检索结果-内蒙古大学图书馆

西南林业大学学报（自然科学） 2019年第5期39卷 151-156页

作者：徐伟恒吴超杨磊徐盛基秦明明王秋华西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智能工程研究院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 应急管理部南方航空护林总站云南昆明650021 西南林业大学土木工程学院云南昆明650233

通过调研、布设样地样方、取样方可燃物等过程,将滇东北地区的优势树种华山松、云南松的地表凋落物划分为枯枝、凋落物上层和凋落物下层3个层级,分别收集后在实验室燃烧床上分别以下坡点火和上坡点火的方式,模拟实际森林样地坡度的上坡... 详细信息

通过调研、布设样地样方、取样方可燃物等过程,将滇东北地区的优势树种华山松、云南松的地表凋落物划分为枯枝、凋落物上层和凋落物下层3个层级,分别收集后在实验室燃烧床上分别以下坡点火和上坡点火的方式,模拟实际森林样地坡度的上坡火和下坡火的燃烧状况,测定其不同点火方式的火行为参数。结果表明:云南松的地表凋落物烧除率远远高于华山松地表凋落物的烧除率,二者可燃物载量除凋落物下层外基本保持一致,热辐射值也基本一致,但二者均低于弱强度火界定值500 kW/m。因此,当前滇东北地区难以形成树冠火。

关键词：凋落物可燃物载量火强度华山松云南松滇东北

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融合可见光无人机与哨兵2A影像的森林火灾迹地精细化提取

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西南林业大学学报（自然科学） 2021年第4期41卷 103-110页

作者：熊源徐伟恒黄邵东刘明露雷建寅吴超徐海峰王秋华西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智能工程研究院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 云南忆尘司法鉴定中心云南昆明650051 西南林业大学土木工程学院云南昆明650233

以2020年4月昆明市宜良县马街镇兴隆村森林火灾为研究对象,基于无人机的R、G、B3个波段与哨兵2A多光谱影像,分别采用格莱姆-施密特与主成分光谱锐化融合方法进行影像融合,应用6种定量评价指标分别对融合结果进行评估。基于融合影像采用... 详细信息

以2020年4月昆明市宜良县马街镇兴隆村森林火灾为研究对象,基于无人机的R、G、B3个波段与哨兵2A多光谱影像,分别采用格莱姆-施密特与主成分光谱锐化融合方法进行影像融合,应用6种定量评价指标分别对融合结果进行评估。基于融合影像采用随机森林算法实现对火场边界内的森林火灾迹地的提取,并与Sentinel-2A影像提取森林火灾迹地的精度进行比较;将2种影像提取的过火面积与鉴定人员通过实地调研、GPS坐标打点,并结合UAV影像手动矢量化森林火灾迹地面积进行对比分析。结果表明:UAV与Sentinel-2A融合影像与仅利用Sentinel-2A多光谱影像对森林火灾迹地提取的生产者精度分别为96.14%、95.18%,使用者精度分别为97.79%、96.57%,Kappa系数分别为0.83、0.76;融合影像与Sentinel-2A影像提取过火面积与统计面积相对误差分别为-3.5%、-6.2%。因此,利用可见光UAV与Sentinel-2A影像采用GS融合方法,基于RF算法可高精度、精细化提取森林火灾迹地,且边界细节效果刻画更加明显。本研究方法可大大提高林火司法鉴定效率,减少外业工作量及降低成本,使得矢量化更加精准,增加司法鉴定结果的科学性和客观性。

关键词：无人机哨兵2号影像融合森林火灾火灾迹地司法鉴定

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滇东北地区云南松地表可燃物载量及火强度研究

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西部林业科学 2019年第4期48卷 19-26页

作者：徐伟恒黄邵东杨磊徐盛基戴杨王秋华西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 西南林业大学大数据与智能工程研究院云南昆明650224 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650224 南方航空护林总站云南昆明650021 西南林业大学土木工程学院云南昆明650224

在滇东北地区云南松纯林中设置样地、样方,并将地表凋落物划分为枯枝、地表凋落物上层和地表凋落物下层3个层级,按照比例分别选取各层部分凋落物经实验室烘干测定可燃物载量,其余部分均置于实验室燃烧床燃烧测定其火行为参数.在实验... 详细信息

在滇东北地区云南松纯林中设置样地、样方,并将地表凋落物划分为枯枝、地表凋落物上层和地表凋落物下层3个层级,按照比例分别选取各层部分凋落物经实验室烘干测定可燃物载量,其余部分均置于实验室燃烧床燃烧测定其火行为参数.在实验室燃烧床上分别以下坡点火、中间点火和上坡点火的方式,模拟实际森林样地坡度的上坡火、随机点火以及下坡火的燃烧状况,再分别测定其不同点火方式的火行为参数.结果表明,在云南松林地表凋落物中,枯枝、地表凋落物上层和地表凋落物下层可燃物载量分别为0.09kg/m2、0.50kg/m2、0.59kg/m2,上坡火、中间点火和下坡火的火强度分别为97.21kW/m、80.76kW/m和49.99kW/m,上坡火、中间点火和下坡火的热辐射分别为7.22±1.51kW/m2、6.88±1.66kW/m2和6.47±1.37kW/m2,燃除率分别为52.71%、64.5%、40.09%.可见,滇东北地区地表凋落物中枯枝的载量小,且上层和下层可燃物载量差异不大;与滇中地区的云南松计划烧除实验结果比较,可燃物载量及火强度均偏低.

