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基于ALOS的退耕还林工程监测和土地利用类型划分研究

高莉  
【摘要】:为了从根本上改善我国急剧恶化的生态环境,我国实施了包括天然林资源保护工程、京津风沙源治理工程、退耕还林工程、三北及长江流域等重点防护林体系建设工程、重点地区速生丰产用材林基地建设、野生动植物保护、自然保护区建设工程六大林业重点工程。京津风沙源治理工程监测范围包括北京、天津、河北、山西、内蒙古五省(市、区)在内的75个县(旗)。选取分辨率较高、植被特征明显的夏季遥感影像作为遥感监测信息源。 本文以ALOS数据作为卫星遥感数据信息源,利用计算机进行监督分类和人机交互式解译,可提取工程区实际退耕还林面积,但对所有图斑进行实地植被状况调查的费用是非常昂贵和费时的。采用不等概抽样方法(PPS),将给定的遥感解译图斑面积/各工程实施图斑面积作为辅助因子,根据30块工程实际面积和GPS实地量测退耕还林面积,估计工程保存造林总面积,将两者提取面积做了对比分析。分析结果表明,该方法分析精度达到86.2%,对及时掌握工程实施进度及质量,也具有极其重要的意义。 九连城地面异质性强烈,该区土地利用情况模糊,积极探索有效地遥感图像提取方法获得准确的土地利用信息,具有重要的现实意义。本文通过建立各类地物的光谱信息模型,实现对九连城镇通过提取遥感信息,获得准确的土地利用状况,为农牧交错区的复杂的地物光谱特征提供有效地参考。根据基本组分,采用线性光谱混合分析模型对ALOS遥感影像进行分解。本研究中将土地利用类型分为林地、耕地、盐碱地和草地四种基本组分,通过对水体进行掩膜处理以减少对线性光谱混合模型分解的影响。对ALOS图像进行混合像元分解,得到的均方根误差统计,RMS平均值为0.053,方差为0.018,较好的区分了四种土地利用类型。 通过对研究区退耕还林工程区的监测和土地利用类型现状的研究,对农牧交错带的科学管理和规划提供了有效地决策支持。


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