检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2024年第3期60卷 87-99页

作者：孔丹庞勇梁晓军杜黎明白羽中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大... 详细信息

【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%~40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。

关键词：机载激光雷达落叶松树冠下层单木分层叠加单木分割聚类种子点优化

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林木基因型-环境互作算法研究进展与思考

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林业科学 2025年第3期61卷 1-15页

作者：葛晓宁许新桥张怀清张京杨杰崔泽宇傅汝饶梁金洁邹添华王林龙刘洋中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 国家林业和草原局信息中心北京100714 北京林业大学北京100091 中南林业科技大学长沙410004 中国林业科学研究院林业科技信息研究所北京100091

随着全球气候变化,传统的林木育种方式面临挑战,难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型(G)与环境(E)之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心,阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点... 详细信息

随着全球气候变化,传统的林木育种方式面临挑战,难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型(G)与环境(E)之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心,阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点。本文围绕林木基因型-环境互作算法的相关研究进展,解析基因型与环境互作对表型特性塑造的机制,包括基因组与表型特征形成的关联机制、环境因子对表型的影响等;探讨多源异构数据融合在解析互作机制和育种中的应用,涵盖数据挖掘技术、融合策略和实时数据处理;阐述基因型与环境互作算法在林木育种中的演变与应用,包括历史演变、在性状预测和分析中的应用等;介绍林木基因型与环境互作算法研发体系,涉及数据获取、融合、算法设计和模型优化。最后,提出林木基因型-环境互作未来研究的方向,结合可解释人工智能、数据融合、育种验证和气候适应性预测,为林木育种提供更精准的预测工具和决策支持,尤其在应对气候变化挑战时,推动林木的生态适应性与生产力提升。

关键词：基因型-环境互作林木育种数据融合机器学习深度学习

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5米光学02星多光谱影像农田防护林信息提取

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遥感学报 2024年第3期28卷 624-634页

作者：李毅夫孙斌高志海王琫瑜闫紫钰苏文森高婷岳巍中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 云南师范大学地理学部昆明650500

5米光学02星的成功发射与在轨运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据,为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力,研究以河北省张北县为研究区,基于5... 详细信息

5米光学02星的成功发射与在轨运行为林草行业各主体业务提供了丰富的遥感数据,为林业管理和生态服务提供可靠的信息保障。为测试5米光学02星多光谱数据在农田防护林监测这一林业主体业务中的应用能力,研究以河北省张北县为研究区,基于5米光学02星多光谱数据,构建了光谱、植被指数和纹理特征集,并设计4种分类信息提取方案:(1)光谱特征;(2)光谱特征+植被指数;(3)光谱特征+纹理特征;(4)光谱特征+植被指数+纹理特征。采用随机森林算法进行特征选择和分类信息提取、验证,最后评价了5米光学02星农田防护林信息提取的应用潜力和效果。研究结果表明:(1)基于5米光学02星多光谱数据能够准确提取研究区农田防护林信息,较好地反映了研究区农田防护林的实际分布情况。其中,方案1农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8371、0.7760;方案2农田防护林分类信息提取结果总体精度、Kappa系数分别为0.8440、07855;方案3农田防护林信息提取总体精度、Kappa系数分别达到0.8839、0.8403;方案4分类结果精度最高,其总体精度、Kappa系数分别为0.8908、0.8499。(2)使用多类型特征变量相结合可有效提高农田防护林信息提取精度,就不同类型特征对农田防护林信息提取的贡献程度而言,光谱特征>纹理特征>植被指数。(3) 5米光学02星多光谱数据对农田防护林信息提取精度较高、结果可靠,能够较好地满足防护林监测业务的需求,在森林调查和监测主体业务中具有巨大的应用潜力。

