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基于无人机影像的天山云杉林单木树冠信息提取被引量：3: 2020年; 【目的】研究树冠信息估测出林分密度、生长量等森林调查指标,判断林木生长优良状况提供参考,【方法】基于无人机遥感影像,以新疆农业大学实习林场主伐迹地下天山云杉林(Picea Schrenkiana var tianshanica)为研究对象,采用高斯-拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LOG)结合最大类间方差寻找最优阈值(Otsu)对影像进行处理,并利用标记控制分水岭分割方法分别提取疏、中、密3种不同郁闭度的天山云杉单木树冠信息。【结果】利用优化后的标记控制分水岭分割方法较好的解决了过分割问题,对单木树冠信息提取的F测度在疏、中、密林区分别是98.26%、92.91%和87.57%。【结论】使用的方法提取单木树冠信息精度较高,可以评价对天山云杉林的生长状况,可对主伐迹地下天山云杉林的更新和恢复提供可靠的技术支撑。; 杨勇强王振锡师玉霞连玲高亚利; 关键词：天山云杉

基于无人机遥感的天山云杉林密度估测研究被引量：4: 2019年; 本研究基于无人机遥感影像,利用图像增强技术与面向对象方法对不同郁闭度下天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica)林单株树冠进行提取并估测林分密度,结合实测数据进行精度检验。结果表明,采用图像增强技术结合面向对象方法对天山云杉林的树冠提取和林分密度估测的精度较高。在低、中和高郁闭度林分中提取树冠的精度分别为:97.02%、90.33%和82.01%;不同郁闭度林分密度估测精度分别为96.64%、95.50%和80.70%。总体来看,利用图像增强技术对伐后更新天山云杉林密度估测是可行的,精度均在80%以上,运用图像增强技术结合面向对象方法能快速准确的提取主伐迹地下天山云杉林密度。; 杨勇强王振锡师玉霞师玉霞高亚利; 关键词：无人机遥感影像林分密度

基于GF-2影像对恰西国家森林公园的遥感分类被引量：5: 2020年; 【目的】选用面向对象的监督分类法,对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,选取一种分类效果最佳的方法,为该区域的林地资源调查、动态监测评价提供依据。【方法】基于高分二号(GF-2)遥感影像数据,借助ESP尺度评价工具和目视解译相结合,筛选研究区各地物最优分割尺度,利用3种不同分类方法在此基础上进行遥感分类。【结果】研究区内的水体、道路、其他用地、林地和草地的最优分割尺度,分别为390、372、316、296、246;其次在各地物最优分割尺度下,比较最邻近分类、结合矢量数据分类和阈值分类3种方法,经过精度评估发现,3种分类方法的Kappa系数和总体精度值分别为0.7607、0.7820、0.8406和0.8148、0.8305、0.8765。【结论】阈值分类方法优于其他2种方法,选用更为优良的阈值分类方法引入解决该地区林地资源调查是可行的。; 师玉霞王振锡杨勇强连玲高亚利; 关键词：面向对象多尺度分割

