（大地测量学与测量工程专业论文）森林蓄积量高空间分辨率遥感估测理论与实现.pdf

论文题目：森林蓄s p , 量高空间分辨率遥感估测理论与实现 专 业：大地测量学与测量工程 硕士生：杨斌( 签名) 篮瞳美 指导教师：史经俭( 签名)塞乏垒4 垦 李崇贵( 签名) 兰呈垒塞 摘要 由于人类社会目前正面临着巨大的生态环境危机。强化森林资源经营管理，实现林 业的可持续发展已成为越来越多国家的共识。森林资源调查是森林资源管理的基础性工 作。其目的在于为编制林业区划、规划、计划和编制森林经营方案，建立森林资源档案 以及确定森林利用方案和森林采伐限额提供基础资料和依据。其主要任务是查清森林资 源的种类、结构、数量、质量分布，掌握资源消长变化的规律，客观反映自然、经济条件， 进行综合评价，提出准确的森林资源调查材料、图面材料、统计资料和调查报告等。如 何利用3 s 技术，尽可能减少野外地面调查工作量，提高调查结果质量，以便实时、准 确掌握森林资源现状，一直是国内外林业遥感科技工作者关注和研究的热点。 本文首先介绍了森林资源调查的基本概念、基本内容与任务，以及目前传统调查中 所存在的问题，进而阐述了研究森林蓄积量高空间分辨率遥感估测理论的必要性、研究 方法、技术路线，并详细介绍了森林蓄积量高空间分辨率遥感估测理论，提出了运用当 今流行的编程技术，底层研制森林蓄积量遥感估测系统，来满足国家森林资源调查的需 求。 最后，笔者利用面向对象程序设计语言v c 抖，采用面向对象的开发方法，对基于此 理论系统的一些模块进行了研究与实现。对遥感图像的常用格式进行了剖析，对常用的 图像处理软件对图像的读取和显示的方法进行分析，对制约海量的图像数据的读取和显 示速度的原因进行了深入的研究，提出了卓有成效的改进算法，并进行了实现，使运算 速度大幅度提高，使得借助遥感图像进行现场进行森林资源调查的效率得到了很大的改 善。并改进了现有处理遥感图像的软件关于读取和显示海量数据的遥感图像的方法。 关键词：森林资源调查；蓄积量估测；高空间分辨率；林业g i s 研究类型：应用研究 s u b j e c t ：t h e f o r e s tr e s e r v e so fh i g hs p a t i a lr e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g e s t i m a t i o nt h e o r ya n di m p l e m e n t a t i o n s p e c i a l t y ：g e o d e s ya n dm e a s u r e m e n tp r o j e c t n a m e：b i ny a n g i n s t r u c t o r ：j i n g j i a ns h i c h o n g g u i l i a b s t r a c t ( s i g n a t u r e ) ( s i g n a t u r e ) ( s i g n a t u r e ) a sh u m a ns o c i e t yi sn o wf a c i n gah u g ee c o l o g i c a lc r i s i s s t r e n g t h e nt h em a n a g e m e n to f f o r e s tr e s o u r c e s ，t oa c h i e v et h es u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n to ff o r e s t r yh a sb e c o m em o r ea n d m o r en a t i o n a lc o n s e n s u s f o r e s tr e s o u r c e ss u r v e yo ff o r e s tr e s o u r c e sm a n a g e m e n ti st h e f u n d a m e n t a lw o r k i t sp u r p o s ei st op r e p a r ef o r t h ef o r e s t r yd i v i s i o n ，p l a n n i n g ，p r e p a r a t i o no f f o r e s tm a n a g e m e n tp l a n sa n dp r o g r a m m e s ，t h ee s t a b l i s h m e n to ff o r e s tr e s o u r c e sf i l e sa n d i d e n t i f yf o r e s tu s ea n df o r e s tl o g g i n gq u o t ap r o g r a m m e st op r o v i d et h eb a s i ci n f o r m a t i o na n d t h eb a s i s i t sm a j o rt a s ki st oi d e n t i f yt h et y p e so ff o r e s tr e s o u r c e s ，s t r u c t u r e ，q u a n t i t y ，q u a l i t y ， d i s