检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2021年第1期25卷 423-438页

作者：周凯曹林南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京210037

随着社会经济快速发展及人口增长,中国木材供需矛盾突出,对外依存度高。面对有限的土地资源,迫切需要更为高效、高质量地培育森林资源,在定向培育和集约经营等的各个环节实现培育技术精准化。现代遥感技术所构建的多平台、多角度、多模... 详细信息

随着社会经济快速发展及人口增长,中国木材供需矛盾突出,对外依存度高。面对有限的土地资源,迫切需要更为高效、高质量地培育森林资源,在定向培育和集约经营等的各个环节实现培育技术精准化。现代遥感技术所构建的多平台、多角度、多模式立体观测体系及定量分析方法是森林精准培育的关键技术。以遥感技术为核心所构建的从土壤类型分析、土地适应性评价、生态环境模拟到林木育种、灌溉施肥、林木长势监测、病虫害防治等一体化、精准化的森林精准培育新体系,将全面支撑现代林业的整体提质增效和森林质量精准提升。本文首先介绍了RGB相机、多光谱、高光谱、激光雷达、热红外和荧光传感器在森林精准培育中应用现状,并对其应用特点及测量指标进行了综合比较;然后,重点介绍了遥感在林木良种选育、营养胁迫监测诊断及水肥精准喷灌以及森林病虫害防治与健康评估这3个森林精准培育重要方向上的应用,并分析了各应用方向的共性需求;最后,从3个方面,即多源遥感信息融合,人工智能、物联网及3S技术集成,以及遥感数据与生理生态模型和辐射传输模型等的集成应用,分析了未来遥感技术在森林精准培育中的发展趋势及应用前景。

关键词：森林精准培育遥感表型森林培育林木遗传育种森林健康

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面向智慧林业本科专业的“森林精准培育”课程思政融入教学模式探索

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现代园艺 2024年第22期47卷 188-192页

作者：周凯曹林南京林业大学/南方现代林业协同创新中心江苏南京210037

课程思政是新时代新农科高校教学建设中的重要举措,在人才培养体系中起着重要作用。“森林精准培育”是一门理论性和实践性均较强的专业主干课程,授课内容不仅包括森林培育过程精准化的理论专业知识,更蕴含着丰富的思政教学元素。以“... 详细信息

课程思政是新时代新农科高校教学建设中的重要举措,在人才培养体系中起着重要作用。“森林精准培育”是一门理论性和实践性均较强的专业主干课程,授课内容不仅包括森林培育过程精准化的理论专业知识,更蕴含着丰富的思政教学元素。以“森林精准培育”课程为例,围绕提升教师师德师风思想政治素质、课程思政元素发掘、课程思政教学实施方法、兼顾课程思政的教学效果考核评价等多个方面,结合生产实践案例教学,探索专业教学与思政教育有效融合的路径,促进课程思政教育与专业知识教育的有机结合和两者之间的良性互动,以期达到立德树人的教学效果,同时为林学相关课程思政教学提供有益参考。

关键词：课程思政森林精准培育教学体系人才培养

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遥感在森林精准培育中的应用现状

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河南林业科技 2022年第3期42卷 40-41,46页

作者：郭云霞安阳市北关区自然资源局河南安阳455001

在土地资源有限的条件下,迫切需要高效化、高质量的培育森林资源,在集约经营、定向培育等诸多方面实现培育技术精准化的目的。目前,基于遥感技术构建的集林木良种筛选、灌溉施肥、病虫害防治等多项功能于一体的森林精准培育新体系得到... 详细信息

在土地资源有限的条件下,迫切需要高效化、高质量的培育森林资源,在集约经营、定向培育等诸多方面实现培育技术精准化的目的。目前,基于遥感技术构建的集林木良种筛选、灌溉施肥、病虫害防治等多项功能于一体的森林精准培育新体系得到了极为广泛的应用,并且展现出了较为突出的应用效果,从而推动现代林业实现提质增效的目的。基于此,围绕遥感在森林精准培育中的应用展开深入化、全面化的探析。