关键词：云南松地表凋落物可燃物载量火强度滇东北地区

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离散ADMM方法下像素与对象基元协同优化的遥感影像无监督语义分割

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计算机应用研究 2023年第7期40卷 2217-2222页

作者：陈运成郑晨李晶莹王雷光河南大学数学与统计学院河南开封475004 河南省人工智能理论及算法工程研究中心河南开封475004 西南林业大学大数据与人工智能研究院昆明650224 西南林业大学林业生态大数据国家林业局重点实验室昆明650224

语义分割是遥感影像分析中的重要技术之一。现有方法(如基于深度卷积神经网络的方法等)虽然在语义分割中取得了显著进展,但往往需要大量训练数据。基于图模型的马尔可夫随机场模型(Markov random field model,MRF)提出了一种不依赖训练... 详细信息

语义分割是遥感影像分析中的重要技术之一。现有方法(如基于深度卷积神经网络的方法等)虽然在语义分割中取得了显著进展,但往往需要大量训练数据。基于图模型的马尔可夫随机场模型(Markov random field model,MRF)提出了一种不依赖训练数据的无监督语义分割思路,可以有效地刻画地物空间关系,并对地物空间分布的统计规律进行建模。但现有的MRF模型方法通常建立在基于像素或对象的单一粒度基元上,难以充分利用影像信息,语义分割效果不佳。针对上述问题,引入交替方向乘子法(alternative direction method of multiplier,ADMM)并将其离散化,提出了一种像素与对象基元协同的MRF模型无监督语义分割方法(MRF-ADMM)。首先构建像素基元和对象基元两个概率图,其中像素基元概率图用于刻画影像的细节信息,保持语义分割的边界;对象基元概率图用于描述较大范围的空间关系,以应对遥感影像地物内部的高异质性,使分割结果中地物内部具有良好的区域完整性。在模型求解过程中,针对像素和对象基元的特点,提出了一种离散化的ADMM方法,并将其用于两种基元类别标记的传递与更新,实现像素基元细节信息和对象基元区域信息的协同优化。高分二号和航拍影像等不同数据库不同类型遥感影像的语义分割实验结果表明,相较于现有的MRF模型,提出的MRF-ADMM方法能有效地协同不同粒度基元的优点,优化语义分割结果。

关键词：遥感影像语义分割马尔可夫随机场模型基于对象的影像分析离散ADMM算法

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基于GEE平台结合RF和SVM算法的茶园提取研究

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林业调查规划 2023年第1期48卷 1-6页

作者：钱瑞徐伟恒西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。... 详细信息

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明,RF和SVM算法的分类总体精度(OA)分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同,均为87%。RF算法的分类总体精度高于SVM算法,而Kappa系数相同。RF算法的制图精度(PA)为65.44%,与SVM算法(65.75%)相比相差较小,RF和SVM算法的用户精度(UA)分别为63.08%和57.37%。基于GEE平台结合RF分类算法对茶园的提取精度高于SVM算法。采用不同的传感器以及不同的分类算法可实现对茶园准确、高效的提取,对制定科学的茶园管理政策、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。

关键词： GEE平台 Landsat 8/OLI 茶园 SVM算法 RF算法

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助力脱贫攻坚茶产业发展存在问题及对策思考——以盘州市民主镇石阶路村为例

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农业与技术 2020年第10期40卷 161-163页

作者：黄邵东徐伟恒焦克西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智能工程研究院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 贵州大学农学院贵州贵阳550004

本文尝试分析导致民主镇石阶路村茶产业发展滞缓的原因并提出相应的对策措施,以期分析结果及对策有助于石阶路茶产业的发展,进一步助力石阶路村脱贫攻坚。通过实地调研及走访当地农户发现石阶路茶产业发展面临以下问题:茶园配套基础设... 详细信息

本文尝试分析导致民主镇石阶路村茶产业发展滞缓的原因并提出相应的对策措施,以期分析结果及对策有助于石阶路茶产业的发展,进一步助力石阶路村脱贫攻坚。通过实地调研及走访当地农户发现石阶路茶产业发展面临以下问题:茶园配套基础设施不完善;合作社管理经验不足;部分村民意识守旧,不敢轻易尝试茶叶种植;茶产业融资难、融资成本高,资金投入少。以上原因造成石阶路村虽自2017年起种植茶叶,但到目前为止成效甚微。本文结合石阶路村实际以及当地农户意愿提出相应的对策措施助力石阶路村茶产业发展。

关键词：脱贫攻坚茶叶种植管理问题措施

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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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