检索结果-内蒙古大学图书馆

山地学报 2011年第1期29卷 62-69页

作者：张晓红邵景安张超马志波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重庆师范大学地理科学学院西南林学院资源学院

对海南省大敢森林景观恢复示范区退化原始林调查的结果表明:退化原始林群落结构较为完整,明显分乔木层、灌木层及草本层。乔木层树种丰富,表现出较高的物种多样性(SW为3.61～4.46);4个群落主要优势树种分别为岭南山竹子和无翼坡垒、黄... 详细信息

对海南省大敢森林景观恢复示范区退化原始林调查的结果表明:退化原始林群落结构较为完整,明显分乔木层、灌木层及草本层。乔木层树种丰富,表现出较高的物种多样性(SW为3.61～4.46);4个群落主要优势树种分别为岭南山竹子和无翼坡垒、黄杞和岭南山竹子、细子龙和岭南山竹子,以及水石梓、海南黄檀和海南暗罗。林分平均胸径、平均树高、平均密度和单位面积蓄积量分别为10.2～14.3 cm、8.50～13.39 m、2 321～3 545株/hm2和142.51～199.44 m/hm2;林分直径分布均呈反J型。由于反复的人为择伐利用等干扰,乔木层第Ⅰ亚层价值较高的和干形较好的树木大部分已被利用,但是第Ⅱ亚层中仍然有干形较好、生长正常、经济价值较高的珍贵树种,如降香黄檀、无翼坡垒、青皮、野生荔枝等。灌木层和草本层物种丰富,有价值较高的珍贵的乔木幼树和幼苗。

关键词：退化原始林原始林林分特征海南热带森林

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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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西藏灌木林景观格局特征

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山地学报 2010年第5期28卷 586-592页

作者：朱雪林黄清麟张超张晓红普布顿珠旦增西藏自治区林业调查规划研究院西藏拉萨850000 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 西南林业大学资源学院云南昆明650224

应用景观生态学原理与方法,对西藏全区划分了景观要素,选取了10个景观指数,定量研究了斑块水平和景观要素水平上西藏主要类型灌木林的景观格局特征。结果表明,西藏各类型灌木林斑块大小均服从反J型分布,斑块面积越大,斑块数量越少,所占... 详细信息

应用景观生态学原理与方法,对西藏全区划分了景观要素,选取了10个景观指数,定量研究了斑块水平和景观要素水平上西藏主要类型灌木林的景观格局特征。结果表明,西藏各类型灌木林斑块大小均服从反J型分布,斑块面积越大,斑块数量越少,所占的面积比例越高。总体上,灌木林面积占景观总面积的4.6%,灌木林斑块数占总斑块数的54.8%。各个具体类型的灌木林在斑块大小、斑块形状和景观镶嵌度等方面均具有不同的格局特征。

关键词：西藏灌木林景观格局景观指数

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西藏灌木林遥感分类方法对比研究

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山地学报 2010年第5期28卷 572-578页

作者：张超黄清麟朱雪林张晓红普布顿珠旦增西南林业大学资源学院云南昆明650224 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 西藏自治区林业调查规划研究院西藏拉萨850000

以西藏主要类型灌木林为对象,开展外业遥感调查,分别应用非监督分类、监督分类、基于空间分布特征的辅助分类和基于光谱特征再分类4种方法,对灌木林类型进行了遥感分类识别,并对各种分类方法所得到的分类结果进行对比评价。研究表明,非... 详细信息

以西藏主要类型灌木林为对象,开展外业遥感调查,分别应用非监督分类、监督分类、基于空间分布特征的辅助分类和基于光谱特征再分类4种方法,对灌木林类型进行了遥感分类识别,并对各种分类方法所得到的分类结果进行对比评价。研究表明,非监督分类和监督分类的总体精度分别为42.20%和46.79%,除了对沙棘灌木林分类精度较高外,对其他灌木林类型分类精度均较低;基于空间分布特征的辅助分类精度为86.24%,其分类结果未能识别到具体灌木林类型;基于光谱特征的再分类精度为70.64%,对沙棘、红柳能较准确的识别,而对个别灌木林类型(如杜鹃和小檗)的识别精度不高。

