基于多时相遥感观测的板栗林分布提取研究
发布时间：2021-11-01 14:22
板栗林在欧亚、北美等地广泛分布,具有良好的生态价值和经济效益。我国板栗产量居世界首位,是重要的经济树种。使用遥感影像建立板栗林空间分布提取方法能够为其科学管理和高效经营提供定量数据,但树种分类是遥感分类的难点,并且针对板栗林的遥感提取研究较少。以河北省宽城满族自治县为研究区,结合MODIS高时间分辨率特征和Landsat数据较高空间分辨率的特征,研究板栗林提取的最佳时相以及分类特征,并采用多时相观测基于支持向量机算法实现板栗林的提取。结果表明:①4月至6月各地类光谱差异最大,是板栗林提取的关键物候期;②蓝、绿、红、近红外和短波红外波段地表反射率是分类的有效波段,NDI、NDVI、NDWI、RSI和RVI等植被指数增强了植被信息,是板栗林提取的有效分类特征;③单一时相板栗林分类中,生长季前期6月精度最高,生长季后期9月次之,非生长季1月分类结果较差;④结合生长季6月、9月和非生长季1月遥感影像的分类精度最佳,板栗林制图和用户精度分别为89.90%和87.25%。与林业局板栗林面积统计数据相比,精度可达93.45%。
【文章来源】：遥感技术与应用. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
宽城县地理位置和Landsat8 OLI标准假彩色合成影像（2018年6月4日）
图4是基于MODIS影像提取的板栗林、耕地、落叶林地和常绿林4类典型地物样本点绿、红、近红外和短波红外波段地表反射率（ρgreen、ρred、ρnir和ρswir）以及NDVI、NDWI季节曲线。由于建设用地和水域光谱特征与其他地类差别明显且值域处于不同范围，为了更好地比较不同植被类型的光谱曲线差异，未将其纳入。图4表明，总体上板栗林和耕地光谱曲线接近，而与自然林地存在较大区别。这可能是由于板栗一般林间距大，林下植被多为分布稀疏草丛或农林间作的生产模式导致板栗林的混合像元效应相对显著。落叶林地和常绿林光谱特征相似，应该与研究区常绿林较为破碎，MODIS影像500 m的空间分辨率存在混合像元问题有关。生长季前期120～180 d，由于地类物候差异，耕地在绿、红和短波红外波段的反射率高于板栗林，NDVI低于板栗林，差异显著。此时落叶林地和常绿林植被绿度高于板栗林地和耕地，光谱特征和植被指数也具有一定的区分度。生长季后期260 d以后，几种地类的光谱特征有一定的区分度，可能与立秋前后人工活动准备板栗收获有关。此时的耕地多已收割，落叶林地和常绿林及其林下植被生长仍然较旺盛，4类地物易区分。此外，在非生长季，板栗林和耕地的绿、红和短波红外波段反射率和NDWI均明显高于落叶林地和常绿林，也有助于板栗林区分。
分别统计不同地物各波段反射率和植被指数直方图（图5），通过分析找出了各地类具有较大区分度的波段反射率和植被指数。结果显示：1月不同地类像元在绿、红、近红外、短波红外波段反射率差异不明显，NDI、NDVI、NDWI和RSI植被指数能够作为区分常绿林、水域和建设用地的显著分类特征。6月不同地类在蓝、绿、红、近红外、短波红外波段反射率和RSI、RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指数上皆显示出一定的区分度。常绿林、水域和建设用地同其他各类地物差异明显，耕地和落叶林地的蓝、绿、红、短波红外波段以及NDI、NDVI、NDWI植被指数波峰差异显著；板栗林地和耕地、落叶林地在绿、红波段和NDI、NDVI值上波峰不同，体现出一定的差异。不同地类9月的绿、红、近红外、波段红外波段反射率以及RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指数特征与6月相近，但区分度不如6月明显。此外，板栗林在某些特征上数值范围较宽，这种现象在1月和6月更为显著。这可能是由于这一时期板栗林叶片稀疏，林下的草丛、农作物或者裸土出露比例大形成的混合像元效应所导致。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的竹林信息提取研究[J]. 郭宝华,范少辉,官凤英,黄永南. 西北林学院学报. 2014(02)
