面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像竹林多尺度碳儲量估算方法研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和林業(yè)生產(chǎn)科研的深入，遙感在林業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛。高分辨率遙感影像具有空間信息豐富，反映地物類型差異；幾何結(jié)構(gòu)清晰，利于通過形狀尺寸特征區(qū)分地物；紋理結(jié)構(gòu)清晰等優(yōu)勢。在森林資源監(jiān)測中可以反映復(fù)雜的植被類型和林相條件，成為許多學(xué)者研究的熱點。面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)能夠有效利用光譜、紋理、形狀、拓撲關(guān)系等信息，為高分辨率遙感影像植被信息提取提供了新的途徑。面向?qū)ο蠓椒ㄖ饕獜V泛應(yīng)用在高分辨率遙感影像定性研究上，使用面向?qū)ο蟮?/p>

2、方法對遙感影像進行定量分析的研究較少。
　　本文以浙江省安吉縣為研究區(qū)域，利用SPOT6高分辨率遙感影像，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?，綜合利用高分辨率影像的光譜、紋理、幾何形狀等信息，構(gòu)建多尺度的對象層次結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對研究區(qū)的竹林信息進行提取。并提出一種利用面向?qū)ο蟮倪b感定量估算方法，結(jié)合不規(guī)則樣地和面向?qū)ο蠖喑叨确指铙w系構(gòu)建了多尺度毛竹林碳儲量估算新方法。有望突破基于像元的在單一尺度（像元尺度）上傳統(tǒng)的碳儲量估算方法。主要研究內(nèi)

3、容如下：
　?。?）利用多邊形樣地邊界參與安吉縣SPOT6影像面向?qū)ο蟮姆指?，?gòu)建多尺度多層次的結(jié)構(gòu)體系。針對研究區(qū)地物的特點和分割面積的大小，在不同的尺度上對不同類型的地物采用不同的分類特征進行分類，并利用對象的上下文關(guān)系，把大尺度的分類結(jié)果傳遞到其它層中，在最底層進行分類匯總，得到了基于面向?qū)ο蟮陌布h主要地物的分類圖。并與基于像元的最大似然法進行了分類的對比分析。
　　（2）面向?qū)ο蠓椒ǖ囊粋€優(yōu)點是對象間的層次結(jié)構(gòu)，可

4、以的到大尺度上分類信息也傳遞到小尺度分類結(jié)果上。結(jié)合GIS的空間工具，可以實現(xiàn)大尺度到小尺度的定量信息傳遞。把大面積、大尺度中的竹林的遙感信息傳遞到小尺度上，與實測的毛竹林碳儲量數(shù)據(jù)結(jié)合，構(gòu)建了基于對象的多尺度碳儲量估算回歸模型。并利用面向?qū)ο蟮拿窳中畔⑻崛〗Y(jié)果，對安吉縣毛竹林碳儲量分布進行了估算。
　　通過研究主要得到以下結(jié)論：
　　1.本文采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?，?gòu)建多尺度層級結(jié)構(gòu)體系，對研究區(qū)毛竹林的分布進行了

5、信息提取。結(jié)果表明分類總精度達到了83.87％，毛竹林生產(chǎn)者精度達到了88.89%，高于基于像元的最大似然法。取得了較好的分類效果。
　　2.在竹林信息提取過程中近紅外波段均值、藍波段反差紋理、藍波段標(biāo)準差紋理，NDVI植被指數(shù)均值4個特征起到了關(guān)鍵作用。
　　3.基于不規(guī)則樣地碳儲量與面向?qū)ο蟮亩喑叨冗b感特征，本文構(gòu)建了一個多尺度特征的毛竹林碳儲量模型。突破了傳統(tǒng)的基于單一尺度（像元尺度）的碳儲量估算方法，取得了較好的估算