检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2024年第10期46卷 144-152页

作者：刘晨君杨淑敏薛紫荞尚莉莉刘杏娥王卿平赵德达国际竹藤中心国家林业和草原局/北京市共建竹藤科学与技术重点实验室北京100102 北华大学材料科学与工程学院吉林长春132013 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

【目的】通过解译计算机断层扫描(CT)图像获取马尾松原木的缺陷类型、空间分布和形态特征,以实现目标缺陷的三维重建,为CT技术在木质材料中的应用提供技术支撑。【方法】设置合理的扫描参数快速完成马尾松原木扫描。针对CT扫描获取的马... 详细信息

【目的】通过解译计算机断层扫描(CT)图像获取马尾松原木的缺陷类型、空间分布和形态特征,以实现目标缺陷的三维重建,为CT技术在木质材料中的应用提供技术支撑。【方法】设置合理的扫描参数快速完成马尾松原木扫描。针对CT扫描获取的马尾松原木缺陷图像,采用曲率各向异性扩散滤波去除噪声,选取合理阈值进行阈值分割,实现裂纹、虫眼的分割;采用参数形变模型算法,实现节子的分割。利用Mimics软件,通过三维区域生长法建立裂纹、虫眼的三维模型;基于MITK Workbench软件,通过VTK三维可视化面绘制中的移动立方体算法建立节子的三维模型。【结果】阈值分割法、参数形变模型法能快速准确地识别原木内部缺陷并提取缺陷特征信息,具有较高的识别效率和精度,相对误差较小,在3.63%~10.36%范围内波动。三维区域生长法和移动立方体算法实现了原木内部裂纹、虫眼和节子的三维重建,能够快速获取缺陷的空间分布、结构特征,并量化特征信息。【结论】本研究提出的分析方法适用于不同缺陷的图像分割和三维可视化,可以获取缺陷在马尾松原木中的空间分布位置与特征参数,缺陷检测准确率高。研究结果为木材保护和木材利用的改进提供了技术支撑。

关键词：缺陷断层扫描节子图像分割三维可视化算法

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基于FY-3/MWRI数据的中国2010年—2021年地表冻融数据集

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遥感学报 2025年第4期 844-856页

作者：王健蒋玲梅武胜利张成陈尔学赵磊范亚雄孙凌张鹏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林业遥感与信息技术重点实验室北京师范大学地理科学学部遥感与数字地球全国重点实验室国家卫星气象中心

地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需... 详细信息

地表冻融是水循环和碳循环等系统中的重要变量，准确掌握地表冻融状态及其时空变化对水文过程、气候变化、生态学等研究有重要意义。现有冻融产品在地形、气候、土壤条件复杂的大区域存在表现不稳定的问题，且精度尚不能满足实际应用需求。因此，针对当前冻融产品存在的问题，为获取高精度中国的地表冻融数据，本研究利用再定标的风云3B (FY-3B）和风云3D (FY-3D）微波成像仪数据，以利用结合边缘检测算法和冻融判别式算法发展得到的动态冻融判别式算法为主算法，基于季节阈值算法为辅助算法制备中国地区2010年—2021年的地表冻融状态数据集，并利用分布在青藏高原、东北根河和华北塞罕坝地区的地面观测站点实测5 cm土壤温度数据验证此冻融数据集的整体精度。数据集精度验证结果显示本研究生产的地表冻融数据集在不同季节以及不同气候区精度表现稳定，该冻融数据集的整体精度在86%以上。在对此数据集进行充分验证的基础上，基于2011年—2020年的10年中国地表冻融数据进行地表冻融的时空变化分析，探究地表冻融变化与植被净初级生产力NPP (Net Primary Productivity）和植被总初级生产力GPP (Gross Primary Productivity）之间的相关性。结果发现：植被NPP和GPP与地表年融化首日和年冻结天数呈负相关，决定系数在0.52—0.72；地表融化开始日期越早，年冻结天数越少，植被年NPP和GPP越高，表明本数据集在评估植被生态系统碳储量及气候变化方面具有一定的潜力。此外，本研究构建的数据集还可为大区域土壤侵蚀、气候变化、水文过程等研究提供高精度的地表冻融状态数据。

关键词：地表冻融数据集 FY-3B FY-3D 微波成像仪动态冻融判别式算法

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基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法

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浙江农林大学学报 2022年第4期39卷 792-799页

作者：顾雯钧徐爱俊尹建新浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

【目的】提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。【方法】(1)使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差... 详细信息

【目的】提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。【方法】(1)使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;(2)在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;(3)对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。【结果】与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。【结论】该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27。

