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(1) 本文针对县级森林资源信息提取与管理系统的建设，选择江苏省东台市为研究区，通过遥感、图像处理、深度学习等多种技术手段，从不同的角度对森林资源信息进行了全面的提取与管理研究。首先，基于无人机影像，对林木株数的提取进行了详细分析，采用微分检测技术如高斯拉普拉斯（LoG）算子和高斯差分（DoG）算子对水杉和杨树林地进行影像斑点检测。研究结果表明，LoG检测相较于DoG具有更高的精度，水杉林地和杨树林地的检测误差率分别为0.33%、0.49%以及0.24%、0.48%。这表明采用无人机影像结合斑点检测算法来提取林木株数在小班林地具有较高的可行性和准确性。
(2) 在植被信息提取方面，本文使用了可见光波段差异植被指数（VDVI）对东台市林场的植被信息进行了分析与提取。利用最大类间方差法对实验结果进行比较，最终确定了阈值为0.0314，并得到了较高的植被提取准确率为93.89%，Kappa系数达到0.8522。这些结果表明，基于无人机影像的植被提取在空间精度和一致性上具有良好的效果。此外，将提取得到的植被与林场影像进行像素比对计算得出，2016年8月东台林场的植被覆盖率达到了79.65%。这种方法可以有效用于小班尺度的森林覆盖率监测，为进一步评估森林健康状况和制定管理措施提供了科学依据。
(3) 在树种分类方面，本文采用了深度学习技术对林场区域的主要树种进行了分类。具体来说，选取了杨树、水杉和竹子作为研究对象，使用U-Net全卷积神经网络进行模型训练，以实现基于像素的图像分割。经过训练的模型总体精度达到了93.18%，表明该深度学习方法在提取和分类树种时具有较高的准确性。模型推理通过ArcGIS深度学习模块实现，生成了东台林场区域的树种分类图。这种基于深度学习的树种分类方法不仅具有较高的精度，而且可以在大范围内自动化地识别森林中的主要树种类型，为县级森林资源的有效管理和科学决策提供了技术支撑。
(4) 基于卫星遥感影像的森林变化监测是本研究的另一重要内容。通过分析森林、农田、草地、荒地等土地类型的年度归一化植被指数（NDVI）时间曲线，确定了用于区分是否为森林的阈值为0.8。在Google Earth Engine平台上获取了2015年至2019年的NDVI最大值合成影像，提取森林并计算森林覆盖率。研究结果表明，东台市在2015年至2019年间的森林覆盖率分别为27.79%、31.26%、27.90%、29.77%和33.93%，总体呈现波动上升趋势。这一结果反映了东台市在过去五年间森林资源状况的动态变化，证明了遥感技术在大尺度和长时间序列监测中的优势，为政府和相关部门制定森林保护政策提供了重要的数据支持。
(5) 本研究还设计并构建了东台市县级森林资源管理系统，旨在为县级林业主管部门提供科学、有效的管理工具。在系统建设过程中，首先分析了林业主管部门、林区管理机构以及外业调查人员的用户需求和功能需求，并对系统的可行性进行了论证。根据“数字林业标准与规范”及县级森林资源更新管理的要求，设计了基础地理数据库、栅格数据库、森林资源数据库和调查更新数据库。系统采用ArcGIS Enterprise平台构建，分为桌面端、Web端和移动端应用，以满足不同用户的需求。系统的主要功能包括用户与数据管理、县级森林资源数据的展示、查询、编辑、更新和统计分析等。通过整合森林参数和基础林业信息，系统实现了森林资源的可视化表达、数字化管理和网络化共享，为县级林业部门提供了高效、便捷、安全稳定的管理平台。研究表明，通过遥感技术、无人机影像及深度学习方法结合，能够有效提升森林资源信息提取的效率与精度，同时，基于ArcGIS的管理系统能够为县级林业管理部门提供多样化的数据支持和管理功能，为实现现代化林业管理奠定了坚实基础。
import rasterio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from rasterio.plot import show
# 打开遥感影像文件
raster_path = 'forest_ndvi.tif'
with rasterio.open(raster_path) as src:
ndvi_data = src.read(1)
profile = src.profile
# 设置NDVI阈值，提取森林区域
forest_threshold = 0.8
forest_mask = np.where(ndvi_data > forest_threshold, 1, 0)
# 计算森林覆盖率
forest_area = np.sum(forest_mask)
total_area = ndvi_data.size
forest_coverage = (forest_area / total_area) * 100
print(f"森林覆盖率: {forest_coverage:.2f}%")
# 显示NDVI影像与提取的森林掩膜
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax1.set_title('NDVI Image')
show(ndvi_data, ax=ax1, cmap='RdYlGn')
ax2.set_title('Forest Mask')
show(forest_mask, ax=ax2, cmap='Greens')
plt.show()
# 保存提取的森林掩膜为新影像文件
output_path = 'forest_mask.tif'
with rasterio.open(output_path, 'w', **profile) as dst:
dst.write(forest_mask.astype(rasterio.uint8), 1)