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1.
杨秋霞  罗传文 《安徽农业科学》2014,(30):10777-10779
为了实现森林火灾的智能识别,提出一种基于稀疏表示的林火火焰自动识别方法.以林火火焰和5类干扰物体为研究对象,每类对象从视频图像中随机选取50帧作为训练样本,150帧作为测试样本.对每幅图像提取疑似火焰区域,求取面积变化率、颜色、纹理和形状特征参数.所有训练样本的特征向量构建训练样本特征字典,对每个测试样本利用l1最小化范数计算其在训练字典上的投影系数,根据最小重构残差进行分类识别.结果表明,稀疏表示方法的识别率可达到93.56%,为林火火焰识别提供了一个有效的解决方案.  相似文献   
2.
采用VC++6.0语言为开发平台,结合OpenGL开放式图形库,以红松为例,通过树木模型的构建、绘制,基本实现了静态单木可视化模拟,达到了较逼真的树木三维可视化效果。同时,运用纹理贴图技术,描绘真实感的树木生长的环境。试验证明,所述的原理方法可行,所实现的效果符合可视化的要求,能为林业经营规划系统的开发提供模块和技术支持。  相似文献   
3.
基于ArcEngine的帽儿山林场GIS开发系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了满足当前基层林场生产任务和业务管理的实际需求,提出以组件式GIS为基础,建立林场地理信息系统平台的构想,以实现森林资源的信息化管理帽儿山林场地理信息系统平台。将ArcGIS技术、ArcGISEn-gine技术、计算机技术及可视化技术融合在一起,以帽儿山林场森林资源调查数据和各种图面资料(林相图、地形图、各专题图)作为信息源,以面向对象可视化的编程语言Visual C++6.0为开发平台,采用GIS组件式ArcGIS Engine开发方法建立了森林资源地理信息系统,实现了森林资源的可视化管理。  相似文献   
4.
将均匀度指数引入林木空间分布格局对双向反射分布函数(BRDF)影响的分析中,利用光学遥感模型定量分析林木空间分布格局对BRDF的影响。结果表明:对于红光波段,在大于树冠尺度上均匀度可以有效地描述林木空间分布格局对BRDF曲线的影响;均匀度与BRDF之间呈现负指数关系,同时这种关系还在一定程度上受郁闭度的影响,郁闭度越大,林木空间分布格局对BRDF的影响也越大。对于近红外波段,由于受多次散射的影响,BRDF与林木空间格局之间的关系更为复杂,均匀度尚未有效描述此关系。  相似文献   
5.
以对森林经营规划软件的深入研究为基础,阐述森林经营规划软件在实际应用中的优势以及Rem-soft规划软件的原理和特点.介绍Remsoft软件中主要段的应用过程,其中着重探讨面积段中森林类型的划分方式,以及利用Avenue语言实现从传统小班数据向新数据格式转换的实现过程,并以帽儿山地区的数据为实例进行图文说明.  相似文献   
6.
天然次生林中乔木树种的种间关系   总被引:3,自引:0,他引:3  
创建了局部联结度指数构造模型,构造了一种与密度相关的联结度指数及相应的显著性检验统计量,证明了经典联结度检验统计量是本模型的特例。应用联结度定义研究了帽儿山林场的固定标准地数据10个树种的联结关系,得到了几个有显著联结度的树种关系,并捡测到白桦与山杨间随年龄而变化的联结关系。  相似文献   
7.
帽儿山的潜在沟系分析及其应用   总被引:4,自引:2,他引:2  
定义了潜在沟系的概念,并将帽儿山的潜在沟系分为平行沟、陡坡显沟和平坦沼泽三种类型。同时应用ARCVIEW GIS的空间分析系统对帽儿山的潜在沟系进行了计算,结果发现:帽儿山的潜在沟系与现有沟系图非常相似,而潜在沟系比现有沟系图更细致地刻画了帽儿山的沟系特征。  相似文献   
8.
通过对帽儿山林场101块固定标准地的林木空间分布格局的检验发现,对天然林而言空间格局以随机格局和均匀格局为主。集聚格局一般是由林窗引起的,而有林窗不一定都是集聚格局,但择伐过程中如果人为扩大林窗则会使随机格局变为集聚格局。在择伐设计中适当保留林窗周围的林木,一般能避免对原有空间格局的改变。  相似文献   
9.
帽儿山虚拟林相的构建   总被引:9,自引:2,他引:7  
应用帽称山林场1999年的遥感调查结果建立了DEM(Digital Elevation Model)、优势树种的分布图以及虚拟林相。其目的在于建立一种信息载体,将森林资源信息更形象、直观、动态地反映给使用者,使其既有亲临其境的感觉又能方便、快捷地查询各种信息。帽儿山虚拟林相建立的结果表明,森林资源信息也可以在微型计算机上表达和处理。  相似文献   
10.
联结度指数构造模型及其应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
罗传文 《林业科学》2004,40(2):183-188
植物种间联结关系的研究约有 1 0 0年的历史 ,国内外学者提出了多种公式 :I1 =(ad-bc) (ad bc) (Yule ,1 91 2 ) ,I2 =2a (2a b c) (Dice ,1 94 5 ) ,I3 =(a b) (a c) a(Margalef,1 95 8) ,上述这些公式均没有考虑每一样方的种群数量 ,而只检查种是否出现 ;无疑这些指数受  相似文献   
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