检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感信息 2024年第1期39卷 26-34页

作者：蔡尚书庞勇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

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由... 详细信息

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由低至高逐层构建参考地形,以快速获取高分辨率参考地形;最后,基于点至参考地形的高差区分地面点和非地面点。利用国际摄影测量和遥感学会提供的数据集和参考方法,评估该方法性能。利用在中国、美国多个代表性林区的点云数据,评估该方法的可推广性。结果表明,该方法的Kappa系数和运行时间是83.72%和34.11 s,精度和效率较经典布料模拟滤波方法提高10.49%和52.17%。相比8种参考方法,该方法能够获得更高精度,并且具有稳定的可推广性。

关键词：机载LiDAR数据林区滤波形态学布料模拟

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一种像素与对象相结合的林区建筑物识别方法

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遥感技术与应用 2021年第6期36卷 1350-1357页

作者：刘倩胡心雨李晓彤覃先林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

针对林区建筑物遥感监测技术需求,为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法,选取蜀南竹海风景名胜区为研究区,根据所选区域建筑物的GF-2影像特征,研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法。首先利用基于递归特征消除法... 详细信息

针对林区建筑物遥感监测技术需求,为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法,选取蜀南竹海风景名胜区为研究区,根据所选区域建筑物的GF-2影像特征,研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法。首先利用基于递归特征消除法的随机森林算法对预处理后的GF-2影像进行特征筛选;然后通过对比支持向量机和随机森林分类器识别的建筑物结果,选用支持向量机分类器所得研究区建筑物作为像素级识别结果;融合像素级建筑物识别结果和多尺度分割得到的影像对象,识别出该研究区建筑物目标。结果表明:利用支持向量机分类器进行像素级建筑物识别,其结果的正确率、完整率和质量均高于随机森林分类器;提出的像素级和对象级相结合的建筑物识别方法既保留了简单易行的优势,也避免了椒盐现象,在正确率、完整率和质量上均比像素级方法和对象级方法有所提高,在质量上分别比像素级方法和对象级方法提高了0.20和0.13,该方法可为主管单位有效监管林区内违规建筑物提供技术支撑。

关键词： GF-2数据林区建筑物识别支持向量机影像分割

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ITTO对原始林、退化原始林、次生林和其他热带森林类别的界定

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世界林业研究 2009年第3期22卷 30-35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北京100091

ITTO在2002提出的《热带退化与次生森林恢复、经营和重建指南》中将热带森林类别划分为原始林、修正天然林和人工林。修正天然林可分为经营原始林和退化与次生森林2个类型,其中的退化与次生森林包括退化原始林、次生林和退化林地。不同... 详细信息

ITTO在2002提出的《热带退化与次生森林恢复、经营和重建指南》中将热带森林类别划分为原始林、修正天然林和人工林。修正天然林可分为经营原始林和退化与次生森林2个类型,其中的退化与次生森林包括退化原始林、次生林和退化林地。不同森林类别之间存在动态变化的过程,在一定条件下可以相互转化。在详细阐述ITTO对原始林、退化原始林、次生林和其他热带森林类别界定的同时,综述了ITTO热带森林类别分类体系的发展和其他组织与国际进程对不同森林类别的相关定义。

关键词：国际热带木材组织原始林退化原始林次生林热带森林类别

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基于MODIS数据的全国林灌草火点时空特征分析

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中南林业科技大学学报 2024年第9期44卷 50-59页

作者：蒋凤覃先林黄水生胡心雨杨馨媛蒙方鑫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

【目的】为在空间、时间尺度上对我国全域林灌草火灾发生特征有清晰的认知,进而对森林草原火灾预防决策提供参考。【方法】选用2003—2022年MODIS卫星火点数据产品和土地覆盖数据产品,以全国陆地区域作为研究范围,利用优化的热点分析方... 详细信息

【目的】为在空间、时间尺度上对我国全域林灌草火灾发生特征有清晰的认知,进而对森林草原火灾预防决策提供参考。【方法】选用2003—2022年MODIS卫星火点数据产品和土地覆盖数据产品,以全国陆地区域作为研究范围,利用优化的热点分析方法来分析林灌草火点的空间分布特征;统计分析年际、月度以及我国传统节日林灌草火点的时间分布特征,并采用Mann-Kendall趋势分析法从年际、月度分析林灌草火点的时间变化趋势。【结果】1)林灌草火点的稠密区域主要分布在我国的广东省、云南省、广西壮族自治区和黑龙江省,稀疏区域主要分布在我国的河南省、河北省和山东省。2)属于草的卫星火点数量最多,主要发生在春季和冬季;属于灌丛的火点数量最少,主要发生在夏季。3)卫星火点数量在我国七大传统节日中占比排名前三的是:春节、清明节、劳动节。4)2003—2022年的年际和月度林灌草火点数量呈现波折起伏的走势,在年际变化上,2015年为全国火点数量发生突变年;在月度上,5月是火点数量发生突变的月份。【结论】1)我国南部火点稠密,中东部火点稀疏,且2003—2022年疏密区域未发生明显迁移,因而在实施防火部署时可进行差异化管理。2)春、冬两季草地分布的区域以及阔叶林分布区域在春、夏两季需加强防火管理。

