不同土壤肥力水平下毛竹林冠层氮含量分布特征

为实现遥感估算林冠层氮含量以指示土壤肥力丰缺情况,以顺昌县毛竹林为研究对象,测定毛竹林地土壤速效钾、水解氮、有效磷、pH等土壤肥力评价指标及其林冠层氮含量,确定土壤肥力(FQI)值,分析林冠层氮含量与土壤肥力之间的关系,构建"林冠层氮含量—土壤肥力"的估测模型.结果表明:毛竹林冠层氮含量与其土壤肥力存在正相关关系,其中一元线性、二元线性、指数、对数等模型可反映这种关系,表达二者关系最佳的模型是二次线性模型(FQI=-0.008 6×N~2+0.523 4×N-7.139 1),精度为75.65%.     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

基于RS技术的沿海防护林防风固沙效益研究

以福建省漳浦县沿海防护林为研究对象,通过遥感技术获取植被盖度、裸沙占地面积比、土壤可蚀性作为防护林防风固沙的效益评价指标,结合层次分析法构建防风固沙效益的评价指标体系,采用综合指数法制作1986年、2003年沿海防护林防风固沙效益评价图,实现了沿海防护林防风固沙效益的遥感监测。结果表明:植被盖度对土壤沙化程度影响较大,沿海防护林建设后起到了积极的防风固沙作用,漳浦县原有的严重沙化区域均向轻度转变,轻度的沙化区域面积从1986年的82.31%增加到2003年的83.60%。     

基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

虫害检测算法的构建是耦合“地-天”特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B₂、红光波段B₃、近红外波段B₄等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明：7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p＜0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p＜0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。     

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。     

龄组植被指数的构建及其初步应用研究

林龄(龄组)是划分林分结构的主要指标之一,其对监测森林健康,推进森林可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于遥感数据的龄组植被指数(AGVI),并对其可行性进行验证。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个县(市)518组松林龄组数据及同时相HJ-1 CCD多光谱影像为基础,对各龄组松林冠层的蓝光、绿光、红光、近红外及NDVI的光谱差异性进行分析,各龄组在近红外波段表现为幼龄林＞中龄林＞过熟林＞成熟林＞近熟林的特征,NDVI则表现为成熟林＞近熟林＞过熟林＞幼龄林＞中龄林的特征,由此构建龄组植被指数AGVI;该指数可以扩大各龄组松林的绝对及相对光谱差异。采用K-均值法对松林AGVI进行聚类分析,结果显示,松林龄组的划分精度为80.45%,准确率为90.41%。由此证实本文所构建的龄组植被指数具备有效性。     

“基于片层-面向类”的竹林信息提取算法与应用分析

 随着竹资源经济效益的不断挖掘,及时、准确地掌握竹林的分布状况与动态信息成为亟须解决的问题,而传统的实地调查并不能很好地满足该需求。3S技术的兴起为掌握竹林分布信息提供了新手段,但受多种因素的制约,长期以来竹林信息提取效果不佳。该文在前期研究基础上,进一步以ALOS高分辨率遥感影像为数据源,利用提出的“基于片层—面向类”算法提取南方山地丘陵区顺昌县的竹林信息,以验证该方法的有效性。除利用传统的基于像元的分类方法外,引入近年来时兴的面向对象法,以作比较;同时,对“非片层区”进行进一步处理,以提高竹林信息提取的精度。用实测点验证表明：基于像元与面向对象的竹林信息提取精度分别为84.42%、86.46%,Kappa系数分别为0.677 3、0.723 4;从目视效果看,基于像元的分类结果存在椒盐状,而面向对象的结果图连续性更佳。两种方法结果虽相差不大,但面向对象方法可能更适用于诸如ALOS这样的高分辨率遥感影像。此外,两种方法共同表明,利用“基于片层-面向类”的信息提取思路,能有效地提取竹林信息,并可作为山地丘陵区域影像解译的重要技术参考。     

灵石山国家森林公园游步道选线研究

以灵石山国家森林公园为例,筛选出影响游步道选线的4个定量因子:高程因子、坡度因子、地类因子和视觉敏感性因子,通过层次分析法获得因子权重,分别为0.28,0.17,0.06,0.49.将影响因子栅格化并用等级赋值法赋予得分,结合实地调查的景点分布状况图,采用GIS最佳路径分析技术,确定了总长约为15 km串联所有景点的灵石山国家森林公园游步道.     

漳浦县沿海防护林工程建设下的景观格局变化

以不同时期的遥感影像为数据源,对漳浦县沿海防护林工程建设下不同时期的土地利用景观格局进行了分析.结果表明:1988—2008年,斑块数目、斑块密度、最大斑块指数、边界密度和连通度增加,分离度、香农多样性指数、香农均匀度指数降低,说明景观破碎化程度提高、多样性减少.其中,沙地的斑块数目和斑块密度增大,最大斑块指数、边界密度和平均斑块面积减少;居民地和林地的各种景观指数中除了平均斑块面积外均有增加;耕地的斑块数目、斑块密度和边界密度增加,最大斑块指数和平均斑块面积减少,其主要原因是植树造林、退耕还林等措施导致沙地、耕地等面积减少.因此,沿海防护林工程的建设促进了漳浦县景观格局的优化,效益显著.     

基于GIS和遥感技术的植被覆盖度反演模型

从福建省第5次森林资源一类调查样地点中抽取落在漳浦县区域的30个样地点,运用GIS和遥感技术提取研究区植被指数(NDVI,VARIg)和地形因子作为自变量,利用三倍标准差法进行异常数据的筛选,并将定性因子量化处理,通过逐步回归分析方法构建研究区的植被盖度反演模型,对漳浦县植被覆盖度进行反演.从模外抽取26个样地点对模型进行精度验证.结果表明:所构建的反演模型的平均精度达到80.96%,对于快速、精确地实现区域植被盖度反演具有一定的指导意义.