检索结果-内蒙古大学图书馆

基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测

中南林业科技大学学报 2024年第6期44卷 19-29页

作者：陈馨孙玉军丁志丹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实验室北京100083

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类... 详细信息

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。

关键词：数据融合遥感反演林龄动态监测 Sentinel-1 Sentinel-2 Google Earth Engine

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基于树冠和竞争因子的杉木胸径估测

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北京林业大学学报 2023年第9期45卷 42-51页

作者：朱兆廷孙玉军梁瑞婷马佳欣李佳怡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

【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向,本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后,估算胸径及林分每公顷断面积等指标,实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林... 详细信息

【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向,本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后,估算胸径及林分每公顷断面积等指标,实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林地面调查数据,利用10种传统模型与2种机器学习方法分别对单木胸径进行估测,并基于不同的自变量组合形式来分析不同因子对胸径估测的影响。【结果】根据传统模型参数拟合结果可以看出,树冠半径与胸径呈显著正相关,林分密度、偏冠因子及竞争指数与胸径均呈显著负相关。传统模型建模过程中所引入最优竞争指数为树冠重叠内角相关的CI2,模型逻辑斯蒂模型拟合结果最优,幂函数(有截距)模型次之。而在使用检验数据进行估测时,幂函数(有截距)有着最好的估测效果。随机森林模型均具有较好的拟合效果,使用检验数据进行估测,不同竞争指数对模型拟合提升程度不同,与树冠重叠面积相关的竞争指数CI3取得了最好的效果。支持向量回归模型拟合优度小于随机森林,略大于传统模型。对胸径进行估测时,包含与竞争木大小相关的竞争指数CI4的模型为最优模型。【结论】传统模型和机器学习模型在拟合与估测单木胸径上均取得了一定的效果,利用机器学习模型效果更优。在模型的不同自变量组合中,加入有关树冠的竞争指数能使模型预测精度提高,决定系数R^(2)增加,E_(MA)、E_(RMS)及A_(IC)减小。传统模型的最优竞争指数为重叠内角相关的竞争指数CI2,在机器学习方法中与对象木和竞争木大小相关的竞争指数CI3和CI4也取得了较好的效果。此外,偏冠指数对于胸径估测的提升效果仍需进一步验证。

关键词：胸径估测林木竞争随机森林支持向量机

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基于非线性分位数混合效应构建杉木树高曲线模型

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北京林业大学学报 2023年第11期45卷 33-41页

作者：王宝莹梁瑞婷谢运鸿邱思玉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

【目的】探索树高-胸径模型构建新方法,将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建,以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1306株杉木的实测树高、胸径数据,从4个树... 详细信息

【目的】探索树高-胸径模型构建新方法,将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建,以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1306株杉木的实测树高、胸径数据,从4个树高-胸径模型中筛选拟合效果最好的为基础模型,基于基础模型分别采用非线性混合效应、分位数回归以及非线性分位数混合效应构建树高-胸径模型。采用评价指标均方根误差(RMSE)、调整后决定系数(R^(2)_(adj))和均方差(MSE),对各模型的拟合结果进行评价比较,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数值(Loglik)比较各最优模型的拟合精度和预测精度。【结果】根据评价指标对比显示,Logistic模型为基础模型。非线性混合效应模型的拟合效果最优(AIC为3953.986,BIC为3988.199,Loglik为-1969.993),非线性分位数混合效应模型(AIC为3979.418,BIC为4028.293,Loglik为-1979.709)次之。模型拟合效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。比较各模型的残差图可知各模型均不存在异方差现象,预测效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。【结论】本研究将分位数回归与非线性混合效应法相结合,该方法对分组数据结构中不同分位点个体间的差异与关联做出解释,提高了模型的稳定性以及拟合精度,将该方法应用到树高-胸径关系的研究上是一个可行的思路,为构建树高-胸径模型提供新方法。

关键词：非线性分位数混合效应模型杉木树高-胸径模型

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基于红松树轮重建小兴安岭南麓过去140年6月份平均温度变化

