期刊文献+
共找到1,514篇文章
< 1 2 76 >
每页显示 20 50 100
基于林火特征分类模型的森林火情等级制图 预览
1
作者 马振宇 陈博伟 +3 位作者 庞勇 廖声熙 覃先林 张怀清 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第1期43-50,共8页
森林中可燃物的分布状况是影响林火产生、扩散的重要因素之一,本研究的目的是结合森林资源调查数据、激光雷达(light laser detection and ranging,Li DAR)点云数据、地形和气象因子共同驱动的可燃物特征分类系统(fuel characteristic c... 森林中可燃物的分布状况是影响林火产生、扩散的重要因素之一,本研究的目的是结合森林资源调查数据、激光雷达(light laser detection and ranging,Li DAR)点云数据、地形和气象因子共同驱动的可燃物特征分类系统(fuel characteristic classification system,FCCS)模型来实现森林火险等级预测。以云南省普洱市为研究区,首先,利用机载Li DAR数据生产的树冠高度模型进行面向对象分割,与森林资源二类清查数据叠加分析确定分割单元,并根据可燃物的可燃性将研究区内的可燃物分为针叶林、阔叶林、竹林和灌木林等4种类型,在此基础上采用分层随机抽样形成验证数据集;然后,提取Li DAR变量因子,采用多元逐步回归法反演不同可燃物的森林参数;最后,将森林参数连同气象和地形因子作为FCCS模型的输入,完成各个分割单元的火情等级评价,实现该地区潜在火行为、树冠火、有效可燃物和综合火灾险情的制图。研究结果表明,研究区有效可燃物火险等级比较低,符合研究区的实际情况;森林垂直结构与森林火险等级关系密切,森林参数的准确估测对整个可燃物的制图具有非常重要的作用。 展开更多
关键词 激光雷达 森林参数反演 林火特征分类模型 火险制图
在线阅读 下载PDF
海南文昌废弃钛矿区植被调查与物种多样性分析 预览
2
作者 宿少锋 林之盼 +2 位作者 王小燕 陈珠琳 薛杨 《热带农业科学》 2020年第1期59-66,共8页
通过对文昌市典型钛矿区周边植被资源的调查,计算并分析乔木、灌木、草本3种生活型的物种数、重要值及多样性指数,来研究矿区植被多样性。结果表明:文昌废弃钛矿区周边植被有28科37属46种,其中乔木13种、灌木12种、草本21种。矿区周边... 通过对文昌市典型钛矿区周边植被资源的调查,计算并分析乔木、灌木、草本3种生活型的物种数、重要值及多样性指数,来研究矿区植被多样性。结果表明:文昌废弃钛矿区周边植被有28科37属46种,其中乔木13种、灌木12种、草本21种。矿区周边物种多样性指数草本层>乔木层>灌木层,群落相似性指数高达0.4以上。在矿区植被恢复过程中,木麻黄(Casuarina equisetifolia)、大叶相思(Acacia auriculiformis A.Cunn.ex Benth.)、苦楝(Melia azedarach)3个乔木树种可作为植被恢复关键树种,潺槁木姜子[Litseaglutinosa(Lour.)]、琼崖海棠(Calophyllum inophyllum)、椰子树(Cocos nucifera L.)等树种也可作为混交树种,建议在废弃钛矿区植被恢复时采用多树种混交模式,并适当种植灌木和草本,对于恢复矿区植被具有重要意义。 展开更多
关键词 钛矿区 多样性指数 重要值 海南
在线阅读 下载PDF
基于自适应滤波算法的树木年轮测量方法 预览
3
作者 姚建峰 赵燕东 +3 位作者 卢军 郑一力 高瑞东 唐守正 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期216-222,共7页
为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,... 为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89.66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75.84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95.61%下降到82.02%,下降了13.59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86.37%下降到62.30%,下降了24.07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。 展开更多
关键词 年轮测量仪 电流滤波 低通滤波器 自适应滤波器
在线阅读 下载PDF
Landsat8时间序列影像支持下的农田防护林提取方法研究 预览