t r i b u t i o n ，g r o w t ha n dd e c l i n ei nt h er e s o u r c e so fl a w ，a no b j e c t i v er e f l e c t i o no fn a t u r a l ， e c o n o m i cc o n d i t i o n s ，ac o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n ，a c c u r a t es u r v e yo ff o r e s tr e s o u r c e s ，t h e p l a n so fm a t e r i a l s ，s t a t i s t i c sa n dt h ei n v e s t i g a t i o nr e p o r t h o wt ou s e3 st e c h n o l o g yt o m i n i m i z et h ew i l dg r o u n di n v e s t i g a t i o nw o r kt oi m p r o v et h eq u a l i t yo ft h ef i n d i n g st o r e a l t i m e ，a c c u r a t e l yg r a s pt h es t a t u so ff o r e s tr e s o u r c e s ，f o r e s t r ya th o m ea n da b r o a dh a s a l w a y sb e e nac o n c e r no fr e m o t es e n s i n gt e c h n o l o g ya n d r e s e a r c hw o r k e r si nt h eh o t i nt h i sp a p e r ，f o r e s tr e s o u r c e ss u r v e yo nt h eb a s i cc o n c e p to fb a s i ce l e m e n t sa n dt a s k s ， a n dt h et r a d i t i o n a ls u r v e yb yt h ee x i s t i n gp r o b l e m s ，t h e ne l a b o r a t e do nt h ef o r e s tr e s e r v e so f l l i g hs p a t i a lr e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n ge s t i m a t i o no ft h en e e df o rr e s e a r c hm e t h o d s ，t e c h n i c a l r o u t e sa n dd e t a i l so ft h ef o r e s tr e s e r v e so fh i g hs p a t i a lr e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n ge s t i m a t i o n t h e o r y ，t h eu s eo ft o d a y sp o p u l a rp r o g r a m m i n gt e c h n o l o g y ，t h eu n d e r l y i n gd e v e l o p m e n to f r e m o t es e n s i n ge s t i m a t i o no ff o r e s tr e s e r v e s ，n a t i o n a lf o r e s tr e s o u r c e st om e e tt h en e e d so f i n v e s t i g a t i o n f i n a l l y ，iu s eo b j e c t o r i e n t e dp r o g r a m m i n gl a n g u a g ev c + + ，u s i n go b j e c t - o r i e n t e d d e v e l o p m e n tm e t h o d ，b a s e do nt h i st h e o r yo fan u m b e ro fm o d u l e sh a v eb e e ns t u d i e da n d 三 l m p l e m e n t a t l o n t h e i m a g e o fac o m m o nf o r m m f o r a n a l y s i s ，c o n u n o n l vu s e d 蚰a g e p r o c e s s l n gs o r w a r et or e a da n dd i s p l a yi m a g e so ft h e m e t h o do fa n a l y s i s t h e c o n s t r a i n t so ft h em a s s i v ei m a g ed a t ar e a da n d d