检索结果-内蒙古大学图书馆

中国环境科学 2024年第5期44卷 2619-2629页

作者：刘祺唐涛李建军康祖杰于桂清杨存存中南林业科技大学计算机与数学学院湖南长沙410004 中南林业科技大学林学院湖南长沙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 湖南壶瓶山国家级自然保护区管理局湖南常德415319

壶瓶山国家级自然保护区(简称:壶瓶山保护区)被选为华南虎(Pantheratigrisamoyensis)的野化放归基地,评估华南虎的适生区是实施野化放归的首要工作.毛冠鹿(Elaphoduscephalophus)是保护区华南虎的3种主要猎物之一,评估其适生区能为有效... 详细信息

壶瓶山国家级自然保护区(简称:壶瓶山保护区)被选为华南虎(Pantheratigrisamoyensis)的野化放归基地,评估华南虎的适生区是实施野化放归的首要工作.毛冠鹿(Elaphoduscephalophus)是保护区华南虎的3种主要猎物之一,评估其适生区能为有效估计华南虎的适生区提供了参考.已有毛冠鹿生境选择研究未考虑气候因子和气候变化对其适生区利用与分布的影响.本文利用毛冠鹿的分布数据和环境因子,运用参数组合优化后的MaxEnt模型,评估了毛冠鹿在当前(1970~2000年)气候情景下的适生区利用特征和分布;并分别预测了SSP126(严格环保政策下的低碳排放量情景)和SSP585(宽松的环保政策下的高碳排放量情景)未来2种气候情景中,2050s(2040~2060年)和2090s(2080~2100年)2个时期的毛冠鹿适生区.最后,将不同时期的适生区划分为高、中、低3个等级.结果显示:最湿季度降水量和最冷季度平均温度对毛冠鹿生境选择的影响贡献为56%;当前气候情景下,高、中适生区总面积为486.5km^(2),占保护区总面积的72.9%;未来气候情景下,在SSP126情景中,高、中适生区总面积为553.7km^(2)(2050s)和597.2km^(2)(2090s),分别占保护区总面积的83.0%(2050s)和89.4%(2090s);在SSP585情景中,高、中适生区总面积为382.0km^(2)(2050s)和139.5km^(2)(2090s),分别占保护区总面积的57.2%(2050s)和20.9%(2090s).结果表明气候因子是毛冠鹿生境选择的主要影响因子;人类不同的发展路径将引起气候条件发生变化,这将对毛冠鹿的适生区分布产生显著影响.因此,必须考虑气候因子和气候变化对毛冠鹿生境选择的影响,才可以准确评估和预测壶瓶山保护区内毛冠鹿的适生区分布与变化.研究结果为毛冠鹿种群的保护策略的制定和华南虎野化放归计划的实施提供了重要参考.

关键词：壶瓶山保护区毛冠鹿 MaxEnt模型气候变化适生区

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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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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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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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基于高景一号遥感影像的林地信息提取

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中南林业科技大学学报 2020年第7期40卷 32-40页

作者：曾文林辉李新宇肖越鲁宏旺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 中南林业科技大学林学院湖南长沙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】及时、准确地掌握林地信息是森林经营管理的前提,高分辨率遥感影像为林地信息精细识别提供了可能。【方法】以当阳市玉泉乡为研究区,以国产卫星高景一号(SV-1)遥感影像为数据源,提取各波段光谱信息和植被指数作为分类特征,采用... 详细信息

【目的】及时、准确地掌握林地信息是森林经营管理的前提,高分辨率遥感影像为林地信息精细识别提供了可能。【方法】以当阳市玉泉乡为研究区,以国产卫星高景一号(SV-1)遥感影像为数据源,提取各波段光谱信息和植被指数作为分类特征,采用特征可分性、重要性及特征间冗余度分别构建了4种特征评价准则,基于支持向量机(SVM)分类器对研究区进行林地信息提取,结合森林资源二类调查结果进行精度验证。【结果】1、评价准则中,特征重要性优于可分性,特征可分性受高度相关的特征组合(如OSAVI和NDVI等)的影响会造成分类精度的下降。2、在特征重要性和可分性的基础上结合特征间冗余度能进一步提高分类精度并有效降低特征维数,特征维数由11维降至8维,特征可分性方法和特征重要性的分类精度分别提高了4.65%和4.58%;3、根据特征重要性结合冗余度选择RGVI、EVI、B1、B3、B2、DVI、RVI、Brightness 8个特征,建立SVM线性核分类模型可以达到最优分类效果,总体分类精度高达92.49%,Kappa系数为0.9084。【结论】SV-1遥感影像由于其高空间分辨率在林地信息精细提取中具有可行性,本研究通过建立特征评价准则筛选分类特征能进一步挖掘分类器的泛化能力,为及时、准确地获取林地信息提供技术支撑,同时也为同等高分辨率遥感卫星数据处理提供了参考。

关键词：林地信息提取特征评价准则支持向量机分类高景一号

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海南热带天然林木本植物多样性对地上生物量的影响及其尺度效应

