Automatic combination of forest subcompartment polygons

该文以森林分布图为例讨论了林业调查规划数字专题图编制的一般方法和步骤，确定了森林小班多边形聚合的原则，提出了属性势能和属性势差概念及小班多边形聚合的算法，研究了基于MapBasic的多边形自动聚合数据处理流程和程序设计的关键技术，并在此基础上研制了森林小班多边形的聚合程序.运行结果表明，该程序不仅全面实现了小班多边形自动聚合的目的，而且与人机交互操作相比，具有速度快、精度高等特点.      

基于全站仪和GIS技术的林业定位信息研究与应用

该文在实践中利用电子全站仪采集树木坐标、树高、胸径等野外数据 ,并将树种作为一种属性自动记录 ,所有数据自动传输给计算机形成信息数据库的信息采集方法 .将林木数字图与现有地形图进行叠加 ,既检验测树精度又提供现有地形图的变化情况 ,在林业工程规划设计中提供树种、直径、树高、小班面积等信息 .由GIS进行信息处理及成果输出 ,实现信息的可视化 .通过对北京西四环外 5 87棵单株树木及 15个小班的实测并经现状地形图检核证明 ,由于全站仪的自动化程度很高 ,利用其采集测树信息具有高精度、高效率的特点 .     

江津市四面山镇新滑坡和滑塌体特征及稳定性

滑坡是重庆市重点地质灾害之一 .在地质勘探的基础上 ,采用传递系数法计算滑坡推力 ,从而确定滑坡体和滑塌体的稳定性 .计算分析表明 ,在天然 (枯季 )状态下 (荷载组合I) ,新滑坡稳定性系数为 1 0 5～ 1 4 2 ,滑塌体的稳定性系数为 1 0 5～ 1 31 ,其中大部分剖面稳定性系数在 1 0 5～ 1 0 7之间 ,滑坡呈基本稳定状态 ;在饱水状态 (洪季 )、不考虑土体抗剪强度降低的影响下 (所取土样已为饱水状态 ) ,仅考虑土体总重量增大及河水涨落产生的动水作用时 (荷载组合II) ,新滑坡稳定性系数为 0 97～ 1 0 3,滑塌体稳定性系数为 0 96～ 1 0 6 ,呈较稳定状态 ;在考虑地震力作用时 (荷载组合III) ,新滑坡稳定性系数 0 90～ 1 0 0 (仅 1 0 1 0′剖面为 1 2 4 ) ,滑塌体稳定性系数为 0 90～0 97,呈不稳定状态     

太行山区NDVI时空变化及其对气候因子的响应

归一化的植被指数(NDVI)的时空变化可以反映生态环境的演变,以MODND1M中国500 m NDVI数据和气象数据为数据源,采用趋势分析和相关分析方法,研究了太行山地区的NDVI、气温、降水量的时空变化特征及其相关性。研究结果表明:(1)16年来,太行山地区的平均NDVI呈增加趋势,增长率为0.079/10年,其中NDVI增加区域占太行山地区的96.84%;(2)在空间尺度上,NDVI与降水量呈正相关性的像元数占像元总数的30.7%,NDVI与气温呈正相关的像元数占总像元数的26.8%;(3)在时间尺度上,NDVI与降水量的相关系数为0.43,NDVI与气温的相关系数为0.22;(4)研究区域降水量与气温对植被生长存在滞后效应。     

用交互数字高程模型分析计算坡面土壤侵蚀量

 通常用以某试验区实验数据为基础建立的纯经验土壤流失预报方程来计算土壤流失量。这种方程的建立必须有长期、系统的土壤侵蚀观测数据。笔者提出一种基于不同时相实测数据建立交互数字高程模型研究坡面土壤沉积与搬运间的量化关系的方法,进而获得小流域坡面不同时相间的土壤侵蚀量。利用GPS数据进行宏观控制分析,全站仪坐标测量功能精确实测的大比例尺数字化地形图,通过GIS进行空间数据处理与研究成果的三维显示,较好地计算特定地理单元的土壤侵蚀量。     