关键词：立木因子测量视频关键帧运动恢复结构三维点云分割

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基于小班尺度的北京市密云区森林火灾危险性评价

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北京林业大学学报 2024年第2期46卷 75-86页

作者：李维伟杨雪清张一鸣冯昕王博杜建华陈锋刘晓东北京林业大学森林资源生态系统过程北京市重点实验室北京100083 森林草原火灾风险防控应急管理部重点实验室北京100083 国家林业和草原局林草调查规划院北京100013 北京市园林绿化规划和资源监测中心(北京市林业碳汇与国际合作事务中心) 北京100029 北京市永定河休闲森林公园管理处北京100043 华北科技学院应急技术与管理学院河北廊坊065201 应急管理部森林防火预警监测信息中心北京100714

【目的】森林火灾危险性评价是实现科学林火管理工作的重要前提和基础,基于小班尺度开展森林火灾危险性评价及其空间特征分析,可为林火精细化管理提供依据。【方法】以密云区为研究对象,基于2019年森林资源二类调查小班数据、森林可燃... 详细信息

【目的】森林火灾危险性评价是实现科学林火管理工作的重要前提和基础,基于小班尺度开展森林火灾危险性评价及其空间特征分析,可为林火精细化管理提供依据。【方法】以密云区为研究对象,基于2019年森林资源二类调查小班数据、森林可燃物数据、气象数据、重要火源点等数据,构建密云区森林火灾危险性评价体系,应用层次分析法和熵权法相结合的主客观赋权法确定评价体系中各指标权重,根据评价体系中最终权重采用加权综合评价法计算各小班的危险性指数,依据自然断点分级法划分为高、中高、中低、低4个等级;采用全域和局域莫兰指数判断各小班之间的空间自相关性和聚集分布特征。【结果】(1)基于小班尺度综合4类因子构建体系,权重分布比例合理,可较好地开展火灾危险性评价;(2)研究区内高等级、中高等级、中低等级、低等级危险性的小班面积占比分别为12.75%,19.01%,41.70%,26.54%。其中,高等级危险性小班以灌木林、侧柏林、油松林为主,小班面积占比分别为38.40%、25.76%、24.13%;(3)高等级危险性小班分布在研究区范围的东部以及中南部区域,从乡镇尺度分析,呈片状分布于巨各庄镇、高岭镇和新城子镇;(4)小班危险性的全域莫兰指数为0.2413(大于0),说明密云区各小班存在一定的正相关性,即小班呈现出聚集分布的特征,采用局域莫兰指数分析发现火灾危险性等级为高-高聚集型小班的面积达34637.77 hm^(2),占密云区面积的15.56%。【结论】(1)构建的森林火灾危险性评价体系中,野外火源所占权重最大,是影响森林火灾危险性的主要因素;(2)高等级危险性小班区域灌木林占比较高,且聚集分布特征明显,根据权重结果,建议增强对野外火源和重点人群的监督和管理;另一方面,制定可燃物清理的标准和要求,定期在农林交错地区和火源点周围进行可燃物清理作业。

关键词：密云区森林火灾小班尺度危险性评价空间分布自相关分析

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中国北方典型人工林中433 MHz信道LoRa信号的传播特性分析

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林业科技通讯 2022年第11期 18-21页

作者：李凡于新文杨彦臣蒋娴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业遥感与信息技术重点实验室北京100091

人工林无线传感器网络可以实时获取林分的生长与环境信息,为人工林的经营决策提供数据支持。LoRa由于其低功耗、距离远等特点在人工林无线传感器网络中有着广阔的应用前景,本研究选取了内蒙古赤峰旺业甸林场人工林3种不同环境和不同天... 详细信息

人工林无线传感器网络可以实时获取林分的生长与环境信息,为人工林的经营决策提供数据支持。LoRa由于其低功耗、距离远等特点在人工林无线传感器网络中有着广阔的应用前景,本研究选取了内蒙古赤峰旺业甸林场人工林3种不同环境和不同天线高度,测试了433 MHz信道LoRa信号在北方典型人工林的传播特性,然后对其中的一组数据进行了拟合,并使用另一组数据对模型的精度进行了验证,为今后北方典型人工林无线节点布置与组网提供依据。

关键词：北方人工林无线传感器网络 LoRa 433 MHz 信号传播

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联合Sentinel-1和Sentinel-2数据反演森林蓄积量

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四川林业科技 2022年第2期43卷 71-80页

作者：张雨田许晓东石军南刘洋蔡耀通林辉石灵杰张怀清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业遥感与信息技术重点实验室北京100091 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

