检索结果-内蒙古大学图书馆

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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国家级森林火险等级预报方法研究

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遥感技术与应用 2008年第5期23卷 500-504,I0002页

对国家级森林火险等级的定量化预报方法进行了探讨,即:利用MODIS数据反演获得可燃物状态指数;将通过网络获得的全国气象数据和建立的可燃物类型分布、森林火险区划等基础数据库,在ArcGIS平台上数量化后计算背景综合指数,由这两者计算获... 详细信息

对国家级森林火险等级的定量化预报方法进行了探讨,即:利用MODIS数据反演获得可燃物状态指数;将通过网络获得的全国气象数据和建立的可燃物类型分布、森林火险区划等基础数据库,在ArcGIS平台上数量化后计算背景综合指数,由这两者计算获得火险指数,以火险指数为国家级森林火险等级预报的量化指标,并利用它进行全国森林火险等级的分级,从而实现了全国森林火险等级从定性描述到定量估测。同时,以近几年我国发生的重特大森林火灾为例,对该方法进行了验证。实验表明:该方法可较好地对国家级森林火险等级进行定量化预报。

关键词：森林火险指数森林火险预报 MODIS GIS技术

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联合Sentinel-1和Sentinel-2数据反演森林蓄积量

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四川林业科技 2022年第2期43卷 71-80页

作者：张雨田许晓东石军南刘洋蔡耀通林辉石灵杰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 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不... 详细信息

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不同特征组合分别建立支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)、k最近邻(k-NearestNeighbor,kNN)、多层感知器(Multi-Layer Neural Network,MLP)及多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)4种蓄积量反演模型,并对模型结果进行精度验证与比较。结果表明:(1)与单一数据源相比,联合Sentinel-1与Sentinel-2数据有助于提高森林蓄积量反演精度(油松蓄积量反演R2提高0.08,RMSE提高10.28 m^(3)·hm^(-2);落叶松蓄积量反演R2提高0.05,RMSE提高4.51 m^(3)·hm^(-2));(2)与MLP和MLR模型相比,SVR与kNN模型的蓄积量反演效果较好。其中,SVR模型在油松蓄积量反演效果最佳(R2=0.84,RMSE=44.58 m^(3)·hm^(-2));kNN模型在落叶松蓄积量反演精度最高(R2=0.74,RMSE=41.41 m^(3)·hm^(-2))。联合Sentinel-1与Sentinel-2多源数据的机器学习方法可获得较高的蓄积量反演精度,可期为区域尺度森林蓄积量遥感反演提供理论支持与可行方案。

关键词：森林蓄积量多源遥感数据机器学习估测模型旺业甸林场

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热带常绿阔叶林冠层光合作用光响应特征

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陆地生态系统与保护学报 2024年第2期4卷 24-31页

作者：牛晓栋庞勇徐海龙余涛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 云南大学国际河流与生态安全研究院昆明650500

【目的】研究云南省典型热带常绿阔叶林的冠层光合作用光响应特征,为理解森林碳汇时空变化特征提供科学依据。【方法】基于云南省景洪市普文热带常绿阔叶林通量塔从2023年3月至2024年2月的观测数据,利用Michaelis-Menten方程,以1个月为... 详细信息

【目的】研究云南省典型热带常绿阔叶林的冠层光合作用光响应特征,为理解森林碳汇时空变化特征提供科学依据。【方法】基于云南省景洪市普文热带常绿阔叶林通量塔从2023年3月至2024年2月的观测数据,利用Michaelis-Menten方程,以1个月为时间窗口,拟合生态系统光合作用的3个光响应特征参数(以下简称“光合参数”),并与相应时间尺度的环境因子平均值进行相关分析。【结果】热带常绿阔叶林的表观初始光能利用效率(apparent initial light use efficiency,ɑ)和生态系统暗呼吸速率(dark ecosystem respiration,R_(d))有相似的季节变异特征,均在10月份达到最大值,2月份为最小值;最大光合速率(maximum photosynthesis rate,P_(max))在3至5月较低,其余月份变化不明显。与ɑ、R_(d)和P_(max)的季节变异相关性最大的环境因子分别是风速、空气相对湿度和饱和水汽压差,冠层导度也对Rd和Pmax的季节变异有一定影响。【结论】热带常绿阔叶林的3个冠层光合参数有明显的季节变异特征,风速和水分条件相比光合有效辐射和空气温度对光合参数的季节变异有更大影响。

