检索结果-内蒙古大学图书馆

世界林业研究 2011年第5期24卷 51-56页

作者：马志波廊坊市农林科学院河北廊坊065000 中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

在理论基础和分析手段上,我国公益林生态效益补偿研究经历了从传统政治经济学向现代经济学的转变;在实践中,经历反复论证和试点实施后,公益林生态效益补偿制度已经建立、推行。文中综述了我国公益林生态效益补偿理论研究和实践历程,通... 详细信息

在理论基础和分析手段上,我国公益林生态效益补偿研究经历了从传统政治经济学向现代经济学的转变;在实践中,经历反复论证和试点实施后,公益林生态效益补偿制度已经建立、推行。文中综述了我国公益林生态效益补偿理论研究和实践历程,通过实例比较,分析、总结了当前我国不同尺度的公益林生态效益补偿制度的特点,并提出了今后的关注重点,以期为我国森林生态效益补偿理论研究和推行的进一步深化提供参考。

关键词：中国公益林生态效益补偿

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基于注意力机制的鸟类声音识别模型——以神农架国家公园为例

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陆地生态系统与保护学报 2024年第3期4卷 39-48页

作者：刘昱坤邓广于新文陈艳郭安琪杨蔡芸李奕阳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

【目的】针对传统鸟鸣声识别方法中特征提取不全面等问题,提出一种基于注意力机制的鸟声识别模型,以期提高鸟声识别精度,完善鸟类监测体系。【方法】对ResNet34模型进行卷积核优化,引入注意力机制——CBAM模块,并对CBAM模块结构进行优化... 详细信息

【目的】针对传统鸟鸣声识别方法中特征提取不全面等问题,提出一种基于注意力机制的鸟声识别模型,以期提高鸟声识别精度,完善鸟类监测体系。【方法】对ResNet34模型进行卷积核优化,引入注意力机制——CBAM模块,并对CBAM模块结构进行优化,构建CRNet识别模型。利用xeno-canto网络数据库构建的神农架珍稀鸟类数据集对模型进行验证分析,以实现神农架国家公园鸟类的声音识别。【结果】1)在模型精度方面,所提出的鸟类声音识别模型对鸟类声音识别的准确率可达89%,相比CBAM-ResNet和ResNet34模型,准确率分别提升了2%与9%。模型在大多数类别上的预测效果良好,准确率在85%以上。2)在模型参数方面,CRNet的参数量为5.36 M,计算量为73.33 M,相比ResNet34的参数量降低了约75%,同时计算量相比ResNet34降低了约3%。3)与其它深度学习模型进行了对比,表明CRNet在F1分数、mAP、准确率的结果均优于MelResNet和VGG11。【结论】提出的神农架鸟类声音识别模型具有较高的识别准确率,为神农架国家公园的鸟类保护与监测提供了技术支撑。

关键词：鸟类监测鸟声识别注意力机制

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荒漠化土地土壤有机质含量的实测光谱估测

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林业科学 2011年第6期47卷 9-16页

作者：高志海白黎娜王琫瑜李增元李晓松王玉魁中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国科学院遥感应用研究所北京100101 北京林业大学水土保持学院北京100083 国家林业局泡桐研究开发中心郑州450003

在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可... 详细信息

在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可见光和近红外的500～900nm光谱范围存在一个明显的弓形突起区,其对提取土壤有机质信息有实际意义;相关分析发现,在中心波长分别为600和830nm的可见光和近红外光光谱范围分别存在1个有机质光谱敏感区;土壤有机质含量高光谱估测模型验证结果表明,利用波长588nm处的反射光谱对数lgR588和反射光谱倒数1/R588以及波长835nm处的反射光谱倒数的导数(1/R835)'和反射光谱对数的导数(lgR835)'分别建立的模型,可以较好地估测荒漠化土地土壤有机质含量。

关键词：荒漠化土地土壤有机质土壤光谱估测模型

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基于GF-6 WFV影像和特征优选的保护区植被分类

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林业科技通讯 2022年第10期 28-33页

作者：胡淑萍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

为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-R... 详细信息

为提高保护区植被分类精度,以GF-6 WFV影像为数据源,提取光谱、植被指数、地形和纹理共92个特征指数,结合RFECV和Relief F等2种特征指数优化算法,采用随机森林分类器对甘肃白水江国家级自然保护区开展植被分类研究。结果表明:Relief F-RF法提取保护区植被类型效果最佳,总体精度为84.87%,Kappa系数为0.828。该方法能有效提高保护区植被分类精度,可为生物多样性保护、森林资源监测提供技术支撑。

