[发明专利]一种基于遥感影像的分层二阶抽样方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种森林资源监测中遥感抽样的方法，特别是一种森林遥感分层二阶抽样及其使用方法。 

背景技术

在传统的森林资源监测中，森林蓄积量精度好、效率高的估测一直是一个难以解决的问题，通常采用地面抽样（简单随机抽样、分层抽样、二阶抽样等）抽样方式或利用遥感判读方式直接解译遥感图像根据面积对蓄积量进行推断，以上的各种方法均存在着其缺点： 

①林区中单独借助地面数据进行抽样时，要对总体事先有一定的认识或者必须有以前的地面小班资料受到许多因素的限制，限制了抽样方法的使用；

②遥感判读的方式直接解译遥感图像根据面积对蓄积量进行推断，单位内不同树种间的蓄积量方差比较大，造成对蓄积量的估计偏差比较大，从而限制了遥感的在估测森林蓄积量上的使用；

③分层抽样效率不高，二阶抽样精度较低。

所以在森林蓄积量估测过程中传统抽样如分层抽样、二阶抽样的调查方法易受先验知识、调查费用的限制，而使单独使用遥感又会受到估测效率和精度的限制，难以达到预想的效果，因此，实现林业低成本高精度的抽样调查成为本领域科技人员急待解决的问题。 

发明内容

为了克服现有抽样调查方法在森林蓄积量估测过程不可避免地带来的很多不便，提高调查精度和工作效率，本发明的目的是提供一种林业遥感分层二阶抽样及其使用方法，实现在一定区域内复杂的条件下费用较低、速度快、精度高，克服了现有技术存在的缺点。 

本发明的目的是这样实现的：由两幅不同空间分辨率的遥感影像数据与分层二阶抽样组成遥感分层二阶抽样方法，其中遥感数据用低分辨率遥感数据影像和中等分辨率遥感数据影像，首先，将低分辨率的遥感影像进行分层并对遥感图像进行重采样成所需要的分辨率且两种遥感影像见成分辨率成倍数关系；然后，对低分辨率遥感图像的不同层进行随机抽样即一阶抽样，在一阶抽样抽中样本所对应的中等分辨率的遥感图像进行随机抽样即二阶抽样；最后，对分层二阶抽样随机产生样本点所对应的样地进行清查，得出实测各树种的蓄积量数据，再根据样地与中等分辨率遥感影像之间的关系、中等分辨率遥感影像与低分辨率遥感影像之间的关系反演需要测定地区的森林蓄积量。 

一种实现遥感对森林蓄积量估测方法，首先，对中低分辨率遥感数据影像进行分层，对不同的层进行抽样；然后，在中低分辨率遥感数据影像分层抽取一定范围的样本，在中等分辨率遥感数据影像上抽取样本，低分辨率遥感数据影像上抽样为一阶抽样，中等分辨率遥感数据影像上抽样为二阶抽样；最后，由遥感分层二阶抽样数学模型  求的层平均数； 求的总体平均数； 求的层平均数方差；总体平均数方差。 

式中：L—层数；W_h—h层的面积权重；n_h—第h层的一阶单元数；—h层第j个一阶单元平均数。由层平均数利用公式计算总体估计值，由层平均数和层平均方差利用公式即可得到分层抽样的样本单元数。 

   本项发明与现有技术相比具有以下优点：

①分层可以提高抽样精度，二阶可以提高抽样效率，克服了在估测森林蓄积量地面抽样中必须事先知道以往信息和变动系数的缺点；

②遥感分层二阶可以转换不同分辨率遥感图像之间的尺度；

③估测森林生物量方法简单、操作方便，减少了工作量，提高了工作效率。

四、附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明：

图1是遥感分层二阶抽样与实地考察关系示意图；

图2是遥感分层二阶抽样流程图；

图3是不同分辨率之间遥感影像分层二阶抽样图；

图4是遥感图像分层与空间分辨率关系示意图；

图5是遥感分层二阶抽样示意图。

五、具体实施方式：

利用遥感分层二阶抽样对中等尺度的森林蓄积量估测的方法与现有的方法不同，作了很大的改进，具体是：

由两幅不同空间分辨率的遥感图像和分层抽样、二阶抽样组合组成的遥感分层二阶抽样，其中低分辨率遥感数据影像运用最小去噪声变换法（MNF）、纯净像元指数（PPI），得到端元组分。将这几类端元光谱值代入线性模型（LSMM），用带有约束的最小二乘法求解，得出每种地物类型的百分比丰度，最后提取需要的分层。

对分层后的遥感图像进行二阶抽样，具体实施方式如下：