检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2020年第2期40卷 95-101页

作者：周柯妙林辉宋仁飞蒋仟陈忠明杜凯中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优... 详细信息

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。

关键词：高光谱二次函数拟合 ARIMA拟合 NDVI 银杏

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纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

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中南林业科技大学学报 2020年第9期40卷 49-56页

作者：叶子林周普良林辉李新宇中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方... 详细信息

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R^2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.3545 m^3/hm^2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。

关键词：林业遥感蓄积量多元逐步回归纹理窗口 GF-1

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基于胸高处边材面积、胸径和冠基部直径的杉木单木叶生物量预测模型

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林业科学 2023年第7期59卷 106-114页

作者：屈彦成江怡航姜彦妍张建国罗安利张雄清中国林业科学研究院林业研究所国家林业和草原局林木培育重点实验室北京100091 南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京210037 浏阳市森林资源监测事务中心湖南省浏阳市林业局浏阳410300

【目的】基于多个变量分别构建杉木单木叶生物量预测模型,并选择出预测效果最佳的模型,为杉木叶生物量的精准预测提供参考。【方法】以21块不同林龄样地共63株解析木为例,分别基于胸高处边材面积、胸径和冠基部直径3个变量,考虑其他与... 详细信息

【目的】基于多个变量分别构建杉木单木叶生物量预测模型,并选择出预测效果最佳的模型,为杉木叶生物量的精准预测提供参考。【方法】以21块不同林龄样地共63株解析木为例,分别基于胸高处边材面积、胸径和冠基部直径3个变量,考虑其他与叶生物量相关的单木和林分因子,以样地为随机效应因子构建非线性混合模型,采用指数函数、幂函数和常数加幂函数消除数据间的异方差性。根据模型评价指标赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和对数似然值(Log Likelihood)选择最佳模型,并对不同参数的混合模型进行似然比检验。采用留一交叉验证法,计算模型决定系数(R^(2))、总相对误差(TRE)和平均绝对误差(MAE),对模型预测效果进行检验。【结果】基于3个变量以幂函数为异方差结构构建的混合模型效果最好,混合模型均优于基础模型,且基于冠基部直径构建的模型预测效果最佳。【结论】以基于冠基部直径构建的非线性混合效应模型(模型16)作为预测杉木单木叶生物量的最佳模型,符合管道模型理论。各变量均具有一定生物学和统计学意义,野外调查较易获取(非破坏性)。模型具有一定实用性,且预测精度较高(R2=0.8051)。本研究结果可为其他树种构建单木叶生物量模型提供参考。

关键词：杉木叶生物量管道模型理论冠基部直径胸高处边材面积胸径

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洞庭湖湿地净初级生产力估算研究

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遥感学报 2023年第6期27卷 1454-1466页

作者：张猛陈淑丹林辉刘洋张怀清中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

湿地是地球上重要的“碳库”之一,针对湿地净初级生产力NPP (Net Primary Productivity)模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题,本文提出了一种修正的CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型。首先采用遥感云计算下的... 详细信息

湿地是地球上重要的“碳库”之一,针对湿地净初级生产力NPP (Net Primary Productivity)模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题,本文提出了一种修正的CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型。首先采用遥感云计算下的时空融合算法快速、准确地获得了时间序列的Landsat 8多光谱影像,解决湿地NPP估算中高时空分辨率影像缺失问题。然后,利用Landsat 8数据集(光谱波段、陆表水体指数、归一化植被指数等)与自适应Stacking算法得到高精度的植被分类图,并结合植被分类图确定每个植被像元理想条件下最大光能利用率εmax。同时,利用时序陆表水体指数及降水数据计算获得NPP估算中所需的水分胁迫因子。最后,基于归一化植被指数、水分胁迫因子、εmax及气象数据等多种参数,驱动CASA模型对洞庭湖湿地NPP进行估测。研究结果显示,与其他模型相比,本文修正CASA模型估算的NPP与实测的NPP具有最高的相关系数(R2=0.85)和最低的RMSE (20.16 g C/m2),表明该方法能有效、准确地模拟区域湿地生态系统NPP。洞庭湖区主要湿地植被类型芦苇与苔草的NPP均值分别为424.26 g C/m2和357.50g C/m2。

关键词：遥感湿地净初级生产力 CASA 时空融合分类洞庭湖湿地

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基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测

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林业科学 2022年第4期58卷 40-50页

作者：田惠玲朱建华何潇陈新云简尊吉李宸宇郭学媛黄国胜肖文发中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所国家林业和草原局森林生态环境重点实验室北京100091 南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京210037 中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局森林经营与生长模拟实验室北京100091 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中... 详细信息

