简介:背景:森林是维持水供应,提供经济物资,减缓气候变化,维护生物多样性的基础,从而为世界上许多最贫穷的人提供食物和药品。通常,林地被视为“荒地”或“自由”很容易清除农业和基础设施的扩建。方法:在本文中,两个森林生态系统的可持续性(国家和社区/私有)是利用2005和2011SPOT-5卫星影像评价。这项研究是在一个小流域面积468平方公里,其中201平方公里是由国家和267平方公里的社区/私人在旁遮普省巴基斯坦的穆里galliat区所有权。森林边界的划分和划分采用了参与式的方法。基于地理对象图像分析(GEOBIA)法和十土地覆盖制图(LC)特征识别。结果:结果表明,在2011至2005年间,共有55平方公里(24平方公里,在国有林和31平方公里的社区/私人森林)被转换从森林到非森林。得出的结论是,在国有森林保护比在社区/私人森林更有效。结论:这些研究结果可能有助于动员社区意识,并确定有效的措施,以提高管理的社区/私人林地的其他地区的巴基斯坦。
简介:典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。
简介:机载激光雷达(LiDAR)是一种新型数据获取手段,目前在林业资源管理、森林防火、林木砍伐等方面已广泛应用,但尚未形成完整的、实用的林业LiDAR数据分析与处理系统。通过分析已有LiDAR数据应用于林业资源管理方面的理论和方法,以目前开源LiDAR点云数据处理技术、海量点云数据可视化技术,以及GIS相关分析技术为基础,结合林业资源管理需求,设计并研发了基于LiDAR数据的林业资源数据分析与处理系统。系统实现了Li-DAR点云数据的管理与可视化、数字高程模型生成、数字地表模型生成、冠高模型生成、平均树高估计等功能,为基于LiDAR数据的林业资源管理提供统一的平台。