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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王楚虹 刘浩然 钟浩 林文树
【目的】基于单一平台遥感数据提取的森林结构参数信息不全面，因此融合多平台遥感数据已成为遥感技术在林业应用中的发展趋势。本研究针对手持移动激光雷达和无人机激光雷达2种不同平台的数据，提出一种基于Delaunay三角网和迭代最近点（ICP）算法的点云数据融合方法，通过融合获得完整的树木点云数据。【方法】选取哈尔滨城市林业示范基地中樟子松和蒙古栎2块人工林作为研究样地，利用手持移动激光雷达和无人机激光雷达获取样地中树木点云数据，然后分别提取2种不同平台点云数据的树木位置点，使用2组位置点构建2个Delaunay三角网来搜索树木位置目标点与其对应点，以此实现点云的粗配准，并利用模拟退火算法优化粗配准过程。在此基础上，通过选取点云重合度高的部分树冠点云，利用ICP算法进行点云数据的精配准，从而实现2种平台森林样地点云数据的精确融合。【结果】粗配准和精配准中分别设置的线段差阈值和高度区域范围这2个参数对点云数据的配准有较大的影响，而粗配准中迭代次数参数的设置对融合结果的影响较小。在样地内部随机选取区域，将区域内配准后的2种平台点云的树木位置投影点坐标进行对比，得到樟子松和蒙古栎的投影点平均坐标偏移距离分别为0.19和0.25 m。根据采集数据时设置的标志物计算偏移误差，樟子松样地和蒙古栎样地融合结果的均方误差分别为0.051 2和0.080 2，樟子松样地点云数据的融合精度高于蒙古栎样地。【结论】本研究提出一种基于树木位置的不同激光雷达平台点云数据无标识融合方法，融合精度较高，空中与地面获取的点云数据实现了相互补充，可为森林结构参数的精确提取及树木三维模型构建提供数据支撑，从而推动激光雷达数据在森林资源调查等方面更加广泛地应用。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
许天一 甄贞 赵颖慧
【目的】以人工落叶松为例，探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准，实现单木参数（胸径、树高）的准确度量，为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源，基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高，分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型，研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE），误差范围为3.41%～5.14%；在胸径-树高模型预测方面，3种误差变量回归均优于OLS,RMA预测效果最好，4个龄组反演单木胸径的r RMSE降低了2.21%～3.58%。【结论】当满足模型假设时，误差变量回归比OLS在预测响应变量方面表现更好，是估计无偏的模型系数的理想方法，本研究中RMA方法表现最好；本研究所构建的人工落叶松胸径反演模型具有较高的预估精度，各项误差均保持在合理范围内，可实现应用UAV-LiDAR高效便捷地估测大尺度森林单木参数的目的，可在实践中推广。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵俊鹏 赵磊 陈尔学 万祥星 徐昆鹏
【目的】探索一种适用于已具备林下地形,可协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载激光雷达(LiDAR)条带数据和区域全覆盖的资源三(ZY3)立体像对数据有效估测区域森林平均高的方法,为提高森林资源调查效率和精度提供技术支撑。【方法】以广西高峰林场2个分场为研究区,2018年获取覆盖整个研究区的机载LiDAR、ZY3立体像对和少量实测样地数据。将LiDAR数据提取的DEM作为历史已存在的林下地形,从全覆盖的LiDAR数据中抽取12条飞行条带的LiDAR数据"模拟"抽样式采集的LiDAR数据,形成"林下地形+LiDAR抽样+ZY3立体像对+样地"数据集;以样地和LiDAR数据提取出LiDAR抽样数据对应的森林平均高为模型建立的参考数据(因变量Y),以ZY3立体像对提取的数字表面模型(DSM)减去数字高程模型(DEM)得到的CHM_(ZY3)为自变量(X),采用普通最小二乘(OLS)模型、k-邻近(KNN)模型和回归克里格(RK)模型估测森林平均高,并对其估测效果进行比较评价。【结果】OLS和KNN模型的均方根误差(RMSE)分别为1.88和1.96 m,估测精变(EA)分别为87.18%和86.64%;RK模型估测精度相对较高,RK_(OLS)模型的RMSE=1.84 m,EA=87.42%;RK_(KNN)模型的RMSE=1.86 m,EA=87.32%。【结论】本研究中2类4种模型均可有效估测森林平均高,回归克里格模型(RK_(OLS)、RK_(KNN))优于非空间模型(OLS、KNN),RK_(OLS)模型估测精度最高;在林下地形已知时,协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载LiDAR条带数据和区域全覆盖的ZY3立体像对数据能够实现区域森林平均高的高效、高精度估测。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈馨 孙玉军 丁志丹