i s p l a yt h es p e e do ft h ec a u s eo fa ni n - d e p t h s t l l d yp r o p o s e df r u i t f u li m p r o v e da l g o r i t h m ，a n dt h er e a l i z a t i o no ft h e s u b s t 觚t i a li n c r e a s e c o m p u t i n gs p e e d ，m a k i n gu s eo fr e m o t es e n s i n gi m a g e so n s i t e s u l e yo ff o r e s tr e s o u r c e s e f l i c i e n c yh a s b e e n g r e a t l yi m p r o v e d a n dt oi m p r o v et h e e x i s t i n gr e m o t es e n s i n gi m a g e p r o c e s s i n gs o f t w a r eo nt h er e a d e ra n dt h em a s s i v ed a t as h o wt h a tt h e m e t h o do fr e m o t e s e n s i n gi m a g e s k e yw o r d s ：f o r e s tr e s o u r c e ss u r v e y v 0 1 u m ee s t i m a t e h i g hs p a t i a lr e s o l u t i o n f o r e s t r yg i s t h e s i s ：a p p l i e dr e s e a r c h 要柳技太学 学位论文独创性说明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，论文中不 包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科 技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对 本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名吲畅崩日期：刃镌绸网 学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期 间论文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保留并向国家有关部 门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以 将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证，毕业后结合学位 论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西安科技大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名： 1 0 0 0 则认为存在严重的多重相关性。 在影响蓄积量估测的p 个遥感和g i s 因子中，第i 个因子的方差扩大因子( v a r i a n c e i n f l a t i o nf a c t o r ) 可定义为 啷= ( 1 一r i ；z ) 叫 式中，r ? 是以第i 遥感或g i s 因子为变量对其他遥感和g i s 因子回归时的复相关 系数。 取所有影响蓄积量估测的遥感和g i s 因子中最大的v i f i 作为测度多重相关性的指 标，一般认为，若最大的v i f i 大于1 0 ，表示存在严重的多重相关性。可以证明，( x x ) 1 2 0 4 森林蓄积量遥感估测理论 主对角线上元素就是对应遥感和g i s y i n z i 的方差扩大因子。 当条件数或方差扩大因子有一个条件满足时，就认为存在多重相关性。 在蓄积量估测残差分析的基础上如何解算估测模型时，提供了4 种蓄积量估测模型 解算方法，分别是最小二乘估计、岭估计、稳健估计和神经网络方法。 4 4 1 最小二乘估计 采用最小二乘估计解算蓄积量估测方程需满足以下条件： ( 1 ) 被抽样地蓄积量满足g a u s s m a r k o v 假设。 ( 2 ) 用于建立蓄积量估测方程的样地中不存在异常样地。 ( 3 ) 影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子间不存在严重多重相关性的影响。 设样地的蓄积量用y 表示，有p 个影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子x i ，x 2 ， x p 。样地蓄积量y 和p 个影响因子问存在下列关系 y = p l x l + p 2 x 2 + + p p x p + e y 设在监测区域抽取了n 个用于建立蓄积量估测方程的样地，经过残差分析，n 个样 地的蓄积量和影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子间满足蓄积量估测模型。