关键词：遥感林草行业防护林监测特征提取应用测试 5米光学02星

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基于变化更新的中东欧国家森林覆盖制图

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林业科学 2024年第5期60卷 116-126页

作者：王春玲史锴源庞勇蒙诗栎北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像... 详细信息

[目的]分析中东欧国家森林资源覆盖状况,了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势,为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像,利用随机森林算法对影像进行分类,应用连续变化检测和分类算法得到森林变化信息并更新初步分类结果,最终获得中东欧国家土地覆盖分类结果。利用欧盟统计局土地利用/覆盖区域框架调查(LUCAS)数据、目视解译数据以及联合国粮农组织统计数据(FAOSTAT)对本研究分类结果进行验证和评估,结合谷歌高分辨率影像对制图结果进行分析。[结果]本研究分类结果利用LUCAS数据和目视解译数据的森林类型用户精度分别为0.930和0.911,生产者精度分别为0.860和0.956,总体精度分别为0.810和0.881,整体上优于GlobeLand30 2020产品(森林类型用户精度分别为0.920和0.900,生产者精度分别为0.690和0.840,总体精度分别为0.700和0.832)。根据研究结果计算出中东欧国家总体森林覆盖率为39.6%,相比GlobeLand30 2020结果(34.4%),与FAOSTAT的森林覆盖率(40.0%)更接近。目视上看,本制图结果在细节刻画上比GlobeLand30 2020产品更丰富,更能准确反映森林分布特征。截至2020年,中东欧国家森林覆盖呈北部、东南地区和西南地区丰富密集,中部分布广泛且相对较少的特点,爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛文尼亚、黑山等国家森林分布茂密,波兰、匈牙利等国家森林分布较为稀少。[结论]针对中东欧国家森林覆盖应用需求,本研究提出基于产品变化更新的森林覆盖制图方法,生产了中东欧国家2020年森林覆盖产品。本研究方法可为大区域森林覆盖制图提供新的借鉴和参考,结果有助于宏观了解中东欧国家森林覆盖状况。

关键词：中东欧国家 Google Earth Engine 森林资源遥感监测

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国家森林资源清查遥感应用主要技术进展

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第1期47卷 1-12页

作者：丁相元陈尔学李增元赵磊刘清旺徐昆鹏中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室

国家森林资源(连续)清查[national (continuous) forest inventory, NFI/NCFI,文中统称NFI]是森林资源监测体系的重要组成部分，可为制定国家林业发展战略和调整林业方针政策提供及时有效的科学依据。遥感在推动NFI技术进步方面发挥了... 详细信息

国家森林资源(连续)清查[national (continuous) forest inventory, NFI/NCFI,文中统称NFI]是森林资源监测体系的重要组成部分，可为制定国家林业发展战略和调整林业方针政策提供及时有效的科学依据。遥感在推动NFI技术进步方面发挥了重要作用，已成为支撑NFI运行不可或缺的技术手段。在将遥感数据作为辅助数据用于提高NFI总体参数估测精度和效率方面，国内外学者已开展了大量估计模型和方法研究，可概括为4类：设计推断法(design-based inference method)、模型辅助法(design-based and model-assisted method)、模型法(model-dependent method)和混合法(design and model hybrid method)。笔者针对这4类估测方法，总结了国内外研究现状，分析了国内相关研究存在的问题，并就未来重点研发方向和内容提出了建议。在设计推断法方面，国内外技术水平没有太大差距；国外开展了大量模型辅助法研究并已应用于NFI业务，但国内相关研究较少，且业务应用仅体现在面积成数估计，今后应加强该方法的应用示范和推广工作。关于模型法在NFI中的应用国外对多源数据协同应用中的不确定性度量方法进行了深入研究；国内对模型法的研究也很多，但对科学评价模型的拟合效果、度量模型估测结果的不确定性等缺乏系统研究，应作为后续研究重点；国外已针对NFI应用开发了3类混合法，国内对第1类混合法研究较少，对第2类混合法的研究还仅局限于用双重回归抽样法估计地类面积，而对第3类汇合法尚未采用“数据同化”思路开展相关应用研究。建议未来加强这3类混合法在国内NFI中的深入研究和应用示范。

