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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
袁怀文 崔赛华 李昀
森林资源系统的计算机仿真是实现森林资源系统现代化管理的重要方法.该文利用描述森林林木直径分布结构变化的数学模型,用VC开发出相应的计算机仿真系统应用软件,并用河北省承德、张家口太行山区部分森林资源一类调查数据,进行了森林立木蓄积资源预测的计算机仿真实验,获得了满意的结果,从而验证了该模型及相应技术方法的正确性.同时也说明了其在森林资源系统现代化管理中所具有的重要理论意义和应用前景.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
本文研制的森林资源监测系统是由基层生产单位建立的资源信息采集点和计算机系统软件组成的.本系统将森林经理、林业经济、数理统计、最优控制和系统科学的理论与方法同计算机软件工程技术相结合,建立了以仿真模型为主体,并配以其他辅助模型的森林资源数据更新、预测和决策的动态监测系统.它包括6个子系统,共有可执行文件68个,其他程序文件数十个,另外还有几十个运行中自动生成的文件.
[期刊] 林业科学
[作者]
王志刚 赵英铭 司芳芳 陈传松 马学献 陈峰
为解决林权制度改革后绿洲区农民经营防护林的成本效益均衡问题,从绿洲防护林结构和防风效应的原理出发,推演大范围绿洲防护林结构管理的要点,提出适用于农村产权制度的绿洲防护林防风效应评价参数——立木蓄积量指数。立木蓄积量指数是单位面积绿洲耕地所拥有的防护林立木蓄积量,该参数的大小可以较贴切地表达绿洲防护林防风效应的优劣:树木个体越大、保存株数越多,防护作用越好,立木蓄积量指数越大;可以方便地与常规林业、农业统计指标衔接,分解到县、乡、村、户,方便与林业补贴、惠农政策补贴挂钩;也可以为绿洲防护林存量管制制度提供依据,是符合新林权制度下农村防护林动态管理需要的一个实用参数。
关键词：
农村 绿洲防护林 蓄积量 防风效应
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李崇贵 斯林 赵宪文
The components and functions of all parts of forest volume dynamic monitoring system based on remote sensing (RS), geographic information system (GIS) and the global positioning system (GPS) are presented. The various volume estimate models included in the system are sketched. The action and applica...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
孔令孜 张怀清 陈永富 赵天忠
以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测。3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式。最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
廖顺宝 许立民
森林是陆地生态系统的重要组成部分,蓄积量是森林资源调查的基本指标之一。传统的森林蓄积量调查数据一般以行政单元为记录进行表示,因此,难以在更细尺度上反映蓄积量的空间分布及其变化。以20世纪80年代全国森林资源清查数据为例,在国家和省区两个尺度分别分析森林蓄积量与不同土地利用类型面积和不同土地覆被类型面积之间的关系。结果显示:不论在国家尺度还是省区尺度,森林蓄积量与土地覆被类型的相关性(国家尺度R2=0.568 2;省区尺度R2=0.851 1)均优于其与土地利用类型的相关性(国家尺度R2=0.528 3;省区尺度R2=0.775 4),而且分省区模型优于全国整体模型;在此基础上,基于蓄积量与不同...
关键词：
森林 蓄积量 调查数据 数据空间化
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
孙界平 琚生根 陈黎 周刚 师维
针对传统的实物实验教学中存在的一些问题,对计算机网络虚拟仿真实验室相关技术进行研究,基于四川大学计算机学院的教学实际,搭建了包括实验资源管理、实验库管理、实验过程管理、实验报告评价、师生互动系统和实验系统管理等6个子系统的"计算机网络"课程虚拟仿真实验平台。以"Windows Web服务与配置"实验为例,介绍了该虚拟仿真实验平台的实验课程设计与使用。
关键词：
计算机网络 虚拟仿真实验平台 实验室建设
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王佳 尹华丽 王晓莹 冯仲科
以内蒙古旺业甸林场为研究区域,以资源三号(ZY-3)卫星遥感图像为数据源,通过对影像进行处理,获取对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息等遥感因子。基于对各遥感因子的信息量分析、多重相关性危害分析及应用残差平方和的方法对遥感因子进行筛选,实验结果表明:ZY-3影像提取的12个遥感因子中,单波段因子中ZY3的信息量最大,波段组合中ZY(2-3)/ZY4的信息量最大,地形因子中高程的信息量最大,ZY-3的波段、波段组合和地形因子间存在多重相关性,去掉ZY(2-3)/(2+3)和坡度因子后,多重相关性的危害大大降低,可以满足进一步建立蓄积量遥感反演模型要求。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
