数字图像处理和模式识别在林业中的应用

　　摘要：该文介绍了数字图像处理与模式识别在林业中的应用领域及其重要意义，详细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法，并在此基础上研究了林地分类系统的算法和模型，构造了林地分类系统的检索库。通过该文的研究，初步探索了数字图像处理与模式识别在林地分类系统中的应用途径和方法，为以后进一步的实现基于数字图像的林地分类系统的打下了基础。
　　关键词：数字图像处理；模式识别；林地分类系统；雷达遥感
　　中图分类号：TN919 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)09-2133-03
　　1 数字图像处理和模式识别概述
　　数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度[1]。如图1所示：
　　数字图像是对二维连续光函数进行等距离矩形网格采样，再对幅度进行等间隔量化得到的二维数据矩阵。采样是测量每个象素值而量化是将该值数字化的过程。
　　数字图像在本质上是二维信号，因此信号处理（以一维信号为对象展开的课程）中的基本技术（如FFT）可以用在数字图像处理中。但是，由于数字图像只是一种非常特殊的二维信号，反映场景的视觉属性，只是二维连续信号的非常稀疏的采样，希望从单个或少量采样中获得有意义的描述或特征，无法照搬一维信号处理的方法，需要专门的技术。实际上数字图像处理更多地依赖于具体应用问题，是一系列的特殊技术的汇集，缺乏贯穿始终的严格的理论体系。
　　数字图像处理是一个多学科交叉的领域，涉及光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等众多学科，是一个高度综合的技术学科。
　　1.1 数字图像处理和模式识别在林业中的应用领域
　　模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。在林业中的应用，这将发展成为一个越来越重要的项目。例如：
　　1）编制森林分布图
　　森林资源调查，特别是森林经理调查要制定林业局林场的具体经营利用方案，需要绘制以林分或小班为单元的林相图。在未使用遥感资料的时期，地面测量工作占森林资源调查工作量的70%以上。使用了遥感资料，减少了大部分的地面测量工作量，为清查资源提供了正确可靠的图面资料，以便于求算森林面积。现在，在我国的森林资源调查工作中，已广泛使用航测方法编制地形图。但由于林区变化比较快，需要利用新的航空像片或者是调绘旧的航空像片进行修测补绘，而后编制森林分布图。国外林业集约经营的国家（如：德国、日本、瑞典等）开始用正射像片图代替线划图作为林业局、林场的基本图。我国测绘等部门已开始生产影像地图，这将大大地挖掘遥感信息的潜力，提高林业图件的质量，进一步满足林业生产的需要。
　　2）林地分类
　　不论是哪一类森林资源调查，也不论是哪一种调查方法都需要区划或大或小的内部相对同质的单元。这种单元在森林资源清查中根据林分类型、树种、龄级、郁闭度等因子进行划分；在土地利用中则根据地貌、土地利用类型等因子来划分。航空像片上都能够反映地物细部，所以按照林业区划所要求的因子比较精确地勾绘出轮廓（如森林小班），而后转绘成图。
　　3）森林蓄积量的判读
　　森林蓄积量判读除利用航空像片森林蓄积量判读样片、航空像片材积表、航空像片蓄积量表进行判读外，还可以利用航空像片小班判读蓄积与实测蓄积回归、数量化林分蓄积多元回归估测法以及卫星图像、航空像片、地面调查相结合的多阶抽样，以得到控制总体的蓄积量。
　　4）野外调查工作的位置图
　　航空像片所提供的地面信息可以作为布设目测调查点，抽样实测样点现地定位的图面依据。此外，在林业调查工作中，航空像片作为行动的向导，控制野外作业的联络图，以便用最短的行动路线和较少的作业时间，完成较多的工作量。同时，航空像片也是外业调绘工作的草图，实现小班轮廓的现地验证落实，提供内业成图的基础[2]。
　　1.2 数字图像处理和模式识别在林业中的重要意义
　　数字图像处理和模式识别在林业的应用是运用最新技术解决了林业树