基于ASD与Hyperion高光谱数据的主要针叶树种分类研究

以云南省香格里拉市为研究区,对ASD光谱仪实测的4种针叶树种光谱数据采用包络线去除法、光谱一阶微分法和光谱二阶微分法3种波段选择方法得到Hyperion高光谱影像数据的分类特征波段,采用最大似然法、支持向量机2种分类方法对所选的特征波段开展树种识别分类,对原始影像采用光谱角填图分类方法作对比实验。结果表明,基于ASD数据的光谱一阶波段选择方案的支持向量机分类方法精度最高,总体分类精度为81.95%,Kappa系数为0.725 1。采用ASD实测光谱数据能有效指导Hyperion进行树种分类,基于数据尺度和换算方式,一阶微分更适合特征波段选择;与传统的数理统计分类方法和光谱特征分类方法相比,基于机器学习的方法如支持向量机等在高光谱遥感分类中具有更大的应用潜力。     

东洞庭湖湿地植被高光谱数据降维与分类

湿地植被的精细识别与分类是林业遥感中一个亟待解决的难点。本研究以东洞庭湖自然保护区为研究区,以苔草、芦蒿、辣蓼、杨柳和芦苇为研究对象开展高光谱数据观测。采用数据平滑、导数变换、对数变换和归一化变换等方式对高光谱数据进行预处理,再运用PCA算法分别对其进行降维运算,随后采用马氏距离、朴素贝叶斯、Knn、径向基内核支持向量机和随机森林等分类方法对降维后的数据进行分类。结果表明:1)不同预处理方式经过PCA降维后能保持自身特有的特征;2)降维后的累计方差贡献率与分类精度不存在必然联系,主成分个数能对分类精度产生影响;3)不同的分类方法对降维后的数据灵敏度不同,随机森林和径向基内核支持向量机保持较高的稳定性。     

基于KPCA的AISA Eagle Ⅱ机载高光谱数据的降维与树种识别

为了提高树种识别的精确度,充分发挥高光谱数据"高光谱分辨率"的优势,以思茅区北部万掌山林场某一区域为试验区,基于AISA EagleⅡ机载高光谱数据,采用不同降维算法进行降维处理后,使用SVM对林区的不同树种进行分类识别,采用主成分分析法(PCA)、核主成分分析法(KPCA)对经过预处理的高光谱图像进行降维处理。KPCA降维采用了线性、多项式和高斯3种核函数,以特征提取效果和累积贡献率作为评价指标来选择核函数。对PCA主成分图像和基于多项式核函数的KPCA主成分图像进行SVM分类识别。试验结果表明,采用KPCA降维后树种分类精度比PCA降维均得到提高。其中,多项式核函数的KPCA分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到74.46%和0.71,比PCA降维后的分类精度提高11.87%,Kappa系数提高0.15。基于KPCA的SVM分类的运算量大大降低、所需时间大幅缩短,说明KPCA较PCA提取高光谱图像的特征有更好的效果,分类精度和效率也得到提高。     

五种针叶树个体高生长过程研究

运用SAS分别建立了5种针叶树树高与树龄的回归方程。通过模型分析，预测了5种针叶树在研究区内的最终树高，分析了不同生长阶段树高生长的速度变化，比较了树高生长年快慢，划分了树高的生长阶段，提出了相应的经营措施。     

谈东北地区主要针叶树种良种化问题

东北地区是国家重点林区之一,又是我国最大的木材生产基地。搞好林木良种化,对东北地区林业现代化建设具有十分重要的意义。几年来,东北地区林木良种化的工作,有了较快的进展,已经有计划、有步骤地设立了一批人工母树林、采穗园和种子园。早期设立的人工母树林和种子园已陆续结实。去年黑龙江省大面积的落叶松、樟子松人工母树林种喜获丰收。为全省育苗、造林提供了大量的品质优良的种子,基本扭转了过去靠天然林远征采种或由外省盲目引种所造成的品种混杂质量低劣的局面。事实说明,东北一些地区在林木良种化的道路上,已经迈出了可喜的一步,积累了一些经验,为今后更好地开展林木良种化工作奠定了初步的基础。但是,由于这项工作在林业建设上还是新的,在我国特别是北方,良种化的工作起步较晚,经验还不多,因此,在生产实践中,     

