检索结果-内蒙古大学图书馆

森林工程 2014年第1期30卷 18-21页

作者：张淑芬邢艳秋艾合买提江.阿不都艾尼孙小添东北林业大学工科实习中心哈尔滨150040 东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

以吉林省汪清林业局为例,基于Landsat5-TM影像,充分利用遥感影像光谱信息,分别采用动态聚类法和组合监督分类法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果的精度进行比较分析。研究结果表明,利用组合监督分类的精度比动态聚类法分类的精... 详细信息

以吉林省汪清林业局为例,基于Landsat5-TM影像,充分利用遥感影像光谱信息,分别采用动态聚类法和组合监督分类法对该林区的森林类型进行分类,并对分类结果的精度进行比较分析。研究结果表明,利用组合监督分类的精度比动态聚类法分类的精度要高,总体分类精度高11%,其中针叶林、阔叶林、混交林和其他用地的分类精度分别高8%、11%、17%和10%。

关键词： Landsat5-TM 森林类型分类分类精度

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基于Mann-Kendall法的北黑高速沿线岛状冻土区植被退化分析

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西北林学院学报 2017年第2期32卷 22-29页

作者：曾旭婧邢艳秋单炜张毅王长青东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150040 四川农业大学资源学院四川成都611130

植被退化是影响陆地生态系统和气候变化的一个重要因素,分析植被退化特征对植被生态治理与保护具有重要意义。应用Mann-Kendall法对2000-2011年岛状冻土区的植被退化过程及影响植被退化的驱动因素进行分析。结果表明,植被退化区域占整... 详细信息

植被退化是影响陆地生态系统和气候变化的一个重要因素,分析植被退化特征对植被生态治理与保护具有重要意义。应用Mann-Kendall法对2000-2011年岛状冻土区的植被退化过程及影响植被退化的驱动因素进行分析。结果表明,植被退化区域占整个研究区面积的15.05%,其中严重退化区域比例占1.42%,其余13.63%为轻微退化;退化区域主要分布于北黑高速路段两侧地区、东北部大河口林场外围区域及河漫滩周围的沼泽地;降水量与植被指数表现为正相关性,显著性P<0.05,而气温显著性P>0.05,说明降水量是植被生长的主导因子;冻土退化产生地面渗水现象,归一化植被指数骤降0.26,同时在Mann-Kendall趋势曲线中突变点发生于2006年;岛状冻土退化伴随着土壤温度梯度发生显著的变化,植物的水分传导性脆弱,生长将受到抑制作用。研究结果可为高寒区生态系统的稳定发展和探寻水热条件变化规律提供空间数据支撑。

关键词： Mann-Kendall检验岛状冻土植被退化 NDVI Sen’s斜率估计

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基于极限学习机的单木枝叶点云分类

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安徽农业科学 2019年第5期47卷 237-240,246页

作者：章又文邢艳秋东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040

[目的]在林业测量中,利用树木的三维激光点云数据提取其结构信息以及模型拟合三维重建较为普遍,而林木枝叶三维点云分割则是林木参数提取以及三维重建的前提。[方法]利用扫描的单木三维点云数据,提取了单木点云的空间特征、反射强度、RG... 详细信息

[目的]在林业测量中,利用树木的三维激光点云数据提取其结构信息以及模型拟合三维重建较为普遍,而林木枝叶三维点云分割则是林木参数提取以及三维重建的前提。[方法]利用扫描的单木三维点云数据,提取了单木点云的空间特征、反射强度、RGB色彩特征等多维特征,为提高分类的效率,通过随机森林算法按照其特征重要程度排序,除去冗杂的特征,保留RGB色彩、反射强度、法向分布特征作为分割依据。采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)对训练样本进行学习,并对原始数据进行枝叶点云的分类识别试验,分类正确率达到98.99%。[结果]在同等试验条件下,分别采用BP(Back Propatation)神经网络、LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络、决策树(Decision Tree)、朴素贝叶斯(Naïve Bayes Classifier,NBC)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类,分类,其正确率分别为94.30%、91.26%、96.95%、85.67%、98.16%。[结论]试验结果表明极限学习机的分类效果较好。

关键词：激光点云枝叶点云分类空间特征色彩特征随机森林极限学习机

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树龄和性别对天然东北红豆杉中紫杉醇及三尖杉宁碱质量分数的影响