关键词：遥感森林精准培育应用探索

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探究遥感在森林精准培育中的应用现状

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2023年第4期 172-174页

作者：韦春霖潘炳俐广西壮族自治区自然资源遥感院广西南宁530023

近些年我国对于生态健康发展的强化尤为重视,森林是我国生态的重要资源,在经济发展期间对于森林资源的需求量持续上升,而为了保证生态和经济发展能够维持平衡,就必须要强化森林资源培育的质量和效率水平,现代科技成为各个行业发展的重... 详细信息

近些年我国对于生态健康发展的强化尤为重视,森林是我国生态的重要资源,在经济发展期间对于森林资源的需求量持续上升,而为了保证生态和经济发展能够维持平衡,就必须要强化森林资源培育的质量和效率水平,现代科技成为各个行业发展的重要支撑。如今森林培育行业也在不断创新发展,实施集约经营、定向培育的模式,森林精准培育逐渐成为行业发展的主要趋势,遥感技术在森林精准培育当中的应用愈加广泛,能够实现对森林精准培育的各项环节进行全面、一体化监测、生态模拟等,从而为森林培育质量提升提供助力。基于此本文将围绕遥感在森林精准培育中应用的相关内容进行研究。

关键词：遥感森林精准培育应用现状

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桉树和杉木人工林林分结构参数估测和立地质量评价研究

桉树和杉木人工林林分结构参数估测和立地质量评价研究

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作者：刘浩南京林业大学

学位级别：博士

随着我国经济社会的快速发展,面向国家木材安全、生态安全和绿色可持续发展等重大战略需求,切实促进人工林培育提质增效和森林质量精准提升,对于保障国家生态文明、促进经济社会可持续发展具有重要意义。实时、精确掌握人工林林分结构... 详细信息