根据最小 二乘原理，可获得参数向量b 的最优无偏估计。最小二乘原理p 的估计应使偏差向量 e v = y - x 1 3 长度的平方l | y - x p 酽达到最小。 设 q ( f 1 ) = | | 】，一义矽旷= ( y x p ) ( r - x p ) 将上式展开得 q ( ) = 】，? 一2 】厂邓+ x 邓 对p 求偏导数，并令其为零，可得方程组 x x 8 = x 1 方程组称为森林蓄积量估测的正则方程或法方程，该方程组有唯一解的充要条件是 x x 的秩为p ，等价于x 的秩为p 。当x t ( 满秩时，可得到森林蓄积量估测模型待定参 数p 的唯一解 = ( 彳x ) - 1 彳y 4 4 2 岭估计 采用岭估计解算蓄积量估测方程需满足以下条件： ( 1 ) 被抽样地蓄积量满足g a u s s m a r k o v 假设。 ( 2 ) 用与建立蓄积量估测方程的样地中不存在异常样地。 ( 3 ) 影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子问存在严重多重相关性的影响。 2 1 西安科技大学硕士学位论文 在尽可能设置影响蓄积量估测的遥感和g i s 因子后，通过一定的变量选择准则，可 选择影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子。在所确定的影响蓄积量估测的主要遥感和 g i s 因子间可能存在一定程度的多重相关性。当在各影响因子间存在多重相关性时，若 采用最小二乘估计解算蓄积量估测方程，估测方程的可靠性和稳定性及精度都将受到较 大影响。一般克服多重相关性的方法是采用岭估计解算估测方程。 当p 个影响因子间存在严重的多重相关性时，采用最小二乘估计拟合回归模型，待 定参数的估计量为= ( x 7 0 。1x y ，因行列式lx xl 几乎接近于0 ，求解x x 的逆阵会含 有较大的舍入误差，待定参数容易受到较大舍入误差的影响，增加了估计值的抽样变异 性。在这中情况下可采用岭估计代替最d x - 乘估计，就估测模型而言，待定参数的岭估 计定义为 器k = l x x + k i 丫tx 。k 0 式中，k 为岭参数。 通过诊断，确定应采用岭估计代替最小二乘估计后，需确定岭参数k 。可以证明一 定存在一个岭参数k ，使岭估计优于最小二乘估计，即存在k 0 ，使得 m s e ( 反) 2 5 5 ，则该比值波段灰度值取2 5 5 。 2 两比值波段相除分母为o 。当两个比值波段相除，分母为0 时，比值波段的值为 无穷大，系统将无法进行运算。一般这种情况下，分母为o ，样地大小单元对应的地类 可能为水体，对郁闭度及蓄积量估测而言，水体的郁闭度和蓄积量应该为o 。所以在进 行系统研究和设计时，若分母为0 ，则比值波段的值也取0 。 3 3 西安科技大学硕士学位论文 3 在比值波段构造对话框输入比值波段名称时，每行为一个比值波段，最后一行不 能为空行，否则系统将提示错误信息。 在进行比值波段构造时，为避免每次输入各比值波段的名称，软件系统会将输入的 比值波段用文件名为r a t i o n a m 的文件保存起来，每次单击比值波段设置时，系统将自 动加载该文件中的波段名，以免重复输入，用户可以对其进行编辑。 ( 2 ) 比值波段分析 在构造完所有比值或组合波段后，单击比值波段分析，系统自动按平均残差平方和 准则，采用穷举算法，优选影响郁闭度估测的主要遥感因子。例如当输入的比值波段分 别为：t m 4 3 ，t m 4 3 ，t m 4 ，t m 4 + 5 - 2 ，t m 4 3 ，t m 7 ，t m 4 ，考虑原始波段t m i 、t m 2 、t m 3 、 一4 + 3 i 4 + 5 + i 2 了jj t m 4 、t m 5 、t m 7 ，共1 3 个遥感因子。采用穷举算法优选时，有1 3 种类型的组合，每 种组合又分多种情况，所有可能的组合情况为2z 3 i = 8 1 9 1 种。系统自动绘制平均残差平 方和的变化曲线。曲线上从左到右标识不同遥感因子个数，对应的组合数及该种遥感因 子个数对应最优组合影响郁闭度估测的复相关系数。例如，当取1 个遥感因子进行分析 时，有1 3 种可能的组合，最优组合影响郁闭度估测的复相关系数为o 3 3 3 。取每种遥感 因子个数对应最优组合的最优值，便得到影响郁闭度估测的主要遥感因子子集，在绘制 的平均残差平方和变化曲线中，用红色方框标识出来。 在窗体右侧对参与分析的遥感因子进行列表，影响郁闭度啊估测的主要遥感因子子 集对应的遥感波段或比值波段名称，也用红色标识出来，在复选框内，系统自动注记表 示入选的“”记号。 系统在优选影响郁闭度估测的主要遥感波段后，将绘制显示参选及入选遥感因子的 信息量和方差扩大因子图。通过分析参选和入选遥感因子的信息量和方差扩大因子，可 有效分析遥感因子之间是否存在严重的多重相关性，软选影响郁闭度估测的主要遥感因 子之间信息量和方差扩大因子的变化情况。 在经过上述分析后，已有效设置了可能影响郁闭度估测的遥感波段及比值波段，并 对影响郁闭度估测的主要遥感因子进行了筛选。接下来在影响郁闭度估测主要遥感因子 的基础上加入可能影响郁闭度估测的g i s 因子，通过一定的数学准则优选影响郁闭度估 测的主要遥感和g i s 因子。 5 3 3 变量选择 用于筛选影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子。点击变量选择菜单，弹出变量选 择子菜单。