基于航空影像的亚热带地区小班区划和基本属性识别
收稿日期: 2021-01-07
修回日期: 2021-03-23
网络出版日期: 2021-06-03
基金资助
广西壮族自治区林业勘测设计院科研业务费专项(GXLKYKJ201601)
Sub-compartment Division and Basic Inventory Attributes Interpretation Based on Aero Digital Orthophoto Map in Sub-tropic Region
Received date: 2021-01-07
Revised date: 2021-03-23
Online published: 2021-06-03
在室内完成小班区划和基本属性识别是森林资源调查工作者长期以来追求的目标。深入研究了亚热带集体林区主要树种(组)在航空数字正射影像的表征,提出了航空影像树种(组)目视解译决策树。在此基础上,以航空影像为基础数据,在GIS软件平台支持下通过屏幕矢量化区划小班,通过目视解译方法确定其土地类型、优势树种(组)等基本属性。结果表明:小班面积平均误差为0.5%,空间位置重叠率为99.7%,显著高于传统方法;优势树种(组)总的正判率为97.5%,Kappa系数为0.959 8,只需少量地面补充调查,即可解决小班基本属性调查问题。航空影像具有小班精细区划和基本属性准确识别的潜力,基本可以代替实地小班勾绘和调查。实践证明,采用航空影像进行小班区划和基本属性识别,可为实现森林资源的精准、快速、高效调查提供技术支持。
关键词: 森林资源规划设计调查; 小班; 航空数字正射影像; 图像解译
代华兵 , 李春干 . 基于航空影像的亚热带地区小班区划和基本属性识别[J]. 林草资源研究, 2021 , 0(2) : 68 -74 . DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.02.010
Dividing sub-compartment and interpreting its basic inventory attributes indoors is the goal of forest resource investigators for a long time.In this paper,we study the characteristics of main tree species (group)in sub-tropic region on the aero digital orthophoto map,and then present a decision tree for aero image interpretation of tree species or tree species group.With the support of GIS software,the sub-compartment is divided by screen vectorization and the dominant tree species (group)is determined by visual interpretation.The result indicat that the average area error of sub-compartment is 0.5% and the spatial position overlap rate is 99.7%,which are significantly higher than the conventional method.The total positive precision of image interpretation for dominant tree species (group)is 97.5% and the kappa coefficient is 0.959 8.The paper confirm that the field work of sub-compartment division and basic inventory attributes investigation could be replaced mostly by the application of aero photography,which lays a solid foundation for accurate,rapid and efficient investigation and monitoring of forest resources.
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