检索结果-内蒙古大学图书馆

卫星应用 2020年第12期28卷 35-37页

作者：覃先林李增元李凡刘倩胡心雨李晓彤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

根据近两年高分六号(GF-6)卫星在我国及境外的森林草原火灾监测中的应用示范情况,介绍了该卫星数据在烟区监测和火烧迹地提取中取得的成果;火情监测应用示范结果表明:GF-6卫星影像具有反映森林草原等植被燃烧形成的烟区和火烧迹地等信... 详细信息

根据近两年高分六号(GF-6)卫星在我国及境外的森林草原火灾监测中的应用示范情况,介绍了该卫星数据在烟区监测和火烧迹地提取中取得的成果;火情监测应用示范结果表明:GF-6卫星影像具有反映森林草原等植被燃烧形成的烟区和火烧迹地等信息的能力,可有效支撑我国及境外的森林草原火灾的发现、火场态势监测和灾情评估等应用。

关键词：高分六号卫星森林草原火灾卫星遥感火情监测

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基于传感器网络的自然保护区e-Science环境的研究

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数据与计算发展前沿 2009年第4期 53-60+52页

作者：张旭曾宣皓陈艳李迪强中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点开放性实验室中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所

基于自然保护区中的传感器网络,本丈提出了符合SOA体系架构和OGC的SWE规范的e-Science环境系统框架,给出了在e-Science环境下传感器资源的注册、查找、访问以及数据管理的服务流程,定义和分析了各类服务的功能和e-Science环境的相关实... 详细信息

基于自然保护区中的传感器网络,本丈提出了符合SOA体系架构和OGC的SWE规范的e-Science环境系统框架,给出了在e-Science环境下传感器资源的注册、查找、访问以及数据管理的服务流程,定义和分析了各类服务的功能和e-Science环境的相关实现技术。

关键词：自然保护区 e-Science 传感器网络 SOA 网格 SWE

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滇东南喀斯特石漠化地区植被覆盖度时空变化特征研究——以砚山县为例

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林业调查规划 2022年第5期47卷 1-11页

作者：沈明潭谭炳香戚曌于航贺晨瑞于天飞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林业科技信息研究所北京100091

植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和... 详细信息

植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和高度植被覆盖度为主,在空间分布上呈东高西低的特征,在时间变化趋势上,2000—2010年不同等级植被覆盖度由高水平植被覆盖转为低水平植被覆盖,植被严重退化,2010—2020年由低水平植被覆盖转为高水平植被覆盖,植被覆盖显著改善;3个时期的植被覆盖分布在坡度等级上存在明显的线性关系(R 2>0.95),植被覆盖度随坡度的增加呈升高趋势,在海拔梯度上随海拔的上升呈先减少后增加再减少的规律性变化。研究区植被覆盖度受降水与气温的共同影响,但与降水量的相关性更紧密。

关键词：植被覆盖度时空变化特征归一化差值山地植被指数像元二分模型

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基于注意力机制的鸟类声音识别模型——以神农架国家公园为例

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陆地生态系统与保护学报 2024年第3期4卷 39-48页

作者：刘昱坤邓广于新文陈艳郭安琪杨蔡芸李奕阳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】针对传统鸟鸣声识别方法中特征提取不全面等问题,提出一种基于注意力机制的鸟声识别模型,以期提高鸟声识别精度,完善鸟类监测体系。【方法】对ResNet34模型进行卷积核优化,引入注意力机制——CBAM模块,并对CBAM模块结构进行优化... 详细信息

【目的】针对传统鸟鸣声识别方法中特征提取不全面等问题,提出一种基于注意力机制的鸟声识别模型,以期提高鸟声识别精度,完善鸟类监测体系。【方法】对ResNet34模型进行卷积核优化,引入注意力机制——CBAM模块,并对CBAM模块结构进行优化,构建CRNet识别模型。利用xeno-canto网络数据库构建的神农架珍稀鸟类数据集对模型进行验证分析,以实现神农架国家公园鸟类的声音识别。【结果】1)在模型精度方面,所提出的鸟类声音识别模型对鸟类声音识别的准确率可达89%,相比CBAM-ResNet和ResNet34模型,准确率分别提升了2%与9%。模型在大多数类别上的预测效果良好,准确率在85%以上。2)在模型参数方面,CRNet的参数量为5.36 M,计算量为73.33 M,相比ResNet34的参数量降低了约75%,同时计算量相比ResNet34降低了约3%。3)与其它深度学习模型进行了对比,表明CRNet在F1分数、mAP、准确率的结果均优于MelResNet和VGG11。【结论】提出的神农架鸟类声音识别模型具有较高的识别准确率,为神农架国家公园的鸟类保护与监测提供了技术支撑。