4
作者 雷思君 孙华 +4 位作者 刘华 蒋馥根 陈松 吴童 谢勇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期57-63,共7页
【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提... 【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。 展开更多
关键词 遥感影像分类 甘州区 农田防护林 多时序影像 Landsat8 OLI
在线阅读 免费下载
GF-6 WFV黄边波段在森林扰动监测中的应用潜力研究 预览
5
作者 曾庆伟 武红敢 《北京测绘》 2020年第2期208-213,共6页
为了探讨国产高分六号卫星多光谱宽视场成像仪(WFV)八波段数据在森林扰动研究中的应用潜力,本文基于北京市西山林场2018年10月-12月期间的4期高分六号卫星WFV数据,经数据标准化处理后,比较4波段和7波段黄边归一化植被指数(YNDVI)与标准N... 为了探讨国产高分六号卫星多光谱宽视场成像仪(WFV)八波段数据在森林扰动研究中的应用潜力,本文基于北京市西山林场2018年10月-12月期间的4期高分六号卫星WFV数据,经数据标准化处理后,比较4波段和7波段黄边归一化植被指数(YNDVI)与标准NDVI在森林扰动信息提取方面的差异。研究结果表明在初秋至初冬的时间序列内,植被的季节性变化明显,GF-6 WFV的近红外波段对于森林扰动监测作用最大;基于近红外和黄边波段建立的YNDVI比近红外和红波段的NDVI更能有效反映森林扰动信息。因此,GF-6 WFV传感器的新增波段在森林资源监测、病虫害监测、森林火灾预警等多个方面具有巨大应用潜力。 展开更多
关键词 黄边波段 归一化植被指数 时间序列WFV数据 高分六号卫星 森林扰动 应用潜力
在线阅读 下载PDF
基于最大熵模型预测东北地区红松潜在分布 预览
6
作者 张劳模 庞丽峰 +1 位作者 许等平 唐小明 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期74-83,共10页
【目的】红松是我国重要的经济树种和生态树种,预测红松的潜在分布范围和分析影响其生长的重要环境因子很有必要。在现有的建模工具中,最大熵(MaxEnt)模型是应用最为广泛的模拟物种分布模型。在建模过程中,大多数研究人员常使用默认参... 【目的】红松是我国重要的经济树种和生态树种,预测红松的潜在分布范围和分析影响其生长的重要环境因子很有必要。在现有的建模工具中,最大熵(MaxEnt)模型是应用最为广泛的模拟物种分布模型。在建模过程中,大多数研究人员常使用默认参数来进行计算,然而,最近研究表明,基于默认参数构建的模型结果并非最优,这些参数的设置仍有待讨论。【方法】利用红松分布数据和环境变量,在不同随机测试百分比下计算训练数据和测试数据的建模精度,用最适宜的比例模拟了红松的潜在分布。【结果】训练数据的AUC在不同百分比下的范围为0.890~0.898,而测试数据的AUC在不同百分比下的范围为0.854~0.884。当百分比为5%时,两组数据的准确率都比较准确。在此比例下,Bio12(年平均降水),Bio14(最干月降水量)和Bio15(降水量变异系数)对红松分布最为重要。【结论】研究结果表明在不同随机测试百分比下,模型的精度有所差异,默认值25%不是最合理的百分比,而在5%时训练数据和测试数据的结果更准确。降水和温度是影响红松潜在分布的气象要素,但是在东北地区,由于温度空间差异较小,影响红松潜在分布的主要为降水。红松主要分布范围在东北地区的东北和西南地区,特别是在辽宁省和吉林省交界处。研究的结果表明模型参数的设置对于模型的精度十分重要,调整参数可以更合理地反映物种对环境因素的反应,准确地模拟物种的潜在分布。 展开更多
关键词 潜在分布模拟 最大熵模型 随机测试百分比 红松
在线阅读 下载PDF
基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型
7
作者 姚丹丹 徐奇刚 +1 位作者 闫晓旺 李玉堂 《南京林业大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期131-137,共7页
