基于SPOT数据的森林林相图更新技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张煜星

出品人:

页数:97

译者:

出版时间:2008-3

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787503852015

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 森林资源
• 林相图
• SPOT
• 更新技术
• GIS
• 图像处理
• 生态学
• 地理信息系统
• 森林管理

好的，这是一份关于“基于SPOT数据的森林林相图更新技术研究”的图书简介，内容详细且专注于该研究的各个方面： --- 图书简介：基于SPOT数据的森林林相图更新技术研究 本书深入探讨了利用SPOT系列卫星遥感数据对区域森林林相图进行及时、准确更新的技术路径与方法。在现代林业管理与生态保护日益依赖精确空间信息的大背景下，传统的人工调查与传统制图方法已难以满足快速变化的森林动态需求。本书聚焦于如何有效地集成和处理高分辨率的SPOT影像，构建一套系统化的森林林相图更新流程。 一、研究背景与意义 森林林相图是描述森林植被空间分布、结构特征和生长阶段的基础地理信息。其时效性直接关系到森林资源清查、生态环境监测、可持续经营规划及应对气候变化等关键决策的科学性。然而，森林生态系统具有显著的动态性，如火灾、采伐、病虫害、自然更新等因素均可导致林相的快速变化。 本书的研究立足于SPOT卫星的独特优势。作为中高分辨率的遥感平台，SPOT影像（特别是SPOT-5及后续影像）提供了足以分辨地物细节的几何分辨率（10米或更高）和光谱分辨率，这使其非常适合中等规模区域的森林精细化调查与动态监测。本书旨在克服传统基于低分辨率遥感数据或纯地面调查在时效性和覆盖范围上的局限性，构建一套经济、高效、精准的林相图更新体系。 二、核心技术内容与方法论 本书系统地阐述了从数据获取到最终产品输出的完整技术链条，重点突出了基于SPOT数据的特征提取与分类方法。 1. 数据预处理与质量控制 首先，对获取的SPOT多光谱影像和全色影像进行了严格的辐射定标、大气校正和几何校正。特别针对山地地形，采用了高精度数字高程模型（DEM）进行地形校正，确保影像与地面真实位置的吻合度。书中详细比较了不同校正模型对后续分类结果的影响。 2. 特征提取与信息量挖掘 多源数据融合： 强调了全色影像与多光谱影像（如绿色、红色、近红外、短波红外波段）的融合技术。通过强度-色度融合（IHS）或基于小波变换的融合方法，提升了影像的空间分辨率和光谱信息量，为区分细微的林相差异奠定了基础。 植被指数的应用： 详细分析了归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）以及各类结构指数在反映林分冠层密度和健康状况中的作用。同时，探讨了如何利用植被指数时间序列分析来识别林相变化的时相和速率。 3. 基于面向对象的分类（OBIA）策略 区别于传统的基于像素的分类，本书大力推崇面向对象的影像分析（OBIA）。这是SPOT数据更新林相图的关键。 对象生成与多尺度分割： 书中详细介绍了如何根据SPOT影像的特征（尺度、形状、紧凑度、光谱异质性阈值）生成具有语义意义的“对象”（如单木、小斑块、优势群落）。对象分割的参数选择是确保后续分类准确性的核心。 特征空间构建与分类器选择： 针对生成的对象，构建了多维度特征空间，包括光谱特征、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM）、空间位置特征以及利用DEM导出的地形特征（坡度、坡向）。分类器方面，对比了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及面向对象的决策树方法在区分不同林相类型（如针叶林、阔叶林、混交林、灌木林、皆伐地、新造林地）时的优劣。 4. 动态更新与变化检测模型 本书的核心创新点之一在于构建了林相图的差异检测模型。 后处理比对： 将新分类的林相图与基准年林相图进行叠加分析。 变化类型量化： 不仅识别出“变化”区域，更精确地量化了变化类型，例如：A类林相转变为B类林相（如成熟针叶林转变为采伐迹地）、或健康度下降（NDVI降低）等。 时间序列的优势： 利用多时相SPOT影像，可以更可靠地区分由季节性变化引起的光谱波动与真实的地表覆盖变化。 三、研究的实践应用与成果 本书通过一个典型的森林覆盖区域案例，展示了这套技术流程的实操性。通过与最新的地面验证数据（GPS采集数据）进行对比，评估了基于SPOT数据的林相图更新精度。研究结果表明，相较于传统方法，OBIA结合多源特征的更新方案，在提高林相边界清晰度和分类精度（Kappa系数显著提升）方面表现出显著优势，尤其在识别小型或边缘化的林相斑块时效能突出。 四、结论与展望 本书最后总结了SPOT数据在森林林相图更新中的技术优势、当前面临的挑战（如高冠层遮蔽下的底层植被识别难度）以及未来的发展方向，包括与LiDAR数据或高光谱数据的融合，以期实现更精细、更具结构信息的森林动态监测。 ---