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不... 详细信息

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不同特征组合分别建立支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)、k最近邻(k-NearestNeighbor,kNN)、多层感知器(Multi-Layer Neural Network,MLP)及多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)4种蓄积量反演模型,并对模型结果进行精度验证与比较。结果表明:(1)与单一数据源相比,联合Sentinel-1与Sentinel-2数据有助于提高森林蓄积量反演精度(油松蓄积量反演R2提高0.08,RMSE提高10.28 m^(3)·hm^(-2);落叶松蓄积量反演R2提高0.05,RMSE提高4.51 m^(3)·hm^(-2));(2)与MLP和MLR模型相比,SVR与kNN模型的蓄积量反演效果较好。其中,SVR模型在油松蓄积量反演效果最佳(R2=0.84,RMSE=44.58 m^(3)·hm^(-2));kNN模型在落叶松蓄积量反演精度最高(R2=0.74,RMSE=41.41 m^(3)·hm^(-2))。联合Sentinel-1与Sentinel-2多源数据的机器学习方法可获得较高的蓄积量反演精度,可期为区域尺度森林蓄积量遥感反演提供理论支持与可行方案。

关键词：森林蓄积量多源遥感数据机器学习估测模型旺业甸林场

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基于多源数据的毛竹林信息自动提取

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浙江林业科技 2023年第3期43卷 79-86页

作者：王广科吴达胜方陆明浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江杭州311300

毛竹Phyllostachys edulis是重要的经济林种,快速准确地获取毛竹林的面积及郁闭度等信息可对毛竹林的高效经营管理提供巨大帮助。基于人工样地的森林资源调查耗时费力且效率低下,故利用遥感图像等较低成本的数据源估测大范围毛竹林的面... 详细信息

毛竹Phyllostachys edulis是重要的经济林种,快速准确地获取毛竹林的面积及郁闭度等信息可对毛竹林的高效经营管理提供巨大帮助。基于人工样地的森林资源调查耗时费力且效率低下,故利用遥感图像等较低成本的数据源估测大范围毛竹林的面积及其郁闭度等信息具有重要意义。本文以浙江省安吉县为研究区域,基于Sentinel-2中等分辨率遥感图像、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据及森林资源二类调查数据,利用CatBoost、随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)三种算法,通过二分类方法估算毛竹林面积和多分类方法估算毛竹林郁闭度。结果表明:在估算毛竹林面积时,CatBoost、RF、SVM的总体分类精度分别为97.75%、96.54%、95.05%,Kappa系数分别为0.96、0.93、0.90;在估算毛竹林郁闭度时,以上三种算法的总体分类精度分别为73.38%、73.49%、69.9%,Kappa系数分别为0.52、0.52、0.45。在本文研究数据中,0.7、0.8郁闭度样本(大类别样本)占样本总数的89.42%,剩余类别样本(小类别样本)只占样本总数的10.58%。样本失衡是导致毛竹林郁闭度估算精度严重偏低的重要原因。将样本分成两种类别后(占比较大的样本和占比较小的样本)分别进行建模,模型估测效果有了较大改善,各模型郁闭度估算精度均在78%以上,其中以CatBoost最优,总体精度达到83.45%。基于Sentinel-2遥感图像、DEM及森林资源二类调查数据的多源数据估算毛竹林面积和郁闭度,CatBoost算法具有最佳的性能指标,其估算结果可为竹林资源的监测提供重要借鉴。

关键词：毛竹林遥感机器学习信息提取

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融合VoVNetv2和置换注意力机制的鱼群摄食图像分割方法

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智慧农业（中英文） 2023年第4期5卷 137-149页

作者：王鹤榕陈英义柴莹倩徐玲于辉辉中国农业大学国家数字渔业创新中心北京100083 北京林业大学信息学院北京100083 农业农村部智慧养殖技术重点实验室北京100083 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

[目的/意义]鱼群摄食图像分割是提取鱼群分布特征及量化鱼群摄食行为的前提条件。但在实际的养殖环境中,由于鱼群摄食图像存在鱼群边界模糊、目标相似等问题,使得处于养殖场景下的鱼群摄食图像分割成为难题。[方法]为解决上述问题,提出... 详细信息

