CN113343808A - 一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法 - Google Patents

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CN113343808A CN202110583328.0A CN202110583328A CN113343808A CN 113343808 A CN113343808 A CN 113343808A CN 202110583328 A CN202110583328 A CN 202110583328A CN 113343808 A CN113343808 A CN 113343808A
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陈毅青
陈宗铸
雷金睿
陈小花
吴庭天
李苑菱
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Hainan Academy of Forestry
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Abstract

本发明涉及森林资源测量技术领域,且公开了一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,包括以下步骤:1)通过卫星遥感技术获取基于待测热带森林资源的遥感图像信息,对获取的遥感图像信息进行预处理。该基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,通过固定的匹配阈值指数对植被区域进行提取,结合纹理多特征构建森林纹理结构基元对植被区域中的森林植被进行提取,以及会大大提高热带森林资源调查的工作效率和调查质量,同时克服了传统调查方法地面检测样地、样线和样木复位率低的问题,可以有效增进监测数据的实时性、准确性、可靠性和快速更新能力,更为有效的对热带森林资源进行测量分析。

Description

一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法
技术领域
本发明涉及森林资源测量技术领域,具体为一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法。
背景技术
卫星遥感技术是一门综合性的科学技术,集中了空间、电子、光学、计算机通信和地学等学科的成就,是3S(RS、GIS、GPS)技术的主要组成成分,卫星遥感以人造卫星为平台,根据作为平台的卫星与地球的相对位置关系可将卫星分为静止卫星(如静止气象卫星和静止通信卫星)以及极轨卫星。
传统的热带森林植被分类通过人工实地调查,对于大范围存在工作量大、耗费周期、力成本高以及受主观因素影响,对此无法满足“数字林业”中快速有效探测森林植被的目标要求,自遥感技术的概念提出以来,其技术应用渗透到各个领域,包括军事,农业和林业等,早期遥感植被分类采用人工目视解译,与现场探测相比更加节省人力以及省时,但目视解译的准确度更多取决于遥感影像的质量以及解译者的先验知识,依然存在周期长,时效性差以及结果带有一定主观性等问题,故此,提出一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法来解决上述的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,具备森林资源的高效率全面监测和分析等优点,解决了测量时存在周期长,时效性差以及结果带有一定主观性的问题。
(二)技术方案
为实现上述森林资源的高效率全面监测和分析的目的,本发明提供如下技术方案:一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)通过卫星遥感技术获取基于待测热带森林资源的遥感图像信息,对获取的遥感图像信息进行预处理。
2)将图像信息进行N等分,分区域进行筛选测量,通过遥感图像信息综合分析森林资源的纹理特征、植被指数、地形因子和纹理指数。
3)计算所有等分图像的平均色调和灰度正态分布特征,最终筛选出最合适的区域即蓝噪声特征的森林植被典型区域,对该区域,首先进行对比度拉伸处理,之后通过几何变换逐渐缩小区域的尺寸,利用FFT获取区域的频谱响应,根据频谱响应判断是否符合蓝噪声特征,若尺寸区域蓝噪声特征不明显,则继续缩小尺寸,通过迭代方式来探测蓝噪声特征,随着尺度变化,当蓝噪声特征最明显时,认为该尺寸下的区域具有蓝噪声特征,通过缩小倍数关系,计算树冠纹理尺度,并统计树冠纹理的平均灰度。
4)对所提取的植被区域,利用纹理结构与植被区域进行匹配,设定相关的匹配阈值,对于满足阈值范围内的识别为森林植被。
5)识别森林植被后,将热带森林的资源信息整合为森林资源图像集。
优选的,所述森林资源图像集,所述森林资源图像集包括树木种类名称、每种树木具体数量、树木属性信息表和树木图像。
优选的,所述纹理特征包括灰度共生矩阵、空间自相关、小波多频道和多方向特征等,所述纹理指数为从遥感影像各个波段均可以提取出各自的纹理特征,各个波段纹理特征的比值。
优选的,所述地形因子为植被生长与自然环境之间具有密切的相互关系所述地形因子包括海拔、坡度和坡向等因子,所述地形因子为面熟地貌形态的基本参数。
优选的,所述植被指数为根据植被的光谱特性,将遥感影像技术不同波段的反射率因子进行组合计算而得出的指数。
优选的,所述属性信息表通过对每一个目标树木的自身属性信息进行筛选和分类以及重新赋值。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,具备以下有益效果:
该基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,通过固定的匹配阈值指数对植被区域进行提取,结合纹理多特征构建森林纹理结构基元对植被区域中的森林植被进行提取,并且对区域进行等分,实现有效精确的多区域分析,使得测量结果更加准确,以及会大大提高热带森林资源调查的工作效率和调查质量,同时克服了传统调查方法地面检测样地、样线和样木复位率低的问题,可以有效增进监测数据的实时性、准确性、可靠性和快速更新能力,并且在减轻工作人员工作任务量的同时,更为有效的对热带森林资源进行测量分析。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)通过卫星遥感技术获取基于待测热带森林资源的遥感图像信息,对获取的遥感图像信息进行预处理。
2)将图像信息进行N等分,分区域进行筛选测量,通过遥感图像信息综合分析森林资源的纹理特征、植被指数、地形因子和纹理指数,纹理特征包括灰度共生矩阵、空间自相关、小波多频道和多方向特征等,纹理指数为从遥感影像各个波段均可以提取出各自的纹理特征,各个波段纹理特征的比值,地形因子为植被生长与自然环境之间具有密切的相互关系地形因子包括海拔、坡度和坡向等因子,地形因子为面熟地貌形态的基本参数,植被指数为根据植被的光谱特性,将遥感影像技术不同波段的反射率因子进行组合计算而得出的指数。
3)计算所有等分图像的平均色调和灰度正态分布特征,最终筛选出最合适的区域即蓝噪声特征的森林植被典型区域,对该区域,首先进行对比度拉伸处理,之后通过几何变换逐渐缩小区域的尺寸,利用FFT获取区域的频谱响应,根据频谱响应判断是否符合蓝噪声特征,若尺寸区域蓝噪声特征不明显,则继续缩小尺寸,通过迭代方式来探测蓝噪声特征,随着尺度变化,当蓝噪声特征最明显时,认为该尺寸下的区域具有蓝噪声特征,通过缩小倍数关系,计算树冠纹理尺度,并统计树冠纹理的平均灰度。
4)对所提取的植被区域,利用纹理结构与植被区域进行匹配,设定相关的匹配阈值,对于满足阈值范围内的识别为森林植被。
5)识别森林植被后,将热带森林的资源信息整合为森林资源图像集,森林资源图像集,森林资源图像集包括树木种类名称、每种树木具体数量、树木属性信息表和树木图像,属性信息表通过对每一个目标树木的自身属性信息进行筛选和分类以及重新赋值。
本发明的有益效果是:该基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,通过固定的匹配阈值指数对植被区域进行提取,结合纹理多特征构建森林纹理结构基元对植被区域中的森林植被进行提取,并且对区域进行等分,实现有效精确的多区域分析,使得测量结果更加准确,以及会大大提高热带森林资源调查的工作效率和调查质量,同时克服了传统调查方法地面检测样地、样线和样木复位率低的问题,可以有效增进监测数据的实时性、准确性、可靠性和快速更新能力,并且在减轻工作人员工作任务量的同时,更为有效的对热带森林资源进行测量分析,解决了测量时存在周期长,时效性差以及结果带有一定主观性的问题。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)通过卫星遥感技术获取基于待测热带森林资源的遥感图像信息,对获取的遥感图像信息进行预处理。
2)将图像信息进行N等分,分区域进行筛选测量,通过遥感图像信息综合分析森林资源的纹理特征、植被指数、地形因子和纹理指数。
3)计算所有等分图像的平均色调和灰度正态分布特征,最终筛选出最合适的区域即蓝噪声特征的森林植被典型区域,对该区域,首先进行对比度拉伸处理,之后通过几何变换逐渐缩小区域的尺寸,利用FFT获取区域的频谱响应,根据频谱响应判断是否符合蓝噪声特征,若尺寸区域蓝噪声特征不明显,则继续缩小尺寸,通过迭代方式来探测蓝噪声特征,随着尺度变化,当蓝噪声特征最明显时,认为该尺寸下的区域具有蓝噪声特征,通过缩小倍数关系,计算树冠纹理尺度,并统计树冠纹理的平均灰度。
4)对所提取的植被区域,利用纹理结构与植被区域进行匹配,设定相关的匹配阈值,对于满足阈值范围内的识别为森林植被。
5)识别森林植被后,将热带森林的资源信息整合为森林资源图像集。
2.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,所述森林资源图像集,所述森林资源图像集包括树木种类名称、每种树木具体数量、树木属性信息表和树木图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,所述纹理特征包括灰度共生矩阵、空间自相关、小波多频道和多方向特征等,所述纹理指数为从遥感影像各个波段均可以提取出各自的纹理特征,各个波段纹理特征的比值。
4.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,所述地形因子为植被生长与自然环境之间具有密切的相互关系所述地形因子包括海拔、坡度和坡向等因子,所述地形因子为面熟地貌形态的基本参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,所述植被指数为根据植被的光谱特性,将遥感影像技术不同波段的反射率因子进行组合计算而得出的指数。
6.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感技术的热带森林资源测量方法,其特征在于,所述属性信息表通过对每一个目标树木的自身属性信息进行筛选和分类以及重新赋值。
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