北京地区主要针叶树种生长过程分析

<正>在收集资料基础上,笔者在北京市不同地区选择一些有代表性的地段进行标准地调查。调查时间段为2007年7月～2009年9月,在调查过程中,使用罗盘仪、标杆、测绳等设置面积为600平方米的矩形标准地,坡度大于5度时进行改     

静电场对南方4种针叶树种种子萌发的影响

以南方4种针叶树种(杉木、马尾松、湿地松、火炬松)种子为研究对象,采取自主设计的高压静电种子处理装置,设置不同的电场强度(1.5、2.5、3.5、4.5、5.5 k V·cm-1)和处理时间(5、10 min),及不经电场处理的对照组(CK),探讨不同电场处理对杉木、马尾松、湿地松和火炬松干、湿种子萌发规律的影响。结果表明:对4种树种干种子施加不同电场强度处理后,只有马尾松干种子发芽势、发芽率和火炬松干种子发芽势在处理10 min时存在显著影响(P0.05),其它树种干种子发芽势和发芽率在各处理条件下均无显著影响(P0.05)。而4种树种湿种子经不同电场强度处理后,除了杉木湿种子发芽势和马尾松湿种子发芽势和发芽率在不同处理时间下有显著影响(P0.05),其它各树种湿种子在各处理条件下均未达显著水平(P0.05)。     

云南省主要针叶树种树高曲线模型研建

树高曲线在森林经营和收获调整中有着重要的作用,建立适用于云南省主要针叶树种的树高曲线模型,为其森林经营提供参考。基于云南省两期森林资源连续清查数据,以冷杉、思茅松、云南松、华山松和杉木作为研究对象,选用Richards等15种树高曲线模型作为备选模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、总体相对误差(TRE)和平均预估误差(MPE)作为模型拟合效果的评价指标。结果表明:Hossfeld方程能较好地描述冷杉和杉木的树高曲线,双曲线方程能较好地描述云南松和华山松的树高曲线,Wykoff方程能较好地描述思茅松的树高曲线;云南松最优树高曲线模型决定系数为0.676,其它针叶树种决定系数均大于0.710。独立样本数据检验表明,各树种最优树高曲线模型均有较好的适用性,对云南省主要针叶树种树高有较好的预测效果。     

四川主要针叶树种含碳率测定分析

应用湿烧法对四川13个主要针叶树种不同器官的有机含碳率进行了测定,同时利用生物量资料对林分平均含碳率进行了分析。实验结果表明:各树种林分平均含碳率分别为落叶松0.5259、火炬松0.5262、华山松0.5437、马尾松0.5144、湿地松0.5216,云南松0.5281、油松0.5314、柏木0.5211、杉木0.5365、柳杉0.5479、水杉0.5489、冷杉0.5050、云杉0.5160;种内各器官的含碳率变动系数在1.90%~5.96%之间;器官含碳率的种间变动系数在2.28%~5.37%。针叶树种器官碳的平均含碳率普遍高于阔叶树种0.18%~7.45%;相应的针叶林分的平均含碳率也高于阔叶林。     

基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究

多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。     

杉木叶绿素含量高光谱遥感模型研究

利用高光谱技术,探索杉木成熟林反射光谱与其叶绿素含量之间的相关关系。以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木成熟林为对象,采用美国ASD公司生产的手持式野外光谱仪(波长325~1 075 nm)进行地面和空中的杉木冠层波谱观测,采集到有效观测数据44条,并同步展开叶绿素总量分析。采用ViewSpec Proversion 4.02、SPSS17.0统计软件、MATLAB软件、EXCEL数据分析工具对波谱数据进行处理和生化成分相关性分析,建立了叶绿素总量与反射光谱关系模型,通过模型检验,得到杉木叶绿素总量的高光谱模型为:y=0.291x395+20.172x521+0.758。     

藏东南主要针叶林球果害虫种类及危害情况调查

2015—2017年,采用野外实地调查与室内解剖、饲养相结合的方法对藏东南主要针叶林球果害虫及其危害特征进行了研究。结果表明:高山松Pinus densata林球果害虫为赤松梢斑螟Dioryctria sylvestrella,林芝云杉Picea likiangensis var.linzhiensis林球果害虫为冷杉梢斑螟D.abietella,急尖长苞冷杉Abies georgei var.smithii林球果害虫为球果螟D.sp.、球果花蝇Lasiomma sp.和大痣小蜂Megastigmus sp.,害虫区系与东北针叶林害虫区系类似。高山松天然林球果的被害率为9.23%,人工林被害率为23.33%,1个球果1头虫;色季拉山林芝云杉林球果被害率为69.76%,波密县岗乡球果被害率为41.55%,1个球果1～6头虫不等;急尖长苞冷杉林球果总被害率为19.18%,多数情况1个球果1种害虫危害,少数情况1个球果2种害虫同时危害。     

