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利用ZY-3立体像对的桉树林分平均高估测 被引量:2
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作者 张廷琛 林辉 +1 位作者 刘兆华 龙江平 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期117-125,共9页
针对如何快速准确地估测桉树林分平均高以进一步评价桉树生长过程和质量的问题,该文研究利用ZY-3号立体像对数据,提取了研究区冠层高度模型(NF_CHM、NB_CHM和3S_CHM)。在此基础上,利用冠层高度模型(CHM)、ZY-3号多光谱数据提取的遥感因... 针对如何快速准确地估测桉树林分平均高以进一步评价桉树生长过程和质量的问题,该文研究利用ZY-3号立体像对数据,提取了研究区冠层高度模型(NF_CHM、NB_CHM和3S_CHM)。在此基础上,利用冠层高度模型(CHM)、ZY-3号多光谱数据提取的遥感因子,结合多种线性和非线性模型协同反演了桉树的林分平均高。研究结果表明,使用该方法估测精度(RMSE=2.15 m,RRMSE=14.5%,RE=0.11),优于单独使用冠层高度模型(CHM)估测桉树林分平均高的精度。研究结果为进一步利用ZY-3立体像对数据对桉树林分平均高估测提供了新的思路。 展开更多
关键词 资源三号 立体像对 林分平均高 机器学习模型 桉树
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东洞庭湖湿地植被高光谱数据降维与分类 被引量:15
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作者 李世波 林辉 葛淼 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期36-41,共6页
湿地植被的精细识别与分类是林业遥感中一个亟待解决的难点。本研究以东洞庭湖自然保护区为研究区,以苔草、芦蒿、辣蓼、杨柳和芦苇为研究对象开展高光谱数据观测。采用数据平滑、导数变换、对数变换和归一化变换等方式对高光谱数据进... 湿地植被的精细识别与分类是林业遥感中一个亟待解决的难点。本研究以东洞庭湖自然保护区为研究区,以苔草、芦蒿、辣蓼、杨柳和芦苇为研究对象开展高光谱数据观测。采用数据平滑、导数变换、对数变换和归一化变换等方式对高光谱数据进行预处理,再运用PCA算法分别对其进行降维运算,随后采用马氏距离、朴素贝叶斯、Knn、径向基内核支持向量机和随机森林等分类方法对降维后的数据进行分类。结果表明:1)不同预处理方式经过PCA降维后能保持自身特有的特征;2)降维后的累计方差贡献率与分类精度不存在必然联系,主成分个数能对分类精度产生影响;3)不同的分类方法对降维后的数据灵敏度不同,随机森林和径向基内核支持向量机保持较高的稳定性。 展开更多
关键词 高光谱 降维 分类 主成分分析 东洞庭湖
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基于Sentinel-2与机载激光雷达数据的误差变量联立方程组森林蓄积量反演研究 被引量:12
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作者 陈松 孙华 +1 位作者 吴童 蒋馥根 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期44-53,共10页
【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有... 【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有高峰林场的界牌与东升分场为研究区,机载LiDAR和Sentinel-2影像为数据源,利用皮尔森相关系数与方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF)结合线性逐步回归进行遥感特征变量筛选。通过VIF判断和线性逐步回归保留后的遥感特征变量与LiDAR提取的CHM,分别选用普通回归模型(多元线性逐步回归与Logistic模型)、误差变量联立方程组、随机森林(Random forest,RF)、kNN(k-Nearest Neighbor,kNN)4种反演方法开展森林蓄积量反演,并利用地面实测数据对反演结果进行验证。【结果】1)在普通回归模型中,Logistic模型的反演精度(RRMSE=30.41%)优于MLR模型的反演精度(RRMSE=30.53%);2)在误差变量联立方程组反演方法中,MLR-Logistic联立模型精度(RRMSE=29.29%)优于Logistic-Logistic、MLR-MLR与Logistic-MLR联立模型(RRMSE分别为29.40%、29.60%与29.66%);3)在4种反演方法中,误差变量联立方程组反演结果精度最高(R2=0.60),显著优于普通回归模型方法、随机森林与kNN反演方法(R2分别为0.56、0.39与0.28)。【结论】误差变量联立方程组反演方法更适用于森林蓄积量遥感估测,其反演精度最高,且获得的蓄积量空间连续分布结果与实际接近,制图效果最好,表明误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图方法是可行的。 展开更多
