基于无人机影像的树种分割实践

郁闭度超过60%的林地具有树种种类复杂、种内特征差距小及种间位置间距小等特点。虽然传统卷积神经网络(CNN)较其他分类方法具有精度高与自动化水平高等优势，但其存在学习效率低、识别精度提升困难及可解释性差等缺点。此外，传统规则分割绘制树种图的方法忽视了树种及遥感地物边界特征的变化，易在高郁闭度的林区产生椒盐现象。为解决上述问题，提出基于类激活映射及自注意力模型(ST)的新的树种分类方法(G-ST),它集成了迁移学习、ST分类模型与梯度下降的类激活映射，通过综合长距离特征、数据增强、其余领域的特征知识及预测训练关注度，提升G-ST分类精度、模型泛化能力及可解释性，结合简单线性迭代聚类方法生成树种专题地图。结果表明，该方法得到的树种图精度较传统CNN结合规则分割的制图方法更高，林木及遥感地物边界更趋近于矢量化结果，能有效为树种影像分割、制图及分布统计工作提供参考。     

分割尺度对面向对象树种分类的影响及评价

【目的】研究分割尺度对高空间分辨率遥感影像与星载全极化SAR数据协同面向对象树种分割与分类的影响,进而评价2种数据协同树种分类的适宜性。【方法】以QuickBird遥感影像和Radarsat-2数据为试验数据,在面向对象分类过程中采用3种分割方案(单独使用QuickBird遥感影像分割、单独使用Radarsat-2数据分割和QuickBirdRadarsat-2协同分割),每种分割方案采用10种分割尺度(25~250,步长为25),应用修正的欧式距离3(ED3_(modified))评价分割质量。对于3种分割方案采用各自特征及二者共同特征,分别应用支持向量机(SVM)分类器进行面向对象树种分类。【结果】在10种分割尺度上,QuickBirdRadarsat-2协同分割和单独使用QuickBird遥感影像分割的ED3_(modified)明显低于单独使用Radarsat-2数据分割获得的ED3_(modified)。QuickBirdRadarsat-2协同分割以分割尺度100进行分割的质量最好(ED3_(modified)=0.34)。3种分割-分类方案在小尺度上分类总精度(OA)较低,随着尺度增大,OA也再提高并在某个尺度达到最大值,之后OA随尺度增大而降低。QuickBirdRadarsat-2协同分割-分类在分割尺度100获得了最高分类精度(OA=85.55%;Kappa=0.86)。单独使用QuickBird遥感影像分割-分类在分割尺度150获得了最高分类精度(OA=81.11%;Kappa=0.82),单独使用Radarsat-2数据分割-分类在分割尺度125获得了最高分类精度(OA=66.67%;Kappa=0.68)。OA与ED3_(modified)高度相关(R~2=0.73)。【结论】在所有尺度(25~250)上,QuickBirdRadarsat-2协同使用的分割质量和分类精度高于单独使用其中一种数据源的分割质量和分类精度,相比单独使用Radarsat-2数据优势更加明显。分割尺度对面向对象树种分类结果有着重要影响。匹配良好的分割和参考对象能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。     

基于小班取证推理的林业遥感数据分类方法研究

提出一种基于小班取证推理的林业遥感数据分类方法首先,获取小班多边 形空间位置数据和属性数据,然后对遥感影像进行基于小班的光谱分析和空间分析,同时结合野外调查和GPS调查数据集及林业常识,决定小班空间数据是否应变动,最后,利用专家系统证据理论合并多种信息源证据,得出小班类型新分布;用VisualC++工具,编程实现了该方法的几个重要模块;初步试验表明新方法能方便地分析出资源变化情况,可以改善遥感影像分类精度,并能使分类结果落实到具体的小班,但是,它在林业上实际应用仍需进一步的研究.     

