基于人工神经网络技术的木材材质检测研究进展

目前,人工神经网络已经在各行各业得到广泛应用。在林业中,人工神经网络也被运用在森林资源与生态、森林防火、树木生长、树木外观等方面,在木材材质的预测和分类等方面也有了部分应用。文章论述了人工神经网络的基本原理,总结了人工神经网络在木材材质测试中的应用,介绍了人工神经网络在木材本身的特性和缺陷分类方面的应用,并对人工神经网络在木材材质的应用前景和方向给出了建议。     

浅析GIS在林业调查中的应用与前景

在概述地理信息系统（GIS）的概念、功能的基础上,对GIS在林业调查工作中的森林资源清查和数据管理、森林经营决策方案制定、林业制图、遥感图像处理等方面的应用进行了浅析,并对GIS在林业调查中的应用前景进行了探讨,指出地理信息系统在林业上应用研究的重要性。     

林业森林病虫害精准施药术防治技术

林业森林资源保护是可持续发展战略中的重要内容,我国林业森林面积广阔,在维持地区生态平衡方面发挥着不可替代的作用。在林业森林管理工作中,病虫害防控最为关键,关乎林业树木的健康生长。当前林业森林病虫害防治中,使用化学药物效果较好,在具体使用中可以采用精准施药术,提高药物利用率,减少浪费,为林业树木正常生长提供保障。本文结合实际,对当前林业森林病虫害防治中的精准施药术应用和防治技术进行了分析。     

互联网信息技术在森林防火监测中的应用

在林业发展过程中极其容易出现森林火灾的问题,会导致森林出现大面积损毁的现象,不仅会影响到林业的稳定发展,还会给生态环境造成严重破坏.互联网技术的应用可以使防火监测活动效率提高.本文对森林火灾概况进行分析,探讨信息技术在森林防火监测中的应用意义和具体应用,以期可以为森林防火活动的开展提供有效参考.     

大数据在智慧林业建设中的应用思考

<正>大数据能够对数据进行深度挖掘,帮助人们了解事物内在联系,对工作发展进行判断。将该技术应用在智慧林业建设中,能够提高林业数据利用率,分析林业工作开展趋势,从而做出合理判断,推动林业经济发展。1大数据在智慧林业建设中的应用1.1在智慧林业监测中的应用第一,森林防火监测。森林火灾是一种突发的自然灾害,对生态环境和社会的安全构成了极大的威胁。据相关林业部门的调查,目前我国植被覆盖率尚处于较低水平。     

层次分析法在林业生产决策中的运用

<正>林业现代化建设中应用了许多新型的技术和方法,林业的生产决策对该行业未来的发展有着直接影响,林业需要加强对着方面的重视,将层次分析法应用到林业生产决策中,可以对森林发展过程中的各方面内容进行有效分析,可以将森林的生态效益、经济效益和社会效益充分发挥出来,保证林业产业结构的科学合理。在应用层次分析法的过程中,需要对制约林业发展的因素进行了解,通过各项数据的合理分析,为林业的生产发展提供有效对策。     

浅析林业病虫害防治中营林技术的运用

对林业病虫害防治中营林技术的运用进行了分析和探讨。介绍了林业病虫害的危害和营林技术的定义及其意义,从森林规划与设计、森林培育和森林保护3个方面详细分析了营林技术在林业病虫害防治中的应用,也阐述了技术的局限性和挑战,针对生态环境变化、技术应用和经费人力资源问题,提出了相应的对策,旨在为林业病虫害防治工作提供参考。     

多功能森林经营理念在辽宁林业发展中的应用

目前,我国提倡可持续发展的战略,多功能森林经营理念既符合这一要求,同时也为我国林业的发展指明了方向。所以在我国许多地区,多功能森林的经营理念在林业中的应用随处可见。本文对多功能森林经营理念进行阐述,提出了多功能经营理念在辽宁林业发展应用中遇到的问题,并提出解决方案。     

基于森林立地分类在我国林业调查设计中的应用

森林立地分类对我国林业调查设计具有重要指导作用。通过对不同区域实行实地调查,确定立地分类类型,设计相应的森林发展规划以便科学高效经营管理森林,促进我国林业可持续发展。因此,首先要全面地认识森林立地分类,包括其涵义、系统理论和以及在我国林业调查设计中的应用。     