随着我国经济社会的快速发展,面向国家木材安全、生态安全和绿色可持续发展等重大战略需求,切实促进人工林培育提质增效和森林质量精准提升,对于保障国家生态文明、促进经济社会可持续发展具有重要意义。实时、精确掌握人工林林分结构状况及立地水平是人工林精准培育的重要依据,是实现人工林适地适树原则的基础,为有效提升人工林培育质量和林地生产力提供重要信息支撑。传统的获取林分结构状况及立地水平主要依赖于地面实测,存在着数据获取成本高、时效性差、覆盖面积有限等问题。多源、多尺度遥感数据为高精度、低成本、大范围表征林分结构参数和立地质量提供了可能。本研究以我国南方人工林的两种典型树种（桉树和杉木）为研究对象,结合地面调查数据,协同无人机、有人机、卫星、遥感云计算平台等多种遥感手段,利用机器学习、深度学习和理论生长方程等多种算法及模型,对南方人工林关键林分结构参数（胸径、树高、蓄积量、林分密度）和森林年龄进行高精度提取,并最终应用地位指数法定量评价南方人工林立地质量。本研究以期为我国南方典型人工林立地质量的高精度评价提供有效的理论依据和方法支撑,以促进人工林适地适树、精准培育和森林质量提升。主要研究结果如下:（1）创建了基于多源遥感和先进建模算法的南方人工林结构参数估测技术框架,有效提升了模型估测精度,实现了高精度、低成本、大范围的林分结构参数反演及其空间分布,并定量分析了误差累积造成的模型不确定性。以桉树和杉木为研究对象,首先,基于机载激光雷达点云和样地实测数据开发了一种针对有限样本数量条件下的深度学习回归算法（Deep-RBN）进行林分结构参数高精度估测。该算法基于优化径向基网络和深层神经网络的二次渐进拟合进行小样本深度学习回归。通过对比传统的多元线性回归算法（MLR）和全连接网络算法（FCN）对关键林分结构参数（平均胸径、林分平均高、蓄积量和林分密度）的估测精度及制图效果,以评估该算法的效率与能力。结果表明:在所有建模算法中,Deep-RBN算法取得了最高的预测精度（R2=0.67-0.86,r RMSE=6.95-20.34%）,FCN算法（R2=0.58-0.81,r RMSE=8.27-30.99%）的建模精度略低于Deep-RBN,MLR算法的建模精度最低（R2=0.52-0.76,r RMSE=8.32-31.03%）。在林分结构参数制图方面,Deep-RBN表征了更多的差异及细节信息。通过参数调优过程,当学习率为0.001时,Deep-RBN模型误差最低,且其模型训练过程更稳定。通过测试样本数量对于Deep-RBN算法建模精度的敏感性分析,发现当训练样本数大于70个时,平均胸径、林分平均高、蓄积量的模型估测误差低于20%。通过测试地形和树种因素对于Deep-RBN算法的影响,发现两种因素对于模型精度的差异分别为r RMSE=0.04-2.36%和r RMSE=1.04-3.13%。其次,协同地面数据、无人机激光雷达条带点云和国产高分六号卫星影像,基于随机森林算法构建了改进的两阶段尺度外推法实现人工林结构参数尺度外推及空间分布制图,并定量分析了外推过程中误差累积造成的模型不确定性,同时也评估了无人机激光雷达点云密度和采样强度对尺度外推建模精度的影响。结果表明:在林场尺度上,该算法取得了更高的林分结构参数估测精度（R2=0.64-0.85,r RMSE=7.49-26.85%）。通过无人机激光雷达点云密度的敏感性分析,发现当抽稀后点云密度大于原始点云密度的10%(34pts·m-2),预测模型取得了相对稳定且可接受的精度。通过无人机激光雷达采样强度的敏感性分析,采样强度大于20%时,各预测模型保持了稳定的估测精度。对于不同的林分结构参数而言,林分优势高取得了最高的估测精度（R2=0.71-0.92,r RMSE=5.93-11.69%）,最终生成了林场全覆盖的林分结构参数制图及像元级不确定性制图。（2）创建了基于遥感云计算的桉树人工林林龄快速提取框架,结合桉树干扰频繁和更新速度快的特点,实现了以一季为时间尺度的高精度的桉树人工林干扰与恢复动态及林龄快速获取。以谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）为运算平台,利用Landsat长时间序列遥感影像,按季获取影像数据堆栈,基于植被变化追踪模型VCT的核心指标综合森林指数IFZ,结合IFZ和NDVI指数的综合判定条件,获取了桉树人工林干扰年份和恢复年份空间分布制图,最终表征了桉树人工林林龄空间分布。结果表明:算法提取的干扰年份总体精度为85.5%,恢复年份总体精度为83.5%。本研究还对比了三个典型样地的IFZ和NDVI的时序动态,表明了基于遥感手段的桉树人工林干扰动态探测的可行性。该研究表明了基于遥感云计算平台GEE的季度尺度桉树林龄探测算法能够有效提升数据处理效率、

关键词：南方人工林林分结构参数估测和尺度外推立地质量评价森林精准培育多源遥感

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杉木和桉树人工林胸径结构估测和采伐优先等级划分

杉木和桉树人工林胸径结构估测和采伐优先等级划分

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作者：张峥男南京林业大学

学位级别：博士

人工林在全球木材供应平衡、森林布局改善和缓解气候变化等方面具有重要战略意义。在我国木材资源需求不断增加的背景下,优质、高效的人工林森林精准培育成为解决木材需求的必由之路。要更好地利用森林资源,需要实现高度集约培育过程中... 详细信息

