基于航空影像的亚热带地区小班区划和基本属性识别

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.02.010

林业资源管理 ›› 2021›› Issue (2): 68-74.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.02.010

基于航空影像的亚热带地区小班区划和基本属性识别

代华兵¹(), 李春干²()

1.广西壮族自治区林业勘测设计院,南宁 530011
2.广西大学林学院,南宁 530004

收稿日期:2021-01-07 修回日期:2021-03-23 出版日期:2021-04-28 发布日期:2021-06-03
通讯作者: 李春干
作者简介:代华兵(1980-),男,湖北宜昌人,高工,主要从事森林资源调查监测与管理工作。Email: huabing_dai@126.com
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

DAI Huabing¹(), LI Chungan²()

1. Guangxi Forest Inventory and Planning Institute,Nanning 530011,China
2. Forestry College of Guangxi University,Nanning 530004,China

Received:2021-01-07 Revised:2021-03-23 Online:2021-04-28 Published:2021-06-03
Contact: LI Chungan

摘要/Abstract

摘要：

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

Abstract:

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.

Key words: forest management inventory, sub-compartment, aero digital orthophoto map, image interpretation

中图分类号:

S771.8

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]. 林业资源管理, 2021,(2): 68-74.

DAI Huabing, LI Chungan. Sub-compartment Division and Basic Inventory Attributes Interpretation Based on Aero Digital Orthophoto Map in Sub-tropic Region[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021,(2): 68-74.

图/表 3

图1

表1

表2

参考文献 26

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数据来源	面积平均相对误差	面积相对误差区间的小班个数比重						平均重叠率	重叠率区间的小班个数比重
数据来源	面积平均相对误差	≤2	2~5	5~10	10~20	20~50	>50	平均重叠率	≥90	90~80	80~70	70~50	<50
本次小班区划	0.5	91.5	6.4	2.1	0.0	0.0	0.0	99.7	100.0	0.0	0.0	0.0	0.0
林地“一张图”	114.7	10.4	9.6	10.9	9.2	18.8	41.2	67.4	32.4	12.4	7.7	19.6	27.9

实际优势树种(组)	识别结果							合计	正确个数	正确率/%
实际优势树种(组)	杉木	马尾松	桉树	一般阔叶树	丛生竹	荔枝	龙眼	合计	正确个数	正确率/%
杉木	20	2	1	1				24	20	83.3
马尾松		365	6	2		1	2	376	365	97.1
桉树		1	833	1	1			836	833	99.6
一般阔叶树		9	1	112		1		123	112	91.1
丛生竹		1	3		85			89	85	95.5
荔枝		2		2		43		47	43	91.5
龙眼							7	7	7	100.0
合计	20	380	844	118	86	45	9	1502	1465	97.5
正确个数	20	365	833	112	85	43	7	1465
正确率/%	100.0	96.1	98.7	94.9	98.8	95.6	77.8	97.5

基于航空影像的亚热带地区小班区划和基本属性识别

Sub-compartment Division and Basic Inventory Attributes Interpretation Based on Aero Digital Orthophoto Map in Sub-tropic Region

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