关键词：鸟类监测鸟声识别注意力机制

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基于MaxEnt模型的石柱县马尾松毛虫害风险空间分布估测

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陆地生态系统与保护学报 2024年第1期4卷 48-58页

作者：杨馨媛黄水生胡心雨蒋凤蒙方鑫俞琳锋覃先林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】精准掌握重庆市石柱土家族自治县马尾松毛虫害的风险范围,为及时有效地防治虫灾提供有力依据。【方法】选取60个马尾松毛虫分布点的数据,结合该县马尾松区域的地形、气候和人为因子,用MaxEnt模型估测该县的马尾松毛虫害风险。... 详细信息

【目的】精准掌握重庆市石柱土家族自治县马尾松毛虫害的风险范围,为及时有效地防治虫灾提供有力依据。【方法】选取60个马尾松毛虫分布点的数据,结合该县马尾松区域的地形、气候和人为因子,用MaxEnt模型估测该县的马尾松毛虫害风险。通过环境因子的百分比贡献率、置换重要性和环境因子响应曲线,探讨该县马尾松毛虫适宜生境条件。利用该模型的“训练遗漏、预测面积和阈值达到平衡”的阈值和“阈值熵与原始分布熵相等”的阈值对风险区进行风险分级,将该区域的马尾松毛虫害风险等级划分为低风险、中风险和高风险,并通过地理信息系统统计各个风险区的区域面积。通过该模型AUC均值验证估测精度,以及对比该县2022年马尾松毛虫飞防的区域内各风险区面积占比,对风险分级效果进行验证。【结果】1)年均降水量、月均潜在蒸散发量、距居民点距离和海拔为影响该县马尾松毛虫生存的主要环境因子。2)MaxEnt模型的训练和测试的AUC均值分别为0.92与0.87,标准差为0.013,小于0.05,表明模型的结果为优,预测结果的可靠性高,可用于该县马尾松毛虫害风险估测;通过对比2022年石柱县春季马尾松毛虫的飞防区域,面积占比高达99.05%,表明高风险区分布与其实际分布高度一致,分级效果好。3)该县马尾松毛虫害高风险区主要集中于临溪镇、悦崃镇、鱼池镇、河嘴乡和万朝镇等;王场镇、龙沙镇、王家乡、西沱镇、黎场乡、沿溪镇和万朝镇的高风险区面积占各自乡镇马尾松区域面积高达90%以上。【结论】研究表明,石柱县的马尾松毛虫害高风险区主要集中在西部和北部的乡镇,通过对乡镇间与乡镇内高风险区分布的统计分析,更全面地了解了马尾松毛虫的风险区分布,可为马尾松毛虫的针对性防治与监管提供科学依据。

关键词：马尾松毛虫 MaxEnt模型地理信息系统风险分布

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基于GF-6 WFV影像和特征优选的保护区植被分类

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林业科技通讯 2022年第10期 28-33页

作者：胡淑萍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

为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-R... 详细信息

为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-RF法提取保护区植被类型效果最佳,总体精度为84.87%,Kappa系数为0.828。该方法能有效提高保护区植被分类精度,可为生物多样性保护、森林资源监测提供技术支撑。

关键词：遥感分类特征优选随机森林特征提取

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基于RSEI指数的雄安新区生态质量评价

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四川林业科技 2022年第4期43卷 8-16页

作者：马永康姜怡凌成星刘华赵峰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

生态环境是一个地区赖以生存和发展的基础,对雄安新区生态质量监测将会是关系到区域发展的重要内容。本研究基于2013与2019的Landsat8/OLI影像,综合湿度、干度、热度、绿度等指标,通过空间主成分分析方法(Principal Component Analysis,... 详细信息

