检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感技术与应用 2023年第2期38卷 383-392页

作者：王鹏杰田昕陈树新苏勇王海熠马超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草调查规划院北京100714 西南林业大学林学院云南昆明650224 北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林... 详细信息

森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法。首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量。然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量。最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证。结果表明:估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R^(2))为0.6928,均方误差根(RMSE)为0.0594,总体精度为93.4%,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用。

关键词：森林郁闭度混合像元分解 Li-Strahler

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基于物种分布模型的兴安落叶松林概率分布区动态研究

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西北林学院学报 2023年第6期38卷 1-9页

作者：庞荣荣刘鸣谦高露双李思杰韩新宇北京林业大学林学院森林资源和环境管理国家林草局重点实验室国家林草局森林经营工程技术研究中心国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083

全球变暖对森林的地理分布有重要影响,兴安落叶松是北方森林生态系统的重要组成部分。因此,有必要准确评价气候变暖对兴安落叶松天然林地理分布的影响,为制定兴安落叶松林的可持续经营提供依据,基于机械布点的方法在东北地区建立了68个... 详细信息

全球变暖对森林的地理分布有重要影响,兴安落叶松是北方森林生态系统的重要组成部分。因此,有必要准确评价气候变暖对兴安落叶松天然林地理分布的影响,为制定兴安落叶松林的可持续经营提供依据,基于机械布点的方法在东北地区建立了68个半径为17.85 m、面积为1000 m^(2)的兴安落叶松天然林临时样圆。从ClimateAP软件获取1950-2017年的气候数据,通过M-K检验判定区域年均温突变点。根据影响兴安落叶松地理分布的8个潜在气候因子变量:年均温(MAT)、最冷月均温(MCMT)、最暖月均温(MWMT)、最冷最暖月温差(TD)、年均降水量(MAP)、秋季降水量(MAPA)、>5℃年积温(DD>5℃)和哈格里夫斯水分亏缺(HCMD),利用MaxEnt模型选取突变前后影响兴安落叶松林地理分布的主导气候因子,探讨突变前、后兴安落叶松林的潜在概率分布区的动态变化。结果表明,研究区年均温度在1984年之后发生突变;突变前、后影响兴安落叶松天然林生长概率分布区的主导因子均为DD>5℃、MWMT和HCMD,且3个因子的累积贡献率均达到85%以上,在突变后主导因子中贡献率最大的因子由>5℃积温(40.21%)转变为最暖月均温(40.29%),这2个时期温度的累积贡献率均高于降水;气候变暖使得兴安落叶松林的潜在气候生长概率分布区整体呈现北移的趋势,且不同概率分布区变化趋势具有差异性。兴安落叶松林不存在区、中概率区和高概率区的面积在突变后均减少,而低概率区的面积增加,兴安落叶松林适生区的总面积整体上仍呈现增加的趋势,其总面积由突变前的131.31万km^(2)扩大至135.55万km^(2)。本研究表明气候变暖对兴安落叶松林不同概率分布区的影响具有区域异质性,该研究结果可为未来兴安落叶松林的可持续经营管理提供科学依据。

关键词：兴安落叶松气候变暖物种分布模型概率分布区

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应用XGBoost算法对森林地上生物量的机载LiDAR反演

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东北林业大学学报 2023年第5期51卷 106-112,129页

作者：李洋彭道黎袁钰娜森林资源和环境管理国家林草局重点实验室(北京林业大学) 北京100083 珠江水利委员会珠江流域水土保持监测中心站

为了探究机载LiDAR数据结合极端梯度提升(XGBoost)算法估算森林地上生物量的可行性和适用性,寻求更优的森林地上生物量的监测和估算模型的建模方法。根据125块地面样地调查数据和机载激光雷达提取的点云特征变量,结合根据皮尔森相关系... 详细信息

