基于遥感技术的森林蓄积量估测研究进展

发布时间：2021-12-10 12:27

　　森林蓄积量是林业调查中重要的调查因子之一。传统的林业调查多采用样地实测法。该方法虽具较高的精度,但耗时长,强度大,往往需要投入大量的人力与物力。遥感技术的发展为林业调查方式的创新带来契机。该文总结、归纳了近年来利用遥感技术（包括光学遥感、雷达遥感以及LiDAR）估测林木蓄积量的研究进展,并对相关遥感技术的估测应用进行了对比与分析,指出了现阶段遥感估测木蓄积量所存在的问题,并对未来的估测研究进行了展望。 

【文章来源】：江苏林业科技. 2020,47(04)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 研究进展
    1.1 基于光学遥感的蓄积量估测研究
    1.2 基于雷达遥感的蓄积量估测研究
    1.3 基于LiDAR的蓄积量估测研究
2 对比与分析
3 讨论与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究[J]. 宋亚斌,邢元军,江腾宇,林辉.  中南林业科技大学学报. 2020(04)
[2]基于landset8遥感影像数据的森林蓄积量反演[J]. 冯凯,刘昌华,彭词清.  矿山测量. 2020(01)
[3]基于毛竹冠层LiDAR点云密度测算其蓄积量[J]. 苏德添,伍琳琳,章范怡,徐文兵.  中国激光. 2020(04)
[4]基于GF-1的森林蓄积量遥感估测[J]. 李世波,林辉,王光明,程韬略.  中南林业科技大学学报. 2019(08)
[5]基于Landsat8的霍山县森林蓄积量反演估算[J]. 厉香蕴,孔丽.  智能城市. 2019(11)
[6]合成孔径雷达在林业调查中的应用概述[J]. 刘羽.  内蒙古林业调查设计. 2019(03)
[7]基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测[J]. 王海宾,彭道黎,高秀会,李文芳.  浙江农林大学学报. 2018(06)
[8]基于遥感影像的福建省长汀县级植被覆盖变化监测及分析[J]. 胡鸿,许延丽,鞠洪波,孙志超.  南京林业大学学报(自然科学版). 2019(03)
[9]喀斯特山区森林蓄积量的合成孔径雷达遥感估测研究[J]. 杨永恬,杨广斌,赵海兵.  林业资源管理. 2018(04)
[10]运用融合纹理和机载LiDAR特征模型估测森林地上生物量[J]. 胡凯龙,刘清旺,李世明,庞勇,李梅.  东北林业大学学报. 2018(01)

博士论文
[1]基于无人机航测与激光雷达技术的林分特征及生物量估测[D]. 许子乾.南京林业大学 2019
[2]测树因子遥感获取方法研究[D]. 赵芳.北京林业大学 2014

硕士论文
[1]机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究[D]. 张峥男.南京林业大学 2018
[2]高分遥感森林蓄积量估测算法研究[D]. 贾嘉辉.西安科技大学 2017
[3]高分遥感纹理信息对森林蓄积量估测的影响规律研究[D]. 方明程.西安科技大学 2016
[4]基于微波散射模型的森林生物量估算及模型可视化[D]. 林越.哈尔滨师范大学 2016
[5]森林蓄积量遥感估测研究[D]. 涂云燕.北京林业大学 2013
[6]基于机载LiDAR和极化SAR数据的山区森林蓄积量估测方法研究[D]. 范凤云.中国林业科学研究院 2010
[7]森林蓄积量遥感估测的应用研究[D]. 刘海清.西安科技大学 2009



本文编号：3532631