截形叶螨危害下枣叶片含水率高光谱估测模型被引量：1: 2020年; 【目的】叶片含水率是反映植物生长发育状况的重要指标,对其进行实时、快速、准确的动态监测是实施枣园精准灌溉和水分合理利用的重要技术措施,对枣树水肥一体化管理有一定的实用参考价值。【方法】以截形叶螨危害下枣叶片的光谱反射率和叶片含水率数据为基础,分析枣叶片原始光谱反射率和不同微分变换光谱反射率与叶片含水率间的相关关系,分别运用一元线性回归(MLR)、多元线性逐步回归(SMLR)法构建了截形叶螨危害下枣叶片含水率的高光谱估测模型,并以模型拟合度(R^2)为主要依据,结合均方根差(RMSE)和相对均方根差(RE)对模型的稳定性和预测能力进行了检验。【结果】微分数据变换可以有效增强枣叶片光谱与水分含量之间的相关性,其中以一阶微分变换的反射光谱与叶片水分含量间具有最密切的相关性。而在截形叶螨危害下枣叶片含水率的高光谱估测模型中,SMLR模型整体建模效果优于MLR模型,其中以655 nm等7个波段组合的一阶微分光谱敏感波段所构建的SMLR模型的拟合度最好,R^2达到了0.836。【结论】截形叶螨危害下枣叶片光谱反射率对其叶片含水率存在光谱指示波段。因此,利用高光谱技术对其叶片水分状况进行适时监测是可行的,这对该虫害危害后枣叶片水分含量信息的探测和虫害的早期监测及预警均有一定的应用潜力。; 高亚利王振锡连玲连玲杨勇强师玉霞玉荪·吐孙江; 关键词：截形叶螨含水率

基于GF-2影像山地森林有林地小班区划: 2022年; 【目的】选用面向对象的分层分类法对研究区域的天山云杉林进行遥感分类,提出高分辨率遥感数据进行有林地小班区划的规则集,检测主流遥感数据源的提取效果,以期为森林资源监测和山区天然林更新恢复评价等方面提供技术参考,进一步推进国产高分辨率遥感数据在山区林地分类方面的应用。【方法】以天山西部山地云杉林为研究对象,以新疆天山西部国有林管理局巩留分局的恰西国家森林公园为研究区,以高分二号(GF-2)影像为基础数据,对其进行多尺度分割和郁闭度估测模型的研究,并结合野外实地测量以及遥感数据的光谱信息、纹理信息、植被指数因子等特征值,建立地物分类规则集,利用面向对象的分层分类方法,开展基于郁闭度的山地森林有林地小班区划研究。【结果】选用地形因子+植被指数+纹理特征因子构建的郁闭度估测模型,估测精度达到了89.93%,能够有效地反映研究区郁闭度的真实情况,而基于郁闭度估测模型的山地森林有林地小班区划的结果较好,根据森林资源二类实地调查结果显示研究区内有林地面积为4264.62 hm^(2),GF-2影像提取出来的有林地面积为4129.82 hm^(2),相对误差只有5.53%,总体吻合度达到了94.47%。【结论】选用国产高分辨率影像进行有林地的提取和郁闭度等级的划分是可行的,可为研究区域内的小班区划提供一定的数据支撑。; 师玉霞袁民杨勇强连玲高亚利王振锡; 关键词：面向对象小班区划

喀纳斯湖区木本植物幼苗库基本特征及其空间格局分析: 2017年; 设于喀纳斯湖区临时样地调查数据基础上,分析木本植物幼苗基本特征及优势幼苗在不同尺度上的空间分布格局。共记录到的已定木本植物幼苗591株(5种),其中西伯利亚云杉幼苗在所有指标上均占绝对优势,其次是西伯利亚红松,二者为稳定的林下组成者及幼苗库阶段的补充者。木本植物幼苗密度为1.51±0.22株/m^2、丰富度为1.64±0.17种/m^2,大多幼苗长势良以上;大尺度上各幼苗空间位置随机性较为明显,集群分布不明显,而在小尺度上,聚集性显著。西伯利亚云杉幼苗前期多以随机分布为主,后因更新主要在林窗内进行,所以小尺度上幼苗表现出高度聚集分布。; 叶尔江·拜克吐尔汉连玲师玉霞李春萍; 关键词：木本植物幼苗

