全 文 ：第 ws卷 第 w期
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林 业 科 学
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基于 ŠŒ≥的森林资源遥感调查方法研究
李春干 谭必增
k广西林业勘测设计院 南宁 xvssttl
摘 要 } 在试验研究的基础上 o提出了在 ŠŒ≥支持下的遥感数据预处理2样地调查2前期调查信息叠合 p 图象判
读 p调查因子估测的技术路线 o充分利用前期调查图面信息 !小班属性数据信息进行遥感图象判读和小班调查因
子估测的技术方法 o有效地提高了判读的正判率和调查因子的估计精度 o并产出了tΒt万小班基本图 o提高了调查
成果的实用性 ∀
关键词 } 航天遥感k• ≥l o地理信息系统kŠŒ≥l o森林资源 o小班 o调查
中图分类号 }≥zzt1{ 文献标识码 }„ 文章编号 }tsst p zw{{kusswlsw p ssws p sy
收稿日期 }ussu p tt p sx ∀
基金项目 }广西壮族自治区林业局科学基金项目kusstswl ∀
Α Στυδψ ον Φορεστ Ρεσουρχε Ρεµοτε Σενσινγ Συρϖεψινγ Μετηοδ Βασεδ ον ΓΙΣ
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k Γυανγξι Φορεστρψ Συρϖεψινγ & Πλαννινγ Ινστιτυτε Ναννινγxvssttl
Αβστραχτ } ’±·«¨ ¥¤¶¬¶²©·¨¶·¬±ªµ¨¶¨¤µ¦«o·«¨ ·¨¦«±²¯²ª¼¦²∏µ¶¨ ¬¶³∏·©²µº¤µ§oº«¬¦«¬¶³µ¨2³µ²¦¨¶¶¬±ª²©µ¨°²·¨¶¨±¶¬±ª§¤2
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Κεψ ωορδσ} ≥³¤·¬¤¯ µ¨°²·¨ ¶¨±¶¬±ªoŠ¨ ²ªµ¤³«¬¦¬±©²µ°¤·¬²±¶¼¶·¨°oƒ²µ¨¶·µ¨¶²∏µ¦¨ o≥∏¥2¦²°³¤µ·°¨ ±·o≥∏µ√¨ ¼¬±ª
航天遥感技术k• ≥l在我国森林资源调查中的应用 o始于 us世纪 zs年代中期k李留瑜 ot|z|l ∀自0三北0
防护林遥感综合调查以来 o随着研究的不断深入 o技术方法不断完善 o遥感技术在林业中的应用领域不断拓
宽k罗磊 ot||| ~董得红 ot||y ~韩爱惠等 ot||| ~包盈智等 ot||y ~朱维凡 ot||| ~邓国芳等 ousstl ∀但是 o从现有
文献报道来看 o森林资源遥感调查研究中有两个问题值得探讨 }一是未产出基于 tΒt万地形图的小班基本
图 o从而限制了调查成果在南方集体林区中的应用 ~二是对历史调查资料的应用不够充分 ∀对中小区域k县
或林场l森林资源调查而言 o卫星遥感资料提供的信息是有限的 o而常规森林资源规划设计调查k二类调查l
成果所提供的林地及森林信息是十分丰富的 ∀因此 o研究在遥感调查中充分利用历史调查资料 o特别是小班
调查基本图和属性数据库的方法 o进一步提高遥图象判读的正判率和调查因子的估测精度 o丰富调查信息 o
提高调查成果的适用性 o是十分必要的 ∀t|||年 o作者采用 א 数据进行广西苍梧县森林资源遥感调查中 o
对在 ŠŒ≥支持下将前期二类调查基本图和遥感图象进行叠合 o以小班为单元进行遥感图象判读和调查因子
定量估测的方法进行了探讨 o为提高森林资源遥感调查成果实用性提供一个有效途径 ∀
t 研究区域概况
广西苍梧县地处 ttsβxtχ ∗ tttβwtχ∞o北纬 uuβx{χ ∗ uwβtsχ‘o属丘陵山区 o为典型的南方集体林区 ∀从资
源调查的角度分析 o该县森林具有如下分布特点和结构特征 }交通方便 o人口密度大ktwy1z人#®°pul ow vtw
个村民小组广布于全县境内 o村庄密布 ∀森林 !农田 !村庄和江河交错分布 ~以丘陵地貌为主 o坡度大 o山坡陡
削 o山脊走向纵横交错 o脉络不明显 o缺乏大面积的坡面和连片的森林 ~森林所有权和经营权分散 o经营目的 !