关键词 蓄积量 遥感反演 联立方程组 机载激光雷达 Sentinel-2影像
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基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法 被引量:10
4
作者 严恩萍 棘玉 +1 位作者 尹显明 莫登奎 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第16期39-46,共8页
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景... 快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892~0.913和28.01%~31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。 展开更多
关键词 无人机 自动检测 油茶 快速估产 冠层果
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采用全卷积神经网络与Stacking算法的湿地分类方法 被引量:9
5
作者 张猛 林辉 龙湘仁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第24期257-264,F0003,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 湿地 分类 卷积神经网络 STACKING 集成学习
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面向对象结合卷积神经网络的GF-1影像遥感分类 被引量:8
6
作者 蒋治浩 林辉 +1 位作者 张怀清 蒋馥根 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期45-55,67,共12页
【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各... 【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.9167,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.2923;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.0746。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。 展开更多
关键词 遥感分类 面向对象 最佳分割参数 卷积神经网络
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基于MODIS影像的森林类型决策树分类方法研究 被引量:8
7
作者 吴梓尚 林辉 +1 位作者 孙华 林欣 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期80-85,共6页
以4种MODIS时序数据为基础,以湖北省为研究区,开展区域森林类型快速提取的分类方法研究。将湖北省的森林植被划分为针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林和非林地6种地类,通过分析不同森林类型一年内的生长差异,根据各植被指数的均值... 以4种MODIS时序数据为基础,以湖北省为研究区,开展区域森林类型快速提取的分类方法研究。将湖北省的森林植被划分为针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林和非林地6种地类,通过分析不同森林类型一年内的生长差异,根据各植被指数的均值建立了研究区各森林类型的分类参数,选取2010年MODIS数据产品NDVI第10期、NDVI第12期、NDVI第15期、EVI第10期、LAI第16期、LAI第17期数据,建立了针叶林、阔叶林、混交林、竹林、灌木林、非林地的决策树分类模型,并对研究区进行了分类。结果表明:植被指数均值曲线具有一定的区域地类代表性,分类参数对不同森林类型具有较强的分异性;将分类结果与第八次全国森林资源清查结果相比较,森林类型分类总体精度为85.45%,KAPPA系数为0.770 1,效果较好,说明通过MODIS数据进行区域的森林类型提取是可行的。 展开更多
关键词 遥感 影像 分类 决策树 MODIS