列出了可用于进行变量选择的方法，包括岭迹分析法，r m s q 分析法、c p 准 则分析法和a i c 准则分析法。 3 4 5 森林蓄积量估测软件方案设计 ( 1 ) 岭迹分析法。选用此功能，系统将通过交互方式式绘制各遥感和g i s 因子的 岭迹图。在窗体的左侧绘制各遥感和g i s 因子影响郁闭度估测的岭迹，右侧对各参选因 子具体名称进行列表，用户可目视选择对郁闭度估测起主要作用的遥感和g i s 因子。 ( 2 ) r m s 。分析法。选用此功能，系统根据平均残差平方和准则，采用穷举算法对 所有可能的遥感和g i s 因子的组合进行仿真，绘制出每种遥感和g i s 因子个数对应的最 优组合及相应的复相关系数。最后所选最优变量组合对应的因子个数及复相关系数用红 色方块标识。在窗体的右侧，对所有参选遥感和g i s 因子的具体名称进行列表显示，并 对入选影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子的具体名称用带“”的复选框标识，因子 名称用红色显示。 ( 3 ) c p 准则分机法。在r m s 。分析方法的基础上，可进行c d 准则分析，以确定影 响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子。选用此功能，在窗体的左侧显示各参选遥感和 g i s 因子c 。值的变化曲线，其含义与r m s 。分析方法相似。右侧则对参选和入选因子的 具体名称进行列表，入选因子的名称用红色标识，复选框中带有入选的“”记号。 ( 4 ) a i c 准则分析法。在r m s 。分析方法的基础上，可进行a i c 准则分析，以确 定影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子。选用此功能，在窗体的左侧绘图显示各参选 遥感和g i s 因子a i c 值的变化曲线图，其含义与r m s 。分析方法相似。右侧对参选和入 选因子的具体名称进行列表。 不同变量选择方法所选影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子可能存在差异，到底 采用哪种方法所选结果进行郁闭度估测，原则上一半采用r m s 。分析法所选结果为准。 在变量选择的基础上可确定建立郁闭度估测方程的样地。 5 3 4 建立方程样地控制 本软件系统支持用户采用监测区域的全部样地建立估测方程，也可采用抽样的方法 抽取部分样地建立方程。若选择用全部样地建方程，样地分析菜单被禁用，可以直接进 行残差分析，建立郁闭度估测方程。若选择被抽样地建立方程，则需利用样地分析菜单， 抽取建立郁闭度估测方程的样地，然后才能进行残差分析，建立郁闭度估测方程。 5 3 5 样地分析 该模块主要用于分析监测区域调查样地的类型、分布状况，以便抽取建立郁闭度估 测方程的样地。其中包括通过主分量分析了解监测区域样地种类及样地的分布状况，同 时探测可能的异样样地。通过数学仿真确定最优分类方法，对监测区域样地进行分类。 在分类的基础上抽取能代表监测区域森林资源分布状况的最优样地，根据所抽样地建立 郁闭度估测方程。对所抽样地进行展绘，以了解被抽样地在监测区域的平面位置分布。 3 5 西安科技大学硕士学位论文 5 3 6 残差分析 根据监测区域被抽样地影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子，进行残差分析，以 探测郁闭度估测模型是否满足g a u s s m a r k o v 假设。并分析是否存在异常样地，同时系 统自动确定采用哪种算法求解郁闭度估测方程。 点击残差分析，系统将绘制专门用于残差分析的各种图形。通过残差分析，可了解 郁闭度估测模型是否满足g a u s s m a r k o v 假设，同时可探测异常样地，并确定哪些算法 可用于求解郁闭度估测方程。 5 3 7 郁闭度估测方程 残差分析后，适合求解郁闭度估测方程的算法将被自动激活。点击郁闭度估测方程 菜单，将显示郁闭度估测方程求解算法子菜单。 ( 1 ) 最小二乘估计 点击最d x - 乘估计子菜单，系统根据最小二乘原理求解郁闭度估测方程。并显示郁 闭度残差和对未参加建立郁闭度估测方程样地郁闭度的预报偏差。 采用最小二乘估计解算方程需满足以下条件： 被抽样地郁闭度满足g a u s s m a r k o v 假设。 用于建立郁闭度估测方程的样地中不存在异常样地。 影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子间不存在严重多重相关性的影响。 被抽样地对应影像郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子间是否存在多重相关性，可通 过方差扩大因子有效诊断。 ( 2 ) 岭估计分析法 当影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子问存在多重相关性时，可采用岭估计代替 最d - - 乘估计。岭估计的关键是如何有效确定岭参数。系统提供了4 种求解岭参数的方 法，自动寻找最优岭参数，求解郁闭度岭估计方程。最后会生成岭迹图、方差扩大因子 图、预测残差平方和变化曲线及岭估计残差和预报偏差图。 采用岭估计解算郁闭度估测方程需满足以下条件： 被抽样地郁闭度满足g a u s s m a r k o v 假设。 