经营方式 !经营强度差异较大 o森林经营单元较小 o森林分布间断 !破碎 ∀t|{z年全县森林资源规划设计调
查共区划了 w1|x万个小班 o林地小班平均面积  {«°u ~地处南亚热带 o北回归线横穿境内 o高温多雨 o森林植
被种类繁多 !树种结构和林层结构较为复杂 ∀除部分为马尾松k Πινυσ µασσονιαναl !杉木k Χυννινγηαµιαλανχεο2
λαταl !湿地松k Πινυσ ελλιοττιιl组成的针叶纯林和以黧蒴栲k Χαστανοπσισ φισσαl !肉桂k Χινναµοµυµ χασσιαl和八角
kΙλλιχιυµ ϖερυµl等组成的人工阔叶纯林外 o相当一部分属马尾松和天然阔叶林组成的针阔混交林 o以及由阔
叶树种组成的阔叶混交林 ~由于高温多雨 o森林植物生长迅速 o森林采伐后五节芒k Μισχαντηυσφλοριδυλυσl !蕨
类和阔叶树萌芽等迅速生长并覆盖林地 o因此极少见到稞露土地 o未成林造林地 !采伐迹地 !其它无立木林地
和荒地 !稀疏灌木林地之间在外貌上区分不明显 ∀由于以上原因 o形成了项目研究区内森林分布比较破碎 !
类型多样 !结构复杂 o相邻林地之间的森林在经营目的 !树种 !林层结构和生长状况等差异较大 ∀
u 研究方法
211 基本思路
us世纪 xs年代以来 o我国大多数森林经营单位都进行过多次森林资源规划设计调查 o积累了丰富的调
查资料 ∀特别是小班基本图和小班属性数据库k或小班调查卡片l o详细地反映了小班土地种类 !优势树种 !
林分年龄 !林木蓄积量等的历史变化过程 ∀据 x个山区 !丘陵县的统计分析 o当间隔期为 x¤时 o小班界线 !土
地种类 !优势树种发生变化的林地小班约占全部林地小班的 us h ∗ ws h ~当间隔期为 ts ¤时 o变化率约为
ws h ∗ zs h ∀非林地小班中 o间隔期为 x¤时 o小班界线 !土地种类变化率约为 x h ∗ tx h ~间隔期为 ts¤时变
化率为 ts h ∗ ux h ∀即当间隔期 [ ts ¤时 o一般至少有 xs h的小班界线 !土地种类和优势树种没有发生变
化 o因此 o充分利用这些信息 o将有助于提高遥感图象判读的正判率和调查因子的估测精度 ∀
212 技术方法
u1u1t 总体数据流 前期调查资料介入森林资源遥感调查的方法 o可以通过将前期小班调查基本图扫描矢
量化后与遥感图象叠合的方法实现 ∀具体方法是 }ktl将前期基本图kt|{z年l通过扫描矢量化的方法进行
数字化 ~kul将数字化的基本图通过某种方法k如 ’⁄…≤等l与前期小班属性数据库进行连接 ~kvl在 ŠŒ≥支持
下将数字化的前期基本图与遥感图象叠合 ~kwl在进行遥感图象判读时 o参考前期小班界线 !土地种类 !优势
树种 !林分年龄等前期调查因子 ~kxl在进行调查因子估计时 o对于保留小班 o将前期林分年龄 !平均直径 !平
均树高等因子作为因变量参与估计 ∀具体流程如图 t ∀
u1u1u 小班区划 !判读和 tΒt万基本图编制方法 在 ŠŒ≥支持下 o将地形图和经数字化并通过一定方法连
接前期属性数据库的前期小班基本图与遥感图象叠合 ∀根据遥感图象的色彩 !结构 !纹理以及地理相关性
等 o选取一定数量的斑块作为训练样地 o采用小班调查方法进行野外实地调查 ∀将野外调查勾绘的训练样地
边界通过屏幕矢量化的方法叠合到遥感图象上 o并对其灰度分布特征参数进行统计分析 o据此对遥感图象进
行监督分类 ∀分类结果经验证地数据进行验证后 o采用栅格转矢量的方法 o提取初步分类界线 ∀
在 ŠŒ≥支持下 o通过配准的方法将初步分类界线图 !前期基本图 !地形图和遥感影图象进行叠合 ∀在进
行图象判读时 o参考前期小班界线和属性数据 o以遥感图象的色彩 !结构 !纹理以及地理相关性等为基础 o确
