高分辨率航片小班区划与树种判读

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2020.01.018

林业资源管理 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (1): 143-150.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2020.01.018

高分辨率航片小班区划与树种判读

熊昊¹, 庞勇¹(), 李春干², 代华兵³

^1. 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091
^2. 广西大学林学院,南宁 530004
^3. 广西林业勘测设计院,南宁 530011

收稿日期:2019-10-15 修回日期:2019-12-13 出版日期:2020-02-28 发布日期:2020-05-18
通讯作者: 庞勇 E-mail:pangy@ifrit.ac.cn
作者简介:熊昊(1995-),女,湖北武汉人,在读硕士,主要从事遥感林业应用研究。Email: 374369675@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金“基于高分辨率遥感数据的森林生物多样性监测”(31570546);亚太森林恢复与可持续管理网络项目“Regional Forest Observations for Sustainable Forest Management”(2018P1-CAF)

Sub-compartment Division and Interpretation of Tree Species Based on High-resolution Aerial Photos

Hao XIONG¹, Yong PANG¹(), Chungan LI², Huabing DAI³

^1. Institute of Forest Resource Information Techniques,Chinese Academy of Forestry,Beijing 100091
^2. Forestry College of Guangxi University,Nanning 530004
^3. Guangxi Forest Inventory and Planning Institute,Nanning 530011

Received:2019-10-15 Revised:2019-12-13 Online:2020-02-28 Published:2020-05-18
Contact: Yong PANG E-mail:pangy@ifrit.ac.cn

摘要/Abstract

摘要：

以广西壮族自治区南宁市高峰林场为研究区,采用CAF-LiCHy系统获取的20cm空间分辨率的CCD影像进行森林资源二类调查小班区划与树种判读技术研究。对研究区常见树种建立高分辨率航片树种解译标志,结合上一期二类调查的小班区划结果,使用目视解译的方法重新区划了小班边界,并根据解译标志完成了小班优势树种判读,使用实地调查数据进行精度验证表明,目视解译总体精度为92.11%,Kappa系数为0.90。结果表明,高分辨率航片在小班区划和优势树种判读中具有很好的应用潜力。

关键词: 高分辨率航片, 森林资源二类调查, 目视解译, 森林航测, 森林经理

Abstract:

This paper studied the sub-compartment division and tree species interpretation techniques of forest resources management inventory in Guangxi Gaofeng Forest Farm.The 0.2m spatial resolution CCD data were used,which were obtained by CAF-LiCHy Airborne Observation System.The interpretation signatures of common tree species were built.The sub-compartment boundaries were divided using visual interpretation,combined with the division results from previous forest inventory.Then,the dominant species was interpreted based on the interpretation signatures and the results were verified by filed data.According to the accuracy verification,the overall accuracy is 92.11% and Kappa coefficient is 0.90.The results indicate that high spatial resolution remote sensing data have high potential in sub-compartment division and tree species interpretation.

Key words: high-resolution aerial photo, forest resources management inventory, visual interpretation

中图分类号:

S757
S771.5

熊昊, 庞勇, 李春干, 代华兵. 高分辨率航片小班区划与树种判读[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 143-150.

Hao XIONG, Yong PANG, Chungan LI, Huabing DAI. Sub-compartment Division and Interpretation of Tree Species Based on High-resolution Aerial Photos[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2020, 0(1): 143-150.

图/表 9

表1

图1

图2

表2

图3

图4

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表3

表4

参考文献 21

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组件	技术指标
CCD相机	型号:IGI DigiCAM-H60
	图像尺寸(像素):8956×6708
	感光单元尺寸:6 μm
	空间分辨率:0.12 m(1000 m高度)
	焦距:50 mm
	最大光圈:3.5
	采样深度:16 bit
POS系统	型号:AEROcontrol/NovAtel OEM4
	IMU采样频率:256 Hz
	GNSS采样帧率:2 Hz
	可观测天顶角范围:5~55°

优势树种(组)	色调	亮度	纹理	形状	空间位置	判读难易程度
杉木(Cunninghamia lanceolata)	深绿	偏暗	不规则	大小不一团块状	低山、丘陵	易判
马尾松(Pinus massoniana)	绿	中等	均匀、紧密	较大的球形	低山、丘陵	易判
荔枝(Litchi chinensis Sonn.)	浅绿	中等	紧密	较圆的团块状	道旁、居民点附近	可判
油茶(Camellia oleifera Abel)	蓝绿、灰绿	偏暗	均匀、紧密、沿等高线排列整齐	较小的团块状	低山、丘陵	可判
八角(Illicium verum Hook.f.)	黄绿	偏亮	均匀、紧密、排列整齐	较小的球形	低山、丘陵	易判
玉桂(Cinnamomum cassia Presl)	黄绿	偏亮	紧密	较大团块状	低山、丘陵	可判
红椎(Castanopsis hystrix Miq.)	绿	中等	稀疏	松散型	低山、丘陵	难判
西南桦(Betula alnoides Buch.-Ham.ex D.Don)	黄绿	偏亮	稀疏	松散团块状	低山、丘陵	可判
荷木(Schima superba Gardn.et Champ.)	绿	偏暗	紧密	团块状	带状分布作为防火林带	可判
巨尾桉(Eucalyptus grandis x urophylla)	灰绿、深绿	偏暗	均匀、紧密、沿等高线排列整齐	圆形颗粒状	低山、丘陵	易判
杂交相思(Acacia mangium×A.auriculiformis)	绿	中等	紧密	多角星形	道旁	易判
黑木相思(Acacia melanoxylon R.Br.)	黑绿	偏暗	稀疏	组合团块状	道旁	可判
火力楠(Michelia macclurei Dandy)	深绿、蓝绿	中等	紧密	不规则团块状	带状分布作为防火林带	易判
米老排(Mytilaria laosensis Lec.)	深绿、蓝绿	中等	紧密	大小不一较圆团块状	低山、丘陵	可判
椴树(Tilia tuan Szyszyl.)	深绿	偏暗	紧密	较圆的团块状	低山、丘陵	可判
竹类	浅绿	偏亮	稀疏	羽毛状	道旁、居民点附近	易判
其他软阔	多种	中等	有紧密有稀疏	不同的团块状	低山、丘陵	可判

实测类型	判读类型
实测类型	桉树	八角	火力楠	杉木	马尾松	新造未成林地	总和
桉树	27	0	0	0	0	1	28
八角	1	8	0	0	0	0	9
火力楠	0	0	10	0	0	2	12
杉木	0	0	0	8	0	2	10
马尾松	0	0	0	0	12	0	12
新造未成林地	0	0	0	0	0	5	5
总和	28	8	10	8	12	10	76

类型	制图精度	漏分误差	用户精度	错分误差
桉树	96.43	3.57	96.43	3.57
八角	88.89	11.11	100.00	0.00
火力楠	83.33	16.67	100.00	0.00
杉木	80.00	20.00	100.00	0.00
马尾松	100.00	0.00	100.00	0.00
新造未成林地	100.00	0.00	50.00	50.00
总体精度	92.11%	kappa系数	0.90

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Sub-compartment Division and Interpretation of Tree Species Based on High-resolution Aerial Photos

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