[2]经济林套种防治水土流失模式[J]. 朱春波,李世锋. 水土保持应用技术. 2011(01)
[3]基于TM数据提取竹林遥感信息的方法[J]. 杜华强,周国模,葛宏立,赵宪文,崔林丽. 东北林业大学学报. 2008(03)
[4]作物间套作种植方式间作效应研究[J]. 杨友琼,吴伯志. 中国农学通报. 2007(11)
[5]遥感图像大气校正方法综述[J]. 郑伟,曾志远. 遥感信息. 2004(04)
本文编号：3470265
【文章来源】：遥感技术与应用. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
宽城县地理位置和Landsat8 OLI标准假彩色合成影像（2018年6月4日）
图4是基于MODIS影像提取的板栗林、耕地、落叶林地和常绿林4类典型地物样本点绿、红、近红外和短波红外波段地表反射率（ρgreen、ρred、ρnir和ρswir）以及NDVI、NDWI季节曲线。由于建设用地和水域光谱特征与其他地类差别明显且值域处于不同范围，为了更好地比较不同植被类型的光谱曲线差异，未将其纳入。图4表明，总体上板栗林和耕地光谱曲线接近，而与自然林地存在较大区别。这可能是由于板栗一般林间距大，林下植被多为分布稀疏草丛或农林间作的生产模式导致板栗林的混合像元效应相对显著。落叶林地和常绿林光谱特征相似，应该与研究区常绿林较为破碎，MODIS影像500 m的空间分辨率存在混合像元问题有关。生长季前期120～180 d，由于地类物候差异，耕地在绿、红和短波红外波段的反射率高于板栗林，NDVI低于板栗林，差异显著。此时落叶林地和常绿林植被绿度高于板栗林地和耕地，光谱特征和植被指数也具有一定的区分度。生长季后期260 d以后，几种地类的光谱特征有一定的区分度，可能与立秋前后人工活动准备板栗收获有关。此时的耕地多已收割，落叶林地和常绿林及其林下植被生长仍然较旺盛，4类地物易区分。此外，在非生长季，板栗林和耕地的绿、红和短波红外波段反射率和NDWI均明显高于落叶林地和常绿林，也有助于板栗林区分。
分别统计不同地物各波段反射率和植被指数直方图（图5），通过分析找出了各地类具有较大区分度的波段反射率和植被指数。结果显示：1月不同地类像元在绿、红、近红外、短波红外波段反射率差异不明显，NDI、NDVI、NDWI和RSI植被指数能够作为区分常绿林、水域和建设用地的显著分类特征。6月不同地类在蓝、绿、红、近红外、短波红外波段反射率和RSI、RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指数上皆显示出一定的区分度。常绿林、水域和建设用地同其他各类地物差异明显，耕地和落叶林地的蓝、绿、红、短波红外波段以及NDI、NDVI、NDWI植被指数波峰差异显著；板栗林地和耕地、落叶林地在绿、红波段和NDI、NDVI值上波峰不同，体现出一定的差异。不同地类9月的绿、红、近红外、波段红外波段反射率以及RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指数特征与6月相近，但区分度不如6月明显。此外，板栗林在某些特征上数值范围较宽，这种现象在1月和6月更为显著。这可能是由于这一时期板栗林叶片稀疏，林下的草丛、农作物或者裸土出露比例大形成的混合像元效应所导致。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的竹林信息提取研究[J]. 郭宝华,范少辉,官凤英,黄永南. 西北林学院学报. 2014(02)
[2]经济林套种防治水土流失模式[J]. 朱春波,李世锋. 水土保持应用技术. 2011(01)
[3]基于TM数据提取竹林遥感信息的方法[J]. 杜华强,周国模,葛宏立,赵宪文,崔林丽. 东北林业大学学报. 2008(03)
[4]作物间套作种植方式间作效应研究[J]. 杨友琼,吴伯志. 中国农学通报. 2007(11)
[5]遥感图像大气校正方法综述[J]. 郑伟,曾志远. 遥感信息. 2004(04)
本文编号：3470265
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