【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力，融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据，通过随机森林（Random forest,RF）分类获取土地覆盖信息，并进一步提取森林的分布和面积，同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据，在GEE上构建RF回归、分类回归树（Cart）以及梯度提升回归树（Gradient tree boost,GTB）3种回归模型，用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演，并估算出2017年和2023年的林龄信息，以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年，研究区森林面积的整体变化总计113.93 km~2，此间森林的减少和更新并存，其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言，森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区，且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林；2）在5种不同树种组构建的3种模型中，RF回归模型的林龄反演结果最佳，平均R~2为0.845，平均RMSE为5.32 a，其中毛竹林反演精度最高，R~2为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年，研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%，其中龄组变化最显著为杉木组成熟林，面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力，本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
楼雄伟 方陆明 徐爱俊 叶祥根
对森林防火三维本底数据库组成及特点进行分析,在空间信息技术、数据融合技术和三维建模技术等的支持下,提出基于MapX和OpenGL为研究工具的森林防火三维本底数据库建立方法。该方法以OpenGL为技术基础,利用数字高程模型高程数据和OpenGL的纹理映射机制在三维地形上融合遥感数据,实现各种信息的三维真实显示。以Mapinfo所建立的属性数据为基础,通过坐标转换,实现二维矢量地图同三维地形的任意点、面的联动。在此基础上利用MapX组件从二维地图上获取乡镇边界、乡村边界和小班边界等森林资源数据,并同三维地形有机融合,实现森林资源数据的三维显示。最后融合防火资源数据和全球定位系统(GPS)数据,实现...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
曹林 代劲松 徐建新 许子乾 佘光辉
借助机载小光斑LiDAR点云和地面调查的73个样地数据,以亚热带天然次生林为研究对象,首先采用主成分分析法、逐步回归法和贝叶斯模型平均法,分别优化筛选LiDAR提取变量;在此基础上,拟合最优模型估算各森林参数并评价精度;最后基于最优模型进行蓄积量的升尺度制图。结果表明:通过主成分分析法筛选出的最优LiDAR提取变量为平均高度(hmean)、60%冠层返回密度变量(d6)和高度变异系数(hcv),且这3个变量在逐步回归法和贝叶斯模型平均法中多被选中;逐步回归法拟合模型效果最好(R2为0.39~0.84),而贝叶斯模型平均法(R2为0.32~0.77)和主成分分析法(R2为0.26~0.74)次之...
[期刊] 林业经济问题
[作者]
蔡清
基于采集自雅虎图片分享网站Flickr上带有地理标签的森林旅游照片数据,构建游客-景点关系矩阵,运用隐特征分析模型和旅游景点热度分析模型相融合的方法,分析游客对未去森林旅游景点的感兴趣程度,为游客提供一份专属的个性化的森林旅游景点推荐方案。研究结果表明:对于隐特征分析模型的森林景点推荐,正则化参数有效降低森林景点数据稀疏所导致的预测精度下降,同时合理的特征维度有助于提升森林景点评分预测的精度。此外,融合森林景点热度分析的个性化推荐对推荐准确度和新颖性的提升都有积极帮助。因此,提出加强森林旅游个性化推荐算法的优化以及增强森林旅游个性化推荐的新颖性研究的建议。
[期刊] 林业科学
[作者]
邱赛 邢艳秋 田静 丁建华
【目的】将ＩＣＥＳａｔ－ＧＬａＳ波形数据与ＨＪ－１ａ／ＨＳＩ高光谱数据联合，借助ＨＳＩ高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息，实现区域森林冠层高度的估测，降低由于ＧＬａＳ光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先，从平滑后的ＩＣＥＳａｔ－ＧＬａＳ波形数据中提取波形参数（波形长度Ｗ和地形坡度参数ｔＳ），基于Ｗ和ｔＳ建立ＧＬａＳ森林冠层高度估测模型，并利用此模型计算研究区所有ＧＬａＳ光斑内的森林冠层高度；然后，采用最小噪声分离法（ＭＮＦ）对ＨＪ－１ａ／ＨＳＩ高光谱数据进行降维，提取前３个ＭＮＦ分量（ＭＮＦ１，ＭＮＦ２，ＭＮＦ３）；最后，基于支持向量回归机（ＳＶＲ）算法，利用Ｇ．．．
