无人机可见光遥感在普洱市森林资源监测中的应用

选取部分云南省普洱市2018年森林监测变化图斑,以华测P316组合翼无人机进行拍摄。对拍摄的照片数据利用Pix4Dmapper软件进行处理和三维重建,最终输出数据DOM、DEM、DSM和点云成果数据。利用ArcMap和Lidar360软件分别对栅格和点云成果数据进行处理和分析,研究其在森林资源监测中的应用。内容包括森林增量郁闭度计算,森林减量是否符合用地和采伐范围,立地因子中地貌、坡度、坡向的获取,林分因子中株数、树高、冠幅的获取以及测区的3D展示等。结果表明,无人机影像分辨率可达到肉眼近地观测精度,可采集部分立地因子和林分因子数据在替代人工现地调查中提高了调查工作效率。目前尚存在无人机续航时间不足,不适宜于大面积普查,且野外调查成本较高等问题。下一步需对其应用于森林蓄积量估算、获取测区多光谱信息,评估测区植被生长状态及森林健康状况监测等方面进一步研究。     

澜沧江流域云南松群落分布与地形因子的关系研究

依据2020年在澜沧江流域分层抽样调查的120个云南松样地数据,提取云南松群落数据和地形因子数据,采用典型对应分析法研究澜沧江流域云南松群落的分布与海拔、坡向和坡度的相关关系。结果表明,地形因子中对澜沧江流域云南松群落分布影响较大的因子为海拔,其次为坡度,坡向对云南松林分布的影响较小。     

林业信息化对林业经济发展促进作用研究

通过对林业信息化的应用现状进行了解,探讨了林业信息化可以为社会带来的优势.分析了林业信息化现存的问题,归纳了问题的产生原因,明确了林业信息化技术应用对林业经济发展的积极作用,林业部门应该加强对信息化的运用,促进自身更加科学地发展.     

香格里拉市高山松林碳储量空间分异研究

以香格里拉市高山松林为研究对象,构建高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算香格里拉市高山松林的碳储量和碳密度,以DEM为数据源,对研究区高山松林碳储量和碳密度的空间分布特征进行分析。研究结果表明,高山松单木碳储量模型以幂函数模型精度最高,决定系数R²=0.989,均方误差MSE=259.43,可用来进行高山松林碳储量估测;在空间分布上,研究区高山松碳储量集中分布于海拔>2 500～4 000 m地段,在海拔>2 000～2 500 m地段碳储量密度最大,为40.80 t/hm²;高山松林碳储量从平坡到险坡的分布呈先增大后减小的趋势,其中,在陡坡上分布最多,在平坡上分布最少;高山松林碳密度随坡度的增大呈先增大后减小的趋势,其中高山松林在急坡上的碳密度最大,为35.94 t/hm²,在平坡上的碳密度最小,为30.85 t/hm²;高山松林碳储量在平地上分布极少,在阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡上的分布差异不大,呈先增大后减小的趋势,其中,在半阳坡上的分布最多,在阴坡上的分布最少,高山...     

基于GIS模型构建器的影像批量裁剪方法研究

为解决常规影像裁剪方法的低效、计算机编程难度大以及共享、扩展使用不方便等问题,利用ArcGIS软件的模型构建器制作裁剪工具模型,实现了批量、流程化影像裁剪。介绍了软件平台及模型构建器中迭代器的作用,阐述影像批量裁剪的实现流程以及影像裁剪模型的建立步骤及其使用方法。该模型的使用可实现了对影像批量裁剪的高效、易入手且方便共享、扩展使用的工作效果。     

基与Python的森林资源监测数据分析与可视化研究

介绍了Python数据分析常用的类库,通过安装Anaconda搭建Python的数据分析环境。使用Python中Pandas、Geopandas、SQLite3,Numpy和Matplotlib等类库对云南省2020年森林资源监测数据进行加载、清理、重塑和分层级汇总,最后将结果合并、优化,生成所需的统计报表。对数据中包含的一些信息采用扇形图、柱状图和地图等方法直观地表示出来,以此研究Python数据分析和可视化在森林资源监测中的应用。     

景东县森林采伐限额执行问题及对策探讨

景东县森林资源得天独厚,但在采伐限额执行过程中,却存在着资源利用低、限额执行效率低,采伐结构不合理、天然林资源管理难度大、干部业务技术水平低等问题,故以2019年景东县采伐限额执行情况为例,提出了通过优化森林采伐限额结构,加强宣传引导,加大执法力度,加强林木采伐、木材加工、木材运输的审批和监督管理等措施,提高森林采伐利...     

香格里拉市高山松林碳密度与环境因子的关系研究

以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林碳密度的影响最大;在地形因素中,坡度对高山松林碳密度的影响最大;在温度因素中,最热月均温和最冷月均温差对高山松林的碳密度影响最大;在降水因素中,最干季降水和最冷季降水对高山松林碳密度的影响最大。环境因子的综合作用对高山松林碳密度影响的综合分析表明,DCA的第一排序轴与高山松林的碳密度相关性最大,可以很好地解释环境因子的综合作用对高山松林碳密度产生的影响,在26个环境因子中,有20个环境因子与DCA第一排序轴有极显著的相关性,其中,林分因子的相关性系数较大,说明高山松林的碳密度主要受林分因子共同作用的影响。     

云南省森林覆盖率变化趋势研究

基于云南省“十三五”期间各年度森林资源调查、监测数据,采用比较分析法,对云南省及滇中、滇西、滇西北、滇东北、滇东南、滇西南六大片区森林覆盖率动态变化进行分析。结果表明,云南省“十三五”期间森林覆盖率年均增长1.44个百分点,呈快速增长趋势。从时间上看,2020年增长最为迅速,2017年增长最缓慢;从区域上看,滇东北、滇东南等少林地区森林覆盖率增长迅速,滇西、滇西北、滇西南等多林地区森林覆盖率增长缓慢;从变化原因上看,人工造林更新措施是云南省森林面积增加、森林覆盖率增长的主要原因。     

基于遥感影像的森林资源变化检测研究

利用ENVI 5.3软件,对滇中某研究区域2015年森林资源二类调查影像和2018年森林资源监测影像进行预处理,按照统一的分类体系对两期影像进行面向对象图像分类,利用流程化动态监测工具实现变化检测.研究结果表明,面向对象的变化检测技术可以很好地区分光谱特征相似或相近的地表覆盖,一定程度上消除并克服了"同物异谱"、"同谱...