检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学研究 2022年第2期35卷 28-36页

作者：熊昊庞勇荚文李春干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 广西大学林学院广西南宁530004

[目的]探究如何有效利用机载激光雷达冠层高度模型(CHM)自动区划小班,提高小班区划工作效率。[方法]在高光谱影像树种信息的辅助下,使用机载激光雷达数据生成的CHM进行两种空间尺度的分割和优化来自动区划小班。先对1 m空间分辨率CHM数... 详细信息

[目的]探究如何有效利用机载激光雷达冠层高度模型(CHM)自动区划小班,提高小班区划工作效率。[方法]在高光谱影像树种信息的辅助下,使用机载激光雷达数据生成的CHM进行两种空间尺度的分割和优化来自动区划小班。先对1 m空间分辨率CHM数据进行过分割,再对降尺度处理并平滑后的5 m空间分辨率CHM数据进行欠分割,结合两种尺度分割结果并优化得到最终区划结果。将自动区划结果与人工区划小班、数字正射影像(DOM)屏幕勾绘小班以及主伐作业小班为三类参考小班对比,采用最终测量精度(UMA)准则的圆度(RO),紧致度(CO),形状指数(SI),最小包络圆短半径(RE),椭圆度(EF)和形状因子(P2A)8个指标,及自动区划小班与参考小班的交并比(IOU)指标,定量评价自动区划小班边界勾绘的准确程度。并利用样地实测数据和CHM数据计算自动区划结果平均胸径、平均树高和冠层平均高的可解释性方差,验证自动区划结果的内部一致性和外部差异性精度。[结果]自动区划结果与参考小班的UMA形状、面积等特征较接近,与人工区划小班最相近。自动区划小班与人工区划、屏幕勾绘、主伐作业小班交并比大于70%的比例分别为46%,37%,43%,交并比大于50%的比例分别为61%,54%,55%。自动区划结果平均胸径可解释性方差为97%,平均树高可解释性方差为98%,和人工区划小班相同,说明其内部一致性高且和相邻小班差异大。冠层平均高可解释性方差为84.81%,比人工区划小班提高了1.77%。[结论]利用两种空间尺度的CHM与高光谱树种分类图的分割和优化方法自动区划的小班在内部一致性及边界的精准度方面有明显优势,更符合小班边界处林木的分布情况,小班边界准确,且工作效率高,有助于森林的精细化管理。

关键词：机载激光雷达 CHM 树种类别小班区划多尺度分割

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基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演

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生态学报 2022年第12期42卷 4933-4945页

作者：龙依蒋馥根孙华王天宏邹琪陈川石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 国家林业和草原局中南调查规划设计院长沙410004

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关... 详细信息

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R;)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R;为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm^(2),相比其它模型精度上升了13.87%—32.28%,且变量回归参数均存在显著空间非平稳性,能较好反映空间异质性。结合最优GWR模型和植被类型空间分布估算深圳市植被碳储量,得到其碳储量值在1.63—60.95 Mg C/hm^(2)之间,其中高值和低值主要分布于森林和草地区域,与深圳市植被覆盖情况基本一致。GWR模型考虑了变量空间异质性,基于带宽优选的GWR模型一定程度上能获得更合理的碳储量空间分布,能为深圳市植被碳储量遥感估算提供方法与技术参考。

关键词：遥感反演植被碳储量局部模型地理加权回归 Landsat 8

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时间序列Landsat 8 OLI数据森林年扰动检测

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林业科学研究 2020年第6期33卷 65-72页

作者：胡圣元庞勇蒙诗栎岳彩荣西南林业大学林学院云南昆明650224 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]采用改进的植被变化追踪算法(VCT)对南亚热带森林年度扰动进行检测研究。[方法]利用2013—2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据合成研究区域生长季的年度无云影像,通过自动识别潜在森林像元并结合归一化植被指数(NDVI)提取综合森... 详细信息

[目的]采用改进的植被变化追踪算法(VCT)对南亚热带森林年度扰动进行检测研究。[方法]利用2013—2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据合成研究区域生长季的年度无云影像,通过自动识别潜在森林像元并结合归一化植被指数(NDVI)提取综合森林指数(IFZ),根据IFZ在时间序列上的变化确定森林扰动发生时间,进一步分析森林变化的具体内容。[结果]在广西高峰林场的应用结果表明,融合了NDVI的IFZ指数对森林扰动区域的识别精度由67.2%提升到79.2%。[结论]融合NDVI的IFZ森林扰动检测方法能在不增加过检率的同时降低VCT方法的漏检率,改善了VCT方法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题,更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征。

关键词：森林扰动检测 Landsat 8 OLI 综合森林指数植被指数高峰林场

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长白落叶松解析木数据参数化3-PG模型

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林业科学 2022年第1期58卷 98-110页

作者：白羽庞勇夏晓运贾炜玮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 安徽农业大学林学与园林学院合肥230036 东北林业大学林学院哈尔滨150040

