高分辨率遥感影像线状地物提取方法研究

线状地物提取是遥感影像处理的主要研究内容之一。本文针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法的不足,构建了一种基于Canny边缘检测的面向对象提取方法。并针对面向对象遥感影像分割容易受到噪声和其他地物干扰导致提取精度不高的问题,运用Canny算子对遥感影像进行高斯滤波,降低噪声影响,采用高低双阈值法细化边缘有效检测出地物的边缘信息。最后结合面向对象的原理,通过基于规则的方法提取线状地物,得到包含线状地物信息的二值图像。精度检验结果表明,基于Canny边缘检测的面向对象方法提取线状地物的欠提取率平均为6.3%,比数学形态学方法提取线状地物的欠提取率下降了22.6%,可以有效提高线状地物提取的精度,对高分辨率遥感影像线状地物信息提取研究具有一定的参考价值。     

基于不同分类方法的湿地信息提取对比研究

文章以梅州市建成区为研究范围,高分辨率卫星影像为数据源,分别采用监督分类和面向对象法进行分类。分类结果显示,基于监督分类的总体精度为84.5%,总体Kappa系数为0.83,而基于面向对象法的总体精度高达94.4%,总体Kappa系数为0.92。相比传统分类方法,面向对象法能够产生较高的分类精度,并且能够克服传统分类无法解决的"椒盐现象",但还存在影像阴影影响分类精度、池塘水田分类混淆等问题,需要通过规则筛选和目视解译作进一步的处理。     

基于面向对象高分辨率影像的校园地物提取

针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。     

基于光谱和纹理特征的速生桉信息提取方法研究

桉树生长速度快、用途广,具有良好的经济效益、社会效益和生态效益。但桉树的种植、砍伐与促长之间周期交替过于频繁,传统的林业调查不仅会受各种主客观因素的影响,而且获取信息的可信度较低。文章以Rapi Eye影像为数据源,结合GPS调查手段,运用e Cognition平台,以光谱和纹理相结合的面向对象的分析方法,并创建知识规则集,对桉树林信息进行提取。实验表明,传统基于像素的监督分类方法总体精度为68.83%,Kappa系数为0.67。而基于以光谱纹理、创建知识规则集相结合的面向对象分析方法,桉树信息提取的总体精度达到82.12%,Kappa系数为0.80,该提取方法可获得更好的分类质量、效率与精度。     

基于面向对象分类方法的地类调查

针对信息量丰富的高分辨率遥感影像,面向对象的分类技术应运而生。以调查土地利用类型为目标,着重研究面向对象分类方法在高分辨率工作底图中进行地类调查的应用,并与传统基于像元分类结果进行比较,寻求更为理想的地类调查方法。     

基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究

中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28%和3.62%;用户精度分别提高了8.62%和3.86%。本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴。     

面向对象的武汉市街区公共遥感影像分类研究

面向对象的遥感影像分类方法克服了传统基于像元分类方法的弊端,将对象光谱、空间纹理等特征一并加入分类依据中,有效避免了“同谱异物”或“异物同谱”的问题,适合于高分辨率的遥感影像分类。以武汉市某街区公共遥感影像为例,采用上述方法,结合支持向量机分类方法进行地物分类识别,结果显示,分类总体精度达到了89．9913％,取得了良好的分类效果。     

基于Landsat8OLI和Sentinel-2A影像在湿地提取水体信息的差异性研究

湿地作为中国重要的生态水文环境资源,及时、准确的监测湿地的水体信息具有重要意义。虽然Sentinel-2A数据相较于Landsat-8影像作为新兴的卫星遥感影像数据源名具有较多优势,但在湿地的水体信息提取的应用效果是否具有众多优点,仍是未知,因此,本文选取扎龙湿地研究区内的Sentinel-2a和Landsat-8影响各一景影像作为数据源,基于面向对象的分类分类方法提取湿地的水体信息,验证两种数据源的分类结果精度,结果表明:a.基于影像光谱特征差异和水体指数的可分性Sentinel-2A都高于Landsat-8影像,且提取结果显著。b.Sentinel-2A相较于Landsat-8影像提取得到较高的精度,水体信息用户精度87.31%,总体精度达85.87%,以上研究结果表明:Sentinel-2A影像数据相较于Landsat-8数据在复杂的小尺度湿地提取水体信息的精度更高,研究结果可作为湿地的保护研究提供理论基础数据。     

面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法——以福建省厦门市为例

快速、客观、有效的森林资源变化监测技术是林业资源管理部门迫切需要解决的技术难题.本研究基于面向对象影像分析的思想,提出面向小班对象的森林资源变化遥感监测方法.首先,通过结合森林小班图层的大尺度影像分割,得到小班影像对象;其次,在森林小班专题对象内部,进行小尺度分割,自动提取变化图斑边界,得到变化与未变化小班影像对象;最后,通过对每一林地专题内部变化小班的分类解译,直接获得森林资源的地类变化信息.该方法可以根据影像分辨率的高低和森林小班图的尺度,满足不同比例尺森林覆盖变化监测的精度要求.以福建省厦门市为例,选用2011年RapidEye卫星影像和2007年森林小班图层进行森林覆盖变化信息提取.结果表明,所提出的方法在确保精度的同时,时间效率提高1～2倍,满足林业部门对森林覆盖变化信息快速准确获取的要求.     