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生态学报 2023年第21期43卷 8769-8779页

作者：乔晶晶王轶夫孙玉军邱思玉谢运鸿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

基于建立的小兴安岭南麓红松树轮宽度标准年表,分析红松径向生长与该地区温度和降水间的关系以及1982年升温突变对此相关性的影响。结果表明:6月平均温度与树轮宽度年表在变暖前后始终呈极显著负相关,是该地区红松径向生长的主要限制因... 详细信息

基于建立的小兴安岭南麓红松树轮宽度标准年表,分析红松径向生长与该地区温度和降水间的关系以及1982年升温突变对此相关性的影响。结果表明:6月平均温度与树轮宽度年表在变暖前后始终呈极显著负相关,是该地区红松径向生长的主要限制因子。基于此构建的区域1843—1982年6月平均温度重建方程稳定可靠。重建温度序列的偏暖时期和偏冷时期分别持续7年和29年,偏暖时段为1915—1921年,偏冷时段为1880—1891年和1932—1948年。小波分析结果显示6月平均温度存在2—7a周期变化。空间相关分析结果表明重建温度序列能很好的代表小兴安岭南麓及附近区域的温度变化。本研究拓展了研究区现有的气候数据,可为掌握小兴安岭气候变化规律和科学预测未来气候提供数据支撑。

关键词：小兴安岭红松树轮宽度年表气候重建

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小兴安岭长白落叶松径向生长的周向异质性及影响因素

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北京林业大学学报 2023年第10期45卷 47-58页

作者：宋思远荆雪慧王轶夫北京林业大学园林学院北京100083 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】通过对长白落叶松年轮特征进行分析,以探究径向生长的周向异质性及其影响因素,以及不同高度年轮宽度各向变异特征的差异性,为长白落叶松的经营管理提供理论依据。【方法】采用Wilcoxon符号秩检验方法对黑龙江省朗乡东折棱河林场... 详细信息

【目的】通过对长白落叶松年轮特征进行分析,以探究径向生长的周向异质性及其影响因素,以及不同高度年轮宽度各向变异特征的差异性,为长白落叶松的经营管理提供理论依据。【方法】采用Wilcoxon符号秩检验方法对黑龙江省朗乡东折棱河林场的18株长白落叶松相对年轮宽度随树龄的变化进行检验,通过比较不同高度的相对年轮宽度变异系数,分析不同高度的年轮宽度变异特征的差异。借助加权Voronoi图计算树木各向生存半径,分析其与树木年轮宽度变异特征的关系。利用单因素方差分析和描述性统计方法,分析光照和树龄与径向生长的周向异质性的关系。【结果】(1)人工长白落叶松5年定期平均年轮宽度和累积平均年轮宽度随树龄的增长在各方向上的差异特征没有显著变化。(2)7株样木的累积年轮宽度变异系数与横断面相对高度呈极显著或显著负相关,12株样木的近5年平均生长量在各方向上的变异系数与断面相对高度呈极显著或显著负相关。(3)胸高断面径向生长周向变异特征与光照强弱方位特征之间没有显著关系;成熟样木的年轮宽度各向变异系数的平均值最高;大部分样木胸高断面各向相对年轮宽度(近5年平均生长量)与各向生存半径之间呈显著相关性。【结论】(1)同一高度不同树龄的年轮宽度在各个方向上不存在显著差异,径向生长周向差异程度随横断面高度的增加而减弱。(2)竞争对年轮宽度变异特征有显著影响。树木生存半径越大,竞争能力越强,此方向的年轮宽度越大;不同树龄中,成熟林的径向生长周向差异最大。

关键词：径向生长周向变异竞争长白落叶松

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基于改进型遥感生态指数的将乐县生态质量评估及驱动分析

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环境科学 2024年

作者：潘占冬王轶夫王可月邹炜文孙玉军北京林业大学林学院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

将乐县是中国南方重点林业县，分析其生态环境质量时空变化与驱动机制有利于该县生态文明建设的发展。在湿度（WET）、热度（LST）和干度（NDBSI）因子基础上，引入综合植被指数mNDVI，采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数（MRSE... 详细信息