【目的】验证解析木数据参数化3-PG模型的可行性,利用解析木数据标定的模型预测长白落叶松人工林生长变化,为扩展参数化3-PG模型数据源提供依据,为模型数据选择提供参考。【方法】以孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于2019年解... 详细信息

【目的】验证解析木数据参数化3-PG模型的可行性,利用解析木数据标定的模型预测长白落叶松人工林生长变化,为扩展参数化3-PG模型数据源提供依据,为模型数据选择提供参考。【方法】以孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于2019年解析木数据模拟胸径连续观测数据,结合相关公式计算叶、干、根生物量和蓄积量。根据参数敏感性分析结果,采用直接计算、参考文献、迭代拟合和默认参数等方法对3-PG模型进行参数化,利用密度试验林和固定样地数据对模型输出进行精度验证,并对模型输出与地面观测值进行回归分析。【结果】验证结果表明,模型拟合精度很高(P<0.01,n=138),可以较好反映解析木样地中林分生长变化。胸径、叶干生物量比、干生物量、总生物量和蓄积量的决定系数(R^(2))在0.95以上,根生物量拟合精度略低(R^(2)=0.88)。密度试验林数据(n=140)和固定样地数据(n=87)与模型输出之间具有较高相关性,各计算量的R^(2)在0.81~0.97之间(P<0.01)。敏感性分析结果表明,当胸径为20 cm时,叶与干生物量分配比(pFS20)及初级生产力分配给根最大值(pRx)2个参数均对胸径、根、干生物量和蓄积量显示出较高敏感性。【结论】解析木数据参数化3-PG模型的拟合精度和预测精度均较高,研究结果扩展了参数化3-PG模型的可用数据源,可为利用3-PG模型模拟长白落叶松人工林生长变化提供新的依据。

关键词： 3-PG模型解析木数据参数化长白落叶松

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基于XGBoost的高分二号影像树种识别

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林草资源研究 2019年第5期 44-51页

作者：蔡林菲吴达胜方陆明郑辛煜浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室

树种分布是森林资源监测的一个重要指标,也是遥感影像在森林资源监测应用中的难点之一。基于国产高分二号卫星影像数据、森林资源二类调查数据、DEM数据,结合光谱、纹理、指数及地形因子等多种特征,比较支持向量机、随机森林和XGBoost等... 详细信息

树种分布是森林资源监测的一个重要指标,也是遥感影像在森林资源监测应用中的难点之一。基于国产高分二号卫星影像数据、森林资源二类调查数据、DEM数据,结合光谱、纹理、指数及地形因子等多种特征,比较支持向量机、随机森林和XGBoost等3种分类算法,根据分类精度选择最优算法(即XGBoost)进行特征筛选,对龙泉市的阔叶树、马尾松、杉木和毛竹等4种主要优势树种进行分类。结果表明:采用XGBoost分类模型的分类总精度为83.88%,Kappa系数0.78,较支持向量机和随机森林分类方法有明显提高。经特征选择后,虽未明显提高树种分类精度,但可以减少特征的冗余,为小样本数据下特征的选取降维提供了一定的参考。

关键词：高分二号特征选择 XGBoost 树种分类遥感

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基于无人机激光雷达的人工林碳储量线性与非线性估测模型比较

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北京林业大学学报 2021年第12期43卷 9-16页

作者：陈中超刘清旺李春干李梅周相贝余铸苏凯广西大学林学院广西南宁530004 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】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标,掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源,但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题,因此,需要选择合适的林... 详细信息

【目的】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标,掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源,但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题,因此,需要选择合适的林分解析变量和模型。【方法】借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据,以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象,分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测,选出最优模型并进行精度评价。【结果】研究表明:(1)模型方法而言,非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型(R2为0.66~0.86,rRMSE为23.51%~9.91%),线性模型(R2为0.52~0.85,rRMSE为27.70%~12.38%)。(2)模型使用平均高、郁闭度为基础变量,以穷举法筛选出来的变量组合,估算森林参数得出最佳模型,其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高(R2=0.86,rRMSE=9.91%)。【结论】通过激光雷达估测人工林碳储量时,加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果,非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。

关键词：碳储量激光雷达垂直结构参数回归模型

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海南长臂猿生境的声景观与声学活动评估

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生态学杂志 2024年第3期43卷 804-814页

作者：郭安琪刘昱坤于新文张旭陈艳罗丽高家军杨蔡芸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 中国农业大学植物保护学院北京100193

海南霸王岭自然保护区是中国唯一保护海南长臂猿及其生存环境的国家级自然保护区,具有海南长臂猿(Nomascus hainanus)声音、鸟类声音等丰富的声景资源。探究海南长臂猿生境内的声景构成及声学活动,旨在为该区域的生态保护提供技术支撑... 详细信息

