而进行地表温度监测。

地表温度监测在城市规划和气候研究中有着重要的应用。

例如，通过遥感技术可以监测城市热岛效应，并与其他因素进行关联分析。

3.3 地表高程测量利用遥感技术可以获取地表高程信息，从而进行地形测量。

地形测量在地质研究和地貌分析中具有重要意义。

例如，利用高分辨率的遥感影像可以获得地貌特征的高程信息，帮助地理学家研究地球表面的地形变化过程。

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第6期2021年6月Vol.44， No.6Jun. ， 2021基于GIS 和RS 的漳江口红树林湿地人类活动干扰与景观格局变化分析何凌炜，周小成J 2（1.福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建福州350108；2.卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心，福建福州350108）摘 要：以2003、2010、2014、2016及2018年5期高分辨率遥感影像为数据源，利用目视解译的方式提取漳江口红树林湿地人类活动用地信息，研究该区域人类活动在各个功能区的分布及其时空变化状况，同时利用自然保 护区人类活动干扰指数（NRHI ）和景观指数（LI ）来定性定量地评价人类活动干扰的强度，结果表明：70%以上的 人类活动分布在核心区和缓冲区，池塘养殖和网箱养殖是造成保护区干扰严重的主要原因，人类活动干扰指数 （NRHI ）在2003—2010年和2014—2016年这两个时期明显增加，总体由1.80x 10-2上升至2.32X10-2，与分离度指数、香农多样性指数和香农均匀度指数成正比，与蔓延度指数成反比。

人类活动的干扰使得漳江口红树林湿地保护区景观连通性减弱，破碎程度增强，呈现多样化、均匀化趋势。

关键词:高分辨率；遥感；漳江口；红树林湿地；人类活动中图分类号：P208文献标识码：A 文章编号：1672-5867（ 2021） 06-0123-06Dynamic Changes of Human Activities and Landscape Pattern of Mangrove Wetland in Zhangjiang Estuary Based on GIS and RSHE Lingwei 1，2, ZHOU Xiaocheng 1，2（1.National & Local Joint Engineering Research Center of Satellite Geospatial Information Technology , Fuzhou 350108, China ；2.Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education ,Fuzhou University , Fuzhou 350108, China ）Abstract : Using high resolution remote sensing image in 2003, 2010, 2014, 2016 and 2018 as data sources , adopting visual interpre ­ting method to extract human activities information of mangrove wetland in Zhangjiang Estuary. This information was used to analyze the distribution and changes of human activities in various functional areas. On this basis , the nature reserve human interference (NRHI) and landscape indices (LI) were calculated to describe the intensity of human disturbance. The results showed that morethan 70% of the distribution of human activities occurred in the core area and buffer area. Aquaculture ponds and net cages were themain reason for the interference caused in study area. The NRHI in 2003-2010 and 2014-2016 increased significantly in the two peri ­ods , from1.80x 10-2 to 2.32X 10-2. The NRHI was proportional to landscape shape index (LSI) , Shannon ' s diversity index (SHDI),and Shannon0s evenness index ( SHEI) and it was inversely proportional to contagion index ( CONTAG) . With the interference of hu ­man activities, the landscape connectivity was weakened and the fragmentation was enhanced in study area, which show a trend of di ­versification and evenness.Key words :high resolution ； remote sensing ； Zhangjiang Estuary ； mangrove wetland ； human activities0 引 言用[l]o 漳江口红树林保护区拥有我国北回归线以北品种 最多、生长最好的原生态红树林。

