基于ASTER遙感數(shù)據(jù)的建湖縣楊樹信息提取的研究——分類、建模與反演制圖.pdf

1、　　楊樹因其生長快、輪伐期短、易于定向培育等特點而深受群眾喜愛。江蘇省目前提出要大力改善江蘇的生態(tài)狀況，考量改善與否一個非常重要的指標就是江蘇的森林覆被率，而快速提高森林覆被率的有效手段就是大面積造林。由于楊樹獨特生物學習性，因而成為江蘇的主要造林樹種之一。楊樹造林對于快速提高江蘇的森林覆被率、增加當?shù)剞r(nóng)民的收入和地方財政收入具有重要意義。為了實現(xiàn)江蘇楊樹產(chǎn)業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展，就必須對楊樹產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行科學合理的規(guī)劃，而規(guī)劃的前提就是提

2、取江蘇楊樹資源現(xiàn)狀。傳統(tǒng)的獲取現(xiàn)狀的方式是大面積、高強度的地面人工調(diào)查，這種資源調(diào)查方式費工費時、調(diào)查成果的主觀性強。由于遙感技術(shù)具有宏觀、客觀、快速高效和動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)點，因此，利用遙感技術(shù)結(jié)合GIS、GPS進行楊樹資源調(diào)查就成為現(xiàn)代資源調(diào)查的有效方式。本文通過對研究區(qū)ASTER原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析以及研究區(qū)主要8種地物類型的特征光譜分析，深入掌握了ASTER原始9個波段數(shù)據(jù)對研究區(qū)地物間可分性的表達能力。在此基礎上，針對ASTER各波段

3、覆蓋的光譜范圍，進行了主成分融合、逆主成分變換、HIS融合、MNF變換、小波融合、植被指變換數(shù)及LBV變換，共生成了37個特征圖像，加上原始9個ASTER波段共46個波段，這構(gòu)成了本文研究的遙感數(shù)據(jù)基礎，為后續(xù)的遙感分類研究和楊樹測樹因子建模和空間成圖奠定了數(shù)據(jù)基礎。此后，針對46個波段進行了統(tǒng)計分析如標準差計算、信息量計算、最優(yōu)指數(shù)計算，特別是進行了基于J-M距離和變換離散度的主要地物的可分性分析，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，由NDVI、RVI、P