检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学研究 2008年第6期21卷 745-750页

作者：陈尔学李增元武红敢韩爱惠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开放性实验室北京100091 国家林业局调查规划设计院北京100714

基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的... 详细信息

基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的估测平均误差在1.5 ***2之内,相对均方根误差(RMSE′)低于传统的基于绿度指数的线性方程估测方法;采用k-NN方法可以实现县市级统计单元的参数估计,估测效果优于只利用固定样地数据的传统成数估计方法。

关键词： k-NN方法森林蓄积量 Landsat 森林资源调查

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基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算

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国土资源遥感 2019年第3期31卷 80-86页

作者：李晓彤覃先林刘树超孙桂芬刘倩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实验室

以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple biosphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价。结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R 2为0.582,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.701;而采用SiB2模型估算LAI,R 2为0.798,RMSE为0.358,均比EVI线性模型有所改善。该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,SiB2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演。

关键词： GF-1WFV数据 SiB2模型 LAI EVI线性模型

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基于GIS建模技术的县级林业区划方法研究

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林业科学研究 2008年第4期21卷 429-435页

作者：张超黄清麟张晓红涂年旺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 福建省永安市林业局福建永安366000

提出了基于G IS的县级林业区划方法框架;建立了永安市林业区划因素体系,并运用空间分析方法对各因子进行了提取;探讨了基于G IS建模技术的县级林业区划方法。通过主成分分析、建立综合模型、判别分析、确定合理分区个数和清除细小多边... 详细信息

提出了基于G IS的县级林业区划方法框架;建立了永安市林业区划因素体系,并运用空间分析方法对各因子进行了提取;探讨了基于G IS建模技术的县级林业区划方法。通过主成分分析、建立综合模型、判别分析、确定合理分区个数和清除细小多边形等过程,最终得到的区划结果能够将各相对优势区域合理分开,分区林业生产状况统计数据能较清晰地反映各分区的资源状况和相对优势,林业建设发展方向较为明确。

关键词：地理信息系统林业区划县级主成分分析判别分析

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基于林层的典型中亚热带天然阔叶林树种组成与多样性

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林业科学 2017年第10期53卷 13-21页

作者：马志波黄清麟庄崇洋郑群瑞王宏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 建瓯万木林省级自然保护区管理处建瓯353105

【目的】分析各林层物种组成及多样性,探讨各林层之间的联系和群落结构的形成机制,以期为深入了解典型森林群落组成成分在垂直空间中的分布规律、揭示生物多样性维持机制提供依据。【方法】在福建万木林自然保护区内设5块50 m×50 ... 详细信息

【目的】分析各林层物种组成及多样性,探讨各林层之间的联系和群落结构的形成机制,以期为深入了解典型森林群落组成成分在垂直空间中的分布规律、揭示生物多样性维持机制提供依据。【方法】在福建万木林自然保护区内设5块50 m×50 m标准地,使用最大受光面法自上而下将乔木层划分为第Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ亚层,第Ⅰ,Ⅱ亚层属于受光层,第Ⅲ亚层为非受光层,采用常见物种多样性指标分析各层的组成与多样性,用相似性系数探讨各层之间的联系。【结果】5块标准地均表现为由第Ⅰ亚层降至第Ⅲ亚层物种丰富度和多样性增加;各样地相同亚层的物种组成及数量各不相同;调查到的所有树种中,有35个树种可生长到第Ⅰ亚层,最大树高为30~40 m,但是各样地累计只有10个树种在乔木层的3个亚层连续分布,有20个树种(含4种灌木)能生长到第Ⅱ亚层,最大树高约为25 m,有30个树种(含13种灌木)只能分布在第Ⅲ亚层,最大树高为16~17 m;受光层内的树种是乔木层的优势种和重要伴生树种,包括常绿树种木荷、浙江桂、香樟、刨花楠、观光木、福建含笑、乐东拟单性木兰和栲类等,也包括落叶树种枫香、拟赤杨、蓝果树和苦枥木;最大高度限于非受光层即第Ⅲ亚层的常绿树种有野含笑、水丝梨、椤木石楠、虎皮楠和厚皮香,落叶树种有合欢、野柿和南岭黄檀;标准地内的大部分灌木树种只分布在第Ⅲ亚层,但山矾、黄瑞木、弯蒴杜鹃和尖叶水丝梨除外,它们也可生长到第Ⅱ亚层;第Ⅰ和第Ⅱ亚层的物种组成相似性大于第Ⅰ和第Ⅲ亚层及第Ⅰ和整个乔木层的相似性;第Ⅰ亚层树种的更新储备主要分布于第Ⅱ亚层;受光层的树种丰富度与多样性和非受光层有明显差异,二者的分界面也是空间生态位分化最显著的界面,而该界面正是最大受光面。【结论】5块标准地乔木层内的优势种和重要伴生树种主要分布在受光层;生态位分化最显著的位置是最大受光面,按最大受光面划分出的受光层和非受光层,在组成种的丰富性和多样性方面也具有明显的差别,受光层和非受光层分化对近自然经营中目标树的选择具有潜在的指导意义;可生长到最高层的树种中,只有个别树种可在3个亚层连续分布,暗示受光层中的优势树种是不固定的,说明除了生态位分化,群落物种组成与丰富度还受随机因素影响。