关键词：遥感分类特征优选随机森林特征提取

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基于RSEI指数的雄安新区生态质量评价

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四川林业科技 2022年第4期43卷 8-16页

作者：马永康姜怡凌成星刘华赵峰张雨桐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

生态环境是一个地区赖以生存和发展的基础,对雄安新区生态质量监测将会是关系到区域发展的重要内容。本研究基于2013与2019的Landsat8/OLI影像,综合湿度、干度、热度、绿度等指标,通过空间主成分分析方法(Principal Component Analysis,... 详细信息

生态环境是一个地区赖以生存和发展的基础,对雄安新区生态质量监测将会是关系到区域发展的重要内容。本研究基于2013与2019的Landsat8/OLI影像,综合湿度、干度、热度、绿度等指标,通过空间主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)从而达到将四个指标的主要信息集中在少量主成分上,从而构建RSEI(remote sensing ecological index,RSEI)综合指数指标,借助遥感技术手段从空间和时间角度分析雄安新区设立前后生态质量变化与变化原因,并定量讨论不同土地利用类型与RSEI指数之间的联系。结果表明:(1)绿度与湿度对生态质量起积极影响而干度与热度相反,其中干度影响力最大;(2)2013—2019年间雄安新区整体生态质量呈下降趋势;(3)统计变化区域相关情况可知,雄安新区生态质量变化程度较大区域占总面积约10%,整体生态质量变化程度不高;(4)不同土地利用类型RSEI指数取值呈现聚集分布。裸土地、建设用地分布在低值区,水域和植被分布在高值区。雄安新区设立后两年间生态质量呈下降趋势,在今后规划建设中应加大生态环境保护力度,构建科学合理空间布局,以支持雄安新区经济可持续发展,建立绿色智慧新城。

关键词：雄安新区 RSEI指数土地利用生态质量

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中国内蒙古自治区荒漠化程度监测数据集(2001-2021年)

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中国科学数据（中英文网络版） 2023年第1期8卷 105-115页

作者：侯瑞霞曹晓明冯益明席磊李志鹏肖云丹张乃静魏胜蓉中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原科学数据中心北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术实验室北京100091 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所北京100091 中国林业科学研究院林业研究所北京100091

中国内蒙古自治区地处中国内蒙古高原,是蒙古高原在中国境内的主体区域,也是我国荒漠化和沙化监测的重点区域,土地荒漠化和沙化严重。开展区域年度荒漠化监测是掌握荒漠化动态变化,全面分析荒漠化成因等方面研究的基础。研究基于内蒙古... 详细信息

中国内蒙古自治区地处中国内蒙古高原,是蒙古高原在中国境内的主体区域,也是我国荒漠化和沙化监测的重点区域,土地荒漠化和沙化严重。开展区域年度荒漠化监测是掌握荒漠化动态变化,全面分析荒漠化成因等方面研究的基础。研究基于内蒙古自治区范围内2001年至2021年的MODIS数据,选取FVC、MSAVI、LST、TVDI指标,通过信息叠加分析、分类、判别等工作生成不同气候分区各指标判别值,再根据原国家林业局荒漠化监测气候分区规定,基于各指标判别值,生成内蒙古4个气候区的2001-2021年荒漠化程度年度监测数据。本数据集可为荒漠化变化、驱动机制等方面的研究提供数据支撑。

关键词：内蒙古 MSAVI FVC TVDI LST 荒漠化程度 2000-2021

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信息技术在森林生态保护中的应用现状、问题与发展

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陆地生态系统与保护学报 2024年第5期4卷 63-70页

作者：胡兴涛简帅张怀清张明刘洋邱汉清许新桥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 国家林业和草原局信息中心北京100714 洞庭湖遥感真实性检验站北京100091

信息技术作为森林生态保护的重要支撑技术之一,在森林资源监测管理、野生动植物保护、灾害防治和生物多样性保护等领域得到了广泛应用。当前,信息技术在提升数据采集效率、实现智能分析和辅助决策、推动森林生态保护智能化发展方面发挥... 详细信息

信息技术作为森林生态保护的重要支撑技术之一,在森林资源监测管理、野生动植物保护、灾害防治和生物多样性保护等领域得到了广泛应用。当前,信息技术在提升数据采集效率、实现智能分析和辅助决策、推动森林生态保护智能化发展方面发挥了重要作用。然而,其应用仍面临数据采集效率不高、智能分析与决策能力不足、智能化水平有待提高,以及与森林生态保护业务融合度较低等问题。为此,重点总结了信息技术在森林生态环境保护、资源与生物多样性保护、灾害防治预警和生态保护管理决策等方面的应用现状,归纳了其在森林生态保护中的实际问题和技术瓶颈。最后,结合我国森林生态保护领域的发展战略部署和实际需求,展望了信息技术在森林生态保护中的未来发展方向,旨在推动信息技术更好地服务于森林生态保护,促进新质生产力的形成与发展。