傅骞 何克抗 马晓强
实验技能的掌握对学生来说有着重要的意义,然而,当前实验技能测评的主要手段仅限于纸笔测验、实验报告、表现性评定和检核表等几种,远不能满足教学的需要。本文在分析当前各种实验技能测评方法优缺点的基础上提出了一种新的测评方法--基于计算机仿真的实验技能自动测评。该方法将用户的操作结果和操作序列综合考虑作为评分依据以给出客观的评价。最后,本文具体描述了该方法的关键部件技能仿真系统和自动评分算法的实现。
关键词：
计算机仿真 实验技能 测评自动化
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘硕
【目的】估算我国7大地区森林蓄积量的变化,探讨未来我国森林保护重点工程实施的具体地区和规划方向。【方法】根据1975-2005年的7次全国森林资源清查数据,结合2010年颁布的《全国林地保护利用规划(2010-2020)》,按照自然区将我国划分为东北、华北、西北、西南、华南、华东和华中7个地区,初步核算了2005-2020年各区域森林面积和森林蓄积量的年平均增长率,并评估不同区域之间森林面积和蓄积量增长潜力的差异。【结果】森林面积增长量表现为西南>西北>华北>华南>东北>华中>华东,森林蓄积量增量以西南>东北>华北>华南>华中>西北>华东;我国森林蓄积量增长潜力呈东南部增长快但总量少、西部增长...
关键词：
中国 森林面积 森林蓄积量 区域增长潜力
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李崇贵 赵宪文 蔡体久
该文将 1幅TM遥感图像分别分成 1 4及 1 2幅 ,通过实例分析了 1 4,1 2及整幅TM图像所能达到的几何精校正精度 .然后 ,以样地对应的遥感和GIS信息为影响森林蓄积估测的变量 ,采用最小二乘原理及岭迹分析 ,研究了上述 3种不同面积幅值图像对应林区影响森林蓄积估测的主要变量 .由 3种不同面积遥感区域蓄积估测方程中所含变量的个数、种类及预报精度 ,详细分析了遥感区域大小对蓄积估测的影响规律
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张青 何龙
模型构造的方法是以Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程描述生长量，假设采伐量为常量且等于生长量时，推导出折迭突变模型．此模型有助于管理层制定管理决策，防止森林消亡．该文又通过曲线采伐模型及Ｌｏｇｉｓｔｉｃ生长模型推导出尖角突变模型，这个模型给出了采伐将导致突变发生的敏感区域，而且通过模型的滞后性使人们清楚地意识到森林一旦遭受破坏，再想恢复需投入更大的力量．
关键词：
突变理论,生长模型,采伐
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈宗桂 董晓军 管海辰 曾令容 张英俊 黄民江
“医学影像设备学”是医学影像技术专业的一门核心课程，在整个教学计划中，融合了多门课程的核心内容，具有承上启下的关键作用。但该门课程涉及的影像设备价格昂贵，绝大多数高校缺乏足够的资金购买以用于实验教学，导致计算机断层成像实验教学无法正常开展，限制了学生学习的积极性，虚拟仿真实验可以解决当前实验教学中出现的问题。因此，该文提出基于MATLAB的计算机断层成像系统，并设计图形用户界面（GUI），能以人机通信的方式实现对计算机断层成像的动态仿真。在实验教学过程中学生全程参与，这不仅有助于学生掌握计算机断层成像设备相关理论，还可以提高其动手操作能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
韩克 罗永通 余剑生
基于广东技术师范学院"光伏发电系统"科研项目,采用Proteus虚拟仿真技术和方法,设计与研究光伏系统蓄电池充放电的瞬间电流、平均电流、累加电流和动态特征的日K线柱型图显示模型,对蓄电池充放电原则提出了实用的分析方法。该监控系统具有可视化描述、直观形象、实时性好、可实现本地系统监控和远程监控功能,能在光伏发电系统得到很好应用。
关键词：
光伏蓄电池 电流监控 仿真实验
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
涂云燕 彭道黎
在前人研究中还没有把基于BP与RBF神经网络的森林蓄积量预测模型的应用效果进行评价。拟在实际应用中对两种方法进行综合分析与评价,找到一种预测精度更高、适用性更强的方法。采用相关分析法选定郁闭度、阴坡、阳坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM(4-3)、TM4/3为输入变量,以密云县森林蓄积量为输出变量,建立蓄积量估测的RBF与BP神经网络模型。并从神经网络的训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性对二者进行了综合分析,RBF神经网络无论是在训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性上都优于BP神经网络模型。
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