试论无人机技术在林业工作中的应用

本文综述了无人机及有关技术,重点对目前无人机在林业中的具体应用,包含林业有害生物监测、森林资源调查、森林防火、绿化等进行了探讨。     

基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究

针对土地利用结构变化的复杂特征与BP人工神经网络在预测应用上的缺陷,利用遗传算法来优化BP人工神经网络模型,形成了遗传算法与BP网络结合的遗传神经网络模型,通过运用matlab软件编制神经网络和遗传神经网络程序,实现模型的建立。证明遗传神经网络用于土地利用结构的预测是可行和有效的,有着良好的前景。     

BP神经网络算法在土地覆盖分类中的应用研究——以新疆于田绿洲为例

BP神经网络算法结构简单、快捷,与传统的分类方法相比,分类精度较高,能较好地反映土地覆盖的分类结果.通过多年实地景观照片库结合土地利用图等地理辅助数据,采用BP神经网络算法对于田绿洲1999年和2002年两期ETM遥感影像进行土地覆盖分类.结果表明:地理辅助数据参与下的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可获得较好的分类结果,平均分类精度可达到90;以上.通过精度分析认为神经网络算法在遥感图像分析与处理技术中具有很大的应用潜力.     

闽北马尾松造纸原料林密度调节的研究

本文以闽北地区马尾松造纸原料林调查资料为基础，应用人工神经网络理论，建立了马尾松造纸原料林密度调节的三层前馈反向传播神经网络模型．仿真结果表明该模型效果较理想，可用于指导生产实践     

基于ANN的栎类天然次生林林分直径分布研究

利用宝天曼自然保护区栎类天然次生林32块标准地的调查数据,采用人工神经网络建模方法,以相对直径作输入向量,以株数累计频率作输出向量,在MATLAB软件中进行模型训练,建立人工神经网络模型。对主要树种建立的7个模型进行的精度分析表明,该模型能够很好地描述栎类天然次生林主要树种的直径分布。     

基于改进MNN的森林健康评价方法研究

为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法.与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络（Modular Neural Networks,MNN）在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法.此外,常被用来训练神经网络的反向传播（Back Propagation,BP）算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足.为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法.通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性.     

基于BP神经网络的油松人工林生长模型

以内蒙古大青山油松人工纯林作为研究对象,利用Matlab神经网络工具箱中的logsig、tansig、trainlm 等函数,采用二类调查数据中的平均年龄、郁闭度、地位级作为输入层,平均高为输出层,建立油松人工林树高生长BP人工神经网络模型.结果表明,模型的拟合精度为99.98％,检验精度为98.62％,说明该模型对当...     

拖拉机变速箱齿轮故障诊断智能软件的设计与实现

人们在采用人工神经网络进行智能信号处理时,需要较深入学习人工神经网络的理论。为解决这个问题,该研究设计了一种"傻瓜型"的神经网络智能信号处理软件,使用该软件,可以降低神经网络应用于智能信号处理的门槛,推进智能信号处理在拖拉机变速箱齿轮故障诊断方面的应用。     

人工神经网络在农业中的应用

本文介绍了人工神经网络的历史发展概况、基本结构和原理、主要特点.综述了人工神经网络历年来在农业信息科学领域的应用情况.     

杨树蛋白质二级结构的人工神经网络预测

以PDB公用生物信息数据库为基础,用人工神经网络建模技术对杨树蛋白质二级结构预测模型进行了研究,这对深入认识森林动态机理、提高森林资源信息化管理水平、改进森林保护制药设计等具有重要的应用价值,对森林生物学、森林生物信息学的研究具有重要的学术意义。从公用数据库下载杨树蛋白质样本27个,提取氨基酸2 947个。用长度为17的滑动窗口截取蛋白质一级结构的氨基酸序列片段,并用[-1,1]编码方式进行编码,以组织输入向量,以片段中心氨基酸对应的蛋白质二级结构（螺旋、折叠、无规则卷曲）为输出向量,构建了结构为17∶S∶3的BP人工神经网络模型。用训练、测试样本对模型进行训练、检验,得出理想的模型结构为17∶9∶3,其总体拟合准确度为71%,总体预测准确度为65%,H的预测准确度达81%,比以往同类研究具有较高的预测准确度。     

森林地上生物量遥感估算方法

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注.总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导.本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优...