检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2021年第12期50卷 552-563页

作者：王雷光耿若筝代沁伶王军郑晨付志涛西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650224 西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650224 西南林业大学林学院云南昆明650224 西南林业大学艺术与设计学院云南昆明650224 河南大学数学与统计学院河南开封475004 昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

为有效利用高光谱影像与LiDAR数据的互补性信息,解决单一融合策略造成的场景解译地物边界不准确和分类精度低的问题,提出了一种光谱-空间-高度特征融合、并顾及场景地物类别共生特性的条件随机场分类方法。首先,对两种数据分别提取光谱... 详细信息

为有效利用高光谱影像与LiDAR数据的互补性信息,解决单一融合策略造成的场景解译地物边界不准确和分类精度低的问题,提出了一种光谱-空间-高度特征融合、并顾及场景地物类别共生特性的条件随机场分类方法。首先,对两种数据分别提取光谱及形态学特征,对特征集采用图模型进行特征融合,将特征输入概率支持向量机分类器,得到初始分类结果。然后,基于融合特征计算反映像素间类别本质差异的局部光谱-空间-高度协同的异质性值,并统计类别间的空间共生关系。最后,在条件随机场框架内,整合初始分类结果、局部异质性信息及类别共生关系,通过目标函数的迭代求解获得最终分类结果。通过将像素间的权重定义为对应像素位置融合特征的归一化欧式距离的单调减函数,对标记不同但特征差异较大的类别间给予较小的权重,以达到地物边界空间规整化的目的。通过对标记不同但共生概率较大的类别对给予较小的权重,达到保留空间关系稳定的类别对的目的。采用城区场景的美国休斯顿地区数据集和林区场景的中国广西高峰林场两组数据集对提出方法进行了验证。实验结果表明:休斯顿和高峰林场数据集精度分别达到94.00%和92.84%,分类结果的"胡椒盐"现象明显减少,证明了该方法的有效性。

关键词：高光谱 LiDAR 条件随机场图模型特征融合局部异质性空间共生关系

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森林火灾扑救局地安全测报仪的研发

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林业机械与木工设备 2018年第8期46卷 4-10页

作者：赵璠舒立福周汝良李世友王秋华吕红亮张念西南林业大学大数据与智能工程学院森林生态大数据国家林业局重点实验室云南昆明650224 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所北京100091

森林火灾发展过程中,火行为极易在火环境的影响下突然变化,导致林火扑救安全事故的发生。因此,利用火险和火场危险地形作为扑救安全评估因子构建林火扑救安全评估模型,并通过集成传感器、嵌入式系统和掌上计算平台等开发技术,研发构成... 详细信息

森林火灾发展过程中,火行为极易在火环境的影响下突然变化,导致林火扑救安全事故的发生。因此,利用火险和火场危险地形作为扑救安全评估因子构建林火扑救安全评估模型,并通过集成传感器、嵌入式系统和掌上计算平台等开发技术,研发构成森林火灾扑救局地安全测报仪。该测报仪实现了对森林火灾扑救安全的综合评估,便于野外防火工作人员能实时测量和读出所在地区的扑救安全等级并依此制定相应的安全避险措施。该测报仪已在云南省昆明市空港经济区森林防火部、昆明市海口林场、曲靖市森林防火指挥部、曲靖市麒麟区森林防火指挥部、沾益县森林防火指挥部和弥勒市森林防火指挥部进行了推广应用并取得较好效果。

关键词：森林扑火火场危险地形扑救安全评估

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楚雄腮扁叶蜂在云南的风险评估与管理

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云南农业科技 2022年第3期 13-15,18页

作者：常菊美徐全元鲁莹李永和王雷光樊敏张邯瑞西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 西南林业大学森林生态大数据国家林业和草原局重点实验室云南昆明650224 云南省高原特色农业产业研究院云南昆明650224

楚雄腮扁叶蜂危害云南松、华山松、云南油杉及雪松等松科植物,有从滇中向滇东北、滇东南扩散蔓延的趋势,对云南省的经济和生态环境产生了一定的影响。文章运用林业有害生物综合评判方法并经过定量分析计算出楚雄腮扁叶蜂的R值为1.56,属... 详细信息

楚雄腮扁叶蜂危害云南松、华山松、云南油杉及雪松等松科植物,有从滇中向滇东北、滇东南扩散蔓延的趋势,对云南省的经济和生态环境产生了一定的影响。文章运用林业有害生物综合评判方法并经过定量分析计算出楚雄腮扁叶蜂的R值为1.56,属于中度危险有害生物,本研究可为防止楚雄腮扁叶蜂在云南进一步扩散蔓延和造成危害提供理论参考。

关键词：楚雄腮扁叶蜂危害扩散蔓延有害生物

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5种植被指数识别青藏高原季节牧场比较研究

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草原与草坪 2022年第4期42卷 1-8页

作者：方攀飞王雷光于龙苏世琪徐伟恒周华坤西南林业大学林学院云南昆明650233 曲靖师范学院文化旅游学院云南曲靖6550113 南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650233 西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 中国科学院西北高原生物研究所青海省寒区恢复生态学重点实验室青海西宁810001

季节牧场(冷季牧场和暖季牧场)面积是载畜量计算的重要指标,对于草畜平衡季节动态管理具有重要指导意义。本研究基于Landsat 8影像构建5种对植被扰动敏感的植被指数(NBR、CSI、NBR2、NDMI和NDVI),通过5种植被指数对青藏高原地区两类最... 详细信息

季节牧场(冷季牧场和暖季牧场)面积是载畜量计算的重要指标,对于草畜平衡季节动态管理具有重要指导意义。本研究基于Landsat 8影像构建5种对植被扰动敏感的植被指数(NBR、CSI、NBR2、NDMI和NDVI),通过5种植被指数对青藏高原地区两类最主要的高寒草地(高寒草甸和高寒草原)的季节牧场可利用面积进行识别,并通过区分度(M)和分类精度定量评价各指数识别季节牧场的能力。结果表明:1)受到放牧家畜的啃食和践踏等干扰,在暖季放牧末期,冷季牧场和暖季牧场光谱差异明显;2)5种植被指数均能很好地区分高寒草地的季节牧场,M值均高于2.38,总体精度均高于87.33%;3)基于近红外(NIR)和短波红外(SWIR2)波段构建的NBR指数对高寒草甸和高寒草原的季节牧场分类效果最好,总体精度均高于93.33%,Kappa系数均大于0.83。

关键词：季节牧场青藏高原 Landsat8 植被指数

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