【摘要】：森林資源連續(xù)清查是我國獲取森林資源信息,掌握森林資源變化動(dòng)向的主要手段,也是我國森林資源監(jiān)測體系的重要組成部分。近些年,政府提出了建立兼顧時(shí)效性與綜合性、基于現(xiàn)代遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)的森林資源年度監(jiān)測設(shè)想。本文以理論推導(dǎo)的方式,對(duì)森林資源面積年度監(jiān)測估算方法進(jìn)行研究。本文提出的面積估計(jì)方法基于3個(gè)信息源:覆蓋總體的計(jì)算機(jī)遙感分類結(jié)果、機(jī)械布點(diǎn)的遙感判讀大樣地?cái)?shù)據(jù)和在遙感大樣地內(nèi)的實(shí)地驗(yàn)證樣地?cái)?shù)據(jù)。估計(jì)原則是充分挖掘不同信息源的信息,最大限度地提高估計(jì)效率�；舅悸肥墙⑦b感判讀數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯結(jié)果之間的聯(lián)系,充分挖掘遙感分類結(jié)果的信息;建立人工驗(yàn)證數(shù)據(jù)與遙感判讀數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,充分挖掘遙感判讀數(shù)據(jù)的信息。在此基礎(chǔ)上提出了兩大類估算方法。一類是基于單個(gè)地類的方法,即分別對(duì)某一地類單獨(dú)進(jìn)行估計(jì),面積數(shù)據(jù)估計(jì)方法是根據(jù)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行普通最小二乘回歸估計(jì),其結(jié)果可能存在誤差需要修正。這類方法共有3種方法。另一類是基于概率轉(zhuǎn)移矩陣的方法,即把所有地類的面積數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行估計(jì),建立不同數(shù)據(jù)之間的面積數(shù)據(jù)的概率轉(zhuǎn)移矩陣,最終估計(jì)得到各地類面積數(shù)據(jù),由于該類方法是將所有地類同時(shí)估計(jì),所以不存在面積結(jié)果不協(xié)同的情況。這類方法也包含3種方法。本研究中,樣地中某地類的面積計(jì)量采用的是連續(xù)變量,而不是傳統(tǒng)森林資源調(diào)查中的0-1離散變量,在大樣地抽樣調(diào)查中自然會(huì)采用連續(xù)變量,本文為了從實(shí)驗(yàn)和理論上說明連續(xù)變量的優(yōu)點(diǎn),對(duì)連續(xù)變量和離散變量進(jìn)行了計(jì)算機(jī)抽樣模擬,同時(shí)給出了相應(yīng)的理論證明。結(jié)果表明連續(xù)變量無偏、高效,基于樣地某點(diǎn)確定0或1的離散變量法也是無偏的,但效率較低,基于面積優(yōu)勢確定0或1的離散變量法是有偏的,在某些情況下嚴(yán)重有偏。這在理論上證明了大樣地調(diào)查采用連續(xù)變量法是合理的。限于條件本研究沒有采用生產(chǎn)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,提出的方法都只是理論探究,這些方法的可行性也沒有經(jīng)過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證,也許還存在一些問題,需要進(jìn)一步研究。
【圖文】：

第二類是基于概率轉(zhuǎn)移矩陣的估計(jì)方法，將各個(gè)地類放到一起同時(shí)進(jìn)行估計(jì)。所用數(shù)據(jù)不同，建立不同數(shù)據(jù)之間的概率轉(zhuǎn)移矩陣，最終對(duì)遙感分類數(shù)據(jù)進(jìn)行更新（3）對(duì)不同森林樣地面積計(jì)量估計(jì)方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)抽樣模擬，并對(duì)不同方法性與估計(jì)效率進(jìn)行理論證明。.4 樣地布設(shè)方案本研究是以較容易獲得的遙感分類圖像為底圖，在圖像上覆蓋公里網(wǎng)格，然后格交叉點(diǎn)上布設(shè)遙感大樣地。樣地布設(shè)方式如圖 3-1 所示，底圖為遙感分類圖像地由遙感判讀樣地和遙感地面驗(yàn)證樣地組成，遙感判讀樣地大小可以設(shè)置為 22km、3km×3km、4km×4km 等。在遙感判讀樣地的中心布設(shè)相應(yīng)的大小為 50500m 的遙感地面驗(yàn)證樣地，二者的中心是重合的。遙感判讀樣地的判讀與區(qū)劃分辨率遙感圖像上進(jìn)行，依據(jù)分辨率的情況盡量細(xì)劃。遙感地面驗(yàn)證樣地的區(qū)劃地進(jìn)行驗(yàn)證區(qū)劃，，也盡量細(xì)劃。

技術(shù)路線圖
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S757.22

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本文編號(hào)：2548743