【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基... 【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型。随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R^2)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定。【结果】对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中。对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散。使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R2为0.946。MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低。【结论】层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一。 展开更多
关键词 蒙古栎天然异龄林 树高-胸径模型 最大似然法 层次贝叶斯统计
基于深度学习的树种图像自动识别
8
作者 刘嘉政 王雪峰 王甜 《南京林业大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期138-144,共7页
【目的】为了探究深度学习方法用于林业树种图像智能识别的可行性,提出一种基于深度学习方法的自动识别树种新方法。在TensorFlow框架下,对卷积神经网络(CNN)模型进行改进,对7类树种图像进行自动识别研究。【方法】首先,在图像库建立时... 【目的】为了探究深度学习方法用于林业树种图像智能识别的可行性,提出一种基于深度学习方法的自动识别树种新方法。在TensorFlow框架下,对卷积神经网络(CNN)模型进行改进,对7类树种图像进行自动识别研究。【方法】首先,在图像库建立时,为增加特征选择多样性,选择树木的树皮和树叶图像,保留自然背景;另外,考虑到同一树种在不同树龄条件下树皮图像存在差异,因此加入不同树龄的树皮图像,并用胸径指标来表示树龄大小。其次,对每类树种图像随机挑选100张作为测试集,剩余数据集全部作为训练集。通过反复试验比较不同CNN结构设置、卷积层数量、全连接层层数、学习率等对结果的影响。采用Adam算法代替传统的随机梯度下降(SGD)算法,对模型进行优化,用指数衰减法对学习率进行调节,在交叉熵函数中加入L2正则项对权重进行惩罚,并采用Dropout策略和ReLU激励函数,以避免训练过程中过拟合现象。最后,确定适合试验要求的13层CNN结构,同时比较深度学习方法和传统人工特征识别方法的差异,与已有的树种图像识别方法做对比。【结果】提出的13层树种图像识别模型,对训练集和测试集取得了理想的识别效果,识别率分别为96.78%、91.89%,在未参与训练的验证集上取得了96%的平均准确率。相对于已有的人工特征识别方法,所提出的方法识别效率和准确度更高。【结论】基于改进的卷积神经网络树种识别模型识别效果明显高于传统方法,说明所提出的方法能够应用于树种识别,可为林业树种图像自动识别提供一条新思路。 展开更多
关键词 深度学习方法 树种图像 卷积神经网络 自动识别
高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法 预览
9
作者 王雅慧 陈尔学 +4 位作者 郭颖 李增元 金玉栋 赵俊鹏 周瑶 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期11-18,共8页
[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调... [目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%-12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。 展开更多
关键词 U-net GF-2多光谱数据 NDVI CRF 森林类型分类
在线阅读 下载PDF
非线性混合效应模型统一标准形式及应用
10
作者 符利勇 唐守正 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2020年第1期15-30,共16页
非线性混合效应模型(nonlinear mixed effect model, NLMEM)对分析重复调查数据有着突出优势并且得到广泛应用.但是现有的混合模型仅包含单水平和逐级嵌套多水平的随机效应分析,没有包括交互作用及其他组合类型随机效应分析,因此,现有的... 非线性混合效应模型(nonlinear mixed effect model, NLMEM)对分析重复调查数据有着突出优势并且得到广泛应用.但是现有的混合模型仅包含单水平和逐级嵌套多水平的随机效应分析,没有包括交互作用及其他组合类型随机效应分析,因此,现有的NLMEM没有一个统一的标准表达式.本文的目的在于提出一个包括所有随机效应类型NLMEM的统一表达式,并且给出正态分布NLMEM的一种参数计算方法 (线性逼近-逐步2次规划).通过落叶松实例和数值模拟验证表明,线性逼近-逐步2次规划算法具有较高的计算精度和较快的计算速度.该算法已在ForStat 2.2版本上实现.除此之外, NLMEM统一表达式还可推广到组变量情形,即考虑组变量的NLMEM. 展开更多
