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1.
针对传统的园林绿化调查人力财力消耗大且效率低下的问题,设计了一个全新的园林绿化调查方法。该方法利用遥感影像解译获取目标区域植被覆盖范围底图,借助底图利用GPS技术结合外业调查获取园林绿化数据,再利用ArcGIS进行内业矢量化处理,通过空间分析获得绿化相关指标,分析目标地区的绿化情况。在2017年北京市通州区绿化调查中使用该方法,调查时间缩短了近2个月,并得出可视化的绿化指标图。说明该方法可以很大程度减少传统绿化调查所消耗的人力,提高调查效率,高效全面准确地把握目标区域城市园林绿化发展状况,综合评价园林绿化发展水平,为政府及有关部门制定实施区域国民经济发展规划和园林绿化发展规划提供科学、翔实的依据。 相似文献
3.
基于视觉里程计的森林样地调查系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以视觉里程计技术恢复连续摄影序列图像位姿,并以恢复位姿的图像为基础构建样地调查系统。该系统通过对图像位姿尺度恢复、定义样地坐标系、标记立木等过程估计样地中立木位置及胸径。用相机对12块半径为7. 5 m的圆形样地进行连续摄影,获取有序图像序列,并使用构建的样地调查系统对图像序列进行处理,以获取样地中立木位置及胸径。实验结果表明,所有样地立木位置估计值x轴与y轴方向的偏差(BIAS)分别为0. 04、-0. 03 m,均方根误差(RMSE)分别为0. 21、0. 17 m;样地中立木胸径估计值的BIAS及RMSE分别为0. 09 cm(0. 51%)和0. 88 cm(5. 03%)。 相似文献
4.
以测树学、图像处理技术和传感器技术原理为理论基础,研发了一种单木材积内外业一体化测量系统。系统由便携式测树超站仪和内置自主开发的数据后处理程序组成,测量时通过获取方位角、倾角及单木影像信息等参数,结合数据后处理程序进行单木材积计算生成结果,实现了便携式测树超站仪内外业一体化的构想。对系统的测量精度进行了验证,结果显示,该系统平均精度高达94.4%,能较好地满足单木材积测量的要求,可以解决部分林区因调查难度高无法测量材积的问题。此外,该系统便捷且高效,是单木材积测量精准化与智能化的有益尝试。 相似文献
5.
6.
针对立木伐倒后精测材积的现状,以光电经纬仪为主要测量工具,辅以专用软件,形成光电经纬仪测树系统,外业利用光电经纬仪精密的测角功能,配合人工精确量取地径和胸径,内业部分利用专业软件获得树干的胸径、树高和任意处直径,进而计算材积。在对99株中林系列108杨统计分析发现,光电经纬仪精准计测的材积样本均方差σmax=0.130 3,σmin=0.001 3,各组变量的分布比较集中,离散小,同时C V值偏小,C S绝对值较小,且正偏与负偏相当;同时用407株中395株中林系列107杨的实测材积,建立了二元材积模型,并用12株实测材积进行模型验证,材积最大误差率绝对值为10.1%,最小为2.3%,满足森林计测的误差要求。 相似文献
7.
区域气象要素的空间插值方法比较研究——以华北地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用华北地区35个国家气象站点的2011~2012相对湿度日值和气温日值,基于ArcGis的空间分析模块,用反距离加权法、张力样条函数法、克里格和趋势面4种方法对不同时间尺度的相对湿度与气温进行空间插值,并交叉验证。结果表明:4种方法都能较好的反映出华北不同时间尺度的相对湿度以及气温的空间分布情况;年尺度插值总体优于月尺度插值结果;克里格是最适合于华北年平均相对湿度插值的一种方法,月尺度相对湿度空间插值反距离加权法最优;气温的不同时间尺度的插值结果都是克里格和反距离加权法较优。 相似文献
8.
9.
以2000、2002、2004、2009年4个时期的TM影像为主要数据源,结合其他辅助资料,利用ArcGIS及其扩展模块patch analyst、ERDAS 9.2提取了4个时期的湿地景观格局及变化信息,选取斑块数(NumP)、平均斑块面积(MedPS)、平均形状指数(MSI)、周长面积比(MPAR)、平均斑块分形维数(MPFD)、面积加权平均斑块分形维数(AWMPFD)等景观格局指数分析南四湖湿地补水前后景观格局的变化特点及原因。研究表明:补水前,南四湖湿地景观破碎,湖水域及裸露滩地面积所占比例比较大,补水后,景观格局得到明显改善。南四湖湿地景观格局变化的驱动因素主要有人为活动的影响和国家补水工程的实施。 相似文献
10.
森林环境信息学是一门融合林学、环境学、计算机科学、信息科学的边缘、交叉学科,其核心是综合应用现代数学和信息科学的理论、技术和方法,对森林资源和生态环境的调查、监测、经营管理以及对造林、保护森林环境作业诸方面的学科问题等进行数量化、三维可视化、模型化的表达.这就要求森林环境信息学科的建设要根据森林环境信息学的科研方向和研究的热点课题,明确科研任务,不断吸收先进技术和完善学科基础.同时,现代科学技术的发展使重大科研项目的完成必然要依靠科研团体的集体智慧.因此,森林环境信息学科要从凝炼科研方向、培养研究生的科研素养、明确团队的科研发展方向、加强团队的组织管理等方面,重点建设森林环境信息工程创新团队. 相似文献