浅谈卫星遥感图像技术在森林二类清查中的应用

减小字体 增大字体 作者:黄桂娥 陈义杰  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2012-11-29 12:50:08

1 判读任务及精度要求

目视判读所用的卫星遥感图像为宁夏林科院森林资源监测中心处理的五万分之一卫星遥感图像,图像分为5个景幅,即拍摄时间为2005年8月11日(1幅)、2005年6月14日(4幅)、2002年8月30日(4幅)、2005年8月26日(2幅)、2004年1月7日(2幅)。原州区森林资源二类清查工作的任务:一是根据行政区划图将原州区14个乡镇18个国营林场229个行政村1个街道办事处的行政区划界准确转绘到SPOT5影像图上,并拓扑出全区总面积及各乡镇的面积;二是依据县—乡(镇、林场)—行政村—林班行政区划系统及经营区划原则,在影像图上按土地类型、森林类别将全区所有面积区划到林班,按照从上到下、从左到右的顺序以行政村为单元对林班进行布点编号,然后拓扑出各林班面积;三是依据小班区划原则在SPOT5影像图上进行小班区划,对区划的所有小班以林班为单元进行编号,并拓扑出各小班面积;四是根据SPOT5影像图对区划的小班进行目视判读并填写小班因子表;五是采用典型抽样的方法进行小班目视判读外业实地验证;六是采用角规绕测、落叶松样地回归估测、样方调查、每木检尺等方法对区划的所有有(疏)林地、林带、四旁树、城镇绿化树、散生木等蓄积进行实地调查。

固原市原州区乡镇(林场)林班、小班的区划工作,区划出林班1 639个,小班31 805个;3—7月进行了小班蓄积量回归估测、小班蓄积实地调查,对区划的有(疏)林地、四旁树、林带、散生木进行蓄积量调查,共验证小班数1 590个(占原州区区划小班总数的5%);调查有(疏)林地小班数830个(占原州区区划有疏林地小班数的100%);调查四旁树户数为126户(按每个乡镇抽查3个行政村,每个行政村分不同自然村抽查3户的方法进行抽查);8—9月进行了质量五级自查,并通过了西北院及自治区森林资源调查设计院的验收。

2 判读步骤与方法

2.1 准备工作

准备1∶5万地形图,森林资源二类调查资源现状图、规划图、收集航片、卫片、有关文字数据资料等,及其他一些必备用具。为搞好目视判读,提高判读精度,专门成立了10名林业工程师以上专业技术人员遥感判读工作小组,每人配备1个工作台、1台电脑,并且聘请了西北院的教授现地进行了7天的全面培训。

2.2 建立目视判读解译标志

遥感图像目视判读的基础是目视判读解译标志。因此,为了选择适宜的地类踏查路线,必须仔细分析卫星图像特征,以便熟悉图像上地物的形状、色调、结构、大小、位置、阴影、纹理以及分布特征等。在野外踏查过程中,利用GPS定位系统,通过实地现状识别遥感图像,建立起直观的影像特征和地面实况的对应关系[1]。

2.3 解译标志的归类分析

在野外踏查结束后,归类、分析、汇总踏查结果,熟悉卫星影像图上不同地类的表现特征,依据影像和地物间的对应关系以及辅助信息,建立遥感影像图上反映的结构、形状、位置、大小、色调、阴影、纹理以及分布特征等与判读因子的相关关系,形成判读标准,建立目视判读标志特征表[1]。

2.4 初试判读和正判率考核

在识别各类型判读标志的基础上,选取50个判读样地,对每个判读人员进行培训试判读,使每名判读人员识别50个样地类型的正判率达到95%以上,方可作为正式判读员进行判读。达不到95%的,经过错误分析和第2次考核,直到判读人员正判率达到95%以上。同时,通过试判读及错误分析,进一步修正完善目视判读标志特征表[2-4]。

2.5 正式判读

判读人员通过判读考核后,依据目视判读标志特征表,正确理解和掌握图像以外的资料、分类定义、遥感成像时物体的状况,综合分析图像要素,遵循从已知到未知,从整体到局部的原则,在图像上进行目视判读,并填写样点判读因子登记表[1]。

对于难以判读的部分,可以参考地形图上的地物特征及二类调查森林资源现状图。采用双轨作业法,以保证判读质量,对同一幅卫星图像上的样点,分别由2名判读人员进行判读登记,判读一致率达95%以上为合格,否则重新进行[1]。

3 判读结果与综合分析

判读结束后,随机抽取20%的样点进行判读验证,然后再随机抽取5%的样点到实地验证,通过验证综合正判率达到95.7%。各地类正判率都达到精度要求,其中湿地类型、水域的正判率达到100%。对系统性误判必须进行进一步判读,以提高判读精度[1,4]。

经过对固原市原州区1 573个判读样点数据的汇总,拓扑了各地类面积。与实地调查资源量相比,利用卫星遥感图像判读估测森林资源状况的精度较高,且省时、省力、省钱,不仅了解林地的生产力、生产环境和宜林地,而且能估算出林地蓄积量,掌握了土地利用类型、龄组、湿地类型、森林资源分布、郁闭度、沙化类型及荒漠化类型。森林的采伐状况及灾害(如生产性木材采伐,改作它用的林地、烧荒地,森林火灾、台风,暴雨,火山喷发,雪崩、病虫害等)、森林的环境公益功能、森林资源及其环境随时间的变化、森林管理等等都能在遥感图片上有所体现,获取内容极为丰富。

4 存在的问题与建议

利用卫星遥感图像判读森林资源状况,在目前应用过程中还存在一些问题。应用遥感卫星图像数据时的问题在于制作多高精度的森林分布图,森林植被的内容能够解析到多细的程度,这些都关系到精度问题;地形图和卫星遥感图象处理和相接上还存在偏差,对这些问题正在进行着很多相关的研究,以大幅度提高识别精度。

4.1 局限性

利用卫星遥感图像判读森林资源的状况目前还存在以下的几方面的局限性:一是用于目视判读的卫星遥感图像上的个别地物位置与实地存在少量位移;二是相同地物的颜色、光泽等在不同影像图幅上存在差异,从而影响判读的质量;三是各地物地类通过建立解译标志判读较为容易,但目前的技术尚无法判读林分生长状况以及经济林产品、产量情况等[1]。

4.2 个别地类判读误差较大

一是荒山荒地、农地、未利用地等地类的颜色、结构等特征,与未成林造林地、灌木林地、疏林地等地类在影像图上差别太小,难以掌握判读标准;二是有林地与非林业用地之间比较容易判读,但有些图斑颜色非常接近的林种、树种,有时同一个树种在不同地区或不同林龄又表现出不同的颜色,故较难判读[1]。

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Tags:应用

作者:黄桂娥 陈义杰
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