GIS支持下的山区遥感影像决策树分类研究

以福建省顺昌县为研究区,首先利用光谱、纹理等信息对森林进行初分类;在此基础上,分析各森林类型在不同地形条件下的混淆情况,借助GIS手段,建立再分类规则,实现森林分类精度的提高.从分类总精度看,再分类结果较初分类结果高出9.11%,而Kappa系数则高出0.134 8,说明GIS支持下的决策树分类可较大幅度地提高南方山地丘陵区域的森林分类精度,具有良好的应用前景.     

基于减缓热岛效应的公园绿地布局 优化研究

城市化进程加快导致城市热岛效应问题日益突出,公园绿地在降温方面具有重要作用,如何通过公园绿地布局以减缓热岛效应是当前值得思考的问题。以福州市主城区为研究区,利用辐射传输方程和泰森多边形分析城市热岛情况及公园绿地布局现状,采用P-中值模型结合城市用地规划确定公园绿地布局优化方案,结果表明:1)福州市主城区的整体温度偏高,其热岛范围达城市总面积的11.78%;2)共提取福州市主城区公园绿地47个,总面积为11.11km2,占主城区总面积的4.47%,公园绿地布局总体不能满足人们的需要;3)利用P-中值模型对公园绿地供需情况进行分析,得出18个公园绿地需要优化,其中包括福州动物园、环南公园等12个一级优化公园绿地,以及屏山公园、琴亭湖公园等6个二级优化公园绿地;4)结合福州市中心城区用地规划,得到50个潜在公园绿地建设点,主要集中于城门镇、盖山镇及新店镇。     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI“易饱和”问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

南方地区竹资源专题信息提取研究

以顺昌县为研究区域,探讨利用遥感影像提取我国南方地区竹资源专题信息的技术。通过分析竹资源与其它林地在TM影像上的光谱特征差异,采用最大似然法和叠加、掩膜等处理方法,实现提取竹资源专题信息的光谱片层分割。在此基础上,基于灰度共生矩阵,分析竹资源与其它林地的纹理特征差异,提出“基于光谱片层-面向纹理类”的竹资源专题信息提取技术。研究结果表明,采用该技术,竹资源专题信息提取精度可达84.8%,在我国南方地区具有较好的可行性和优越性。     

竹资源专题信息提取纹理特征量构建研究

在"同物异谱""异物同谱"问题较为严重的区域,单纯利用光谱信息难以有效地提取出竹资源专题信息。研究以ALOS影像为数据源,以南方多山县顺昌为试验区域,在考虑海拔、坡向、坡度等地形因子的前提下,通过分析竹、马尾松、杉木和其他树种等典型植被的纹理特征差异,构建了最佳纹理量,在此基础上,分别利用基于像元与面向对象的监督分类方法进行竹资源专题信息提取。经精度验证,提取的总体精度分别为71.5%、74.0%,说明:单纯利用纹理特征量亦能使竹资源专题信息的提取精度达到与单纯利用光谱信息相当的水平;通过最佳纹理量的构建,可以较有效地利用地物的纹理信息,从而更有效地利用遥感影像丰富的信息;实践证明了纹理特征量用于竹资源专题信息提取的可行性,为综合利用光谱与纹理信息进行专题信息提取的研究提供了实例支撑和技术参考,可以预见,基于光谱、纹理特征和地形因子的竹资源专题信息提取精度将得到进一步提高;在纹理特征量构建基础上进行竹资源专题信息提取,面向对象的监督分类较之于传统基于像元的监督分类的精度稍高,连续性更好。     

