板栗林在歐亞、北美等地廣泛分布,具有良好的生態(tài)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。我國(guó)板栗產(chǎn)量居世界首位,是重要的經(jīng)濟(jì)樹(shù)種。使用遙感影像建立板栗林空間分布提取方法能夠?yàn)槠淇茖W(xué)管理和高效經(jīng)營(yíng)提供定量數(shù)據(jù),但樹(shù)種分類是遙感分類的難點(diǎn),并且針對(duì)板栗林的遙感提取研究較少。以河北省寬城滿族自治縣為研究區(qū),結(jié)合MODIS高時(shí)間分辨率特征和Landsat數(shù)據(jù)較高空間分辨率的特征,研究板栗林提取的最佳時(shí)相以及分類特征,并采用多時(shí)相觀測(cè)基于支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)板栗林的提取。結(jié)果表明:①4月至6月各地類光譜差異最大,是板栗林提取的關(guān)鍵物候期;②藍(lán)、綠、紅、近紅外和短波紅外波段地表反射率是分類的有效波段,NDI、NDVI、NDWI、RSI和RVI等植被指數(shù)增強(qiáng)了植被信息,是板栗林提取的有效分類特征;③單一時(shí)相板栗林分類中,生長(zhǎng)季前期6月精度最高,生長(zhǎng)季后期9月次之,非生長(zhǎng)季1月分類結(jié)果較差;④結(jié)合生長(zhǎng)季6月、9月和非生長(zhǎng)季1月遙感影像的分類精度最佳,板栗林制圖和用戶精度分別為89.90%和87.25%。與林業(yè)局板栗林面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比,精度可達(dá)93.45%。 

【文章來(lái)源】：遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

寬城縣地理位置和Landsat8 OLI標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成影像（2018年6月4日）

圖4是基于MODIS影像提取的板栗林、耕地、落葉林地和常綠林4類典型地物樣本點(diǎn)綠、紅、近紅外和短波紅外波段地表反射率（ρgreen、ρred、ρnir和ρswir）以及NDVI、NDWI季節(jié)曲線。由于建設(shè)用地和水域光譜特征與其他地類差別明顯且值域處于不同范圍，為了更好地比較不同植被類型的光譜曲線差異，未將其納入。圖4表明，總體上板栗林和耕地光譜曲線接近，而與自然林地存在較大區(qū)別。這可能是由于板栗一般林間距大，林下植被多為分布稀疏草叢或農(nóng)林間作的生產(chǎn)模式導(dǎo)致板栗林的混合像元效應(yīng)相對(duì)顯著。落葉林地和常綠林光譜特征相似，應(yīng)該與研究區(qū)常綠林較為破碎，MODIS影像500 m的空間分辨率存在混合像元問(wèn)題有關(guān)。生長(zhǎng)季前期120～180 d，由于地類物候差異，耕地在綠、紅和短波紅外波段的反射率高于板栗林，NDVI低于板栗林，差異顯著。此時(shí)落葉林地和常綠林植被綠度高于板栗林地和耕地，光譜特征和植被指數(shù)也具有一定的區(qū)分度。生長(zhǎng)季后期260 d以后，幾種地類的光譜特征有一定的區(qū)分度，可能與立秋前后人工活動(dòng)準(zhǔn)備板栗收獲有關(guān)。此時(shí)的耕地多已收割，落葉林地和常綠林及其林下植被生長(zhǎng)仍然較旺盛，4類地物易區(qū)分。此外，在非生長(zhǎng)季，板栗林和耕地的綠、紅和短波紅外波段反射率和NDWI均明顯高于落葉林地和常綠林，也有助于板栗林區(qū)分。

分別統(tǒng)計(jì)不同地物各波段反射率和植被指數(shù)直方圖（圖5），通過(guò)分析找出了各地類具有較大區(qū)分度的波段反射率和植被指數(shù)。結(jié)果顯示：1月不同地類像元在綠、紅、近紅外、短波紅外波段反射率差異不明顯，NDI、NDVI、NDWI和RSI植被指數(shù)能夠作為區(qū)分常綠林、水域和建設(shè)用地的顯著分類特征。6月不同地類在藍(lán)、綠、紅、近紅外、短波紅外波段反射率和RSI、RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指數(shù)上皆顯示出一定的區(qū)分度。常綠林、水域和建設(shè)用地同其他各類地物差異明顯，耕地和落葉林地的藍(lán)、綠、紅、短波紅外波段以及NDI、NDVI、NDWI植被指數(shù)波峰差異顯著；板栗林地和耕地、落葉林地在綠、紅波段和NDI、NDVI值上波峰不同，體現(xiàn)出一定的差異。不同地類9月的綠、紅、近紅外、波段紅外波段反射率以及RVI、NDI、NDVI、NDWI植被指數(shù)特征與6月相近，但區(qū)分度不如6月明顯。此外，板栗林在某些特征上數(shù)值范圍較寬，這種現(xiàn)象在1月和6月更為顯著。這可能是由于這一時(shí)期板栗林葉片稀疏，林下的草叢、農(nóng)作物或者裸土出露比例大形成的混合像元效應(yīng)所導(dǎo)致。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)的竹林信息提取研究[J]. 郭寶華,范少輝,官鳳英,黃永南.  西北林學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(02)
[2]經(jīng)濟(jì)林套種防治水土流失模式[J]. 朱春波,李世鋒.  水土保持應(yīng)用技術(shù). 2011(01)
[3]基于TM數(shù)據(jù)提取竹林遙感信息的方法[J]. 杜華強(qiáng),周國(guó)模,葛宏立,趙憲文,崔林麗.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(03)
[4]作物間套作種植方式間作效應(yīng)研究[J]. 楊友瓊,吳伯志.  中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2007(11)
[5]遙感圖像大氣校正方法綜述[J]. 鄭偉,曾志遠(yuǎn).  遙感信息. 2004(04)



本文編號(hào)：3470265