合肥市高校城市森林树冠覆盖分析

以合肥市二环内、大学城和职教城3个典型区域的15所建设于不同年代的高校为研究对象,应用Arc GIS判读2018年卫星遥感影像,统计分析高校林木树冠覆盖特征。结果表明:①15所高校现实树冠覆盖面积283.25 hm~2,整体树冠覆盖率29.67%;各高校现实树冠覆盖率在11.90%～43.89%间变化,潜在树冠覆盖率在1.73%～30.00%间变化。②超过2/3的高校树冠覆盖率处在高覆盖度或极高覆盖度。③早期建设的高校现实树冠覆盖率整体上高于后期建设的,二环内高校(38.69%)最高;而在树冠覆盖潜力增长方面正好相反,职教城高校潜在树冠覆盖率(19.02%)最高。进一步分析发现,合肥市高校城市森林未来整体树冠覆盖率可提高至40.14%,不同年代区域高校树冠覆盖差异主要受时间跨度对树木的影响和高校绿化建设思路的影响。     

天目山－怀玉山区水源涵养与生物多样性保护 重要区生态承载力评价

为了明确近10年天目山－怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力状况,基于社会发展压力、经济发展压力、资源环境支撑力和生态弹力构建评价指标体系,利用投影寻踪模型对2008—2017年天目山－怀玉山区水源涵养与生物多样性保护重要区生态承载力进行评价。研究结果显示,第三产业占GDP比重、人均国内生产总值、一般工业固体废弃物产生量及森林覆盖率对研究区城市生态承载力有较大影响。2008年研究区城市生态承载力评价等级基本安全的城市有6个,较不安全的城市有5个,不安全的城市有2个。2017年研究区城市里生态承载力评价等级较安全的城市有1个,基本安全的城市有1个,较不安全的城市有7个,不安全的城市有4个。2008—2017年5个城市生态承载力呈上升趋势,8个城市生态承载力呈下降趋势。研究区城市生态承载力在空间分布上呈现由中心向南北递减的趋势。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

基于计算机视觉的作物行定位技术

针对基于计算机视觉的作物行中心线定位困难问题,提出了基于垂直投影法的作物行定位方法。对作物图像运用过绿特征值分割作物和背景,将得到过绿特征图像划分为若干水平图像条,对图像条过绿特征值进行垂直投影,求取投影曲线上突出峰点的位置;利用稳健回归法对位置点进行线性拟合得到作物的行中心线。采用320×240像素的大豆图像进行作物行定位实验,结果表明采用该方法能够获得较好的定位结果。     

茶树树冠结构变化的数学模型研究

为对不同树龄茶树的树冠结构进行科学评价,并为制定合理的农业技术措施提供依据,以小乔木型品种福鼎大白茶和灌木型品种槠叶齐为材料,对湖南8个地（市）规范化栽培茶园1～18年生两类品种茶树树冠结构的15项指标进行系统调查,并运用计算机作数据分析。结果表明,两类型品种树冠结构指标随树龄的增大呈现出基本一致的变化规律,各项树冠指标均可用一定的数学模型予以表达。研究结果还表明,两茶树品种在1～6年生期间,各项树冠指标增幅较大,7～14年生期间树冠指标的增加或减少的幅度不大,树冠结构比较稳定;14年生后,一些与茶叶品质和产量密切相关的指标,如新梢密度、生产枝密度、百芽重、一芽三叶长度和单叶面积下降幅度回大,同时,从两类型品种树冠结构指标的变化来看,茶树类型不同,树冠结构动态变化存在着差异。     

杉木人工林树冠最大重叠系数及适宜经营密度的研究

本文在证明了开化县不同立地条件下松木胸径与冠幅相关规律无显著差异的基础上,建立了全县杉木胸径与冠幅的回归模型InCw=-0.2538 0.48221nD,R=0.9972,S=0.0480,并以此确定了杉木林分处于不同径阶时的基本经营密度指标。通过分析,本文提出了一种估计杉木林树冠最大可重叠系数K值的方法,修正了以往对K值估计偏小的现象。运用该K值计算了杉木人工林的饱和密度,并由此推导出了不同立地条件下郁闭度分别为0.6,0.7,0.8和0.9时的杉木经营密度指标。     

落叶松人工林树冠形状的预估

以长白落叶松（Ｌａｒｉｘ ａｌｇｅｒｎｓｉｓ Ｈｅｎｒｙ）人工林为研究对象，利用松江河林业局设置的８块团状枝解析标准地作为基础数据，采用树干一致性削度方程垢研究方法，建立了能预估任意部位的树冠体积（Ｃｖ（ｈ），树冠横断面面积Ｃａ（ｈ）及树冠表面各Ｃｓ（ｈ）的一致性树冠体积／冠形方程系统。由２１７株伐倒木树冠资料采用非线性一回归方法建立了预估全树冠方程，某一指定高度以上的树冠体积，某一指定高度处的累     

可见半面树冠法预测油松种子产量的研究

以可见半面树冠法估测的油松球果成熟前数量来预测油松当年种子产量 ,结果得出 :油松球果数目和种子产量有着密切的直线相关关系 ,可以用油松球果数进行种子产量的预测 ;这是一种方便而且精度高的方法。二者呈直线相关 ,相关系数 r =0 .86 0 3,预测精度为 86 .99%。     

可见半面树冠法的预测油松种子产量的研究

以可见半面树冠法估测的油松果成熟前数量来预测油松当年种子产量，结果得出：油松球果数目和种子产量有密切的直线相关关系，可以用油松球果树进行种子产量的预测；这是一种方便而且精度高的方法。二者呈直线相关，相关系数γ＝０．８６０３，预测精度为８６．９９％。