基于Landsat时序数据的长株潭城市群核心区森林扰动监测

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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年存在扰动面积浮动较大。 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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城市绿地资源多尺度监测与评价方法探讨 被引量：5

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作者 熊育久 赵少华 +4 位作者 鄢春华 邱国玉 孙华 王艳林 秦龙君 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第1期54-62,共9页

绿地是城市生态资源的重要组成部分,定量评估其时空分布、构建多尺度监测方法体系,是自然资源管理、生态文明城市建设等领域的迫切需求。以城市植被和城市水体为例,从资源的数量、质量与生态价值3个层次,梳理对比主流的监测评价方法,探... 绿地是城市生态资源的重要组成部分,定量评估其时空分布、构建多尺度监测方法体系,是自然资源管理、生态文明城市建设等领域的迫切需求。以城市植被和城市水体为例,从资源的数量、质量与生态价值3个层次,梳理对比主流的监测评价方法,探讨这些方法的优势与存在的问题,为我国新时期城市自然资源评估与监测提供方法参考。结果表明:①尽管基于样方的传统抽样方法可获得城市绿地的数量信息,但城市绿地高度斑块化特征限制了样方结果尺度推绎;②卫星遥感是监测城市绿地的有效手段,可准确获取绿地空间分布、面积、种类、质量变化等信息,但生物量(或蓄积量)、体积等信息需要米级(<5 m)遥感数据和其他新技术支持精细化研究;③无人机可获得亚米级(如<5 cm)数据,满足精细化监测需求,但受飞行管制、电池续航能力等限制,数据覆盖范围有限,且数据拼接等后处理复杂、传统的数据处理或反演算法可能不适用于亚米级空间分辨率数据;④城市绿地对城市热环境调节功能研究较多,但当前100 m(及更粗空间分辨率)的热红外地表温度数据难以支持绿地蒸腾降温机理等精细化研究。可见,城市绿地的精细化资源评估与监测仍面临诸多挑战。 展开更多

关键词 自然资源 城市绿地 评估与监测 遥感 无人机

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壶瓶山国家级自然保护区毛冠鹿适生区评估

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作者 刘祺 唐涛 +3 位作者 李建军 康祖杰 于桂清 杨存存 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2619-2629,共11页

壶瓶山国家级自然保护区(简称:壶瓶山保护区)被选为华南虎(Pantheratigrisamoyensis)的野化放归基地,评估华南虎的适生区是实施野化放归的首要工作.毛冠鹿(Elaphoduscephalophus)是保护区华南虎的3种主要猎物之一,评估其适生区能为有效... 壶瓶山国家级自然保护区(简称:壶瓶山保护区)被选为华南虎(Pantheratigrisamoyensis)的野化放归基地,评估华南虎的适生区是实施野化放归的首要工作.毛冠鹿(Elaphoduscephalophus)是保护区华南虎的3种主要猎物之一,评估其适生区能为有效估计华南虎的适生区提供了参考.已有毛冠鹿生境选择研究未考虑气候因子和气候变化对其适生区利用与分布的影响.本文利用毛冠鹿的分布数据和环境因子,运用参数组合优化后的MaxEnt模型,评估了毛冠鹿在当前(1970~2000年)气候情景下的适生区利用特征和分布;并分别预测了SSP126(严格环保政策下的低碳排放量情景)和SSP585(宽松的环保政策下的高碳排放量情景)未来2种气候情景中,2050s(2040~2060年)和2090s(2080~2100年)2个时期的毛冠鹿适生区.最后,将不同时期的适生区划分为高、中、低3个等级.结果显示:最湿季度降水量和最冷季度平均温度对毛冠鹿生境选择的影响贡献为56%;当前气候情景下,高、中适生区总面积为486.5km^(2),占保护区总面积的72.9%;未来气候情景下,在SSP126情景中,高、中适生区总面积为553.7km^(2)(2050s)和597.2km^(2)(2090s),分别占保护区总面积的83.0%(2050s)和89.4%(2090s);在SSP585情景中,高、中适生区总面积为382.0km^(2)(2050s)和139.5km^(2)(2090s),分别占保护区总面积的57.2%(2050s)和20.9%(2090s).结果表明气候因子是毛冠鹿生境选择的主要影响因子;人类不同的发展路径将引起气候条件发生变化,这将对毛冠鹿的适生区分布产生显著影响.因此,必须考虑气候因子和气候变化对毛冠鹿生境选择的影响,才可以准确评估和预测壶瓶山保护区内毛冠鹿的适生区分布与变化.研究结果为毛冠鹿种群的保护策略的制定和华南虎野化放归计划的实施提供了重要参考. 展开更多

