利用影像分类分析黄河三角洲人工刺槐林健康[J].pdf

第 35 卷第 7 期武汉大学学报
信息科学版 V ol. 35 N o. 7
2010 年 7 月 Geo matics and Info rmat ion Science of W uhan U niversity July 2010
文章编号: 1671
8860( 2010) 07
0863
05 文献标志码: A
利用影像分类分析黄河三角洲人工刺槐林健康
姚
玲1
刘高焕2
刘庆生2
费立凡1
( 1
武汉大学资源与环境科学学院, 武汉市珞喻路 129 号, 430079)
( 2
中国科学院地理科学与资源研究所, 北京市大屯路甲 11 号, 100101)
摘
要: 用监督分类方法提取出 L andsat T M 影像中的刺槐林区域, 将归一化植被指数 NDVI、归一化水分指数
NDWI、土壤调节植被指数 SAVI、修正的土壤调节植被指数 M SAVI 和 K
T 变换应用于刺槐林影像, 用聚类分析
将刺槐林分成 4 个等级的树冠活力。实测结果表明, 通过树冠活力来分类, NDWI 分类精度最高, 达到 82. 5% 。
关键词: 刺槐健康; 遥感; N DWI; 空间分析
中图法分类号: P237. 9

在黄河三角洲, 人工刺槐是首要的造林树种, 个角点的精确位置。选取样地时, 尽量选取附近
自然保护区的人工刺槐林于 1975 年形成以后, 面 100 m 范围内刺槐的健康状况接近的区域, 参考美
积和蓄积量都居首位。20 世纪 90 年代, 人工刺国农业部林业局各指标测量方法[ 8] , 测得 10 m
槐林受到自然( 如病虫害、干旱、风暴潮等) 、人为 10 m 样方内所有树的胸径、树高、枝下高、冠幅、枯
( 石油开发带来的污染等) 因素的影响, 健康状况梢高、枯梢直径郁闭度和样方郁闭度、林下植被覆
[ 1]
下降, 许多地方出现大面积枯梢、甚至死亡, 给盖率。为了减少误差, 每个样地的数据均由两个身
黄河三角洲林业发展带来了巨大损失。高相当的人测量, 然后取平均值。并采集了 90~
树冠测量已经被广泛地用来作为森林健康和 100 cm 土壤样本。总共采集了 421 棵树的数据, 剔
活力的指标, 当自然或者人为压力影响到森林的除掉胸径远小于整个样方内胸径均值的树( 用
[ 2]
时候, 森林衰退的第一个标志常常就是树冠。 SPSS 对每个样地的胸径作直方图, 均值减去标准
近年来, 更多、更复杂的图像处理方法被广泛用于方差得到剔除的小树) 和断顶的树。通过野外采样
检测病虫害等引起的森林变化, 各种数学方法和数据和林冠属性表( 表 1) 计算出剩下的 376 棵树的
GIS 技术也为森林的遥感监测提供了新的活活冠比、树冠死亡率。样方的林冠指标取所有树的
[ 2
6] +
力。目前, 利用 Landsat T M/ ET M 数据监测平均值。室内实验测定了 40 个土壤样本全盐量。
森林冠层动态和健康主要集中在由林火、病虫害、
表 1
林冠属性
风倒等引起的林冠变化方面, 也有一些涉及干旱
T ab. 1
Crow n Att ribute
等因素引起的林冠变化[ 7] 。国内外还鲜见利用遥
树冠属性描述
感