检索结果-内蒙古大学图书馆

全国农业遥感与信息技术应用研讨会

作者：白黎娜王玮瑜田昕卢颖杨永恬中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局重点实验室林业遥感与信息技术实验室北京 100091

ENVISAT ASAR数据在水稻识别和制图中应用研究比较深入，但对该数据用于小麦识别和制图的技术方法的研究还比较缺乏。本文以北京市通州区为试验区，研究了利用多时相ENVISATASAR数据进行冬小麦识别的技术方法。应用GPS实测定位和基于高... 详细信息

ENVISAT ASAR数据在水稻识别和制图中应用研究比较深入，但对该数据用于小麦识别和制图的技术方法的研究还比较缺乏。本文以北京市通州区为试验区，研究了利用多时相ENVISATASAR数据进行冬小麦识别的技术方法。应用GPS实测定位和基于高分辨率World View-1影像解译等手段获取分类精度检验数据，结果表明多时相ASAR.数据可用于我国北方冬小麦的识别，对小麦-非小麦两类型的识别总精度为82.64％。

关键词： ENVISAT ASAR 冬小麦多时相滤波分类识别

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中国北方典型人工林中433 MHz信道LoRa信号的传播特性分析

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林业科技通讯 2022年第11期 18-21页

作者：李凡于新文杨彦臣蒋娴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

人工林无线传感器网络可以实时获取林分的生长与环境信息,为人工林的经营决策提供数据支持。LoRa由于其低功耗、距离远等特点在人工林无线传感器网络中有着广阔的应用前景,本研究选取了内蒙古赤峰旺业甸林场人工林3种不同环境和不同天... 详细信息

人工林无线传感器网络可以实时获取林分的生长与环境信息,为人工林的经营决策提供数据支持。LoRa由于其低功耗、距离远等特点在人工林无线传感器网络中有着广阔的应用前景,本研究选取了内蒙古赤峰旺业甸林场人工林3种不同环境和不同天线高度,测试了433 MHz信道LoRa信号在北方典型人工林的传播特性,然后对其中的一组数据进行了拟合,并使用另一组数据对模型的精度进行了验证,为今后北方典型人工林无线节点布置与组网提供依据。

关键词：北方人工林无线传感器网络 LoRa 433 MHz 信号传播

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不同经营模式对天然常绿阔叶林乔木层组成和物种多样性的影响

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温州农业科技 2014年第3期 14-19页

作者：戎建涛梁文杰曾庆伟刁军温州科技职业学院浙江温州325006 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 国家林业局华东调查规划设计院浙江杭州310019

以我国南方天然常绿阔叶林为研究对象，分析无干扰、传统择伐经营、近自然经营3种经营模式对其林分乔木层结构及物种多样性的影响。研究结果表明：无干扰经营乔木层优势树种重要值仍占据主要地位，但不同优势树种重要值有轻微上下波动... 详细信息

以我国南方天然常绿阔叶林为研究对象，分析无干扰、传统择伐经营、近自然经营3种经营模式对其林分乔木层结构及物种多样性的影响。研究结果表明：无干扰经营乔木层优势树种重要值仍占据主要地位，但不同优势树种重要值有轻微上下波动，乔木层物种多样性有上升趋势；传统择伐经营对林分结构有一定影响，一些优势树种的地位被削弱，而另一些树种优势地位得到提升，物种多样性呈下降趋势，不利于林分物种多样性的保持；近自然经营能够保持林分结构的完整性，有利于目的树种获得充分的生长空间和物种多样性的保持与恢复。

关键词：天然常绿阔叶林近自然经营重要值物种多样性

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基于光谱反射率的塞威氏苹果虫害等级定量化测评

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江苏农业学报 2019年第4期35卷 798-803页

作者：罗青青黄铁成陈蜀江陈孟禹贾翔朱选来风兵武红敢赵文霞李春蕾姚艳霞新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆维吾尔自治区乌鲁木齐830054 乌鲁木齐空间遥感应用研究所新疆维吾尔自治区乌鲁木齐830054 北京林业大学精准林业重点实验室北京100083 苏州科技大学外国语学院江苏苏州215000 莫纳什大学墨尔本3800 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业局森林保护学重点实验室中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所北京100091

利用光谱技术分析了小吉丁虫危害不同等级的塞威氏苹果的反射光谱特征,并用光谱数据针对塞威氏苹果树的虫害进行定量化分析。用新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州巩留县野果林实测60条不同虫害等级的塞威氏苹果高光谱数据,分析健康、轻... 详细信息