[目的/意义]鱼群摄食图像分割是提取鱼群分布特征及量化鱼群摄食行为的前提条件。但在实际的养殖环境中,由于鱼群摄食图像存在鱼群边界模糊、目标相似等问题,使得处于养殖场景下的鱼群摄食图像分割成为难题。[方法]为解决上述问题,提出一种用于养殖场景下鱼群摄食图像分割方法。该方法首先通过数据清洗减少因鱼群边界模糊等问题导致的数据集不良标记问题,并在Mask R-CNN (Mask Region-based Convolutional Neural Network)的基础上使用融合置换注意力机制的轻量级神经网络Vo VNetv2作为骨干网络,建立鱼群摄食图像实例分割网络SA_Vo VNetv2_RCNN,提升模型对鱼群关键特征的提取能力以及对重点信息的关注能力,同时减少网络参数。[结果和讨论]该方法的平均分割精度达71.014%,相比于SOLOv2、Blend Mask和Cond Inst分别提升18.258%、3.982%和12.068%。为进一步验证模型对鱼群摄食行为量化的有效性,对真实环境下的鱼群进行验证实验,结果表明,模型对摄食和非摄食状态的鱼群具有良好的分割效果,在一定程度上解决了因分割精度低导致的鱼群摄食行为量化错误的问题。[结论]本研究提出的SA_Vo VNetv2_RCNN网络能够实现鱼群摄食和非摄食图像的准确分割,为水下鱼群的摄食行为量化提供决策支撑。

关键词：深度学习实例分割 Mask R-CNN 注意力机制 VoVNetv2

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基于地基激光雷达胸径提取的单木位置精确测量

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林业科学研究 2020年第4期33卷 67-74页

作者：梁晓军庞勇陈博伟中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

[目的]为将单木位置匹配至更精确的树干中心处,本研究发展了一种基于地基激光雷达提取胸径中心位置的空间校正方法。[方法]对高密度地基激光雷达点云数据,使用霍夫变换的方法提取单木胸径及圆心点,以外业调查的胸径数据作为精度控制基础... 详细信息

[目的]为将单木位置匹配至更精确的树干中心处,本研究发展了一种基于地基激光雷达提取胸径中心位置的空间校正方法。[方法]对高密度地基激光雷达点云数据,使用霍夫变换的方法提取单木胸径及圆心点,以外业调查的胸径数据作为精度控制基础,再用空间点校正方法将外业测量的样地单木相对空间位置匹配至提取的单木胸径中心点处,最后通过数字冠层高度模型特征分析实现单木位置的地理位置匹配。[结果]以黑龙江佳木斯孟家岗林场为研究区,对比分析3种不同株数密度的落叶松样地,提取胸径误差在1 cm之内,高、中、低株数密度样地单木位置在空间点校正时胸径误差2 cm误差范围内位置正确匹配率分别为91%、92.5%、98.6%。全部匹配的外业调查单木相对空间位置误差控制在1 m之内,且与机载激光雷达数字冠层模型影像地理位置匹配误差在0.5 m内。[结论]基于地基激光雷达提取胸径匹配单木空间位置的方法,极大地提高了单木空间位置测量精度。此方法的发展,不仅为局部样地单木分割等提供精确位置信息,也为大范围遥感数据提供可靠地面基础位置验证数据,是可靠的单木位置测量和多源数据匹配方法。

关键词：地基激光雷达霍夫变换胸径拟合影像林隙特征单木位置匹配

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森林环境下的北斗卫星导航系统性能分析

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测绘科学 2021年第5期46卷 1-7页

作者：武红敢罗鹏杨云凤谢继会张恒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业遥感与信息技术重点实验室北京100091 北京合众思壮科技股份有限公司北京100176

为了解乔木林应用场景中的定位性能,指导林业行业科学应用GNSS技术,该文探究了多种立地条件下中高郁闭度林分中BDS与GPS的应用能力,采集了森林环境中单BDS和单GPS这两种定位模式下一定时长的GNSS信号,并定量计算了平面和垂直方向的定位... 详细信息

为了解乔木林应用场景中的定位性能,指导林业行业科学应用GNSS技术,该文探究了多种立地条件下中高郁闭度林分中BDS与GPS的应用能力,采集了森林环境中单BDS和单GPS这两种定位模式下一定时长的GNSS信号,并定量计算了平面和垂直方向的定位误差,以及GNSS几何精度因子和信噪比等参数。通过3个时长水平定位精度、垂直定位精度、卫星数量、DOP值、信噪比等观测参数的误差平均值、极值、方差等的对比分析表明,目前基于单频伪距定位的原理,我国北斗卫星导航系统的定位性能指标与GPS基本一致。选用专业设备且单点求平均是满足林下高可靠性(优于5 m)定位要求的重要手段与方法,瞬时数据只适合森林环境中低可靠性(10 m)的导航作业要求,如果要满足亚米级及更高精度的定位需求,现阶段需采用差分技术。

关键词：专业终端设备 BDS GPS 水平误差高度误差

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