关键词：国家森林资源清查遥感应用统计推断设计推断法模型辅助法模型法混合法

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林区机载LiDAR点云的多分辨率层次布料模拟滤波

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遥感信息 2024年第1期39卷 26-34页

作者：蔡尚书庞勇中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由... 详细信息

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由低至高逐层构建参考地形,以快速获取高分辨率参考地形;最后,基于点至参考地形的高差区分地面点和非地面点。利用国际摄影测量和遥感学会提供的数据集和参考方法,评估该方法性能。利用在中国、美国多个代表性林区的点云数据,评估该方法的可推广性。结果表明,该方法的Kappa系数和运行时间是83.72%和34.11 s,精度和效率较经典布料模拟滤波方法提高10.49%和52.17%。相比8种参考方法,该方法能够获得更高精度,并且具有稳定的可推广性。

关键词：机载LiDAR数据林区滤波形态学布料模拟

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基于增强Frost局部滤波及单木距离图重构标记的CHM树冠分割

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第5期47卷 9-18页

作者：张华聪谭新建喻龙华厉月桥陈永富刘仁张怀清中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室中国林业科学研究院亚热带林业实验中心

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型（CHM）进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分... 详细信息

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型（CHM）进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象，以无人机激光雷达数据为数据源，构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题，利用增强Frost局部滤波处理优化CHM,优化结果与不同滤波方法进行了比较分析；然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.1、0.2、0.5及1.0 m分辨率的CHM进行分割与分析；最后确定最佳分辨率的CHM,并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。【结果】采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著，在有效抑制树冠噪音的同时，也能较好地保留图像细节信息。0.2 m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图重构标记分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度（OA）分别为0.96、0.84、0.75;根据树冠分割结果计算单木冠幅，冠幅估测的决定系数R2分别为0.83、0.82、0.71。【结论】基于增强Frost局部滤波及距离图重构标记技术可实现对激光点云CHM的单木分割和树冠估算，能够满足森林调查和监测的基本需求。

关键词：无人机激光点云林冠高度模型(CHM) 增强Frost滤波距离图重构标记树冠分割

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天然林资源保护工程区植被覆盖度遥感估算及变化分析

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北京林业大学学报 2023年第5期45卷 1-13页

作者：余涛庞勇蒙诗栎荚文李海奎孙斌中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】天然林资源保护工程(简称“天保工程”)实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指... 详细信息

【目的】天然林资源保护工程(简称“天保工程”)实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指标,分析天保一期(2000-2010年)、天保二期(2011-2020年)工程实施期间的森林质量变化。【方法】综合年度植被指数合成策略、优化纯植被像元和纯裸土像元值域的动态确定方法,构建改进的像元二分模型,生产天保工程区时间序列的植被覆盖度产品。基于森林资源一类清查郁闭度数据、森林生态系统定位研究网络郁闭度数据、机载高光谱植被覆盖度数据,验证该植被覆盖度产品的精度。在此基础上,分析天保工程林区植被覆盖度的时空变化趋势。【结果】天保一期植被覆盖度均值为0.68,天保二期植被覆盖度均值为0.71,增加了4.41%;工程区植被覆盖度呈现增加趋势的面积占林区总面积的78.22%,而呈减小趋势的面积仅占林区总面积的9.56%。【结论】在中国天保工程森林地区,基于MODIS植被指数产品和改进的像元二分模型生产的植被覆盖度产品的精度高于MODIS产品的精度。自天保工程实施以来,林区植被覆盖度总体上呈现出明显的增加趋势,说明天保工程实施效果显著,森林资源质量持续提升。

关键词：天然林资源保护工程林业遥感植被覆盖度像元二分模型 MODIS

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几种林场总体森林蓄积量密度均值估计方法的比较评价

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北京林业大学学报 2023年第2期45卷 11-23页

作者：丁相元陈尔学赵磊刘清旺范亚雄赵俊鹏徐昆鹏中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机... 详细信息

