基于DEM的地形辐射校正模型的研究

在地形复杂的地区,地形校正是影像预处理的一个重要步骤。它不仅能提高遥感识别与分类的精度,还是各种定量化遥感应用的前提。本文以2002年延庆县的ETM+为数据源,采用了余弦、SCS、C、SCS+C和CIVC0等五种不同的校正模型进行了对比分析研究。结果表明,5种方法均能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息;从总体的光谱特性保真程度来说,余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差,C校正也表现一般。CIVC0校正和SCS+C校正光谱特性保持较好,但SCS+C校正也存在过度校正问题,CIVC0校正有点校正不足,但相比较CIVC0校正效果更好点。     

基于DEM的坡面地形因子值自动获取方法研究

为实现快速、精确获取小班高程等坡面地形因子值,在ArcGIS10.2下,将等高线矢量数据采用"地形转栅格"插值法生成DEM,基于DEM提取坡向、坡度栅格后分别转换成矢量离散点数据,将点数据与目标要素类数据采用"空间连接工具"叠加分析自动获取相应的坡面地形因子值。以获取森林资源规划设计调查小班最大高程值为例,介绍坡面地形因子值自动获取的完整流程方法,精度分析结果表明,此方法快速精确。     

DEM内插方法对地形因子影响的研究

随着数字化高程模型(DEM)的运用越来越广泛,关于DEM的研究也越来越多。以凉水国家级自然保护区的地形数据作为源数据,通过不同的内插方法得到DEM数据,再对DEM数据提取地形因子坡度和坡向,对比分析不同的DEM内插方法对地形因子的影响。结果表明:在坡度小于24°时,不同的DEM内插方法对坡度具有显著的影响;而大于24°时不同的DEM内插方法不会对坡度产生显著影响。     

基于DEM及矢量界线小班地形因子的自动提取

基于小班矢量数据、数字高程模型（DEM），利用地理信息软件实现坡向、坡度、海拔等地形因子科学、高效采集。     

杉木人工林最优经营密度模型的研究

在同一优势高生长阶段,林分价值随密度增加而增加;当密度增加到某一数值时,林分价值达到最高,尔后随密度的增加而下降。林分价值与密度的关系呈中间高两边低的山状曲线的变化规律,其间的理论关系可用密度二次效应模型表示。采用杉木人工林标准地材料建立林分价值的密度二次效应模型,拟合效果极显著,模型回归优度达93.68%,复相关系数达0.9679。以林分价值的密度二次效应模型为基础,采用连续状态的动态规划方法建立林分经营密度模型,符合杉木人工林林分生长规律,可在林分密度控制和管理中推广应用。     

基于DEM的云中山保护区地形分析

DEM是地理信息系统进行地形分析的基础数据。传统的地理信息系统的数据结构是二维的，因此数字高程模型（DEM）的建立是对其必要的补充。利用DEM自动提取地形因子进行空间分析，具有快速、科学、客观等特点，可以部分取代传统作业中繁杂的野外实地观测，在数字林业建设中有良好的应用前景。     

杉木、马尾松等不同树种组碳储量与碳密度研究

以新化县森林资源为研究对象,基于2014年新化县森林资源二类调查数据,借助Arcgis空间分析,利用生物量转换因子连续函数法计算出不同树种组的碳储量以及碳密度。结果表明:(1)各树种组碳储量的大小排序为:杉木组马尾松组竹木组柏木组慢生阔叶树组中生阔叶树组灌木组国外松组果树组速生阔叶树组食用原料树种组药用树种组杨树组林化原料树种组;(2)各树种组碳密度的大小排序为:中生阔叶树组速生阔叶树组柏木国外松组竹木组杨树组杉木组慢生阔叶树组马尾松组果树组=食用原料树种组=林化原料树种组灌木组药用树种组。     

基于大规模DEM数据的地形仿真算法

针对大规模地形仿真的特点，介绍了大规模DEM数据的基于金字塔结构和分块的数据组织与管理方式．给出了数据的动态调度算法；实现了基于视点和区域起伏度的地形LOD简化．提出了一种基于分块缝合带的分块连接算法，并开发了一套大规模地形的实时地形仿真原型系统，通过实验证明该算法可行．     

杉木林生长和合理密度管理模型研究

杉木林生长和合理密度管理模型研究赵品福，陈汉民，顾小平关键词杉木林，相对地位级，合理密度，数学模型杉木ＣｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａＬａｎｃｅｏｌａｔａ（Ｌａｍｂ．）Ｈｏｏｋ．林分的密度管理研究是用以指导杉木造林和中幼林抚育间伐的基础，在林业生产上有着十分...     