海南霸王岭自然保护区是中国唯一保护海南长臂猿及其生存环境的国家级自然保护区,具有海南长臂猿(Nomascus hainanus)声音、鸟类声音等丰富的声景资源。探究海南长臂猿生境内的声景构成及声学活动,旨在为该区域的生态保护提供技术支撑。利用被动声学监测技术采集该保护区的声音数据,通过分析不同频率范围内的声景功率分布,描述了保护区声景观的特征与日变化;基于广泛使用的4个声学指数ACI(acoustic complex index)、ADI(acoustic diversity index)、BI(bioacoustic index)、NDSI(normalized difference soundscape index)来评估海南长臂猿声音,并利用随机森林算法,以4个声学指数为预测变量,有无海南长臂猿声音为响应变量,对声音数据进行分类。结果表明:(1)不同频率范围内的声景功率反映了研究区不同的声学群落信息,具有显著的时间变化特征,表明了鸟类、海南长臂猿等动物的黎明和黄昏合唱活动,其中,1~2 kHz符合海南长臂猿的黎明合唱,2~5 kHz符合鸟类等动物的生活规律;(2)有海南长臂猿与无长臂猿鸣叫时声学指数的变化趋势存在明显差异,其中,NDSI的变化差异最大;(3)4个声学指数对于海南长臂猿声音数据的分类结果较好,交叉验证后的AUC值为0.9764。本研究基于声景观有效地获取了试验区动物的活动特征,并证明了利用声学指数评估海南长臂猿鸣叫的可行性,为海南霸王岭地区及海南长臂猿的声学监测奠定基础。

关键词：声景生态学声学指数海南长臂猿被动声学监测随机森林

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碳中和目标下中国森林碳储量、碳汇变化预估与潜力提升途径

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林业科学 2024年第4期60卷 157-172页

作者：刘世荣王晖李海奎余振栾军伟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 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重点实验室北京100091 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 国际竹藤中心竹藤资源与环境研究所国家林业和草原局/北京市共建竹藤科学与技术重点实验室北京100102

增强森林固碳增汇功能是减缓大气二氧化碳浓度上升和全球气候变暖的重要手段,也是实现碳中和国家战略目标的有效途径。本研究基于文献分析法和模型模拟,系统阐述中国森林碳储量和碳汇现状、动态变化与潜力提升途径。根据国家森林资源连... 详细信息

增强森林固碳增汇功能是减缓大气二氧化碳浓度上升和全球气候变暖的重要手段,也是实现碳中和国家战略目标的有效途径。本研究基于文献分析法和模型模拟,系统阐述中国森林碳储量和碳汇现状、动态变化与潜力提升途径。根据国家森林资源连续清查数据测算的森林植被碳储量近5年平均年增长0.152 Pg(以C计),2000s—2010s中国陆地生态系统碳汇量约229.7 Tg·a^(-1)(以C计),其中森林植被(指乔木林)碳储量约增加150.6 Tg·a^(-1)(以C计),约占整个陆地生态系统植被碳汇量的65.6%。过去70年,中国森林已从碳源转变为逐渐增强的碳汇。在森林面积保持不变的情景下,相比2000s—2010s时段,2030年后现有乔木林的生物量碳汇将有所下降;如果森林面积未来持续增加,2030—2050年中国新增乔木林的碳汇量仍将呈增加趋势。在全球变化背景下,气候变化及其引发的风险(极端干旱与热浪事件、森林火灾、病虫害等)可能会削弱森林碳汇功能。为维持并提升森林碳储量和碳汇潜力,需要采取森林碳储与碳汇双增以及森林碳汇与木质林产品碳库协同提升的策略,从保碳、增碳、扩碳和碳资源化利用的汇转移4个途径对森林资源实施保护修复、精准绿化、科学经营与合理利用以及多时空尺度的优化布局,同时重视森林土壤碳库增汇的长期效应。在林业减缓和适应气候变化框架下,森林碳汇潜力提升未来研究重点是科学推进国土绿化适宜造林地和树种选择,森林经营增汇技术,森林碳储、碳汇协同提升与木质产品库的碳汇转移与存续的时空配置优化模式,森林土壤固碳增汇机制以及潜力研究,准确评估森林碳汇对实现国家碳中和目标的贡献及其时间表和路线图。

关键词：森林碳储量碳汇森林面积固碳潜力碳增汇技术

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基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析

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水土保持通报 2023年第6期43卷 336-345页

作者：沈明潭谭炳香侯瑞霞于航贺晨瑞黄逸飞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重点实验室北京100091

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植... 详细信息

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用的解释力最高,年降水量、年降水量与年均温度交互作用的解释力在2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的时间序列上表现为减弱的趋势,其余影响因素及其交互作用的解释力都呈现上升的趋势。植被覆盖度时空变化因子探测也表明土地利用程度变化的解释力最强,而交互探测表明年降水量变化与土地利用程度变化交互作用的解释力最高。[结论]土地利用程度是影响珠三角植被覆盖度时空变化的主导因素,人为影响不断增强,双因素的交互作用明显大于单因素的作用。

关键词：珠三角地区植被覆盖度地理探测器 Google Earth Engine

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基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

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南京林业大学学报（自然科学版） 2018年第6期42卷 91-98页

作者：杨婷婷管昉立徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室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 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实... 详细信息

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。

关键词： GraphCut算法轮廓提取改进Canny算子图像分割

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