生态环境是一个地区赖以生存和发展的基础,对雄安新区生态质量监测将会是关系到区域发展的重要内容。本研究基于2013与2019的Landsat8/OLI影像,综合湿度、干度、热度、绿度等指标,通过空间主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)从而达到将四个指标的主要信息集中在少量主成分上,从而构建RSEI(remote sensing ecological index,RSEI)综合指数指标,借助遥感技术手段从空间和时间角度分析雄安新区设立前后生态质量变化与变化原因,并定量讨论不同土地利用类型与RSEI指数之间的联系。结果表明:(1)绿度与湿度对生态质量起积极影响而干度与热度相反,其中干度影响力最大;(2)2013—2019年间雄安新区整体生态质量呈下降趋势;(3)统计变化区域相关情况可知,雄安新区生态质量变化程度较大区域占总面积约10%,整体生态质量变化程度不高;(4)不同土地利用类型RSEI指数取值呈现聚集分布。裸土地、建设用地分布在低值区,水域和植被分布在高值区。雄安新区设立后两年间生态质量呈下降趋势,在今后规划建设中应加大生态环境保护力度,构建科学合理空间布局,以支持雄安新区经济可持续发展,建立绿色智慧新城。

关键词：雄安新区 RSEI指数土地利用生态质量

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中国天然林保护工程区森林覆盖遥感监测

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生态学报 2021年第13期41卷 5080-5092页

作者：庞勇蒙诗栎史锴源余涛王晓慧牛晓栋赵旦刘良云冯敏覃先林王强佃袁勇中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 北京林业大学信息学院北京100083 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院青藏高原研究所北京100101 黑龙江工程学院哈尔滨150008 华中农业大学园艺林学学院武汉430070

天然林资源保护工程(天保工程)自1998年开始实施至2020年底结束,标志着我国林业由以木材生产为主向以生态建设为主进行转变,对天然林资源开展定量监测与评估,有助于全面、及时、科学地评价天保工程对森林资源的保护成效。基于公开发布... 详细信息

天然林资源保护工程(天保工程)自1998年开始实施至2020年底结束,标志着我国林业由以木材生产为主向以生态建设为主进行转变,对天然林资源开展定量监测与评估,有助于全面、及时、科学地评价天保工程对森林资源的保护成效。基于公开发布的土地覆盖产品,利用新的遥感数据合成算法构建了森林类型综合提升方法,生产了一套我国天保工程区的森林覆盖产品,对天保工程区1997年至2020年间的森林覆盖情况开展监测与评估。利用中国森林生态系统定位研究网络数据(CFERN)、森林资源规划设计调查数据和地面调查数据进行精度检验,森林类型的分类精度优于90%。分析结果显示,自天保工程实施以来,工程区的森林覆盖度总体呈恢复性增长趋势,森林覆盖从1997年的30.15%增长到2020年的31.74%,净增长1.59%,其中,长江上游地区森林增长量最高,占全工程区森林增长面积的50.97%。研究结果表明我国天保工程区内森林资源得到有效保护和恢复,天保工程实施效果显著。

关键词：天保工程森林资源分布森林覆盖产品遥感监测

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森林资源数据共享中数据分类编码与加工整合技术研究

森林资源数据共享中数据分类编码与加工整合技术研究

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中国作物学会2007年学术年会

作者：张会儒李春明中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点实验室北京 100091

基于森林资源信息共享的需求,提出了森林资源信息分类和编码及数据加工整合的方法;采用混合分类法将森林资源信息分为5个基本类别和16个大类,在此基础上进一步分成12个实体类,森林资源信息的编码包括信息实体分类编码、实体码和实体特... 详细信息

基于森林资源信息共享的需求,提出了森林资源信息分类和编码及数据加工整合的方法;采用混合分类法将森林资源信息分为5个基本类别和16个大类,在此基础上进一步分成12个实体类,森林资源信息的编码包括信息实体分类编码、实体码和实体特征编码三部分;参照国家标准并结合本分类方法对森林资源空间数据的实体特征编码进行了扩充;在数据加工整合方法方面,重点探讨了数据库结构设计、质量检查等方面的问题;最后对进一步加强我国森林资源数据的加工整合及共享提出了建议。

关键词：森林资源数据数据分类数据编码数据加工整合信息共享

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基于传感器网络的自然保护区e-Science环境的研究

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科研信息化技术与应用 2009年第4期 53-60,52页

作者：张旭曾宣皓陈艳李迪强中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业局林业遥感与信息技术重点开放性实验室北京100091 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所北京100091

关键词：自然保护区 e-Science 传感器网络 SOA 网格 SWE

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