高分辨率遥感下的单木树冠提取技术与应用

"单木树种识别和分类-centos7安装cdh5.14过程全纪录" 这篇资源主要讨论了利用高空间分辨率遥感影像进行单木树种识别和分类的技术及其应用。以下是对各部分的详细解释： 4.1 计算树冠面积和郁闭度： 树冠面积和郁闭度是评估森林状况的关键参数。通过高空间分辨率遥感影像，可以直接提取单木树冠轮廓，从而精确计算树冠面积和林分郁闭度。传统的Li-Strahler模型等物理模型可能受限于遥感影像的像素大小，而高分辨率影像可以直接提供更准确的数据，减少混合像元问题，提高提取精度。 4.2 估测胸径和生物量： 树冠直径与树木胸径有直接关联，胸径又是决定森林生物量的重要因素。利用提取的树冠信息，可以建立模型来估算树木胸径和森林生物量，这为森林管理提供了方便，尤其是在多自变量生物量模型中，树冠参数是不可或缺的输入。 4.3 单木树种识别和分类： 在高空间分辨率遥感技术的帮助下，可以实现单木级别的树种识别和分类，不再局限于大范围的林分分类。例如，Leckie使用CASI成像光谱仪对幼年针叶林进行识别，分类误差极低，显示出该技术的有效性。 4.4 预测木材结构和性质： 木材的结构和性质直接影响其经济价值。通过高分辨率遥感获得的树冠信息，尤其是光谱信息，可以研究树冠参数与木材性质的关系，为无损评估森林资源提供可能。 5 单木树冠提取技术展望： 随着技术的进步，单木树冠自动提取对遥感空间分辨率的要求越来越高。高分辨率遥感可以揭示森林树冠的内部结构，这对于森林管理和可持续发展具有重要意义。 总结来说，这篇文章介绍了高空间分辨率遥感在森林监测和管理中的应用，特别是如何通过提取和分析树冠信息来进行胸径估算、生物量评估、树种分类以及木材性质预测。这些技术对于精准森林管理和生态保护具有重大价值。