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水位波动对洞庭湖越冬小天鹅家域的影响 被引量:6
8
作者 黄田 徐正刚 +1 位作者 周立波 赵运林 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第22期8657-8666,共10页
洞庭湖是小天鹅在我国的重要越冬地之一,为探讨洞庭湖水位变动对越冬小天鹅活动的影响,本研究于2014—2015年利用卫星跟踪技术对洞庭湖自然保护区18只越冬小天鹅活动轨迹进行跟踪,采用最小凸多边形(MCP)和核心密度估计(KDE)方法估算了... 洞庭湖是小天鹅在我国的重要越冬地之一,为探讨洞庭湖水位变动对越冬小天鹅活动的影响,本研究于2014—2015年利用卫星跟踪技术对洞庭湖自然保护区18只越冬小天鹅活动轨迹进行跟踪,采用最小凸多边形(MCP)和核心密度估计(KDE)方法估算了越冬中、后期不同水位条件下小天鹅的家域。同时,基于MODIS遥感数据提取洞庭湖水体面积、计算水体淹没时间指数(STI),进而开展了水位与家域关系、栖息地选择模式等方面的分析和探讨。结果表明:水位对小天鹅家域起制约作用,随着水位上升小天鹅家域范围会明显减小;越冬期间小天鹅喜好在空间相邻的浅水和草地综合性区域活动,食物资源分布和可获得性是小天鹅活动区发生改变的主要原因。 展开更多
关键词 水位 家域 卫星跟踪 小天鹅
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神木市植被NDVI动态变化及时空格局分析 被引量:4
9
作者 邓目丽 蒋馥根 +2 位作者 龙依 王天宏 孙华 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期109-119,140,共12页
【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,G... 【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台获取植被生长季(7—9月)长时间序列Landsat影像并构建NDVI指数。通过变异系数、Sen+Mann-Kendall趋势分析、未来趋势变化分析和空间自相关性计算,分析2000—2020年神木市NDVI时空变化特征及空间格局,并提取NDVI不同聚集区面积结合植被生长季累计降水量和平均气温进行分析。【结果】2000—2020年神木市NDVI显著增加,增速为1.25%·a^(-1);NDVI增加区域、稳定不变区域和退化区域分别占总面积的97.8%、0.4%和1.8%,退化区域主要分布在矿区和城市聚集区;NDVI变异系数主要集中在0.3~0.5之间,整体波动比较剧烈,变异程度呈现“东南高、西北较低”的空间格局;全区NDVI平均Hurst指数0.69,持续显著增加面积占比93.7%,未来植被变化趋势良好。全局Moran’I指数波动下降,NDVI全局空间自相关性逐渐减弱;NDVI低-低型聚集区的面积波动减少,与植被生长季累计降水量表现为显著负相关(P<0.05),低-高型聚集区面积与植被生长季平均气温表现为显著负相关,高-高型聚集区的面积波动增加,与植被生长季累计降水量表现为显著正相关(P<0.05)。【结论】近21年神木市NDVI整体变化较为剧烈,呈现增加趋势,其空间分布趋于破碎化,降水和升温对植被恢复有一定促进作用,且降水对于植被恢复的影响更大,未来植被覆盖状况变化表现为持续性显著增加。 展开更多
关键词 NDVI google earth engine 变异系数 Sen+Mann-Kendall 空间格局 神木市
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洞庭湖湿地净初级生产力估算研究 被引量:4
10
作者 张猛 陈淑丹 +2 位作者 林辉 刘洋 张怀清 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1454-1466,共13页
湿地是地球上重要的“碳库”之一,针对湿地净初级生产力NPP (Net Primary Productivity)模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题,本文提出了一种修正的CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型。首先采用遥感云计算下的... 湿地是地球上重要的“碳库”之一,针对湿地净初级生产力NPP (Net Primary Productivity)模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题,本文提出了一种修正的CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型。首先采用遥感云计算下的时空融合算法快速、准确地获得了时间序列的Landsat 8多光谱影像,解决湿地NPP估算中高时空分辨率影像缺失问题。