关键词：天然林光合参数涡度相关饱和水汽压差云南

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森林碳汇监测技术发展现状与展望

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林草政策研究 2024年第3期4卷 11-21页

作者：王林龙张会华刘洋沙浩辰乐林暄于红妍赵宝伟冯峻极中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 中国林业科学研究院林业科技信息研究所北京100091 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 祁连山国家公园青海服务保障中心西宁810099

在实现“双碳”目标背景下,森林碳汇监测技术成为研究热点。文中总结了国内外森林碳汇监测体系建设、监测方法及技术应用方面的现状,并在此基础上从技术创新层面及政策支持层面提出进一步推动森林碳汇监测技术快速发展的相关建议:(1)构... 详细信息

在实现“双碳”目标背景下,森林碳汇监测技术成为研究热点。文中总结了国内外森林碳汇监测体系建设、监测方法及技术应用方面的现状,并在此基础上从技术创新层面及政策支持层面提出进一步推动森林碳汇监测技术快速发展的相关建议:(1)构建森林碳汇云计算平台,形成生成式预训练大模型,开发多模态数据智能挖掘算法,搭建森林碳汇智能监测数字孪生平台;(2)加强政策支持与法规建设,推动跨部门协同与国际合作,强化监测成果的应用与转化的政策支持方向。

关键词：森林碳汇监测技术监测体系监测方法

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西藏灌木林结构特征研究

西藏灌木林结构特征研究

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第十届中国西部科技进步与经济社会发展专家论坛

作者：黄清麟张超朱雪林张晓红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 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 西南林学院云南昆明650224 西藏自治区林业调查规划研究院西藏拉萨850000

通过涵盖西藏自治区的阿里、日喀则、拉萨、山南、林芝、昌都和那曲七个地区(市)、涉及33个县的370个西藏灌木林标准地调查,从树种组成、盖度、树高结构、直径结构和物种丰富度等方面研究西藏灌木林的结构特征.

关键词：西藏灌木林结构特征

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海南长臂猿鸣叫节律及其与气象因子的关系

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陆地生态系统与保护学报 2022年第6期2卷 40-50页

作者：郭安琪陈艳刘昱坤张旭于新文罗丽高家军杨蔡芸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 中国农业大学植物保护学院北京100193

【目的】海南长臂猿(Nomascus hainanus)是世界上最濒危的灵长类动物之一,研究海南长臂猿鸣叫节律及其与气象因子的作用对理解他们的社会行为及进化具有重要意义。【方法】利用被动声学监测技术,采集海南长臂猿连续9个月的声音数据,提... 详细信息

【目的】海南长臂猿(Nomascus hainanus)是世界上最濒危的灵长类动物之一,研究海南长臂猿鸣叫节律及其与气象因子的作用对理解他们的社会行为及进化具有重要意义。【方法】利用被动声学监测技术,采集海南长臂猿连续9个月的声音数据,提取其鸣叫节律,分析了鸣叫节律与温度、湿度、降水量和太阳净辐射4个气象因子之间的关系。【结果】1)海南长臂猿的鸣叫行为开始于清晨4—5点,高峰期为7点左右,每天鸣叫0~6次,每次鸣叫持续14 min;2)每年旱季鸣叫开始时间比雨季晚,且具有显著性差异;3)通过对气象因子与日鸣叫节律的相关性分析发现,湿度因子相关性最高,温度、太阳净辐射次之,降水量最低,其中,湿度与鸣叫持续时间和日鸣叫频次呈显著正相关,与鸣叫开始时间呈显著负相关;4)气象因子与季鸣叫节律的分析结果表明,相较旱季,雨季的鸣叫节律受气象因子影响较大,尤其对于鸣叫行为开始时间的影响最显著,旱季影响较小。【结论】研究结果可为海南长臂猿鸣声研究提供基础资料,并为其长期动态监测及保护工作提供支撑。

