检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于k-NN和Landsat数据的小面积统计单元森林蓄积估测方法

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林业科学研究 2008年第6期21卷 745-750页

作者：陈尔学李增元武红敢韩爱惠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北京100091 国家林业局调查规划设计院北京100714

基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的... 详细信息

基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的估测平均误差在1.5 ***2之内,相对均方根误差(RMSE′)低于传统的基于绿度指数的线性方程估测方法;采用k-NN方法可以实现县市级统计单元的参数估计,估测效果优于只利用固定样地数据的传统成数估计方法。

关键词： k-NN方法森林蓄积量 Landsat 森林资源调查

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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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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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一种优化森林仿真的碰撞检测及响应算法研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2023年第5期47卷 19-27页

作者：王林龙张怀清杨廷栋张京雷可欣陈传松张华聪刘洋崔泽宇左袁青中国林业科学研究院资源信息研究所北京京100091 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 中国林业科学研究院亚热带林业实验中心江西分宜336600

【目的】针对森林碰撞检测研究中存在碰撞检测对象冗余、碰撞响应模式单一性等问题,研究突破碰撞检测算法时间复杂度高、响应模式缺乏与环境因子交互的技术瓶颈,实现虚拟森林场景快速碰撞检测与真实响应。【方法】以亚热带林业实验中心... 详细信息

【目的】针对森林碰撞检测研究中存在碰撞检测对象冗余、碰撞响应模式单一性等问题,研究突破碰撞检测算法时间复杂度高、响应模式缺乏与环境因子交互的技术瓶颈,实现虚拟森林场景快速碰撞检测与真实响应。【方法】以亚热带林业实验中心山下林场的典型林分杉木(Cunninghamia lanceolata)人工纯林为研究对象,选择碰撞检测总消耗的时间t_(1)、包围盒交叉测试时间t_(2)、包围盒构建时间t_(3)、包围盒更新时间t_(4)作为评价指标,比较单一包围盒树(axis-alignedboundingbox,AABB)、混合包围盒树体(mixedboundingvolumetree,MBVT)算法及引入最近4株树搜索法的MBVT优化算法的碰撞检测效率,分析不同规模大小(20、50、100、200、400、600、800、1000)及林分株行距(1m×1m、2m×2m、3m×3m、4m×4m)双因子对碰撞检测效率的影响机制,最后模拟验证考虑光照因子碰撞响应策略的可行性。【结果】①相对MBVT算法,基于最近4株树搜索法的混合包围盒层次树MBVT优化算法耗时缩短了13.75ms,约为原MBVT算法耗时的29%,能有效减少层次包围盒(boundingvolume hierarchies,BVHs)交叉测试时间消耗t_(2)与BVHs构建消耗时间t_(3),而更新时间t_(4)无明显差异。相对单一包围盒层次树AABB,MBVT算法与基于最近4株树搜索法的MBVT优化算法,分别缩短了124.93、138.68ms,约为单一包围盒层次树法AABB总耗时的73%、81%。②种群规模大小与BVHs碰撞检测总消耗时间t_(1)、BVHs交叉测试时间t_(2)及构建时间t_(3)均表现为正相关性;株行距大小与碰撞检测总耗时间t_(1)与相交测试时间t_(2)呈负相关性,与BVHs构建时间t_(3)无明显关联性;随种群规模增大,株行距减小,总碰撞时间消耗t_(1)、BVHs交叉测试时间t_(2)呈增加趋势,而BVHs构建时间t_(3)几乎没有变化。③相比传统的碰撞响应模式,提出的顾及光照因子碰撞响应模式,考虑了植物的趋光性生长特征,模拟的杉木林虚拟场景更为真实。测试虚拟场景的帧率为8.6帧/s,准确度为100%,能很好地实现相邻树木之间碰撞检测及其响应。【结论】引入最近4株树搜索法的MBVT优化碰撞算法,优化混合包围盒层次树法MBVT的碰撞检测对象数量,减少了BVHs交叉测试和构建消耗时间,从而有效提高杉木林虚拟场景的碰撞检测效率;顾及树木生长趋光性的相邻树木碰撞响应算法,通过兰伯特光照模型Lambert Model计算碰撞点周围的光照强度,结合碰撞响应函数完成树木碰撞后可能发生的趋光生长情景模拟,有效解决了森林碰撞响应缺乏与环境因子交互的问题,提高了杉木林虚拟场景的真实感。

