生物资源遥感分析与制图.pdf

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1、第八章第八章生物资源遥感分析与制图生物资源遥感分析与制图∑生物资源包括：¢动物资源¢植物资源¢微生物资源∑调查方法¢野外调查¢遥感+野外典型考察→室内分析判读成图∑遥感在生物资源领域中的应用森林资源、植被制图；自然保护区调查制图；水生植物调查;动物区系研究；鱼群调查分析和渔业生产等主要内容主要内容植被与森林资源图像识别制图草地资源制图与估算的遥感地学分析水生生物资源图像分析应用植被与森林资源图像识别制图植被与森林资源图像识别制图一、图像特性的植被应用分析¾视制图目的、比例尺大小和区域特征等因素进行识别分析¢不

2、同的植物群落，光谱特性不同¢不同的季节物候期，光谱差异显著¢不同区域的植物群落，影像特征有差异¢其它生态特征差异，不同程度地影响图像表征一、图像特性的植被应用分析绿色植物有效光谱响应特征一、图像特性的植被应用分析一、图像特性的植被应用分析一、图像特性的植被应用分析一、图像特性的植被应用分析一、图像特性的植被应用分析¢动物分布的研究利用遥感图像进行植物及其群落的地理调查，其研究也将为动物分布的调查提供重要信息，植物群落的分布控制着动物的分布类型和生长数量（动物的生存与其生态环境密切相关）。因此：遥感——植物群落

3、——动物的分布，结合地面调查，编制动物分布图。一、图像特性的植被应用分析¢生物量的研究植被指数——LAI、植被覆盖度——生物量一、图像特性的植被应用分析¾植被遥感研究中不可忽视的因素：应用最佳时相的植被图像，进行分析制图可提高成图质量¢最佳时相是在各种不同生境下的植物间反射率差异最明显的季节¢处于不同物候期中的植物，其影像色调也有差异，从物候的变化选择最佳时相是提高成图精度的重要条件¢人类活动的影响（耕作方式等）二、森林资源图像识别分类1、遥感在森林资源上的应用¢森林资源调查¢蓄积量的估算¢森林动态监测（砍伐

4、、森林火灾、森林病虫害等）¢生物量计算二、森林资源图像识别分类¢遥感研究森林火灾ò监测森林火灾的发生、发展并为灭火的措施分析提供基本情况ò遥感云图分析云的特性、类别及云量，为人工降雨提供依据；通过遥感云图分析风向等气候形势，预测森林火灾的发展趋势ò计算森林火灾受灾面积，估算受灾损失二、森林资源图像识别分类森林火灾的火焰温度一般在600°C以上二、森林资源图像识别分类¢SPOT在植被、森林资源遥感上的应用空间分辨率高，光谱分辨率低多光谱：10m，全色：5m，短波红外：20m（SPOT5）òSPOT1（0.5-0

5、.59μm），处于植被叶绿素光谱反射曲线最大值的波长附近，利于植被识别分类òSPOT2（0.61-0.68μm），处于植被叶绿素吸收带，对识别作物、裸地有利òSPOT3（0.79-0.89μm），对植被表现甚为明亮二、森林资源图像识别分类¢TM在植被、森林资源遥感上的应用òTM2（0.52-0.60μm），对健康茂盛植物反映敏感，利于探测健康植物绿色反射比，有时也用于增强区分林型和树种的能力òTM3（0.63-0.69μm），叶绿素的主要吸收波段，对区分植物种类与覆盖度有利òTM4（0.76-0.90μm），

6、植物识别中通用波段，受植物细胞结构控制，对绿色植物类别差异反映最敏感，常用于生物量和农作物长势调查研究òTM5（1.55-1.75μm），适于植物含水量调查，用于作物区分和长势分析òTM1、2、3相关性大，TM4、5、7独立性较强，且TM5、7又有较高相关性，常采用TM543组合分类二、森林资源图像识别分类两者的比较：òSPOT具有较高的地面分辨率，但其光谱分辨率较低，不适宜处理窄光谱地物类型，单纯提取一级林地类型较理想。òTM空间分辨率比SPOT低，对于一些大类中的碎小地物提取会遇到一定困难，但利于窄谱段地

7、物类型的提取，可进行二级乃至三级森林类型的识别要求更高：高光谱遥感（hyperion：220个波段430~2400nm，空间分辨率30m）二、森林资源图像识别分类2、森林类型识别训练样本的选取分类的精度和成图质量：样本的数量和质量¢事先应对欲分地物的分布区域特征、地物生态条件有所研究（结合地面调查）¢一般做法：先图像增强处理，参照欲分类型的颜色、形状和纹理结构，选择各类地物的训练样本。¢样本选择原则：足够数量的样本是获得高精度、高质量制图结果的先决条件。¢样本“失真”（受地形影响，同类地物在同景影像上色调表现

8、不同：阳坡、阴坡）二、森林资源图像识别分类3、基于地理信息系统的图像森林分类地物的空间响应、光谱响应、时间响应——地面分辨率、波谱分辨率、时间分辨率¢森林图像识别的背景因素分析地物的区域分布特征¢森林图像识别分类的物候研究依据用户的具体应用目的和要求，选择所需的物候期，进行识别分类。——以时间分辨率作为基本保证二、森林资源图像识别分类实例：各地区桧柏的物候期（展叶期）分布差异二、森林资源图像识别分类