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1.
运用面向对象的思想和方法,设计并实现了基于Internet的林业资源环境信息服务系统——FINFOSYS,为林业资源和环境信息提供信息管理、信息共享、电子商务和分析决策等综合服务:在参照现有国家、行业相关标准的基础上,建立林业资源和环境信息共享标准和共享规范,在此基础上建立林业资源环境分布式网络数据库及共享网络系统;设计林业资源环境数据仓库,开展多维数据的在线分析、数据挖掘并建立网络运行的统计和分析模型,实现林业资源环境在线决策支持的网络系统;根据林业资源环境有偿信息的特点,设计电子商务系统,实现林业信息产品的网上交易和交流。 相似文献
2.
目的 基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。 方法 利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对“欠分割”样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。 结果 无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R2为0.890 5,冠幅线性回归R2为0.845 6;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R2分别为0.807 0、0.817 0、0.806 0,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。 结论 在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。 相似文献
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5.
利用1990、1997、2007年3期TM遥感影像数据,2008年调查的652块地面样地数据,1990-2007年各年气象和社会经济数据以及地形图、湿地分布图、植被分布图数据,通过偏相关分析,确定各类湿地变化的主导驱动因子,建立湿地变化驱动模型.结果表明:河流和河滩湿地变化的主要驱动因子是年均温度、年蒸发量、年均相对湿度和年奶产量;湖泊湿地变化的主要驱动因子是年蒸发量、年均相对湿度、年人口数量和年奶产量;沼泽和全部湿地变化的主要驱动因子是年降水量、年人口数量和年人均收入.驱动模型的判定系数校正值R2分别为0.830 1、0.757 2、0.967 5、0.833 3、0.967 9,经F检验,在95%可靠性水平下整个模型的自变量对随机变量的影响是显著的. 相似文献
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