然后,利用Landsat 8数据集(光谱波段、陆表水体指数、归一化植被指数等)与自适应Stacking算法得到高精度的植被分类图,并结合植被分类图确定每个植被像元理想条件下最大光能利用率εmax。同时,利用时序陆表水体指数及降水数据计算获得NPP估算中所需的水分胁迫因子。最后,基于归一化植被指数、水分胁迫因子、εmax及气象数据等多种参数,驱动CASA模型对洞庭湖湿地NPP进行估测。研究结果显示,与其他模型相比,本文修正CASA模型估算的NPP与实测的NPP具有最高的相关系数(R2=0.85)和最低的RMSE (20.16 g C/m2),表明该方法能有效、准确地模拟区域湿地生态系统NPP。洞庭湖区主要湿地植被类型芦苇与苔草的NPP均值分别为424.26 g C/m2和357.50g C/m2。 展开更多
关键词 遥感 湿地 净初级生产力 CASA 时空融合 分类 洞庭湖湿地
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基于地统计学和多源遥感数据的森林碳密度估算 被引量:6
11
作者 严恩萍 赵运林 +2 位作者 林辉 莫登奎 王广兴 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期72-84,共13页
【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算... 【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于湖南省森林碳密度估算。【结果】Landsat5和MODIS数据与森林碳密度的敏感因子具有高度相似性,排在前3位的分别为1/TM3、1/TM2、1/TM1和1/Band1、1/Band4、1/Band3;与植被指数产品MOD13Q1和MOD15A2相比,多光谱数据Landsat5和MOD09A1在攸县森林碳密度估算方面显示出巨大潜力,估算精度分别为82.02%和75.64%;基于MOD09A1的序列高斯协同模拟算法具有很好的适用性,可用于湖南省森林碳密度的空间模拟,估算精度为74.07%。【结论】采用基于块的序列高斯协同模拟算法,可以实现由地面样地到不同空间分辨率MODIS像元之间的转换;由于空间分辨率的限制,MOD09A1数据在刻画空间细节方面不如Landsat5精细。该研究方法适用于地面调查样地大小和遥感影像空间分辨率不一致的区域森林碳密度估算。 展开更多
关键词 林业遥感 森林资源清查 多源遥感 基于块的序列高斯协同模拟 森林碳密度
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笼养白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)夏秋季节行为节律研究 被引量:6
12
作者 王双业 赵运林 +3 位作者 李立 段酬苍 吴良 徐正刚 《野生动物学报》 北大核心 2018年第2期347-352,共6页
2016年的夏季6月和秋季10月采用瞬时扫描法对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的4只白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)的行为节律开展研究,其中6月观测期间处于笼养白冠长尾雉繁殖期,与10月的非繁殖时期正好做出对比。研究共记录白冠长尾... 2016年的夏季6月和秋季10月采用瞬时扫描法对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的4只白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)的行为节律开展研究,其中6月观测期间处于笼养白冠长尾雉繁殖期,与10月的非繁殖时期正好做出对比。研究共记录白冠长尾雉5类14种行为,在夏季和秋季,运动类行为均是5类行为中行为频次百分比最高的(夏季18.8%~59.8%,秋季30.8%~42.2%)。由于适应了笼舍及人类活动,警觉类行为的百分比相对偏低(夏季10.2%~17.1%,秋季5.2%~10.4%),在繁殖后期的夏季中略高于秋季。另外,笼养白冠长尾雉的取食策略与野生个体相比亦出现了不同,生存在人工补给的笼舍中,其能量的补充比较便利,所以在取食行为上,频次的百分比排列在5类行为的中等水平(夏季4.2%~26.4%,秋季12.9%~26.0%)。通过笼养白冠长尾雉的行为节律研究,可为物种的保护和繁育提供科学依据,反映存在的问题,提出保护建议,对白冠长尾雉的物种发展壮大有重要意义。 展开更多
关键词 白冠长尾雉 繁殖期 瞬时扫描法 行为种数 行为节律
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基于Landsat时序数据的长株潭城市群核心区森林扰动监测
13
作者 谢天飞 蒋馥根 +2 位作者 王霞 龙依 孙华 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期94-103,共10页
