Study on Remote Sensed Monitoring of Forest Canopy Change Based on TM Data
基于TM数据的林冠状态变化遥感监测研究

林冠状态变化研究是当今森林健康研究的热点.根据林冠叶绿素的变化,可将林冠变化划分为重度变化、中度变化、轻度变化和无变化(健康或正常)4种类型.主要采用2000年、2002年和2003年陆地卫星TM数据,在ERDAS Imagine 9.1平台支持下,研究了森林植被变化的监测技术方法.分析表明利用比值植被指数(TM4/TM3)可以很好地提取研究区林冠的健康状况信息,并认为利用双窗口变步长阈值搜寻算法能准确划分出各种变化程度.其中2002年的检验精度为97.5%,kappa系数为0.967;2003年的检验精度为90%,kappa系数为0.867.因此,TM4/TM3可作为监测林冠变化的重要指示参数.