竹资源调查3S技术集成应用关键技术研究

项目以区域大尺度竹资源动态变化快速监测、经营管理现代化、科学决策和可持续经营为目标，在国家科技支撑、“948”计划、自然科学基金和林业科技成果推广等项目资助下，系统开展了竹资源遥感信息提取技术研究、竹林地土壤肥力遥感测定、竹林立地质量评价和竹资源信息管理等方面研究，在竹资源调查3S技术集成应用方面取得了关键突破，本项目属于林业基础及应用技术领域。 1.利用多光谱遥感数据和高光谱遥感数据，开展了竹资源光谱野外测定，构建了不同竹种光谱信息数据库，实现地物光谱曲线的显示、光谱反射率模拟、光谱差异特征的分析，并确定了多光谱和高光谱遥感信息的竹林遥感识别参数、波段选择以及时相特征，首次构建了“基于光谱-面向纹理类”的竹资源遥感监测技术体系 构建了基于多光谱遥感数据即可反演出具有高光谱信息特征的数学模型，实现了高光谱数据窗口作用，有效地增强了多光谱数据的识别地物信息能力，为解决南方受丘陵地形影响、尤其山体阴影区信息量严重不足的信息提取难点提供技术支持，实现了竹资源快速动态变化监测及空间分布的历史基础数据。 2.利用野外实测的土壤基础数据，通过GRNN 神经网络，构建林地土壤肥力神经网络估测模型，改进了传统外业调查测定的土壤属性成点状的不连续性，实现了区域土壤矢量化测定，获得林地土壤肥力综合值空间分布图，为竹经营过程的土壤肥力演变的掌握提供重要技术。 3.以传统的林地立地质量等级为参照，选定坡度、坡向、土层厚度、全磷含量、土壤水分、有效磷含量、腐殖质层厚度、有机质含量、土壤密度为反映竹林地立地质量的指标，通过Fisher判别法，构建林地立地质量等级预测模型，精度达83.64%，实现了传统竹林地立质量定性测定的定量化描述。