基于缨帽变换的景洪市时间序列Landsat影像森林扰动自动识别方法研究

森林扰动是森林生态系统演替的主要过程,对区域生态平衡与稳定起着重要作用。Landsat影像不仅具有较高的分辨率(30 m),而且具有海量的免费数据获取源,适合于做时间序列的森林干扰信息提取。作者以云南省景洪市为例,根据影像的光谱特征,首先自动获取纯净森林训练样本,然后结合缨帽变换过程中得到的土壤亮度、植被绿度以及湿度等信息,建立归一化的扰动指数图像,最后结合时间序列分析提取森林扰动信息,并对精度做了验证与评价。结果表明,该方法在不受季相影响的情况下能准确地检测出森林扰动信息,具有较高的精度。对如何减弱季相与部分农作物的影响还有待于进一步研究。     

资中森林生态旅游现状和发展对策

文章在介绍资中县森林生态旅游业现状的基础上,总结分析了资中森林生态旅游建设管理中存在的主要问题和制约因素;提出以发展森林旅游经济为基础,把森林生态旅游作为一项重要社会公益事业来建设,加强组织领导,加大森林生态旅游的开发及管理力度等相应的对策和措施。     

基于分层叠加的机载LiDAR点云单木分割

【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%～40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。     

日光温室葡萄整形修剪应注意的问题

我国西北、东北地区早春温度低,但光照充足,可充分利用日光温室栽培葡萄。日光温室葡萄的整形修剪及新梢管理技术与露地葡萄的不一样,生产中应注意以下几点:1)栽培架式要合理。葡萄日光温室栽培一般空间较小,栽植密度较大,常用架式有篱架和棚架。①篱架式。主要用单臂篱架,一般行距1.5～2.0m,株距0.5～1.0m,架高1.2～1.8m,每行每隔4～6m设一支柱,支柱上每隔40～60cm拉1道铁丝,共拉3～4道铁丝,枝蔓和新梢分别引缚在各层铁丝上生长和结果。单臂篱架的优点是通风透光好,田间管理方便,栽培密度大,早期产量高,进入丰产期早;缺点是树体生长势强,不…     

基于AISA Eagle II机载高光谱数据的普洱市山区森林分类

山区森林的精细分类一直是遥感研究的一个难点,而利用高光谱技术识别地物和树种具有巨大潜力。山区的AISA Eagle II机载高光谱数据需经过大气校正和地形辐射校正后才能获得准确的树种光谱信息。采用Support Vector Machine(SVM)方法对山区森林按照森林类型以及树种进行分类,分类结果与实测样地数据和CCD高分辨率影像验证表明:利用AISA Eagle II机载高光谱数据对试验区的森林类型区分具有较好的分类结果,总体精度为97.74%;在树种分类方面也同样具有不错的分类潜力,总体精度为92.11%,但在阔叶树种间存在错分、漏分的现象。     

我国杏种质资源的研究进展及利用方向

简要介绍了我国杏种质资源，综述了近年来我国杏种质资源的主要研究成果以及利用的方向和主要途径。     

激光雷达技术及其在林业上的应用

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有其他遥感数据无法比拟的优势。介绍激光雷达遥感的基本原理、大光斑和小光斑激光雷达系统的特点,对它们在林业上的应用现状进行评述,重点分析激光雷达反演森林参数的方法,对激光雷达的林业应用前景进行分析和展望。     

机载激光雷达和航空数码影像单木树高提取

用激光雷达(LiDAR)数据和航空数码影像相结合进行单木水平树高反演.对研究区的LiDAR点云数据进行滤波和分类,根据地形特点、地表植被状况以及其他地类的分布,采用Tin Filter滤波算法提取地面回波点和植被回波点.用面向对象的方法对高空间分辨率(25 cm)的航空数码影像进行单株木检测.通过多尺度、树冠模式的分割创建影像对象和类层次,用最邻近距离和成员函数法进行影像对象的分类,并基于分类结果进行再分割.对分割后的树冠多边形进行边缘优化,以准确识别单株木.将植被回波点和影像分割后得到的树冠多边形进行叠加,计算多边形内的LiDAR数据最大高程差值,与实测树高进行相关分析,建立单木树高估测回归方程,平均估测精度为74.89%.     

高精度DEM支持下的多时期航片杉木人工林树高生长监测

【目的】集成多时期航片数据和由机载激光雷达数据获取的密集林区数字高程模型,估测多时期杉木人工林冠层高度,并对其生长情况进行定量监测,为多时期航片监测森林生长趋势和评价林地生产力提供可能。【方法】首先基于分类后的激光雷达点云数据获得林下高精度数字高程模型和森林数字表面模型,利用航片数据构建立体像对,通过自动立体匹配算法生成森林冠层的摄影测量数字表面模型,然后借助数字高程模型将2种数字表面模型进行高度归一化,提取研究区多时期森林冠层高度。利用1996、2004年历史航片和2014年数字航片以及激光雷达数据,构建18年内皖南杉木人工林3期森林冠层高度,并对其精度进行分析。【结果】1)由2014年数字航片和激光雷达数据获取的森林冠层高度的R^2为0. 52,RMSE为1. 79 m; 2)由2014年数字航片处理得到的森林冠层高度与对应样地实测上层木的平均高验证精度较高,平均绝对误差1. 59 m,平均相对误差15%,最大绝对误差3. 45 m,最大相对误差30. 80%,测量精度85. 00%; 3)由1996、2004、2014年航片得到3期杉木人工林冠层高度,其增长趋势与树高生长曲线预测趋势一致。【结论】在多山复杂地形条件下,利用航片可准确定量反映山脊向阳面的森林冠层高度变化,但对于山谷阴影处,则会出现冠层高度被低估情况,利用多期航片结合高精度DEM数据可定量反映上层木的冠层高度变化。     

基于遥感技术的长白落叶松优树选择方法与传统选择方法比较

【目的】为了提高优树选择效率,减轻野外工作难度,探索新的优树选择方法。【方法】以我国黑龙江省孟家岗林场的长白落叶松人工林为选优林分,采用优势木对比法、小标准地法和基于遥感技术法3种不同方法进行优树选择,并对3种选优方法从增益、时间和人力等方面进行了综合比较。【结果】每种方法分别选出候选优树45株,以材积大于群体平均值250%为标准最终确定入选优树6株。基于遥感技术的选优方法优势明显,可以有效地弥补传统优树选择范围有限、费力费时的不足,从而节省大量的人力物力和时间,显著提高优树选择效率。【结论】遥感技术与传统选优方法相结合的创新性尝试可为发展高效的优树选择方法提供新的视角。