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探索中国森林资源发展现状
被引量:
20
1
作者
孙长山
《林业勘查设计》
2020年第4期22-24,42,共4页
根据第九次全国森林资源清查结果,统计我国森林资源总量,并结合第七次和第八次全国森林资源清查数据,对比我国森林面积和蓄积的变化量,分别根据林木权属、林种、起源、龄组、优势树种(组)统计我国森林资源结构,分析我国森林资源发展现状...
根据第九次全国森林资源清查结果,统计我国森林资源总量,并结合第七次和第八次全国森林资源清查数据,对比我国森林面积和蓄积的变化量,分别根据林木权属、林种、起源、龄组、优势树种(组)统计我国森林资源结构,分析我国森林资源发展现状,探讨森林资源动态变化,为更好的经营我国森林资源提供理论依据。
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关键词
资源总量
资源结构
森林面积
森林蓄积
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职称材料
运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型
被引量:
9
2
作者
刘伯涛
李崇贵
+2 位作者
郭瑞霞
刘思涵
马婷
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期9-12,28,共5页
以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评...
以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评价指标的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)相近,但有一定的差异,多元线性回归模型R2和RMSE分别为0.446、39.979 6 m^3·hm^-2,BP神经网络模型R2和RMSE分别为0.474、39.703 9 m^3·hm^-2,支持向量机模型R2和RMSE分别为0.485、38.924 8 m^3·hm^-2,随机森林模型R2和RMSE分别为0.534、37.882 2 m^3·hm^-2;3种机器学习方法构建的蓄积量估测模型预测性能优于传统的多元线性回归模型,随机森林模型的预测性能最优。
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关键词
GF-1遥感影像
森林蓄积量
多元线性回归
随机森林
支持向量机
BP神经网络
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职称材料
汤原县国有林场森林资源动态变化分析
3
作者
杨云飞
《林业勘查设计》
2020年第4期33-35,共3页
基于二类调查成果数据采用汤原县国有林场2007年与2017年的森林资源规划设计调查成果数据,对汤源县国有林场森林资源动态变化分析,结果表明,有林地的面积、蓄积都有较大增长。
关键词
森林资源
动态变化分析
林木蓄积
汤原县国有林场
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职称材料
森林生产力区划和量化分级方法研究——以辽宁省为例
被引量:
3
4
作者
高金萍
高显连
郝月兰
《林业资源管理》
北大核心
2014年第6期49-53,103,共6页
采用宏观区划和微观量化分级相结合的方法,利用气候、植被和立地区划数据,首次在全国大区域尺度上实现森林生产力三级区划,同时,结合多期森林资源清查地面样地数据实现森林生产力量化分级。以辽宁森林生产力区划和量化分级成果为案例,...
采用宏观区划和微观量化分级相结合的方法,利用气候、植被和立地区划数据,首次在全国大区域尺度上实现森林生产力三级区划,同时,结合多期森林资源清查地面样地数据实现森林生产力量化分级。以辽宁森林生产力区划和量化分级成果为案例,详细介绍本研究的技术路线和方法。该研究可为林业区划、森林生态系统功能评价等研究和实践提供理论和方法依据。
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关键词
森林生产力区划
森林生产力量化分级
归一化森林蓄积
森林生长模型
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职称材料
林火及其对森林蓄积量影响的时空格局
被引量:
8
5
作者
雒瑞森
唐丽华
+3 位作者
沈掌泉
王珂
徐爱俊
刘友波
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2015年第4期190-196,共7页
收集分析了浙江省6a的火情监测与记录,及相应的环境林分信息,如坡度、树种、龄级、郁闭度、林地权属,整理分析了火、植被以及人为环境梯度间的关系。结果发现,浙江省火损失的格局,呈现明显的时空分布特点。淳安县、开化县、龙泉市等地...