用于建立郁闭度估测方程的样地中不存在异常样地。 影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子间存在严重多重相关性的影响。 ( 3 ) 稳健估计分析 该算法主要用于克服监测区域异常样地的影响。通过残差分析，系统自动确定是否 可以采用稳健估计。稳健估计有多种确定加权函数的方法，系统能通过仿真方式自动确 定最优加权函数。最后生成稳健估计残差图和预报残差图。 3 6 5 森林蓄积量估测软件方案设计 采用稳健估计解算郁闭度估测方程需满足以下条件： 被抽样地郁闭度满足g a u s s m a r k o v 假设。 用于建立郁闭度估测方程的样地中存在异常样地。 影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子间不存在严重多重相关性的影响。 ( 4 ) 神经网络方法 通过径向基神经网络，建立监测区域落实到地段的森林郁闭度估测模型。一般情况 下，当可用于建立郁闭度估测方程的样地减少，且森林分布类型变化不大时，可采用径 向基神经网络建立估测模型。 当最小二乘估计、岭估计和稳健估计都不适用时，可采用神经网络建立监测区域森 林郁闭度估测模型。 ， 各种方法所建立的郁闭度估测模型将自动保存，以便用于森林蓄积量估测。 5 3 8 图形控制 用于对图形进行放大、缩小、增加和删除格网。 5 3 9 返回 在建立完以像元为单位的森林郁闭度估测方程后，返回主界面，以便进行蓄积量估 测。 5 4 监测区域森林蓄积量估测 在主界面上运行蓄积量估测功能，将弹出监测区域森林蓄积量估测的界面。该部分 主要用于筛选影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子，建立以样地为单位的蓄积量估测 方程。将监测区域的遥感图像转换为以样地大小为单位的遥感图像，加载监测区域的 d e m 模型，提取监测区域样地大小单元影响蓄积量估测的坡度、坡向和海拔等g i s 因 子。加载监测区域林班、小班分布图，完成落实到林班、小班的蓄积量估测。任选估测 区域，计算所选区域的蓄积量等。程序的控制流程图如图5 5 所示。 5 4 1 变量设置 变量设置包括原始波段和地理信息两个子菜单，用于加载监测区域样地对应的遥感 和g i s 信息，具体使用方法与郁闭度估测相同。 5 4 2 比值波段 比值波段子菜单包括比值波段设置和比值波段分析，用于设置和选择影响蓄积量估 测的遥感比值波段。具体使用方法与郁闭度估测相同。 3 7 西安科技大学硕士学位论文 图5 5 森林蓄积量估测程序控制流程 3 8 5 森林蓄积量估测软件方案设计 5 4 3 变量选择 在选择影响蓄积量估测的主要遥感波段和比值波段后，考虑可能影响蓄积量估测的 g i s 因子，在此基础上筛选影响蓄积量估测的主要遥感和g i s 因子。变量选择的子菜单 包括岭迹分析法，r m s 。分析法、c p 准则分析法和a i c 准则分析法。具体使用方法与郁 闭度估测相同。 5 4 4 建立方程样地控制 主要用于确定建立蓄积量估测方程的样地。单击建立方程样地控制菜单，弹出包括 用全部样地建方程和用被抽样地建方程的子菜单。若选择用全部样地建方程，样地分析 将被禁用，可直接进入残差分析。若选择用被抽样地建方程，样地分析菜单将被激活， 以便样地抽样。 5 4 5 样地分析 该模块主要用于分析监测区域调查样地的类型、分布状况，以便抽取建立蓄积量估 测方程的样地。其中包括通过主分量分析了解监测区域样地种类及样地的分布状况，同 时探测可能的异样样地。通过数学仿真确定最优分类方法，对监测区域样地进行分类。 在分类的基础上抽取能代表监测区域森林资源分布状况的最优样地，根据所抽样地建立 蓄积量估测方程。对所抽样地进行展绘，以了解被抽样地在监测区域的平面位置分布。 该菜单所包含的子菜单、各菜单的功能及具体使用方法同郁闭度估测。 5 4 6 残差分析 在确定了建立蓄积量估测方程的样地后，可进行残差分析，以便确定解算蓄积量估 测方程的算法。具体分析方法同郁闭度估测。 根据监测区域被抽样地影响郁闭度估测的主要遥感和g i s 因子，进行残差分析，以 探测蓄积量估测模型是否满足g a u s s m a r k o v 假设。并分析是否存在异常样地，同时系 统自动确定采用哪种算法求解蓄积量估测方程。 5 4 7 蓄积量估测方程 用于建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程。所包含的子菜单、各菜单的使用方 法同森林郁闭度估测。 3 9 西安科技大学硕士学位论文 5 4 8 遥感图像 单击遥感图像菜单，弹出包含原始遥感图像和遥感图像转换两个子菜单。点击原始 遥感图像，将显示己加载的用于蓄积量估测的遥感图像。点击遥感图像转换，系统根据 样地类型，将检测区域的遥感图像转换为以样地大小为单位的遥感图像，以便提取每个 样地单元对应影响蓄积量估测的主要遥感因子。 5 4 9d e m 模型 主要用于加载监测区域的d e m 模型，将d e m 模型转换为以样地大小为单位的d e m 模型，提取每个格网单元对应的坡度、坡向和海拔等因子。点击d e m 模型，弹出包含 加载d e m 模型、监测区域坡向和监测区域坡度的子菜单。 单击加载d e m 模型，弹出d e m 模型选择对话框，可根据检测区域的d e m 模型类 型进行选择。本软件系统建议采用t i f 格式的d e m 模型。