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东北林业大学学报 2011年第12期39卷 51-53,76页

作者：刘彤常醉王洋周志强东北林业大学哈尔滨150040 东北油田盐碱植被恢复与重建教育部重点实验室/盐碱地生物资源环境研究中心(东北林业大学) 森林植物生态学教育部重点实验室(东北林业大学)

在黑龙江穆棱东北红豆杉自然保护区采集了不同树龄、不同性别的天然东北红豆杉(Taxus *** Zucc.)当年生和2年生枝,利用反相高效液相色谱对108株东北红豆杉(胸径d在1.8～72.2 cm之间)枝中紫杉醇及三尖杉宁碱质量分数进行测定分析。结果表... 详细信息

在黑龙江穆棱东北红豆杉自然保护区采集了不同树龄、不同性别的天然东北红豆杉(Taxus *** Zucc.)当年生和2年生枝,利用反相高效液相色谱对108株东北红豆杉(胸径d在1.8～72.2 cm之间)枝中紫杉醇及三尖杉宁碱质量分数进行测定分析。结果表明:随树龄增加,紫杉醇质量分数呈先上升后下降的趋势,而三尖杉宁碱质量分数随树龄增加而降低。d≤15 cm和d>60 cm径级组内,雄株紫杉醇质量分数高于雌株;15 cm60 cm径级组内,雄株紫杉醇质量分数高于雌株。总体上,在d>30 cm之后,雌雄株的紫杉醇和三尖杉宁碱质量分数变化趋势一致。

关键词：东北红豆杉树龄性别紫杉醇三尖杉宁碱

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联合资源三号与机载LiDAR的林分平均树高估测

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中南林业科技大学学报 2018年第11期38卷 10-16页

作者：邢艳秋张锦绣陈世培高立关雷郭慧宇东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 黑龙江第三测绘工程院黑龙江哈尔滨150025

提出一种将资源三号(ZY-3)立体影像的空间连续测量特性与LiDAR数据的高精度定位测高优势相结合的林分平均树高估测方法。首先从LiDAR离散点云提取地面点并内插生成分辨率为1m的林区DEM,同时根据点云强度提取与DEM同源且分辨率为1m的正... 详细信息

提出一种将资源三号(ZY-3)立体影像的空间连续测量特性与LiDAR数据的高精度定位测高优势相结合的林分平均树高估测方法。首先从LiDAR离散点云提取地面点并内插生成分辨率为1m的林区DEM,同时根据点云强度提取与DEM同源且分辨率为1m的正射影像,分别作为ZY-3数据定向处理的高程控制基准和平面控制基准。通过ZY-3多类像对组合提取研究区DSM,其中三视DSM较二视DSM高程精度最佳。基于三视DSM,林区DEM,ZY-3多光谱数据提取的植被指数和野外实测树高数据,利用回归分析方法及高程误差修正方法分别建立了四个树高估测模型,实验表明,经高程误差修正后的改进树高估测模型精度最高,模型Adj R^2=0.913,其精度达到93.29%,是最佳树高估测模型。

关键词：资源三号(ZY-3) 机载LiDAR 平均树高立体像对植被指数

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基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测

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安徽农业科学 2014年第9期42卷 2790-2793,2805页

作者：王蕊邢艳秋邱赛王爱娟东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需... 详细信息

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据。采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较:第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型。结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力。

关键词：星载LiDAR ICESat-GLAS 坡地森林冠层高度

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利用小光斑LiDAR伪波形估计森林样方平均树高

利用小光斑LiDAR伪波形估计森林样方平均树高

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第三届中国林业学术大会

作者：邢艳秋尤号田王蕊东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨 150040

为了有效提高用小光斑激光雷达离散点云数据估计森林样方平均树高的精度,本文以长春市净月潭国家森林公园为实验区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集.通过对样方的小光斑激光雷达离散点云数据进行分类处理得到地面点和... 详细信息