为了探究机载LiDAR数据结合极端梯度提升(XGBoost)算法估算森林地上生物量的可行性和适用性,寻求更优的森林地上生物量的监测和估算模型的建模方法。根据125块地面样地调查数据和机载激光雷达提取的点云特征变量,结合根据皮尔森相关系数和递归特征消除筛选变量,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)算法,建立4种不同算法的地上生物量估测模型并进行对比分析。结果表明:在训练集中,RF模型表现最好(R_(MSE)=9.98 t·hm^(-2),R^(2)=0.93,M_(AE)=5.69 t·hm^(-2)),其次是XGBoost模型(R_(MSE)=10.80 t·hm^(-2),R^(2)=0.89,M_(AE)=7.24 t·hm^(-2));在测试集中,采用XGBoost算法建立的模型表现(R_(MSE)=12.20 t·hm^(-2),R^(2)=0.83,M_(AE)=8.30 t·hm^(-2))明显优于其他3种模型,XGBoost模型估测表现稳定且差异很小,MLR、RF和SVM模型在训练集和测试集的表现上都存在较大差异。

关键词：极限梯度提升算法机载激光雷达森林地上生物量

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分水岭算法在林业中的应用

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世界林业研究 2021年第3期34卷 63-67页

作者：孙钊潘磊谢运鸿丁志丹孙玉军北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

随着遥感技术的发展,无人机以及新型遥感数据的出现,越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测。图像分割作为影像识别应用的基础,大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进,在林... 详细信息

随着遥感技术的发展,无人机以及新型遥感数据的出现,越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测。图像分割作为影像识别应用的基础,大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进,在林木病虫害监测、木材表面缺陷检测、单木冠幅分割、叶片提取等林业领域发展迅速。文中介绍了分水岭算法在林业中的应用,以期为分水岭算法在林业领域的推广以及进一步改进研究提供参考。

关键词：分水岭算法影像分割林木病虫害监测木材表面缺陷检测遥感技术

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长白山阔叶红松林不同演替阶段林下红松幼苗能量与养分季节动态

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应用生态学报 2021年第5期32卷 1663-1672页

作者：周光徐玮泽万静汪雁楠刘丽婷刘琪璟北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 江西省林业科学院南昌330013

为了解林下红松幼苗生长和养分存储季节动态,以长白山原始阔叶红松林(原始林)和次生杨桦林(次生林)林下2年生红松幼苗为对象,研究林下光合有效辐射(PAR)、幼苗生物量、非结构性碳水化合物(NSC)、全氮(N)和全磷(P)等指标的季节变化,分析... 详细信息

为了解林下红松幼苗生长和养分存储季节动态,以长白山原始阔叶红松林(原始林)和次生杨桦林(次生林)林下2年生红松幼苗为对象,研究林下光合有效辐射(PAR)、幼苗生物量、非结构性碳水化合物(NSC)、全氮(N)和全磷(P)等指标的季节变化,分析两林分林下光照的季节动态及其差异对红松幼苗生长和养分积累的影响。结果表明:原始林和次生林林下月PAR累积量季节变化都呈"双峰"型,夏季为郁闭期,两林分林下光线弱。春季和秋季为阔叶树无叶期,林下光照条件变好,且次生林林下光照明显好于原始林;原始林和次生林红松幼苗的生物量、NSC、全N和全P浓度的季节动态与林下光照的季节变化基本一致,在春季和秋季表现为显著增加,在夏季呈下降趋势。春季幼苗的淀粉浓度增加,夏季淀粉和可溶性糖浓度均逐渐降低,到8月达到最低值,秋季可溶性糖浓度显著升高。春季和秋季次生林林下幼苗的生物量和NSC浓度整体上均显著高于原始林,而夏季两林分差异不显著。因此,春季和秋季的林下光照条件差异是影响原始林和次生林中红松幼苗养分积累和生长更新差异的主要原因。

关键词：幼苗非结构性碳水化合物林下光照季节动态

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基于背包激光雷达的单木材积估测方法研究

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遥感技术与应用 2022年第5期37卷 1071-1083页

作者：马超黄华国田昕刘炳杰温坤剑王鹏杰北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

背包式激光雷达(Backpack Laser Scanning,BLS)在森林资源调查中具有很大的应用潜力,但在复杂地表情景下,单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区,利用随机森林方法,基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄... 详细信息