【目的】为了快速准确地监测城市群核心区内的森林扰动,研究利用Landsat时间序列数据在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台运用LandTrendr算法进行森林扰动监测研究。【方法】基于2000—2020年植被生长季的Landsat时序数据,分... 【目的】为了快速准确地监测城市群核心区内的森林扰动,研究利用Landsat时间序列数据在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台运用LandTrendr算法进行森林扰动监测研究。【方法】基于2000—2020年植被生长季的Landsat时序数据,分别在归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化燃烧率指数(Normalized Burn Ratio,NBR)、缨帽变换角(Tasseled Cap Arctangent,TCA)三种指数作为阈值限制下,采用LandTrendr算法对时间序列轨迹进行处理,以获取长株潭核心区森林扰动的发生区域及规模大小的信息。运用森林资源连续清查数据和Google Earth历史影像分别对3种不同指数的森林扰动监测结果进行精度评估和验证,并利用研究区内土地利用数据中的森林覆盖数据对扰动信息进行分析。【结果】2000—2020年长株潭核心区森林扰动总面积为264.35 km^(2),平均每年的扰动面积为13.22 km^(2),其中2002年扰动最少,为1.91 km^(2),扰动面积最大的为2011年,为25.52 km^(2)。运用森林资源连续清查数据对三种指数阈值限制下的森林扰动信息结果验证的精度分别为90.91%、81.72%和65.08%;在谷歌地球历史影像中随机布点下精度分别为86.00%、77.88%和78.36%。2009年和2011—2013年间森林扰动较为严重。对全国范围内的土地利用数据进行处理分析可知,森林面积在20年间随时间增长而缓慢减少,所占总面积的百分比由原来的27.10%减少到22.00%。【结论】NBR是最适合长株潭核心区的森林扰动指数,森林扰动检测结果与实地调查和谷歌地球历史影像目视解译的结果一致。森林扰动斑块的分布边界可被完整提取,扰动面积大小变化趋势与全国区域内土地利用数据森林面积变化趋势相同,主要由城市化进程、森林火灾和人工砍伐引起。2000—2020年研究区森林扰动面积呈现波动式缓慢增加的趋势,其中2001年、2011年和2013年存在扰 展开更多
关键词 森林扰动 LandTrendr 归一化燃烧率指数 城市森林 长株潭城市群核心区
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地面激光雷达扫描参数与点云简化对林木参数提取的影响
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作者 向兴龙 孙华 +3 位作者 唐杰 潘政尚 周榕 宋柯馨 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期35-45,共11页
【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径... 【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径、树高提取提供一种新的思路。【方法】以芦头实验林场杉木林样地为研究对象,针对FARO Focus 3D X330三维激光扫描仪设计了7种不同的扫描组合方式对样地进行扫描,提出象限角点云简化思路进行参数提取和精度评价,探究不同扫描组合方式对林木胸径、树高参数提取精度与效率的影响。【结果】1)当扫描分辨率为1/2、质量为4X时,胸径参数提取精度最高;当扫描分辨率为1/4、质量为4X时,树高参数提取精度最高。2)在林木参数提取结果没有显著性差异的前提下,扫描分辨率为1/4、质量为4X的扫描参数工作效率最高。3)选取同时兼顾精度和效率的1/4扫描分辨率、质量4X的扫描结果,进行象限角点云简化,简化的点云能够准确地提取出林木胸径参数。【结论】研究结果对于具有相同或相似地理条件和树种的林地选择扫描参数和点云简化方式具有重要参考价值,可以提高内业工作效率,同时也为地面激光雷达野外样地调查提供方法和技术参考。 展开更多
关键词 地面激光雷达 林木参数 点云数据 扫描分辨率 象限角点云简化
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笼养白腹锦鸡(Chrysolophus amherstiae)夏、秋季行为节律 被引量:5
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作者 赵运林 王双业 +2 位作者 段酬苍 姜卫星 徐正刚 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2995-3000,共6页
