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森林资源档案数据更新是森林资源管理的重要工作之一,应用GIS等先进技术和手段进行森林资源档案数据更新,是实现林业信息化管理的重要手段。文章论述了GIS技术进行森林资源档案数据更新的方法,对湖南省森林资源档案数据更新工作中存在的主要问题进行了探讨,并提出了解决问题的对策。 相似文献
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基于GIS技术的湖南森林资源档案数据更新方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
森林资源档案数据更新是森林资源管理工作中的难点之一,应用现代先进技术和手段实施森林资源档案数据更新,是实现林业信息化管理的基本要求。论述运用GIS技术进行森林资源档案数据更新的方法,分析湖南省在应用GIS技术进行森林资源档案数据更新工作中存在的问题,对解决问题的方法和途径进行探讨。 相似文献
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基于GIS的森林资源档案数据更新方法 总被引：13，自引：0，他引：13
采用基于GIS等先进技术的森林资源档案,数据更新才能及时反映森林资源动态变化.对森林资源档案不同类型数据的更新方法作了论述.对数据更新的流程作了说明. 相似文献
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建立森林资源档案是森林资源管理的重要组成部分,森林资源档案必须及时进行更新和完善,体现森林资源的动态变化,分析森林资源消长变化,以便更加科学地森林经营。小班档案更新是森林资源档案更新的基础,其精度决定了森林资源档案更新的可靠性。但是在一个林业局小班数量大、树种组成复杂,归类套用生长量(率)进行计算,不仅档案更新计算工作量大,而且不能考虑各个小班的郁闭度(疏密度)、年龄等差异而计算精度得不到保证。以内蒙古大兴安岭森林为例,探讨了由密度、年龄、地位级指数控制的三元可变密度动态生长模型在小班资源档案更新中的应用。结果表明,所建立的林分动态生长模型系统能够满足不同间隔期林分蓄积、断面积、公顷株数、平均胸径和平均树高等调查因子动态更新的需要。研究结果可为小班数据更新奠定可靠基础。 相似文献
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《内蒙古林业调查设计》2017,(4)
森林资源档案数据更新是森林资源管理工作中的重点和难点,利用最新的信息化和数据库管理技术,建立县级森林资源档案更新系统是对森林资源进行科学管理和动态监测的基础工作。文章介绍了贵州省县级森林资源档案更新系统的整体设计思路和实现方式。 相似文献
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应用灰色预测方法,在较少数据条件下,确定了林木生长量预测模型,在理论和技术上较好地解决了林木生长量的预测难题。在实践中利用所得数学模型,预测了林木生长量树高的未来生长状态,结果表明,预测模型有较高精度,验证了灰色预测方法在林木生长量预测中应用的正确性,有较强的实际应用价值。 相似文献
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为提高木质粉尘火花检测的准确性,利用基于支持向量机(SVM)的物质分类方法检测木质粉尘火花。选取马尾松和杨木粉尘为研究对象,将两种粉尘分组点燃试验,获取火花和灰分的高光谱图像,提取感兴趣区域(region of interest,ROI)内的发光度数据进行预处理。利用感兴趣区域内的数据建立SVM分类模型,分别利用网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)对两类树种的SVM分类模型进行参数优化,并将三种参数优选方法的分类预测准确率进行对比。结果表明,三种优化方法均能够很好地检测两种树种的木粉火花,其中网格搜索法检测准确率明显高于其余两种,更适于木质粉尘火花探测,这为人造板生产过程中能够高效检测木质粉尘火花提供了一定的理论依据。 相似文献
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以云南省宜良森林二类调查数据为样本,基于Google Earth Engine云平台Landsat 8 OLI影像,结合植被因子、纹理特征以及K-T变化为自变量,构建了多元线性回归和随机森林的建模方法,建立了森林蓄积量反演模型.以宜良县云南松为研究对象,运用Landsat8 OLI遥感影像数据结合地面角规控制样地调查数... 相似文献
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[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%-12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。 相似文献
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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高分辨率遥感影像和数字地表模型(DSM)结合的地物信息提取,虽可以区分异物同谱中存在高度差异的地物,但相同高度的地物在DSM数据可能会因海拔高度不同而存在明显差异,降低了地物提取精度。从DSM中提取出地物高度信息(nDSM),再以nDSM结合高分辨率光学影像进行地物提取。结果表明:仅以高分辨率光学影像为数据源的方法分类效果最差,结合DSM数据的方法居中,而结合nDSM的方法最优,说明在基于光学影像和DSM数据的地物提取中,采用去除地形因素的nDSM替代DSM可以有效提高分类精度。 相似文献
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以Landsat TM影像和高分一号影像为数据源,结合外业实测数据,利用遥感影像和实测数据建立崂山林场生物量多元线性反演模型,比较分析不同数据源下反演出的模型精度,估测了崂山林场森林生物量。研究发现,利TM遥感影像作为数据源的崂山林场森林生物量反演模型平均精度为77.12%。高分一号遥感数据反演的生物量模型平均反演精度达到80.75%,高于TM数据源下的生物量反演模型精度。分别根据TM遥感影像和高分一号遥感影像林分生物量估测模型,估测的崂山林场2009年的林分生物量为401185.62t,2013年的林分生物量为402485.44t。 相似文献
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[目的]为更好地估测福州市湿地松人工林林分断面积生长情况,同时为湿地松人工林的经营提供参考依据.[方法]基于样地调查数据选用理查德方程、逻辑斯蒂、Mitscherlich和Schumacher等基础模型,引入优势木平均高和年龄因子为自变量并将林分密度指数作为密度指标加入到基础断面积模型中.在最优基础模型中引入哑变量,建... 相似文献