关键词 交错随机效应 嵌套随机效应 一阶条件期望 非线性混合效应模型 逐步2次规划算法
中亚热带单优群落的林层划分--以格氏栲群落为例 预览
11
作者 马志波 黄清麟 +3 位作者 庄崇洋 郑群瑞 王宏 陈铮 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1-7,共7页
【目的】以格氏栲群落为例,研究中亚热带单优群落乔木层的林层划分,为进一步探讨林层特征及林层形成与发展动态提供先决条件。【方法】在福建三明莘口格氏栲自然保护区设置2块50 m×50 m格氏栲标准地,采用最大受光面法、剖面图法和... 【目的】以格氏栲群落为例,研究中亚热带单优群落乔木层的林层划分,为进一步探讨林层特征及林层形成与发展动态提供先决条件。【方法】在福建三明莘口格氏栲自然保护区设置2块50 m×50 m格氏栲标准地,采用最大受光面法、剖面图法和基于有限正态混合模型的聚类法研究格氏栲群落的林层划分。【结果】2块标准地均为郁闭林分,且郁闭度均不低于0.95;1号标准地林分密度为424株·hm^-2、平均胸径为39.2 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为588.04 m^3·hm^-2,2号标准地林分密度为542株·hm^-2、平均胸径为29.1 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为417.19 m^3·hm^-2;3种林层划分方法均可给出林层数和各层临界高度,其中最大受光面法外业工作量少、使用简便,且分层结果具有明确的生物学意义;根据最大受光面法,格氏栲群落乔木层分为受光层和非受光层,2块标准地的临界高度分别为16.00和16.90 m,符合剖面图和基于有限正态混合模型的聚类分析结果;1号标准地受光层与非受光层林木株数比约为6∶4、蓄积量比约为99∶1,2号标准地受光层与非受光层林木株数比约3∶7、蓄积量比约为97∶3;在1号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的40.6%和3.8%、总蓄积量的76.9%和0.4%,在2号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的27.0%和5.7%、分别占总蓄积量的84.1%和0.2%。【结论】在3种林层划分方法中,最大受光面法较适合格氏栲单优群落的林层划分。调查的2个格氏栲群落可分为受光层和非受光层,受光层以格氏栲数量和蓄积占绝对优势,非受光层格氏栲不占优势,这种垂直分布格局暗示林下更新与补充不足,不利于格氏栲种群的持续发展。应进一步研究各林层的主要特征、层与层的相互关系和空间结构的形成与演变发展动态,为天然格氏栲群 展开更多
关键词 单优群落 垂直结构 林层 乔木层成层性 最大受光面法 中亚热带
在线阅读 下载PDF
一种改进的高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习精细分类方法:双支FCN-8s 预览
12
作者 郭颖 李增元 +4 位作者 陈尔学 张旭 赵磊 陈艳 王雅慧 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期48-60,共13页
【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式... 【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式构建;另一个子模型基于五特征构建。将2个子模型8、16、32倍下的采样结果进行融合并分类,得到每个像元的类别。以旺业甸林场为研究区,采用GF-2卫星遥感影像提取标准化植被指数(NDVI),构建基于R+G+B三波段特征、R+G+B+NIR四波段特征和R+G+B+NIR+NDVI五特征的数据集,对双支FCN-8s优化方法的有效性进行定量评价。【结果】1)双支FCN-8s方法的总体分类精度为85.89%,Kappa系数为0.84;相比传统FCN-8s,双支FCN-8s方法可提高大部分森林类型的分类精度,尤其对油松、红松、白桦等类别改善效果明显。2)相对于传统基于特征优选的SVM模型而言,双支FCN-8s方法的总体分类精度由75%上升至85.89%,精度提升大于10%,各类别的分类效果均有改善。3)使用微调策略以及加入NDVI特征后,模型可有效改善油松、山杨及白桦等树种的分类效果。【结论】双支FCN-8s高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习精细分类方法可有效提升森林类型的细分程度和分类精度。 展开更多