基于表观特征的毛竹扩张杉木林遥感监测研究

研究毛竹扩张机制可为推进森林资源科学经营和提升林权制度改革成效提供依据,遥感难以直接探测毛竹地下茎的生长潜向,必须依赖毛竹扩张的表面特征变化,方可监测毛竹扩张过程的变化。为此研究以竹—杉混交林为对象,选择毛竹扩张杉木林过程中遥感可量化的表观因子(林分光谱特征、林分密度、林分叶面积指数),构建表观特征综合监测模型,分析表观特征综合指数与扩张程度的内在关系,揭示毛竹向杉木林扩张过程的动态变化。其中各表观因子的获取方式为：(1)通过无人机多光谱影像的植被指数获得林分光谱特征和林分叶面积指数;(2)采用面向对象多尺度分割获取林分密度。结果表明：林分光谱特征中复合植被指数、林分密度、林分叶面积指数均随扩张程度的加深呈上升趋势,林分光谱特征中的黄色因子反之;表观特征综合指数为0.348×复合植被指数+0.054×黄色因子+0.041×林分密度+0.558×林分叶面积指数,表观特征综合指数与扩张程度呈较正相关(R²=0.574),利用表观特征综合指数指示毛竹扩张程度具有合理性,表观特征综合指数随扩张程度的加深而上升。     

融合空—天遥感数据的毛竹林叶绿素含量反演模型对比研究

毛竹(Phyllostachys edulis)是我国南方集约经营广泛且十分重要的森林资源之一,叶绿素含量(CCI,chlorophyll content index)是反映植物健康状况和生长情况的重要指标,实现毛竹林叶绿素含量遥感反演对监测毛竹林健康程度具有重要意义。本研究以毛竹为对象,基于卫星遥感影像与无人机多光谱数据,通过运用HSV(Hue-Saturation-Value)变换、GS(Gram-SchmidtPan Sharpening)变换、PCA(Principal Component Analysis)变换3种方式,实现Landsat 8多光谱影像与无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)高分辨率单波段影像数据融合;选取8种植被指数,利用K邻近(KNN,k-Nearest Neighbor)回归、随机森林(RF,Random Forest)回归和CatBoost回归3种机器学习模型构建毛竹林叶片叶绿素单位含量反演模型。结果表明：(1)就融合效果而言,GS为最优模型,其变换均值、标准差、平均梯度联合熵、空间频率均最高,分别为73.407 8、80.6...     

冠顶式步道景观环境感知评价研究 ——以福州“福道”为例

冠顶式步道是新兴的城市步道类型,因其独特的架空结构,给使用者带来与众不同的观景游憩体验。因此从人体感知的角度切入,依托韦伯-费希纳定律的函数框架及理论内涵,对中国首条冠顶式步道——福州"福道"及其所属环境对民众的心理所产生的刺激和感知强度进行量化,获取目前民众对于该步道的各种感知反馈,分析其景观环境现状。通过研究发现,公众对于步道设计建造品质的感知、游憩健身体验、观景体验以及整体景观营造的感知突出且良好,最后针对架空行走过程中存在的一系列问题,提出相应的优化建议。     

基于三维激光扫描技术的马尾松冠层孔隙度研究

三维激光扫描技术具有扫描快、对树木无损害、高度还原树木原形等优势，为三维样木重构、树木冠层结构研究及森林资源连年监测研究提供精确的数据。以马尾松为对象，利用三维激光扫描仪获取30株单木点云数据，运用体素化、平面投影和凸包算法等，计算单木冠层孔隙度。结合分层理论，通过与树木生长参数(冠幅、冠体积和冠高度)的相关性分析，构建全冠与不同分层方式提取的冠层孔隙度建立多元线性回归模型，以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)和总体精度(TA)确定冠层孔隙度提取的最佳体素边长和最佳分层方式。结果表明：冠层孔隙度提取的最佳的分层方式为冠层形态三分层(R²为0.74)；冠层形态三分层、冠层形态三分层五分层结合、冠层高度三等分层提取的冠层孔隙度与树木生长参数的影响最为稳定；根据冠层形态分层提取的孔隙度适用于冠层形态差异较大，而冠层形态较一致时，采用冠层高度三等分层是较为合适，精度较高。