利用光谱技术分析了小吉丁虫危害不同等级的塞威氏苹果的反射光谱特征,并用光谱数据针对塞威氏苹果树的虫害进行定量化分析。用新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州巩留县野果林实测60条不同虫害等级的塞威氏苹果高光谱数据,分析健康、轻度、中度、重度4个虫害等级光谱反射率及一阶微分光谱特征,建立了红边参数,并在6个检验参数的基础上,构建了虫害等级的检测模型,并用验证组数据对模型进行精度检验。结果表明:(1)健康状态下的塞威氏苹果光谱反射率较受虫害塞威氏苹果光谱反射率高,受害程度越严重,反射率越低。(2)受虫害塞威氏苹果光谱特征表现为“绿峰”红移;“红边位置”蓝移,尤其是受重度虫害的极为明显;近红外反射峰向短波方向移动。(3)红边比值植被指数(RERVI)、红遍斜率(RES)、红边差值植被指数(REDVI)、红边面积(REA)这4个参数与虫害等级呈极显著相关关系,红边归一化植被指数(RENDVI)及红边位置(REP)与虫害等级相关性不强。(4)以RERVI、RES、REDVI、REA这4个参数为自变量构成的多元回归模型的检测精度与准确度均为0.7以上。因此,通过相关参数及模型可以有效检测小吉丁虫害等级。

关键词：小吉丁虫虫害等级塞威氏苹果反射率光谱定量化测评

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2000~2020年锡林郭勒草原植被覆盖时空动态变化及影响因素分析

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中国草地学报 2024年第11期46卷 11-22页

作者：孙斌王燕郭晔吴家敏李长龙黄海广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山东济南250002 国家林业和草原局发展研究中心北京100714 云南师范大学地理学部云南昆明650050 广州商学院广东广州511363 内蒙古自治区林业科学研究院内蒙古呼和浩特010013

锡林郭勒盟生态地位十分重要,因此定量分析其植被覆盖度时空分布变化特征及驱动因素具有重要意义。本研究首先针对草原植被结构特征,基于优化的多角度像元二分模型构建了锡林郭勒草原2000~2020年植被覆盖度数据集,然后分析了覆盖度的时... 详细信息

锡林郭勒盟生态地位十分重要,因此定量分析其植被覆盖度时空分布变化特征及驱动因素具有重要意义。本研究首先针对草原植被结构特征,基于优化的多角度像元二分模型构建了锡林郭勒草原2000~2020年植被覆盖度数据集,然后分析了覆盖度的时空变化特征,最后利用地理探测器研究了植被覆盖度变化的影响因素。结果表明:(1)2000~2020年锡林郭勒草原植被覆盖度呈“东高西低”的分布格局,不同生态功能区覆盖度差异较大,覆盖度主要集中在0.2~0.6;不同生态亚区植被覆盖度变化趋势基本一致,呈现波动增长趋势。(2)锡林郭勒草原不同生态功能区植被覆盖度变化差异明显,整体呈上升趋势,显著上升区为11.99%,主要分布在大兴安岭南部落森林草原生态亚区南部,锡林郭勒典型草原生态亚区北部和西部,阴山山地落叶灌丛-草原生态亚区的东部和内蒙古高原荒漠草原生态亚区中部和东南部;14.21%的像元覆盖度显著下降,集中分布在大兴安岭南部落森林草原生态亚区北部、锡林郭勒典型草原生态亚区中部条带状区域和南部以及坝上高原草原与农业生态亚区,需要重点关注。(3)湿润程度是锡林郭勒草原植被覆盖度变化的主要驱动因素,降水的影响力次之,两者与覆盖度均为正相关关系,且湿润指数对中等覆盖度区域影响力较大;气温对覆盖度的驱动力最小,两者为负相关关系。该研究期望为锡林郭勒草原生态保护与合理利用提供科学支撑。

关键词：多角度像元二分模型地理探测器生态功能区气候驱动锡林郭勒盟

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多源森林资源空间数据集成技术与应用研究

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自然保护地 2021年第2期1卷 75-81页

作者：侯瑞霞张乃静肖云丹纪平中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原科学数据中心北京100091 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

森林资源空间数据是开展林业基础科学研究的主要空间信息,丰富的、多源的、多时间尺度的空间数据能够全面展现森林资源和生态的变化状况,也是开展空间分析的基础。不同调查手段获取的森林资源空间数据包含不同的空间特质,以不同来源的... 详细信息

森林资源空间数据是开展林业基础科学研究的主要空间信息,丰富的、多源的、多时间尺度的空间数据能够全面展现森林资源和生态的变化状况,也是开展空间分析的基础。不同调查手段获取的森林资源空间数据包含不同的空间特质,以不同来源的森林资源空间数据为例,分析其内在特质及差异性表现形式,揭示森林中包含的各种因素之间的空间交互关系和内在变化规律。同时,本文通过森林资源空间数据的关联性分析,实现多源性森林资源空间数据的统一表达,为林业资源空间语义检索与共享服务提供空间信息支撑。

关键词：空间数据空间数据集成关联性分析森林资源

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林草科学数据安全管理与防护

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农业大数据学报 2024年第3期6卷 392-399页

作者：张乃静纪平肖云丹中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原科学数据中心北京100091 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