关键词：森林防火 MODIS Mann-Kendall趋势分析优化的热点分析法时空分布规律

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地基与无人机激光雷达结合提取单木参数

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农业工程学报 2022年第14期38卷 51-58页

作者：朱俊峰刘清旺崔希民张文博中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草业局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

激光雷达(Light Detection And Ranging,Li DAR)在森林空间结构测量方面具有较大优势,但单独利用地基或无人机Li DAR难以完整描述森林垂直结构。为此,该研究提出了地基和无人机Li DAR点云相结合的单木参数提取方法,采用相对最短路径算法... 详细信息

激光雷达(Light Detection And Ranging,Li DAR)在森林空间结构测量方面具有较大优势,但单独利用地基或无人机Li DAR难以完整描述森林垂直结构。为此,该研究提出了地基和无人机Li DAR点云相结合的单木参数提取方法,采用相对最短路径算法(Comparative Shortest-Path algorithm,CSP)和点云区域生长算法分别从地基和无人机Li DAR点云中识别单木,根据地基和无人机Li DAR的单木位置与地面实测单木位置进行点云粗匹配,然后采用迭代最近点(Iterative ClosestPoint,ICP)进行点云精匹配,采用最高值和基于密度的噪声应用空间聚类(Density-BasedSpatialClusteringof ApplicationswithNoise,DBSCAN)提取单木树高和胸径,并通过地面实测样地数据对地基、无人机和融合点云的单木参数提取精度进行评价。结果表明:基于地基和融合点云的单木检出率一致,简单、中等、复杂样地的单木检出率分别为98%、94%、91%,基于无人机点云的单木检出率较低;基于地基与融合点云的胸径提取精度基本一致,三种样地胸径提取值的决定系数R2均在0.96以上,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)在1.20~1.60 cm之间;基于融合点云的树高提取精度最优,简单、中等、复杂样地树高提取值的R2分别为0.98、0.94和0.73,RMSE在1.38~4.19 m之间;融合点云对中等样地树高提取精度提升较大,融合后RMSE相较地基点云降低了0.34m,R^(2)提高了3%,对简单、复杂样地提升较小;所研究的单木中,杉木的胸径和树高提取精度最高,R2最高分别为0.99、0.89,RMSE最低分别为1.35 cm、1.96 m。地基和无人机Li DAR融合点云可以更精细地测量森林空间结构,更好地满足森林资源调查业务应用。

关键词：无人机激光雷达林业参数提取胸径树高

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基于分层的典型中亚热带天然阔叶林的种间关联性

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北京林业大学学报 2017年第12期39卷 10-16页

作者：马志波黄清麟庄崇洋郑群瑞王宏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福建省建瓯万木林省级自然保护区管理处

亚热带天然常绿阔叶林群落的乔木层普遍具有自然成层特征,通过划分林层,研究了两个典型中亚热带天然阔叶林群落各层组成种间的种间联结,以揭示各层林木间的关系。结果表明:两个群落树种丰富,乔木层分别有65和53个树种;乔木层都可划分为... 详细信息

亚热带天然常绿阔叶林群落的乔木层普遍具有自然成层特征,通过划分林层,研究了两个典型中亚热带天然阔叶林群落各层组成种间的种间联结,以揭示各层林木间的关系。结果表明:两个群落树种丰富,乔木层分别有65和53个树种;乔木层都可划分为受光层和非受光层两个亚层,受光层对群落起控制作用;两个群落的受光层所有树种都是总体负关联,导致了乔木层的总体负关联;无论是乔木层还是两个亚层,各层林木均可结成数量可观的成对组合,但大多数树种两两之间关系松散或相互独立,只有个别树种与其他树种有显著的正或负关联,表明调查群落主要受随机过程控制。在生物多样性保护实践中需要关注猴欢喜和新木姜子,因为在包含这两个种的显著关联的种对中,前者与其他树种的均为负关联,后者则以正关联为主。

关键词：中亚热带天然阔叶林乔木层成层性种间联结

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基于增强Frost局部滤波及单木距离图标记重构的CHM树冠分割

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年

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国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室中国林业科学研究院亚热带林业实验中心

[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... 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0.2、0.5、1.0及1.5 m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。距离图标记重构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R2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 CHM 增强Frost滤波距离图重构标记树冠分割

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乌兰布和沙漠东北缘生态承载力时空动态分析

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自然资源遥感 2023年第1期35卷 222-230页

作者：戚曌谭炳香曹晓明于航沈明潭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荒漠化研究所北京100091

