检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2022年第18期59卷 426-436页

作者：马永康刘华凌成星赵峰姜怡张雨桐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

针对无人机影像中红树林单木目标较小且分布密集,对其检测时自动化程度不高、效率低等问题,基于深度学习方法提出了一种红树林单木目标检测模型(YOLOv5-ECA),以实现对无人机影像中红树林单木快速、精确的自动识别和定位。首先利用开源软... 详细信息

针对无人机影像中红树林单木目标较小且分布密集,对其检测时自动化程度不高、效率低等问题,基于深度学习方法提出了一种红树林单木目标检测模型(YOLOv5-ECA),以实现对无人机影像中红树林单木快速、精确的自动识别和定位。首先利用开源软件LabelImg在选取的无人机影像上依次标注目标树,构建红树林单木数据集;其次选择YOLOv5为基础目标检测模型,依据目标分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进;使用有效通道注意力(ECA)机制对CSPDarknet53骨干网络进行改进,避免降维的同时增强特征表达能力,并在SPP模块引入SoftPool改进池化操作,保留更多细节特征信息;最后利用ACON自适应激活函数自适应地决定是否激活神经元。结果表明:使用已构建的数据集对改进前后的网络进行训练,在测试集上对比准确率、召回率、平均精准度的均值(mAP)@0.5等参数,各模型略有差异但均趋于收敛;所提YOLOv5-ECA的平均检测精度较YOLOv5提高了3.2个百分点,较YOLOv4提升了5.19个百分点,同时训练损失也更低,能够快速、精准且自动化地检测红树林单木目标,较好地提升了对红树林单木的识别和定位能力。

关键词：红树林单木无人机影像深度学习目标检测 YOLOv5-ECA

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基于YOLOv5的红外相机野生动物图像识别

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激光与光电子学进展 2022年第12期59卷 372-380页

作者：杨铭伦张旭郭颖于新文侯亚男高家军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

为在红外相机等资源受限平台上实时、准确地实现海量野生动物图像自动识别,改善野生动物监测过程中数据传输负载重、时效性低等问题,基于YOLOv5模型,利用5类物种的红外相机图像构建数据集,对YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种网... 详细信息

为在红外相机等资源受限平台上实时、准确地实现海量野生动物图像自动识别,改善野生动物监测过程中数据传输负载重、时效性低等问题,基于YOLOv5模型,利用5类物种的红外相机图像构建数据集,对YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种网络结构进行训练。通过对比不同网络结构的精度、检测速度、体积,明确最优网络结构;同时分析模型在复杂背景信息干扰下的识别效果,评价YOLOv5在真实野外场景的适用性;并通过与其他同类算法的比较,明确YOLOv5用于野生动物识别的优势。实验结果表明:四种网络结构的识别精度均较高,F1-score和平均精度(mAP)均在90%以上,其中YOLOv5m的综合性能最好;YOLOv5在多种复杂背景信息干扰下识别效果仍较好,能够很好地适应真实野外场景;与其他算法相比,YOLOv5同时具有精度高、鲁棒性强、资源占用低等优势。YOLOv5是一种轻量化的模型且性能优越,为在资源受限的平台上进行野生动物实时识别提供了新的契机。

关键词：机器视觉野生动物目标检测 YOLOv5 图像识别深度学习

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基于机载LiDAR数据的崇礼冬奥核心区单木分割算法适宜性分析

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林业科学 2022年第10期58卷 121-130页

作者：谢栋博刘清旺雷雅凯于航杨旭平符利勇中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 河南农业大学风景园林与艺术学院郑州450002 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 中国林业科学研究院北京100091

【目的】探究3种基于机载LiDAR数据的单木分割算法获取冬奥核心区新造林油松和中龄林华北落叶松单木信息的适宜性,分析3种算法的单木分割精度和单木树高信息估算精度,探索冬奥核心区最优单木分割方法,为掌握冬奥核心区森林结构信息和制... 详细信息