综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法

【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。     

高光谱遥感获取伐区调查数据的应用综述

首先论述了高光谱遥感在获取森林调查数据方面的优势;随后总结了国内外关于高光谱技术在树种识别、龄级分类、郁闭度调查及森林健康监测等方面的应用,并同时列举出高光谱遥感应用于林业上的主要处理技术;最后对高光谱遥感在我国林业上的应用现状进行了分析与展望。     

刍议服务于深度学习研究的林业遥感数据集建设

林业遥感数据集是林草行业开展深度学习研究的重要基础，更是林草资源实现自动化、智能化和动态化精准监测的重要保障。文中分析了自然图像和遥感图像数据集建设现状与方法，通过对深度学习算法在林业专题信息识别和分类中最新研究成果的阐述，表明建立林业遥感专用数据集的必要性和紧迫性；基于人工智能在图像处理领域的发展经验，提出林草业遥感影像数据集的建设思路和原则。     

基于多源数据协同作业的森林信息提取研究进展

传统森林调查手段正逐渐被激光雷达、光学遥感及卫星遥感等新兴的遥感技术所代替。随着研究的不断深入,单一遥感数据源往往难以满足高精度的森林信息提取需求。因此,文中以激光雷达为研究主体,综述摄影测量、高光谱遥感及卫星遥感等多种遥感技术在森林信息提取中不同遥感技术协同作业的研究进展。相较于单一数据源,多源数据协同作业在森林结构参数提取、生物量估测以及树种识别等领域均有明显优势。结合目前的研究工作,从数据获取成本、获取方式、多源数据融合、配套软件及系统构建等方面展望了多源数据协同作业方式的发展趋势。     

基于航空影像的树冠提取方法研究

用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘是近年来林业遥感领域研究的热点。本文以覆盖实验区的航空影像为例,采用面向对象的多尺度分割方法,逐级对植被对象、树冠对象和分树种模式进行分割,有效地提取了影像中的树冠大小信息。     

高分影像树种分类的最优分割尺度确定方法

【目的】研究面向对象树种分类过程中多尺度分割算法参数组合确定方法,寻找替代传统依赖于参考多边形的最优分割尺度评价方式,并对ESP2工具所得最优分割尺度对树种分类的适宜性做出定量评价。【方法】以黑龙江省伊春市桦皮羌子林场为研究区,基于GF-2遥感影像数据,开展面向对象分类的分割试验。利用ESP2工具找出固定尺度范围内(100～400,步长为1)同质性局部方差变化率随分割尺度变化曲线中明显峰值所对应的分割尺度,将其定义为最优分割尺度范围。执行最佳同质性准则组合参数配合下最优分割尺度范围内各尺度的多尺度分割,统计树种样本点对在各分割结果中的分布情况并记录分割时间,通过对比树种样本点对正确落入相邻对象比和分割时长来确定最优分割尺度。【结果】相同尺度下的同质性准则组合参数试验表明,当组合两因子参数分别为shape=05、compactness=03时,其分割效果相对最好。基于树种样本点对的分割结果评价表明,树种样本点对正确落入比最高时对应的分割尺度参数为259,210对相异相邻树种样本点对中共有203对样本点正确落入相邻分割对象中。最优分割尺度范围内各分割结果的矢量距离指数和ED3_(modified)指数表明,其评价结果与基于树种样本点对的评价结果相吻合。【结论】不同同质性准则组合参数对分割结果的影响具有明显差异,设计高效的试验方案寻找该组合十分必要。基于树种样本的评价方法充分利用地面调查数据,将以往评价中常用的多边形样本简化为点样本,可避免人工勾画真实地物边界的繁杂工作量。将分割效率考虑在内的最优分割尺度评价点指数方法与基于对象匹配法或面积相近原理的评价方法相比,可提高操作上的简易性和评价因素的全面性。     

基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究

如何利用遥感技术获取森林植被变化信息是遥感应用的重要领域之一。基于ALOS高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,对影像进行多尺度分割,通过隶属度函数,提取森林植被变化信息,并实地验证变化结果。研究表明:利用面向对象的方法对ALOS遥感影像进行森林植被变化信息的提取,个数精度达到80.85%,面积精度达到84.90%。此研究为森林植被变化信息的提取提供了又一有效的方法。     

农林复合模式蒸散耗水的研究

应用土壤分层水量平衡模型，对林带与冬小麦的根系吸水量、林带和农田的蒸散耗水量、林带影响农田土壤水分范围与程度进行了研究，结果表明：（１）冬小麦拔节至乳熟期间，林带根系吸水以消耗农田土壤水分为主，主要表现在０．０～１．５Ｈ（Ｈ为树高）范围内。（２）林带可降低１２．３％的农田蒸散量。（３）由于林带的影响，在农田中，０．０～０．５Ｈ为土壤水分降低区，０．５～５．０Ｈ为土壤水分提高区。总体平均，０～２００ｃｍ农田土壤贮水量可提高１１．２％。     