定小班划分方案 o采用屏幕矢量化的方法对前期小班界线进行逐一修正 o并通过人机交互方式逐一进行小班
土地种类 !优势树种 !郁闭度 !林分年龄 !地貌 !坡向 !坡度 !坡位 !成土母岩 !土壤种类等调查因子判读和属性
赋值 o得到带有属性的小班分布面k³²¯¼l图层和小班属性数据库 ∀
在 ŠŒ≥软件环境中对小班分布面k³²¯¼l图层进行编辑 !标注 o叠加林班界线和行政界线图层 o以栅格地形
图为背景 o经整饰后以图幅为单位 o输出基于tΒt万地形图的小班基本图 ∀
213 调查因子遥感估测方法
遥感调查蓄积量的多元回归估计数学模型一般式如下k赵宪文等 ousstl }
ς € φk ΦoΕl ktl
式中 ς为林分蓄积量 oΦ为林分特征值k郁闭度 !年龄 !各波段灰度值 !比值等l oΕ为环境特征值k地貌 !坡
向 !坡位 !土壤等l或其它有关因子 ∀
当对林分平均直径km∆l !平均树高kmΗl !每公顷蓄积量k mΜl进行联合估计时 oktl式可写为 }
ψk mΜom∆ omΗl € φk ΦoΕl kul
tw 第 w期 李春干等 }基于 ŠŒ≥的森林资源遥感调查方法研究
图 t 综合数据流图
ƒ¬ªqt ≥¦«¨ °¤·¬¦§¬¤ªµ¤° ²©¶¼±·«¨¶¬¶§¤·¤©¯²º
式中 ψk mΜom∆ omΗl为估测因子 ∀
现有报道中 o森林蓄积量估测的基础数据大多采用现状数据k赵宪文 ot||z ~韦希勤等 ot||| ~赵宪文等 o
usst ~冯仲科等 ousstl ∀实际上 o对保留小班而言 o森林生长具有极强的继承性 o森林蓄积量与林分前期调查
因子 o如林分年龄 !每公顷蓄积量 !平均直径 !平均树高等具有密切的关联性 o并且呈正相关关系 ∀因此 o充分
利用前期调查资料 o将有助于提高调查因子的估测精度k李春干等 oussvl ∀
当考虑前期调查因子 o并对林分平均直径km∆l !平均树高kmΗl !每公顷蓄积量k mΜl进行联合估计时 okul式
可写为 }
ψk mΜom∆ omΗl € φk Φs oΦt oΕl kvl
式中 Φs 为前期调查因子k林分年龄 !平均直径 !平均树高 !每公顷蓄积量等l oΦt 为林分特征因子k郁闭度 !年
龄 !各波段灰度值 !比值等l ∀
前期调查因子可通过前期小班属性数据库读取 ∀遥感图象各个波段灰度值和比值通过图象处理软件读
取和计算 ∀环境因子值以前期小班属性数据库为参考 o通过叠合地形图判读取得 ∀
采用数量化回归模型 ´ o则kul !kvl可通过下式求解k郎奎建等 ot|{|l }
ψk mΜom∆ omΗlκ € Βs n Ε
πλnt
ϕ Ε
µϕ
ι
Βkϕoιl∆κkϕoιl n Ε
π
πλnt
Βkϕlξκϕ kwl
对于非保留小班 o由于缺乏林分前期调查数据 o因此其调查因子估计采用kul式通过数量化回归模型 ´
求解 ∀
uw 林 业 科 学 ws卷
v 结果分析
311 正判率
usss年进行研究区域的森林分类区划界定时 o利用本研究产出的tΒt万小班基本图 o对全县x| tyy个小
班中的tu su|个公益林小班的土地种类 !优势树种和林分平均年龄进行了实地逐一核实和调查 o据此作遥感
判读的交叉矩阵计算正判率 ∀结果表明 }全县土地种类的综合正判率为 {z1s h o其中主要地类如针叶林 !阔
叶林 !针阔混交林和竹林的正判率均超过 {x h ∀但未成林造林地 !无立木林地和荒地的正判率较低k表 tl ∀
正如前所述及 o在研究区域内 o这几种土地种类的外貌特征不明显 o即使在野外都较难区分 ∀
表 1 土地种类正判率表
Ταβ . 1 Τηε ρατιο οφ ριγητ διστινγυιση οφ γρουνδ τψπε «°u
土地种类
¤±§¦¤·¨ª²µ¼
针叶林
≤²±¬©¨µ²∏¶©²µ¨¶·
阔叶林
…µ²¤§¯ ¤¨©©²µ¨¶·
针阔混交林
¬¬¨ §¶·¤±§
竹林
…¤°¥²²
灌木林