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北京林业大学学报 2024年第12期46卷 1-10页

作者：姚杰丁易周超凡田立新臧润国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 海南霸王岭森林生态系统国家定位观测研究站海南昌江272722 南京林业大学南方林业创新中心江苏南京210037 中国林业科学研究院资源信息研究所林木资源高效生产全国重点实验室国家林业和草原局森林经营与生长模拟实验室北京100091 江西省林业资源监测中心江西南昌330000

【目的】阐明海南热带天然林木本植物α-多样性和β-多样性对地上生物量的影响及其相对重要性,以及相应的尺度效应,旨在丰富生物多样性与生态系统功能关系研究的理论框架。【方法】基于海南热带天然林内建立的30个1 hm^(2)动态监测样地... 详细信息

【目的】阐明海南热带天然林木本植物α-多样性和β-多样性对地上生物量的影响及其相对重要性,以及相应的尺度效应,旨在丰富生物多样性与生态系统功能关系研究的理论框架。【方法】基于海南热带天然林内建立的30个1 hm^(2)动态监测样地,利用植被调查、树木空间分布和环境因子等数据,采用空间多尺度设计和多元线性回归模型,探讨热带天然林中木本植物多样性、环境异质性与地上生物量之间的关系及其随不同空间尺度的变化规律。【结果】(1)30个1 hm^(2)样地中,α-多样性和β-多样性均值分别为(10.85±3.63)和(0.30±0.16)。α-多样性在不同空间尺度上未表现出显著变化;β-多样性表现出随空间尺度增大而增加的趋势。(2)α-多样性和β-多样性对地上生物量的影响均为显著的正效应且多样性的影响强度随空间尺度表现出较为一致的变化趋势。(3)木本植物多样性对地上生物量的影响随空间尺度的增加表现为先增加(较小尺度400~3600 m^(2)),然后趋于平缓(中尺度3600~6400 m^(2)),最后下降(较大尺度6400~10000 m^(2))。(4)α-多样性对地上生物量的正效应显著强于β-多样性。(5)环境因子对地上生物量的影响均为正效应,且影响强度随空间尺度的增加而增强。【结论】本研究证实了生物多样性与生态系统功能(BEF)关系存在明显的尺度依赖性,表明影响BEF关系的主要机制可能会因不同空间尺度而发生变化。单一空间尺度或局域小尺度的研究不足以充分、全面地理解BEF关系的影响机制。尽管在解释地上生物量变异方面,β-多样性的作用低于α-多样性,但本研究通过实证分析,揭示了β-多样性在促进生态系统功能中的重要作用。这为进一步探索跨空间尺度的BEF关系提供了新的思路和分析视角。未来的研究应充分考虑β-多样性与多种生态系统功能(生态系统多功能性)之间的关系,以及β-多样性在不同空间尺度(如局域、区域和景观尺度)上对生态系统多功能性的影响机制。

关键词：生物多样性与生态系统功能 β-多样性尺度依赖性木本植物多样性生物量热带天然林

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地面激光雷达扫描参数与点云简化对林木参数提取的影响

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中南林业科技大学学报 2024年第5期44卷 35-45页

作者：向兴龙孙华唐杰潘政尚周榕宋柯馨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 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湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径... 详细信息

【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径、树高提取提供一种新的思路。【方法】以芦头实验林场杉木林样地为研究对象,针对FARO Focus 3D X330三维激光扫描仪设计了7种不同的扫描组合方式对样地进行扫描,提出象限角点云简化思路进行参数提取和精度评价,探究不同扫描组合方式对林木胸径、树高参数提取精度与效率的影响。【结果】1)当扫描分辨率为1/2、质量为4X时,胸径参数提取精度最高;当扫描分辨率为1/4、质量为4X时,树高参数提取精度最高。2)在林木参数提取结果没有显著性差异的前提下,扫描分辨率为1/4、质量为4X的扫描参数工作效率最高。3)选取同时兼顾精度和效率的1/4扫描分辨率、质量4X的扫描结果,进行象限角点云简化,简化的点云能够准确地提取出林木胸径参数。【结论】研究结果对于具有相同或相似地理条件和树种的林地选择扫描参数和点云简化方式具有重要参考价值,可以提高内业工作效率,同时也为地面激光雷达野外样地调查提供方法和技术参考。

关键词：地面激光雷达林木参数点云数据扫描分辨率象限角点云简化

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基于HLS数据的森林蓄积量遥感反演

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森林与环境学报 2021年第6期41卷 620-628页

作者：龙依蒋馥根孙华邱湘龙顾兴贵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 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 中南林业科技大学芦头实验林场湖南岳阳414000

通过对比陆地卫星8号(Landsat 8)与协同陆地卫星和哨兵2号(HLS)数据在波段信息及森林蓄积量建模效果的差异,探索HLS数据源在森林蓄积量反演中的应用潜力。以内蒙古自治区旺业甸林场为研究区,以Landsat 8和HLS为数据源提取遥感变量,结合... 详细信息