【目的】探究3种基于机载LiDAR数据的单木分割算法获取冬奥核心区新造林油松和中龄林华北落叶松单木信息的适宜性,分析3种算法的单木分割精度和单木树高信息估算精度,探索冬奥核心区最优单木分割方法,为掌握冬奥核心区森林结构信息和制定森林经营管理措施提供技术支持。【方法】利用冬奥核心区典型样地机载LiDAR数据,应用基于点云的距离判别聚类法、分水岭分割算法和双正切角树冠识别算法,结合地面调查数据、正射影像与人工目视解译,采用树冠探测率(r)、准确率(p)和总体精度(F)3个评价指标分析算法的单木分割精度;单木配准后,分析外业实测树高与机载LiDAR估算树高之间的相关性,综合评估3种算法获取冬奥核心区单木信息的适宜性。【结果】1) 3种单木分割算法在新造林油松中总体精度很高(F=0.90~0.93),在中龄林华北落叶松中总体精度较高(F=0.72~0.75);2)对于新造林油松,基于点云的距离判别聚类法总体精度最高(F=0.93),优于分水岭分割算法(F=0.90)和双正切角树冠识别算法(F=0.90);对于中龄林华北落叶松,双正切角树冠识别算法总体精度最高(F=0.75),优于基于点云的距离判别聚类法(F=0.72)和分水岭分割算法(F=0.70);3)外业实测树高与机载LiDAR估算树高之间的相关性分析表明,基于点云的距离判别聚类法在新造林油松中提取的单木树高相关性最优,双正切角树冠识别算法在中龄林华北落叶松中提取的单木树高相关性最优。【结论】通过对冬奥核心区不同类型林地的机载LiDAR数据进行单木分割,体现出基于点云的距离判别聚类法、分水岭分割算法和双正切角树冠识别算法的适宜性,在新造林油松中,基于点云的距离判别聚类法适宜性表现最优;在中龄林华北落叶松中,双正切角树冠识别算法适宜性表现最优。

关键词：激光LiDAR 单木分割冬奥分水岭分割算法树冠识别

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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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超体素约简和谱聚类结合的机载LiDAR点云单木分割

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遥感学报 2022年第8期26卷 1650-1661页

作者：王伟伟庞勇杜黎明张钟军梁晓军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 北京师范大学人工智能学院北京100875

为提高机载LiDAR点云数据的单木分割精度和效率,本文提出了一种基于Nyström的谱聚类算法。该算法基于谱聚类方法,同时引入了mean shift体素化和Nyström方法,在保持谱聚类算法优越表现的同时,大幅降低了谱聚类算法的空间和时... 详细信息

为提高机载LiDAR点云数据的单木分割精度和效率,本文提出了一种基于Nyström的谱聚类算法。该算法基于谱聚类方法,同时引入了mean shift体素化和Nyström方法,在保持谱聚类算法优越表现的同时,大幅降低了谱聚类算法的空间和时间复杂度。首先,用mean shift方法将点云数据转换到体素空间以合理压缩数据量,使用带有体素权重的高斯相似度函数在体素空间中构造相似图。然后,使用Nyström方法计算相似度矩阵的近似特征向量和特征值。接下来,使用K-means方法在特征空间中进行聚类,并将结果映射回原始点集以获得单木的聚类点。最后,直接从单木聚类中获取单木参数。在黑龙江省孟家岗林场的实验结果表明:本算法有效改进了谱聚类算法,以牺牲5%的分割精度为代价将分割效率提升了约96倍;与K-means方法相比,本算法在分割精度和计算效率方面均表现更优;从分割结果中提取的树高参数具有较高的精度,R2和RMSE值分别为0.86和1.62 m。本文提出的基于Nyström的谱聚类算法是一种有效的机载LiDAR点云分割方法,可以用来进行单木点云分割和单木因子提取。

关键词：遥感机载激光雷达点云单木分割谱聚类 Nyström 方法体素化

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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 中国林业科学研究院亚热带林业实验中心江西新余336600

【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... 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1.0m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。0.2m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R^(2)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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2000—2020年中国荒漠化潜在发生范围区林草覆被时空变化特征

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地理学报 2022年第11期77卷 2803-2816页

作者：李长龙王燕高志海孙斌广州商学院信息技术与工程学院广州511363 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 山东省国土空间数据和遥感技术研究院济南250002

干旱地区林草植被生长动态变化是研究荒漠化形成发展和演变过程的重要依据。本文基于改进方向性像元二分模型构建的2000—2020年中国荒漠化潜在发生范围区(PEDC)年植被覆盖度数据集,采用Sen+Mann-Kendall时间序列趋势变化检测方法,分析... 详细信息

干旱地区林草植被生长动态变化是研究荒漠化形成发展和演变过程的重要依据。本文基于改进方向性像元二分模型构建的2000—2020年中国荒漠化潜在发生范围区(PEDC)年植被覆盖度数据集,采用Sen+Mann-Kendall时间序列趋势变化检测方法,分析了2000—2020年PEDC,特别是林草覆盖区的植被生长状况时空变化特征。研究结果表明:①2000—2020年,PEDC平均植被覆盖度为0.284,改进的植被覆盖度估算结果能够较好地反映研究区植被覆盖状况,估算精度为86.98%。PEDC植被生长状况不断趋好,其中干旱区表现最为突出,显著增加区域达到了48%,而亚湿润干旱区平均增长量最大为0.1。②林草生态恢复工程措施效果显著,但植被恢复是个长期缓慢的过程,特别是林草面积的恢复。2000—2010年林草面积增加较少(0.002%);2010—2020年增加较多(0.371%)。③2000—2020年PEDC林地植被改善最明显,草地则较为稳定,植被覆盖度显著性增加区域分别为76.4%和71.8%。其中林地植被覆盖度在亚湿润干旱区增长量最大为0.15,而整个研究区草地增长了0.06。本文更深入地掌握PEDC林草覆盖区长时间序列植被生长状况,为进一步制定和实施各项生态工程提供重要信息参考。

