[發(fā)明專利]一種基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像森林分類方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210506579.X
• 申請(qǐng)日: 2012-12-03
• 公開（公告）號(hào): CN103093233A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張林波;張繼平;沃笑;徐翠;張海博
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國環(huán)境科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/54
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)、遙感、景觀生態(tài)學(xué)及森林生態(tài)學(xué)。

背景技術(shù)：

森林是陸地最大的生態(tài)系統(tǒng)，是地球生命系統(tǒng)的支柱，是陸地生態(tài)平衡的調(diào)節(jié)中樞，是人類賴以生存的必要保障和發(fā)展的基礎(chǔ)，在支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展中有不可替代的作用。森林是一種可再生資源，在人為因素和自然力的共同作用下，自然生長和死亡，人為采伐和更新，使森林生態(tài)系統(tǒng)無時(shí)不處于消長交替的動(dòng)態(tài)過程之中。以森林、林木和林地為主體構(gòu)成的森林資源顯然是一種動(dòng)態(tài)資源。開展森林資源調(diào)查和監(jiān)測，對(duì)一定空間、時(shí)間內(nèi)森林資源狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)性跟蹤調(diào)查，掌握其現(xiàn)狀和消長變化情況，預(yù)測其發(fā)展變化趨勢，為制定林業(yè)方針、政策、中長期規(guī)劃和林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營計(jì)劃，檢驗(yàn)經(jīng)營成果等提供科學(xué)依據(jù)，對(duì)于提高林業(yè)發(fā)展乃至經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展科學(xué)決策水平，促進(jìn)林業(yè)和資源環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展具有極為重要的意義。

森林資源監(jiān)測體系是組織、建立、實(shí)施森林資源監(jiān)測的一整套方法。傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查和監(jiān)測技術(shù)方法以地面測量為主，存在著工作量大、勞動(dòng)強(qiáng)度大、成本高、周期長、效率低、時(shí)效性差等問題，而且調(diào)查精度不高，難以滿足當(dāng)今林業(yè)發(fā)展的需要。研究表明，以1∶10000地形圖為工作手圖實(shí)地勾繪小班，面積平均誤差為25.0％，中心位置平均位移77.1m，邊界平均位移9.3m。因此，長期以來，眾多學(xué)者致力于研究探討新的適用的技術(shù)體系和方法。以遙感為主，包括地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)的3S技術(shù)及其集成，由于其具有傳統(tǒng)技術(shù)不可比擬的優(yōu)勢，成為當(dāng)前森林資源調(diào)查和監(jiān)測研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。

森林面積調(diào)查和監(jiān)測是森林資源監(jiān)測最基本、最關(guān)鍵的內(nèi)容。遙感技術(shù)用于森林資源監(jiān)測，必須首先研究解決森林面積估測問題，亦即是解決遙感圖像的森林分類問題。然而，當(dāng)今遙感技術(shù)在森林資源調(diào)查和監(jiān)測中的應(yīng)用還存在很多問題需要深入研究解決：一是森林和土地分類問題還未得到很好解決，能分離的類型個(gè)數(shù)和分類精度與相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的要求差距甚遠(yuǎn)。尤其在地形地貌復(fù)雜、森林分布破碎、種類和類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的南方林區(qū)，情況更是如此；二是森林區(qū)劃過于粗糙，最小成圖面積遠(yuǎn)大于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求。由于過往大多采用的中低空間分辨率遙感圖像，造成了森林區(qū)劃最小面積過大且成圖比例尺較小。

森林分類是遙感技術(shù)在森林資源調(diào)查和監(jiān)測中應(yīng)用中最為關(guān)鍵的技術(shù)。本發(fā)明采用空間分辨率為2.5m的ALOS遙感數(shù)據(jù)，探索出一種基于面向?qū)ο蟮纳诌b感分類方法，旨在提高森林分類精度，為實(shí)現(xiàn)森林資源的快速準(zhǔn)確監(jiān)測提供一條有效途徑。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明將提供一種針對(duì)高分辨率遙感影像的，基于面向?qū)ο筮b感影像分類技術(shù)的森林分類方法。

發(fā)明要解決的技術(shù)問題：

傳統(tǒng)的分類方法在分類時(shí)僅依靠地物的光譜信息，基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像森林分類方法更多的是利用地物的幾何形態(tài)、結(jié)構(gòu)信息，如紋理、形狀、結(jié)構(gòu)和空間組合關(guān)系等，顧及更多的結(jié)構(gòu)、特征等信息，提高了分類精度；建立了面向遙感的森林二級(jí)分類體系，確保了森林遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)的分類一致性和結(jié)果可比性；根據(jù)篩選出的關(guān)鍵指數(shù)，提出了一種便捷、準(zhǔn)確、高效的分層逐步分類提取法，方法具有較好的可操作性和可重復(fù)性，能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域森林資源的快速準(zhǔn)確監(jiān)測。

基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像森林分類方法，包括以下步驟：

步驟1：數(shù)據(jù)源選擇。選擇的數(shù)據(jù)源為高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，如ALOS，SPOT，Quick?Bird等數(shù)據(jù)，并輔以高程數(shù)據(jù)、林業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)資料，同時(shí)結(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

步驟2：圖像預(yù)處理。圖像分類前，對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，包括大氣校正、幾何校正、投影轉(zhuǎn)換、剪裁拼接等，并對(duì)全色波段圖像及多光譜圖像進(jìn)行影像融合。

步驟3：建立森林分類系統(tǒng)。根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)的信息可辨識(shí)性，結(jié)合傳統(tǒng)森林分類系統(tǒng)，建立了面向遙感的森林二級(jí)分類體系。一級(jí)分類將森林劃分為針葉林、闊葉林和針闊葉混交林三類。二級(jí)分類根據(jù)生境的差異將針葉林劃分為暖性針葉林和溫性針葉林；根據(jù)季相差異將闊葉林劃分為常綠闊葉林、常綠落葉、闊葉混交林及落葉闊葉林。

步驟4：建立森林遙感分類標(biāo)志庫。通過實(shí)地考察，確定各森林類型的大體分布情況及分布規(guī)律，記錄典型分布點(diǎn)位，結(jié)合野外GPS定位，將各森林類型的實(shí)地考察點(diǎn)坐標(biāo)與遙感影像進(jìn)行空間匹配，獲取各森林類型的遙感影像特征。