…µ∏¶« º²²§
疏林地
׫¬±¯¼ ©²µ¨¶·
未成林地
„©©²µ¨¶·¤·¬²±
无立木林地
˜±º²²§¨§ ¤¯±§
荒地
• ¤¶·¨¯¤±§
合计
ײ·¤¯
针叶林
≤²±¬©¨µ²∏¶©²µ¨¶· u{ {vw1s u tzx1u tuy1w ty1z ytv1| y1w xsz1t u{w1z vu xyw1w
阔叶林
…µ²¤§¯ ¤¨©©²µ¨¶· t tu|1x uw zut1u u|{1x vu1y vtu1| uw1{ vwt1{ wz1w {1u uy |ty1|
针阔混交林
¬¬¨ §¶·¤±§ uwx1y w ssz1y |y1z tw1u xw1{ ttv1t w xvu1s
竹林
…¤°¥²² yw1z ttw1w v uuw1s x1{ z1z v wty1y
灌木林
…µ∏¶« º²²§ {{x1y xyv1y uy1v tt1w x tws1t v1{ x{1w yt1s tv1x y zyv1z
疏林地
׫¬±¯¼ ©²µ¨¶· vv1v tz1{ x1s u1y yww1w vu1z t|1t uy1t z{t1s
未成林地
„©©²µ¨¶·¤·¬²± {wu1{ {t1w xu1z u1t ty1{ t z{s1| t{1| ts1u u {sx1{
无立木林地
˜±º²²§¨§ ¤¯±§ y|1{ ys1u u1w us{1z y|z1w t sv{1x
荒地
• ¤¶·¨¯¤±§ wx{1z tst1u t{1u y1x x{1x tv1x t1s {vw1y t w|u1u
合计
ײ·¤¯ vu vt{1w u{ s{s1y w xvz1t v u|v1v y uwz1v y{y1x u wxt1{ t wsx1z t u|s1w {s vtt1t
正判率
•¤·¬²± ²©
§¬¶·¬±ª∏¬¶«Πh
{{1x |t1{ {{1w |w1w zy1s {u1x yv1x yz1u xx q| {z1s
杉木 !马尾松 !软阔叶林 !硬阔叶林和八角 !竹林k主要为粉单竹 Λινγνανια χηυνγιι和撑篙竹 Βαµβυσα περ2
ϖαριαβιλισl的正判率均  {x h ∀黧蒴栲 !油茶k Χαµελλια ολειφεραl和肉桂的正判率略低 o但均 ∴{s h k表 ul ∀
进一步分析可知 o杉木主要误判为马尾松k误判率为 ts1w h l o马尾松主要误判为八角kw1y h l o黧蒴栲主
要误判为软阔叶林kz1w h l和八角kw1y h l o硬阔叶林主要误判为软阔叶林kv1w h l o油茶主要误判为马尾松
k{1t h l和八角kw1v h l ∀
对土地种类 !优势树种 !林分龄组共 u|个因子的遥感判读进行交叉验证 o得到基于小班面积的综合正判
率为 {w1y h ∀
上述结果表明了在 ŠŒ≥支持下 o遥感图象的判读精度达到了较高的水平 ∀本研究的最小区划面积达到
s1x «°u ∀
312 调查因子估测精度
分别优势树种建立保留小班的林分平均直径km∆l !平均树高kmΗl !每公顷蓄积量k mΜl的估测模型 ∀ m∆ !mΗ
的偏相关系数均 ∴s1{ omΜ的偏相关系数略低 o但都 ∴s1z ∀ m∆ !mΗ的模型精度均 ∴|s h omΜ的模型精度稍低 o
但 ∴{x h k表 vl ∀
vw 第 w期 李春干等 }基于 ŠŒ≥的森林资源遥感调查方法研究
表 2 优势树种正判率表
Ταβ . 2 Τηε ρατιο οφ ριγητ διστινγυιση οφ δοµινανχε σπεχιεσ «°u
优势树种
°µ¨³²±§¨µ¤±·
¶³¨¦¬¨¶
杉木
Χqλανχεολατα
马尾松
Πq µασσονιανα
软阔叶林
≥²©·º²²§©²µ¨¶·
黧蒴栲
Χq φισσα
硬阔叶林
‹¤µ§º²²§
©²µ¨¶·
油茶
Χq ολειφερα
肉桂
Χq χασσια