[期刊] 林业经济
[作者]
徐高福 俞益武 许梅琳 张文富
从森林康养借助森林生态系统的多功能性开发入手,探索森林康养与关联业态的有机融合问题,提出森林康养是发挥森林生态服务功能的一种活动、是相关行业的桥梁与纽带的观点。从环境关系、相关词义、活动与要素等角度对森林康养进行重新剖析,认为森林经营单位应提升自我造血功能与资源开发利用水平,提供森林生态服务功能,通过"森林康养+"的模式,构建成熟、多元商业化、关联业态融合的综合体。
关键词：
森林康养 多功能 “森林康养+” 业态
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杨铭 张晓丽 霍朗宁 高凌寒
【目的】利用机载LiDAR点云数据能准确获取地物点三维坐标的特点,本文对森林区域LiDAR数据进行滤波分析,旨在提高点云滤波精度。【方法】基于改进的八叉树模型,将复杂地形分解为大量山坡地形,通过改变节点尺寸,既保留了点云的原始信息,又增强了点云数据分割的准确性。针对森林区域地形起伏不定的实际情况,在滤波算法中引入坡度判断,在一定程度上改善了山坡低矮植被易被错分为地面点的情况。【结果】对于3组不同地形下的点云数据,滤波总错误率分别为4.57%、4.75%和5.83%。这一结果对森林区域不同地形下的点云滤波具有一定的实用性。【结论】本文提出的改进八叉树滤波算法可以充分利用数据结构特征实现快速、高精度的滤波,从而节约时间成本和运行成本,也为后续森林参数的提取奠定基础。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
史京京 雷渊才 赵天忠
抽样调查是森林资源综合监测调查的关键技术和方法。本文介绍了抽样理论的发展和国内外森林抽样调查发展过程,论述了森林调查中主要抽样方法的特点和研究现状,其中包括等概和不等概抽样、基于遥感的抽样、针对稀疏总体分布的抽样调查技术方法,并对这些抽样技术在国内外森林资源调查中的应用进行了综述,概括了抽样调查技术方法的发展趋势,最后总结了抽样技术方法还存在的一些问题。
关键词：
抽样方法 森林资源调查 遥感 稀疏总体
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
唐菲菲 刘经南 张小红 阮志敏
机载LiDAR是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DTM有一定难度。该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DTM。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DTM。实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DTM。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
刘怡君 庞勇 廖声熙 荚文 陈博伟 刘鲁霞
［目的］通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究，为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。［方法］将２０１４年４月航拍的机载ＡＩＳＡ ＥＡｇｌＥ ＩＩ高光谱和ｌＩ ＤＡＲ同步数据融合，利用点云数据提取的数字冠层高度模型（ＣＨＭ）得到树种的垂直结构信息，结合经过主成分分析（ＰＣＡ）的高光谱降维影像，选用支持向量机（ＳＶＭ）分类器进行分类。［结果］普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和ＫＡＰＰＡ系数分别为８０．５４％、０．７８，比单一高光谱影像数据分类精度分别提高６．５５％、０．０８，其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了９０．．．．
关键词：
树种分类 激光雷达 高光谱 数据融合
[期刊] 建筑经济
[作者]
王淑华 沈家壮
国内外对绿色环保的关注程度日益增强,绿色金融与碳金融应运而生。绿色金融作为良好的发展与环境保护兼顾模式,对实现绿色环保良性循环具有重要意义。通过分析蚂蚁金融的运营模式,弥补蚂蚁森林在城市园林景观建设方面的不足,提出绿色金融与园林相结合的"蚂蚁花园"模式来促进城市园林景观建设。
关键词：
碳金融 园林 蚂蚁森林 4I原则
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱珣之 张金屯
植物群落取样是植物群落学研究的重要基础,多年来已经形成了一些成熟的方法。该文在介绍传统无样地取样方法的基础上,综合中点四分法与最近邻体法提出了一种新的无样地取样方法——四分邻体法,并应用该方法对北京市门头沟区小龙门林场华北落叶松林进行了野外取样验证。研究结果表明:四分邻体法较为简单、可行,比原有方法(中点四分法)有更高的精度,应是一种较为有效且不增加野外调查工作量的方法。
关键词：
无样地取样 森林群落 四分邻体法
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