关键词：中国荒漠化潜在发生范围区(PEDC) 方向性像元二分模型植被覆盖度林草覆盖区

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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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基于3-PG模型的长白落叶松生物量生长预测

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林业科学 2021年第3期57卷 67-78页

作者：夏晓运庞勇黄庆丰吴荣陈东升白羽安徽农业大学林学与园林学院合肥230036 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 西南林业大学林学院昆明650224 中国林业科学研究院林业研究所北京100091

【目的】基于3-PG模型预测长白落叶松生物量生长变化,为长白落叶松林分生长规律研究提供依据。【方法】以5块长白落叶松密度试验林连续28年监测数据和24块长白落叶松固定样地3期调查数据为基础,结合各组分(叶、干和根)生物量计算公式,... 详细信息

【目的】基于3-PG模型预测长白落叶松生物量生长变化,为长白落叶松林分生长规律研究提供依据。【方法】以5块长白落叶松密度试验林连续28年监测数据和24块长白落叶松固定样地3期调查数据为基础,结合各组分(叶、干和根)生物量计算公式,获得每块样地不同调查时间的密度、胸径、蓄积和各组分生物量。根据密度试验林数据校正模型生理参数,结合立地参数和气象参数,通过参数率定、迭代拟合与敏感性分析方法确定长白落叶松3-PG模型的生理参数。采用决定系数(R^(2))、平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)评价模型预测能力。选取冠层量子效率(alpha)和初级生物量分配到根的最小值(pRn)进行敏感性分析,并预测肥力等级(FR)为0.2、0.4和0.6时长白落叶松生物量生长变化趋势。【结果】1)3-PG模型预测值与实测值之间R^(2)在0.77以上;除叶干生物量比为25.6%外,其他各指标的MRE绝对值均在10.97%以内,预测结果较可靠;2)alpha和pRn具有较高敏感性,是模型的关键参数;3)模型预测不同FR下的长白落叶松生物量变化符合树木生长机理过程,且各组分生物量随FR增加而增加。【结论】基于地面数据的参数率定后,3-PG模型能够很好模拟长白落叶松生物量生长变化,可作为一种有效的森林经营预测工具。对于长白落叶松3-PG模型,冠层量子效率(alpha)和初级生物量分配到根的最小值(pRn)是影响预测结果的关键参数。

关键词：长白落叶松 3-PG模型敏感性分析生物量

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崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林结构特征与优化模拟

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林业科学 2022年第10期58卷 79-88页

作者：张晓红周超凡张状冯林艳王利华符利勇谭炳香中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 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 河北省张家口市崇礼区林业和草原局张家口075000

【目的】以崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林为研究对象,开展林分结构特征分析和空间结构优化模拟研究,为制定华北落叶松人工林结构调控措施提供科学依据。【方法】设置3块面积0.09 hm2(30 m×30 m)标准地,基于标准地调查数据分析林... 详细信息

【目的】以崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林为研究对象,开展林分结构特征分析和空间结构优化模拟研究,为制定华北落叶松人工林结构调控措施提供科学依据。【方法】设置3块面积0.09 hm2(30 m×30 m)标准地,基于标准地调查数据分析林分结构特征,以空间结构最优为目标,采用乘除法对角尺度W、混交度M、密集度C、交角竞争指数UaCI和林层指数S共5个林分空间结构指标进行多目标规划,构建林分空间结构优化模型,对比模拟采伐前后林分空间结构的变化。【结果】3块标准地华北落叶松断面积比例达70%以上,白桦为伴生种,径阶分布在6~26 cm之间,均呈近似正态分布,树高分布呈非对称型单峰山状,且峰值均出现在14 m树高级。林分平均角尺度W、混交度M、密集度C、交角竞争指数UaCI和林层指数S分别为0.460、0.106、0.918、0.297和0.363,处于林木均匀分布、低度树种混交、高度树冠竞争和垂直结构分化较差的状态。模拟采伐后采伐强度均低于20%,林分空间结构目标函数值提升13.62%。在M、S分别提高21.17%和15.23%的同时,C、UaCI分别下降10.22%和5.19%。【结论】研究区华北落叶松人工林结构简单、树种单一,林木分化程度较弱,树冠竞争明显,整体表现出同龄纯林的特征。模拟采伐后林分树种隔离程度和林层分化提高,林分光照竞争压力得以缓解,采伐能够最大限度地优化林分空间结构,构建的空间结构优化模型可为华北落叶松人工林抚育间伐提供可行的方法参考。

关键词：空间结构优化模型华北落叶松人工林冬奥核心区采伐

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