八角
Ι qϖερυµ
竹林
…¤°¥²²
合计
ײ·¤¯
杉木
Χqλανχεολατα t xx{1v t{{1| v1z u1{ u1z yv qs s1s t {t|1w
马尾松
Πq µασσονιανα {|1| vu {yy1| x||1s tz1u t{u1u tvv1v tzz1z t ywx1w tv1v vx zuw1|
软阔叶树
≥²©·º²²§©²µ¨¶· t ss{1{ tw wx|1y vs1y v{1{ t wxw1u y1t ty ||{1t
黧蒴栲
Χq φισσα tuv1| uvv1{ u ytz1t |1u {1x w1x twx1v t{1{ v tyt1t
硬阔叶林
‹¤µ§º²²§©²µ¨¶· z1{ zu1s z1w u sts1{ vv1{ ts1| s1s u twu1z
油茶
Χq ολειφερα {1x tw|1y vu1x s1x t xx|1u w1u z|1z {1t t {wu1v
肉桂
Χq χασσια usz1| uz1z ux1y t1v t twv1z tz1w s1s t wuv1y
八角
Ι qϖερυµ u1v wuy1s |t1w ut1| v{1s v xxu1y s1s w tvu1u
竹林
…¤°¥²² s1s vz1u u1u s1s s1s x1{ s1s wy1{ u x{y1y u yz{1y
合计
ײ·¤¯ t yx|1s vx stz1s tx xut1| u ywt1z u uxs1u t zz|1x t wsx1w z stx1v u yvu1| y| |uu1|
正判率
•¤·¬²± ²©
§¬¶·¬±ª∏¬¶«Πh
{x1y |u1s {x1t {u1{ |v1{ {w1y {s1v {y1s |y qy tss1s
表 3 平均直径 !树高 !每公顷蓄积量估测模型主要精度指标
Ταβ . 3 Τηε µαιν αχχυραχψινδεξ οφ εστιµ ατιον µ οδελ οφ διαµετερ ,ηειγητ ανδ φορεστ στοχκ
优势树种
°µ¨³²±§¨µ¤±·¶³¨¦¬¨¶
马尾松
Πq µασσονιανα
杉木
Χqλανχεολατα
阔叶树
…µ²¤§¯ ¤¨©©²µ¨¶·
薪炭林
ƒ∏¨ º¯²²§©²µ¨¶·
样 本 数
≥¤°³¯¬±ª¤°²∏±· uvw yy yu tws
平均直径km∆l
„√ µ¨¤ª¨ ⁄…‹
平均树高kmΗl
„√¨ µ¤ª¨ «¨¬ª«·
每公顷蓄积量k mΜl
≥·²¦® ³¨µ«¨¦·¤µ¨
偏相关系数
⁄¨ √¬¤·¬²± ¦²µµ¨ ¤¯·¬²± ¦²¨©©¬¦¬¨±· s1|u s1{t s1{z s1{u
模型精度
„¦¦∏µ¤¦¼Πh |y1| |w1s |u1z |w1t
偏相关系数
⁄¨ √¬¤·¬²± ¦²µµ¨ ¤¯·¬²± ¦²¨©©¬¦¬¨±· s1|t s1{x s1{y s1{t
模型精度
„¦¦∏µ¤¦¼Πh |z1u |x1t |w1u |x1u
偏相关系数
⁄¨ √¬¤·¬²± ¦²µµ¨ ¤¯·¬²± ¦²¨©©¬¦¬¨±· s1zy s1zy s1z| s1zt
模型精度
„¦¦∏µ¤¦¼Πh |t1w {y1u {x1x {x1|
对模型作进一步的残差分析 o结果表明 }马尾松 m∆ !mΗ !mΜ残差 [ tx h的样本分别为 {{1{ h !|s1{ h和
{|1s h ~杉木 m∆ !mΗ !mΜ残差 [ tx h的样本分别为 {x1y h !{y1t h和 {x1{ h ~阔叶树 m∆ !mΗ !mΜ残差 [ tx h的样
本分别为 {x1v h !{x1u h和 {u1s h ~薪炭林 m∆ !mΗ !mΜ量残差 [ tx h的样本分别为 {v1t h !{v1| h和 z| qz h o说
明所建立的估测模型具有较高的精度 ∀
