人工神经网络在森林资源管理中的应用

传统的数量方法难以解决森林资源管理中的更多的非结构性问题.人工智能新技术能将人类积累的知识传输到决策支持系统中,作为人工智能的一个分支,人工神经网络已经成为一个在传统统计方法之外,十分引人注目的新方法,并开始用于预测生物系统中的非线性行为.文中从人工神经网络在森林立地分类和制图,森林生长和动态模拟、空间数据的分析和拟合、植物病虫害动态的预测及气候变化研究等方面的应用进行综合评述.并对人工神经网络在应用中的优缺点,存在的问题和局限性,以及对未来的前景等提出了自已的初步看法.     

采用全卷积神经网络与Stacking算法的湿地分类方法

高精度湿地制图对湿地生态保护与精细管理具有重要的支撑作用。针对传统湿地分类方法的精度不高等问题,提出了一种采用全卷积神经（Fully Convolutional Neural,FCN）网络与集成学习的湿地分类方法。首先利用全卷积神经网络（SegNet、UNet及RefineNet）对GF-6影像的语义特征进行提取与融合,然后利用Stacking集成算法对融合后的特征进行判别和分类。结果表明,采用全卷积神经网络与Stacking算法能有效提取湿地信息,总体分类精度为88.16%,Kappa系数为0.85。与采用全卷积神经网络与单一机器学习的随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machin,SVM）与k-近邻（Nearest Neighbor,kNN）算法相比,该研究提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了4.87,5.31和5.08个百分点;与采用单一全卷积神经网络（RefineNet、SegNet、UNet）与Stacking算法下的湿地分类结果,该文提出的湿地分类方法在总体分类精度上分别提高了2.78,4.48与4.91个百分点;该方法一方面能通过卷积神经网络提取遥感影像深层的语义特征,另一方面通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择并重组,从而提高分类精度及其泛化能力。该方法能为湿地信息提取及土地覆盖分类方法的研究提供参考。     

GIS在林业资源管理中的应用

森林资源一类清查的固定样点都有其确定的地理座标.这也就为信息进入地理信息系统奠定了基础,二类调查要求小班落实到山头地块,并勾划在地形图上,也体现了地理信息,有了这些地理座标,也就可以把这一切纳入地理信息系统中,因此GIS技术值得在森林资源管理系统中推广应用.并介绍了该技术在河南省一类连清中的应用实例.     

基于ANN模型的森林景观研究

利用人工神经网络(ANN)模拟了天鹅山林场景观格局与森林景观类型所占面积百分比的关系,并对各景观类型面积所占百分比对景观格局的影响进行了预测,为景观优化对策提供了一条新的思路。结果表明人工神经网络方法非常适于研究森林景观格局驱动因素和森林景观格局的非线性对应关系,模型体现了较高的可靠性和操作性。     

遥感数字图像的无缝镶嵌

在遥感图像的应用中,当研究区处于几幅图像的交界处或研究区较大需多幅图像才能覆盖时,常常需要把覆盖研究区的那些图像进行配准并把这些图像镶嵌起来,才能更好地统一处理、解译分析和研究.以航空像片为例,利用图像处理软件ERMAPPER 6.2对图像进行数字镶嵌并作无缝接边处理.结果表明:这样,大大改善了镶嵌后图像的质量,解决了手工镶嵌图像中接缝偏移、色调不均匀、地质界线延伸、影像错位等许多问题 (大幅图像尤其明显),为后期的图像处理创造良好的基础.目前出现的米级高分辨率的卫星图像同本次采用的航空像片在波段和分辨率上具有相似性,因此本研究对这些高分辨率卫星图像的镶嵌同样适用.     

利用计算机技术编制采伐限额

温岭市利用经理期内的二类调查数据,结合补充调查,通过数学模型更新资源数据,采用地理信息系统、计算机辅助制图、数据库等计算机技术,按时、高效、高质量地完成了“十一五”编限工作。     

基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究

MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。     

花生新品种试种试验小结

引进12个花生新品种进行产量、性状和抗逆(病)性鉴定,鉴定结果是参试12个品种有10个比对照泉花7号增产,增产幅度均在10%以上,其中泉花27和泉红花1号产量表现突出,可进行大面积推广应用。     

百合花花期控制栽培技术

使用设施栽培技术,改变百合花正常生长发育所必需的温、光、水等环境条件,使其提前或延迟开花。