随着科技的飞速进步,林草学科领域的研究日益倚重于大数据和尖端信息技术。这一趋势也带来了大量敏感且至关重要的科学数据,从而凸显了数据安全管理的重要性。本文首先概述了林草科学数据管理体系的五大核心组成部分:安全制度保障体系... 详细信息

随着科技的飞速进步,林草学科领域的研究日益倚重于大数据和尖端信息技术。这一趋势也带来了大量敏感且至关重要的科学数据,从而凸显了数据安全管理的重要性。本文首先概述了林草科学数据管理体系的五大核心组成部分:安全制度保障体系、安全组织保障体系、安全技术保障体系、安全运维保障体系和安全基础设施保障体系。这些体系共同构成了林草科学数据管理的坚实基础。其次进一步探究了基于分类分级的林草科学数据管理方案,并重点强调了数据安全防护体系的重要性。对不同类别的数据设定不同的管理级别,不仅可以促进数据的有序流通,还能确保数据在共享过程中的安全性和可靠性。这种精细化的管理方式,旨在保护数据安全的同时,实现数据的最大价值。最后详细列举了林草科学数据安全的防护措施,为林草科学数据的稳定增长与共享提供了坚实保障。

关键词：林草科学数据数据管理数据安全分类分级网络安全

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结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

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西南林业大学学报（自然科学） 2022年第1期42卷 133-141页

作者：王娟张超陈巧李华玉彭希白明雄徐志扬刘浩栋陈永富西南林业大学林学院云南昆明650233 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 四川农业大学林学院四川成都611130 国家林业和草原局华东调查规划设计院浙江杭州310019

以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构... 详细信息

以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明:不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%~95.08%和78.57%~88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R2分别为0.859 1和0.736 7,RMSE分别为2.49 m^(2)和3.29 m^(2);提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R;分别为0.830 6和0.724 6,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机Li D-AR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。

关键词：无人机高分影像激光雷达树冠信息面向对象分水岭分割

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基于无人机可见光和LiDAR数据的单木树种识别

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西南林业大学学报（自然科学） 2021年第5期41卷 105-113页

作者：李华玉张超陈巧王娟彭希徐志扬刘浩栋白明雄陈永富西南林业大学林学院云南昆明650233 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 四川农业大学林学院四川成都611130 国家林业和草原局华东调查规划设计院浙江杭州310019

以亚热带林业实验中心年珠实验林场为研究区,以无人机可见光和LiDAR数据为数据源进行树种识别。基于CHM和可见光数据进行单木分割,对可见光数据和LiDAR数据进行特征提取,构建多特征集合;基于单木对象选择随机森林和支持向量机2种分类器... 详细信息

以亚热带林业实验中心年珠实验林场为研究区,以无人机可见光和LiDAR数据为数据源进行树种识别。基于CHM和可见光数据进行单木分割,对可见光数据和LiDAR数据进行特征提取,构建多特征集合;基于单木对象选择随机森林和支持向量机2种分类器进行分类识别,并利用混淆矩阵对不同数据源不同特征组合的12种方案进行精度评价,比较不同特征组合和分类器对树种分类精度的影响。结果表明:将基于CHM分割和多尺度分割结合的单木分割效果较好,满足单木树种识别需求。支持向量机的精度高于随机森林分类器,经过随机森林特征筛选之后精度优于未进行特征筛选的结果,总体平均精度提高1.45%,可见光和LiDAR数据结合较仅使用单一数据源平均精度提高了6.01%。特征筛选能减少维度灾难,有效难避免过多特征造成的冗余现象,进一步提高分类器的性能和效率。相对于随机森林分类器,支持向量机在对于多维的样本集以及训练样本有限的情况下,能够表现出更好的性能。多源数据结合能将不同数据源优势有效结合,提高分类精度。

关键词：无人机单木分割特征筛选随机森林支持向量机

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基于AATSR数据的东北林火识别方法研究

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遥感技术与应用 2007年第4期22卷 479-484页

作者：覃先林张子辉李增元易浩若中国林业科学研究院资源信息研究所林业部重点开放性实验室-林业遥感与信息技术实验室北京100091 国家林业局森林防火预警监测信息中心北京100714

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。遥感(Remote Sensing,简称RS)、地理信息系统(Geography Information System,简称GIS)、... 详细信息

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。遥感(Remote Sensing,简称RS)、地理信息系统(Geography Information System,简称GIS)、网络等现代高新信息技术的出现和发展,为人类研究防灾减灾的工作提供了更为方便的条件。在对AATSR(全称为Advanced AlongTrack Scanning Radiometer)数据相关波段分析和背景信息集成的基础上,在东北林区开展了利用AATSR数据识别森林火灾的方法研究。同时,对分别由AATSR和MODIS(全称为Moderate Resolution Image Spectroradiometer)数据获得的东北林区火灾监测结果进行了对比验证。

关键词：森林火灾遥感 AATSR MODIS

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