高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

全球演化研究中新兴学科碳酸盐岩古气候学：意义,现状与展望

碳酸、盐岩古气候学是在非热带碳酸盐岩（沉积物）研究基础上发展起来的一门新兴学科。本文介绍了碳酸盐岩气候分析的理论依据，研究进展和现状，结合我国实例探讨了碳酸盐岩古气候研究对传统古地理、古气候模式的新见解。     

气候变暖是人自作自受

2003年夏天是欧洲500年来最热的一个夏天,有成千上万人被这个夏天出现的"超级热浪"夺去了性命,森林大火则毁灭了欧洲大面积的林地。可是现在看来,这多半是人类自作自受。一项最新的气候学研究表明。由人类产生的温室气体导致再次出现"超级热浪"的可能性增加了一倍。科学家通过计算机模拟发现,如果把人们在过去     

揭西县近41年的气候变化特征

对揭西县1967～2007年的气候资料进行统计分析,结果表明,揭西县41年来年平均气温以0.0471℃／年的趋势变暖,1998年到2007年增暖达到最强。春季、夏季、秋季、冬季趋势变化率（或称增温率、倾向率）分别为0.0368％／年、00307℃／年、00543％／年、0．0593℃／年。近41年揭西县年降水量变化总体表现为升-降-升-降-升-降的态势,年降水量总趋势以0.862mm／年的变率减少,但不显著。最近几年揭西县年降水量总体上处于少雨阶段。     

树木径向生长研究方法及进展

在全球气候变暖的背景下,树木年轮宽度与气候变化间的响应关系逐渐进入研究者的视野.大兴安岭地区位于欧亚大陆的气候敏感区和气候脆弱区,是中国纬度最高和增温最快的地区.同时地处寒温带明亮针叶林的南缘,地下存在多年冻土层.所以大兴安岭地区对气候具有独特的区域变化,在树木年轮宽度与气候变化的响应研究中以该地区作为研究区更具有研究意义.主要综述了树轮气候学的研究背景、树木径向生长的研究方法、气候变化对树木径向生长影响的研究进展,重点分析大兴安岭地区树木径向生长的研究情况.为未来树轮气候学的研究发展方向上提供依据,在气候变化对森林植被的影响和预测未来全球变化对陆地生态系统的影响等方面有重要的理论意义.     

利用树木年轮重建小五台山地区1895年以来2-5月份的降水量

利用树轮宽度指数作为代用资料,分析了小五台山地区树木径向生长与气候要素变化的响应关系,发现小五台山地区树木径向生长受晚冬及春季降水影响显著,呈显著的正相关关系,树木生长对降水量的响应明显超过对温度的响应.在响应分析的基础上,重建了小五台山地区1895年以来2-5月份的降水量,重建方程的稳定性较好,可解释重建变量方差的48.02%.重建结果表明,小五台山地区过去100多年中经历了4个主要的偏干期:1903-1911,1927-1932,1940-1943和1992-1996年;4个主要的偏湿期:1895-1898,1912-1920,1933-1936和1948-1950年;自20世纪80年代以来,小五台山地区干旱年发生比例明显增加,由之前的13.95%增加到24.00%,而湿润年的比例则由13.95%降到12.00%;重建的降水序列存在显著的方差突变.     

基于IFS的真实感分形植物仿真与实现

在vc＋＋中运用迭代函数系统实现了四川（川东）几种常见树木的真实感形态模拟,并给出了IFS码,通过改变仿射变换的系数,降低了运算量,为植物仿真提供了方法和思路．     

一种深度学习网络的树木点云骨架重建方法

基于激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本文研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确...