遥感分类在退耕还林监测中的应用研究 ——以辽宁省康平县为例

论文摘要

退耕还林工程自1999年开始实施以来,取得了良好的生态、社会和经济效益。但由于工程量之大,给工程的验收及工程实施成效监测带来很大的问题。遥感及地理信息系统技术成为退耕还林工程监测的有效手段。本文以辽宁省康平县为例,本次监测的监测期为三年,从2003年到2005年,所用数据为2003年和2005年的SPOT-5影像,并对遥感数据进行几何校正、正射校正、图像融合、图像增强、图像镶嵌以及图像裁切处理,得到可以用于进行信息提取的遥感数据。森林资源变化信息的自动发现是遥感动态监测最关键和最复杂的步骤,首先对两期SPOT-5影像进行计算机监督分类并对分类结果进行精度评价,两期分类结果精度分别为94.4%和92.6%。然后采用分类后比较法提取森林资源变化信息,并对分类后结果进行精度评价,变化信息提取精度为87.4%,分类精度符合要求。最后生成森林资源面积转移矩阵,估测出康平县各种森林资源面积的变化量。退耕还林工程的监测是在变化信息图像上叠加退耕还林工程设计小班,根据变化情况确定变化信息的来源,并对退耕还林工程小班地类类型转移情况进行抽样验证,抽样验证结果中总体小班因子的正判率为94.12%,最后统计各地类类型转移面积并评价退耕还林工程实施成效。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 引言
• 1 研究综述
• 1.1 遥感概念及应用
• 1.2 遥感动态监测
• 1.2.1 分类后比较法
• 1.2.2 植被指数法
• 1.2.3 主成分分析法
• 1.2.4 影像差值法
• 1.2.5 影像融合法
• 1.2.6 光谱特征变异法
• 1.2.7 空间分析法
• 2 研究方法
• 2.1 研究区概况
• 2.1.1 项目概况
• 2.1.2 自然地理概况
• 2.1.3 社会经济条件
• 2.1.4 退耕还林概况
• 2.2 研究目的及意义
• 2.3 研究内容和技术方法
• 2.3.1 研究内容
• 2.3.2 技术方法
• 2.4 数据处理
• 2.4.1 数据准备
• 2.4.1.1 遥感数据的选取
• 2.4.1.2 其他数据的准备
• 2.4.2 遥感影像正射校正
• 2.4.2.1 全色波段正射校正
• 2.4.2.2 多光谱校正
• 2.4.2.3 图像融合
• 2.4.3 图像增强
• 2.4.4 图像镶嵌及裁剪
• 2.5 影像分类
• 2.5.1 分类方法介绍
• 2.5.2 监督分类
• 2.5.2.1 建立解译标志
• 2.5.2.2 选取训练样区
• 2.5.2.3 分类结果生成
• 2.5.3 分类精度评价
• 3 康平县退耕还林工程动态监测研究
• 3.1 森林资源变化信息提取
• 3.1.1 分类方法的确定
• 3.1.2 康平县遥感影像监督分类
• 3.1.3 分类精度评价
• 3.1.4 森林资源变化信息提取结果
• 3.2 退耕还林工程变化信息提取
• 3.2.1 退耕还林工程变化信息提取
• 3.2.2 抽样验证
• 3.2.2.1 抽样样本量的确定
• 3.2.2.2 小班因子正判率
• 3.2.2.3 抽样验证结果精度检验
• 3.2.3 退耕还林工程变化信息提取结果
• 3.3 遥感监测结果评价
• 4 结论与讨论
• 4.1 结论
• 4.2 讨论
• 参考文献
• 个人简介
• 导师简介
• 致谢