背包式激光雷达(Backpack Laser Scanning,BLS)在森林资源调查中具有很大的应用潜力,但在复杂地表情景下,单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区,利用随机森林方法,基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄积量进行估测。首先,对BLS点云进行单木分割,提取单木胸径(DBH)、树高(Htree)、冠幅直径(CD)、冠幅面积(CA)、冠幅体积(CV)、郁闭度(CC)、间隙率(GF)和叶面积指数(LAI)共8个特征参数,并计算56个分层高度指标(高度百分比、累积高度百分比、变异系数、冠层起伏率等)。然后,通过随机森林算法构建单木材积估测模型,并对比各种参数组合的预测精度。得到结果:(1)仅用8个单木结构特征参数进行建模,估测精度为:R^(2)=0.83、RMSE=0.097 m^(3);(2)加入分层高度指标的模型估测精度有所提升:R^(2)=0.87、RMSE=0.087 m^(3);(3)通过Boruta算法进行变量筛选,输入参数从64个减少至52个,估测精度差异不大:R^(2)=0.87、RMSE=0.087 m^(3);(4)样方蓄积量估测精度为:R^(2)=0.97,RMSE=0.703m^(3)·ha-1。结果表明,基于BLS点云建立随机森林单木材积估测模型可以较好地估测单木材积,样方蓄积量估测精度高。

关键词：单木材积背包式激光雷达随机森林算法 Boruta算法

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基于混合效应的长白落叶松一级枝条基径预估模型

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北京林业大学学报 2020年第10期42卷 1-10页

作者：靳晓娟孙玉军潘磊北京林业大学森林资源和环境管理国家林业局重点实验室北京100083

【目的】利用非线性混合效应建模方法构建龄组-单木两水平长白落叶松一级枝条基径模型,为探索不同龄组下枝条基径的生长特点及差异提供理论依据。【方法】对4个基础模型进行改进,通过调整系数(Radj2),均方根误差(RMSE)选择备选模型,在... 详细信息

【目的】利用非线性混合效应建模方法构建龄组-单木两水平长白落叶松一级枝条基径模型,为探索不同龄组下枝条基径的生长特点及差异提供理论依据。【方法】对4个基础模型进行改进,通过调整系数(Radj2),均方根误差(RMSE)选择备选模型,在此基础上构建长白落叶松枝条基径非线性混合效应模型。利用独立数据验证模型拟合结果,用平均绝对误差(MAE)、平均相对误差绝对值(MRAE)评价模型预测能力。并对基础模型与混合模型的预测值进行比较,利用龄组水平的随机参数模拟各龄组枝条基径的分布。【结果】以改进后的Gompertz方程为基础模型,当龄组随机效应作用于参数b、单木随机效应同时作用于参数b、c、d上,随机效应的方差协方差结构为广义正定矩阵,异方差结构为幂函数时,模型的拟合效果最优。混合模型的Radj^2有所提升,RMSE、MAE和MRAE都明显降低。最终模型的Radj^2、RMSE、MAE和MRAE分别为0.6998、4.7684 mm、3.7058 mm和0.3916 mm。混合模型的预测值可体现单木间的差异,枝条基径的分布范围随着龄组的增大逐渐增大,各龄组的枝径生长均有差异。【结论】考虑龄组与单木水平所构建的枝条基径混合效应模型能提高模型的预测精度。利用龄组水平的随机效应参数模拟枝条基径的生长可以反映其规律和差异,也符合树木生理学意义。因此基于龄组与单木两水平所构建的混合效应模型可对不同年龄长白落叶松一级枝枝条基径的生长进行合理的预测。

关键词：长白落叶松人工林一级枝条基径龄组非线性混合效应模型

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长白落叶松人工林单木冠幅模型

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东北林业大学学报 2021年第2期49卷 49-53页

作者：邱思玉孙玉军森林资源和环境管理国家林业局重点开放性实验室(北京林业大学) 北京100083

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高... 详细信息

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高的作为协变量参与建模。结果表明:与基础模型相比,混合模型的赤池信息准则(AIC)、贝叶斯准则(BIC)、负二倍的最大似然值(-2LL)和剩余均方根误差(RMSE)值均降低,调整决定系数(Radj2)提高,冠幅预测值的残差分布和密度分布相对更集中,说明模型的预测精度和拟合能力均有所提高。研究发现,以逻辑斯蒂模型作为基础模型,将树高、冠长率和高径比作为协变量,考虑区组和样地嵌套二水平的混合模型有利于提高冠幅模型的预测精度,从而有助于更好地模拟长白落叶松的冠幅胸径关系。

关键词：长白落叶松人工林冠幅模型混合效应

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长白山阔叶红松林不同演替阶段冠层光谱特征及其与气温的关系

