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基于变化更新的中东欧国家森林覆盖制图

林业科学 2024年第5期60卷 116-126页

作者：王春玲史锴源庞勇蒙诗栎北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像... 详细信息

[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像进行分类,应用连续变化检测和分类算法得到森林变化信息并更新初步分类结果,最终获得中东欧国家土地覆盖分类结果。利用欧盟统计局土地利用/覆盖区域框架调查(LUCAS)数据、目视解译数据以及联合国粮农组织统计数据(FAOSTAT)对本研究分类结果进行验证和评估,结合谷歌高分辨率影像对制图结果进行分析。[结果]本研究分类结果利用LUCAS数据和目视解译数据的森林类型用户精度分别为0.930和0.911,生产者精度分别为0.860和0.956,总体精度分别为0.810和0.881,整体上优于GlobeLand30 2020产品(森林类型用户精度分别为0.920和0.900,生产者精度分别为0.690和0.840,总体精度分别为0.700和0.832)。根据研究结果计算出中东欧国家总体森林覆盖率为39.6%,相比GlobeLand30 2020结果(34.4%),与FAOSTAT的森林覆盖率(40.0%)更接近。目视上看,本制图结果在细节刻画上比GlobeLand30 2020产品更丰富,更能准确反映森林分布特征。截至2020年,中东欧国家森林覆盖呈北部、东南地区和西南地区丰富密集,中部分布广泛且相对较少的特点,爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛文尼亚、黑山等国家森林分布茂密,波兰、匈牙利等国家森林分布较为稀少。[结论]针对中东欧国家森林覆盖应用需求,本研究提出基于产品变化更新的森林覆盖制图方法,生产了中东欧国家2020年森林覆盖产品。本研究方法可为大区域森林覆盖制图提供新的借鉴和参考,结果有助于宏观了解中东欧国家森林覆盖状况。

关键词：中东欧国家 Google Earth Engine 森林资源遥感监测

5米光学02星多光谱影像农田防护林信息提取

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遥感学报 2024年第3期28卷 624-634页

作者：李毅夫孙斌高志海王琫瑜闫紫钰苏文森高婷岳巍中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 云南师范大学地理学部昆明650500

5米光学02星的成功发射与在轨运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据,为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力,研究以河北省张北县为研究区,基于5... 详细信息

5米光学02星的成功发射与在轨运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据,为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力,研究以河北省张北县为研究区,基于5米光学02星多光谱数据,构建了光谱、植被指数和纹理特征集,并设计4种分类信息提取方案:(1)光谱特征;(2)光谱特征+植被指数;(3)光谱特征+纹理特征;(4)光谱特征+植被指数+纹理特征。采用随机森林算法进行特征选择和分类信息提取、验证,最后评价了5米光学02星农田防护林信息提取的应用潜力和效果。研究结果表明:(1)基于5米光学02星多光谱数据能够准确提取研究区农田防护林信息,较好地反映了研究区农田防护林的实际分布情况。其中,方案1农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8371、0.7760;方案2农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8440、07855;方案3农田防护林信息提取总体精度、Kappa系数分别达到0.8839、0.8403;方案4分类结果精度最高,其总体精度、Kappa系数分别为0.8908、0.8499。(2)使用多类型特征变量相结合可有效提高农田防护林信息提取精度,就不同类型特征对农田防护林信息提取的贡献程度而言,光谱特征>纹理特征>植被指数。(3) 5米光学02星多光谱数据对农田防护林信息提取精度较高、结果可靠,能够较好地满足防护林监测业务的需求,在森林调查和监测主体业务中具有巨大的应用潜力。

关键词：遥感林草行业防护林监测特征提取应用测试 5米光学02星

联合机载LiDAR和星载多光谱数据的森林地上生物量异速生长模型构建方法

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自然资源遥感 2024年

作者：丁相元陈尔学赵磊范亚雄徐昆鹏马云梅林木资源高效生产全国重点实验室中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室

森林地上生物量（above ground biomass,AGB）是森林资源监测的重要指标之一,是森林碳储量的重要组成部分。模型形式简单且具有物理意义的森林AGB估测方法对提高森林资源监测效率具有重要的意义。在已有研究基础上,提出了一种联合机载Li... 详细信息

