森林资源是林业经营管理的基础。随着计算机、互联网和遥感技术的飞速发展,林业与3S技术的结合越来越密切,各级林业部门对森林资源信息提取和科学管理的需求也日益增高,为实现国家、省、县森林资源“一张图”、“一套数”,“一个体系”监测和“一个平台”管理,掌握森林资源的现状和变化情况,县级森林资源信息有效提取和管理系统的构建变得尤为重要。本研究以江苏省东台市为研究区,从县级森林资源信息提取和森林资源管理信息化建设的需求出发,运用遥感、图像处理、深度学习、地理信息系统和数据库等理论和技术,通过无人机和卫星遥感影像进行小班、林场和县级区域森林资源信息提取,集成多源数据构建多平台县级森林资源管理系统,实现县级森林资源信息科学有效管理。主要研究成果如下:(1)基于无人机影像的林木株数提取。采用微分检测器即高斯拉普拉斯(LoG)算子和高斯差分(DoG)算子对水杉和杨树林地小班处理影像进行斑点检测以获取小班林木株数,结果显示,水杉小班LoG检测获取的林木株数误差率为0.33%,DoG为0.49%;杨树小班LoG检测获取的林木株数误差率为0.24%,DoG为0.48%。基于无人机影像采用斑点检测算法提取林木株数具有可行性,且LoG检测精度高于DoG检测。(2)基于无人机影像的植被信息提取。利用可见光波段差异植被指数(VDVI)进行江苏省东台市东台林场植被信息提取,通过最大类间方差法和实验数据结果对比确定阈值为0.0314,植被提取准确率为93.89%,Kappa系数为0.8522,将提取植被与林场影像进行像素比值计算得到东台林场2016年8月的植被覆盖率为79.65%。(3)基于深度学习的树种分类。选取杨树、水杉和竹子进行林场区域树种分类,采用U-Net全卷积神经网络进行模型训练,获得基于像素的图像分割模型总体精度为93.18%。模型通过ArcGIS深度学习模块执行推理得到林场树种分类图。(4)基于卫星遥感影像的森林变化监测。通过分析森林、农田、草地、荒地4种土地类型的年度归一化植被指数(NDVI)时间曲线,选取0.8作为区分像元是否为森林的阈值。通过Google Earth Engine平台分别获取2015-2019年的NDVI最大值合成影像并进行森林提取与覆盖率计算,结果显示,2015-2019年的森林覆盖率分别为27.79%、31.26%、27.90%、29.77%和33.93%,即近5年东台市森林资源覆盖率呈波动上升趋势。(5)县级森林资源管理系统构建与实现。分析县级林业主管部门、林区管理机构和外业调查人员的用户需求与功能需求,并进行可行性分析;根据“数字林业标准与规范”以及县级森林资源更新管理的要求,设计基础地理数据库、栅格数据库、森林资源数据库和调查更新数据库;采用ArcGIS Enterprise平台构建东台市县级森林资源管理系统,主要分为桌面端、Web端和移动端应用。实现用户与数据管理,县级森林资源数据展示、查询、编辑、更新和统计分析等功能。研究表明,遥感技术的应用可以大幅提高森林资源信息提取的效率和精度,无人机影像可以有效提取林木株数和植被信息并进行树种分类;卫星遥感影像可以在大尺度上监测森林覆盖率的变化;东台市县级森林资源管理系统通过集成提取的森林参数和基础林业信息,基本实现森林资源可视化表达、数字化管理和网络化共享,为县级林业部门调查更新管理森林资源提供功能齐备、互通共享、高效便捷和稳定安全的解决方案。