关键词：森林生态保护信息技术新质生产力

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基于相关系数的生物散斑活性表征研究

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激光技术 2024年第5期48卷 739-745页

作者：翟春婕王新猛薛晓明唐寅李浩南京警察学院信息技术学院南京210023 野生动植物物证技术国家林业和草原局重点实验室南京210023 南京警察学院刑事科学技术学院南京210023

为了解决传统生物散斑测量结果易受实验参数影响的问题,采用模拟动态光散射及荧光相关光谱技术,用相关系数表征生物散斑活性,搭建了实验装置,并对中药糖浆、酸奶、老酸奶、西红柿、苹果等产品进行了实验测试。结果表明,基于相关系数构... 详细信息

为了解决传统生物散斑测量结果易受实验参数影响的问题,采用模拟动态光散射及荧光相关光谱技术,用相关系数表征生物散斑活性,搭建了实验装置,并对中药糖浆、酸奶、老酸奶、西红柿、苹果等产品进行了实验测试。结果表明,基于相关系数构造的特征时间指标主要由样品中颗粒运动的速率决定,物理意义明确,几乎不受相机曝光时间、散斑区域等实验参数的影响,平均测量偏差小于5%,易在实际应用中使用。由于农业及医药领域中生物样品的多种特性均与颗粒运动速度有关,该方法可为食品、药品行业提供一种新的无损检测工具。

关键词：测量与计量生物散斑活性相关系数特征时间

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一种利用HJ-1B红外相机数据自动识别林火的方法

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遥感技术与应用 2010年第5期25卷 700-706页

作者：覃先林张子辉李增元中国林业科学研究院资源信息研究所林业遥感与信息技术重点开放实验室北京100091 国家林业局森林防火预警监测信息中心北京100714

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。环境减灾1B卫星上的红外相机(简称HJ-1BIRS),其空间分辨率提高到了150m,高温饱和点达到了... 详细信息

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。环境减灾1B卫星上的红外相机(简称HJ-1BIRS),其空间分辨率提高到了150m,高温饱和点达到了500K,是国内目前卫星上可探测地表温度最高的相机。在对HJ-1BIRS数据相关波段进行抽样统计分析基础上,针对HJ-1BIRS数据各波段特性,采用自适应的劈窗检测算法识别林火;在IDL语言环境下,实现了基于HJ-1BIRS和背景信息集成的林火自动识别算法程序。同时,通过近1a的试运行,并选取发生在东北林区和南方林区的森林火灾为验证案例,对算法及其监测精度进行验证。验证结果表明:该方法的判对率达到了90%以上,遗失率都低于10%,错判率为0,该方法基本能满足我国林火监测业务的精度要求。

关键词： HJ-1B 红外多光谱成像仪森林火灾遥感

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基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法

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中南林业科技大学学报 2021年第1期41卷 132-139页

作者：仝真徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州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】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结... 详细信息

【目的】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结合自制的后期处理方法对该分割图进行优化处理,准确分割出立木形状。ResNet-UNet模型充分利用了像素之间的语义关联,以ResNet-34残差模块作为ResNet-UNet网络特征提取的基本单位;以U-Net网络的设计思路对图像进行上采样,以实现分辨率还原。去除ResNet-34网络的平均池化和全连接层,改变U-Net网络模型的特征通道数,形成ResNet-UNet网络模型。结合使用Adam一阶优化算法和dice bce loss损失函数实现了立木图像的初步分割。在后期处理阶段设定动态阈值得到前景和背景,避免了使用固定阈值对立木图像的高质量要求。运用强化学习中评分惩奖的思想,对前景和背景分配像素估计值,将该值和模型训练不同次数时的损失率输入惩罚-奖励机制,从而减轻分割结果对预测最终结果的过度依赖,降低网络过拟合对分割精确度的干扰。【结果】经验证,在自然环境、不同光照条件下分割不同品种的立木,平均误分率较传统的ResNet-UNet方法降低了3.5%,假阴率和假阳率较graph cut方法都降低了20%。【结论】使用ResNetUNet方法分割立木具有较高的精确度和较强的鲁棒性。

关键词：图像分割立木图像残差网络 U-Net网络卷积神经网络(CNN)

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