通过对比陆地卫星8号(Landsat 8)与协同陆地卫星和哨兵2号(HLS)数据在波段信息及森林蓄积量建模效果的差异,探索HLS数据源在森林蓄积量反演中的应用潜力。以内蒙古自治区旺业甸林场为研究区,以Landsat 8和HLS为数据源提取遥感变量,结合森林蓄积量样地实测数据,利用线性逐步回归(LSR)和逐步随机森林(SRF)进行特征变量筛选,分别构建线性和非线性模型开展森林蓄积量反演,并进行精度验证及对比分析。结果表明:HLS影像中的7个波段与Landsat 8影像各对应波段均表现为极显著相关,相关系数绝对值均大于0.7(P<0.01),在波段信息上具有较好的一致性;基于Landsat 8及HLS影像数据构建多元线性回归和随机森林模型,其最优模型决定系数(R^(2))分别为0.55和0.54,均方根误差(RMSE)分别为65.66和68.15 m^(3)·hm^(-2),结果无显著性差异(P>0.05)。利用HLS影像进行森林蓄积量估测,可得到与Landsat 8相似的效果,且HLS数据无需进行繁琐的预处理,能显著提高森林蓄积量估测效率,为大尺度森林蓄积量遥感反演和森林资源监测提供参考。

关键词：森林蓄积量遥感反演协同陆地卫星和哨兵2号随机森林

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神木市植被NDVI动态变化及时空格局分析

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中南林业科技大学学报 2023年第7期43卷 109-119,140页

作者：邓目丽蒋馥根龙依王天宏孙华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 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湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,G... 详细信息

【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台获取植被生长季(7—9月)长时间序列Landsat影像并构建NDVI指数。通过变异系数、Sen+Mann-Kendall趋势分析、未来趋势变化分析和空间自相关性计算,分析2000—2020年神木市NDVI时空变化特征及空间格局,并提取NDVI不同聚集区面积结合植被生长季累计降水量和平均气温进行分析。【结果】2000—2020年神木市NDVI显著增加,增速为1.25%·a^(-1);NDVI增加区域、稳定不变区域和退化区域分别占总面积的97.8%、0.4%和1.8%,退化区域主要分布在矿区和城市聚集区;NDVI变异系数主要集中在0.3~0.5之间,整体波动比较剧烈,变异程度呈现“东南高、西北较低”的空间格局;全区NDVI平均Hurst指数0.69,持续显著增加面积占比93.7%,未来植被变化趋势良好。全局Moran’I指数波动下降,NDVI全局空间自相关性逐渐减弱;NDVI低-低型聚集区的面积波动减少,与植被生长季累计降水量表现为显著负相关(P<0.05),低-高型聚集区面积与植被生长季平均气温表现为显著负相关,高-高型聚集区的面积波动增加,与植被生长季累计降水量表现为显著正相关(P<0.05)。【结论】近21年神木市NDVI整体变化较为剧烈,呈现增加趋势,其空间分布趋于破碎化,降水和升温对植被恢复有一定促进作用,且降水对于植被恢复的影响更大,未来植被覆盖状况变化表现为持续性显著增加。

关键词： NDVI google earth engine 变异系数 Sen+Mann-Kendall 空间格局神木市

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基于Sentinel-2与机载激光雷达数据的误差变量联立方程组森林蓄积量反演研究

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中南林业科技大学学报 2020年第12期40卷 44-53页

作者：陈松孙华吴童蒋馥根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 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湖南长沙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湖南长沙410004

【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有... 详细信息

【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有高峰林场的界牌与东升分场为研究区,机载LiDAR和Sentinel-2影像为数据源,利用皮尔森相关系数与方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF)结合线性逐步回归进行遥感特征变量筛选。通过VIF判断和线性逐步回归保留后的遥感特征变量与LiDAR提取的CHM,分别选用普通回归模型(多元线性逐步回归与Logistic模型)、误差变量联立方程组、随机森林(Random forest,RF)、kNN(k-Nearest Neighbor,kNN)4种反演方法开展森林蓄积量反演,并利用地面实测数据对反演结果进行验证。【结果】1)在普通回归模型中,Logistic模型的反演精度(RRMSE=30.41%)优于MLR模型的反演精度(RRMSE=30.53%);2)在误差变量联立方程组反演方法中,MLR-Logistic联立模型精度(RRMSE=29.29%)优于Logistic-Logistic、MLR-MLR与Logistic-MLR联立模型(RRMSE分别为29.40%、29.60%与29.66%);3)在4种反演方法中,误差变量联立方程组反演结果精度最高(R2=0.60),显著优于普通回归模型方法、随机森林与kNN反演方法(R2分别为0.56、0.39与0.28)。【结论】误差变量联立方程组反演方法更适用于森林蓄积量遥感估测,其反演精度最高,且获得的蓄积量空间连续分布结果与实际接近,制图效果最好,表明误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图方法是可行的。

关键词：蓄积量遥感反演联立方程组机载激光雷达 Sentinel-2影像

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