关键词 森林类型 深度学习 全卷积神经网络 GF-2 双支FCN-8s
在线阅读 下载PDF
海南岛霸王岭陆均松天然群落物种多样性及地形因子的解释
13
作者 刘浩栋 陈巧 +3 位作者 徐志扬 刘洋 姜怡 陈永富 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期394-403,共10页
环境因素的筛选对物种多样性格局的形成具有重要影响,分析物种多样性-环境关系对于森林的可持续经营具有重要意义。本研究以海南岛霸王岭陆均松(Dacrydium pectinatum)天然群落为对象,通过样方取样方法获取物种多度数据,从物种丰富度、... 环境因素的筛选对物种多样性格局的形成具有重要影响,分析物种多样性-环境关系对于森林的可持续经营具有重要意义。本研究以海南岛霸王岭陆均松(Dacrydium pectinatum)天然群落为对象,通过样方取样方法获取物种多度数据,从物种丰富度、α多样性指数、优势种群空间格局及种间关联性等方面分析了群落特征,并通过物种多度矩阵与地形因子矩阵建立RDA模型,旨在分析该群落物种多样性现状,探讨影响物种分布的可能因素,并提出保护对策。结果表明:群落内乔木有187种,灌木39种,草本36种;α多样性指数表现为乔木层>灌木层>草本层的趋势,且远高于中高纬度的森林群落,但均匀度较低,群落内多为小密度种群,各种群的重要值均较低,少有占绝对优势地位的树种。10种优势种群均表现为集群分布,且聚集强度和种间关联性关系密切。Spearman分析表明,霸王岭陆均松天然群落的结构及多样性不稳定,未来的演替过程中可能会出现激烈的种间竞争和频繁的物种更替现象。RDA模型结果显示,冠层郁闭度、海拔和坡向是解释该研究区物种分布的主要驱动因素,冠层郁闭度的影响作用最显著。鉴于此,针对该研究区域的物种多样性现状及物种-环境关系,采取人工辅助措施如开辟林窗增加光的利用率,合理疏伐提高幼苗幼树成活率,以达到多样性保护的目的。 展开更多
关键词 热带山地雨林 物种多样性 地形因子 物种-环境关系 冗余分析
桉树人工林中433 MHz信道LoRa信号的传播特性 预览
14
作者 谭星 于新文 +4 位作者 张旭 李凡 刘燕 欧阳萱 文永志 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期137-143,共7页
LoRa技术是最新出现的一种无线通信技术,具有低功耗、距离远、工作在非授权波段等特点,与ZigBee等现在常用的无线通信技术相比,其在人工林无线传感器网中更具潜力。然而由于LoRa的传输受环境影响较大,目前在人工林中传播特性的研究还处... LoRa技术是最新出现的一种无线通信技术,具有低功耗、距离远、工作在非授权波段等特点,与ZigBee等现在常用的无线通信技术相比,其在人工林无线传感器网中更具潜力。然而由于LoRa的传输受环境影响较大,目前在人工林中传播特性的研究还处于空白。本研究基于Shadowing信号衰减模型,在广西东门林场中测试了433 MHz信道LoRa信号在两种天线高度下(1.5,2.0 m)和3种不同环境下(开阔环境、3 a林龄桉树人工林,5 a林龄桉树人工林)LoRa信号接收强度(RSSI)随距离变化的情况,每种条件下得到了两组数据。首先利用其中一组数据对模型进行拟合,拟合结果表明,LoRa信号传输遵从Shadowing模型,拟合度在0.886~0.982。然后利用另一组数据对模型的精度进行验证,验证结果表明,模型精度较高,模型的精度介于0.780~0.961。最后分析了桉树人工林中影响LoRa信号传输的主要因素。本研究的方法和获得的信号衰减系数可以为桉树人工林无线传感器网络监测中LoRa节点的组网和部署提供依据和参考。 展开更多
关键词 无线传感器网络 桉树人工林 LoRa 信号传播 森林监测
在线阅读 下载PDF
基于植被指数及多光谱纹理特征的降香黄檀叶片全铁含量预测 预览
15
作者 陈珠琳 王雪峰 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期89-98,共10页
【目的】以海南省特有树种降香黄檀为研究对象,提出1种基于植被指数和多光谱纹理特征的叶片全铁含量(TIC)预测方法,为珍贵树种重金属营养诊断提供参考。【方法】分别设计4种梯度(CK、F1、F2、F3)的铁胁迫试验,胁迫结束后摘取叶片并获取... 【目的】以海南省特有树种降香黄檀为研究对象,提出1种基于植被指数和多光谱纹理特征的叶片全铁含量(TIC)预测方法,为珍贵树种重金属营养诊断提供参考。【方法】分别设计4种梯度(CK、F1、F2、F3)的铁胁迫试验,胁迫结束后摘取叶片并获取多光谱图像,计算叶片图像的植被指数(VIs)及纹理特征(包括纹理特征均值TFMV和纹理特征方差TFV),分析其与TIC之间的关系。