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基于遥感的森林健康度分析——以东莞桉树林为例.pdf
林 业 与 环 境 科 学
40 Forestry and Environmental Science 2017 年2 月第33 卷第 1 期
基于遥感的森林健康度分析*
—— 以东莞桉树林为例
樊 晶 杨燕琼
（华南农业大学林学与风景园林学院，广东 广州 510642 ）
摘要 以东莞市内桉树林为研究对象，2014 年Landsat 8 数据及森林资源调查数据作为主要信息源，
通过相关分析和主成分分析，探讨TM 光谱值、植被指数对东莞桉树健康度的解释作用。结果表明：公
顷株数、郁闭度、TM11/TM10、TM7、TM11-TM10、EVI、平均胸径、坡向、坡位、PVI 、TM5/TM4、
坡度、海拔和NDVI 是反映桉树林健康度的主要因子，利用遥感因子TM7、TM11-TM10、TM5/TM4、
TM11/TM10、NDVI 、EVI、PVI 可快速判断桉树林的健康状况，判对率达92.00%。
关键词 森林健康；主成分分析；遥感；桉树
中图分类号： S771.8 文献标识码 ：A 文章编号：2096-2053 （2017 ）01-0040-06
Analysis of Forest Health Based on Remote Sensing Technology
——A Case Study of Eucalyptus in Dongguan
FAN Jing YANG Yanqiong
(College of Forestry and Landscape Architecture, South China Agricultural University, Guangzhou,Guangdong 510642, China)
Abstract Based on the data of Landsat 8 and forest resources investigation, the paper discusses TM spectral
values and vegetation indices how to interpret the health degree of the eucalyptus forests in Dongguan. Through
the correlation analysis and principal component analysis, the result showed that the main factors that reflect the
health of eucalyptus forests are the number of plants per hectare, canopy density, TM11/TM10, TM7, TM11-
TM10, EVI, mean DBH, slope aspect, slope position, PVI, TM5/TM4, slope degree, elevation, and NDVI. The
health status of eucalyptus forests can be determined quickly through the remote sensing factors of TM7, TM11-
TM10, TM5/TM4, TM11/TM10, NDVI, EVI, PVI, and the precision rate is 92.00%.
Key words forest health ；principal component analysis ；remote sensing ；eucalyptus
遥感技术可对森林资源状况进行实时动态分 林业局批准公布了《国家森林城市评价指标林业
析，能克服传统森林资源调查代价高昂、时空局限 行业标准》，并于 2012 年 7 月 1 日起正式实施[20] 。
性、整体结果可信度低的缺
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