人工落叶松林凋落物层细小可燃物含水率模型的研究

将人工落叶松林凋落物层细小可燃物含水率作为研究对象,获取了162组观测数据,观测因子包括细小可燃物含水率(y)、凋落物层厚度(x1)、腐殖质层表面温度(x2)、凋落物层表面温度(x3)、林内气温(x4)、相对湿度(x5)。研究结果表明,影响细小可燃物含水率的因子从小到大依次为x4相似文献   

林火天气站可燃物含水率传感器的研制

可燃物含水率传感器是把湿敏元件放入标准可燃物湿度棒内,测量内部的湿度值,并采用误差分析和回归计算,建立湿度变化与可燃物含水率之间的线性方程,并在实测中进行了对比分析。     

油松纯林地表可燃物状况的初步研究

对油松纯林地表可燃物状况进行了初步研究,结果表明：５ ～１７ 年生的人工油松纯林地表可燃物载量与林龄呈直线关系,与郁闭度呈指数关系;灌木载量与林龄、郁闭度均呈指数关系;草载量随林龄的增加而减少。     

可燃物含水率与气象要素相关性的研究

森林火灾的发生主要取决于可燃物的含水率,而可燃物的含水率与当地的气象要素有着密切的相关性,实际上可燃物的含水率是各种气象要素综合作用的结果。本研究对森林火灾的发生、发展、森林燃烧等级的划分,以及计划火烧等都具有重要的意义。一、研究方法1.不同可燃物类型的选择我们在大兴安岭韩家园子林区共选了7种可燃物类型(见《森林防火》杂志1992第2期第8页)。2.可燃物种类和含水量实测本研究将森林可燃物分为两大类;枯死可燃物和活可燃物(见表1)     

章古台樟子松人工林死可燃物含水率的研究

文章以辽西地区不同林龄樟子松人工林为研究对象,在7个月的研究周期内,分析可燃物含水率与实时温度、湿度、风速及连旱天数的相关性。结果表明:死可燃物含水率与空气湿度呈正相关,与温度、风速、连旱天数呈负相关,其中风速与连旱天数为重要影响因子。11月至2月林内空气湿度低、风速大、降水量小,是林火发生的危险期,应尤其加强林火监测与预防。     

华山松人工林凋落物层细小可燃物含水率预测模型研究

在防火期2~5级火险天气条件下,在华山松人工林测定了153组林内气温(x1)、相对湿度(x2)、凋落物表面温度(x3)、腐殖质层表面温度(x4)、凋落物层厚度(x5)、可燃物含水率(y)数据,建立了华山松林细小可燃物含水率预测的多元线性回归模型。分析表明,影响华山松林凋落物上层易燃可燃物含水率的因子依次为:x3>x2>x4>x1。应用该模型,可以用易于获取的火环境和可燃物因子来预测可燃物的含水率,为合理开展林火预测预报、计划火烧、营林用火等提供依据。     

森林可燃物含水率与火险等级关系的研究

本文通过对一个具体林区不同林分类型的可燃物含水率进行测定,并作小气候观测和点烧试验所得数据及同期有关气象资源,分析了该地区不同类型可燃物含水率之间的关系,地被物含水率与小气候条件及林火初始蔓延速度的关系,并为寻求一种简易可行的小区域森林火险预测方法作初步探讨。     

三种方法对森林地表可燃物含水率的预测评价

森林地表可燃物的含水率是判定林火是否能够发生以及火势蔓延速度的最基本指标,如何准确地预测含水率对预测林火的发生以及火灾的扑救防范工作有着重大意义。本文着重从3个主要研究方法阐述可燃物含水率预测的研究进展:遥感估测法;平衡含水率法;气象要素回归法。分析表明:遥感估测法较适用于大尺度、高植被覆盖率的区域,预测精度尚达不到平衡含水率法以及气象回归法估算的水准;平衡含水率的预测模型理论可行,实际应用中能达到很好效果,但对平衡含水率以及时滞的研究仍处于发展阶段;气象要素回归法针对特定区域可燃物含水率预测准确,但不能应用到大尺度上;结合平衡含水率法和气象要素回归法的半物理半经验模型能够较好的预测可燃物含水率。     

