基于火强度的西山国家森林公园主要可燃物类型划分

通过外业调查和室内测定,获得西山国家森林公园主要可燃物的相关参数,输入BehavePlus模型,得到潜在火行为参数,以火强度大小为主要指标划分主要可燃物类型,结果表明:在坡度分别为25°和35°情形下,高强度火的林分为地盘松林、麻栎林和云南油杉林,中强度火的林分是华山松林和滇青冈林,低强度火的林分只有旱冬瓜林。研究结果可合理划分火险等级,实施科学的火管理。     

基于MaxEnt 的云南省薇甘菊分布预测及评价

利用MaxEnt生态位模型预测云南薇甘菊适生区分布,结果显示,ROC曲线的AUC值均在0.9以上,预测结果具有较高的可信度.影响薇甘菊分布的主要环境因子包括最湿季降雨量(贡献率28.8％)、海拔(贡献率22.1％)、土地覆盖现状(贡献率15.3％)、最湿季平均温、年均降水量、年平均温.从因子的响应曲线分析得出,云南薇甘菊最适环境参数为海拔1 100m,最湿季平均温为22℃,最湿季降雨量为760 mm,土地覆盖为未郁闭林地、灌木林地和荒地等.从样本点数量、环境因子选择及人为影响3个方面对MaxEnt模型预测的云南薇甘菊分布结果进行比较和评价.     

台州市城市绿地PM2.5差异及影响因素分析

以台州市为研究对象,通过对城区内天气等因素与不同绿地类型区域内PM 2.5浓度进行单因素方差、双变量相关及冗余等分析,研究主要绿地类型(草地、树林、混合绿地和裸地)的PM 2.5浓度特征。结果显示,树林和混合绿地的PM 2.5浓度显著低于草地和裸地;天气和功能区对PM 2.5浓度存在显著影响,且与绿地类型间存在显著的交互作用;各观测点PM 2.5浓度与绿地类型内部空气湿度、地面湿度、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)和归一化建筑指数(NDBI)都有一定相关性。该研究对综合因素影响条件下,准确分析绿地类型对PM 2.5浓度的影响具有一定的指导作用。     

西南干热河谷休闲农田温度与蒸发量日变化规律及协同关系

针对西南干热河谷旱季休闲农田面积扩大的实际,选择旱季初和旱季末2个时段,研究24 h休闲农田温度与农田蒸发量的变化规律及协同关系。结果表明：休闲农田温度曲线和蒸发量累计曲线大致呈现波形函数曲线变化,随着土壤深度和农田覆盖物的增加,曲线依次向后推移,波幅也逐渐变小,表明农田覆盖物对土壤起到一定的稳温和保水作用,可明显降低农田土壤水分散失;休闲农田温度与农田蒸发量的协同函数均呈现正向协同关系,且协同系数普遍较大,随着土壤深度和地表覆盖物逐渐增加,协同关系逐渐减弱,而干旱却有利于协同关系加强,说明在气候干燥区,农田温度升高,农田蒸发量增大,温度与蒸发量的协同关系增强,农田温度仍然是农田蒸发的主要推动因素。故西南干热河谷地区要开发利用季节性休闲农田,就必须做好旱季农田土壤水分的保蓄,增加地表覆盖物,减少农田水分的无效蒸发,为休闲农田的开发利用奠定良好的水分基础。     

Development and experiment of handheld digitalized and multi-functional forest measurement gun

为了实现森林的数字化、多功能、精准计测,该文研制了一种数字化多功能电子测树枪,该设备以MEMS（micro-electro-mechanical systems）测角传感器、激光测距传感器、电子罗盘等主要硬件为基础,通过测量距离、倾角、磁方位角3个参数,基于三角函数原理,嵌入操作软件,实现了树高测量、林分平均高测量、株数密度测量、角规绕测、任意高度直径测量、基本测量6项功能。并将该设备在河南省、内蒙古等地林场进行了试验,试验结果表明,树高测量精度最高,达99.39%,林分平均高测量精度最低,为94.97%,其他功能精度都在95%以上,可以满足林业外业调查的需要。     

手持式数字化多功能电子测树枪的研制与试验

为了实现森林的数字化、多功能、精准计测,该文研制了一种数字化多功能电子测树枪,该设备以MEMS(micro-electro-mechanical systems)测角传感器、激光测距传感器、电子罗盘等主要硬件为基础,通过测量距离、倾角、磁方位角3个参数,基于三角函数原理,嵌入操作软件,实现了树高测量、林分平均高测量、株数密度测量、角规绕测、任意高度直径测量、基本测量6项功能。并将该设备在河南省、内蒙古等地林场进行了试验,试验结果表明,树高测量精度最高,达99.39%,林分平均高测量精度最低,为94.97%,其他功能精度都在95%以上,可以满足林业外业调查的需要。     

遥感影像分类方法研究动态

遥感影像分类是遥感信息提取的关键技术,一直是遥感领域的研究热点。在介绍遥感图像分类过程和分类体系的基础上,综合了最近国内外遥感分类的方法技术,重点阐述了遥感影像分类在神经网络、SVM、主动学习、多分类集成等方面较新的研究动态,为遥感图像分类向自动化和智能化发展的进一步研究提供参考。     

基于支持向量机优化粒子群算法的活立木材积测算

材积模型是编制立木材积表的关键,通常用经验材积方程来预测材积量。由于树木生长具有不确定性,传统的材积方程很难有效地对模型的复杂性和多样性做出测算,导致目前活立木材积测算的准确率较低。为了提高活立木材积的测算准确率,将粒子群（particle swarm optimization,PSO）算法引入到活立木材积模型中,并用支持向量回归机（support vector machine,SVM）优化参数。PSO-SVM将活立木胸径和树高数据输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把活立木实测材积值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到 SVM 最优参数,对活立木测算材积值进行模型测算并采用实测材积值验证。论文应用电子经纬仪与人工量测立木地径、胸径相结合的方法,通过软件计算求得400组树高、树干材积值;然后对300组数据集以活立木胸径和树高作为输入数据,材积为输出数据,采用粒子群耦合支持向量机（PSO-SVM）算法训练得到模型,并用100组数据进行预测;最后引用经典Spurr材积模型算法、BP神经网络算法和PSO-SVM算法进行了对比,其结果表明,PSO-SVM算法预测准确率最高,预测值与实测值间复相关系数达0.91,平均误差率为0.58%。     

基于类三维地图的湿地野外调查路线规划

尝试使用项目区旧的调查斑块图、数字高程数据等构建项目区的类三维地图,应用A*算法等路径规划算法,利用计算机系统规划用于湿地野外调查的路线。讨论了湿地野外调查路线规划策略的要素、数据模型、最优路径规划算法,并编制了相关程序。以碧塔海湿地实际数据进行了实验。     

基于Markov模型的碧塔海流域景观动态分析

利用碧塔海流域1955-2011年间5个变化阶段的航拍数据和卫星影像数据编制了景观类型图,并通过叠图分析统计获取了所有景观类型在5个变化阶段的面积转移矩阵;在此基础上验证了Markov模型的适用性以及各变化阶段变化模式的同一性,并利用该模型进行了同本底预测,分析了研究区各变化阶段景观变化的主要趋势;引入景观类型转入/转出贡献率和景观类型保留率,进一步细化变化过程的分析。结果表明,自然演替是碧塔海流域整个研究时期景观变化的主要过程,随着旅游开发的进行,人为干扰显著加强,有必要进行较小尺度上的更细致研究,有针对性地加强保护措施。