三维绿量测算方法研究

三维绿量反映了城市绿地的空间结构和生态效益,是绿地率和绿化覆盖率等二维绿量的重要补充。目前,三维绿量测算方法是推广应用三维绿量指标的难点,对于不同尺度城市绿地、城市森林所使用的方法也有所区别。本文基于文献检索,将三维绿量测算方法分为4大类：实地调查测算法,遥感影像测算法,无人机测算法,三维激光雷达测算法。通过比较4类方法的优点和缺点,总结三维绿量发展过程中存在的问题,并提出未来如何改进措施,使测算方法更科学、合理。     

基于三维激光扫描仪数据提取三维绿量的研究现状及前景展望

在介绍三维绿量的内涵和主要算法的基础上,概述了三维激光技术,剖析了三维激光在三维绿量提取中的步骤,以期能为相关研究提供参考。     

基于摄影法的榕树三维绿量测算

[目的]为植物三维绿量测算提供科学依据。[方法]以华南地区广泛种植的榕树为研究对象,采用摄影技术获取榕树东、南、西、北4个面的纵截面影像图,将纵截面影像图导入Auto CAD,获取纵截面面域的面积及质心(重心),利用纵截面旋转体积公式计算4个面的三维绿量,并对每个面的三维绿量进行对比分析。[结果]南面三维绿量最大,其次是东面,再次是西面,北面三维绿量最小。南北面三维绿量略高于东西面三维绿量。东、南面三维绿量与西、北面三维绿量呈现出显著性差异(P0.05)。东面与南面,西面与北面,东西面与南北面的三维绿量均未呈现显著性差异(P0.05)。[结论]在未来树木三维绿量测算中可以采用南北面或东西面进行影像采集工作,从而提高测量效率。     

基于AHP哈尔滨城市森林三维绿量规划分析

城市化是人类社会发展的必然趋势,城市人口剧增、环境污染日趋严重,城市森林建设是改善城市生态环境的核心.三维绿量是评价城市森林生态环境效益的新指标,对城市中绿量的合理规划以满足城市居民的日常生活,保持良好的城市生态环境是城市森林建设的重点.AHP是一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法.将哈尔滨市区分为5种用地类型,利用...     

张家港市“3S”技术估测稻麦面积单产初探

在南京大学生命科技学院的技术支持下,我们在全市范围内开展了＂3S＂估测稻麦面积单产的技术研究。通过在农业局内建立3S工作台和数据库及遥感数据和农业数据集成系统,利用ERDAS8.7和ARCINFO9.0加工软件,开展对农作物面积监测和产量估测。通过3年对稻、麦面积和产量的动态监测,目前面积估测精度已达到98.04%,产量估测精度也达到了93.61%。     

基于CBERS-02B数据的森林三维绿量测算

【目的】以北京市密云县为研究对象,提出基于CBERS-02B数据的三维绿量测算方法。【方法】利用皮尔森相关系数分析地面样地三维绿量和遥感特征的相关性,并在密云县植被覆盖分类的基础上,分林型(阔叶林和针叶林)建立三维绿量测算模型。利用模型进行密云县森林植被三维绿量的反演,测算密云县三维绿量总量并分析其三维绿量的分布特征。【结果】建立了密云县阔叶林、针叶林三维绿量模型,其决定系数R2分别为0.724和0.735,总体精度为80.38%,单位面积均方根误差RMSE为1.41m3/m2,密云县三维绿量为523 561.516万m3,单位面积绿量为2.35m3/m2。【结论】基于CBERS-02B数据的森林三维绿量测算方法可行。     

沈阳城市森林三维绿量测算

为了探讨城市森林三维绿量的测算方式及精度,该文利用2001年8月沈阳市真彩航片和抽样调查,借助ARC/GIS,以“立体量推算立体量”的方法测算沈阳城市森林三维绿量结果表明,不同城市森林类型的单位面积三维绿量以风景游憩林最高,为5.35 m3/m2,附属林4.93 m3/m2,道路林3.65 m3/m2,生态公益林3.62 m3/m2,生产经营林2.35 m3/m2;城市森林分布区的单位面积三维绿量为4.25 m3/m2;城区单位面积城市森林三维绿量为0.35 m3/m2.沈阳城市森林总体三维绿量为161 296 716.85 m3,其中附属林为60 116 966.36 m3,37.27%,生态公益林43 321 771.43 m3,占26.86%,风景游憩林30 482 879.04 m3,占18.90%,道路林23 841 208.75 m3,占14.78%,生产经营林3 533 891.27 m3,占2.19%.经检验,该方法精度达到85.50%（α=0.05）.      