在加载d e m 模型的同时， 系统自动根据己加载的监测区域样地信息，将d e m 模型转换为以样地大小为单位的 d e m 模型。 点击监测区域坡向菜单，系统根据d e m 模型按一定算法计算每个样地大小单元对 应的坡向信息，并用彩色图形进行显示。 点击监测区域坡度菜单，系统将计算每个样地大小单元对应的坡度信息，并用彩色 图形进行显示。 5 4 1 0 蓄积量估测 主要用于加载监测区域的林班、小班分布图，计算落实到林班、小班的蓄积量。计 算监测区域的总蓄积量和确定任意区域并进行蓄积量估测。 小班分布图，用于加载监测区域的林班和小班分布图及相应的属性库，加载成功后， 小班将在转换后的遥感图像上显示出来，在此基础上可估测以小班为单位的蓄积量。 点击小班蓄积量菜单，软件系统自动计算落实到每个小班的蓄积量，计算结束后， 将在图上显示出来。同时要求用户输入保存计算结果的文件名，以便用e x c e l 文档的方 式进行保存，表中第一列为小班编号，第二列为小班面积( h m 2 ) ，第三列为小班蓄积量 ( m 2 ) 。 单击区域总蓄积量，弹出信息提示框，显示区域所有小班的面积和蓄积量总和。 单击任选区域的蓄积量，鼠标箭头变成十字状，用户可以在转换后的遥感图像上利 用鼠标左键单击选择需要估测蓄积量的任意区域，用鼠标右键选取最后一点以结束区域 选择。随后系统弹出任意区域蓄积量估测界面。 5 森林蓄积量估测软件方案设计 单击界面上的选择区域图像，系统将显示所选区域转换后的遥感图像，可利用该界 面上的图形控制菜单下的图像缩放，放大所选区域的遥感图像。 单击界面上的地理信息配置菜单，系统弹出子菜单选项。包括从小班配置g i s 信息、 郁闭度估测g i s 信息和蓄积量估测g i s 信息三个子菜单。 单击从小班配置g i s 信息，蓄积量估测方程中的主要g i s 因子，将从该区域包含的 小班属性库中提取。小班分布图将显示在所选区域的遥感图像上。 点击郁闭度估测g i s 信息，系统将弹出人机交互方式配置g i s 信息的界面，在屏幕 右侧列出影响郁闭度估测的g i s 因子列表，用户选择任一g i s 因子，可在遥感图像上勾 绘同该因子一致的区域。按相同的方式配置影响蓄积量估测的g i s 信息后，单击蓄积量 估测菜单下的样地单元蓄积量，可计算任一样地单元对应的蓄积量。单击蓄积量估测菜 单下的所选区域蓄积量，系统将计算所选区域的总蓄积量，并通过信息提示框提示出来。 4 l 西安科技大学硕士学位论文 6 遥感图像的快速显示和显示算法研究和改进 随着遥感卫星技术的不断发展与森林资源调查方法的不断改进，越来越多的遥感卫 星影像被应用在森林资源调查中，及时准确反应了森林资源的消长变化，大大减少了外业 工作量，提高了工作效率。近年来，高分辨率的遥感卫星影像数据在资源调查中得到了广 泛的应用。 高分辨率遥感图像的一个普遍特征就是数据量巨大，s p o t 5 卫星影像单幅全色片数 据量为5 0 0 - - 一6 0 0 m b ，多光谱为1 0 0 2 0 0 m b ，经过分辨率融合后更是达到了3 4 g b 。 给图像读取和显示带来很大的压力，所以研究加何快速有效的读取和显示海量数据量图 像是十分重要的，本章就海量图像数据的读取与显示进行研究。 目前的图像读取软件基本上都是采用c x l m a g e 类函数来实现的，它有一个重要的数 据指针* l p b i t s ，它读取图像的时候是将图像所有的像素数据放入内存* l p b i t s 指针罩，现 实中使用此类函数一般是读取和显示很小的图像数据，针对高分辨率的遥感图像来说， 一次性读取所有的像素数据对目前的内存来说是不可以实现的，所以我们就需要在现有 的硬件和软件基础上改进此类，以便于快速读取和显示海量像素数据的遥感图像。 6 1 图像文件概述 6 1 1 图像文件 在计算机中，数据是以文件的形式存储在外存储器中的，图像数据也不例外。图像 文件就是以数字形式存储起来的图像。为了便于读写，图像数据一般以一定的格式存放。 目前已有几十种图像文件格式，他们是由计算机软件公司、计算机设备制造厂商等制订 的。他们虽各不相同，但都具有相似的特性。 6 1 2 图像文件的结构 图像文件一般由文件头、像素数据和调色板等3 部分组成。 1 文件头 文件头用于存放图像的各种特征参数、像素数据与调色板数据在文件中的存放位 置，以及文字注解等。它有固定格式及灵活格式两大类。前者如b m p 、p c x 文件等， 他们存储规定的参数，且数据在文件中的存储位置是固定的。后者如t i f 文件，文件中 除了规定的参数外，还可自行定义特征参数，数据在文件中的存储位置也不固定，且同 一文件中还可存放多幅图像。还有一些格式介于两者之间，如g i f 和t g a 文件格式。 图像文件中显示图像所必须的参数为图像的宽度、高度、每个像素的总位数、位平面数、 4 2 6 遥感图像的，陕速显示和显示算法研究和改进 压缩类型、像素数据的存储首址、图像类型、有无调色板数据和调色板数据的存储首址 在占 号手o 2 像素数据 像素数据以位图的形式存放，有压缩和不压缩之分。压缩数据可以节省存储容量， 但在存取时需进行压缩和解压缩处理，处理速度缓慢。不压缩的像素数据在不同格式的 图像文件中的存储结构基本相同，与显示存储器中的存储形式相似。 常用的压缩方法为行程编码、霍夫曼编码和l z w 压缩编码等。 3 调色版数据 调色板数据是指二值、1 6 色和2 5 6 色彩色图像的色调数据，真彩色图像的像素数据 中已有颜色分量，故不再需要调色扳数据。