面向对象的遥感图像森林分类研究与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李春干

出品人:

页数:163

译者:

出版时间:2009-11

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787503857331

丛书系列:

图书标签:

• 遥感图像
• 森林分类
• 面向对象
• 图像处理
• 遥感应用
• 林业
• 分类算法
• 特征提取
• 生态学
• GIS

遥感技术革新下的森林生态健康监测与智慧林业发展 本书深入探讨了利用前沿遥感技术，特别是结合了时空信息提取与分析的先进方法，来全面、精准地监测森林生态系统的健康状况，并在此基础上推动智慧林业的创新应用。我们聚焦于如何从海量的遥感数据中挖掘出对森林健康至关重要的信息，从而为林业的可持续发展提供强有力的技术支撑。 第一部分：现代遥感技术在地物分类中的突破 本部分将详细阐述现代遥感技术在精确地物分类领域所取得的革命性进展。我们将从多光谱、高光谱、雷达以及激光雷达等多种遥感传感器的原理、数据特性出发，分析它们在捕捉地物信息方面的优势与局限。 多光谱与高光谱遥感： 深入剖析不同光谱波段对森林植被的指示性意义，例如近红外波段对叶绿素含量的敏感性，以及短波红外波段对水分含量的反映。我们将介绍如何利用这些光谱信息来区分不同的森林类型、植被种类，甚至识别植物的生理胁迫状态。高光谱遥感更是能够提供更为精细的光谱分辨率，揭示物质的“光谱指纹”，从而实现更高级别的分类，如识别具体的树种、监测病虫害的早期迹象等。 合成孔径雷达（SAR）遥感： 重点关注SAR技术在穿透云层、全天候观测方面的独特优势，以及其对森林生物量、结构信息（如树高、叶面积指数）的敏感性。我们将讲解如何利用SAR数据的后向散射强度、干涉测量（InSAR）以及极化信息，来估算森林覆盖度、分析森林结构变化，并监测森林火灾后的恢复情况。 激光雷达（LiDAR）遥感： 强调LiDAR在获取高精度三维空间信息方面的能力，包括树高、冠层高度、树冠形状、以及林下地形等。我们将深入研究如何利用LiDAR数据来构建精密的森林三维模型，进行精细化的树木识别与量测，评估森林结构复杂度，以及监测森林病虫害导致的冠层损伤。 多源数据融合技术： 探讨将不同类型遥感数据（光学、雷达、激光雷达）以及地面调查数据进行有效融合的方法。我们将介绍数据配准、特征提取、信息融合算法等关键技术，旨在构建更为全面、可靠的森林信息数据集，克服单一数据源的不足，实现信息增益，提升分类的精度与鲁棒性。 第二部分：时空分析方法在地物识别中的精进 本部分将聚焦于如何利用遥感数据的时空维度信息，来深化地物识别与分析的水平。我们将强调，森林生态系统是一个动态变化的生命体，其健康状况与时俱变，因此，仅依靠单一时相的数据进行分析是远远不够的。 时间序列遥感分析： 深入研究时间序列分析模型，如最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等在时间序列数据上的应用。我们将阐述如何利用多年的遥感影像，捕捉森林的季节性变化规律（如物候期）、长期生长趋势、以及干扰事件（如砍伐、火灾、病虫害爆发）的发生与恢复过程。通过分析植被指数（如NDVI、EVI）的时间序列变化，可以有效地识别森林的生长季、衰退期，评估森林的生产力，并监测森林健康状况的动态变化。 运动目标与变化检测： 探讨如何利用遥感数据的时间序列变化来检测森林中的动态过程。例如，监测森林火灾的蔓延路径与速度，识别非法砍伐的区域，追踪森林火灾后的植被恢复动态。我们将介绍多种变化检测算法，如图像差值法、主成分分析（PCA）、碎像元分析等，并分析其在不同森林干扰类型下的适用性。 模型构建与应用： 介绍如何构建能够模拟森林生态过程的遥感模型。例如，基于遥感数据反演森林生物量模型、生产力模型、蒸散发模型等，这些模型能够帮助我们更深入地理解森林生态系统的功能，并评估其对环境变化的响应。 第三部分：智慧林业的创新应用与未来展望 本部分将把前沿遥感技术与时空分析方法所产生的丰富森林信息，转化为实际的智慧林业应用，并展望未来的发展方向。 精准森林资源调查与管理： 如何利用高精度的遥感数据与分析结果，实现对森林面积、蓄积量、树种构成、年龄结构等关键资源的精准统计与动态更新。这将为国家林业资源管理、生态补偿、碳汇计量等提供可靠的数据基础。 森林火灾智能监测与预警： 结合遥感技术与大数据分析，建立实时的森林火灾监测预警系统。利用热红外遥感监测火点，利用多光谱遥感分析火灾蔓延趋势，利用SAR遥感评估火灾后的植被恢复情况，从而提升火灾的早期发现与扑救能力。 森林病虫害早期诊断与防治： 通过高光谱遥感的精细光谱特征分析，识别植物的生理胁迫信号，实现病虫害的早期诊断。结合GIS与遥感数据，对病虫害发生区域进行精确定位，为精准施药、制定防治策略提供科学依据。 森林生态系统服务评估与碳汇监测： 评估森林在涵养水源、保持水土、固碳释氧等生态系统服务功能方面所发挥的作用。利用遥感数据与模型，定量监测森林碳汇的变化，为应对气候变化提供科学支撑。 智慧林业平台建设： 探讨如何构建集数据采集、处理、分析、应用、信息发布于一体的智慧林业综合平台。平台将整合多源遥感数据、地面观测数据、气象数据等，为林业决策者、科研人员、基层林业工作者提供便捷、高效的信息服务。 未来发展趋势： 展望遥感技术在森林监测领域的未来发展，包括人工智能与深度学习在遥感图像解译中的应用、无人机遥感在近地表森林调查中的作用、以及卫星星座的部署如何实现更高频次的森林观测等。 本书致力于为读者提供一个全面、深入的遥感技术在地物分类与森林生态健康监测领域的理论框架与实践指导，以期推动我国智慧林业的快速发展，为实现森林资源的可持续利用与生态文明建设贡献力量。

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