【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中的作用以及科学制定国家“碳中和”行动路径和目标管理提供科学指导。【方法】利用1999—2018年4次全国森林资源连续清查固定样地监测数据,结合区域气候、土壤、林分和地形因子,采用随机森林模型构建区域主要优势树种(组)的生长-消耗模型,运用未来气候情景与未来乔木林面积扩增情景,预测东北三省2015—2060年间乔木林生物质碳储量变化与碳汇潜力。【结果】东北三省乔木林生物质碳储量2060年可达3393.15 TgC,比2015年增加1895.23 TgC,2015—2060年间年碳汇量为42.12 TgC·a-1,其中天然林是主体。辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质碳储量分别由2015年的139.19、463.58和895.15 TgC增至2060年的328.95、915.83和2148.37 TgC,乔木林平均生物质碳密度分别由2015年的32.71、59.75和45.11 MgC·hm-2增至2060年的75.20、109.32和85.24 MgC·hm-2。2015—2060年间辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质年碳汇量分别为4.22、10.05和27.85 TgC·a-1。【结论】本研究构建的随机森林模型表现效果较好,能够用于东北三省未来乔木林碳储量预测。2015—2060年东北三省乔木林生物质碳储量将增加1895.23 TgC,未来仍具有较大碳汇潜力。黑龙江省的碳汇潜力最大,年碳汇量达27.85 TgC·a-1,是未来重要的碳增汇区域;辽宁省的碳汇潜力较弱,年碳汇量仅为4.22 TgC·a-1。加强中、幼龄林经营管理,适度更新成、过熟林,有助于提升东北三省乔木林碳汇功能,发挥我国东北森林在增汇减排以及实现区域“碳中和”目标中的作用。

关键词：生长-消耗模型随机森林模型森林资源清查多变量生物质碳储量

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西藏自治区草地地上生物量遥感反演研究

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生态学报 2023年第13期43卷 5600-5613页

作者：宋柯馨蒋馥根胡宗达吕云兵龙依邓目丽陈松孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 四川农业大学资源学院成都611130 西藏详图测绘有限公司拉萨851414

草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要。研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野... 详细信息

草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要。研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野外实测样地草地AGB数据,构建以多元线性逐步回归为代表的参数模型以及随机森林、支持向量机和kNN等非参数模型进行西藏自治区草地AGB估测及空间分布制图。结果表明:(1)多元线性逐步回归、随机森林、支持向量机和kNN模型在加入植被产品特征变量后,RMSE分别降低了15.8%、13.5%、4.1%和17.3%,表明植被产品作为建模变量用于草地AGB估测可有效提高模型精度;(2)三种组合变量构建的草地AGB估测模型中,反射率、植被指数、植被产品组合构建的模型效果最佳,其中kNN模型估测精度最高,R2达到0.60,RMSE和MAE分别为0.43、0.34 t/hm^(2);(3)草地AGB空间分布呈现出西北地区较低、中部地区较高且分布形态较破碎和东部地区较高的变化特征;(4)利用MODIS植被产品结合kNN模型的预测值与草地实测的AGB空间分布趋势基本一致。综上,MODIS植被产品结合kNN模型可作为大尺度区域草地AGB遥感估测的有效参考。

关键词：草地地上生物量机器学习 kNN MODIS 植被产品

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Landsat8时间序列影像支持下的农田防护林提取方法研究

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中南林业科技大学学报 2020年第4期40卷 57-63页

作者：雷思君孙华刘华蒋馥根陈松吴童谢勇中南林业科技大学湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提... 详细信息

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。

关键词：遥感影像分类甘州区农田防护林多时序影像 Landsat8 OLI

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LA-UNet网络模型在城市绿地遥感分类中的应用

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应用生态学报 2024年第4期35卷 1101-1111页

作者：徐亮亮马开森王霞李东胜孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 河北省林业和草原调查规划设计院石家庄050011

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地... 详细信息

城市绿地的精准识别和监测在城市规划和生态管理方面具有重要意义。城市绿地背景复杂,使用传统遥感分类技术容易出现错分粘连的问题。本研究以长沙市雨花区为研究区,高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,提出一种基于LA-UNet模型的城市绿地遥感分类方法,该方法以UNet模型为基础,引入DWTCA通道注意力机制模块提升网络对绿地信息的关注度,并使用CARAFE模块对提取特征进行上采样,实现对城市复杂背景下乔木、灌草等多种地类的精准分类。结果表明:利用标准假彩色遥感影像时,LA-UNet模型的城市绿地分类效果最优,总体准确率和平均交并比分别为96.3%和90.9%,比UNet模型分别提高2.8%和6.1%。在波茨坦公开数据集中,LA-UNet模型的总体准确率和平均交并比也同样优于UNet模型,分别提高0.9%和1.8%,表明LA-UNet模型具有较好的鲁棒性和通用性。本研究提出的LA-UNet模型能有效缓解城市绿地错分粘连问题,在城市绿地遥感分类中具有显著优势。改进后的LA-UNet模型比UNet模型具有更小的参数体积,能有效提升城市绿地分类精度。本研究将为城市绿地的精准分类及其空间分布规律研究提供方法参考。