辽宁省3种针叶可燃物含水率变化规律的研究

可燃物含水率影响着森林火灾的发生与发展,是火险预测和预报的重要指标。为制定森林火灾精准防控方案,掌握其可燃物含水率变化规律,该文以辽宁省3种针叶为研究对象,测定了相同气温、不同空气相对湿度条件下可燃物的平衡含水率和时滞,开展生长季3种针叶含水率变化规律的研究。通过统计软件建立了可燃物含水率变化幂函数方程、时滞-空气湿度对数函数方程,同时测定了防火期3种可燃物的含水率。结果表明：3种可燃物平衡含水率、时滞分别与空气湿度呈显著正相关(R²=0.94～0.988、R²=0.90～0.98),3种可燃物的含水率随空气湿度的增加而增加,含水率下降速度随空气湿度增加而降低,其中樟子松针叶含水率下降速度最慢,时滞最大;3种可燃物生长季含水率最低值均出现在5月,为相应地区林火发生高危期。     

可燃物含水率与气象因子相关关系预测模型的研究

可燃物含水率大小决定森林燃烧的难易程度。利用中科院长白山定位站提供的气象数据,通过可燃物含水率与气象因子的相关分析,筛选预测因子,并通过多元一次回归分析建立可燃物含水率与气象因子关系模型。结果表明,林内温度、相对湿度、降雨量、连续无降雨日数与可燃物含水率相关性较强,经数学检验,可燃物含水率模型模拟效果良好。     

浙江千岛湖不同林型中地表可燃物含水率对主要火环境因子的响应模型

不同的林型下,火环境因子对林内地表可燃物的含水率的影响也不一样。按照浙江省常见的林型,在森林植被比较好的千岛湖选择常绿阔叶林、马尾松林、杉木林和毛竹林为实验地,分别建立地表可燃物对空气湿度、风速、空气温度、土壤湿度的回归模型。通过验证模型,常绿阔叶林叶林、马尾松林、杉木林和毛竹林下的回归模型精度分别为88.3%、85.7%、83.0%、76.0%,达到了较好的预测精度。研究结果可为今后的大面积预测森林可燃物含水率以及森林火险预警提供依据。     

几种针叶类可燃物含水率的动态研究

通过对红皮云杉、兴安落叶松、长白落叶松、红松、樟子松、偃松、油松、沙冷松这8种针叶树种的枯叶、树皮的绝干含水率随时间变化的实验研究,分析了枯叶和树皮的绝干含水率变化规律并进行两种可燃物失水效率的综合比较。通过排序把8种针叶类可燃物划分成四种类型。     

基于深度学习的森林可燃物含水率反演技术

【目的】探究基于卫星遥感数据的森林可燃物含水率反演,比较深度学习模型与传统机器学习模型的精度,并探索一种解决冠层遮挡问题的方案,为全国建立森林可燃物含水率数据库提供理论依据。【方法】以河北省张家口市崇礼区为研究区,基于实地测量数据,针对传统机器学习模型误差较大的问题,建立深度学习中的多层感知机(MLP)模型,研究光谱反射率与森林冠层植被和地表枯落物含水率之间的关系,并与传统机器学习中的支持向量回归(SVR)模型进行精度对比。选取与实地考察时间同季度的哨兵遥感数据,以光谱反射率、光谱水分指数等遥感估测法中常用变量作为反演森林冠层植被和地表枯落物含水率的影响因子,结合实地考察数据进行模型训练。针对以往采用遥感估测法反演地表枯落物含水率遇到的冠层遮挡问题,使用双向反射分布函数处理遥感数据获得不同观测角度的遥感数据,结合辐射传输模型,将冠层反射率映射到地表反射率后再训练模型。【结果】以红光、绿光、近红外和短波红外波段为输入变量的MLP模型在森林冠层植被含水率反演中的拟合度为0.843,优于SVR中最优模型的拟合度0.807,精度提高4.5%;MLP模型在地表枯落物含水率反演中拟合度为0.448...     

