林地小班边界及地形因子计算机自动提取研究及应用进展

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.04.021

摘要/Abstract

摘要：

林地小班(简称小班)是森林资源规划设计调查、统计和经营管理的基本单位。小班调查是林业重要的基础性工作,小班边界和地形因子是小班调查的重要内容,快速、准确地获取小班边界和地形因子,对编制森林经营方案、指导林业生产具有重要作用。通过梳理基于遥感影像、数字高程模型(DEM)、遥感影像结合DEM的小班边界计算机自动提取方法和基于DEM的小班海拔、坡度、坡向、坡位等地形因子计算机自动提取方法的研究与应用现状,指出目前存在的问题,提出了今后研究的建议。

关键词: 林地、小班, 边界, 地形因子

Abstract:

Forestland sub-compartment(referred to as sub-compartment) is the basic unit of forest resources planning,design,investigation,statistics and management.Sub-compartment survey is an important basic work in forestry,and sub-compartment boundary and topographic factors play a key role in sub-compartment survey.Therefore,it is very important to obtain the boundary and topographic factors of sub-compartment quickly and accurately for compiling forest management plan and guiding forestry production.Through collation of the research and application status of computer automatic extraction method of sub-compartment boundary based on remote sensing image,digital elevation model(DEM),remote sensing image combined with DEM,and computer automatic extraction method of elevation,slope,aspect,slope position and other topographic factors based on DEM,this paper pointed out the existing problems,and provided some suggestions for future research.

Key words: forest land, sub-compartment, boundary, topographic factor

中图分类号:

S757

陈永富, 陈巧, 刘华. 林地小班边界及地形因子计算机自动提取研究及应用进展[J]. 林业资源管理, 2021, 0(4): 166-172.

CHEN Yongfu, CHEN Qiao, LIU Hua. Research and Application Progress of Computer Automatic Extraction of Forest Land Sub-Compartment Boundary and Topographic Factors[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, 0(4): 166-172.