为了有效提高用小光斑激光雷达离散点云数据估计森林样方平均树高的精度,本文以长春市净月潭国家森林公园为实验区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集.通过对样方的小光斑激光雷达离散点云数据进行分类处理得到地面点和非地面点,地面点经过不规则三角网插值算法生成数字地面模型,所有点云的高程减去数字地面模型的高程从而实现点云数据的高程归一化,并将数字地面模型作为基准面,以0.5m为分层处理的层间距高,将样方点云数据进行分层处理,分别提取每一层所包含的点云数量及点云能量信息,接着用提取的点云数量及能量信息分别拟合成伪大光斑激光雷达的波形数据,由野外采样调查数据可知此拟合波形最多只包含50个点,相对大光斑激光雷达的544个点要少很多,但因拟合波形为点云数量、能量随高度的变化,与大光斑激光雷达的波形意义在某种程度上具有一定的相似性,所以称为小光斑激光雷达伪波形数据,从拟合后的小光斑激光雷达伪波形中提取相应的波形参数,如:最大冠层高、最大树高、半能量高及冠层半能量高,利用提取的波形参数估测森林的样方平均树高.对波形参数与样方平均树高行回归分析可得四种样方平均树高反演模型,其各自的相关性分别为0.94、0.96、0.95和0.96,估测精度分别为0.94、0.94、0.95和0.96.综合考虑反演模型的拟合相关性及估测精度,认为冠层半能量高反演模型最好,即:树高=1.06*冠层半能量高+1.63,模型的拟合相关性和精度分别为:R=0.96,P=0.96.结果表明:对小光斑激光雷达离散点云数据进行分层拟合伪波形处理能获得估测森林样方平均树高的有效参数,其中冠层半能量高参数能够更好地估测森林样方的平均树高,并且落叶松的估测精度要高于樟子松.

关键词：森林资源平均树高测量精度小光斑激光雷达离散点云数据波形参数

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GEDI L2A不同波束数据反演森林地面高程比较

GEDI L2A不同波束数据反演森林地面高程比较

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第六届全国激光雷达大会

作者：韩明辉邢艳秋黄佳鹏蔡龙涛东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150000

森林生态系统是陆地碳循环最重要的碳库,森林地形的空间结构是监测碳储量的重要指标.利用星载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)反演地面高程及森林结构参数成为一种新的手段.星载LiDAR的光斑内包含了一定区域的森林信息和... 详细信息

森林生态系统是陆地碳循环最重要的碳库,森林地形的空间结构是监测碳储量的重要指标.利用星载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)反演地面高程及森林结构参数成为一种新的手段.星载LiDAR的光斑内包含了一定区域的森林信息和地面信息,提供了与森林信息和地面信息的一个直接测量,为区域和全球尺度内的森林量化和监测提供了数据.全球生态系统动力学调查(Global Ecosystem Dynamics Investigation,GEDI)仪器于2018年12月5日启动,其任务是测量极地冰盖高度,大气云剖面和气溶胶特性,地形和植被以及其他特征参数的变化.本研究对GEDI L2A数据产品进行处理,利用覆盖波束为BEAM 0000和全功率波束BEAM 0110的科学数据集(Science Dataset,SDS)提取森林地面高程数据,并用TanDEM-X(TDX)数据作为验证数据,比较GEDI不同波束数据反演地面高程的精度.结果显示,覆盖波束BEAM 0000的R2=1.00,RMSE=9.80m,而全功率波束BEAM 0110的R2=1.00,RMSE=10.55m.R2表明GEDI数据和TDX数据相关性较高,RMSE有所差异,原因是所选研究区地形起伏变化较大,坡度最大处可达到20o.由于GEDI地理定位精度是8m,所以可以判断坡度较大的地面高程精度较低.

关键词： GEDI L2A 覆盖波束全功率波束森林地面高程 TDX

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基于机载LiDAR的四次多项式拟合法估测单木冠幅

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西北林学院学报 2015年第3期30卷 164-169页

作者：霍达邢艳秋田昕尤号田赵晨阳胡洋东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。... 详细信息

小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。然后分别得到2组数据的四次多项式拟合曲线,曲线中两凹点之间的水平距离为该方向的冠幅值。最终将2个方向的均值作为单木冠幅估测值,冠幅估测值的平均绝对误差为0.99m。

关键词：小光斑激光雷达冠幅单木四次多项式拟合树高

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基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

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中南林业科技大学学报 2018年第3期38卷 26-33页

作者：谢杰邢艳秋尤号田田昕安立华姚松涛东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于... 详细信息

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。

关键词：叶面积指数机载激光雷达回波类型激光穿透指数点云能量信息点云数量信息

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