通过显著性检验筛选出与TIC在0.05和0.01水平上显著相关的变量,再使用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、平均影响值法(MIV)和遗传算法(GA)进行二次筛选,将筛选结果作为粒子群优化-反向反馈神经网络(PSO-BPNN)的输入变量,分析比较预测结果。【结果】1)在CK~F2梯度区间内,树高、冠幅和地茎的生长量随着施铁含量的增加而增加,而在F3梯度下,树高、冠幅生长量降低,地茎生长量出现大幅度上升;2)随着叶片TIC的上升,B波段呈先下降后上升趋势;G波段则与B波段相反;R波段先下降后上升,之后基本保持稳定;RE和NIR波段则一直呈上升趋势;3)大部分VI与TIC在0.01和0.05水平上相关,TFMV和TFV也可以反映叶片TIC,但TFV在相关水平和相关个数方面均优于TFMV。从波段角度分析,RE和NIR波段在植被指数和纹理特征方面与TIC的相关性均优于其他波段;4)使用不同筛选方法得到的预测结果不同,其中CA与GA得到的评价指标最佳且相似,但GA在150~300 mg·kg-1区间得到的预测结果偏低,不适用于田间施肥指导。5)仅使用植被指数得到的预测结果较差,加入纹理特征后很明显的提高了拟合优度及预测精度,纹理特征方差对模型精度的影响更大,说明叶片纹理的离散程度可以较好的作为预测全铁含量的辅助信息。【结论】F1和F2梯度的施肥量可以促进降香黄檀植株生长及生物量累计。最佳叶片全铁含量为150~300 mg·kg-1。除植被指数外,MPV作为辅助� 展开更多
关键词 降香黄檀 多光谱图像 植被指数 纹理特征 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
合成孔径雷达森林资源监测技术研究综述 预览
16
作者 李增元 赵磊 +3 位作者 李堃 陈尔学 万祥星 徐昆鹏 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第2期150-158,共9页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术凭借其全天时、全天候的成像能力以及对森林垂直结构信息敏感的特点,在森林资源监测中具有独特的优势,已成为当前森林资源遥感调查技术的研究热点.本文首先介绍了SAR森林资源监测技术的... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术凭借其全天时、全天候的成像能力以及对森林垂直结构信息敏感的特点,在森林资源监测中具有独特的优势,已成为当前森林资源遥感调查技术的研究热点.本文首先介绍了SAR森林资源监测技术的发展背景、发展轨迹和相关知识;然后,重点阐述了极化SAR、干涉SAR、极化干涉SAR和层析SAR在林地覆盖类型分类、变化检测以及森林参数定量化估测应用中的技术方法;最后,就SAR在森林资源监测研究和应用中存在的问题与发展趋势进行了总结与展望. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 极化SAR 干涉SAR 层析SAR 森林资源监测
在线阅读 下载PDF
运用最大熵模型和随机森林模型对东北红松分布的模拟 预览
17
作者 张劳模 罗鹏 +1 位作者 庞丽峰 唐小明 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期60-66,共7页
利用东北三省气候、土壤和地形等数据和红松分布样点,分别在MaxEnt软件和R语言中输出建模精度、因子重要性和分布范围,对比最大熵模型和随机森林模型对预测物种潜在分布结果的差异。结果表明:(1)最大熵模型训练数据AUC为0.927,检测数据... 利用东北三省气候、土壤和地形等数据和红松分布样点,分别在MaxEnt软件和R语言中输出建模精度、因子重要性和分布范围,对比最大熵模型和随机森林模型对预测物种潜在分布结果的差异。结果表明:(1)最大熵模型训练数据AUC为0.927,检测数据AUC为0.865,随机森林模型的AUC为0.902,两个模型精度接近;(2)两个模型的输出结果有所差异,最大熵模型结果显示影响红松潜在分布的主要因子顺序是气候、地形和土壤,随机森林模型显示的结果是土壤、气候和地形;(3)两个模型模拟的红松潜在分布结果有着很大的重合度,主要集中于东北地区的中东部,说明东北地区的中东部最适合红松的生长。最大熵模型和随机森林模型精度相似,但是输出结果具有一定差异,原因是输入的训练样本不同,在构建物种分布模型时,需要考虑输入样本的合理性,分析样本对预测物种分布造成的影响。 展开更多
关键词 潜在分布模拟 最大熵模型 随机森林模型 红松
在线阅读 下载PDF
“卓越农林人才教育培养计划”实施背景下林学专业“拔尖创新型”人才培养相关教材建设的思考 预览
18
作者 范立鹏 杨长峰 +2 位作者 肖基浒 高兴荣 刘宪钊 《中国林业教育》 2020年第2期42-47,共6页
