基于GIS空间分析技术的人为干扰强度火险评价研究

区域森林火灾的人为干扰主要分为人为负干扰和人为正干扰。通过基于GIS的空间分析方法,对人为火源的危险程度和人为正干扰的影响进行了分析与评价,确定了人为负干扰火险指标为农事烧荒、农事炼山造林、上坟、旅游与基本活动,人为正干扰火险指标为投入人力和投入资金,并确定了指标权重、指标度量算法和评价模型,并在实验区进行了验证,以火险等级区划图的形式进行了结果评价。     

县级林业资源管理信息系统技术标准研究与应用

林业资源管理信息系统从纵向看有国家、省、地和区(县)等4级。由于各级管理的要求不同,条件也有较大差异,系统建设技术标准允许求同存异,达到实用性、科学性和经济性三者有机统一。依据信息技术的发展,着重分析县级林业资源监测和信息管理的需要和发展趋势,提出和分析了县级林业资源管理信息系统的网络平台、信息集成平台、数据采集与输出、数据存储与维护技术标准,提出了支撑软件、开发环境和需要解决的关键技术。认为数据的采集与输出要遵循国家及行业标准,同时考虑自身管理与决策需要进行扩充;支撑软件和开发环境要有利于维护和扩充,同时要考虑系统的运行成本。图6表1参13     

WebGIS及其在森林资源信息管理中的应用与前景

森林资源的不同地理位置分布和森林资源信息管理部门的地域分散性和层次性决定了森林资源信息管理必需要有网络化空间信息系统的支持.WebGIS在森林资源信息管理中的应用,使这些分散的资源和管理组织部门有机统一.回顾了地理信息系统在森林资源管理几个主要方面的应用;阐述了WebGIS的概念、基本原理、实现方式、特点优势以及WebGIS在森林资源信息管理应用现状与森林资源数字化、网络化管理的应用前景.图4参46     

基于3D的县级森林防火系统关键技术研究

该文基于县级森林防火的需求,从森林防火指挥需要出发,以森林资源多源数据（遥感图像、GPS数据、地形图、DEM数据、地面调查数据和防火资源数据等）为基础,充分考虑森林资源空间性、多元性、多态性的特点,解决了森林防火本底数据中属性数据和空间数据一体化管理问题,实现了将RS、GPS、GIS和3D 4种技术有机结合的森林防火指挥的管理模式。对森林防火系统的技术构架进行了分析,对系统设计中的若干关键技术问题进行分析并提出了解决方案;以MapX、OpenGL、VC为开发工具,设计并开发了一个县级森林防火系统。      

森林火险评价与防火资源配置系统设计与实现

基于ArcGIS软件平台,采用C#语言等设计并开发了森林火险评价与防火资源配置系统。提出了系统的功能结构,针对系统主要模块的数据流进行详细分析,并设计了系统的空间与属性数据和数据接口等。     

融合重参数化和注意力机制的猪脸关键点检测方法

面部对齐是猪脸识别中至关重要的步骤,而实现面部对齐的必要前提是对面部关键点的精准检测。生猪易动且面部姿态多变,导致猪脸关键点提取不准确,且目前没有准确快捷的猪脸关键点检测方法。针对上述问题,该研究提出了生猪面部关键点精准检测模型YOLO-MOB-DFC,将人脸关键点检测模型YOLOv5Face进行改进并用于猪脸关键点检测。首先,使用重参数化的MobileOne作为骨干网络降低了模型参数量;然后,融合解耦全连接注意力模块捕捉远距离空间位置像素之间的依赖性,使模型能够更多地关注猪面部区域,提升模型的检测性能;最后,采用轻量级上采样算子CARAFE充分感知邻域内聚合的上下文信息,使关键点提取更加准确。结合自建的猪脸数据集进行模型测试,结果表明,YOLO-MOB-DFC的猪脸检测平均精度达到99.0%,检测速度为153帧/s,关键点的标准化平均误差为2.344%。相比RetinaFace模型,平均精度提升了5.43%,模型参数量降低了78.59%,帧率提升了91.25%,标准化平均误差降低了2.774%;相较于YOLOv5s-Face模型,平均精度提高了2.48%,模型参数量降低了18.29%,标准化平均误差降低了0.567%。该文提出的YOLO-MOB-DFC模型参数量较少,连续帧间的标准化平均误差波动更加稳定,削弱了猪脸姿态多变对关键点检测准确性的影响,同时具有较高的检测精度和检测效率,能够满足猪脸数据准确、快速采集的需求,为高质量猪脸开集识别数据集的构建以及非侵入式生猪身份智能识别奠定基础。     

南方林区森林火险精准区划方法

基于三维地理信息系统(3D GIS)技术,根据南方集体林区森林火灾的特点,以浙江省临安市为实验区,将森林火灾因子分成社会经济、林学特征、气象特征等三大类11个指标,并赋予相应的权重.在此基础上,构建3个特征向量(社会经济特征向量、林学特征向量、气象特征向量),建立了非线性数学模型——森林火险精准区划模型,并利用最小二乘法等数学方法,对模型进行了求解、优化与验证.结果表明:实验值和理论值的误差均小于0.1.该模型和实验区历史火灾发生情况基本吻合.     

基于消费级双目相机的立木因子测量方法

  目的  随着林业信息化的快速发展,机器视觉测量技术广泛应用于林业领域。针对传统立木因子测量方法成本较高、携带不便、操作复杂等问题,提出消费级双目相机与机器视觉技术相结合的立木因子无接触测量方法。  方法  首先使用消费级USB 3.0双目相机采集立木图像,通过改进的SGM算法生成高质量视差图;再根据三角原理转化为深度图,进而获取立木三维点云;基于空间密度聚类和混合滤波三维点云去噪方法快速准确去除聚集、离散的噪声点,再进行方向矫正和点云分割;最后,利用最值遍历法和椭圆拟合法实现树高、胸径的无接触测量。  结果  树高、胸径的相对测量误差分别小于2.219%、5.620%,测量值与真实值的相关系数R2分别为0.978、0.995,均方根误差分别为0.047 m、0.249 cm。  结论  本方法易操作、成本较低,同时具有较高的测量精度,能够满足无接触测量的需求。图5表2参27     

基于Web Service和PDA古树名木调查系统开发与应用

基于Web Service技术,以PDA为终端平台,开发了古树名木调查系统,解决了以往古树名木调查过程中数据多次重复录入的问题,保证了数据的一致性。方便的界面操作,加快了调查速度,提高工作人员效率。配合GPS定位,提高了调查精度。该系统还提供了古树名木的查询和统计,可以根据多种组合条件查询和统计古树名木的相关信息,满足相关部门的业务需要。     

森林资源流转办公系统的研建

以县（市）级森林资源管理层为主要用户对象，以森林资源流转申请、审批、调查评估、信息发布、权证办理和作业设计等环节于一体的森林资源流转管理模式为目标，采用软件工程的方法，在大量的需求调查与分析基础上，制定了森林资源流转办公系统的业务流程、数据流程和功能结构，并开发了集先进性、实用性、安全性、开放性、通用性与个性化相统一的软件平台。浙江省建德市林业局使用所研建的办公系统服务结果表明，系统运行稳定，较大幅度提高了森林资源流转办公的效率和效益。图5参13