基于高分辨率遥感影像马尾松毛虫害的信息提取技术研究

项目以高分辨率遥感影像信息有效提取，实现马尾松毛虫害信息提取为研究对象，选定林冠绿度、红边参数、植被指数、林分失叶量、叶面积指数等作为马尾松林分受松毛虫危害的监测因子；通过光谱测定仪野外测定并建立不同受虫害程度的林分光谱数据库，结合遥感影像光谱变化和纹理特征分析，分析马尾松毛虫害信息与监测因子的关系，改进传统聚类方法，创建一种新的"基于片层-面向类"遥感影像信息提取方法，这种信息提取方法是基于构建和调整特征空间、图像空间的若干指数- - 分离度、亲和度、紧致度等指数；图像空间聚合度、均匀度、类间平均数和类内平均数、类间方差和类内方差等来实现的图像分割，较好解决图像上存在"同物异谱"、"同谱异物"的现象，解决马尾松毛虫危害程度的信息提取，提取精度将达90%。