收集分析了浙江省6a的火情监测与记录,及相应的环境林分信息,如坡度、树种、龄级、郁闭度、林地权属,整理分析了火、植被以及人为环境梯度间的关系。结果发现,浙江省火损失的格局,呈现明显的时空分布特点。淳安县、开化县、龙泉市等地的林火损失最高,义乌市、永康市、江山市等地区居中,而余杭市、余姚市、海宁市等地的林火损失最低。而且,主要的火损失发生在2月至4月,以白天10-17时的火损失最大。火季(2月至4月)晴冷干燥,中等程度温度和降雨加上冬日积累的枯枝落叶及加剧的人为活动及火源,造成了主要的森林蓄积量损失。在各种权属的林地中,集体所有林地的蓄积量损失最多,约占总损失量的80%。各林种中,松树最易着火,由此造成的总损失量也最大,火的数目与林木蓄积量损失约占总量的60%。研究可以为森林规划和经营提供参考。
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关键词
林火
森林蓄积量
时空格局
火情
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职称材料
山河屯林业局森林面积蓄积分析
6
作者
付婷
王伟明
《林业勘查设计》
2012年第3期13-16,共4页
较详细介绍了黑龙江省山河屯林业局的森林资源情况,并对其经营发展提出建议。
关键词
森林面积蓄积
评价
建议
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职称材料
题名
探索中国森林资源发展现状
被引量:
20
1
作者
孙长山
机构
吉林省大安市安广镇人民政府
出处
《林业勘查设计》
2020年第4期22-24,42,共4页
文摘
根据第九次全国森林资源清查结果,统计我国森林资源总量,并结合第七次和第八次全国森林资源清查数据,对比我国森林面积和蓄积的变化量,分别根据林木权属、林种、起源、龄组、优势树种(组)统计我国森林资源结构,分析我国森林资源发展现状,探讨森林资源动态变化,为更好的经营我国森林资源提供理论依据。
关键词
资源总量
资源结构
森林面积
森林蓄积
Keywords
Total
Resources
Resource
Structure
forest
Area
forest
accumulation
分类号
S758.4 [农业科学—森林经理学]
下载PDF
职称材料
题名
运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型
被引量:
9
2
作者
刘伯涛
李崇贵
郭瑞霞
刘思涵
马婷
机构
西安科技大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期9-12,28,共5页
基金
“十三五”国家重点研发计划(2017YFD0600400)
文摘
以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评价指标的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)相近,但有一定的差异,多元线性回归模型R2和RMSE分别为0.446、39.979 6 m^3·hm^-2,BP神经网络模型R2和RMSE分别为0.474、39.703 9 m^3·hm^-2,支持向量机模型R2和RMSE分别为0.485、38.924 8 m^3·hm^-2,随机森林模型R2和RMSE分别为0.534、37.882 2 m^3·hm^-2;3种机器学习方法构建的蓄积量估测模型预测性能优于传统的多元线性回归模型,随机森林模型的预测性能最优。
关键词
GF-1遥感影像
森林蓄积量
多元线性回归
随机森林
支持向量机
BP神经网络
Keywords
GF-1
remote
sensing
image
forest
accumulation
Multiple
linear
regression
Random
forest
Support
vector
machines
BP
neural
network
分类号
S715.3 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
汤原县国有林场森林资源动态变化分析
3
作者
杨云飞
机构
汤原县正阳林场
出处
《林业勘查设计》
2020年第4期33-35,共3页
文摘
基于二类调查成果数据采用汤原县国有林场2007年与2017年的森林资源规划设计调查成果数据,对汤源县国有林场森林资源动态变化分析,结果表明,有林地的面积、蓄积都有较大增长。
关键词
森林资源
动态变化分析
林木蓄积
汤原县国有林场
Keywords
forest
resources
Dynamic
change
Analysis
forest
accumulation
Tangyuan
County
State-owned
forest
Farm
分类号
S758.4 [农业科学—森林经理学]
S718.557 [农业科学—林学]
下载PDF
职称材料
题名