基于遥感的森林覆盖变化研究森林，作为地球生态系统的重要组成部分，对于维持生态平衡、调节气候、提供生态服务以及保障人类的生存与发展都具有不可替代的作用。

而随着人类活动的不断加剧和全球气候变化的影响，森林覆盖状况也在发生着显著的变化。

为了更准确、全面地了解森林覆盖的动态变化，遥感技术应运而生，并成为了研究森林覆盖变化的重要手段。

遥感技术是一种通过非接触式的手段获取远距离目标物信息的技术。

它利用卫星、飞机等搭载的传感器，接收来自地表物体反射或发射的电磁波信号，从而获取地表的各种信息。

在森林覆盖变化研究中，遥感技术具有诸多优势。

首先，遥感技术能够实现大面积的同步观测。

相比传统的地面调查方法，遥感可以在短时间内获取大范围的森林信息，大大提高了工作效率。

而且，遥感数据具有周期性和连续性，能够为长期的森林覆盖变化监测提供丰富的数据支持。

其次，遥感技术能够获取多光谱和高分辨率的信息。

不同波段的电磁波对森林的不同特征具有不同的响应，通过对多光谱数据的分析，可以获取森林的类型、结构、健康状况等信息。

高分辨率的遥感影像则能够更清晰地分辨森林中的树木个体和林分边界，为精细化的森林研究提供了可能。

再者，遥感技术可以克服地形和交通等因素的限制。

在一些地势复杂、交通不便的地区，地面调查往往难以开展，而遥感技术则能够轻松获取这些地区的森林信息。

利用遥感技术研究森林覆盖变化，通常需要经过一系列的数据处理和分析步骤。

首先是数据获取，包括选择合适的遥感数据源，如Landsat 系列卫星、MODIS 等。

获取到的数据需要进行预处理，如辐射校正、几何校正等，以消除数据中的误差和偏差。

接下来是森林信息的提取。

这是一个关键的步骤，常用的方法有基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。

基于像元的分类方法是根据像元的光谱特征进行分类，常见的有监督分类和非监督分类。

监督分类需要先选择训练样本，然后根据样本的特征对整个影像进行分类；非监督分类则是根据像元之间的相似性自动进行分类。

计。

估计的结果繁多,不易列出。

但我们给出傍置标准地∑RTG 的计算结果。

从原理可知,若∑RTG 越接近1,则估计的效果越佳。

标准地1:∑RTG = 1.0056392 标准地2:∑RTG =0.99727294　结论与分析 1.采用单木生长量与林分生长量比及单木材积与林分材积之比的模型,研究林分生长量、单木生长量分配的方法可以应用于杉木人工林树木生长量的研究。

2.以林分株数密度、平均直径、材积变动作为控制因子,反映不同林分的特征,可以参数估计,使模型对林分更具有代表性,提高了模型的估计精度。

3.将林分生长量合理、准确地分配到单木的研究尚处于探索阶段。

如何使该方法与采用单木(模型)及其集合的方法进行对比估计,揭示其内在数量联系仍需进一步研究。

植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况孙小兵　向安民**　刘玉玲**　孙桂清摘要　本文综述了植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况。

关键词　植被信息提取　遥感　森林火灾　森林动态变化 森林作为一种自然地理景观,是由包括森林植被在内的各自然地理要素构成,并表现了各要素的综合特征,而遥感数据所反映的森林光谱信息特征,也并非仅仅是森林植被的光谱信息特征,而是森林景观的综合特征;但是,森林所发生的变化主要表现在森林植被的变化,因此,要利用遥感数据对森林的动态变化进行评价,必须首先对森林植被的各种信息特征及其提取方法进行研究。

1　植被信息遥感提取法的研究概况 纵观以往的研究,植被信息的遥感提取法可以概括成三种主要形式:比值法、正交法、因子分析法。

1.1　比值法: 比值法中最常见的三种模型是:N IR /REd 、(N IR -RED )/(N IR+RED )及(N IR-RED)/(N IR +RED)+0.5(其中NIR 是近红外波段,RED 是红光波段),这类形式的模型对于标准化土壤背景光谱变化(Colw ell,1974)和辐射度状态变化(Tucker ,1979)是非常有效的。

遥感图像林地资源信息提取方法研究遥感图像林地资源信息提取方法研究摘要：随着遥感技术的发展，遥感图像在林地资源监测与管理中的应用越来越广泛。

本文针对遥感图像林地资源信息的提取方法进行研究。

首先，介绍了遥感图像林地资源信息提取的背景和意义。

然后，从基于光谱分析的方法、基于纹理分析的方法和基于特征提取的方法三个方面，详细分析了常用的林地资源信息提取方法。

最后，对不同方法进行对比与评价，并指出了目前存在的问题和未来的发展方向。

关键词：遥感图像；林地资源；信息提取方法；光谱分析；纹理分析；特征提取1. 引言林地作为重要的自然资源之一，在人类经济社会发展中起着重要作用。

因此，对林地资源进行精确的监测和管理具有重要意义。

遥感技术以其非接触、快速、多源的特性，成为了林地资源监测的重要手段。

遥感图像中蕴含了大量的林地资源信息，如森林类型、植被状况、森林面积等。

有效地从遥感图像中提取林地资源信息，对于林地资源的合理利用和保护具有重要意义。

2. 基于光谱分析的方法基于光谱分析的方法是最常见和基础的遥感图像信息提取方法之一。

该方法通过对遥感图像中的像元光谱信息进行分析，提取出图像中的林地资源信息。

常用的光谱分析方法包括主成分分析法、特征选择法和单一波段分析法等。

这些方法通过对图像中不同波段的灰度值进行统计和分析，最终得到林地资源信息。

3. 基于纹理分析的方法基于纹理分析的方法是对图像中的纹理特征进行分析和提取，来获取林地资源信息的方法。

由于林地资源具有丰富多样的纹理特征，如森林的树冠纹理、地表覆盖的纹理等，因此纹理分析方法对于林地资源信息的提取十分有效。

常用的纹理分析方法包括灰度共生矩阵法、小波变换法和纹理特征描述方法等。

4. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法是对图像中的特征进行提取和分类，通过特征的数量、形状、分布等信息来推断林地资源信息。

常用的特征提取方法包括形状特征提取、空间关系提取和分布特征提取等。

这些方法通过对图像中不同区域的特征进行提取和分类，最终得到林地资源的信息。