香格里拉县云南松林遥感辅助识别特征研究

林业资源管理 ›› 2012›› Issue (6): 87-91.

香格里拉县云南松林遥感辅助识别特征研究

张超, 王妍, 袁华, 杜晓颖, 吴悦

西南林业大学,昆明 650224

收稿日期:2012-06-26 修回日期:2012-08-17 出版日期:2012-12-28 发布日期:2020-11-27
通讯作者: 王妍,女,河北隆化人,博士,主要从事景观生态和植被恢复方面的研究。
作者简介:张超(1980-),男,河北丰南人,副教授,博士,主要从事森林经理学研究。Email:zhchgis@hotmail.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(31100520);云南省教育厅科学研究基金项目“基于Hyperion的高光谱干旱遥感监测技术”

Assistant Classification Feature of Pinus yunnanensis in Shangrila Based on Remote Sensing Technology

ZHANG Chao, WANG Yan, YUAN Hua, DU Xiaoying, WU Yue

Southwest Forestry University,Kunming 650224,China

Received:2012-06-26 Revised:2012-08-17 Online:2012-12-28 Published:2020-11-27

摘要/Abstract

摘要： 以香格里拉县云南松林为研究对象,分别从云南松林的空间分布特征、植被指数特征和像元亮度特征三个方面,提取和归纳了云南松林的遥感辅助识别特征,旨在为今后的云南松林遥感分类识别提供方法借鉴。

关键词: 空间分布, 植被指数, 像元亮度, 云南松

Abstract: The assistant classification feature of Pinus yunnanensis in Shangrila was studied by using the data of forest management inventory in the year of 2006.The study was carried out including the aspects of spatial distribution characteristics,vegetation index characteristics,and pixel DN characteristics.This article is aimed at putting forward some suggestions on the classification of Pinus yunnanensis based on remote sensing technology.

Key words: spatial distribution, vegetation index, pixel DN, Pinus yunnanensis

中图分类号:

S771.8
TP79

张超, 王妍, 袁华, 杜晓颖, 吴悦. 香格里拉县云南松林遥感辅助识别特征研究[J]. 林业资源管理, 2012,(6): 87-91.

ZHANG Chao, WANG Yan, YUAN Hua, DU Xiaoying, WU Yue. Assistant Classification Feature of Pinus yunnanensis in Shangrila Based on Remote Sensing Technology[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2012,(6): 87-91.

[1]	郭立明, 刘宝军, 田娜玲, 李庆波, 李宛盈. 宁夏沙化土地封禁保护区生态环境变化及驱动因素分析[J]. 林草资源研究, 2025, 0(3): 9-18.
[2]	张娇, 陈凌秀, 戴洪霞, 刘晟龙, 陈思韬, 许梦杰, 谢慧黎, 刘兴诏. 2000—2020年闽江流域植被变化及其驱动因素[J]. 林草资源研究, 2025, 0(1): 104-113.
[3]	华国莉, 和滢埝, 普蕾, 母德锦, 唐军荣, 许玉兰, 陈诗, 陈林. 滇西地区云南松生态化学计量特征对海拔适应性的响应[J]. 林草资源研究, 2024, 0(3): 33-41.
[4]	张顺卫, 李婧涵, 杨小波, 李东海, 黄耀, 杜春雁, 商乃演. 海南热带雨林国家公园尖峰岭片区山铜材种群空间分布格局[J]. 林草资源研究, 2024, 0(2): 17-25.
[5]	安达, 王海兵, 白云菲, 李思琪, 张雪, 徐光甫. 库布齐沙漠柠条林空间分布格局与景观特征研究[J]. 林草资源研究, 2024, 0(2): 43-50.
[6]	骆耀培, 李和平, 杨广斌, 岑刚, 李蔓, 曹乾洋, 王仁儒, 陈盼芳. 基于无人机影像的高郁闭度马尾松林蓄积量估算方法研究[J]. 林草资源研究, 2024, 0(2): 68-79.
[7]	李仲牧, 车凤仙, 高成杰, 李瑾, 王璐, 崔凯. 云南松半同胞家系表型变异与早期选择[J]. 林草资源研究, 2024, 0(1): 102-110.
[8]	曹聪, 郭泽鑫, 郭彦青, 莫燕卿, 刘萍. 基于地理加权回归模型的珠三角森林碳储量空间分布[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 98-104.
[9]	张中一, 刘慧娇, 褚蓉蓉, 冯国庆, 董家鑫, 高祥斌, 吕梦缘, 陈国豪. 古树资源特征和空间分布特征分析[J]. 林草资源研究, 2023, 0(5): 105-112.
[10]	焦全军, 郑焰锋, 黄文江, 张兵, 张鹤译, 史宜梦, 吴发云, 付安民. 陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(4): 123-131.
[11]	李思颖, 郭昊天, 陈晓蔚, 周梦丽, 靳姗姗, 闫东锋. 栓皮栎人工林土壤有机碳空间分布特征及其影响因素[J]. 林业资源管理, 2023, 0(4): 80-89.
[12]	鲜明睿, 党巍, 代斌, 刘波, 林国刘. 川西南云南松林可燃物载量模型及其影响因素研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(2): 64-69.
[13]	王瑜, 蔡年辉, 陈林, 唐军荣, 许玉兰, 陈诗. 云南松苗木生物量分配与个体大小关系研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(6): 101-108.
[14]	龙植豪, 罗鹏, 许等平, 李振, 代华兵. Sentinel-2A红边波段森林蓄积量反演研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(2): 126-134.
[15]	杨丹, 李崇贵, 张家政. 基于深度学习的多时相GF-1影像林分类型分类研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 142-149.