有些图像文件格式中调色板数据放在文件头 中。有的文件中还有输入、输出设备及存储介质的光学特性曲线等，视使用场合的不同 而不同。图像显示时只需要调色板数据。 6 1 3 图像文件的常用参数 在图像的显示控制中最为重要的参数为图像的宽度、高度、每像素总位数、位平面 数、图像类型、像素数据存储位置、调色板数据存储位置、压缩类型和图像扫描方向等。 他们可分为图幅参数、类型参数、位置参数和其他参数等4 类。 1 图幅参数 图像的宽度和高度( w i d t h 、h e i g h t ) 是图像的基本参数。由图像宽度可以计算出每 行字节数( b y t e s p e rl i n e ) ，即由图像宽度乘上每像素字节数直接求得，但有的图像格式 要求每行字节数是4 的倍数( 如b m p 文件) 或偶数( 如p c x 文件) ，计算时需作调整。 有些图像格式中就有每行字节数这个参数( 如p c x 文件) 。 2 类型参数 图像的位平面数( p l a n e s ) 决定了图像的存储结构。显示存储器中的位平面是以整 幅图像位单位排列的，而图像文件中的位平面则是以行为单位排列的。像素位数 ( b i t c o u n t ) 与位平面数相乘可得像素总位数，由它可以计算出图像中用到的色彩数 ( c o l o r n u m ) ，后者决定了图像所需要调色板单元的数量。总位数1 、4 、8 位对应于色 彩数2 、1 6 、2 5 6 。总位数为2 4 时图像是真彩色图像，它不需要调色板数据，故色彩数 为0 。得到像素位数和位平面数后，就可以确定图像的类型。 图像类型( i m a g et y p e ) 用于特别注明图像是黑白还是彩色。有了这个参数，黑白 图像文件可以省略调色板数据( 如t i f 、t g a 文件) 。 3 位置参数 像素数据和调色板数据的存储位置( o f f b i t s 、c o l o r m a p ) 用于存数、取数指针的定 位。他们的存放位置可以是固定的，也可以是不固定的，因不同文件而不同。 4 3 西安科技大学硕士学位论文 4 其他参数 压缩( c o m p r e e s s i o n ) 类型用于注明图像文件是否压缩，采用任何压缩等，供存数、 取数程序确定是否需要压缩和解压缩。 图像扫描方向或数据存储顺序( o r i e n t a t i o n ) ，大多数图像文件采用的扫描方向为自 上而下( 如p c x 、g i f 、t i f 与j p e g 文件) ，少数为自下而上( 如b m p 、t g a 文件) 固定不变。而水平方向通常都为自左至右。有些文件格式( 如t i f 、t g a 文件) 也可用 此参数来定义实际的扫描方向。 6 2 海量数据图像的读取 在本章的开头叙述了现有图像读取功能的缺陷，把图像的像素数据一次性的读取到 内存指针中，这种方法对于拥有海量像素数据的遥感图像来说是不切实际的，所以我们 需要寻找一种办法来解决这个问题。图像读取的目的一般是为了图像的显示，在进行软 件其他的功能时，用户以显示的图像作为参考。而显示图像并不是一次性的在桌面把全 部图像显示，仅仅是显示我们看到的那部分，所以在读取图像时，我们仅需要读取需要 显示的那部分图像然后进行显示即可。对于遥感图像来说，仅仅是需要显示的那部分图 像的像素数据量也是非常巨大的，我们要在这个基础上考虑如何在占用少量内存的情况 下读取需要显示的那部分图像。遥感图像最常用的是b m p 、t i f 与g e o t i f 图像格式， 我们将从这三种图像格式上说明如何实现海量遥感图像的读取与显示。 6 2 1b m p 文件的读取 b m p 文件是在m i c r o s o f tw i n d o w s 下使用的图像文件格式，得到了广泛的应用，它 由位图文件头、位图信息和像素数据3 部分组成。位图信息又由位图信息头和调色板数 据组成，如图6 1 所示。位图文件头、位图信息头为固定长度，分别为1 4 、4 0 字节， 他们构成统称的图像文件头。 调色板数据的多少与图像所用的色彩数有关，它的字节数是色彩数的4 倍。每个调 色板单元的前3 字节分别表示彩色的蓝、绿、红分量，第4 字节备用，如表6 1 所示。 在b m p 文件中，调色板数据是位图信息的一部分，真彩色图像没有调色板数据。像素 数据则存放在文件的最后面。 图像处理编程中经常使用无符号数，系统沿用w i n d o w s 的编程习惯，将1 字节、2 字节、4 字节无符号数分别用别名b y t e 、w o r d 、d w o r d 表示。 w i n d o w s 中有一个很重要的概念，即设备无关位图( d i b ) ，它实际上就是读入内存 的去掉了1 4 字节位图文件头的b m p 文件，它包含了全部解释该图像所必需的信息， w i n d o w s 的系统软件可以据此将图像显示出来。设备无关位图在w i n d o w s 的图像处理 应用中具有重要的作用，因此掌握b m p 文件格式对于图像处理编程十分重要。 6 遥感图像的快速显示和显示算法研究和改进 表6 1b m p 图像调色板单元数据结构 位图文件头 位图位图信息头 信息 调色板数据 像素数据 图6 1b m p 文件结构 6 2 1 1b m p 。文件主要参数 ， 1 图像的宽度、高度、位平面数及像素的总位数 b m p 文件的位平面数总为1 ，图像的宽度、高度、位平面数及像素的总位数可直接