基于高分遥感影像的森林类型识别方法

    公开(公告)号:CN109034189B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN201810621443.0

    申请日:2018-06-15

    摘要: 本发明涉及一种基于高分遥感影像的森林类型识别方法,包括:对高分遥感影像进行预处理,得到全色光谱影像和多光谱影像;从全色光谱影像中进行灰度提取,从多光谱影像中进行植被指数提取;结合森林资源二类调查数据,分析优势树种,并且得到优势树种的灰度值和植被指数值;根据林地分类标准,将研究区分为林地和非林地,根据灰度值和植被指数值的相关关系,分别建立相关森林类型识别函数模型;对相关函数模型进行检验和评价;将相关函数模型应用于森林类型识别。实现利用高分二号影像纹理特征获取灰度和植被指数就可以对森林类型进行识别,合理地减少了森林资源的外业调查工作,节约了成本和资源。

    基于多源遥感数据融合的林地干旱时空动态监测方法

    公开(公告)号:CN108613933A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810609470.6

    申请日:2018-06-13

    IPC分类号: G01N21/17 G01J5/00

    摘要: 本发明涉及一种基于多源遥感数据融合的林地干旱时空动态监测方法,包括以下步骤:选取MODIS数据与Landsat数据;对数据进行预处理,包括几何校正、云检测、大气校正;利用增强型时空自适应反射率融合ESTRAFM模型与SADFAT模型,模拟出MODIS对应时期的Landsat数据,并对模拟的数据进行真实性检验,分析数据的适用性,生成Landsat数据集;对多源遥感融合数据进行干旱指标提取;通过对融合数据的干旱指标进行分析,得到林地干旱时空动态变化。可以客观、动态、及时准确地对林地旱灾程度及发生发展过程进行动态监测,为防旱抗旱提供决策支持。

    基于高分遥感影像的森林类型识别方法

    公开(公告)号:CN109034189A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810621443.0

    申请日:2018-06-15

    IPC分类号: G06K9/62 G06K9/46 G06K9/54

    摘要: 本发明涉及一种基于高分遥感影像的森林类型识别方法,包括:对高分遥感影像进行预处理,得到全色光谱影像和多光谱影像;从全色光谱影像中进行灰度提取,从多光谱影像中进行植被指数提取;结合森林资源二类调查数据,分析优势树种,并且得到优势树种的灰度值和植被指数值;根据林地分类标准,将研究区分为林地和非林地,根据灰度值和植被指数值的相关关系,分别建立相关森林类型识别函数模型;对相关函数模型进行检验和评价;将相关函数模型应用于森林类型识别。实现利用高分二号影像纹理特征获取灰度和植被指数就可以对森林类型进行识别,合理地减少了森林资源的外业调查工作,节约了成本和资源。