关键词：森林仿真碰撞检测碰撞响应混合包围体层次树杉木林

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福建省永安市西洋镇2.5a生人促阔叶林与伐前林分的对比评价

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山地学报 2010年第1期28卷 63-68页

作者：张晓红黄清麟张超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西南林学院资源学院

福建省永安市西洋镇2.5a生人促阔叶林分平均胸径、树高、密度、单位面积蓄积量和平均年生长量分别为2.0cm、1.8m、19533株/hm2、7.0m3/hm2和2.80m3/(hm2.a),乔木层物种丰富度R、多样性指数SW、均匀度E和生态优势度ED分别为33、2.93、0.6... 详细信息

福建省永安市西洋镇2.5a生人促阔叶林分平均胸径、树高、密度、单位面积蓄积量和平均年生长量分别为2.0cm、1.8m、19533株/hm2、7.0m3/hm2和2.80m3/(hm2.a),乔木层物种丰富度R、多样性指数SW、均匀度E和生态优势度ED分别为33、2.93、0.62和0.21,林分相对直径分布范围0.25～3.00,直径分布为反J型,表现为异龄林特征。35a生的伐前林分平均胸径、树高、密度、单位面积蓄积量和平均年生长量分别为13.6cm、10.5m、1185株/hm2、101.3m3/hm2和2.89m3/(hm2.a),乔木层物种丰富度R、多样性指数SW、均匀度E和生态优势度ED分别为24、3.72、0.81和0.10,林分相对直径分布范围0.44～2.50,直径分布为反J型,表现为异龄林特征。

关键词：人促阔叶林伐前林分对比评价福建省永安市

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荒漠化监测与评价指标体系框架

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林业科学研究 2005年第4期18卷 490-496页

作者：吴波苏志珠杨晓晖刘文鞠洪波刘燕中国林业科学研究院林业研究所国家林业局林木培育重点实验室北京100091 中国科学院遥感应用研究所北京100101 中国林业科学研究院资源信息技术研究所北京100091

根据荒漠化的定义以及荒漠化的特点,荒漠化监测与评价指标体系由4个部分组成,即压力指标、状态指标、影响指标和防治指标。压力指标描述的是对自然资源的状态带来影响并导致荒漠化发生的自然和人为驱动因素,用来对荒漠化发展趋势进行评... 详细信息

根据荒漠化的定义以及荒漠化的特点,荒漠化监测与评价指标体系由4个部分组成,即压力指标、状态指标、影响指标和防治指标。压力指标描述的是对自然资源的状态带来影响并导致荒漠化发生的自然和人为驱动因素,用来对荒漠化发展趋势进行评估并进行荒漠化早期预警;状态指标描述的是土地生态系统的状态和特性,可以分为物理指标、化学指标和生物指标,它们分别描述土地生态系统的物理、化学和生物特性;影响指标用来评价荒漠化对人类及其环境带来的影响;防治指标用来评价防治荒漠化采取的行动和措施以及采取这些行动和措施带来的社会经济和自然条件的改善。

关键词：荒漠化监测与评价指标体系基准

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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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林层划分方法综述

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世界林业研究 2014年第6期27卷 34-40页

作者：庄崇洋黄清麟马志波罗芬张寅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

林层分层是热带林生态学最古老的概念之一,但对林层分层的定义和测定方法的不同造成了林层分层是否存在及如何划分的争议。作为森林调查的因子,对林层划分方法的研究具有测树学和群落学双重意义。文中从定性、定量和遥感3个方面综述林... 详细信息

林层分层是热带林生态学最古老的概念之一,但对林层分层的定义和测定方法的不同造成了林层分层是否存在及如何划分的争议。作为森林调查的因子,对林层划分方法的研究具有测树学和群落学双重意义。文中从定性、定量和遥感3个方面综述林层划分的主要方法,介绍剖面图的绘制、应用及特点,描述TSTRAT和LMS划分方法的详细步骤,并通过与FVS和MIDCL等划分方法的对比分析了这4种方法的特点。

关键词：林层分层林层划分定性划分定量划分遥感划分

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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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