为了解笼养白腹锦鸡夏秋季行为节律规律,于2016年6月、9月和10月对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的6只白腹锦鸡采用瞬时扫描法开展行为节律研究,分别统计了白腹锦鸡夏、秋两季节行为的时间分配。观测期间共记录到白腹锦鸡行为16种,根... 为了解笼养白腹锦鸡夏秋季行为节律规律,于2016年6月、9月和10月对湖南省野生动物救护繁育中心笼养的6只白腹锦鸡采用瞬时扫描法开展行为节律研究,分别统计了白腹锦鸡夏、秋两季节行为的时间分配。观测期间共记录到白腹锦鸡行为16种,根据其行为的功能再归纳为运动、静止、取食、梳理和警觉5大类,其中以运动类行为比例最高。在夏季,静止类行为波动最剧烈,多数时间段中,运动类行为比例最大。相对夏季,5类行为秋季比例趋势更加平稳清晰,运动类行为依旧是发生最多的一类行为,静止类行为起伏还是最剧烈的。警觉类行为不突出,警觉行为占有比例偏少。本研究与之前的白腹锦鸡发情期时间分配研究结果相近,运动和静止是笼养白腹锦鸡发生较多的两类行为,不同的是本研究白腹锦鸡梳理类行为比例有明显上升。 展开更多
关键词 白腹锦鸡 瞬时扫描法 行为谱 人工繁育 行为节律
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大通湖1龄中华绒螯蟹形态指标及质量参数研究 被引量:4
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作者 彭姣 徐正刚 +3 位作者 唐永成 段酬苍 刘碧琼 赵运林 《水生态学杂志》 CSCD 北大核心 2019年第1期91-96,共6页
中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的苗种质量对养殖成功与否及产量高低具有十分重要的作用;形态参数是遗传和外界环境共同作用的结果,也是判定中华绒螯蟹品质的重要指标之一。为探究1龄中华绒螯蟹形态特征及相关质量参数的关系,选取湖南... 中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)的苗种质量对养殖成功与否及产量高低具有十分重要的作用;形态参数是遗传和外界环境共同作用的结果,也是判定中华绒螯蟹品质的重要指标之一。为探究1龄中华绒螯蟹形态特征及相关质量参数的关系,选取湖南省大通湖1龄幼蟹275只,其中雌蟹141只、雄蟹134只,逐个测定头胸甲长、头胸甲宽、体高、体重等指标,称量体肉、腿肉、螯肉、肝胰腺等可食用部分的湿重和干重以及体壳、腿壳、螯壳等不可食用部分的湿重和干重,计算各基本形态指标的平均数、标准差及变异系数、各部位含水率及占总体重比例、肥满度等指标;使用独立样本T-检验比较雌雄差异,利用Pearson对各参数进行相关分析,并通过逐步回归法建立体重与形态指标回归模型。结果表明,不同性别中华绒螯蟹幼蟹的头胸甲长、头胸甲宽、体高、肥满度均无显著差异(P>0.05),雄性体重较雌性大(P<0.05),其中雌蟹体重为(8.543±2.555)g,雄蟹体重为(9.304±2.977)g。雌蟹和雄蟹可食用部分含水率及其占总干重的比例均无显著差异(P>0.05)。1龄中华绒螯蟹的头胸甲长(X_1)、头胸甲宽(X_2)、体高(X_3)与体重(Y)的最优多元线性回归方程为Y=-15.763+3.118 X1+4.634 X_2+3.897 X_3(R^2=0.926),体重与头胸甲长、头胸甲宽、体高显著相关。本研究可为中华绒螯蟹养殖产量估算、品质鉴定提供参考。 展开更多
关键词 中华绒螯蟹 形态指标 质量参数 性别 肥满度
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洞庭湖东方田鼠肥满度时空特征及与降水、温度、归一化植被指数的关系研究 被引量:4
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作者 赵运林 王双业 +3 位作者 冯蕾 王勇 张美文 徐正刚 《四川动物》 北大核心 2018年第5期548-555,共8页
为明确洞庭湖区东方田鼠Microtus fortis肥满度的时空特征及其与东方田鼠常用预警生态因子的关系,采用夹日法对洞庭湖7个调查区域不同生境的东方田鼠进行调查分析;收集洞庭湖区降水、温度、归一化植被指数(NDVI)等环境因子数据,分析不... 为明确洞庭湖区东方田鼠Microtus fortis肥满度的时空特征及其与东方田鼠常用预警生态因子的关系,采用夹日法对洞庭湖7个调查区域不同生境的东方田鼠进行调查分析;收集洞庭湖区降水、温度、归一化植被指数(NDVI)等环境因子数据,分析不同性别东方田鼠肥满度与降水、温度、NDVI的关系。结果表明:1)不同性别东方田鼠肥满度时空特征较一致,春季和冬季不同生境雌雄东方田鼠的差异有高度统计学意义;在洲滩芦苇生境,雄雌东方田鼠在各季节间的差异有高度统计学意义;在洲滩苔草+芦苇+杨树生境,雄性肥满度各季节间的差异有统计学意义。2)雌性肥满度与季平均降水量呈显著正相关,雄性肥满度与季平均降水量无显著的相关关系。3)雌性和雄性的肥满度与季平均温度均无显著的相关关系。4)雌性肥满度与农田生境的NDVI呈显著正相关,雄性肥满度与农田生境的NDVI无显著的相关关系;雌性和雄性的肥满度与洲滩生境的NDVI均无显著的相关关系。研究认为,洞庭湖东方田鼠肥满度可以在一定程度上反映其对环境压力的反应,雌性对不利环境较雄性更加敏感,但在特定情况下,栖息地、食物可获得性等通过影响雌性东方田鼠肥满度,进一步影响东方田鼠种群增长。 展开更多
