【技术实现步骤摘要】
:本专利技术涉及地理信息系统、遥感、景观生态学及森林生态学。
技术介绍
:森林是陆地最大的生态系统，是地球生命系统的支柱，是陆地生态平衡的调节中枢，是人类赖以生存的必要保障和发展的基础，在支撑经济社会可持续发展中有不可替代的作用。森林是ー种可再生资源，在人为因素和自然力的共同作用下，自然生长和死亡，人为采伐和更新，使森林生态系统无时不处于消长交替的动态过程之中。以森林、林木和林地为主体构成的森林资源显然是ー种动态资源。开展森林资源调查和监测，对一定空间、时间内森林资源状态进行连续性跟踪调查，掌握其现状和消长变化情況，预测其发展变化趋势，为制定林业方针、政策、中长期规划和林业生产经营计划，检验经营成果等提供科学依据，对于提高林业发展乃至经济社会发展科学决策水平，促进林业和资源环境以及经济社会的可持续发展具有极为重要的意义。森林资源监测体系是组织、建立、实施森林资源监测的一整套方法。传统的森林资源调查和监测技术方法以地面测量为主，存在着工作量大、劳动强度大、成本高、周期长、效率低、时效性差等问题，而且调查精度不高，难以满足当今林业发展的需要。研究表明，以1: 100...
【技术保护点】
一种基于面向对象的高分辨率遥感影像森林分类方法，其特征在于以高分辨率遥感影像为基础，采用面向对象的图像分类方法，建立了面向遥感的森林二级分类系统，创建了森林遥感分类辅助数据集及集成影像，筛选出区分森林类型的关键指数，并根据关键指数提出了一种分层逐步分类提取法用以制定各森林类型的信息提取知识规则。具体包括以下步骤：?步骤1：数据源选择。选择的数据源为高分辨率卫星遥感影像数据，如ALOS，SPOT，Quick?Bird等数据，并辅以高程数据、林业调查数据等相关数据资料，同时结合实地调查数据进行分析。?步骤2：图像预处理。图像分类前，对遥感影像进行预处理，包括大气校正、几何校正、...
【技术特征摘要】
1.一种基于面向对象的高分辨率遥感影像森林分类方法，其特征在于以高分辨率遥感影像为基础，采用面向对象的图像分类方法，建立了面向遥感的森林ニ级分类系统，创建了森林遥感分类辅助数据集及集成影像，筛选出区分森林类型的关键指数，井根据关键指数提出了一种分层逐步分类提取法用以制定各森林类型的信息提取知识规则。具体包括以下步骤: 步骤1:数据源选择。选择的数据源为高分辨率卫星遥感影像数据，如ALOS，SPOT,Quick Bird等数据，并辅以高程数据、林业调查数据等相关数据资料，同时结合实地调查数据进行分析。步骤2:图像预处理。图像分类前，对遥感影像进行预处理，包括大气校正、几何校正、投影转换、剪裁拼接等，并对全色波段图像及多光谱图像进行影像融合。步骤3:建立森林分类系统。根据遥感影像数据的信息可辨识性，结合传统森林分类系统，建立了面向遥感的森林ニ级分类体系。ー级分类将森林划分为针叶林、阔叶林和针阔叶混交林三类。ニ级分类根据生境的差异将针叶林划分为暖性针叶林和温性针叶林；根据季相差异将阔叶林划分为常绿阔叶林、常绿落叶、阔叶混交林及落叶阔叶林。步骤4:建立森林遥感分类标志库。通过实地考察，确定各森林类型的大体分布情况及分布規律，记录典型分布点位，结合野外GPS定位，将各森林类型的实地考察点坐标与遥感影像进行空间匹配，获取各森林类型的遥感影像特征。步骤5:建立森林遥感分类辅助数据集及集成影像。辅助数据集主要包括DEM数字高程数据及其衍生出来的坡度、坡向数据、NDVI (Normalized Difference Vegetation Index,归ー化植被指数)数据(通过遥感影像波段计算得到)等。将各辅助数据分别作为ー个波段叠加到遥感影像波段中，组合 成用于遥感影像分类的集成影像。步骤6:基于面向对象的森林分类。在ENVI ZOOM软件平台下进行森林遥感分类，首先通过调试，确定图像分割系数，生成集成图像的对象图层。然后，采用专家知识分类法，利用对象图层中各对象的空间、光谱和纹理特征构建各森林类型的信息提取知识规则。最后，将获取的特征信息输出为矢量文件，获得初歩的森林分类数据。步骤7:将分类结果导入ArcGIS中，对照遥感影像，參考地形图和其他相关专题图件，结合实地调查情況，对错误的分类结果进行目视解译修订。步骤8:实地调查验证。对初步的森林分类数据采用分层随机采样的方法进行精度分祈。通过野外实地调研，确定验证样点的真实属性，与初歩的分类结果进行比较，确定分类结...
【专利技术属性】
技术研发人员：张林波，张继平，沃笑，徐翠，张海博，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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