参考文献 59

[1]	GB/T 26424—2010.森林资源规划设计调查技术规程[S].
[2]	林业部调查规划设计院. 森林调查手册[M]. 北京: 中国林业出版社, 1980.
[3]	北京林学院. 森林经理学[M]. 北京: 中国林业出版社, 1982.
[4]	黄泽明. 航空相片的森林判读技术——谈武宁县在土地利用现状调查中运用航片勾绘林地小班[J]. 江西林业科技, 1995(4):43-46.
[5]	熊泽彬. 森林资源二类调查中小班区划方法研究[J]. 林业资源管理, 2002(5):25-26.
[6]	谷万祥, 葛林, 刘思. 森林资源规划设计调查中小班区划方法探讨[J]. 吉林林业科技, 2005, 34(5):42-44.
[7]	申文斌, 宁津生, 刘经南等. 利用GPS信号直接测定海拔高的原理[C]// 中国地球物理学会:中国地球物理学会第二十四届年会论文集. 北京: 中国科学技术出版社, 2008:349-350.
[8]	Brassel P, Heìke L. Swiss national forest inventory:methods and models of the second assessment[M]. Birmensdorf: WSL Swiss Federal Research Institute, 2001.
[9]	Tomppo E, Gschwantner T, Lawrence M, et al. National forest inventories[M]. Dordrecht: Springer, 2010.
[10]	Beyal A, Sánchez-Paus Díaz A, Maniatis D, et al. Collect earth:Land use and land cover assessment through augmented visual interpretation[J]. Remote Sensing, 2016, 8(10):807. doi: 10.3390/rs8100807
[11]	Schepaschenko D, See L, Lesiv M, et al. Recent advances in forest observation with visual interpretation of very high-resolution imagery[J]. Surveys in Geophysics, 2019, 40:839-862. doi: 10.1007/s10712-019-09533-z
[12]	Curtis P G, Slay C M, Harris N L, et al. Classifying drivers of global forest loss[J]. Science, 2018, 361(6407):1108-1111. doi: 10.1126/science.aau3445
[13]	熊昊, 庞勇, 李春干, 等. 高分辨率航片小班区划与树种判读[J]. 林业资源管理, 2020(1):143-150.
[14]	余鹏, 刘丽芬. 利用地形图生产DEM数据研究[J]. 测绘通报, 1998(10):16-18.
[15]	姚岚, 刘敏, 余咏胜. 基于ArcView的地表坡度分析[J]. 城市勘测, 2006(3):33-35.
[16]	王妍, 刘洪斌, 宁茂岐. 栅格DEM的水平分辨率对地形信息的影响分析[J]. 测绘与空间地理信息, 2005, 28(6):41-44.
[17]	刘学军, 龚健雅, 周启鸣, 等. 基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究[J]. 测绘学报, 2004, 33(3):260-263.
[18]	杨昕, 汤国安, 刘学军, 等. 数字地形分析的理论、方法与应用[J]. 地理学报, 2009, 64(9):1058-1070.
[19]	何长斌. 基于数字高程模型的区域地形因子提取方法[J]. 林业调查规划, 2007, 32(2):18-21.
[20]	汤国安, 陈正江, 赵牡丹. ArcView地理信息系统空间分析方法[M]. 北京: 科学出版社, 2002.
[21]	韦金丽, 王国波, 凌子燕. 基于高分辨率DEM 的地形特征提取与分析[J]. 测绘与空间地理信息, 2012, 35(1):33-36.
[22]	任东风, 郑东影. 基于GIS平台的地形信息提取方案设计——以榆林市绥德县为例[J]. 测绘与空间地理信息, 2017, 40(12):10-12.
[23]	周访滨, 刘学军. 基于栅格DEM提取坡向统计特征的研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2008, 31(4):15-17.
[24]	高海峰, 葛莹, 张杰, 等. 面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3):474-481. doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190381
[25]	王磊, 马风华, 武伟, 等. 基于随机森林算法的模糊坡位分类[J]. 西南师范大学学报:自然科学版, 2018, 43(1):101-116.
[26]	刘鹏举, 夏智武, 唐小明. 基于DEM和坡面特征的坡位生成方法[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(2):68-73.
[27]	秦承志, 朱阿兴, 李宝林等. 坡位的分类及其空间分布信息的定量化[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2009, 34(3):374-377.
[28]	马风华. 基于随机森林的模糊坡位划分[D]. 昆明:西南大学, 2016.
[29]	Fleming Michael D, Hoffer Roger M. Machine processing of landsatmss data and DEM topographic data for forest cover type mapping[R]. Indiana:Purdue university, 1979:377-390.
[30]	Sharpnack D A, Akin G. An algorithm for computing slope and aspect from elevations[J]. Photogrammetric engineering, 1969, 35(3):247-248.
[31]	付晓, 周维. 数字高程模型及其在森林资源调查中的应用[J]. 广西林业科学, 2002, 31(1):13-14.
[32]	李明诗, 彭世揆, 李海涛, 等. 从遥感TM影像分类图提取小班界限的算法实现[J]. 南京林业大学学报:自然科学版, 2001, 25(5):25-28.
