森林竞争算法的并行化及其在线天线自动设计中的应用

针对线天线自动设计中运算时间过长问题,提出了一种基于主从模型的并行森林竞争算法优化模型.主进程执行森林动态演化的竞争模型,从进程并行地执行自然树生长竞争模型并调用天线数值计算程序完成费时的阳光适应度计算.利用该算法设计出了一种端射高增益新型树结构线天线.其具有5个枝条,增益达到9.048 dBi,带宽为8.45％,在“...     

区域森林生产力评价的分析

为充分利用森林的可再生性和可培育性,最大限度地提升森林供给能力,从较宏观的角度评价了区域森林生产力。分析认为：森林生产力级数包括现实森林生产力级数和期望森林生产力级数,采用森林蓄积、森林每公顷平均蓄积量、森林生长量、木材产量4项因子计算。通过对我国现实和期望森林生产力的分析得知,我国的现实森林生产力已经下降到一个比较低的水平,恢复和提高我国森林生产力是一项刻不容缓的任务。从现实森林生产力出发,以期望森林生产力为目标,提出了提高森林生产力的途径,以保证森林资源效益的全面发挥。     

中亚热带优势灌木根系对土壤抗剪切力的影响

在浙江南部的山体滑坡、泥石流易发区,对中亚热带常绿阔叶林中3种优势灌木植物(檵木、麂角杜鹃和香港黄檀)根系进行野外和室内剪切测试,探讨了灌木植物根系增强土壤抗剪切强度的作用。结果表明:须根相对丰富的植物能明显提高表层土壤的抗剪强度;根系抗拉力和抗剪力均与根径呈幂函数正相关关系;檵木和麂角杜鹃根系抗拉强度与根径呈幂函数负相关关系,而香港黄檀根系抗拉强度与根径无明显相关性;细根或比粗根更有利于土壤加固和抗剪强度的提高。     

基于测年法的永安石林形成年代及发育演化过程研究

以永安石林地区地质、水文地质资料为背景,利用不平衡铀系法,对区内不同高程的钙华沉积物岩样进行年龄测定,确定了永安石林形成年代为中更新世以来,距今约50万年.结合区域地质构造历史及沙溪河谷地貌发育演化过程,认为:永安石林的形成始于早更新世;主要是因地壳间歇性抬升运动且大湖盆地开始处于剥蚀环境,石炭二叠纪碳酸盐岩的上覆岩层逐渐被风化剥蚀后形成.     

金佛山4种植物群落下表土炭屑特征初步分析

通过对比分析金佛山4种植被下表土炭屑形态和大小,揭示出森林群落与草本群落表土炭屑存在着较明显的差异.从炭屑形态上来区分:亚高山草甸表土中炭屑较薄,大部分为长方形或长条形,且其纵向边缘平直,横向断口一端相对平直,另一端较参差;森林群落下表土炭屑都较厚,多为近圆形或矩形,边缘参差不齐.炭屑大小上主要表现为:森林群落表土炭屑较小,平均L/W值为1.56±0.05,且L/W值大于3的炭屑不超过10%;亚高山草甸群落表土炭屑L/W值为1.77±0.10,且仍有超过10%的炭屑L/W值大于3.     

金洞森林旅游开发的前景及效益分析

文章从发展生态旅游入手,结合当前森林旅游形势的需要,从社会基础、自然条件、区位优势与资源优势进行分析,以突出金洞的本土特色,提出合理的建设原则,并设计相应的森林旅游项目,从实际出发提出可行的开发形式与管理办法,通过效益分析得出开发森林旅游的可行性结论。     

宁夏彭阳县退耕还林还草研究

运用了生态学、经济学的办法,在彭阳县退耕还林还草的大前提下,对于彭阳县的各种状况进行了分析,探讨了以农林牧复合体系为指导的生了一条果园复合经营脱贫致富的新路子。态农业,并论证了其可行性,分析了三种模式综合所能带来的生态经济效益,开创     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【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A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)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I_COLs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I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs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 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)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。     

基于ULS、 TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【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。     

基于ICESat-GLAS数据和模糊模式识别算法识别森林类型

【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 R_{\mathrm{fi}{\mathrm{t}}_1} 、K₁'和 \overline{K_1} ;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。