通过收集北京林业大学、东北林业大学、南京林业大学、西北农林科技大学、福建农林大学、华南农业大学和四川农业大学等7所“卓越农林人才教育培养计划”(以下简称“卓越计划”)实施试点院校林学专业“拔尖创新型”人才培养相关教材的信... 通过收集北京林业大学、东北林业大学、南京林业大学、西北农林科技大学、福建农林大学、华南农业大学和四川农业大学等7所“卓越农林人才教育培养计划”(以下简称“卓越计划”)实施试点院校林学专业“拔尖创新型”人才培养相关教材的信息,从教材修订、教材新编、教材引进等3个方面对林学专业相关教材的建设现状进行了分析,指出当前相关教材建设存在专业基础课的统编教材较少、教材内容更新缓慢、实习实训方面的教材建设薄弱、教材数字化建设相对滞后等问题。为此,根据“卓越计划”的实施对林学专业“拔尖创新型”人才培养相关教材建设提出的新要求,提出相关教材建设应加强教育、出版等相关部门的统筹规划,创新教材建设理念,改革教材建设制度,通过构建教材质量评估体系、教材建设兼顾“编”“选”原则、加强教材编写队伍建设、着力推进数字化教材建设等措施,促进相关教材建设质量的提高、高质量教材使用效率的提升以及“卓越计划”全面、深入、高效地实施。 展开更多
关键词 卓越计划 拔尖创新型 林学专业 教材建设 数字化
在线阅读 免费下载
基于光谱反射率的塞威氏苹果虫害等级定量化测评 预览
19
作者 罗青青 黄铁成 +8 位作者 陈蜀江 陈孟禹 贾翔 朱选 来风兵 武红敢 赵文霞 李春蕾 姚艳霞 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期798-803,共6页
利用光谱技术分析了小吉丁虫危害不同等级的塞威氏苹果的反射光谱特征,并用光谱数据针对塞威氏苹果树的虫害进行定量化分析。用新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州巩留县野果林实测60条不同虫害等级的塞威氏苹果高光谱数据,分析健康、轻... 利用光谱技术分析了小吉丁虫危害不同等级的塞威氏苹果的反射光谱特征,并用光谱数据针对塞威氏苹果树的虫害进行定量化分析。用新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州巩留县野果林实测60条不同虫害等级的塞威氏苹果高光谱数据,分析健康、轻度、中度、重度4个虫害等级光谱反射率及一阶微分光谱特征,建立了红边参数,并在6个检验参数的基础上,构建了虫害等级的检测模型,并用验证组数据对模型进行精度检验。结果表明:(1)健康状态下的塞威氏苹果光谱反射率较受虫害塞威氏苹果光谱反射率高,受害程度越严重,反射率越低。(2)受虫害塞威氏苹果光谱特征表现为“绿峰”红移;“红边位置”蓝移,尤其是受重度虫害的极为明显;近红外反射峰向短波方向移动。(3)红边比值植被指数(RERVI)、红遍斜率(RES)、红边差值植被指数(REDVI)、红边面积(REA)这4个参数与虫害等级呈极显著相关关系,红边归一化植被指数(RENDVI)及红边位置(REP)与虫害等级相关性不强。(4)以RERVI、RES、REDVI、REA这4个参数为自变量构成的多元回归模型的检测精度与准确度均为0.7以上。因此,通过相关参数及模型可以有效检测小吉丁虫害等级。 展开更多
关键词 小吉丁虫 虫害等级 塞威氏苹果 反射率光谱 定量化测评
在线阅读 下载PDF
物联网技术在我国智慧林业建设中的应用现状及发展策略
20
作者 谭星 冯鹏飞 +1 位作者 张旭 李凡 《世界林业研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期57-62,共6页
智慧林业是现代林业发展的新方向,是改善生态环境、提高林业生产力、促进林业现代化和建设美丽中国的必然要求。物联网技术具有实时感知、快速响应、精确控制等特点,在林业信息感知、获取等方面起着重要作用,是智慧林业的关键技术之一... 智慧林业是现代林业发展的新方向,是改善生态环境、提高林业生产力、促进林业现代化和建设美丽中国的必然要求。物联网技术具有实时感知、快速响应、精确控制等特点,在林业信息感知、获取等方面起着重要作用,是智慧林业的关键技术之一。文中简介物联网相关技术,概述国内外利用林业物联网技术在森林资源监管、林业灾害监控、林业生态监控、林产品安全质量监管等智慧林业建设中取得的应用进展,比较其在国内外智慧林业建设发展现状中的差异,探讨林业物联网技术在标准建设、林业专用传感器研究、林业信息传输、林业信息处理等方面存在的不足,提出我国林业物联网的发展策略,以期为我国林业物联网的发展及智慧林业建设提供参考。 展开更多
关键词 林业物联网 智慧林业 无线传感器网络 无线射频识别技术 中国
上一页 1 2 76 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