[33]	李春干, 代华兵, 谭必增, 等. 基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取[J]. 林业科学研究, 2010, 23(1):53-58.
[34]	杨芳, 陈冬花, 李虎等. 基于SVM的高分二号遥感影像森林经理小班边界提取研究[J]. 新疆农业大学学报, 2015, 38(6):477-482.
[35]	张艮龙, 冯益明, 贾建华 , 等. 基于SPOT-5 遥感影像的小班区划探讨[J]. 浙江林学院学报, 2010, 27(2):299-303.
[36]	田鹏. 基于TM遥感影像分割的小班界限提取[D]. 哈尔滨:东北林业大学, 2017.
[37]	李卫正, 艾畅, 彭世揆. 一种利用地形图和遥感影像提取小班界线的方法[J]. 南京林业大学学报:自然科学版, 2009, 33(2):69-72.
[38]	何柏华, 李春干. 基于DEM与SPOT5 的小班边界自动提取[J]. 南京林业大学学报:自然科学版, 2010, 34(5):47-50.
[39]	王龙柱. 基于DEM小班地形因子的计算机自动计算[D]. 昆明:西南大学, 2007.
[40]	陈晨. 面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法研究[D]. 杭州:浙江农林大学, 2019.
[41]	Wuntohar A S, Liao H J. Analysis of rainfall-induced infinite slope failure during typhoon using a hydro-logical geotechnical model[J]. Environmental Geology, 2009, 56(6):1145-1159. doi: 10.1007/s00254-008-1215-2
[42]	Topal T, Hatipoglu O. Assessment of slope stability and monitoring of a landslide in the Koyulhisar settlement area(Sivas,Turkey)[J]. Environmental Earth Sciences, 2015, 74(5):4507-4522. doi: 10.1007/s12665-015-4476-6
[43]	陈建义, 郑云峰, 卢卫峰. 森林资源二类调查小班坡度自动求算方法的探讨[J]. 华东森林经理, 2013, 27(4):39-41.
[44]	熊安华. 基于DEM的森林资源二类调查小班坡度自动提取方法[J]. 林业实用技术, 2013(7):70-72.
[45]	曾春阳. 基于GIS的小班立地因子提取与立地评价研究[D]. 长沙:中南林业科技大学, 2008.
[46]	于浩然, 张骁, 张雪莹, 等. 基于数字高程的林地小班坡向、坡度级、海拔因子更新[J]. 吉林林业科技, 2020, 49(4):25-28.
[47]	王秀云, 陈晔. GIS技术在林业资源调查中的应用研究[J]. 林业科技开发, 2005(3):17-21.
[48]	李林辉. 林业局级数字化森林资源信息管理[D]. 哈尔滨:东北林业大学, 2005.
[49]	谭伟, 冯仲科, 张雁等. 基于组件GIS的造林小班地形分析的研究——以造林小班坡向为例[J]. 北京林业大学学报, 2006, 28(2):91-95.
[50]	叶江霞, 周汝良, 魏晓燕等. 基于GIS 的小班海拔、坡度及地貌立地因子的自动求算[J]. 云南地理环境研究, 2006, 18(3):15-18.
[51]	李希飞. 基于DEM的森林资源二类调查中小班立地因子提取方法的探讨[J]. 内蒙古林业调查设计, 2016, 39(2):13-15.
[52]	陈占稳. 基于DEM及矢量界线小班地形因子的自动提取[J]. 河北林业科技, 2009(5):57-58.
[53]	陈孝银, 陈永刚, 陈晨, 等. 基于模糊模式识别的小班坡向算法[J]. 林业调查规划, 2018, 43(4):16-20.
[54]	Pennock D J, Zebarth B J, Dejong E. Landform Classification and Soil Distribution in Hummocky Terrain,Saskatchewan,Canada[J]. Geoderma, 1987, 40(3-4):297-315. doi: 10.1016/0016-7061(87)90040-1
[55]	Fels K C M. A cognitively based approach for hydro-geomorphic land classification using digital terrain models[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1996, 113(1):81-109. doi: 10.1016/S0165-0114(99)00014-7
[56]	Macmillanr A, Pettapiece W W, Nolan S C, et al. A Generic Procedure for Automatically Segmenting Land forms into Landform Elements Using DEMs,Heuristic Rules and Fuzzy Logic[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2000, 113(1):81-109. doi: 10.1016/S0165-0114(99)00014-7
[57]	Irvinbj, Venturasj, Slaterbk. .Fuzzy and Isodata Classification of Land form Elements from Digital Terrain Data inPleasant Valley,Wisconsin[J]. Geoderma, 1997, 77(2):137-154. doi: 10.1016/S0016-7061(97)00019-0
[58]	Skidmore A K. Terrain position as mapped from a gridded digital elevation model[J]. International Journal of Geographical Information Systems, 1990, 4(1):33-49. doi: 10.1080/02693799008941527
[59]	韦建波. 基于GIS的林地坡位信息自动提取研究[J]. 林业科技通讯, 2016(10):80-82.