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北京林业大学学报 2021年第7期43卷 40-53页

作者：王瑶瑶周光刘琪璟周阳北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 江西省林业科学院江西南昌330013

【目的】通过遥感数据分析长白山阔叶红松林不同演替阶段冠层光谱变化特征,为揭示长白山群落内部种间变化以及植被生产力对气候因子的响应机制提供理论依据。【方法】通过Google Earth Engine平台提取1984−2019年长白山原始阔叶红松林... 详细信息

【目的】通过遥感数据分析长白山阔叶红松林不同演替阶段冠层光谱变化特征,为揭示长白山群落内部种间变化以及植被生产力对气候因子的响应机制提供理论依据。【方法】通过Google Earth Engine平台提取1984−2019年长白山原始阔叶红松林与次生白桦林Landsat和Sentinel多年冠层光谱数据并计算植被绿度参数,分析二者冠层光谱特征季节变化、植被绿度的季节与年际变化,计算植被年际绿度变化与同期月均温的Pearson相关系数。【结果】(1)原始林与次生林冠层可见光反射率在非生长季较高,生长季下降,而近红外光变化趋势则与此相反。在生长旺盛季节(5−10月底)原始林与次生林可见光波段冠层反射率相近,近红外波段差异明显,次生林冠层反射率更高。二者都具有明显的“红谷”、“绿峰”、“蓝谷”和“红边”现象,原始林冠层光谱反射率年变化幅度小于次生林。(2)原始林与次生林的绿度表现为相同的变化趋势,即春季展叶期间增长、秋季落叶期衰减。非生长季,原始林植被指数变化较为稳定且大于次生林,次生林林下透光度高。生长季,次生林增强植被指数(EVI)和哨兵二号红边位置(S2REP)均大于原始林,植被冠层生理活动更为旺盛,不同的卫星影像数据表现一致,且次生林的EVI峰值比原始林出现得略早。(3)1985−2019年的35年期间,长白山气温呈上升趋势,植被绿度也随之变化,即:二者EVI在增加,且夏季(生长季)增长幅度大于其他季节,春、秋季的年际差异较大。(4)与原始林相比,次生林EVI年际变化受春季气温影响较大,在生长季初期,二者的EVI与气温呈显著正相关;在整个生长季期间,当气温增加达到一定阈值后,EVI增长显著。【结论】长时间的连续冠层光谱变化监测与分析,可有效反映原始林与次生林植被物候变化差异。气温上升可能是引起长白山阔叶红松林绿度变化的重要因素之一。

关键词：阔叶红松林杨桦林冠层光谱反射率植被指数气温

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吉林省落叶松林净初级生产力时空特征及其对气候变化的响应

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生态学报 2022年第3期42卷 947-959页

作者：李芸王轶夫孙玉军雷渊才邵卫才李杰北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 北京市通州区园林绿化局北京101121 北京市十三陵林场北京102200

为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000-2019年吉林省落叶松林近20年的净... 详细信息

为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000-2019年吉林省落叶松林近20年的净初级生产力,并采用线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数和相关性分析法对其时空变化、稳定性及其与气候因子的相关关系进行了分析。结果表明:(1)2000-2019年吉林省落叶松林年均净初级生产力(NPP)为592 g C m^(-2)a^(-1),年均增长率为2.81%,随时间推移呈现波动增长的趋势(β=14.55,R^(2)=0.784,P<0.01)。(2)NPP变异系数为0.07-2.33,均值为0.48,除幼龄林外,整体波动较小。Hurst指数介于0.441-0.849之间,均值为0.612,未来吉林省落叶松林NPP呈增加趋势。(3)吉林省落叶松林NPP存在明显的空间异质性,北部和南部区域NPP较高,是近20年NPP增长较快的区域。(4)2000-2019年吉林省落叶松林年均NPP与年总降水、生长季降水量之间均不显著(P>0.05),与年均温呈显著正相关(P<0.05),与生长季均温为极显著正相关(P<0.01),该阶段内温度比降水更能对吉林省落叶松林NPP的年际变化产生影响。LPJ模型模拟吉林省落叶松林2000-2019年NPP与样地实测值极显著相关(P<0.01),可以用于模拟吉林省落叶松林的NPP。

关键词：落叶松林 LPJ-DGVM模型净初级生产力气候变化

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