高分辨率遥感影像天然林与人工林植被覆盖信息提取

森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及难点,传统基于单个象元纯光谱及面向对象建立规则集的方法难以有效区分天然林与人工林植被覆盖信息.本文利用面向对象多尺度分割算法、Sobel算子边缘检测及骨架线提取等方法,提取天然林与人工林的纹理线特征,构建了一种新的特征指数——纹理线条密度指数(TLDI).研究表明:与常用的NDVI、SAVI、EVI等植被特征及VAR、HOMO、CON等GLCM纹理特征指数相比,TLDI指数的离散度更好、分类效果更佳;当TLDI＞0.1时,为天然林植被覆盖区;当0＜TLDI＜0.1时,为人工林植被覆盖区.典型区域的实验表明,除极少数稀疏天然林对象斑块错分人工林,总体分类精度较高,人工林错分率小于0.83％,面向对象的TLDI指数可以有效地提取森林内部天然林与人工林植被覆盖信息.     

白豆杉叶精油成分的研究与化学分类

白豆杉属Pseudotaxus Cheng属裸子植物红豆杉科Taxaceae。  该属仅有一种，即白   豆杉Pseudotaxus chienii(Cheng)Cheng。  关于红豆杉科在松柏类植物中应该占据什么   地位问题，一直持有不同意见。为此，作者从化学角度对红豆杉科各属有关植物化学成份进   行研究。我们曾报道白豆杉枝干中的一重要特征成份—铁杉树脂醇(tsugalacton，tsugare-   sinol)(马忠武等1982)。为了获得更多的化学证据，我们又从白豆杉叶的精油中分离了38个   成份，鉴定了其中的33个成份。就其组成比看，其特点是柠檬烯、α-蒎烯和δ-3-蒈烯的总含   量占整个精油成份的1／3以上。这一精油成份的组成特征与红豆杉科榧属植物香榧Torreya  grandis cv．‘Merrillii' 树叶精油成份的组成特征(何关福等1986)是一致的。     

香榧有性生殖周期的研究

香榧Torreya grandis 是名贵“干果”和木本油料植物,为裸子植物红豆杉科的重要成员之。有关香榧的胚胎学过去有过报道,但其整个有性生殖过程,至今未有详细研究。作者就多年的观察和探索,基本搞清了香榧的有性生殖过程。香榧的球果原基在头年5月1日前已经开始分化,这时原基呈小丘状隆起,在它外面的第一对苞片几乎与球果原基处在同一水平线上。第二年5月1日前后,胚珠的各种组织已基本分化完全,并在珠心深处有一明显的大孢子母细胞。此刻,小孢子叶球中的花粉正处于2细胞传粉阶段。受精作用发生在8月底至9月初。原胚发育持续的时间很长,并在越冬之后于第三年4月开始向幼胚过渡。到9—11月间,种子完全成熟。     

香榧树叶精油成分与化学分类

作者曾经证明香榧叶中具有特征成分榧黄素(kayaflavone)。最近，又从香榧叶中分得一 个新的二萜特征成分香榧酯(torreyagrandate)，为了获得更多的特征成分，我们自榧树叶中共鉴  定出26个精油成分。从组成比看，其特点是苧烯占优势(44．24％)，其次为 α-蒎烯(20．75％)，再次为δ-3-蒈烯(4％)。叶中所含的榧烯醇(torreyol)为特征成分。     

长叶榧双黄酮及其在分类上的意义

 Kayaflavone has been isolated from leaves of Torreya jackii Chun, a species endemic to China. Seven species, belonging to Taxus, Pseudotaxus, Amentotaxus as well as Torreya, in Taxaceae were examined for kayaflavone, which has been detected only in the genus Torreya. The result seems to justify the separation of the genus from the others and the establishment of the monotypic tribe, Torreyeae.       

