基于无人机影像的天山云杉林更新类别划分及提取

• 作者: 师玉霞 杨勇强 王振锡 连玲 高亚利
• 来源期刊: 西北林学院学报
• 关键词: 无人机 天山云杉林 遥感影像 SEaTH算法 皆伐迹地 隶属度分类
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 森林经理学
• 页码范围: 185-193
• 页数: 9页
• 分类号: S791.180.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2020.06.26

摘要

森林伐后更新对森林资源的有效利用密不可分,对森林的经营管理和动态监测具有重要意义.为了对不同皆伐迹地林分进行主要特征选取并实现高精度提取,本研究通过分析天山云杉皆伐迹地更新群落特征,并利用R软件进行聚类分析,将其划分为4个类别(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ),其林分平均年龄为33、28、25 a和20 a;平均胸径分别为25.62、17.95、13.03 cm和10.05 cm;平均树高为12.25、10.02、8.92 m和7.53 m.基于eCognition Developer 9.0软件,对研究区进行多层次、多尺度分割,以无人机影像的纹理、光谱等特征为辅助信息进行SEaTH算法结合面向对象分类.结果表明,研究区皆伐迹地林分生长状况主要为类别Ⅰ状态,类别Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分布面积相对较少.SEaTH算法结合隶属度分类方法,不仅准确地识别出皆伐迹地空间分布情况,还精确地提取出不同类别的天山云杉林,总体精度达到80.22％,Kappa系数为0.73,平均面积吻合度为81.34％.该方法取得了较好的分类效果,可精确地对伐后更新林分进行分级提取,为森林经营管理提供一定的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振锡		34	137	7.0	11.0
2	高亚利		7	1	1.0	1.0
3	连玲		7	0	0.0	0.0
4	师玉霞		8	0	0.0	0.0
5	杨勇强		7	2	1.0	1.0