关键词：海南长臂猿声音鸣叫模式气象因素被动声学监测季节性

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基于GF-6 WFV数据的呼伦贝尔草原产草量高时空遥感估算技术

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林业科技通讯 2022年第10期 14-19页

作者：苏文森孙斌洪亮高志海秦朋遥云南师范大学地理学部昆明650500 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京100036

快速、准确地估算区域草地产草量,是维持草畜平衡、草地生产与生态功能之间的动态平衡,实现区域经济可持续发展的前提条件。本文基于“高分六号”多光谱遥感数据和MODIS NDVI产品数据,采用NPP转换方法开展了呼伦贝尔草地产草量的估算研... 详细信息

快速、准确地估算区域草地产草量,是维持草畜平衡、草地生产与生态功能之间的动态平衡,实现区域经济可持续发展的前提条件。本文基于“高分六号”多光谱遥感数据和MODIS NDVI产品数据,采用NPP转换方法开展了呼伦贝尔草地产草量的估算研究,并基于实测数据对估算结果进行了精度验证。研究结果表明:1)产草量估算结果的精度为80.18%,均方根误差(RMSE)为32.96 g/m^(2),偏差(Bias)为-13.50 g/m^(2),表明该方法可较为精确地估算研究区的草地产草量;2)从空间上看,研究区2019年草地单位面积干草产量空间差异性明显,与气候干湿空间分布基本一致,呈现出西低东高、从西到东逐渐增加的特点;3)从时间上看,研究区草地产草量月值变化呈单峰曲线,最大值出现在7月,夏季(6-8月)对年产草量的贡献最大,占比高达69.81%。研究结果可为区域草地产草量遥感估算研究和实践提供参考,为草地资源的利用和管理提供详细的时空数据支持。

关键词：产草量净初级生产力时空融合呼伦贝尔草地

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信息技术在森林生态保护中的应用现状、问题与发展

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陆地生态系统与保护学报 2024年第5期4卷 63-70页

作者：胡兴涛简帅张怀清张明刘洋邱汉清许新桥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 洞庭湖遥感真实性检验站北京100091

信息技术作为森林生态保护的重要支撑技术之一,在森林资源监测管理、野生动植物保护、灾害防治和生物多样性保护等领域得到了广泛应用。当前,信息技术在提升数据采集效率、实现智能分析和辅助决策、推动森林生态保护智能化发展方面发挥... 详细信息

信息技术作为森林生态保护的重要支撑技术之一,在森林资源监测管理、野生动植物保护、灾害防治和生物多样性保护等领域得到了广泛应用。当前,信息技术在提升数据采集效率、实现智能分析和辅助决策、推动森林生态保护智能化发展方面发挥了重要作用。然而,其应用仍面临数据采集效率不高、智能分析与决策能力不足、智能化水平有待提高,以及与森林生态保护业务融合度较低等问题。为此,重点总结了信息技术在森林生态环境保护、资源与生物多样性保护、灾害防治预警和生态保护管理决策等方面的应用现状,归纳了其在森林生态保护中的实际问题和技术瓶颈。最后,结合我国森林生态保护领域的发展战略部署和实际需求,展望了信息技术在森林生态保护中的未来发展方向,旨在推动信息技术更好地服务于森林生态保护,促进新质生产力的形成与发展。

关键词：森林生态保护信息技术新质生产力

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