检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2025年第2期45卷 685-700页

作者：王可月王轶夫陈馨郑峻鹏李杰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重点实验室北京100083 北京市十三陵林场管理处北京102200 北京市园林绿化大数据中心北京101118

了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像... 详细信息

了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像进行处理,将递归特征消除(RFE)、Boruta两种特征选择方法与支持向量机(SVR),包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)和堆叠集成(Stacking)在内的三种集成学习算法相结合,分析不同模型的估测精度。此外,运用Optuna超参数优化框架来确定各模型的超参数。根据最优估测模型来反演江西省森林碳储量并绘制空间分布图,选用地理探测器对碳储量的空间分布格局进行驱动力分析。结果表明:(1)根据特征重要性排名,RFE筛选出30个变量,Boruta筛选出11个变量,合适的特征子集与回归算法相结合能显著提升估测的准确性。(2)基于Optuna对各模型的超参数进行迭代调优,发现不同特征子集与机器学习算法相结合,超参数取值和重要性在模型中差异较大。其中RFE筛选的最优特征子集与Stacking算法结合进行回归拟合时获得了最好的估测效果(R^(2)=0.527,RMSE=15.85Mg/hm^(2),MAE=12.31Mg/hm^(2)),该模型有效利用训练数据,结合多种算法的优点以减少偏差,显著改善森林碳密度高值低估和低值高估的问题。(3)最优估测模型反演得到江西省2006年的森林碳密度平均值为33.356Mg/hm^(2)(2.585—88.943Mg/hm^(2)),森林碳储量总量为321.507Tg。(4)自然环境因子中海拔和坡度是影响碳储量空间分布格局的主要驱动因子;所有因子在交互作用下呈非线性增强和双因子增强,其空间分布格局是自然因素和人为因素协同作用的结果。

关键词：森林碳储量遥感估测集成学习算法 Optuna超参数调优堆叠集成算法碳密度地理探测器

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联合U-Net和分水岭算法的高郁闭度杉木纯林树冠信息提取

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应用生态学报 2023年第4期34卷 1024-1034页

作者：李睿孙钊谢运鸿李豪伟张运根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开放性实验室北京100083 三明市国有林场工作站福建三明353000

作为我国重要的用材树种,杉木广泛分布于我国南方地区,其株数和树冠信息对于森林资源的精准监测有重要作用,为此准确掌握杉木林分株数及单木树冠信息尤为重要。对于高郁闭度林分,株数和单木树冠信息正确提取的关键是能够准确分割相互遮... 详细信息

作为我国重要的用材树种,杉木广泛分布于我国南方地区,其株数和树冠信息对于森林资源的精准监测有重要作用,为此准确掌握杉木林分株数及单木树冠信息尤为重要。对于高郁闭度林分,株数和单木树冠信息正确提取的关键是能够准确分割相互遮挡和粘连的树冠。本研究以福建将乐国有林场为研究区,将无人机影像作为数据源,提出一种基于深度学习方法和分水岭算法的树冠信息提取方法:首先采用深度学习神经网络模型U-Net对杉木树冠覆盖区域进行分割,然后利用传统图像分割算法标记控制分水岭算法进行单木分割得到单木树冠;在保持相同训练集、验证集和测试集的情况下,首先对比U-Net模型与传统机器学习方法[随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)]在分割树冠覆盖区域上的表现,接着对比了U-Net模型结合标记控制分水岭算法和只使用标记控制分水岭算法进行单木分割的精度。结果表明:U-Net模型在分割精度、精确率、交互比、精确率与召回率的调和均值4个指标上均高于RF和SVM,与RF相比,4项指标分别提升4.6%、14.9%、7.6%、0.05,与SVM相比,4项指标分别提升3.3%、8.5%、8.1%、0.05。在提取单木株数方面,U-Net模型和标记控制分水岭算法相结合的方法较标记控制分水岭算法总体精度提升3.7%,平均绝对误差(MAE)下降3.1%。在提取单木树冠面积和冠幅方面,R2分别提升了0.11和0.09,均方根误差分别降低8.49 m2和4.27 m,MAE分别下降了2.93 m2和1.72 m。将深度学习U-Net模型与分水岭算法相结合能够在一定程度上克服高郁闭度杉木纯林单木株数及树冠信息难以提取的问题,是一种高效率、低成本的单木树冠提取方法,具有可行性和有效性,可为森林资源监测智能化的发展提供基础方法。