森林生产力区划和量化分级方法研究——以辽宁省为例
被引量:
3
4
作者
高金萍
高显连
郝月兰
机构
国家林业局调查规划设计院
出处
《林业资源管理》
北大核心
2014年第6期49-53,103,共6页
基金
国家863高新技术课题"全球森林生物量和碳储量遥感估测关键技术"(2012AA12A306)
文摘
采用宏观区划和微观量化分级相结合的方法,利用气候、植被和立地区划数据,首次在全国大区域尺度上实现森林生产力三级区划,同时,结合多期森林资源清查地面样地数据实现森林生产力量化分级。以辽宁森林生产力区划和量化分级成果为案例,详细介绍本研究的技术路线和方法。该研究可为林业区划、森林生态系统功能评价等研究和实践提供理论和方法依据。
关键词
森林生产力区划
森林生产力量化分级
归一化森林蓄积
森林生长模型
Keywords
forest
productivity
regionalization
forest
productivity
quantitative
classification
the
normalized
forest
accumulation
forest
growth
model
分类号
S757 [农业科学—森林经理学]
下载PDF
职称材料
题名
林火及其对森林蓄积量影响的时空格局
被引量:
8
5
作者
雒瑞森
唐丽华
沈掌泉
王珂
徐爱俊
刘友波
机构
四川大学电气信息学院
浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2015年第4期190-196,共7页
基金
国家自然科学青年基金项目(31300539)
四川大学校青年项目项目(2015SCU11064)
+2 种基金
浙江农林大学科研发展基金人才启动项目(2014FR014)
浙江省自然科学基金面上项目(LY15C140005)
浙江农林大学智慧农林研究中心基金项目(2013ZHNL01)
文摘
收集分析了浙江省6a的火情监测与记录,及相应的环境林分信息,如坡度、树种、龄级、郁闭度、林地权属,整理分析了火、植被以及人为环境梯度间的关系。结果发现,浙江省火损失的格局,呈现明显的时空分布特点。淳安县、开化县、龙泉市等地的林火损失最高,义乌市、永康市、江山市等地区居中,而余杭市、余姚市、海宁市等地的林火损失最低。而且,主要的火损失发生在2月至4月,以白天10-17时的火损失最大。火季(2月至4月)晴冷干燥,中等程度温度和降雨加上冬日积累的枯枝落叶及加剧的人为活动及火源,造成了主要的森林蓄积量损失。在各种权属的林地中,集体所有林地的蓄积量损失最多,约占总损失量的80%。各林种中,松树最易着火,由此造成的总损失量也最大,火的数目与林木蓄积量损失约占总量的60%。研究可以为森林规划和经营提供参考。
关键词
林火
森林蓄积量
时空格局
火情
Keywords
forest
fire
forest
accumul
ative
amount
spatiotemporal
pattern
fire
severity
分类号
S762 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
山河屯林业局森林面积蓄积分析
6
作者
付婷
王伟明
机构
黑龙江省第二森林调查规划设计院
出处
《林业勘查设计》
2012年第3期13-16,共4页
文摘
较详细介绍了黑龙江省山河屯林业局的森林资源情况,并对其经营发展提出建议。
关键词
森林面积蓄积
评价
建议
Keywords
forest
Area
accumulation
Analysis
Evaluation
Suggestion
分类号
S718.551.1 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
探索中国森林资源发展现状
孙长山
《林业勘查设计》
2020
20
下载PDF
职称材料
2
运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型
刘伯涛
李崇贵
郭瑞霞
刘思涵
马婷
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
3
汤原县国有林场森林资源动态变化分析
杨云飞
《林业勘查设计》
2020
0
下载PDF
职称材料
4
森林生产力区划和量化分级方法研究——以辽宁省为例
高金萍
高显连
郝月兰
《林业资源管理》
北大核心
2014
3
下载PDF
职称材料
5
林火及其对森林蓄积量影响的时空格局
雒瑞森
唐丽华
沈掌泉
王珂
徐爱俊
刘友波
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2015
8
下载PDF
职称材料
6
山河屯林业局森林面积蓄积分析
付婷
王伟明
《林业勘查设计》
2012
0
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职称材料
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