森林地上生物量（above ground biomass,AGB）是森林资源监测的重要指标之一,是森林碳储量的重要组成部分。模型形式简单且具有物理意义的森林AGB估测方法对提高森林资源监测效率具有重要的意义。在已有研究基础上,提出了一种联合机载LiDAR提取的高度特征、森林郁闭度以及星载多光谱植被指数的森林AGB异速生长模型估测方法。以内蒙古根河市为试验区,基于2022年获取的LiDAR数据、哨兵2A多光谱数据以及临近时间获得的样地数据,对比分析了LiDAR高度特征和多种植被指数与森林AGB的相关性,选择最优LiDAR高度特征与植被指数应用于所提出的模型（ModelBN）,并与仅利用高度特征（ModelB）、高度特征与植被指数联合（ModelBY）、高度特征与郁闭度联合(ModelBHC)3种模型对比分析。结果表明:LiDAR高度特征中,90%高度分位数（H90）与研究区森林AGB的相关性最高;所用植被指数中,核函数植被指数与森林AGB的相关性最高。4种模型中,ModelBN模型具有最高的Radj2值（0.78）和估测精度（EA,83.25%）,最低的均方根误差(RMSE,15.87 t·hm-2);ModelBN模型估测结果精度优于ModelBHC(Radj2和EA分别提高0.05和1.75%,RMSE降低了1.66 t·hm-2),ModelBY模型估测结果精度优于ModelB(Radj2和EA分别提高了0.03和1.19%,RMSE降低了1.12t·hm-2),说明了植被指数作为指数幂的合理性;虽然ModelBN模型并非在所有像元不确定性最低,但整体最优。总体来看,ModelBN模型精度最高,简单高效,且有一定的物理意义,可作为一种新的森林AGB估测技术手段,为森林资源监测提供技术支撑。

关键词：森林AGB 多源数据异速生长模型遥感估测

林区机载LiDAR点云的多分辨率层次布料模拟滤波

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遥感信息 2024年第1期39卷 26-34页

作者：蔡尚书庞勇中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由... 详细信息

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由低至高逐层构建参考地形,以快速获取高分辨率参考地形;最后,基于点至参考地形的高差区分地面点和非地面点。利用国际摄影测量和遥感学会提供的数据集和参考方法,评估该方法性能。利用在中国、美国多个代表性林区的点云数据,评估该方法的可推广性。结果表明,该方法的Kappa系数和运行时间是83.72%和34.11 s,精度和效率较经典布料模拟滤波方法提高10.49%和52.17%。相比8种参考方法,该方法能够获得更高精度,并且具有稳定的可推广性。

关键词：机载LiDAR数据林区滤波形态学布料模拟

LA-UNet网络模型在城市绿地遥感分类中的应用

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应用生态学报 2024年第4期35卷 1101-1111页

作者：徐亮亮马开森王霞李东胜孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 河北省林业和草原调查规划设计院石家庄050011

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地... 详细信息

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地遥感分类方法,该方法以UNet模型为基础,引入DWTCA通道注意力机制模块提升网络对绿地信息的关注度,并使用CARAFE模块对提取特征进行上采样,实现对城市复杂背景下乔木、灌草等多种地类的精准分类。结果表明:利用标准假彩色遥感影像时,LA-UNet模型的城市绿地分类效果最优,总体准确率和平均交并比分别为96.3%和90.9%,比UNet模型分别提高2.8%和6.1%。在波茨坦公开数据集中,LA-UNet模型的总体准确率和平均交并比也同样优于UNet模型,分别提高0.9%和1.8%,表明LA-UNet模型具有较好的鲁棒性和通用性。本研究提出的LA-UNet模型能有效缓解城市绿地错分粘连问题,在城市绿地遥感分类中具有显著优势。改进后的LA-UNet模型比UNet模型具有更小的参数体积,能有效提升城市绿地分类精度。本研究将为城市绿地的精准分类及其空间分布规律研究提供方法参考。

关键词：遥感分类城市绿地高分二号 LA-UNet 注意力机制

基于机器学习算法的机载高光谱图像优势树种识别

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自然资源遥感 2024年第1期36卷 118-127页

作者：于航谭炳香沈明潭贺晨瑞黄逸飞中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)... 详细信息

对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)下,使用样本点(样地对应像元的光谱值)与样本面(样地对应3×3窗口像元光谱平均值)2种样本取值尺度,采用3种机器学习分类算法(神经网络(neural network,NN)、三维卷积神经网络(three dimensional convolution neural network,3DCNN)和支持向量机(support vector machines,SVM))对机载高光谱图像的森林优势树种识别能力进行了探讨。结果表明:①无论使用何种空间分辨率与样本取值尺度,3DCNN的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数最高(最高分别为95.42%和0.94);②高空间分辨率更有利于优势树种识别,其比低空间分辨率(3 m)总体精度最多可提高30.97%,Kappa系数最多可提高54.24%;③使用NN与SVM进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度低于样本点。而在3 m空间分辨率情况下使用3DCNN进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度高于样本点。总的来说,空间分辨率、样本取值尺度与分类算法均对优势树种识别精度有不同程度的影响。在机载高光谱图像识别森林优势树种过程中,优先选择高空间分辨率影像,利用小样本数据,采取深度学习算法将会提高优势树种识别精度。

