联合多时相光学和InSAR数据的云南松切梢小蠹虫害监测研究

发布时间：2020-06-07 23:58

【摘要】：森林病虫害是森林健康生长的重要威胁之一,开展其危害程度监测对森林保护具有重要意义。多云雨地区的光学数据受限使其进行森林虫害监测成为难题,微波数据受天气影响很小,具有应用潜力。本文提出一种利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar SAR)影像及光学影像进行森林虫害危害程度监测的方法。以云南省祥云县为研究区域,以欧空局多时相哨兵一号(Sentinel-1)和哨兵二号(Sentinel-2)数据为例,基于合成孔径雷达干涉(InSAR)参数的时相特征及光学数据的光谱特征,探讨融合多时相InSAR数据及多源数据用于云南松健康林与不同程度受害林分类的可行性。研究结果如下:(1)单时相SAR数据中,健康林与受害林的后向散射系数与相干系数差别很小,所以需要综合SAR数据的时相信息与干涉信息,将多时相InSAR数据进行融合参与分类。(2)基于云南松物候特征及林分相对湿度解释SAR参数的时序特征,后向散射系数和相干系数的时序变化均与云南松物候期相关;相干系数与相对湿度的相关性很小,后向散射系数与相对湿度有一定的相关性,其中轻度受害林的相关性达到0.78。(3)实地数据验证可得,用多时相相干系数进行分类,精度高于后向散射系数,其中降轨数据的精度最高,可达到83%,表明多时相C波段SAR相干系数可有效识别健康林与不同程度的受害林;(4)多时相InSAR数据与光学数据融合后可提高分类精度,最高可达到89.26%。Sentinel-2影像光谱信息丰富,对健康林和轻度受害林的区分具有优势,多时相InSAR数据对健康林和重度受害林的识别效果较好,二者相结合可实现信息互补,提高分类精度。该方法在多云雨地区的森林虫害监测与分类有一定的优势,可以进一步提升遥感监测虫害的能力。
【图文】：

等级图,云南松,虫害,等级

：崣＿逡逑W健康林样地邋□轻度受害林样地■■重度受害林样地逡逑图２－丨研究区地理位置，左为ＳＲＴＭＤＥＭ，右为Ｌａｎｄｓａｔ８邋０Ｕ自然真彩色合成图像Ｂ４（Ｒ），逡逑Ｂ３（Ｇ）邋，Ｂ２（Ｂ）逡逑Ｆｉｇ．邋２－１邋Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ邋ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ，邋ｌｅｆｔ邋ｉｓ邋ＳＲＴＭ邋ＤＥＭ，邋ｒｉｇｈｔ邋ｉｓ邋Ｌａｎｄｓａｔ８邋ＯＬＩ邋ｔｒｕｅ邋ｃｏｌｏｒ逡逑ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ邋ｉｍａｇｅ邋Ｂ４（Ｒ），邋Ｂ３（Ｇ），邋Ｂ２（Ｂ）逡逑２．邋１．邋１．地形地貌逡逑样云县位于金沙江和红河水系的分水岭上，整个县的地势西北高东南低，高差起逡逑伏较大，最高点为北部的五顶山，海拔３２４２米，，最低点为南部的一街河边，海拔１４３５逡逑米，相对高差１８０７米。县内山地、盆地、河谷相间分布，在东西断裂带和南北构造逡逑线的影响下，分为祥城、米甸、云南驿、禾甸四个高原中心盆地和莲花池、青海湖两逡逑个湖泊。县内山脉纵横

影像,影像处理,相干系数,相干性

逦联合多时相光学和ＩｎＳＡＲ数据的云南松切梢小蠹虫害监测逦逡逑的窗口进行估计，而相干性较高的区域则选择较小的窗口进行精确估计。查看像元值，逡逑相干系数的值域为０－１，值越大的区域相干性越高，值越小表示该区域发生了很大变逡逑化。逡逑（４）地理编码逡逑干涉影像的地理编码是利用ＤＥＭ数据将影像数据的坐标系转化为与ＤＥＭ相同逡逑的坐标系统，赋予影像地理坐标系，消除地形畸变，生成地理编码的相干系数图。逡逑
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S763.7

【参考文献】