基于无人机影像的天山云杉林更新类别划分及提取被引量：5: 2020年; 森林伐后更新对森林资源的有效利用密不可分,对森林的经营管理和动态监测具有重要意义。为了对不同皆伐迹地林分进行主要特征选取并实现高精度提取,本研究通过分析天山云杉皆伐迹地更新群落特征,并利用R软件进行聚类分析,将其划分为4个类别(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ),其林分平均年龄为33、28、25 a和20 a;平均胸径分别为25.62、17.95、13.03 cm和10.05 cm;平均树高为12.25、10.02、8.92 m和7.53 m。基于eCognition Developer 9.0软件,对研究区进行多层次、多尺度分割,以无人机影像的纹理、光谱等特征为辅助信息进行SEaTH算法结合面向对象分类。结果表明,研究区皆伐迹地林分生长状况主要为类别Ⅰ状态,类别Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分布面积相对较少。SEaTH算法结合隶属度分类方法,不仅准确地识别出皆伐迹地空间分布情况,还精确地提取出不同类别的天山云杉林,总体精度达到80.22%,Kappa系数为0.73,平均面积吻合度为81.34%。该方法取得了较好的分类效果,可精确地对伐后更新林分进行分级提取,为森林经营管理提供一定的参考依据。; 杨勇强王振锡师玉霞师玉霞高亚利; 关键词：遥感影像皆伐迹地

截形叶螨危害下枣叶片叶绿素含量高光谱估算模型被引量：1: 2020年; 以不同截形叶螨(Tetranychus truncatus Ehara)危害等级下枣叶片高光谱和叶绿素含量数据为基础,分析不同截形叶螨危害等级(0级、1级、2级、3级、4级)下枣叶片高光谱特征,构建基于一阶微分光谱的不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素含量高光谱线性回归估测模型。结果表明:截形叶螨危害造成叶片中叶绿素含量减少,导致光谱反射率降低,表现为随危害等级的增加叶绿素含量呈逐级减少趋势。在不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素估测模型中,危害等级为0级时,模型拟合度最好,达到0.810,表明利用高光谱数据构建不同危害等级枣叶片叶绿素含量估算模型具有一定的潜力,对危害植被叶片的虫害诊断意义重大。; 高亚利王振锡连玲连玲杨勇强; 关键词：截形叶螨叶绿素含量

枣截形叶螨危害冠层光谱特征及虫害等级反演被引量：1: 2020年; 以截形叶螨危害下枣为试材,采用相关性分析、线性回归建模的方法,研究利用截形叶螨危害下枣冠层高光谱构建虫害等级反演模型,以期为遥感在大尺度范围内实现快速、准确、大面积监测截形叶螨提供思路。结果表明:随虫害等级的增加,冠层反射率逐渐降低,且存在红边位置"蓝移"的现象;以敏感波段896 nm为自变量,建立虫害等级单变量线性反演模型,拟合R^2为0.536,预测R^2为0.716,均方根误差为0.081,说明该敏感波段能达到对虫害等级预测的效果。; 连玲王振锡高亚利师玉霞杨勇强; 关键词：截形叶螨反演模型

截形叶螨危害下枣冠层含水量高光谱估算模型被引量：2: 2020年; 【目的】基于截形叶螨(Tetranychus truncates)危害的冠层高光谱反射率构建枣冠层水分含量估测模型。【方法】以枣(Ziziphus jujuba)冠层光谱反射率与含水量为基础,分析截形叶螨危害下枣冠层一阶微分光谱与含水量的相关关系,筛选枣冠层高光谱含水量的敏感波段,分别采用线性函数、二次函数、指数函数的回归模型,构建截形叶螨危害下枣冠层含水量的高光谱估算模型。【结果】枣冠层含水量随着光谱反射率降低而降低,与虫害等级呈显著负相关。利用冠层一阶微分光谱D1102、D974、D990组合波段建立的多元线性逐步回归模型的拟合度最好,R2达到0.618,RMSE和RE为3.428和3.900%。【结论】说明利用高光谱技术反演冠层含水量具有一定的可行性,在森林虫害监测方面具有重要的现实意义。; 连玲王振锡王振锡师玉霞杨勇强师玉霞玉荪·吐孙江; 关键词：冠层光谱含水量截形叶螨反演模型

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连玲

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