基于高分辨率遥感影像的林地变化检测方法研究

本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域。再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2%,图斑重叠率为85%。从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用。

基于遥感数据的林地变化检测方法研究

森林资源二类调查一般每10年进行1次,年度数据更新是林业部门迫切需要解决的技术难题。基于小班数据与遥感技术相结合,采用面向对象的方法对林地小班数据进行空间信息的更新。以香格里拉的虎跳峡镇为例,以2006年二类调查小班数据为基础,利用2008年12月SPOT5影像探讨了林地变化信息提取。结果表明:与传统变化检测技术方法不同,该方法可实施对森林资源二类调查数据空间信息的快速更新,客观地反映林地的变化信息,可以满足森林资源管理部门对森林林地变化信息快速提取的需要。

基于高分影像的林地变化检测和自动分割算法探讨

根据前后两期高分辨率遥感影像,基于像元颜色值和像素颜色变化构成的纹理特征,应用多线程技术对两期高分辨率遥感影像进行像元聚类并标记聚类区域,对聚类区域进行自动分割,形成前后两期林地、非林地初步范围,在一定的偏移容差基础上,对比前后两期林地、非林地初步范围,筛选变化面积大于阈值的变化区域,提取变化区域范围,并对变化区域界线自动平滑,实现林地变非林地、非林地变林地的快速变化检测,并形成林地动态变化监测数据,为林地动态变化监测提供依据。

基于遥感的林地变化检测方法研究

人类林地开采活动、林业病虫害等使林地快速转化或退化,对林地变化检测提出更高的要求。由于探测面积广、重访周期短等特点,日趋成熟的遥感技术成为林地变化检测的主要手段,各种林地变化检测方法也被陆续提出。但林地变化受到大气、物候等因素影响,过程复杂,当前各类方法并不能适用于所有的林地变化情况。因此在实际作业中,需要比较和测试各类林地变化检测方法从而确定最优的检测方法。文章对分类后比较法中的决策树法、基于模糊分类的半监督分类法进行分析,并进一步探讨提高林地变化检测精度的策略。

基于孪生残差神经网络的GF-2影像林地变化检测——以浙江省建德林场为例

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林地变化检测任务中传统的机器学习变化检测方法难以捕捉深层次语义信息,存在提取特征适应性差、识别能力弱以及因季相导致的伪变化等问题。提出以孪生残差神经网络构建深度学习模型,进行林地变化的检测实验。分别采用残差神经网络ResNet50、添加不同轻量级注意力机制如卷积注意力机制模块CBAM和压缩和激励模块SE 3种不同特征提取方法作为主干特征提取模块。3种主干特征提取网络都基于预训练权重进行训练,通过将提取的多尺度的特征图进行融合,使得不同特征图中信息粗略细节和精细细节互补,从而改善变化检测效果,同时具有相同数量的参数,共享权值的优点。以浙江省建德林场为实验区,获取2015年和2020年两期高分二号卫星影像,构建一套分辨率为1 m的林地变化检测数据集。对孪生残差神经网络变化检测的结果和真实变化标签进行比较,其中主干特征提取网络SE-ResNet50综合结果最好,精确率为0.91,召回率为0.78,F1分数为0.83,要优于主流的变化检测模型FC-Siam-conc、FC-Siam-diff。证明孪生残差神经网络在高分辨率遥感影像林地变化检测任务中能够准确捕捉林地变化,为森林资源管理部门提供了新的林地变化检测方法。

遥感技术在火灾后林业经济损失评估中的应用

随着火灾频率和规模的增加,火灾对林业经济造成的损失日益严重。遥感技术作为一种快速、高效、准确的监测手段,具有巨大的潜力用于火灾后林业经济损失评估。本文对遥感数据在火灾监测、林地变化检测以及林木损失评估和经济价值估计中的应用进行了讨论和研究。研究旨在提供科学依据和决策支持,促进火灾后林业经济损失的准确评估,从而为林业可持续发展提供指导。