将乐县是中国南方重点林业县，分析其生态环境质量时空变化与驱动机制有利于该县生态文明建设的发展。在湿度（WET）、热度（LST）和干度（NDBSI）因子基础上，引入综合植被指数mNDVI，采用主成分分析法构建了改进型遥感生态指数（MRSEI），利用GEE云平台和ArcGIS 10.8平台，对2000～2020年将乐县的生态质量时空分布格局和驱动机制进行分析。结果表明：①相较于RSEI，MRSEI与各主成分分量的平均相关度更高，且在3个试验区中对比度分别提高了10.538、2.923和8.558，熵值提高了0.024、0.046和0.025，该指数具有更丰富的图像信息。②将乐县MRSEI总体波动呈上升趋势，年平均增幅为0.010。生态质量等级为良好的面积占比最大，为33.61%～38.28%，差和较差约占全县面积的10%。变化情况为稳定的占比为42.23%～59.05%，在各年份间波动起伏较大，西南部和北部容易发生生态环境的恶化，中部的城镇建筑物群一直有向外扩张的趋势。这20年生态质量改善的面积达到424.34 km2，将乐县总体生态环境质量发生了明显改善。③土地利用类型和坡度是将乐县生态环境质量空间分异的主要因子，其次为年平均降水量。所有因子的交互作用均有一定程度的提升，土地利用类型与年平均降水量的交互作用对MRSEI空间分异的驱动力最强，达到36.1%。该研究可为将乐县生态环境监测和可持续发展提供科学依据。

关键词：生态环境质量改进遥感生态指数(MRSEI) 高植被区 GEE云平台地理探测器

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基于手持激光雷达的人工侧柏纯林冠层空间互补性

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北京林业大学学报 2025年第4期47卷 61-73页

作者：胡蕾刘茜紫耿燕余世有姜俊陈玲北京林业大学国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083 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】探讨手持激光雷达在冠层空间互补性研究中的适用性,分析冠层空间互补性的影响因素及其对单木生长量的影响,为优化侧柏纯林的林分结构并提高生产力提供参考。【方法】基于地面实测数据验证手持激光雷达点云数据的精度,评估其在... 详细信息

【目的】探讨手持激光雷达在冠层空间互补性研究中的适用性,分析冠层空间互补性的影响因素及其对单木生长量的影响,为优化侧柏纯林的林分结构并提高生产力提供参考。【方法】基于地面实测数据验证手持激光雷达点云数据的精度,评估其在冠层空间互补性研究中的可行性;以邻域树木性状变异、邻体密度、土壤因子和地形因子为解释变量,运用线性相关分析和全子集回归模型探讨解释变量与冠层空间互补性之间的相关关系;采用结构方程模型解析冠层空间互补性在解释变量影响目标树生长量过程中的中介作用。【结果】(1)手持激光雷达提取的胸径、树高和冠幅与野外实测值呈显著正相关(P<0.001),表明其参数精度适用于冠层空间互补性研究。(2)树冠形状变异(P<0.001)、树冠大小变异(P<0.01)和树木高度变异(P<0.001)对冠层空间互补性具有显著的促进作用;株数密度(P<0.001)同样也具有显著正效应;坡向(P<0.05)与坡度(P<0.05)能显著影响冠层空间互补性;土壤全磷(P<0.05)、全钾(P<0.01)、有效磷(P<0.05)、有效钾(P<0.05)含量和土壤容重(P<0.05)均显著负向影响冠层空间互补性。全子集模型结果表明,邻域树木性状变异和土壤因子为冠层空间互补性变异的主要驱动因素,解释量分别占总解释量的40.75%和31.64%。(3)冠层空间互补性显著促进目标树胸径生长(P<0.01)。结构方程模型结果表明,邻域树木性状变异、邻体密度、土壤和地形因子均可通过冠层空间互补性间接影响目标树生长。【结论】冠层空间互补性在人工侧柏纯林中普遍存在,并受到生物和非生物因子的共同影响,这些因子通过冠层空间互补性间接促进了树木的生长。基于本研究结果,建议在种植侧柏时,应优先选择阴坡且土壤养分丰富的区域;对于已建成的人工侧柏纯林,可通过定期修剪侧柏、增加树木间垂直方向差异的方式促进胸径的生长。

