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1.
亚太森林组织是亚太地区最具活力和影响力的涉林国际组织之一,完善亚太森林组织评估体系是当前的重点工作。文中在总结国际发展项目评估主要理论框架和方法的基础上,分析比较7个具有代表性的国际组织和发展援助机构的评估管理构架、评估政策与实践方面的特点,以及各机构评估体系的共性和差异。结果发现,各机构评估体系特点与其机构性质,管理架构,项目和活动类型、规模等因素密切相关。借鉴成熟国际组织评估管理的成功经验和做法,结合亚太森林组织评估工作现状和问题,提出完善亚太森林组织评估体系的思考和建议。 相似文献
2.
基于NbS的北京市乔木林固碳能力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
3.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献
4.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献
5.
目前在森林经营过程中,森林经营类型已成为森林合理经营与科学管理的重要依据。因此,结合小陇山林区的实际情况,对森林经营类型组织进行研究,根据分类经营的需要,对划分经营类型的原则和依据进行合理确定,并对经营类型进行分层组织:第一层划分为森林经营管理类型,以森林经营管理为主导方向;第二层划分为经营目标类型,作为森林保护和培育的技术基础与长期目标;第三层划分为经营措施类型,在第一、二层的控制和指导下确定。 相似文献
6.
基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。 相似文献
7.
8.
对昆明地区重大森林火灾迹地进行外业调查,并对其可燃物进行系统研究。结果表明:火烧迹地的地盘松幼林、光叶石栎和紫茎泽兰的可燃物绝对含水率分别为13%、11%和12%,可燃物载量分别为0.4、0.5和1.1 kg/m2,热值分别为20700、20600和19100 kJ/kg,单位面积热量分别为8280、10300和21010 kJ/m2。说明火烧迹地的可燃物干燥易燃,在防火期有可能再次发生火灾,并发展为高强度火,应重视重大森林火烧迹地的管理、更新和恢复。 相似文献
9.
基于介电特征的苹果霉心病检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.29%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。 相似文献
10.
就兰科杓兰属3种、手参属1种、斑叶兰属1种野生花卉的分类地位、植物学特征、生态学习性、利用途径进行了简要记述。 相似文献