中巴地球资源卫星数据在贵州森林资源及环境调查示范应用研究

　　由中国资源卫星应用中心、贵州省林业调查规划院和贵州师范大学共同完成的“中巴地球资源卫星数据在贵州省森林资源及环境调查示范应用研究”项目，在国防科工委和贵州省科技厅的领导和支持下，在项目承担单位领导和科技人员的努力下，现已完成了预期的调查任务。

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1　总论
　1.1　项目的来源和研究内容
　1.2　贵阳市自然地理和社会经济背景
　　1.2.1　自然地理背景
　　1.2.2　社会经济概况
　1.3　项目组织、计划进度、技术流程
　　1.3.1　项目组织
　　1.3.2　贵阳市森林资源调查的技术流程和进度
　　1.3.3　贵阳市森林立地条件与生态环境研究的技术流程和进度
　1.4　贵州省和贵阳市森林资源调查资料分析
2　中巴地球资源卫星数据特点、处理与制图
　2.1　中巴地球资源卫星及遥感数据的特点
　　2.1.1　中巴地球资源卫星概况
　　2.1.2　CBERS卫星系统性能特点
　　2.1.3　成像传感器特性　
　　2.1.4　CBERS一01／02卫星遥感数据产品的基本特征
　2.2　提高CBERS图像清晰度的图像处理方法
　　2.2.1　谱段配准
　　2.2.2　消除条带噪声
　　2.2.3　大气校正
　　2.2.4　基于调制传递函数（MTF）的CBtERs一01ccD相机遥感图像校正
　2.3　CBERS数据的遥感识别制图
　　2.3.1　贵阳市1：100000CBERS-0l影像图的编制
　　2.3.2　贵阳市1：50000幅影像制图
3　贵阳市森林资源遥感调查研究
　3.1　调查研究的任务
　3.2　贵阳市森林资源的分类原则与方案
　　3.2.1　分类原则
　　3.2.2　贵阳市森林资源遥感调查分类方案
　3.3　贵阳市森林资源类型的解译标志和影像特征
　　3.3.1　针叶林
　　3.3.2　阔叶林
　　3.3.3　经济林
　　3.3.4　灌木林
　　3.3.5　灌丛地
　　3.3.6　宜林荒地
　　3.3.7　耕地
　　3.3.8　水域
　　3.3.9　主要城镇
　　3.3.10　交通用地
　　3.3.11　其他用地
　3.4　区分林地等地物类型的原理
　3.5　贵阳市森林资源类型的分类方法
　　3.5.1　cBERS数据在贵州省森林资源调查应用的技术分析
　　3.5.2　CCD非线性谱段比图像的森林资源类型识别
　　3.5.3　最佳谱段组合图像的监督分类
　　3.5.4　地物类型分层提取法
　　3.5.5　抓住主导因子改进“同谱异物”和“异谱同物”现象干扰的分类算法模式
　　3.5.6　利用建模工具提取阔叶林和道路信息
　　3.5.7　地形阴影的分类处理
　　3.5.8　人一机交互式的多元综合分析与解译
　3.6　贵阳市森林资源识别分类与制图
　　3.6.1　分类图像的预处理
　　3.6.2　针叶林的分类处理
　　3.6.3　阔叶林的分类处理
　　3.6.4　经济林的分类处理
　　3.6.5　灌木林与灌丛地的分类处理
　　3.6.6　宜林荒地的分类处理
　　3.6.7　耕地的分类处理
　　3.6.8　交通用地的分类处理
　　3.6.9　水体的分类处理
　　3.6.10　主要城镇的分类处理
　　3.6.11　其他用地的分类处理
　3.7　贵阳市森林资源图像识别分类与制图
　　3.7.1　贵阳市森林资源计算机分类与结果分析
　　3.7.2　计算机分类结果的自查
　3.8　贵阳市森林资源遥感调查计算机分类结果的野外验证
　　3.8.1　野外验证的准备工作
　　……
4　贵阳市森林立地条件与生态环境遥感调查分析
5　贵阳市森林资源及环境调查基础库的建设与管理
6　遥感应用技术培训班
7　小结
参考文献