基于GF-2影像山地森林有林地小班区划

摘要：

[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 hm2,GF-2影像提取出来的有林地面积为4129.82 hm2,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.

关键词：GF-2影像、面向对象、多层分类、小班区划

所属期刊栏目：42

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：新疆维吾尔自治区林业改革发展基金项目XITB20181102

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：82-90