关键词 东方田鼠 肥满度 降水 温度 归一化植被指数
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池养中华绒螯蟹不同性别形态及质量差异分析 被引量:4
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作者 唐永成 彭姣 +3 位作者 赵运林 徐正刚 丁一 吴良 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2019年第6期114-120,共7页
池塘养殖中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)是当前的主要生产方式,为了解池养中华绒螯蟹形态指标参数,分别测定了中华绒螯蟹幼体和成体的头胸甲长、头胸甲宽、体高、体质量和各部位的质量及含水率,计算了肝胰腺指数和肌肉指数,旨在了解池... 池塘养殖中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)是当前的主要生产方式,为了解池养中华绒螯蟹形态指标参数,分别测定了中华绒螯蟹幼体和成体的头胸甲长、头胸甲宽、体高、体质量和各部位的质量及含水率,计算了肝胰腺指数和肌肉指数,旨在了解池养中华绒螯蟹形态指标及质量参数的关系。结果显示,不同性别幼蟹头胸甲长、头胸甲宽、体高、肌肉指数无显著差异(P>0.05),而体质量差异显著(P<0.05);不同性别成蟹各形态指标差异极显著(P<0.01);幼蟹的肝胰腺、肌肉及其他部分含水率差异极显著,高于成蟹(P<0.01);成蟹的肌肉指数和肝胰腺指数差异极显著,高于幼蟹(P<0.01)。本研究分别建立了幼蟹体质量(Y1)与体高(X3)、成蟹体质量(Y2)与头胸甲宽(X2)的回归方程:Y1=-12.067+16.416X3,Y2=-268.423+62.078X2,幼蟹的决定系数高于成蟹。本研究可为中华绒螯蟹生态养殖中的产量估算和品质鉴定提供参考。 展开更多
关键词 中华绒螯蟹 形态指标 肝胰腺指数 相关性 肥满度
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基于改进Mask RCNN的散坟火灾隐患点自动检测与空间分析 被引量:2
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作者 严恩萍 莫登奎 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期99-107,共9页
散坟是森林火灾风险的一个重要来源,是林业、应急、民政部门需要掌握的重要基础数据。由于缺乏足够的重视,目前国内外鲜有散坟快速检测与自动清查的研究报道。本研究提出一个基于Detectron2工具箱的Mask RCNN识别网络,利用高分辨率航拍... 散坟是森林火灾风险的一个重要来源,是林业、应急、民政部门需要掌握的重要基础数据。由于缺乏足够的重视,目前国内外鲜有散坟快速检测与自动清查的研究报道。本研究提出一个基于Detectron2工具箱的Mask RCNN识别网络,利用高分辨率航拍影像和实地调查数据对中国湖南长沙县的散坟进行快速检测与自动清查。结合各种空间分布指数,如近邻指数、地理集中指数、不平衡指数和核密度指数,对散落坟墓的空间分布进行绘制和分析。结果表明:改进后的Mask RCNN网络,能够有效识别不同土地覆盖、分布密度和空间区域的散坟目标,平均F1分数分别为90.33%、92.61%和90.41%;研究发现散坟总体呈集群式-随机分布,密度为25.13座/km3,主要受地形和道路因素的影响。研究首次提出绘制散坟火灾隐患点分布数据,对全国散坟的自动检测和及时预警具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 火灾隐患 自动检测 空间分布 改进的Mask-RCNN
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基于高分辨率遥感影像与DSM的典型地物提取 被引量:1
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作者 宋亚斌 林辉 +2 位作者 喻龙华 彭检贵 江腾宇 《中南林业调查规划》 2019年第2期41-47,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 DSM 高分辨率影像 特征提取
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