关键词：高光谱数据优势树种识别空间分辨率多尺度样本

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基于遥感的北京市森林地上碳储量监测

西北林学院学报 2024年第3期39卷 162-170,265页

作者：贺晨瑞庞丽峰谭炳香黄逸飞孙学霞中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

城市是CO_(2)排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO_(2)吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat8OLI遥感影像、数字高程和森林资... 详细信息

城市是CO_(2)排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO_(2)吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat8OLI遥感影像、数字高程和森林资源二类调查数据为数据源,采用逐步回归分析、递归消除算法和Boruta算法进行特征选择,然后采用多元线性回归模型、BP神经网络、随机森林算法以及极端梯度提升算法模型(XGBoost)进行北京市森林AGC模型构建,最后选择效果最好的模型对北京市整体森林AGC进行反演估测。结果表明:1)基于Boruta算法选择特征集进行4种AGC模型构建时,其R 2是最好的,优于SRA与RFE选择方法;2)XGBoost算法构建的森林AGC模型的精度最高,其根据Boruta算法选择特征集得到的训练集、测试集R^(2)、RMSE、RRMSE分别为0.95、0.69、3.16、5.18、17.70%、21.49%;3)2014年北京市总体森林AGC为8931820.34 t,与实际值差距较小;在空间分布上均呈西北部高、中部及东南部低的现象;密云区、怀柔区及延庆区森林AGC较多,而朝阳区、丰台区及石景山区较少。总体上说,基于Boruta的特征选择与现代集成的XGBoost森林AGC模型有着较好的估测效果。该研究为超大城市森林AGC精准监测提供了技术支撑。

关键词：城市森林碳储量 XGBoost模型 Boruta算法北京市

基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取

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北京林业大学学报 2024年第3期46卷 153-166页

作者：谢运鸿孙钊丁志丹罗蜜李芸孙玉军北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络... 详细信息

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101残差网络二者间选取最优。其次,引入迁移学习与Mask RCNN一起训练,联合迁移学习的导向作用降低训练时间,提高训练精度。【结果】Mask R-CNN模型的总体精度为93.59%,用户精度为65.46%,F1分数为76.05%,平均精度均值为0.31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升29.53%,F1分数提升19.63%,平均精度均值提升0.21;分别以ResNet50和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中,ResNet50+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.94%、95.57%、96.17%、0.54,ResNet101+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.20%、94.41%、95.19%、0.49;其中载入迁移学习的ResNet50+Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为0.87、0.84、0.93和0.83。【结论】本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果,为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。

关键词：无人机遥感影像深度学习 Mask R-CNN 迁移学习树冠提取

珠三角国家森林城市群生态安全格局变化与空间优化识别研究

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生态学报 2024年

作者：魏胜蓉何婷婷付迎春肖云丹侯瑞霞张乃静纪平中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室国家林业和草原科学数据中心华南师范大学

识别生态安全格局（ESP）对于区域经济可持续发展和生态保护平衡具有重要意义。面向珠三角国家森林城市群规划建设，应用形态学空间格局分析（MSPA）、电路理论、空间设计网络分析（sDNA）等方法，通过构建珠三角森林城市群建设前后的... 详细信息

识别生态安全格局（ESP）对于区域经济可持续发展和生态保护平衡具有重要意义。面向珠三角国家森林城市群规划建设，应用形态学空间格局分析（MSPA）、电路理论、空间设计网络分析（sDNA）等方法，通过构建珠三角森林城市群建设前后的生态廊道网络，识别了景观形态、拓扑连通性及其指示的生态格局时空演变，结合规划功能区的土地利用变化和网络连通特征，进一步探讨了珠三角森林城市群生态安全格局空间优化的识别结果。研究结果表明：（1）2015、2020年生态景观形态变化，生态源地核心（core）类型面积和生态廊道长度占比明显增加，分别为14.97%、0.40%，生态斑块聚集与连通增加是当前生态格局变化的主要特征；（2）珠三角的东部、西部森林生态屏障和南部沿海生态防护带（两屏一带）的连通性潜力明显增加，高、中高、中低连通性的生态廊道占比分别增加2.65%、6.98%和8.25%，形成合理提升的生态网络连通结构。（3）集成生态源地重要性与生态廊道连通性、生态断裂点的优化目标，从生态点-线-面基质构建优先保护修复区识别准则，结果识别得到优先保护的重要生态源地面积为14656.06km2，优先修复的生态廊道有930.69km及246个断裂点，进一步为空间优化识别与安全格局提升探明路径。总体上，2020年珠三角森林城市群建设提升了“两屏一带”的生态安全格局，生态源地与网络连通性的增加揭示了城市群中心生态格局的提升和沿海防护带生态修复优化空间的识别结果，指示了加强城市群与沿海生态廊道建设的必要性，从工程修复视角为森林城市群生态安全格局识别与空间优化提供科学参考依据。

关键词：珠三角森林城市群生态安全网络连通性优先保护修复区