高校园林绿地景观探讨

以湖南工业大学为例,探讨高校园林绿地景观规划设计的原则、构思、方法。以期对当今高校园林绿地规划设计提供一种思路。     

促进海南岛香草兰生产的几点建议

海南岛地处北纬°′～°′，东经　18102010°′～°′，属热带季风气候，适宜香1083711003草兰生长。年，华南热带作物科学研究院刘松1962泉教授从斯里兰卡引种墨西哥香草兰到海南岛儋州种植，多年来只开花不结果。年，在福建省亚1983热带作物研究所和云南省热带作物科学研究所引种试种成功的鼓舞下，华南热带作物科学研究院从广东粤西亚热带作物试验站引进香草兰茎蔓条，试100种于海南万宁县兴隆试验站（现为热带香料饮料研究所，下称香饮所），按福建种植模式并改进为荫棚集约栽培。年，该站《香草兰在海南兴隆地1987区引种试种研究》项…     

美国黑莓快繁技术研究

采用组织培养方法对美国黑莓主要栽培品种进行培养。通过试验,筛选出一种高效防褐化剂和几种适宜的芽诱导、增殖及生根培养基。并且实验达到了黑莓工厂化育苗的技术要求,为黑莓优良品种提供了快速繁殖的新技术。     

南方山地森林小班蓄积量调查方法的对比分析

以南方山地森林为研究对象,选取有代表性的4个小班,分别采用角规抽样调查法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法、标准地法共6种方法对小班蓄积量进行测定,并从6种方法的调查精度、误差大小、工作量及工具和仪器的难易程度等方面对小班蓄积量进行了对比分析,认为角规抽样调查法是最适合南方山地森林小班蓄积量的调查方法。     

食用菌多糖研究进展

对食用菌多糖的提取、分离纯化、定性定量分析、活性研究和临床应用等研究进展进行了综述,指出了目前存在的不同食用菌多糖较难鉴别、真菌多糖提取纯化工艺需进一步加强、食用菌多糖结构和功能之间的关系问题,提出真菌多糖的提取工艺和构效关系是今后研究的主要方向.     

生态旅游对生态环境影响评价

阐述生态旅游与传统旅游的不同，结合目前生态旅游的发展状况．以广东鼎湖山自然保护区开展生态旅游为例．分析生态旅游业的兴盛对生态环境的影响，并给出对策。     

美登叶面施肥试验初报

应正交设计对美登叶面施肥试验结果分析得出,施肥种类是影响百果重的主要因素,施肥次数是影响株产果重的主要因素。单株产量是影响蓝莓浆果总产量的最重要因子,因此应选取单株产量最大的组合,即A1B1C1D1,施硫粉150 g.n-1和木醋原液,浓度200倍,1~2次。     

关于科尔沁沙地生态工程建设的探讨

根据科尔沁沙地生态系统退化的现状,提出了本地区生态工程建设的出发点和重点内容,并介绍了一些在工程建设中成功的经验和技术。提出了今后本地区生态建设的方向。     

桑枝屑基质化对楠木等3个树种的育苗效果研究

2020年3月上旬至11月上旬,在重庆市,以桑Morusalba枝屑发酵物、椰糠、珍珠岩为基质材料,选择楠木Phoebe zhennan、樟Cinnamomum camphora、油茶Camellia oleifera 3个树种为育苗对象,设置4种轻基质处理,即P1(桑枝屑发酵物∶椰糠∶珍珠岩=8∶1∶1,均为体积比,下同)、P2(桑枝屑发酵物∶椰糠∶珍珠岩=6∶3∶1)、P3(桑枝屑发酵物∶椰糠∶珍珠岩=4∶5∶1)、P4(桑枝屑发酵物∶椰糠∶珍珠岩=2∶7∶1),以当地土壤(黄壤)为对照(CK)进行育苗试验,探讨不同基质配方的育苗效果。结果表明:(1)楠木、樟、油茶苗在4种轻基质处理下,1年生苗的苗高、地径、地上部分生物量、根系生物量、根系表面积、总根长、根尖数量均显著高于CK处理(P<0.05),并且其根系活力和净光合速率也显著提高(P<0.05);(2)3种苗木在不同轻基质处理下的生长情况存在较大差异,总体上以P3和P4处理的苗木长势更好,其根系活力和净光合速率更高;(3)苗木的根系表面积、总根长、根尖数量、根生物量、根系活力总体上均与地上部分生长情况(苗高、地径和...