生态承载力是衡量生态系统稳定性的重要指标之一,其时空变化分析有助于了解地区生态环境变化趋势,对生态环境的治理与恢复评价、环境整体的可持续发展研究以及国土资源优化也具有全面的参考价值。以乌兰布和沙漠东北缘的干旱半干旱地区... 详细信息

生态承载力是衡量生态系统稳定性的重要指标之一,其时空变化分析有助于了解地区生态环境变化趋势,对生态环境的治理与恢复评价、环境整体的可持续发展研究以及国土资源优化也具有全面的参考价值。以乌兰布和沙漠东北缘的干旱半干旱地区为研究区,以Landsat系列遥感数据为数据源,基于地区的实际生态状况,构建生态承载力综合指标评价体系,进而获得地区生态承载力时空分布及演变格局,并从降雨、温度以及土地利用变化的角度对生态承载力的变化进行驱动分析。结果表明,1990—2020年乌兰布和沙漠东北缘区域的生态承载力整体呈现先减少后增加的趋势,其中黄河以北的灌区向西南方向的荒漠化区域不断扩张,较高生态承载力的面积占比大幅度增加,高生态承载力面积降低,受土地开发利用的影响较大,其次是温度和降雨,而黄河以南的荒漠化区域以中生态承载力为主,在2010年之前大面积转为较低生态承载力,到2020年又恢复到中生态承载力,受温度影响较大,其次是降雨和灌草植被覆盖状况的变化。

关键词：干旱半干旱地区生态承载力综合评价指标驱动分析

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基于分层的典型中亚热带天然阔叶林分局部生物多样性

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生态学报 2018年第6期38卷 2163-2169页

作者：马志波黄清麟庄崇洋郑群瑞王宏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 建瓯万木林省级自然保护区管理处建瓯353105

选择福建万木林保护区内两块典型中亚热带天然阔叶林样地为对象,按分层和不分层两种情形,研究了小尺度(<20m)范围内各组成树种的单物种-面积关系(individual species-area relationship,ISAR),以探讨局部生物多样性格局及其维持机制... 详细信息

选择福建万木林保护区内两块典型中亚热带天然阔叶林样地为对象,按分层和不分层两种情形,研究了小尺度(<20m)范围内各组成树种的单物种-面积关系(individual species-area relationship,ISAR),以探讨局部生物多样性格局及其维持机制。结果表明,两个群落的乔木层都可以划分出受光层和非受光层两个亚层。以受光层林木为圆心进行ISAR分析,发现在小尺度范围大多数受光层林木为局部生物多样性的中性种,只有个别树种在个别尺度上有显著的促进或排斥作用。研究途径避免了对非随机作用在维持局部生物多样性中的相对重要性的高估。不分层时,乔木层内同样以中性树种为主。研究结果支持小尺度范围内调查的典型中亚热带天然阔叶林的物种多样性由中性作用主导的结论。

关键词：中亚热带天然阔叶林小空间尺度万木林保护区局部生物多样性中性作用乔木层的亚层

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融合注意力和残差网络的无人机影像树种识别

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激光与光电子学进展 2023年第2期60卷 80-88页

作者：徐志扬陈巧陈永富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 国家林业和草原局华东调查规划院浙江杭州310019

为探索采用无人机(UAV)遥感影像进行亚热带树种识别的应用潜力,提出一种结合残差模块和有效通道注意力的网络(ECA-ResNet)对单木树冠影像数据集进行模型训练和识别。首先,利用单木分割算法提取单木树冠,构建不同尺度的UAV可见光影像单... 详细信息

为探索采用无人机(UAV)遥感影像进行亚热带树种识别的应用潜力,提出一种结合残差模块和有效通道注意力的网络(ECA-ResNet)对单木树冠影像数据集进行模型训练和识别。首先,利用单木分割算法提取单木树冠,构建不同尺度的UAV可见光影像单株树冠影像块样本数据集,并将其划分为训练数据、验证数据和独立测试集;其次,以ResNet50为主干网络,在瓶颈层插入有效通道注意力并调整网络结构,构建ECA-ResNet;最后,将数据集载入预训练的ECA-ResNet模型,进行参数迭代训练和验证并进行独立测试,择优确定单木树冠的合适窗口大小。结果表明:ECAResNet对64×64像素的单木树冠影像数据集中树种的识别效果更为理想,训练精度和验证精度分别达98.98%和96.60%,独立测试识别精度、Kappa系数分别达85.61%、0.8140;ECA-ResNet模型的训练、验证、独立测试精度分别高于ResNet50网络2.63个百分点、1.80个百分点、5.31个百分点。该研究结果证明卷积神经网络(CNN)能够充分提取可见光图像的空间特征,有效通道注意力能够有效提升CNN的单木树种识别能力。

关键词：树种识别残差网络有效通道注意力无人机可见光图像单木树冠影像块

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