广西森林乡村空间分布及其影响因素

研究森林乡村空间分布及其影响因素对推动乡村振兴和生态文明建设具有重要作用。综合运用ArcGIS空间分析、Pearson相关系数、地理探测器等方法,以广西森林乡村为研究对象,探索其空间分布特征及影响因素。结果表明：（1）广西森林乡村整体分布类型为集中型,空间分布不均衡,大致表现为“东南多西北少”的分布特征;（2）广西森林乡村分布密度具有明显的地区差异,存在4个高密度核心区;（3）广西森林乡村分布在县域尺度上呈较强的空间正自相关,高-高集聚在桂林南部地区、贵港和玉林交界处呈片状分布,高-低集聚分布在桂林、柳州、崇左市区周边,低-高集聚分布在贺州的平桂区、北海的银海区以及防城港的东兴市,低-低集聚分布在崇左、来宾、柳州、桂林靠近市中心的地区;（4）受自然和人文地理因素的共同影响,广西森林乡村多分布于地势平缓、水源充足、森林抚育面积大、文化资源丰富、人口规模大、经济发展水平较低、第三产业发达、交通便利的地区。     

森林真的在消失吗?

当今世界,为造田或采用木材而过度砍伐森林的进程之快令人忧虑。不过并非所有的国家与地区都是如此。一项最新的研究数据显示,至少在那些经济比较发达的国家,森林的再植率还是高于其砍伐率。     

小陇山森林旅游资源与可持续发展对策

通过对小陇山森林旅游发展现状和存在问题进行分析,探讨了森林旅游可持续发展的对策,对今后森林旅游资源的开发和利用将起到积极的指导作用。     

丰林自然保护区阔叶红松林采伐前和采伐中地表蜘蛛群落多样性的变化

为探讨采伐活动对丰林自然保护区森林地表蜘蛛的影响,于2018年6月28日至7月18日分别对阔叶红松林采伐前和采伐中进行取样调查.结果表明:(1)整个取样过程共采集蜘蛛975头,分属36物种,其中采伐前捕获635头,采伐中共捕获340头.(2)在该试验中,采伐前优势种有2种,占总数的45.75％,采伐中优势种有3种,占总...     

基于多阶结构表示的超分辨率重构图像质量盲评价方法

为了客观地预测超分辨率重构图像的质量,提出了一种基于多阶结构表示的超分辨率重构图像无参考质量评价方法.利用多阶导数信息表示超分辨率重构图像的主要结构和细微纹理,并利用局部二值模式提取超分辨率重构图像的多阶结构特征;结合主观分数,利用随机森林回归训练图像质量预测模型,再利用模型预测待测图像的质量.为了证明该算法的有效性和...     

基于综合技术开发的GNSS森林调查仪研发与应用

为解决在林业调查工作中固定样地建设与复位和森林调查数据记录与解算过程分离的问题,以嵌入式开发为基础,基于ARM11平台和WinCE系统,并融合Cordova移动端开发,在PDA端内置平均胸径、平均树高、林分密度、森林蓄积量等算法,开发了集测树系统与测绘系统于一体的森林调查装备.仪器体积小、重量轻、功能全面、便于携带,并...     

基于孤立森林方法的催化裂化装置排污数据异常识别

基于分裂准则与相对质量算法对孤立森林算法进行了改进,优化了孤立森林算法的分支步骤与局部度量方式.利用标准数据集(Shuttle、Satellite、Annthyroid)验证了算法的有效性,并分析了算法复杂度;应用改进的孤立森林算法对某炼化企业催化裂化数据进行异常识别,与经典的孤立森林算法、SCiForest及ReMa...     

集成“3S”技术的森林防火决策支持系统研究

从数据库设计、火险等级预测、火灾损失评估、空间分析、信息提取等功能模块方面,分析了基于地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)和遥感(RS)技术的森林防火决策支持系统的结构和开发环境,系统采用组件式GIS技术,成功地实现了3S与林火损失评估模型、林火预测模型的无缝集成.文章还探索地把粗集理论应用在林火等级预测中.该系统具有数据管理、更新、互查询、显示、输出和模型分析等功能,为森林防火管理提供及时的、可靠的信息支持.     

基于随机森林和支持向量机模型的期刊评价

学术研究的质量评价离不开学术期刊评价,学术期刊评价体系的公平与学术公平息息相关,因而加强对学术期刊的研究和评价是很有必要的。近年来,机器学习算法得到广泛应用,但之前未见学者将机器学习算法应用于期刊评价。应用机器学习算法中的随机森林和支持向量机模型做出期刊排名评价模型,进而推进期刊评价的发展是很有意义的尝试。以中国科技期刊引证报告中人文社会科学期刊为例,在应用非线性评价方法 TOPSIS评价得出的排名基础之上建立随机森林和支持向量机模型,再对比2种模型的精准度。研究表明,随机森林期刊评价模型比支持向量机期刊评价模型准确度更高,其排名结果也与主观预期排名更接近。     

基于粒子群优化随机森林的恶意软件检测分析

为了有效地检测软件家族中的恶意软件,改进了加权随机森林模型,提出基于粒子群优化的随机森林(particle swarm optimization-random forest,PSO-RF)模型,并使用基于粒子群优化随机森林的恶意软件检测方法对恶意软件家族进行分类。对得出的结果与决策树、支持向量机等经典分类器从准确率、精确度、召回率、综合评价指标值(F₁值)等指标进行对比分析,以验证改进后的算法的有效性与合理性。结果表明,PSO-RF模型评估指标均是最高的,能大大提升恶意软件的检测效果。