近日“森林資源遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)與業(yè)務(wù)化應(yīng)用”項(xiàng)目在今年召開(kāi)的國(guó)家科學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)大會(huì)上獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。

　　作為該項(xiàng)目項(xiàng)目的重點(diǎn)參與單位，在倪金生董事長(zhǎng)的領(lǐng)導(dǎo)下，東方泰坦以Titan ImageV7.0軟件為基礎(chǔ)，自主研發(fā)森林資源遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)，為該項(xiàng)目提供了關(guān)鍵技術(shù)。

　　該成果分別以中、高空間分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，首次建立了多階遙感監(jiān)測(cè)抽樣技術(shù)體系，突破了森林資源遙感數(shù)據(jù)綜合處理、分析及其集成應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，規(guī)范了遙感技術(shù)應(yīng)用的技術(shù)流程與標(biāo)準(zhǔn)，自主研發(fā)了森林資源調(diào)查遙感數(shù)據(jù)處理通用軟件系統(tǒng)，建成了面向一類和二類調(diào)查兩個(gè)服務(wù)層次的森林資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了森林資源遙感監(jiān)測(cè)與信息管理的自動(dòng)化、智能化和流程化。

　　其創(chuàng)新成果體現(xiàn)在：1、將森林資源固定樣地實(shí)測(cè)資料和多源遙感信息融合，建立了系列化森林資源專題信息提取與參數(shù)定量反演模型方法，充實(shí)了森林資源遙感監(jiān)測(cè)調(diào)查的方法與技術(shù)基礎(chǔ)。2、研制和開(kāi)發(fā)了全自主林業(yè)遙感數(shù)據(jù)處理通用軟件系統(tǒng)。3、開(kāi)發(fā)了高空間分辨率遙感森林小班邊界提取、森林資源變化概率的遙感估測(cè)、林分郁閉度和蓄積量的分級(jí)估測(cè)、森林類型的自動(dòng)識(shí)別、遙感樣地識(shí)別等組件化森林資源遙感監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)專業(yè)模塊；4、實(shí)現(xiàn)了森林資源遙感調(diào)查應(yīng)用系統(tǒng)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行。

　　項(xiàng)目首次建立了全國(guó)森林資源遙感調(diào)查綜合樣地系統(tǒng)和國(guó)家級(jí)森林資源遙感監(jiān)測(cè)三階抽樣技術(shù)體系，完善了國(guó)家森林資源清查技術(shù)系統(tǒng)，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白，達(dá)到了國(guó)際領(lǐng)先水平；提出了森林資源變化概率、郁閉度、蓄積量等級(jí)的遙感估測(cè)方法，發(fā)展了相應(yīng)的技術(shù)平臺(tái)，達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平；建立了國(guó)家級(jí)、縣級(jí)森林資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)運(yùn)行系統(tǒng)，滿足國(guó)家相關(guān)技術(shù)規(guī)范要求，技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與技術(shù)應(yīng)用水平達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際先進(jìn)水平。首次建立了二類調(diào)查林相圖的快速智能更新的技術(shù)體系；首次建立了基于星載激光雷達(dá)分解波形特征參數(shù)的林分平均高的估測(cè)方法；首次構(gòu)建了基于不同物候期綠被指數(shù)圖像的物候期修正的雙正態(tài)模型和森林變化概率模型；首次完成了我國(guó)東北地區(qū)森林平均高的大區(qū)域估算；提出并建立了“影像－基元－目標(biāo)”的高空間分辨率遙感影像分析方法體系，研發(fā)了目標(biāo)特征提取和目標(biāo)檢測(cè)融于一體的識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了包括GMRF、Gabor濾波器等十余種高分辨率遙感影像分割算法，發(fā)展了自適應(yīng)高斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、局域自適應(yīng)子波/高斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化子波網(wǎng)絡(luò)和局域進(jìn)化子波網(wǎng)絡(luò)、模糊子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多重分形和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)、進(jìn)化模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等地塊邊界自動(dòng)提取模型，開(kāi)發(fā)了通用、高效、功能齊備、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高空間分辨率遙感影像分割與地物特征提取專業(yè)模塊。

　　其主要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)為：遙感影像批處理能力達(dá)到準(zhǔn)實(shí)時(shí)，幾何校正中誤差優(yōu)于0.5個(gè)像元；人機(jī)交互有林地判別正確率優(yōu)于95%，針葉林、闊葉林、混交林和竹林等森林類型的判識(shí)正確率優(yōu)于85%；業(yè)務(wù)化運(yùn)行系統(tǒng)滿足國(guó)家相關(guān)規(guī)范的要求，國(guó)家級(jí)森林資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)運(yùn)行系統(tǒng)的運(yùn)行成本比常規(guī)體系降低20%；縣級(jí)森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查的林相圖和森林分布圖的制作效率比常規(guī)提高2倍以上。