1、森林資源是國家自然資源的重要組成部分，是林業(yè)建設的基礎，是國民經(jīng)濟發(fā)展，人民生活水平提高，民族文明昌盛的重要條件之一。了解和掌握森林資源信息——森林資源的種類、數(shù)量、質量、分布、生長規(guī)律及環(huán)境條件等，是科學、合理經(jīng)營管理森林資源的前提條件，森林資源調查的目的就在于此。 與傳統(tǒng)的森林資源調查方式相比，利用遙感技術進行森林資源調查具有宏觀、動態(tài)、快捷和節(jié)約成本等諸多優(yōu)點，將遙感技術應用到森林資源監(jiān)測和調查具有十分重要的意義和價值。目

2、前，我國在進行森林資源連續(xù)清查的同時要求進行遙感樣地調查，其主要數(shù)據(jù)源為TM，ETM及SPOT1-4。現(xiàn)在部分省市開始利用SPOT5進行森林資源調查，但是對SPOT5用于森林資源調查進行系統(tǒng)研究和評價少見報道。 本文以SPOT5為主要信息源，湖南省資興市天鵝山林場為對象開展森林資源遙感技術調查的試驗研究。研究的主要內容包括遙感影像處理、最佳波段組合、影像的融合分析、不同分類方法比較分析及其森林資源遙感調查效益評價，研究的主要結論

3、如下： (1)圖像最佳波段組合為1(R)4(G)3(B)。對研究區(qū)的SPOT5影像進行了各波段信息量、標準差、相關系數(shù)及采用了典型地物的光譜數(shù)據(jù)采集分析和遙感數(shù)據(jù)定量分析相結合的方法，計算出各波段之間的協(xié)方差、相關系數(shù)和熵。通過定量分析、聯(lián)合熵和最佳指數(shù)方法確定了最佳波段組合為1(R)4(G)3(B)波段。 (2)研究區(qū)SPOT5圖像融合以IHS變換融合最佳。研究采用了IHS、主成分和Brovey三種圖像融合試驗，結合圖

4、像融合評價標準，進行計算和處理，其中以IHS變換融合圖像熵值和相關系數(shù)最大，融合光譜退化信息較少，清晰度得到提高，說明IHS變換融合是一種較好的圖像融合方法。 (3)遙感圖像分類解譯結果對照研究表明，面向對象的決策分類法和目視解譯精度最高。分類試驗采用了ISODATA、K-means、最小距離分類法、最大似然法、紋理特征分類法、決策樹分類法及面向對象的決策分類等七種分類技術。在研究區(qū)進行實地調查，建立圖像與實際地類的解譯標志，作

5、為計算機分類精度檢驗的標準。分類精度表明：以優(yōu)勢樹種的齡組為地類劃分標準，研究區(qū)可劃分為13種地類，其分類結果以ISODATA的精度最低，為47.6％，面向對象的決策樹分類精度最高，為85.2％。如果地類劃分以優(yōu)勢樹種組為標準，研究區(qū)地類可分為10類，利用面向對象的決策分類技術可使灌木、竹林、馬尾松和杉木的分類精度達到85％以上。其分類結果轉換為矢量圖與原圖疊加所得小班界線與目視解譯所得結果吻合。說明利用SPOT5進行資源調查，面積精度

6、能夠與人工調查結果基本一致。如果只分到林業(yè)二級地類的話，總體分類精度可達90％。綜上所述，利用SPOT5進行森林資源調查可以區(qū)分不同的優(yōu)勢樹種組，但是無法借助地面調查數(shù)據(jù)和圖面信息建立林分的蓄積量模型。這是阻礙推廣遙感技術在森林資源調查中一個難題。 (4)面向對象的決策樹分類技術提高了圖像的分類精度。其分類思想為：遙感影像上的每個像元都有對應的R、G、B值，每種地類在圖像上的表達方式都有一定的區(qū)域值，顏色，空間、形狀等因子。將每