关键词： U-Net 分水岭算法无人机影像杉木树冠参数

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基于孪生残差神经网络的GF-2影像林地变化检测——以浙江省建德林场为例

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遥感技术与应用 2024年第1期39卷 24-33页

作者：艾遒一黄华国郭颖刘炳杰陈树新田昕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

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林... 详细信息

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林地变化检测任务中传统的机器学习变化检测方法难以捕捉深层次语义信息,存在提取特征适应性差、识别能力弱以及因季相导致的伪变化等问题。提出以孪生残差神经网络构建深度学习模型,进行林地变化的检测实验。分别采用残差神经网络ResNet50、添加不同轻量级注意力机制如卷积注意力机制模块CBAM和压缩和激励模块SE 3种不同特征提取方法作为主干特征提取模块。3种主干特征提取网络都基于预训练权重进行训练,通过将提取的多尺度的特征图进行融合,使得不同特征图中信息粗略细节和精细细节互补,从而改善变化检测效果,同时具有相同数量的参数,共享权值的优点。以浙江省建德林场为实验区,获取2015年和2020年两期高分二号卫星影像,构建一套分辨率为1 m的林地变化检测数据集。对孪生残差神经网络变化检测的结果和真实变化标签进行比较,其中主干特征提取网络SE-ResNet50综合结果最好,精确率为0.91,召回率为0.78,F1分数为0.83,要优于主流的变化检测模型FC-Siam-conc、FC-Siam-diff。证明孪生残差神经网络在高分辨率遥感影像林地变化检测任务中能够准确捕捉林地变化,为森林资源管理部门提供了新的林地变化检测方法。

关键词：林地变化检测深度学习注意力机制孪生神经网络残差神经网络

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吉林蛟河针阔混交林幼苗动态及环境驱动因子

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北京林业大学学报 2021年第8期43卷 41-49页

作者：李冠男张春雨赵秀海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

【目的】本文以吉林蛟河不同发育阶段针阔混交林为研究对象,对比分析幼苗密度的核密度估计曲线年际变化规律,探讨土壤因子的边际变化和土壤因子的分布变化对幼苗密度分布动态的相对影响。【方法】在420 m×520 m的中龄林样地和500 m... 详细信息

【目的】本文以吉林蛟河不同发育阶段针阔混交林为研究对象,对比分析幼苗密度的核密度估计曲线年际变化规律,探讨土壤因子的边际变化和土壤因子的分布变化对幼苗密度分布动态的相对影响。【方法】在420 m×520 m的中龄林样地和500 m×840 m的成熟林样地中系统布设幼苗调查样方。利用分位数回归和反事实分解法检验环境因子在不同分位数水平上对幼苗密度的边际影响,进而明确幼苗密度在不同分位点上呈现不均衡变化的主导因素。【结果】幼苗密度的核密度估计曲线呈峰值向左偏移、长尾向右侧延伸的正偏态分布。在θ=0.90的高分位点,中龄林样地中幼苗密度变化值为−5.9,成熟林样地幼苗密度变化值为−2.6。中龄林样地在θ=0.75时幼苗密度变化值为5.8,成熟林样地在θ=0.50和θ=0.75时幼苗密度变化值均为2。在高分位点上幼苗密度的更大变化反映了右单尾概率分布的不均衡性。在不同估计分位点上系数效应和协变量效应对幼苗密度分布变化的相对作用大小不同。中龄林样地中系数效应在全部估计分位点上都具有很高的解释量;成熟林样地中在θ=0.50分位点上,协变量效应对幼苗密度变化具有89%的解释量,在其他的估计分位点上系数效应的解释量更高。因此,土壤因子分布变化对幼苗密度分布变化影响的相对作用更大,而土壤因子边际变化则是导致幼苗密度不均衡变化的主要因素。土壤中速效氮、速效磷、速效钾分布变化对每个估计分位点上幼苗密度变化的解释量大多不足30%,而土壤含水量和土壤pH值对幼苗密度变化具有相对更大的影响。【结论】幼苗密度的年际变化在不同分位点上是不均衡的,在高分位点上的变化尤为明显。土壤因子的边际变化和土壤因子的分布变化共同决定了幼苗的存活动态。