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DBp、MDps、MAps、HYpl以及MDpls)对总体森林蓄积量密度均值(MSVD)进行估计与对比分析。【结果】(1)DBp、MDps、MAps、HYpl、MDpls5种方法估测的MSVD分别为212.54、202.09、202.38、210.07以及208.96 m3/hm2,精度分别为90.44%、91.54%、91.69%、96.35%和96.45%,方差依次减小。(2)其他4种方法相对于MDpls方法的估计效率(RE)均大于1(REDBp,MDpls=5.39,REMDps,MDpls=3.82,REMAps,MDpls=3.69,REHYpl,MDpls=1.07);HYpl相对于MDpls的RE略大于1,但几倍于其他3种方法(REDBp,HYpl=5.02,REMAps,HYpl=3.43,REMDps,HYpl=3.56)。(3)包含LiDAR数据的HYpl与MDpls方法相对于包含Sentinel-2A数据的MDps与MAps方法均为正效率(REMAps,HYpl=3.43,REMDps,HYpl=3.56,REMDps,MDpls=3.82,REMAps,MDpls=3.69);MDps与MAps方法之间的RE接近1,但MAps的效率微高于MDps(REMDps,MAps=1.04)。【结论】和只利用样地数据的估计方法相比,将遥感数据作为辅助变量建立估测模型,无论是采用对蓄积量不够敏感的林场全覆盖Sentinel-2A多光谱遥感数据,还是采用对蓄积量很敏感的抽样式获取的LiDAR数据,都可有效提高林场总体MSVD的估测精度。涉及遥感数据应用的4种方法,估计精度最高的为MDpls,其次为HYpl,这2种方法都包含了LiDAR遥感抽样观测数据的应用,都是适应于林场总体MSVD估计的年度监测方法。可实现天空地3种观测数据协同应用的MDpls估测精度和相对效率最高,可作为林场森林蓄积量年度监测的首选方法。

关键词：森林资源调查林场/县多源数据总体蓄积量密度均值

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基于MODIS数据的全国林灌草火点时空特征分析

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中南林业科技大学学报 2024年第9期44卷 50-59页

作者：蒋凤覃先林黄水生胡心雨杨馨媛蒙方鑫中国林业科学研究院资源信息研究所、国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】为在空间、时间尺度上对我国全域林灌草火灾发生特征有清晰的认知,进而对森林草原火灾预防决策提供参考。【方法】选用2003—2022年MODIS卫星火点数据产品和土地覆盖数据产品,以全国陆地区域作为研究范围,利用优化的热点分析方... 详细信息

【目的】为在空间、时间尺度上对我国全域林灌草火灾发生特征有清晰的认知,进而对森林草原火灾预防决策提供参考。【方法】选用2003—2022年MODIS卫星火点数据产品和土地覆盖数据产品,以全国陆地区域作为研究范围,利用优化的热点分析方法来分析林灌草火点的空间分布特征;统计分析年际、月度以及我国传统节日林灌草火点的时间分布特征,并采用Mann-Kendall趋势分析法从年际、月度分析林灌草火点的时间变化趋势。【结果】1)林灌草火点的稠密区域主要分布在我国的广东省、云南省、广西壮族自治区和黑龙江省,稀疏区域主要分布在我国的河南省、河北省和山东省。2)属于草的卫星火点数量最多,主要发生在春季和冬季;属于灌丛的火点数量最少,主要发生在夏季。3)卫星火点数量在我国七大传统节日中占比排名前三的是:春节、清明节、劳动节。4)2003—2022年的年际和月度林灌草火点数量呈现波折起伏的走势,在年际变化上,2015年为全国火点数量发生突变年;在月度上,5月是火点数量发生突变的月份。【结论】1)我国南部火点稠密,中东部火点稀疏,且2003—2022年疏密区域未发生明显迁移,因而在实施防火部署时可进行差异化管理。2)春、冬两季草地分布的区域以及阔叶林分布区域在春、夏两季需加强防火管理。

关键词：森林防火 MODIS Mann-Kendall趋势分析优化的热点分析法时空分布规律

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