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这本书的学术视野非常开阔，它没有将研究局限在单一的技术路径上，而是兼容并蓄，对多种新兴的计算方法和模型进行了比较和探讨。作者在论证过程中展现出的批判性思维令人印象深刻，他敢于挑战一些既定的、但可能已不完全适用的传统方法，并提出了更具适应性的新思路。例如，在讨论特征提取效率时，作者的论证逻辑链条非常完整，从基础的物理光学模型到复杂的机器学习算法，层层递进，逻辑严密，让人不得不信服。这本书的优点在于，它不仅教会了读者“如何操作”，更重要的是培养了读者“如何思考”的能力，鼓励读者跳出现有的技术框架，去探索更优化的解决方案，这对于推动整个领域的技术进步，无疑具有积极的促进作用。

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我非常喜欢这本书的章节布局，层次分明，结构清晰，每一章都像是一个精心打磨的独立模块，但又能紧密地嵌入到整体的研究体系中。对于我这种需要快速检索特定信息的研究人员来说，书后的索引和术语表设计得极其人性化，大大节省了查阅时间。此外，作者在引用文献时也体现了极高的专业素养，所引用的国内外权威文献覆盖面广，时效性强，这足以证明作者在撰写此书时进行了大量的文献调研和知识内化工作。整体而言，这本书的文字表达精准、简洁有力，没有冗余的学术腔调，使得复杂的科学概念也变得易于理解和消化，是一部兼具深度、广度和实用性的优秀学术专著，绝对值得推荐给所有相关领域的从业者和研究人员。

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这本书的叙事节奏把握得相当到位，不像有些技术类书籍那样枯燥乏味，它巧妙地将理论深度与实际操作经验结合起来。我印象最深的是其中关于数据预处理章节的处理方式，作者没有仅仅停留在告诉“做什么”，而是详细阐述了“为什么这么做”以及“如果不这么做会产生什么后果”。这种以问题为导向的写作风格，极大地提升了阅读的代入感。我仿佛跟随作者的思路，亲身经历了一次完整的野外数据采集和实验室分析过程，那些曾经令我感到困惑的细节，在作者的笔下变得清晰明了。特别是对误差来源的分析部分，写得入木三分，展现了作者丰富的实践经验，这对于正在进行相关研究的初学者来说，无疑是避开许多弯路的宝贵指引，读起来酣畅淋漓，收获颇丰。

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这本书的装帧和排版给人一种非常专业、严谨的感觉，纸张质量上乘，印刷清晰，即便是复杂的图表和公式也能看得一清二楚。我尤其欣赏作者在构建理论框架时所展现出的深厚功底，不仅仅是简单罗列现有技术，而是深入剖析了不同遥感数据源在处理森林植被信息时的优势与局限性，这种系统性的思考方式，为读者提供了一个全面而扎实的知识基础。阅读过程中，我能感受到作者对细节的极致追求，每一个参数的选取、每一种算法的引入，背后似乎都经过了大量的实验验证和反复推敲。对于那些希望从零开始深入理解遥感在林业应用中的前沿技术的专业人士来说，这本书无疑是一本不可多得的珍贵参考资料，它不仅仅是知识的传递，更是一种严谨的治学态度的体现，让人在学习新知的同时，也能体会到科学研究的严谨与魅力。

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从一个应用者的角度来看，这本书的实用价值是难以估量的。书中提供的案例分析部分做得非常出色，每一个案例都紧密结合了当前林业管理中的实际需求和痛点，展示了如何将高深的遥感理论转化为切实可行的生产力工具。我特别留意了其中关于时间序列分析的部分，作者不仅仅是展示了结果，更着重探讨了不同时间尺度下植被动态变化的敏感性，这对于需要进行长期监测和早期预警的林业部门来说，具有极强的指导意义。行文之间，时不时流露出作者对于环境保护和可持续发展的深切关怀，使得整本书的立意得到了升华，不再是纯粹的技术手册，而更像是一部服务于生态文明建设的实用指南，让人在学习技术的同时，也坚定了对这份事业的热爱。

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