关键词：幼苗更新核密度分布分位数回归反事实分析

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吉林蛟河阔叶红松林物种多度分布模型研究

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生态学报 2021年第23期41卷 9502-9510页

作者：李超凡范春雨张春雨赵秀海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

以吉林蛟河阔叶红松林的木本植物为研究对象,将30hm^(2)的样地面积划分为5m×5m,10m×10m,20m×20m,25m×25m的连续取样单元,在4个不同尺度下分别统计各物种在每个取样单元中的有无,得到每个物种在不同尺度下的取样单... 详细信息

以吉林蛟河阔叶红松林的木本植物为研究对象,将30hm^(2)的样地面积划分为5m×5m,10m×10m,20m×20m,25m×25m的连续取样单元,在4个不同尺度下分别统计各物种在每个取样单元中的有无,得到每个物种在不同尺度下的取样单元数。利用随机分布模型和负二项分布模型分析物种的多度分布,对比预测多度与观测多度讨论两个模型的科学性与实用性。结果表明:对于阔叶红松林而言,负二项分布模型在所有研究尺度上的预测精度都要优于随机分布模型。随机分布和负二项分布的模型预测误差随着研究尺度的增大而增大,因此选取较小的取样单元可以切实提高物种多度的预测精度。利用随机分布和负二项分布模型对多度较小的物种进行预测的效果要优于多度较大的物种。负二项分布模型适合用来模拟阔叶红松林的物种多度分布格局,并且模型的拟合效果受取样单元大小影响。

关键词：物种多度分布负二项分布取样单元占据⁃多度关系

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结合可见光植被指数和分水岭算法的单木树冠信息提取

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遥感技术与应用 2024年第1期39卷 34-44页

作者：陈树新刘炳杰王海熠苏勇艾遒一田昕中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 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 西南林业大学林学院云南昆明650224

相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机倾斜摄影测量技术多角度拍摄提取单木树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗西南部旺业甸林场的落叶松近成熟林为研究对象,以倾斜摄影测量技术获取的无人机... 详细信息

相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机倾斜摄影测量技术多角度拍摄提取单木树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗西南部旺业甸林场的落叶松近成熟林为研究对象,以倾斜摄影测量技术获取的无人机影像为数据源,提出一种结合可见光植被指数和分水岭算法的单木冠幅提取方法。首先通过数字正射影像计算可见光波段超绿超红差分指数;选择合理阈值对图像进行二值化,并利用中值滤波对树冠区域图进行去噪处理,分离出植被与非植被区域;以植被区域为掩膜范围对冠层高度模型进行掩膜;最后,利用分水岭分割算法提取单木树冠进行精度验证。在树冠区域提取过程中,基于超绿超红差分指数结合阈值法成功分离出植被与非植被区域;通过中值滤波有效地去除了因亮度不均、阴影及非植被区域的纹理等信息所造成的斑点和噪声,保证了树冠边缘的完整性及树冠内部的连通性,同时减少了分水岭算法的过分割现象。单木尺度上,树冠参数信息提取的准确率分别为88.72%和79.38%,召回率分别为93.29%和88.60%,F测度分别为90.59%和83.74%;样地尺度上,相对误差分别为15.45%和22.92%。研究结果表明:基于数字正射影像采用可见光植被指数提取植被区域很好地消除了林内裸地等背景因素的影响,同时基于冠层高度模型利用分水岭分割算法能够精确的区分单木信息。基于无人机倾斜摄影测量技术得到的两种数据源结合发挥了各自的优势,能够高效、准确地提取较高郁闭度林分的单木树冠信息。

关键词：倾斜摄影单木树冠可见光植被指数阈值分割分水岭分割

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基于深度卷积神经网络的树轮宽度测量算法

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生态学杂志 2023年第4期42卷 997-1004页

作者：李爽李俊杰杨鹏史景宁唐丁洁向玮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 广西林业勘测设计院南宁530011 新疆农业大学林学与风景园林学院乌鲁木齐830052

