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时间:2019-03-11
《基于rs技术的森林面积统计方法的研究——以南京浦口老山林场为例》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、Y1215226南京应黄戈蓬分类号.!£21学号2Q蛆!12Q丝硕士学位论文基于RS技术的森林面积统计方法的研究一一以南京浦口老山林场为例赵君爱指导教师值瑞堡副鏊援选明霞麴援专业名称壅业扭越丝王猩研究方向爿:箕扭摘助逯让皇盆堑答辩日期三QQ土生盔目摘要基于RS技术的森林面积统计方法的研究一一以南京浦口老山林场为例随着人类逐步跨入空间时代.信息时代,遥感技术也随之迅速发展,并越来越多的被用来获取在地球表面上无法获得的信息.尤其是在森林资源调查和监测方面,遥感技术更是发挥了其它技术无可比拟的优越性.遥感技术的发展为及时监测森林资源调查变化提供了新的手段和方法.本文以ERDAS遥感图像处理软件作为主
2、要处理工具,通过对图片进行处理已提取林地面积,不仅可以避免由于人工实地调查中工作量大,调查周期长,资源数据速魔陵,精度低等缺点,还可以发挥其信息量大,检测手段先进等优点,使得快速,准确的完成森林面积统计成为现实,这也是本次研究的目的之所在.首次对南京浦口区老山林场的林地面积及覆盖率进行统计,对推进南京地区空间数据库的建设,实现林业资源动态监测和网络化管理具有重要意义.主要的研究内容和结论归纳如下:(1)对研究区的地形图以及遥感图片进行几何精校正,转换到统一坐标系,北京54坐标系.(2)对研究区的遥感影像进行图像增强,以提高目视判读效果。包括彩色增强、反差增强和比值增强.在彩色增强中,通过对研究
3、区ETM+各波段特征值和相关性矩阵分析,确定森林植被提取的最佳波段组合是TM4.TM5,TM3。(3)对多光谱图像与高分辨率图像进行融合处理,以提高图像信.E-和分辨率,通过比较Ills、PCA、Brovcy、小波融合算法在Landsat-7影像融合中的融合结果,得出IHS融合效果最好.(4)图像分类和分类结果评价,本文采用基于非监督分类中的ISODATA算法对融合后的影像进行初步分类,然后利用监督分类Bayes分类器以及实地采样数据对初步分类结果再次分类.计算误差矩阵,利用用户精度,生产者精度,总体精度以及Kappa系数指标对分类结果进行评价,评价结果精度满足要求。(5)利用分类后的林地像元
4、教计算林地总面积,得到南京浦口区老山林场的林地面积。研究结果表明,利用遥感技术进行森林面积提取,克服了人工实地调查的不足:通过计算机分类,达到了分类精度要求,但不是很高;计算机自动分类后,还要进行基于Rs技术的森林面积统计方法的研究地面实测和验证工作,说明了目前利用计算机对遥感资料进行自动分类还不能完全代替地面调查工作.关键词:遥感;几何校正;图像增强;图像融合;影像分类;面积提取II摘要STUDYOFTHEFORESTAREASTATISTICBASEDONRSTECHNOLOGY.-.·-ACaseStudyinPukouOldMountainForestryCenterofNaningA
5、BSTRACTAccompanywiththecomingofthespacetimesandinformationtimes,remotesensingtechnologydevelopsquickly,anditisalsousedtoacquiretheinformationwhichcannotbeacquiredfromtheearthsIF溉Remotesensingissuitableforforeslry诹也thel-csourceinvestigationandmonitoring.n嵋developmentoftheremotesensingtechnologysuppli
6、esanewmethodforrnonitoringthedingingoftheforestreS01.1rc,eintime.ThispaperadoptsRSsoftwareERDASIMAGINE8.7.studiestheforestareastatisticbasedontheimageprocessing.Thismethodcannotonlyavoidsomedisadvantagesofthetraditionalinvestigation,suchasheavyjob,longinvestigationtime,slowspeed,andlowprecisionandso
7、on,butalsohasmanymeritssuchaslargeinformationandadvanceddetectionm。thod,whichcancarryoiltheforesta碍astatisticquicklyandprecisely.Itisalsothepurposeofthismaincontentstudied.Carryingontheforestareaandco
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