全站仪测算材积的原理及精度分析

全站仪是一种电子精密测量型工具 ,自 2 0世纪 90年代中期后 ,美、英、德、日等国在林地面积测量、树高测量中初步使用全站仪 .该文首次采用全站仪测量树干上部直径及材积等测树参数 .以全站仪为测量工具 ,在林地中自动测量每 1棵树的树高 ,用直径测量数学模型自动测量树干胸径及任一处直径等参数 ,以及利用树干材积计算数学模型自动计算树干材积 .从其测量结果看 ,测量数据精度很高 .其测量树高的精度可达 1 14 0 0 ,测量任一处直径的精度可达 1 2 0 0 ,且均高于其它测树方法的精度 ,完全能够满足林业测量的精度要求 .由于全站仪的自动化程度很高 ,可与数据采集器实现数据的实时通讯 ,提高工作效率 .全站仪在测树中的应用 ,不仅提高了测树速度、精度和效率 ,更重要的是不用伐倒林木和爬树 ,不对林木有任何损害就可以自动、实时获取测树因子 ,它在林业测量有广泛的应用前景 .     

基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取

准确、快速地获取玉米苗期株数对于育种早期决策起着至关重要的作用。该文利用2017年6月于北京市小汤山镇采集的无人机影像,首先对比分析RGB、HSV、YCbCr及L*A*B 4种色彩空间,变换优选HSV颜色模型对无人机影像前景(作物)与后景(土壤背景)进行分割,得到分类二值图。然后利用骨架提取算法及多次去毛刺处理等数学形态学流程提取玉米苗形态,得到高精度作物形态骨架,结合影像尺度变换剔除噪声影像,将影像分为多叶、少叶2类,经Harris、Moravec和Fast角点检测识别结果对比,Harris角点检测算法可以较好地提取玉米苗期影像的株数信息。结果表明,少叶类型识别率达到96.3%,多叶类型识别率达到99%,总体识别率为97.8%,将目前传统影像识别精度提高了约3%。同时在多个植株叶片交叉重叠覆盖的情况下,该文的研究方法有良好的适用性。通过无人机影像提取玉米苗期作物准确数目是可行的。该文采用了数学形态学的原理,通过HSV色彩空间变换得到的二值图,从无人机影像中识别提取玉米苗期形态信息,利用影像尺度缩放变换去除噪点,优化骨架识别算法使得识别精度大大提高,最后采用角点检测从无人机影像中直接读取玉米材料小区内的具体数目,该方法节省了人力物力,为田间大面积测定出苗率及最终估产提供了参考。     

东北三省水稻种植面积时空变化监测与分析

基于2000—2015年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据,利用分区适应性水稻判别条件提取东北三省的水稻种植面积分布,并利用重心迁移法和变化斜率法分析近15年水稻种植面积的年际变化、波动趋势及空间变化特征。结果表明:对研究区水稻种植面积提取的平均精度可达90%以上,在省级尺度上满足对水稻种植面积监测的需求。近15年间东北三省水稻种植面积大幅度增加,其中黑龙江省增加较快,而吉林省、辽宁省水稻种植面积只有小幅度变化;水稻种植面积出现北移为主、逐渐东移的现象;未来短时间内黑龙江省水稻种植面积变化率保持增加趋势,而吉林省基本处于平稳状态,辽宁省水稻面积则有平稳减少趋势,但减少不明显。     

基于无人机数码影像的冬小麦氮含量反演

准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用。利用无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测。该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离。对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息。按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digitalnumber)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量。由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性。结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致。在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体部分植被指数,反演效果叶氮植株氮茎氮。以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10%,比部分信息提取验证模型的R2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点。研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考。     

加测竖角的双点后方交会三维定位

定位技术在林业工作中起着重要的作用．同时．由于林地的广阔、闭郁及交通不便等特点又给定位工作提出新的要求。从经济性和实用性出发．本文讨论一种加测倾角的双点后方交会三维定位方法。其主要特点是只在待定点上安置1次仪器．对2个已知点观测3个参数，即2个竖直角和1个水平角。与常用的前方交会、后方交会定位方法相比，其观测数据少．同时，解决了林区定位通视条件差给定位工作带来的困难。对相关三维后方交会的数学模型进行了推证，并根据实例进行了误差分析。