数字图像处理技术已被广泛用于树轮宽度测量,但大多集中在边界清晰可见的针叶树种,对于木材解剖结构复杂、树轮边界清晰度较差的阔叶树种,传统的图像处理技术表现不佳。为了改善阔叶树种的树轮边界识别精度,本文提出了一种基于U-Net卷... 详细信息

数字图像处理技术已被广泛用于树轮宽度测量,但大多集中在边界清晰可见的针叶树种,对于木材解剖结构复杂、树轮边界清晰度较差的阔叶树种,传统的图像处理技术表现不佳。为了改善阔叶树种的树轮边界识别精度,本文提出了一种基于U-Net卷积神经网络模型的树轮宽度测量算法。以鱼鳞云杉(Picea jezoensis ***)、臭冷杉(Abies nephrolepis)、红松(Pinus koraiensis)、白桦(Betula platyphylla)、枫桦(Betula costata)、榆树(Ulmus pumila)的树芯为对象,提出了一种基于U-Net的树轮边界检测模型。采用3种评价指标比较了U-Net方法与手工标注方法的差异,并与WinDENDRO测量得到的树轮宽度进行了精度对比。结果显示,U-Net识别到的树轮边界与实际边界精确匹配,尤其是对阔叶树种树轮边界的检测精度相比传统的数字图像处理方法有显著提高,通过3种评价指标证明所得到的树轮边界精确可靠,在树轮分析中具有较高的实用价值。

关键词： U-Net 深度学习树轮宽度图像分割

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间伐对塞罕坝华北落叶松人工林土壤酶活性的影响

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应用与环境生物学报 2022年第2期28卷 300-307页

作者：张金钰邱新彩刘欣彭道黎程顺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 山西省太原国有林场太原030003 河北省塞罕坝机械林场承德068466

土壤酶在推动土壤物质能量转化和营养循环的过程中起着十分关键的作用,是土壤质量的重要指标.在河北省塞罕坝机械林场19年生华北落叶松人工林中进行不同间伐强度处理(对照,0%间伐;轻度,14%间伐;中度,28%间伐;重度,42%间伐),间伐9年后,在... 详细信息

土壤酶在推动土壤物质能量转化和营养循环的过程中起着十分关键的作用,是土壤质量的重要指标.在河北省塞罕坝机械林场19年生华北落叶松人工林中进行不同间伐强度处理(对照,0%间伐;轻度,14%间伐;中度,28%间伐;重度,42%间伐),间伐9年后,在4个季节采集土壤样品,研究土壤酶活性及其影响因素.结果表明:(1)随间伐强度增大,土壤酶活性呈先增加后降低的变化趋势,除多酚氧化酶(PPO)外,土壤蔗糖酶(INV,59.54 mg g^(-1) h^(-1))、β-葡萄糖苷酶(BG,273.77 nmol g^(-1) h^(-1))、脲酶(NRE,0.28 mg g^(-1) h^(-1))、N-乙酰-β-葡萄糖苷酶+亮氨酸氨基肽酶(NAG+LAP,492.64 nmol g^(-1) h^(-1))和酸性磷酸酶(ACP,745.19 nmol g^(-1) h^(-1))均在中度间伐处理活性最高.土壤酶活性表现出明显的季节动态变化,在夏季和秋季明显高于春季和冬季.(2)间伐后,林下植被盖度、地上生物量和多样性增加,凋落物生物量增大,土壤温度、质量含水率提高,pH和土壤C:N降低,土壤C、N、P含量和微生物生物量增加.(3)土壤酶活性与林下植被特征、凋落物生物量、土壤理化性质及微生物生物量有一定的相关性.因此,合理的间伐能改变林下植被和凋落物状况,改善林分环境,促进养分循环,提高土壤酶活性;结果可为华北落叶松人工林的经营管理提供理论依据.(图1表5参65)

关键词：华北落叶松人工林间伐土壤酶影响因素相关分析

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兴安落叶松林气候适宜性与生产力的关系

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北京林业大学学报 2023年第11期45卷 1-10页

作者：庞荣荣赵冰倩高露双王康臣陈金平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业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083 中国内蒙古森工集团根河森林工业有限公司内蒙古根河022350

【目的】兴安落叶松是东北内蒙古林区重要的建群树种,全球气候变暖使得兴安落叶松林的潜在适宜区域分布和生产力正面临巨大的不确定性。因此,准确评估东北内蒙古林区兴安落叶松林潜在气候适宜性及其与生产力的关系,对东北地区生态系统... 详细信息

