基于gis和遥感影像的森林蓄积量分类估测研究

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1、论文题目：基于GIS和遥感影像的森林蓄积量分类估测研究专业：地图制图学与地理信息工程硕士生：王艳婷(签名)指导教师：李崇贵(签名)摘要森林蓄积量作为表征森林数量的重要指标之一，反映了一个国家或地区森林资源总规模和水平的基本指标之一，是制定计划采伐、森林经营管理的依据。随着GIS与遥感技术的快速发展和普及应用，采用高分辨率遥感影像结合少量地面调查样地进行森林蓄积量估测，已成为林业研究的热点。目前国内基于GIS和遥感影像进行蓄积量估测的研究主要是使用传统的多元线性回归方法，导致估测精度下降。本文将研究常用于蓄积量估测五种算法，建立并优选分类

2、模型以提高精度和模型适用性。蓄积量分类估测的前提是遥感图像可以有效的分为对应的类型，首先需对图像进行预处理，尽可能恢复目标的反射光谱特性和正确的几何位置；然后需对林地信息进行人工解译，建立解译标准；最后对遥感图像做监督分类和重编码。为验证分类估测和Box-Cox变换的效果，本文使用北京市密云县第七次全国森林资源一类清查样地数据和经过几何校正的同期TM遥感影像及30米分辨率DEM数据作为基础数据，对北京密云县森林蓄积量进行分类估算，并采用Box-Cox对蓄积量进行修正变换，分析得出：蓄积量分类估测可以有效的提高估测精度和模型的预报能力，可

3、以把分类建模有效的用于蓄积量估测中；在相同的建模因子、相同的建模样地的条件下，蓄积量Box-Cox修正后模型虽然精度略有降低，但可以很大提高模型的预报能力和适用性，在做蓄积量估测时应该做回归诊断，在异常样地个数较多而影响Gauss-Markov假设时，可以引入Box-Cox变换。关键词：蓄积量，地类，Box-Cox变换研究类型：应用研究万方数据万方数据Subject：ResearchontheEstimationofClassifiedForestStockVolumeBasedonGISandRemoteSensingImagesSp

4、ecialty：MapCartographyandGeographicInformationEngineeringName：WangYanting（Signature）____Instructor：LiChonggui（Signature）_____ABSTRACTForeststockvolumeasanimportantindicatorofthemountofforestthatisoneofthebasicindicatorsofreflectingthetotalsizeoftheforestresourcesandlevel

5、sofacountryorregion,isbasisforplanningdeforestationandforestmanagement.WiththerapiddevelopmentandapplicationofGISandremotesensingtechnology,ithasbecomeahotforestryresearchtopictousehigh-resolutionremotesensingimagescombinedwithlimitedgroundsurveyplotsinforeststockvolumee

6、stimation.AtpresenttraditionalmultiplelinearregressionmethodisadoptedbythedomesticstockvolumeestimationbasedonGISandremotesensingresearch,andresultsindecreaseofestimationaccuracy.Thisarticlewillexaminefivecommonalgorithmsinstockvolumeestimation,createandpreferclassificat

7、ionmodeltoimprovetheaccuracyandmodelapplicability.Thepremiseofstockvolumeestimationisthattheclassificationofremotesensingimagescanbeeffectivelydividedintocorrespondingtype.First,weneedpreprocesstheimagesasmuchaspossibletorestorethetargetreflectancecharacteristicsandtheco

8、rrectgeometricposition.Thenweneedinterpretinformationmanuallyonwoodlandandestablishinterpretstandards.F