关键词：遥感分类城市绿地高分二号 LA-UNet 注意力机制

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基于国产高分遥感数据的黑龙江三江湿地分类

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中南林业科技大学学报 2022年第9期42卷 71-81页

作者：潘煜琳林辉中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】湿地是重要的生态系统之一,实现湿地信息的自动提取和动态监测对湿地资源的科学管理和利用有重要的意义。黑龙江三江湿地是我国最大的淡水沼泽湿地,具有丰富的野生动植物资源。探究国产高分五号(GF-5)高光谱和高分六号(GF-6)多... 详细信息

【目的】湿地是重要的生态系统之一,实现湿地信息的自动提取和动态监测对湿地资源的科学管理和利用有重要的意义。黑龙江三江湿地是我国最大的淡水沼泽湿地,具有丰富的野生动植物资源。探究国产高分五号(GF-5)高光谱和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据及其不同特征组合在中高纬度湿地信息分类中的能力,为三江湿地的可持续发展提供科学依据。【方法】首先对获取的高分数据进行辐射定标、大气校正、地理配准、镶嵌和裁剪预处理后,然后采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对高光谱数据进行降维和特征筛选,最终从GF-5遥感影像中选取了5个特征;在GF-6的8个原始波段基础上通过波段计算提取了指数特征(NDVI、NDWI),增加到10个波段,并将GF-5和GF-6影像提取特征进行组合,利用支持向量机(SVM)、随机森林算法(RF)和K-近邻算法(KNN)等3种分类器提取湿地信息。【结果】基于GF-5和GF-6波段组合后的特征组合与SVM算法的结合获取的湿地信息总体分类效果最好,总体精度可达到88.96%,Kappa系数为0.85,能够合理地提取三江湿地的不同地类信息。根据混淆矩阵的数据统计可知,湿地重要的地类草本和水域错分比例明显减少,此外大面积噪声情况有所改善并且细小狭长的水域能够被识别分类。【结论】不同源数据和特征组合的湿地信息提取的精度表明高光谱和多光谱遥感数据的特征组合可以提供丰富的光谱信息,显著减少了“同物异谱,同谱异物”的情况;而且基于GF-5和GF-6特征组合,应用SVM算法,可以获得较高的分类精度,对比单一的GF-5和GF-6遥感数据,总体精度分别提高了16.74%和3.3%,为构建国产高分卫星数据的湿地信息智能提取理论和方法提供技术支撑。

关键词：三江湿地支持向量机随机森林 K-近邻算法 GF-5 GF-6

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点云切片结合聚类算法的TLS单木探测方法研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2024年第4期48卷 113-122页

作者：易静马开森向建平唐杰蒋馥根陈松孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 中南林业科技大学芦头实验林场湖南岳阳414000

【目的】针对直接使用地面激光雷达生成的冠层高度模型(canopy height model,CHM)和归一化点云(normalized point cloud,NPC)在复杂林分探测中存在单木探测能力不足的问题,研究引入点云切片结合聚类的方法以提高单木探测精度。【方法】... 详细信息

【目的】针对直接使用地面激光雷达生成的冠层高度模型(canopy height model,CHM)和归一化点云(normalized point cloud,NPC)在复杂林分探测中存在单木探测能力不足的问题,研究引入点云切片结合聚类的方法以提高单木探测精度。【方法】以广西壮族自治区6个不同林分密度的人工林样地为研究对象,利用地面激光扫描获取样地的归一化点云数据,提取高度在1.3 m处的点云切片,分别采用基于密度噪声应用空间聚类(DBSCAN)和均值漂移聚类(MS)算法对切片中的树干点云进行聚类。利用野外实测调查数据进行精度验证,并与基于CHM的局部最大值算法和基于NPC的点云分割算法(point cloud segmentation,PCS)的探测结果对比,评价和分析不同探测方法的适用性与参数敏感性。【结果】所有方法均可获得良好的探测结果,各样地的最优总体探测精度得分F≥0.86;点云切片结合聚类算法的单木探测方法结果最优。DBSCAN算法的聚类阈值(Eps)和均值漂移算法的聚类半径可显著影响单木探测率,最大Eps取决于最大林木间距,聚类半径接近最大单木胸径时的探测结果最优。【结论】基于点云切片结合聚类算法的单木探测能提高下层林木探测率,可有效改善高密度林分的单木探测精度,为不同林分的单木探测方法选择提供参考。

关键词：地面激光扫描单木探测点云切片聚类算法林木参数提取人工林

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