内蒙古东北-西南草地样带植物多样性变化

基于野外实地调查数据与气象数据对内蒙古东北-西南草地样带植物多样性进行不同利用强度与水热梯度的变化分析,结果表明:①在利用强度梯度上,草地植物多样性呈现出先增加、后迅速减少的变化规律。这表明适度的草地利用水平是有利于保持物种多样性的,但重度不合理的利用则会促使植物多样性迅速降低衰退,并且难以恢复;②样带生物多样性随着水热变化表现出明显的梯度变化规律,即随着温度的增加而降低,随着水分的增加而增加。其中物种数和Margalef丰富度指数随着水热梯度变化较为明显,而Shannon-Wiener多样性指数以及Pielou均匀度指数的变化并不明显;③对于植物多样性各指标与气象要素间进行相关性分析后,得到物种数量、Margale丰富度与气象要素间呈现显著相关性,其中与气温呈现显著负相关、与降水呈现显著正相关。Shannon-Wiener多样性指数,Pielou均匀度指数与气候要素间的相关性并不显著,这是由于上述两个指标更大程度上受到群落特征自身的影响,而对环境梯度变化不太敏感。     

四川省巨桉林下大型真菌多样性研究

为探明四川省巨桉人工林下大型真菌资源,本课题自2008年5月开始在巨桉主要栽培区定期进行地表大型真菌的调查,根据真菌形态并利用分子生物学手段研究林下大型真菌的物种多样性,调查巨桉林下生态因子,分析土壤因子,并对其进行了统计学分析。结果表明:四川巨桉林下大型真菌种群生物多样性较高,大型真菌共17种,隶属于7科10属,其中马勃状硬皮马勃和草地横模马勃为优势种群,并发现一新的外生菌根真菌—银灰口蘑。林下大型真菌主要集中在海拔300650m、郁闭度大于0.7、阴坡半阴坡土层厚的区域。大型真菌可降低巨桉周围土壤pH值,并显著提高土壤N、P、K及有机质含量,对促进巨桉土壤养分循环、改善营林质量及保持人工林生态系统的资源多样性发挥着重要作用。     

裸子植物的生化系统学(三)——从种子蛋白多肽和针叶过氧化物酶探讨红豆杉科的系统位置

 SDS聚丙烯酰胺凝胶电泳揭示红豆杉属和白豆杉的种子蛋白主要多肽的分子量为31、   22和20千道尔顿(K)。穗花杉的多肽谱与上述两属相差较大，没有22K多肽，代之以一个33K   主要多肽。榧树属和穗花杉有很多共同的多肽，但没有44K这个红豆杉科多数种类共有的中   等含量的多肽，并出现一个36K主要多肽。三尖杉属一些种的多肽谱十分接近红豆杉属，竹   柏的种子蛋白与上述分类群也有一定程度的近似。     红豆杉科各属之间针叶过氧化物酶谱差别很大，但三尖杉属一些种与红豆杉属却有些类   似。     两种蛋白质资料一致说明红豆杉科内的进化趋势是从红豆杉属、经白豆杉属和穗花杉属   至榧树属。红豆杉属和三尖杉属之间蛋白质的近似，说明红豆杉科和三尖杉科之间的关系，可 能通过红豆杉属相联系的,述资料也说明红豆杉科应置于松柏目之下。     

从胚胎发育和解剖结构讨论红豆杉科的系统位置

红豆杉科的原胚发育属标准型,除榧树属兼具裂生多胚外,其他各属均为简单多胚。多数   属的雌配子体经8或9次分裂后形成细胞。本科木材的交叉场纹孔多属柏木型,稀为杉木型;   无射线管胞,树脂道缺如。树皮中除澳洲红豆杉属尚未观察外,其余4属均具含晶韧皮纤维。     根据上述胚胎和解剖学特征,红豆杉科成立为一个自然群是不成问题的。但Florin只根   据“胚珠单个、顶生”而把它们提升到“目”一级的分类单位,与松柏目并列,从胚胎和解剖学资  料看,是不适当的。我们认为红豆杉科的系统位置,应该置于松柏目之下。     

柑桔植物的数值分类学研究

本文用系统聚类法和对应分析法对59份柑桔及其近缘植物枳和金柑三个属的分类群进行了数值 分类学研究。  结果表明，在栽培柑桔中，枸橼Citrus medica、柚Citrus grandis、宽皮柑桔Citrusreticulata是三大基本类型。  本文还对些种类的分类地位作了探讨。     

空间直观森林景观模型空间不确定性的地统计学模拟

为了用尽可能小的蒙特卡罗模拟样本来反映模型模拟结果中的不确定性,把拉丁超几何体采样引入地统计随机模拟的LU分解算法.首先把拉丁超几何体采样与普通随机采样在LU分解算法中的表现进行比较,然后把基于拉丁超几何体采样的LU分解法应用于空间直观森林景观模型LANDIS的模拟.结果表明,与普通随机采样相比,拉丁超几何体采样能捕获更多的不确定性,特别是在蒙特卡罗模拟次数较少时.LANDIS模型的模拟结果表明,由地统计学随机模拟所引入的不确定性在象元尺度上随模拟时间增加而增加,但是在景观尺度上并没有受很大影响.这表明由地统计学随机模拟所参数化的LANDIS模型可用于大时空尺度森林景观变化的预测