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11.
本研究用遥感技术对河北省北部地区各重点县有林地面积、森林类型分布及蓄积量进行了调查,为“三北防护林体系建设提供了科学数据和图件。并对林地动态变化、生态效益等方面进行了探索。  相似文献   
12.
<正> 林业企业进行森工经营活动规划时,立木材种蓄积是一个必需测定的因子,因而,在用计算机测定数据的条件下,正确而精细地确定它的值就是森林资源清查最重要的任务之一。我们以立木模型为基础去研究这一问题。在科研,林业生产实践和木材采伐作业中,立木的数学模型通常表示为:  相似文献   
13.
<正> 今后十年,我国要用现代科学技术组织森林经理生产实践和开展研究工作,研究並推广有经济价值的森林调查新方法,其中包括:航空航天摄影、在数据库的基础上进行现代化森林调查和经理,制造新一代测树和立体观测仪器和设备,推广数学方法和电算  相似文献   
14.
基于TM数据提取竹林遥感信息的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用LandSat5-TM对竹林遥感信息提取方法进行了研究:将归一化植被指数NDVI、结构效应指数CVI、综合效应指数MVI以及主成分变换的前3个分量PCA1、PCA2、PCA3与TM数据的6个波段(除第六波段)合成一个具有12波段的新数据;在最佳波段组合的基础上,结合地形图、土地利用图和野外调查数据,采用光谱特征模型、支持向量机、光谱角填图以及最大似然法对竹林信息进行了提取。研究表明:叶冠结构指数、综合指数、主成分变换等新波段对竹林信息提取很有帮助;与支持向量机、光谱角填图和最大似然法3种监督分类方法相比,基于光谱特征模型的竹林遥感信息提取方法具有一定的适应性,在保证竹林分类精度的同时,其他植被类型的分类精度也能得到满意的结果。  相似文献   
15.
中国林业遥感发展中应该关注的几个问题   总被引:2,自引:0,他引:2  
对中国林业遥感发展中当前急需解决的4个问题发表看法:1)应全面、准确地了解遥感技术在森林资源调查和管理中的作用.将遥感技术全面地融入现有规程,要扬长避短,并在各方面准确加以应用.不能仅在目视判读中提及,而在面积统计、精度要求、成果提供中均无反映.规程中不能写入遥感技术当前不适或不能解决的问题,如林种识别等.2)要用科学、实用的态度对待不断出现的高分辨率卫星数据.根据项目实际需要选择信息源,不能简单认为分辨率越高越好,要进行投入产出分析.3)为将我国林业遥感技术应用提高到一个新的水平,还需将其他有关学科的新理论、新技术不断引入林业工作的各个方面,如分形理论、大型数据库(Oracle)等,以推进中国林业现代化的进程.4)为使新技术在林业中广泛、迅速地被应用,做好示范、培训、宣传工作是非常必要的.  相似文献   
16.
应用航天遥感资料估测森林蓄积量的一个新方法   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
本研究是用陆地卫星 TM图象和多元分析方法直接估测森林蓄积量的一次新尝试。其自变量选择了定性和定量因子,所选定性因子是色彩、树种组;定量因子是波段密度值及其比值,较大限度地发挥了遥感资料的潜力。此方法辅以少量地面样地,对有林地蓄积估测精度可达80%以上。是一个简便、易行、经济的方法。  相似文献   
17.
介绍最新国际林火动态,世界范围内的林火研究进展,国际合作以及对我国林火研究的启示。  相似文献   
18.
本文用我国自行拍摄的1:2 200比例尺的黑白航片,与地面样地配合,研究了室内仪器测高与实测高的相关关系。结果表明相关系数可达0.8以上,可用其在某些调查中代替实测。用室内仪器测高估测全局畜积量,其精度为81.84%,如用航片和野外两期样地对全局蓄积量进行联合估计,估测精度为85.81%。这些为在森林调查中减少地面工作量和利用已往资料,进行了有益的探索。为进行森林经理调查(二类调查)乃至伐区调查又辟出了一条可循之径。  相似文献   
19.
中国热带林遥感探索:分类方法与调查方案   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
在分析了世界热带林研究现状、我国热带林特点及研究进展后,从中国的热带林研究出发,重点探讨了分类方法和调查方案。提出了研究区域性、乃至全球热带林的遥感方法。并指出宏观监测时遥感方法是不可代替的。在分类方面,建议在水热条件和高程预分类后,用遥感数据确定林分郁闭度,从而完成分类的方法。在调查方案中,提出了宏观和局部评估其面积和蓄积的方法,并用数据证明了可行性,同时与亚热带和温带的试验结果进行了比较。  相似文献   
20.
林火研究最新动态1林火观察丹麦1989年夏季一场火烧掉了Jut-land北部一大片被保护的田地,结果发现对蔬菜生长有利,于是决定烧掉另外几块地。阿根廷通过近10年的评估,看出频繁发生的火灾是生态系统的组成部分,实际上低强度火对草原生长有利,使阿根廷大...  相似文献   
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