基于生态因子与神经网络的杉木叶片碳氮磷含量预测

目的 利用神经网络所具有的输入层与输出层间存在的高度非线性映射关系,对杉木叶片C、N、P含量实现准确、经济、快捷的预测。 方法 以我国亚热带地区杉木人工林为研究对象,运用径向基函数（RBF）神经网络在杉木叶片C、N、P含量与地理、气候及土壤性质等生态因子间构建最优预测模型,并结合已发表文献数据进行叶片C、N、P含量预测。 结果 模拟预测叶片C、N和P含量分别为476.68、12.27和1.24 mg·g−1,其中N含量远低于我国陆地植物叶片平均含量;叶片C/N、C/P和N/P平均值分别为40.28、412.01和10.50。预测结果与实测值较为符合,表明RBF人工神经网络模型用于预测杉木叶片C、N、P含量与生态因子的关系是可行的。 结论 模型可以较为准确地估测杉木叶片C、N、P含量,平均误差分别为1.82%、9.88%和7.02%。较低的叶片N含量和N/P表明亚热带地区杉木生长主要受到N素限制。     

湖南省杉木林植被碳贮量、碳密度及碳吸存潜力

基于湖南省2005和2010年森林资源调查统计数据,结合国家野外科学观测研究站湖南会同杉木林生态系统定位研究站的观测数据,估算湖南省杉木林植被碳贮量、碳密度及碳吸存潜力.结果表明:2005和2010年湖南省杉木林植被碳贮量分别为30.39×106和32.92×106t,均以中龄林的碳贮量最高,分别为17.64×106和17.31×106t; 2010年各地州市杉木林植被碳贮量为0.34×106～6.45×106t;杉木林碳密度随林分龄级增加而增高,过熟林最大(23.90 tC·hm1以上),2005和2010年湖南省杉木林平均碳密度分别为10.83和12.05 tC·hm-2,各地州市杉木林植被碳密度为6.03 ～16.58 tC·hm-2,基本上呈现出南高北低的趋势;湖南省杉木林植被的现实碳吸存潜力为90.75×106t,不同龄级林分的现实碳吸存潜力表现为中龄林(53.62×106t)＞近熟林(32.77×106t)＞幼龄林(4.36×106t),各地州市杉木林植被的现实碳吸存潜力为1.18×106 ～ 17.39×106t;湖南省(2010年)现有未成熟杉木林到2020年时的固碳潜力为176.77 × 106t,年固碳潜力为17.68×106t·a-1,到达成熟阶段(26年生)时固碳潜力为211.67×106t.湖南省杉木林分质量不高,中幼龄林所占比重较大,若能对现有杉木林加以更好的抚育管理,湖南省杉木林仍有很大的碳汇潜力.     

基于数字高程模型的区域地形因子提取方法

基于数字高程模型(DEM),分别论述提取小班的海拔域值、平均海拔、坡度、坡向、坡位等地形因子的方法及算法设计,并举例计算,对所得结果进行误差分析后认为结果可靠、准确,能替代传统方法用于小班地形因子的提取.     

杉木林分密度效应研究

该项试验共分2个部分.(1)造林密度试验,小区面积为600 m2,5个处理,即1 667株.hm-2(A)、3 333株.hm-2(B)、4～983株.hm-2(C)、6 633株.hm-2(D)、9967株.hm-2(E);(2)造林密度调控试验,造林设计方法与造林密度试验相同,但在林分生长过程中,按密度管理图的密管线0.5为标准进行间伐,间伐后保留密度要与临近的下一个初植密度较稀植的林分密度基本相同,两者进行比较.试验结果(1)造林密度试验,优势高、平均高、平均胸径均随年龄的增加而递增,随密度的增加而递减,优势高9a、平均高6 a、平均胸径5 a,密度间差异已达显著性水平;林分蓄积量则随年龄增加而递增,5～7 a,密度间差异显著,8～18a,只有A密度与E、D密度差异显著;枝下高随密度、年龄的增加而递增,12～a后,C、D、E密度间的差异很小;冠幅随密度的增加而递减,随年龄的增加而递增,9～10a后,各密度则随年龄增加而缓慢递减.(2)造林密度调控试验,同一指数级,间伐后的林分与其密度基本相同未间伐的林分比较,其优势高、平均高差异不明显;立木蓄积前者小于后者;总蓄积(立木蓄积+间伐蓄积)前者大于后者;同一指数级,初植密度不同的林分,间伐后与密度基本相同未间伐林分的蓄积百分比,初植密度大的大于初植密度小的;指数级不同,而初植密度相同的林分,间伐后与密度基本相同未间伐的林分总蓄积百分比,高指数级的比值大于低指数级的比值.     