w 讨论与结论
tΒt万基本图是南方集体林区林业生产经营和调查规划设计主要基础资料 ∀实践证明 o不产出基于tΒt
万地形图的小班基本图的调查成果实用性很差 ∀本研究在 ŠŒ≥支持下将tΒt万地形图和遥感图象配准后进
ww 林 业 科 学 ws卷
行目视判读 o完成判读后经适当编辑即可产出基于tΒt万地形图的小班基本图 ∀
前期小班界线和属性数据只是图象判读的参考依据 o必须根据色彩 !结构 !纹理以及地理相关性等进行
遥感图象的判读 o逐一修正原有小班界线或重新划分小班 o并对小班属性赋值 ∀
与传统的遥感方法相比 o本方法中有林地正判率有了较大幅度的提高 ∀研究区域内人工造林主要为马
尾松林 o未成林kt ∗ v ¤l与低龄幼龄林kw ∗ x ¤l在外貌上和图象表现的区别都不明显 o因此常将未成林地误
判为针叶幼林 ∀无立木林地k主要为采伐迹地l !未成林地和荒地的植被覆盖主要为五节芒 !蕨类和阔叶树萌
芽等 o外貌区分也不明显 ∀光谱分析表明 }未成林地和无立木林地之间 o未成林地 !荒地和针叶幼林之间的差
异不显著 ∀由此造成了无立木林地常误判读为未成林地 o荒地常误判为针叶幼林 o从而导致了未成林地 !无
立木林地和荒地的正判率较低 ∀
遥感图象判读正判率与小班区划的详细程度密切相关 ∀区划的平均面积越大 o正判率越高 ∀因此仅用
正判率来评价判读效果是不全面的 o也是不客观的 o必须同时考虑小班区划的平均面积 ∀本研究对总面积为
vux xzt1| «°u 的研究区域共区划了 x| tyy个小班 o平均小班面积为 x1x «°u o最小区划面积为 s1x «°u o小班
区划基本达到了森林资源规划设计调查的水平 ∀
文中讨论的方法应用的前提是研究区域拥有近期小班基本图和小班属性数据库k或小班调查卡片l o且
其间隔期一般不宜超过 ts ¤∀在采用本方法进行遥感调查之前 o应利用前期调查基本图随机抽取 tss个以
上小班进行实地检查 o计算其小班界线 !土地种类 !优势树种的变化率 o若小班的界线 !优势树种变化率 ∴
xs h o不宜采用本方法 ∀
参 考 文 献
包盈智 o赵宪文 o袁凯先等 q卫星数据用于森林资源二类调查的效益评估和分析 q林业资源管理 ot||y okxl }yz p zs
邓国芳 o蒙 彬 q广西河池地区利用航天遥感技术进行森林资源调查技术研究 q中南林业调查规划 ousst outktl }tw p ty ot|
董得红 qא 卫星影像图在荒漠化土地普查与监测中的应用 q林业资源管理 ot||y okyl }zu p zw
冯仲科 o游先祥 o任谊群 q基于 v≥的森林资源与环境监测系统构想 q北京林业大学学报 ousst ouvkwl }|s p |u
韩爱惠 o郑冬梅等 q遥感技术在辽河三角洲湿地监测中应用的可行性研究 q林业资源管理 ot||| okvl }wy p xs
郎奎建 o唐守正 qŒ… °≤ 系列程序集 p数量统计 !调查规划 !经营管理 q北京 }中国林业出版社 ot|{|
李春干 o谭必增 q历史调查数据参与森林调查因子遥感定量估测的研究 q林业资源管理 oussv oktl }x{ p yt
李留瑜 q林业调查技术的回顾与思考 q林业资源管理 ot|z| okyl }xs p xz
罗 磊 q结合 ŠŒ≥的遥感专题地图编制与应用 q林业资源管理 ot||| okwl }yv p yy
韦希勤 o李明华 q浅议卫星遥感在我国森林调查中的应用 q华东森林经理 ot||| okvl }xs p xv
赵宪文 q林业遥感定量估测 q北京 }中国林业出版社 ot||z
赵宪文 o李崇贵 q基于/ v≥0的森林资源定量估测 q北京 }中国科学技术出版社 ousst
朱维凡 qא 卫星图象在二类调查应用中的探讨 q林业资源管理 ot||| okvl }xw p xy
xw 第 w期 李春干等 }基于 ŠŒ≥的森林资源遥感调查方法研究