点云数据三维树木模型建立及三维绿量的估算

利用三维激光扫描仪所采集的点云数据模拟三维树木模型及利用模型进行三维绿量的估算。探讨了如何采集点云数据以及模型在三维绿量估算中的应用,主要包括点云数据的去噪处理、点云数据的匹配、树木三维模型的建立。结果表明,利用该方法建立树木的三维模型及进行三维绿量的估算取得了较理想的结果,能够满足三维绿量的计算精度。     

沈阳城市森林三维绿量的垂直分布

采用抽样调查法对沈阳城市森林5种功能类型的201块有效样地进行了调查,测算了样地内树木的三维绿量,利用将树木绿量汇集于树冠中心点的方法,对沈阳城市森林三维绿量垂直分布进行了研究。结果表明:沈阳城市森林的三维绿量垂直分布呈现典型的正态分布,其变化趋势与三维绿量垂直跨度分布相一致;新栽植树木对三维绿量垂直分布影响较小,三维绿量值更多地取决于三维绿量垂直跨度,即大龄级大树冠树木对三维绿量的贡献值最大。沈阳城市森林三维绿量垂直分布峰值为9 m。风景游憩林、附属林、道路林、生态公益林及生产经营林三维绿量垂直跨越层次依次为4.6、4.0、3.6、3.4、1.8,平均为3.9。风景游憩林和附属林三维绿量跨越层次较为丰富,灌木所占比例较大;生态公益林和道路林层次较为简单,灌木所占比例较小;生产经营林最为简单,三维绿量垂直跨越层次多为1层,三维绿量垂直分布峰值为5 m。     

利用"3S"技术估测张家港市主要农作物生产力

为了科学、准确地估测和预报江苏省张家港市农作物的生产力,为政府进行农业科学决策提供及时、准确、动态的农作物生产力信息,利用2005-2008年获取的TM和IRS-P6遥感影像,应用"3S"技术对张家港市主要农作物的生产力变化进行了动态估测和预报.张家港市遥感估测农作物种植面积的精度结果为,小麦平均96.49%,水稻平均92.79%以上;估测农作物产量精度结果为,小麦平均92.46%,水稻平均94.98%以上;利用"3S"技术进行张家港市小麦和水稻总产遥感估测值与地面统计值差异低于10%;利用构建的4年遥感估产模型,进行张家港市主要农作物产量预报,预计全市2013年小麦产量突破12万t,2016年水稻产量突破17万t.     

柳州东堤游园彩叶植物“三维彩量”的研究

以柳州市东堤游园为研究对象,选取10个景观单元作为调查样方,借鉴三维绿量概念与计算方法,提出三维彩量概念,分析了东堤游园彩叶植物的三维彩量,为评价城市彩化的立体指标提供依据。结果表明,东堤游园彩叶植物资源丰富,达47.1%,由于春色叶类、秋色叶类以及新叶有色类植物的应用,春秋季的三维彩量值明显高于冬夏,体现了不同植物配置形式能呈现不同的景观效果;样地间春季和秋季的三维彩化率对比均差异明显。依据其结果,推荐2种优秀的植物景观配置模式。     

北京公墓植物三维量与墓石对植被温湿度调控能力的关系

为了研究北京公墓的微气候特征,对北京5座公墓进行了绿量、墓体积、温度、湿度的测量、相关性分析,揭示了公墓中三维绿量、基石量对其微环境的影响,据此对未来的公基建设、修复的合理指标提供科学依据.结果表明:在无墓区20 m×20 m范围内的绿量分别达到750、300时植被降温增湿能力才能发挥出来,而墓区的绿墓比应该达到25～...     

基于Landsat-8影像的西宁市南北山森林生物量估测模型研究

基于Landsat-8遥感影像结合同期的野外调查样地数据,建立青海省西宁市南北山森林生物量估测模型。通过对Landsat-8遥感数据6个原始波段的灰度值和4个常用植被指数(DVI、NDVI、EVI、SAVI),开展主成分分析后得到主分量PCA1、缨帽变换得到BRIGHT、GREEN、WET,分析遥感信息与生物量的相关性,运用逐步回归分析法建立研究区森林生物量回归估测模型:B=119.495+3.704E^-24e^DVI+0.026OLI-5²-3.478OLI-5（R²=0.554,p<0.01）,经检验模型的平均相对误差为13.509%,反演得到西宁市单位面积森林生物量为5.227 t/hm²,总森林生物量为998 991.768 t。结合西宁市遥感影像,绘制了西宁市森林生物量分布图。     