人工林在全球木材供应平衡、森林布局改善和缓解气候变化等方面具有重要战略意义。在我国木材资源需求不断增加的背景下,优质、高效的人工林森林精准培育成为解决木材需求的必由之路。要更好地利用森林资源,需要实现高度集约培育过程中各个环节的精准化。精确估测我国南方典型人工林速生树种如杉木（Cunninghamia lanceolata）和桉树（Eucalyptus robusta）的胸径结构及其动态变化,有利于最大化人工林的资源利用效率和生态功能,对人工林精准培育、提质增效和森林质量精准提升都具有重要意义。传统的人工林林分结构参数获取方式主要依靠地面实测,然而,该方法费时费力、难于获取林分结构参数及其在生长过程中的动态变化。激光雷达、光学卫星影像等主被动遥感技术可以快速、定量、精确地获取胸径结构参数及结构变化信息,从而有利于森林培育生长状况的准确掌握和森林健康的实时诊断。本研究聚焦于我国南方典型人工林如杉木和桉树人工林,利用多源遥感数据对它们的人工林胸径结构及其动态变化进行精确地估测,为人工林精准培育和高效利用提供新的理论方法及数据支撑。具体来说,本研究采用机载激光雷达与树高-胸径关系曲线结合来反演估测人工林林分胸径,又基于机载激光雷达对人工林胸径分布不同峰态进行区分,并探究基于激光雷达的不同分布预测模型对胸径多峰分布的预测能力。此外,基于多期光学影像和激光雷达数据获取多期胸径分布信息并进行动态分析,融合多种关键信息进行林分采伐区域风险概率预测,并根据预测概率进行采伐优先等级的划分。研究主要结果如下:（1）提出一种改进的机载激光雷达反演样地水平林分胸径的方法。该方法将树高-胸径关系曲线与激光雷达特征变量进行融合。该方法的预测能力与基于激光雷达的常规样地水平林分胸径估测方法进行了对比。研究通过地面实测的树高和胸径数据,构建了不同树种和不同林分密度下的最优树高-胸径关系曲线模型形式,并提取优选激光雷达特征变量,将它们与树高-胸径关系曲线的模型参数（β0和β1）和平均树高（H）建立回归关系,从而构建树高-胸径曲线的模型参数和平均树高的反演模型;最后,将反演的树高-胸径曲线模型参数和平均树高作为输入量,带入原有的最优树高-胸径关系曲线模型中,反推得到改进的样地水平林分胸径估测结果。结果表明:所有样地（一般模型）、低林分密度和高林分密度样地都选择了Meyer模型作为最优拟合的树高-胸径关系曲线模型(决定系数（R2）=0.48-0.51,均方根误差（RMSE）=2.82-4.25,相对均方根误差（r RMSE）=20.18-26.10%),而Logarithm和Linear分别被选为杉木（R2=0.76,RMSE=1.71,r RMSE=12.91%）和桉树（R2=0.73,RMSE=2.51,r RMSE=16.44%）的最优拟合的树高-胸径关系曲线模型。对于样地水平胸径估测,改进样地水平林分方法（R2=0.77-0.86,RMSE=1.29-2.03 cm,r RMSE=11.21-18.87%）优于传统的基于激光雷达的样地水平林分胸径估测方法（R2=0.74-0.82,RMSE=1.37-2.23 cm,r RMSE=11.25-22.90%）。在改进样地水平林分胸径估测方法中,样地水平树高和树高-胸径关系模型的两参数反演获得了较好的预测精度（β0:R2=0.78-0.88和r RMSE=12.10-17.03%;β1:R2=0.82-0.93和r RMSE=6.26-17.68%）。（2）创建了基于机载激光雷达数据的胸径分布形态区分和分布预测模型,探索了激光雷达在区分单峰和多峰胸径分布上的能力,并实现了从单峰到多峰分布的预测。首先,使用激光雷达和地面实测数据获取洛伦兹曲线的基尼系数（GC）和不对称性系数（LA）,并建立反演预测模型来区分单峰和多峰胸径分布形态。其次,利用激光雷达特征变量和实测数据建立单峰和多峰胸径分布参数预测模型,并使用单峰Weibull模型（UWM）、有限混合模型（FMM）和k最邻近模型（KNN）对胸径分布进行预测。同时,对KNN模型参数(邻近个数k、响应配置和和距离度量（即推算方法）)进行了敏感性分析。结果表明:激光雷达预测量能够有效地区分胸径分布形态。具体而言,研究发现激光雷达预测的基尼系数（GC）和不对称性系数（LA）可以很好地区分单峰样地和多峰样地（总体精度OA=59.18-77.55%）。此外,激光雷达对于南方亚热带人工林的胸径分布具有很好的预测潜力（Mean e R=39.98-52.31,Mean e P=0.20-0.26）。在预测复杂结构林分的胸径分布时,FMM模型和k KNN模型都可以很好地预测多峰胸径分布（Mean e R=39.98-52.19,Mean e P=0.20-0.26）,且优于UWM模型

关键词：人工林森林精准培育胸径结构森林参数分布激光雷达

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