关键词：天然常绿阔叶林中亚热带乔木层成层性相似性

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ZY3立体像对和机载LiDAR抽样数据协同估测森林平均高

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林业科学 2021年第9期57卷 66-75页

作者：赵俊鹏赵磊陈尔学万祥星徐昆鹏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】探索一种适用于已具备林下地形,可协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载激光雷达(LiDAR)条带数据和区域全覆盖的资源三(ZY3)立体像对数据有效估测区域森林平均高的方法,为提高森林资源调查效率和精度提供技术支撑。【方... 详细信息

【目的】探索一种适用于已具备林下地形,可协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载激光雷达(LiDAR)条带数据和区域全覆盖的资源三(ZY3)立体像对数据有效估测区域森林平均高的方法,为提高森林资源调查效率和精度提供技术支撑。【方法】以广西高峰林场2个分场为研究区,2018年获取覆盖整个研究区的机载LiDAR、ZY3立体像对和少量实测样地数据。将LiDAR数据提取的DEM作为历史已存在的林下地形,从全覆盖的LiDAR数据中抽取12条飞行条带的LiDAR数据“模拟”抽样式采集的LiDAR数据,形成“林下地形+LiDAR抽样+ZY3立体像对+样地”数据集;以样地和LiDAR数据提取出LiDAR抽样数据对应的森林平均高为模型建立的参考数据(因变量Y),以ZY3立体像对提取的数字表面模型(DSM)减去数字高程模型(DEM)得到的CHMZY3为自变量(X),采用普通最小二乘(OLS)模型、k-邻近(KNN)模型和回归克里格(RK)模型估测森林平均高,并对其估测效果进行比较评价。【结果】OLS和KNN模型的均方根误差(RMSE)分别为1.88和1.96 m,估测精变(EA)分别为87.18%和86.64%;RK模型估测精度相对较高,RKOLS模型的RMSE=1.84 m,EA=87.42%;RKKNN模型的RMSE=1.86 m,EA=87.32%。【结论】本研究中2类4种模型均可有效估测森林平均高,回归克里格模型(RKOLS、RKKNN)优于非空间模型(OLS、KNN),RKOLS模型估测精度最高;在林下地形已知时,协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载LiDAR条带数据和区域全覆盖的ZY3立体像对数据能够实现区域森林平均高的高效、高精度估测。

关键词：激光雷达资源三号森林平均高回归克里格

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基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的优势树种识别

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林业科学 2022年第9期58卷 60-69页

作者：岳巍李世明李增元刘清旺庞勇斯林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】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engin... 详细信息

【目的】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上利用多时相Sentinel-2多光谱数据提取波段反射率特征和光谱指数特征,采用SNIC和支持向量机(SVM)机器学习分类方法,实现面向对象的优势树种识别,并分析不同时相数据组合对优势树种识别精度的影响。【结果】多时相数据组合的分类精度明显高于各季节单时相数据。对比不同多时相数据组合分类结果,春、秋2个季节时间序列组合数据的分类精度与多季节组合数据结果相近,总体精度分别为94.5%、95.0%和95.8%。【结论】基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的面向对象分类方法能够快速、准确识别优势树种,多季节组合数据的分类结果最优,春、秋2个季节时间序列数据也能获得较好分类结果,总体精度与最优结果差距较小。

关键词：多时相简单非迭代聚类超像素分割算法树种识别时间序列

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基于分层叠加的机载LiDAR点云单木分割

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林业科学 2024年第3期60卷 87-99页

作者：孔丹庞勇梁晓军杜黎明白羽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】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大... 详细信息

【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%~40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。

关键词：机载激光雷达落叶松树冠下层单木分层叠加单木分割聚类种子点优化

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基于AISA Eagle Ⅱ机载高光谱数据的森林可燃物类型识别方法

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遥感技术与应用 2021年第3期36卷 544-551,570页

作者：李晓彤覃先林刘倩赵俊鹏王崇阳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实验室北京100091

为形成林场级森林可燃物类型遥感精细识别方法,以内蒙古大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区,结合地面调查和森林资源调查等资料,建立了该区域的森林可燃物类型机载高光谱影像数据分类体系;通过对各类型的原始光谱曲线、一阶微分曲线、... 详细信息

