基于多特征提取的森林蓄积量反演方法的研究

发布时间：2023-04-01 22:56

　　森林蓄积量是衡量森林供给生物生命物资来源的一种重要指标,能够反映出森林资源的变化和增长情况,对于森林可持续性的发展经营有着极其关键的意义。传统森林蓄积量的获取方法主要是一、二类森林资源调查,这两种方法测算的蓄积量准确度较高,但在时间与空间上存在较大的局限性,且需人工野外调查。人工野外作业不仅耗时费力,还要求作业人员在一定程度上掌握森林资源调查的相关知识,这样增加了一、二类森林资源调查时间和难度。伴随科技的进步特别是遥感技术的发展,在森林蓄积量获取方面已由人力调查的方式转变为应用现代技术进行反演的方法。对森林蓄积量估测算法的研究,不仅可以使人们能够及时、准确地掌握森林资源信息的变化,加强森林资源的高效管理,还为保证森林资源可以持久发展提供了依据。但由于反演模型提取的特征因子精度较低,导致反演方法获得的蓄积量估测精度低于一、二类森林资源调查的精度。为了解决蓄积量估测模型精度不高的问题,本文将帽儿林场老山施业区为研究区域,筛选120个针阔混交林小班为研究原始数据,研究利用遥感影像数据获取树冠个数、树高等能够确定森林蓄积量的特征因子的方法,在此基础上运用偏最小二乘法和主成分分析回归法的建立相关...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 森林特征因子提取研究现状
        1.2.2 森林蓄积量研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
2 研究数据与流程
    2.1 研究区域概况
        2.1.1 地理位置及地貌特点
        2.1.2 森林资源情况
    2.2 研究数据与样地筛选
        2.2.1 研究数据
        2.2.2 样地的筛选
    2.3 研究流程
    2.4 本章小结
3 森林蓄积量特征因子提取方法研究
    3.1 特征因子提取方案
    3.2 基于改进分水岭算法的树冠提取
        3.2.1 针阔叶林分类
        3.2.2 树冠分割
    3.3 基于遥感图像高程的树高和胸径的估测
        3.3.1 遥感图像高程提取方法
        3.3.2 树高、胸径方程回归方法
    3.4 基于多特征因子的郁闭度模型估测
        3.4.1 郁闭度模型建立方法
        3.4.2 郁闭度模型的建立
    3.5 本章小结
4 森林蓄积量特征因子提取实验与结果分析
    4.1 数据预处理
        4.1.1 点云数据去噪处理
        4.1.2 点云数据衍生模型处理
        4.1.3 图像数据预处理
    4.2 树冠因子提取实验和结果评价
        4.2.1 针阔叶分类实验和结果评价
        4.2.2 树冠分割实验和结果评价
    4.3 树高和胸径实验和结果评价
        4.3.1 树高和胸径估测实验
        4.3.2 树高和胸径估测结果和评价
    4.4 海拔、坡度、坡向和小班面积提取实验和结果评价
        4.4.1 坡度因子提取实验和结果评价
        4.4.2 坡向因子提取实验和结果评价
        4.4.3 小班面积因子提取实验和结果评价
        4.4.4 海拔因子提取实验和结果评价
    4.5 郁闭度估测实验和结果评价
        4.5.1 郁闭度模型估测实验
        4.5.2 郁闭度模型结果和评价
    4.6 本章小结
5 蓄积量反演模型研究
    5.1 蓄积量反演模型相关方法
        5.1.1 多特征因子相关性分析原理
        5.1.2 蓄积量反演研究方法
    5.2 蓄积量反演模型实验与结果评价
        5.2.1 蓄积量反演模型
        5.2.2 蓄积量反演模型结果评价
    5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3778022