ASTER遥感数据驱动的三维森林景观建模方法

本文主要探讨了ASTER遥感数据在提取三维森林资源景观模型中的应用。ASTER是美国Terra卫星搭载的先进传感器，拥有15米的高空间分辨率和14个波段的宽光谱覆盖，每幅图像均包含一个立体像对，这对于生成高精度的三维地面景观模型极其关键。由于ASTER数据的丰富性，尤其是在光谱分辨率上的优势，使得它在森林资源管理和监测中显示出巨大潜力。 传统的遥感数据如SPOT和陆地卫星TM在光谱分辨率上存在不足，不适合处理窄光谱地物类型，而ASTER的高光谱特性使其在树种识别和三维景观建模方面具有独特的优势。然而，目前在中国，尽管ASTER的数据性能优越，但在如何有效利用这些数据来提取三维森林资源信息，特别是建立精确的三维立体景观模型方面，仍缺乏成熟的方法和技术研究。 研究者员永生和杨为民针对这个问题，选择了中国林科院天然林保护工程的重点课题——云南禄丰一平浪林场的ASTER原始影像数据作为研究对象，利用地理信息系统（GIS）进行数据处理和树种信息的定位。他们通过对14个波段的图像进行合成，以提高光谱分辨率，以准确识别出主要树种的分布信息。同时，他们还探讨了立体像对的提取、视差影像的生成、相对数字高程模型（DEM）的构建，以及如何最终恢复出三维立体景观模型。 文章的创新之处在于，它不仅理论阐述了使用ASTER数据进行森林资源三维分布研究的可能性，还通过实际操作验证了这种方法的有效性。这对于推动我国在高光谱遥感技术在林业领域的应用具有重要意义，特别是在利用立体视觉技术识别森林资源立体景观模型，以及了解主要树种沿高程分布方面，为森林资源管理决策提供了有力支持。 总结来说，本研究旨在填补国内在ASTER数据处理和三维森林资源景观模型构建方面的理论空白，通过实践案例展示了如何通过高光谱数据处理技术来提升森林资源管理的精确度和效率，为后续的遥感技术发展提供了新的思路和方法。