大兴安岭森林可燃物发热量的测量及其和含水率关系的研究

一、引言燃烧值是森林可燃物燃烧性的一个重要参量,是确定林火发生与蔓延中能量释放的一个关键指标。本文系统对大兴安岭不同森林可燃物种类的燃烧值进行了测定和研究,获取了一些规律性的结果。可燃物的燃烧值是指单位可燃物完全燃烧并冷却到参加反应物质的起始温度时所释放的热量,也称热值     

崂山林场森林冠层叶面积指数反演研究

本文以地处崂山林场东部林区作为研究区,运用逐步分析方法对6种植被指数和海拔、坡向、坡度等立地信息进行比较分析,筛选出3种植被指数NDVI、RVI、SAVI可敏感反映森林冠层LAI,建立分别以NDVI、DVI、SAVI为自变量的二次曲线模型、幂函数曲线模型、指数曲线模型以及包含这3种植被指数的多元线性模型,从决定系数(R2)和标准误差两个方面对基于不同植被指数LAI反演模型进行定量分析。结果表明,崂山林场LAI最佳的统计模型是多元线性模型,模型的R2是0.812,具有较好的估测效果。利用该模型反演了研究区的林分冠层LAI,并把崂山林场的林分冠层LAI分为5个等级,研究区的森林冠层LAI分布呈现西北部和东南部较低,而东北部和南部相对较高的特点。     

基于TM影像数据的林分冠层郁闭度反演技术研究

本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。     

基于两种冠层分析仪的桉树叶面积指数测算

以13个月生的尾巨桉林分为研究对象,对比了HemiView和TRAC两种冠层分析仪在测定叶面积指数时相对于实际测定的叶面积指数的差异,结果显示HemiView测定值＜TRAC测定值＜实测值,并分别对两种冠层分析仪的测定结果与实际测定结果进行回归分析和模型验证,得出二次曲线为最好的回归模型,二者的回归模型分别为y=7.988-14.547 x＋8.338 x2和y=4.613-5.101 x＋2.192 x2,拟合度分别为0.952和0.973。     

基于INFORM模型与GEE的根河火烧迹地冠层含水量反演研究

[目的]提出一种结合辐射传输模型与遥感云平台反演火烧迹地冠层含水量(Canopy water content,CWC)的新方法,弥补目前对火烧迹地恢复阶段植被含水量的监测,为定量监测植被水分与火灾预警提供理论参考.[方法]以内蒙古自治区根河市火烧迹地为研究对象,基于INFORM辐射传输模型,使用查找表的方法反演森林冠层...     

基于U-Net模型的多时相Sentinel-2A/B影像林分类型分类

目的 基于多时相Sentinel-2A/B影像,探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。 方法 以黑龙江省孟家岗林场为研究区,以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型（DEM）为数据源,通过各森林类别的JM距离,确定最佳单一时相。同时,构建多时相植被指数及红边指数特征（DVI、mNDVI、CIred-edge、NDre1）。采用支持向量机和优化的U-Net模型分别对单一时相 + DEM和单一时相 + DEM + 多时相植被指数两种方案进行分类实验。 结果 （1）在单一时相 + DEM基础上,加入多时相植被指数后,U-Net模型精度为77.87%,比单一时相 + DEM精度高6.67%;（2）U-Net模型的总体精度明显优于支持向量机,并且分类效果更好。同时,深度学习U-Net模型能够避免“椒盐”现象,分类结果更细腻。 结论 基于多时相Sentinel-2A/B影像,构建植被指数及红边指数时序特征,同时采用U-Net模型在一定程度上能够提高林分类型分类精度。     

基于Sentinel-1/2数据一种改进的决策树方法提取荔枝果园研究

荔枝种植在热带、亚热带地区,受限于多云多雨天气和遥感技术,获取多时相并且能够表征荔枝物候特征的有效高光谱与高空间分辨率数据是比较困难的,这阻碍了荔枝果园的提取。采用Sentinel-1时间序列微波数据构建了荔枝关键生育期特征,并结合Sentinel-2数据提出了一种改进的荔枝果园识别模型,并将该模型应用于茂名市荔枝果园的识别。结果表明：成熟期荔枝与其他植被或作物的VH极化特征差异显著;该方法在荔枝果园空间分布制图的总体精度为90.34%,Kappa系数为0.84。该方法能够有效刻画荔枝的关键生育期特征,且准确识别光谱与空间特征相似的荔枝果园。为热带和亚热带其他果园的识别提供了参考,对果园的生长监测、精确管理和产量估算具有重要意义。