温带半干旱地区针阔叶树种育苗技术

育苗在内蒙古林科院树木园内进行。该园位于呼和浩特市区,北纬４０°４８′、东经１１０°４１′,海拔１０５６ｍ,地势平坦,属温带大陆性半干旱气候,年均气温５．６℃,１月平均气温－１３．５℃,７月平均气温２１．８℃,年均降水量４２６．１ｍｍ,无霜期１３０～...     

天然次生林生态经营思想——栽针保阔

由于天然次生林的面积不断增加,如何有效地对天然次生林的合理改造和经营是我国面临的重大问题."栽针保阔"经营思想不仅在天然林的经营方面为我国林业的可持续发展提出了理论依据,而且在利用森林自身潜力和发挥森林的生态效益方面做出了指导.     

基于BP神经网络的森林树种分类研究

精准的森林树种分类是林业遥感研究的重要课题。高光谱数据具有丰富的波谱信息,能够探测到不同植被光谱的细微差异,为森林树种分类研究提供了数据来源。人工神经网络提供了任意维数输入输出矢量之间的非线性映射,能够逼近任意的非线性连续系统,为森林树种分类研究提供了技术手段。以马尾松成熟林、樟树幼龄林及荷花玉兰幼龄林为分类对象,将高光谱特征参数作为输入矢量,森林树种类别作为输出矢量,构建BP神经网络,开展分类研究。结果表明:马尾松成熟林及樟树幼龄林的分类精度达100.0%,样本分类综合精度可达93.3%。     

穆棱主要树种叶量分布的研究

基于黑龙江省穆棱市5个主要树种,对所有样木进行枝条解析从而获得树叶的生物量数据.把树冠分为上层、中层和下层,分别研究探索三层的树叶的生物量与林龄的关系,旨在为进一步分析和探索穆棱市5个主要树种的叶量分布奠定基础条件.结果表明:椴树和红松的三个层次叶量与年龄的相关性都比较显著,对于椴树和红松而言,上层的叶量与年龄的相关性最大,而中层的叶量与年龄的相关性最小,而白桦、云杉、冷杉三个层次的叶量与年龄的相关性则比较低.     

南方型黑杨无性系木材材性的研究

在48个7—8年生南方型黑杨无性系对比试验林中,选择生长量达中等以上水平的19个新、老无性系,开展木材基本密度、纤维素含量、纤维形态的分析研究。纤维素含量和纤维长度在19个无性系中无显著差异,基本密度只在中汉17等几个无性系间有显著差异。基本密度和纤维长度在不同年龄间都存在显著差异。1～3年生的纤维长度在0．9mm以下,属短纤维;4—7年生的纤维长度在0．91mm以上,达到中级纤维长度标准。因此,杨树纸浆材超短轮伐期可以确定为3a或3a以上。     

黑龙江西部园林绿化针叶树种抗逆性分析与评价

对黑龙江西部地区针叶类树种抗逆性进行了调查与分析，对该类树种的适应性进行了评价并在园林绿化应用方面提出了建议。     

Optical porosity and windspeed reduction by coniferous windbreaks in Southern Ontario

Relative windspeed reduction was measured behind nine relatively narrow, homogeneous windbreaks in southern Ontario, Canada to assess whether any characteristics of the windspeed reduction curve could be predicted from optical porosity. The latter was determined for each windbreak using high contrast black and white photographic silhouettes on a computer digitizing system. Minimum windspeeds behind the windbreaks ranged from 29 to 71% of open windspeed; these minima were located 2 to 6 multiples of windbreak height away from the windbreak. Optical porosities of the bottom half of the windbreak ranged from 0 to 31%. Multiple regression of the shelter parameters (location and value of minimum relative windspeed) on the independent variables (optical porosity, open windspeed, surface roughness, approaching wind direction relative to the windbreak, average tree diameter and average tree spacing) showed that the minimum relative windspeed could be predicted from the optical porosity of the bottom half of the windbreak. The results suggest that optical porosity can be used to predict minimum relative windspeeds and may therefore be useful as a guide in the field evaluation of windbreaks.