关键词：西藏灌木林遥感分类空间分布特征光谱特征

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碳卫星在变色立木遥感监测中的应用潜力分析

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卫星应用 2023年第11期 20-25页

作者：曾庆伟武红敢张静杨雅菲北京中云伟图科技有限公司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实验室

一、引言,红叶现象是被子植物常见的一种伴随环境变化而产生的颜色改变,传统观念上的红叶是指伴随季节的变化,尤其是秋冬季节。现实中除了季节更替等自然因素外,病虫害侵袭、水分和养分胁迫等也会造成树叶在生长季出现异常黄化或红化,... 详细信息

一、引言,红叶现象是被子植物常见的一种伴随环境变化而产生的颜色改变,传统观念上的红叶是指伴随季节的变化,尤其是秋冬季节。现实中除了季节更替等自然因素外,病虫害侵袭、水分和养分胁迫等也会造成树叶在生长季出现异常黄化或红化,表明叶绿素等出现非正常消退与分解。因此,卫星遥感监测林木生长亚健康状态的主要依据是森林植物叶片内部组织结构与功能变异和树木形态结构的非正常变化,如叶片颜色的变化、叶子与植株变形、叶片物理结构变化、叶绿素含量变化以及叶片上产生的残留物等[1]。

关键词：内部组织结构卫星遥感监测物理结构季节更替养分胁迫亚健康状态功能变异叶片颜色

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ITTO热带用材林的生物多样性保护与可持续利用

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世界林业研究 2010年第5期23卷 11-14页

作者：马志波黄清麟张晓红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 廊坊市农林科学院河北廊坊065000

为把生物多样性保护纳入森林可持续经营,发挥热带用材林在生物多样性保护中的特殊作用,国际热带木材组织先后于1993年和2009年出版了关于生物多样性保护与利用的两个指南。文中以热带森林的主要利益相关者为线索,通过比较两个指南的差别... 详细信息

为把生物多样性保护纳入森林可持续经营,发挥热带用材林在生物多样性保护中的特殊作用,国际热带木材组织先后于1993年和2009年出版了关于生物多样性保护与利用的两个指南。文中以热带森林的主要利益相关者为线索,通过比较两个指南的差别,探讨了热带用材林生物多样性保护与可持续利用的研究进展。

关键词：用材林热带地区生物多样性利益相关者可持续利用

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基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测

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林业科学 2018年第9期54卷 70-79页

作者：韩宗涛江洪王威李增元陈尔学闫敏田昕福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714 海西政务大数据应用协同创新中心福州350003

【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k... 详细信息

【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R^2=0.77,RMSE=22.74 t·hm^(-2))显著优于SMLR估测精度(R^2=0.53,RMSE=32.37 t·hm^(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。

关键词： KNN-FIFS 特征选择地上生物量

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荒漠化监测与评价指标体系框架

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林业科学研究 2005年第4期18卷 490-496页

作者：吴波苏志珠杨晓晖刘文鞠洪波刘燕中国林业科学研究院林业研究所国家林业局林木培育重点实验室北京100091 中国科学院遥感应用研究所北京100101 中国林业科学研究院资源信息技术研究所北京100091

根据荒漠化的定义以及荒漠化的特点,荒漠化监测与评价指标体系由4个部分组成,即压力指标、状态指标、影响指标和防治指标。压力指标描述的是对自然资源的状态带来影响并导致荒漠化发生的自然和人为驱动因素,用来对荒漠化发展趋势进行评... 详细信息

根据荒漠化的定义以及荒漠化的特点,荒漠化监测与评价指标体系由4个部分组成,即压力指标、状态指标、影响指标和防治指标。压力指标描述的是对自然资源的状态带来影响并导致荒漠化发生的自然和人为驱动因素,用来对荒漠化发展趋势进行评估并进行荒漠化早期预警;状态指标描述的是土地生态系统的状态和特性,可以分为物理指标、化学指标和生物指标,它们分别描述土地生态系统的物理、化学和生物特性;影响指标用来评价荒漠化对人类及其环境带来的影响;防治指标用来评价防治荒漠化采取的行动和措施以及采取这些行动和措施带来的社会经济和自然条件的改善。

关键词：荒漠化监测与评价指标体系基准

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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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