数字校园理念及应用

数字校园的建设已成为衡量高校办学质量的一个重要指标，此举大大推进了高校数字校园建设的发展．为实现技术和持色并存，进一步扩展数字校园的功能，提高办学层次，体现校园的文化内涵，本文提出了两种理念并存的设计思想．     

基于多类支持向量机的遥感图像分类及其半监督式改进策略

基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4％的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率.     

基于多源数据及三层模型的小班林型识别

【目的】目前关于林型识别的研究区域主要为小范围森林区域和林场,为了探究较大范围内林型的识别方法,本研究使用Sentinel-2光学遥感影像、森林资源二类调查数据、数字高程模型(DEM)和Sentinel-1雷达遥感影像数据建立林型识别模型。【方法】以淳安县作为研究区域,针对淳安县各个小班中的7种林型:毛竹(Phyllosstachys edulis)林、茶树(Camellia sinensis)林、山核桃(Carya cathayensis)林、杉木(Cunninghamia lanceolata)林、马尾松(Pinus massoniana)林、阔叶混交林、其他硬阔林进行识别。研究采用分层的方法对林型进行识别,整体分为3层。第1层使用RF算法建立林地与非林地识别模型;第2层对林地数据进行树种结构识别,分别使用随机森林(random forest, RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)和 轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)方法建立不同模型并对比分析实验结果;第3层将树种结构细分为林型。【结果】第1层RF林地与非林地识别模型总体精度为98.08%;第2层树种结构识别模型中对比了3个模型不同特征组合下的性能,其中LightGBM模型总体精度最高,达到81.43%;第3层模型对林型进行识别,基于所有特征结合雷达遥感因子建模的情况下,LightGBM模型精度为84.51%,经递归特征消除法(recursive feature elimination, RFE)选择特征后,最优精度为83.21%。【结论】通过各个模型的特征重要性图发现,光学遥感中的绿光、红光、近红外波段和红边波段,以及DEM提取的地形因子对研究区域小班林型识别有较好的效果,而Sentinel-1雷达中提取的自变量对林型的识别没有特别明显的帮助。     

森林资源信息管理网络系统的构建--以浙江杭州地区为例

在全国森林资源信息管理网络的框架要求下．以浙江杭州地区为例,构建了杭州市森林资源信息管理网络系统。该系统综合了VB、VC、XMI～SQI,Server、Mapinfo及插件等软件技术,确定了网络的拓扑结构,构建了信息集成及其交换平台,开发了多个实用系统,将森林经营、森林利用、森林保护、城市绿化、森林旅游等各项管理进行了有机集成。