多尺度林业遥感数值融汇科技之运用分析

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1、多尺度林业遥感数值融汇科技之运用分析1引言1.1背景由于地球地域空间的广大和地理事物本身的复杂性，使得对地理现象全面、准确地认识有着很大的难度。遥感是建立在物理、数学、地学与生物学理论基础之上的，利用航天、航空、地面等多种非接触平台上的传感器，通过量测电磁辐射，以非接触方式获取遥感图像的方式提供地表的真实信息，以便提取有价值的信息。作为一门综合性的边缘学科，由于其宏观观测、动态监测、手段多样、经济效益高等特点，在20世纪60年代兴起并迅速发展起来，在农林、地质矿产、水文海洋、环境保护、测绘、地理等方面得到了广泛的应用(彭望绿等，2003;胡兴树、龚建雅、潘建平，2003;游先祥，2003;Je

2、nsenJR，2007;尹占娥，2005)。遥感的发展趋势表主要现为:多分辨率多遥感平台同时存在，空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率普遍提高;微波遥感、高光谱遥感迅速发展;综合应用不断深化;商业化越来越明显。由于飞行轨道低、成本低，小卫星得到了成功的应用(国家遥感中心，2009)。尤其在21世纪，表现为三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率)的发展趋势(李德仁，2003;国家遥感中心，2009)。不同分辨率的遥感影像形成了多级多分辨率的影像金字塔序列，给遥感用户提供了海量的对地观测数据(赵书河，2008)。人类的信息需求有80%与地理空间位置有关(陈述

3、彭，2007)，目前面临的问题是大量的遥感数据仍未得到有效的利用，而且数据正以指数级方式不断增长。遥感的数据越来越多，多平台、多时相、多光谱和多空间分辨率的影像数据以惊人的数量快速涌来，用户正在被数字图像所淹没，如何有效利用多源遥感信息描述同一对象，已经成为世界各国科技工急需解决的问题之一(周前祥、敬忠良、姜世忠，2002;彭望碌等，2003)。正如美国议会曾经指责NASA所说的迄今积累的遥感数据，有95%从来没有人看过。而相反，应用所需求的有用信息十分匾乏。这造成了一边是对知识的饥渴，而另一边却是大量的数据闲置并未被利用(周成虎等，2003)。地球是一个复杂的系统，层次性是复杂系统的重要特征

4、，地理科学由简单性科学发展到复杂性科学，表现为非线性、复杂性、相似性、区域性和时序性(马蔼乃，2007)。1993年在法国召开了热红外遥感尺度问题国际会议，会议认为尺度问题是对从天空观测地球的首要挑战(Ra伪M，1994)，由于不同空间尺度的数据会影响信息被观察、表达、分析和传输的详细程度，并且是虽经过努力仍未解决的主要问题，因此，一直以来为地理学家所关注(李霖等，2005)。遥感提供的是一种综合信息，不同的专业由于研究对象和任务的不同，各自从不同的角度，运用不同的方法，从其综合信息中各取所需，提取与各自有关的专题信息。不同的分类方法，对遥感有着不同的类别定义。按照应用以及目的不同，将遥感分为

5、普通地学和专业两个类别(关泽群、刘继琳，2007)。应用遥感方法获取有关林业专业的地面信息和应用这些信息为林业科学研究、生产和管理等服务的理论、方法和技术，则称为林业遥感，它是遥感技术的重要分支。1997年在土耳其安塔利亚召开的世界第十一届林业大会上，一致认为，近10多年来，森林资源调查最主要的进步是遥感和地理信息系统在其中的应用。综观近百年森林资源的调查史，每一次新技术的采用也都大大促进了林业调查技术的发展(赵宪文、李崇贵、斯林等，2002)。许多的研究证明了利用遥感数据提取林业信息的潜力，尤其是在森林资源调查信息上(MaribethHPriee，2000;谭炳香，2002)。基于上述情况，

6、影像目标的自动识别技术主要集中于影像的融合技术，这也是解决多源海量数据富集的有效途径之一，同时，也是多空间尺度数据处理面临的首要挑战，处理的对象，既包括高空间分辨率影像，也更加注重高光谱影像，随着遥感数据量的增大，数据融合技术越加意义重大。因此，本研究基于目前遥感空间尺度发展的趋势，以及产生的多尺度数据富集现象，鉴于森林资源在林业应用的重要性，来研究不同尺度遥感数据源在林业应用中的融合技术。1.2多源信息融合1.2.1融合的概念与优势多源信息融合又称为多传感信息融合有时也称之为数据融合(datafusion)，20世纪70年代首先诞生于军事应用，由美国三军组织实验室理事联合会JDL提出来的。虽

7、然应用非常广泛，但受行业区别的影响，至今未有普遍接受的定义。国外对其研究较早，开始于20世纪80年代中期，而我国起步相对较晚，开始于20世纪90年代中期。目前主要的研究多集中在像素级的层次(赵书河，2008)。1998年成立的总部设在美国的国际信息融合协会，为相关研究成果的交流起到了重要的组织推广作用。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特性，多传感信息融合系统充分利用多个传感器资