为形成林场级森林可燃物类型遥感精细识别方法,以内蒙古大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区,结合地面调查和森林资源调查等资料,建立了该区域的森林可燃物类型机载高光谱影像数据分类体系;通过对各类型的原始光谱曲线、一阶微分曲线、二阶微分曲线和包络线消除曲线进行分析,得到了适用于各类型识别的特征波段;并基于生成的特征波段的主成分分析分量(信息量95%以上)及其纹理特征影像,采用随机森林方法对该区域的森林可燃物类型进行了识别。利用机载高光谱遥感数据与其他数据相结合,研究形成了林场级森林可燃物类型随机森林识别方法,识别总体精度达86.31%,Kappa系数0.836;兴安落叶松和白桦的制图精度分别达到95.58%、94.34%,表明该方法适宜用于乔木可燃物的细分,可为林场级森林可燃物更新管理、森林火灾的科学预防及扑救提供技术支撑。

关键词：森林火灾森林可燃物类型 AISA EagleⅡ 随机森林

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典型中亚热带天然阔叶林群落各乔木亚层的空间格局与关联性

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林业科学 2017年第12期53卷 12-19页

作者：马志波黄清麟庄崇洋郑群瑞王宏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 福建省万木林省级自然保护区管理处建瓯353105

【目的】研究典型中亚热带天然阔叶林群落的空间格局和关联性,以期更深入地了解群落构建机制和空间结构与群落稳定性之间的关系,为天然林资源保护和以典型群落为样板的近自然经营实践提供依据。【方法】在福建省万木林保护区内近原始林... 详细信息

【目的】研究典型中亚热带天然阔叶林群落的空间格局和关联性,以期更深入地了解群落构建机制和空间结构与群落稳定性之间的关系,为天然林资源保护和以典型群落为样板的近自然经营实践提供依据。【方法】在福建省万木林保护区内近原始林群落地段设5块50 m×50 m样地,采用最大受光面法划分乔木层,使用点格局分析方法分析乔木层及其各亚层的空间格局和关联性。【结果】调查样地的乔木层都可以划分为受光层和非受光层2个亚层,即第Ⅰ,Ⅱ亚层;各样地乔木层的第Ⅰ,Ⅱ亚层在0~25 m尺度内都主要为随机格局,在不服从随机格局的个别尺度上,第Ⅰ亚层主要为均匀格局,与同层林木间竞争较为激烈有关,第Ⅱ亚层主要为聚集格局,与该层林木在个别地段的聚集生长有关;第Ⅰ,Ⅱ亚层之间总体表现为无显著关联,只在个别尺度上偏离零模型。【结论】典型中亚热带天然阔叶林群落主要受中性作用控制;群落内部的各种生态学过程处于平衡状态,因此群落具有稳定性,可以长期维持下去。

关键词：中亚热带天然阔叶林万木林空间格局关联性乔木层的成层性中性理论

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青藏高原高寒沙区景观格局变化分析--以青海贵南县为例

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林业科学研究 2008年第2期21卷 182-187页

作者：冯益明吴波卢琦王学全杨恒华孙德福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实验室北京100091 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 青海省沙珠玉治沙站青海共和813005

运用遥感和GIS技术,对青海省贵南县3个时期土地利用变化的景观格局进行了分析和预测。结果表明:(1)贵南县大的地貌特征是以草地为基本景观基质,在广布的草地基质中,又大量分布荒漠(如干沟、沙地等)景观。20世纪70年代的景观受人为干扰... 详细信息

运用遥感和GIS技术,对青海省贵南县3个时期土地利用变化的景观格局进行了分析和预测。结果表明:(1)贵南县大的地貌特征是以草地为基本景观基质,在广布的草地基质中,又大量分布荒漠(如干沟、沙地等)景观。20世纪70年代的景观受人为干扰相对较少,20世纪90年代以后,人为对景观的干扰力度增大;(2)1976年,景观斑块类型间优势度差异显著,景观破碎化指数小,多样性低;1996年以后,斑块格局发生了明显变化,景观趋于复杂;(3)30年来,贵南县景观要素中草地、耕地、林地、建筑用地、以及未利用地向其他类型转化的速度总体呈加速状态。在1976—1996年期间,大面积草地被开垦为耕地;在1996—2006年期间,生态环境的保护与破坏共存。另外,大面积的未利用地向其他景观类型转移数量很少,贵南县生态环境综合治理任重道远。(4)贵南县2016年景观格局预测显示:到2016年,草地、建筑用地、林地、水域面积增加,耕地、未利用地面积下降,贵南县生态环境逐渐趋于好转。

关键词：景观格局景观动态遥感高寒沙区

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