【目的】兴安落叶松是东北内蒙古林区重要的建群树种,全球气候变暖使得兴安落叶松林的潜在适宜区域分布和生产力正面临巨大的不确定性。因此,准确评估东北内蒙古林区兴安落叶松林潜在气候适宜性及其与生产力的关系,对东北地区生态系统的可持续发展具有重要的作用。【方法】基于东北内蒙古天然林区的68个兴安落叶松林样地实际调查数据和8个气候因子变量,利用MaxEnt模型模拟预测兴安落叶松林的潜在地理分布,确定兴安落叶松林的潜在适宜区分布及面积,结合实测点分布概率、生产力和林分结构因子,探讨兴安落叶松林气候适宜性与生产力的关系及其影响因素。【结果】兴安落叶松林的适宜区主要集中分布在内蒙古东北、黑龙江中部以北及东南、吉林东南部,适生区的面积由大到小依次排序:低适宜区(6.050×10^(5)km^(2))>高适宜区(4.087×10^(5)km^(2))>中适宜区(3.534×10^(5)km^(2))。兴安落叶松林的气候适宜性与生产力关系呈显著负相关性,以幼龄林为主的低适宜区生产力显著高于高适宜区。林分年龄对兴安落叶松林气候适宜性与生产力的关系具有显著的调节作用,低林龄增强了气候性与生产力的负相关性,而高林龄中气候适宜性与生产力的关系较弱。【结论】本研究证实了兴安落叶松林气候适宜性与生产力的显著负相关关系,但这种负相关关系可能受到林龄因素影响。在研究物种生境适宜性与生产力的关系时,应综合考虑气候因子和林分结构特征的影响。

关键词：兴安落叶松林 MaxEnt模型生产力林分因子气候适宜性

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择伐对长白山云冷杉林生长优势和直径结构异质性的影响

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北京林业大学学报 2022年第5期44卷 34-42页

作者：彭泊林杨华谢榕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北京100083 玉环市自然资源和规划局浙江玉环317600

【目的】择伐的促进效果常用伐后林分保留木的生长动态来评估。本文对择伐后的云冷杉林林分直径结构异质性及不同树种和径阶的生长动态进行研究,为帮助经营者调整择伐策略提供科学指导。【方法】基于吉林省金沟岭林场4块云冷杉林固定样... 详细信息

【目的】择伐的促进效果常用伐后林分保留木的生长动态来评估。本文对择伐后的云冷杉林林分直径结构异质性及不同树种和径阶的生长动态进行研究,为帮助经营者调整择伐策略提供科学指导。【方法】基于吉林省金沟岭林场4块云冷杉林固定样地,其中对照样地1块、3块择伐样地,择伐强度分别为21%(轻度)、27%(中度)、36%(强度),采用普雷斯勒生长率以及基尼系数分析了林分伐后直径结构异质性和生长的动态,并采用了生长优势的概念分析了林分内不同耐荫程度的树种和径阶对择伐的生长响应。【结果】伐后5年,不同择伐强度(轻度、中度、强度)样地耐荫树种生长率分别为2.92%、2.73%、3.04%。择伐强度的增大对耐荫树种的促进作用不显著,但能显著促进林下不耐荫树种的生长(2.18%、2.91%、3.65%);中低择伐强度能显著促进林分内中小径阶林木的生长,但对优势木的促进作用不明显。强度择伐对林分各径阶的生长均有较强的促进作用;不耐荫树种非优势木对择伐的响应更积极,伐后相比耐荫树种展现出更强的负生长优势;对中径阶林木的择伐能立即提高林分直径结构异质性。伐后样地的基尼系数呈现降低趋势,择伐能够通过降低林分不对称竞争,促进中小径阶林分生长,进而降低林分直径结构异质性水平。【结论】高强度择伐以及定期伐除生长贡献较低的耐荫树种优势木能够最大化林分生产力,轻度择伐能较好地促进云冷杉林林分的可持续发展,加速朝东北地区初级植被的正向演替。生长优势能够有效反映伐后各径阶林木的生长状态,为合理采伐林木提供参考。

关键词：生长优势直径结构异质性择伐云冷杉林长白山

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