闽东高海拔山地地形因子对杉木人工林生长的影响

应用地形5个因子在2个水平下的正交试验设计方法,系统分析了闽东高海拔山地14年生杉木人工林生长的变化规律,结果表明:影响杉木人工林胸径、树高的各地形因子的重要程度依次为:坡形>坡位>坡向>海拔>坡度,影响杉木人工林冠幅的各地形因子的重要程度依次为:坡形>坡位>坡向>坡度>海拔,影响杉木人工林枝下高的各地形因子的重要程度依次为:坡形>坡位>海拔>坡向>坡度。坡形对杉木人工林胸径、树高和枝下高影响显著,坡位对杉木人工林树高影响显著。影响杉木人工林生长的最重要地形因子是坡形,其次是坡位,坡向、海拔和坡度(在45°以内)对杉木人工林生长影响不显著。     

基于立地因子的杉木人工林断面积生长混合效应模型研究

基于湖南省150块杉木人工林样地数据,采用方差分析、回归分析、非线性混合效应模型、K-means聚类等方法,构建了含立地因子的杉木人工林断面积生长混合效应模型。结果显示:1)海拔(HB)、坡度(PD)、坡位(PW)、土壤厚度(TH)、土壤类型(TL)对林分断面积的生长具有显著影响,其显著性顺序为TLTHPDPWHB;2)在8种常用的理论生长方程中,Schumacher(M5)的确定系数最高(R~2=0.7636),被选为林分断面积生长模拟的基础模型;3)将不同立地因子组合的107个立地类型(ST)作为随机效应,构建了非线性混合效应模型,其确定系数(R~2)提高至0.895 1;4)将107个立地类型(ST)聚类为5个立地类型组(STG),进一步构建了杉木断面积生长混合效应模型,其确定系数(R~2)提高至0.920 2。研究表明:基于立地因子的非线性混合效应模型,客观解释了立地因子对杉木人工林断面积生长的影响,提高了林分断面积生长模型的模拟精度。     

杉木扦插育苗密度的研究

研究了不同扦插密度下苗木的生长性状，质量，产量和生产成本。结果表明：不同扦插密度下，苗木的基径，高径比差异达显著或极显著水平。随着扦插密度的增加，苗木基径下降，高径比增大，质量下降，整齐度更差，Ⅰ级苗比率和成苗率均下降，苗高和分枝数也呈下降趋势。     

杉木扦插育苗密度的研究

研究了不同扦插密度下苗木的生长性状、质量、产量和生产成本。结果表明：不同扦插密度下，苗木的基径、高径比差异达显著或极显著水平，苗高和分枝数未达显著差异程度。随着扦插密度的增加，苗木基径下降，高径比增大，质量下降，整齐度更差，Ⅰ级苗比率和成苗率均下降，苗高和分枝数也呈下降趋势。综合苗木质量、产量以及生产成本，闽北及类似地区杉木扦插育苗的适宜密度为４．５～５万株／６６７ｍ２。     

基于地形因子的帽儿山林场森林资源分布研究

利用帽儿山林场的等高线矢量数据,生成DEM并得到坡度图、坡向图,对各种地形因子进行分类,进一步研究帽儿山林场的森林资源在不同地形因子上的空间分布情况,为生产经营提供依据和指导。     

杉木人工林可变密度的全林分模型及其应用研究

以林分年龄、地位指数SI、林分密度指数SDI为输入变量 ,从模型间的相容性出发 ,建立了杉木人工林可变密度的全林分模型。着重探讨了用Richards方程构造林分断面积生长模型时 ,有关参数与SI和SDI的关系 ,分析了SDI的变化规律 ,采用名义年龄法建立了SDI的动态预估模型 ,最后 ,给出了应用可变密度的全林分模型模拟林分自然生长过程的实例