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基于遥感的森林健康度分析——以东莞桉树林为例 被引量:10

Analysis of Forest Health Based on Remote Sensing Technology——A Case Study of Eucalyptus in Dongguan
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摘要 以东莞市内桉树林为研究对象,2014年Landsat 8数据及森林资源调查数据作为主要信息源,通过相关分析和主成分分析,探讨TM光谱值、植被指数对东莞桉树健康度的解释作用。结果表明:公顷株数、郁闭度、TM11/TM10、TM7、TM11-TM10、EVI、平均胸径、坡向、坡位、PVI、TM5/TM4、坡度、海拔和NDVI是反映桉树林健康度的主要因子,利用遥感因子TM7、TM11-TM10、TM5/TM4、TM11/TM10、NDVI、EVI、PVI可快速判断桉树林的健康状况,判对率达92.00%。 Based on the data of Landsat8and forest resources investigation,the paper discusses TM spectral values and vegetation indices how to interpret the health degree of the eucalyptus forests in Dongguan.Through the correlation analysis and principal component analysis,the result showed that the main factors that reflect the health of eucalyptus forests are the number of plants per hectare,canopy density,TM11/TM10,TM7,TM11-TM10,EVI,mean DBH,slope aspect,slope position,PVI,TM5/TM4,slope degree,elevation,and NDVI.The health status of eucalyptus forests can be determined quickly through the remote sensing factors of TM7,TM11-TM10,TM5/TM4,TM11/TM10,NDVI,EVI,PVI,and the precision rate is92.00%.
作者 樊晶 杨燕琼 FAN Jing;YANG Yanqiong(College of Forestry and Landscape Architecture, South China Agricultural University, Guangzhou,Guangdong 510642, China)
出处 《林业与环境科学》 2017年第1期40-45,共6页 Forestry and Environmental Science
关键词 森林健康 主成分分析 遥感 桉树 forest health principal component analysis remote sensing eucalyptus
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