利用3S 技术估算鹿门寺林场马尾松林生物量

为了估算鹿门寺林场马尾松林生物量,在利用GPS定位进行野外调查的基础上,设立样地,测定了鹿门寺林场的马尾松林的生物量。利用遥感解译软件Erdas imagine 8.5提取Landsat5 TM影像数据中的TM3、TM4、NDVI、RVI 反射光谱特征图像,并将GPS 采样点的数据经投影转换后使之与反射光谱特征图像匹配、叠置,在统一的几何基础上,进行采样点数据与TM 图像信息的复合比较研究,建立了森林生物量与反射光谱的关系模型。根据模型计算出鹿门寺林场2006年6月份马尾松林总生物量为69 947 t,每公顷生物量为36.27～136.74 t。西北林学院学报22卷第6期吴展波等利用3S 技术估算鹿门寺林场马尾松林生物量     

基于Landsat 8遥感影像的地上生物量模型反演研究

以吉林省延边朝鲜族自治州汪清县的主要针叶纯林树种为研究对象,结合Landsat 8 OLI数据和地面调查数据,通过提取半径为15 m圆形样地林分尺度下的遥感特征变量实现对地上生物量的估算。首先提取128块样地内的34个遥感特征,其次采用随机森林特征重要性分析遥感特征的贡献率,再利用BP神经网络算法的2种训练算法、SVM支持向量机的3种核函数构建地上生物量模型,最后利用32个测试样本评价模型的估算精度。结果表明,BP神经网络的L-M训练算法和贝叶斯正则化训练算法的R²分别为0.602 9、0.672 1,RMSE分别为5.096 9、4.263 7,MAE分别为4.166 9、3.211 8;SVM支持向量机的线性核函数、RBF核函数、多项式核函数的R²分别为0.585 8、0.561 9、0.487 7,RMSE分别为5.859 4、5.600 9、5.763 7,MAE分别为4.24、3.89、4.176。以贝叶斯正则化训练算法构建地上生物量模型的估测精度最佳;BP神经网络算法比SVM向量机更适用于本研究;同一种机器学习算法不同的训练函数存在差异性。     

千烟洲试验区几种灌木生物量估算模型的研究

灌木生物量是衡量植被生产力的重要指标，灌木的生物量与高度、地径之间具有密切的关系．选择千烟洲试验区内的长托菝葜、牡荆、山莓、紫珠4种主要灌木，采用数学模拟的方法，以实测数据为基础，建立了灌木生物量的回归方程，并进行了检验和模拟验证，结果良好，能够用于生物量的估算。     

3S技术在城市绿地管理中的应用

利用遥感和地面调查相结合的办法建立研究区的绿地信息系统,采用RS和GIS技术发现绿地变化区域,用GPS和全站仪精确测定变化区域的边界,并将变化的矢量和属性信息输入GIS,实现绿地信息的实时自动更新。结果表明:利用多学科的技术,可以丰富3S技术的内容,使其更好地满足绿地管理的需要。     

近15年南京都市圈区域绿地变化研究

以2003-2017年时间段为例,基于Landsat遥感影像,提取2003、2008、2013年和2017年4期区域绿地斑块,利用动态度、景观指数以及变化程度等方法,从规模与格局的角度对南京都市圈区域绿地的变化特征进行分析,并利用logistic回归模型对影响区域绿地变化的驱动因素进行估算。结果表明:1)2003-2017年,区域绿地面积不断减少,由2003年的6 090.33 km²减少至2017年的5 577.92 km²。其中2008年前,区域绿地规模变化较大,动态度为-1.55%,2008年后规模减速放缓,动态度为-0.09%;2)研究期内,区域绿地面积减少率位于70%~100%区间的单元数呈递减趋势,粗放式的区域绿地开发得到控制,但区域绿地总体稳定性不断下降。区域绿地面积增长率主要位于0~30%,面积总体增幅较小,增长率≥100%的单元分布离散,并呈现由山体周边向山体内部、沿江沿河处转移的特征;3)区域绿地的斑块密度、形状指数不断增加,斑块大小中位数、连接度以及聚集度总体下降。区域绿地在斑块特征上呈现小型化、破碎化,在空间分布上趋于离散的特征;4)高程、第二产业占比、公路里程等因素是影响南京都市圈区域绿地演变的重要驱动力。