关键词：冠层空间互补性胸径生长量手持激光雷达纯林侧柏

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基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究

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农业机械学报 2024年第6期55卷 186-195,236页

作者：孙钊谢运鸿王宝莹谭军王轶夫孙玉军中国地质调查局军民融合地质调查中心成都610036 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

森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF... 详细信息

森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF)、袋装树(BT)、支持向量回归(SVR)、Cubist、类别型特征提升(CatBoost)、极端梯度提升(XGBoost))分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R^(2)分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R^(2)达到0.7601,XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。

关键词：森林地上生物量估测模型无人机密集点云 SfM 可见光植被指数机器学习

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耦合时序特征的林分类型遥感识别

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北京林业大学学报 2024年第1期46卷 68-81页

作者：高雨珊彭道黎张楠杨鹏辉杨灿灿陈铭捷陈健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 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特... 详细信息

【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】(1)使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;(3)地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度,使林分类型识别更为准确,尤其是时间序列特征在提高林分类型识别精度上有突出作用。

关键词： Sentinel-2 Sentinel-1 随机森林 Google Earth Engine(GEE) 时间序列特征

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吉林蛟河针阔混交林群落邻体竞争效应

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林业科学 2022年第5期58卷 187-194页

作者：粟佳琳王娟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 北京林业大学生态与保护学院北京100083

【目的】点格局分析中完全空间随机零模型要求生境背景必须同质,但复层异龄天然林中生境因子多呈异质性分布,不可避免地会对点格局研究带来影响。本研究尝试通过生境划分的方法,将异质性样地划分为2个亚区(每个亚区内部生境相对同质),... 详细信息

【目的】点格局分析中完全空间随机零模型要求生境背景必须同质,但复层异龄天然林中生境因子多呈异质性分布,不可避免地会对点格局研究带来影响。本研究尝试通过生境划分的方法,将异质性样地划分为2个亚区(每个亚区内部生境相对同质),并通过标记点格局分析探讨不同生境亚区中林木个体间相互作用规律,旨在为森林经营作业提供理论支撑。【方法】以吉林蛟河21.12 hm^(2)天然针阔混交林监测样地为基础,根据地形变量将样地划分成A、B 2个生境亚区,利用标记相关函数结合完全空间随机模拟过程检验相邻个体间的作用效应。【结果】单个树种的标记相关分析显示,A区和B区中绝大多数树种表现出个体胸径间的空间负相关;并且在r<6 m尺度上A区中呈负相关的树种数量明显高于B区,在r<9 m尺度上未检测到个体胸径间呈正相关的树种。如果不考虑生境条件的异质性,在整个样地中进行标记相关分析,林冠层林木个体胸径在0~8 m尺度上显著负相关,亚林层及林下层的林木胸径间没有显著的空间关联性。在相对同质的生境中检验各林层中林木胸径属性的空间自相关时,亚林层及林下层个体胸径间没有显著的空间关系,而林冠层个体胸径在小尺度上具有显著的负相关,A区中林冠层个体间作用尺度为0~6.9 m,B区为0~5.6 m。【结论】在不同生境条件下(即A,B亚区),林冠层内相邻个体胸径空间负关联的尺度不同,在森林经营过程中,确定最终保留密度时要充分考虑生境差异带来的影响。

关键词：空间分布格局标记相关函数空间点格局生境异质性生境划分邻体效应

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