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71.
[目的]黑龙江省是中国重要的林业省份之一,也是受林火危害最严重的地区之一.通过遥感数据获取森林火点信息,充分了解近年来黑龙江省林火发生的时空分布格局,探索林火发生规律.[方法]根据黑龙江省2001—2018年MODIS(分辨率成像光谱仪)遥感图像的MCD64A1火烧迹地产品数据集,提取林火火点信息,结合历史火灾记录资料... 相似文献
72.
【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为AL),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为AO),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为ICOL)结合成为新的变量 和 ,以6组特征变量组合方式(AO+AL、 、 、 +AO+AL、 +AO+AL、 + +AO+AL)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨ICOLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量ICOLs对于森林AGB的估算十分有效,加入ICOLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( + +AO+AL)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R2=0.83,均方根误差为11.06 t/hm2,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。 相似文献
73.
【目的】利用冰、云和陆地高程卫星-地球科学激光测高系统(ICESat-GLAS)回波波形数据,通过模糊模式识别算法,提出波形特征参数组合,对森林类型进行识别研究,以期提高森林类型分类精度。【方法】利用不同森林类型冠层在GLAS回波波形上表现出的差异性,提取波形特征参数 、K1'和 ;将本研究提取的波形特征参数与其他波形特征参数相结合,建立波形特征参数组合;对样本数据波形特征参数进行指标归一化和奇异点检测处理,剔除样本数据中的奇异点样本;结合模糊模式识别算法,计算不同森林类型分类精度。【结果】针叶林和阔叶林森林类型分类总精度为96.30%,其中,针叶林和阔叶林森林类型分类精度分别为92.86%和97.50%;针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类总精度为84.51%,其中,针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类精度分别为85.71%、97.50%和52.94%。【结论】模糊模式识别算法在森林类型分类方面具有一定优势,尤其在针叶林和阔叶林森林类型识别方面,识别精度较高。 相似文献
74.
【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm2样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。 相似文献
75.
【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm2·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm2·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。 相似文献
76.
77.
合肥市农业科技园区存在的问题及对策分析 总被引:1,自引:0,他引:1
陈莉 《科技情报开发与经济》2009,19(22):111-111,113
在时合肥农业科技园区进行调查的基础上,分析了合肥农业科技园区当前存在的问题,并提出合肥农业科技园发展的对策. 相似文献
78.
牛润峰 《科技情报开发与经济》2009,19(30):99-101
阐述了林区监控的重要性,探讨了如何运用GIS网络视频技术实现林区防火远程监控。 相似文献
79.
中小城镇滨河公园设计理念与方法的选择——以繁峙县滨河公园设计为例 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了国内外滨河公园的设计理念和滨河公园的设计方法,结合繁峙县的滨河公园设计,探讨了适合我国中小城镇滨河公园的设计理念与方法。 相似文献
80.
管涔山林区高等植物有107科、340属、599种(含变种),其中单属科有60个,单种属有217个,数量较多,所占比例较高,10属以上的科有9个,为世界广布科,10种以上的科有15个,含367个种,占总种数的61.27%.管涔山林区的植物种类集中在少数大科和较大科中,优势现象十分显著.乔木层的植物多样性随海拔高度的增加而减少,优势现象增强,灌木层只有1 800m以下出现,草本层在管涔山林区任何高度上都有分布,多样性指数高,随海拔高度变化不明显,但优势种有差异. 相似文献