关键词 壶瓶山保护区 毛冠鹿 MaxEnt模型 气候变化 适生区

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中亚热带几种典型森林土壤养分含量分析及综合评价 被引量：27

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作者 曹小玉 赵文菲 +4 位作者 李际平 闫文德 庞一凡 孙亚萍 谢政锠 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期3525-3535,共11页

分析及综合评价不同森林植被对土壤养分因子的影响,对揭示森林植被与土壤养分的相互关系,全面衡量森林土壤养分水平具有重要的意义。以中亚热带杉木(Cunninghamia lanceolata)纯林、木荷(Schima superb)纯林、木荷+楠木(Phoebe ahenre)... 分析及综合评价不同森林植被对土壤养分因子的影响,对揭示森林植被与土壤养分的相互关系,全面衡量森林土壤养分水平具有重要的意义。以中亚热带杉木(Cunninghamia lanceolata)纯林、木荷(Schima superb)纯林、木荷+楠木(Phoebe ahenre)混交林、木荷+杉木混交林、青冈栎(Cyclobalanopsis glauca)天然次生林、毛竹(Phyllostachys edulis)林6种森林类型为研究对象,在分析不同森林类型土壤养分特征状况差异的基础上,采用结构方程模型确定土壤养分因子权重,对其土壤养分水平进行综合评价。结果表明:(1)6种森林类型0—60 cm土壤有机质、全氮、碱解氮和有效磷的含量分别为8.24—28.17 g/kg、0.67—1.31 g/kg、44.88—89.31 mg/kg和1.24—6.50mg/kg,其含量最高的都是青冈栎天然次生林,土壤有机质和碱解氮含量最低的是毛竹林,土壤全氮和有效磷的含量最低的分别为杉木纯林和木荷纯林,0—60 cm土壤全磷和速效钾的含量分别为0.15—0.21 g/kg和35.54—54.32mg/kg,其含量最高的都是木荷+楠木混交林,含量最低的分别为木荷纯林和毛竹林;(2)土壤有机质、全氮、全磷和有效磷的含量在6种森林类型中都一致表现出随土层加深而逐渐减小的规律,而碱解氮和速效钾含量在土壤垂直剖面的变化却因森林类型而异,没呈现出具体的变化规律;(3)栎类天然次生林的土壤养分等级综合评分值为3.47,评价等级属于中上水平,杉木纯林、木荷纯林、木荷+楠木混交林、木荷+杉木混交林的土壤养分等级综合评分值分别为2.45、2.76、2.83、2.68,评价等级均属于中下水平,而毛竹林的土壤养分等级综合评分值仅为1.95,评价等级属于土壤养分缺乏。 展开更多

关键词 中亚热带 土壤养分指标 权重 结构方程模型

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联合GF-6和Sentinel-2红边波段的森林地上生物量反演 被引量：19

5

作者 蒋馥根 孙华 +4 位作者 李成杰 马开森 陈松 龙江平 任蓝翔 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第20期8222-8236,共15页

光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass, AGB)遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以G... 光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass, AGB)遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以GF-6和Sentinel-2多光谱影像作为数据源,结合野外调查AGB数据,构建落叶松和樟子松AGB线性和非线性估测模型,通过比较模型精度选择最优模型进行森林AGB反演和空间分布制图。结果表明:GF-6和Sentinel-2影像红边波段反射率与落叶松、樟子松AGB均呈显著相关(P<0.05),红边波段对AGB估测较敏感。多变量估测模型整体估测效果优于单变量模型,所有模型中多元线性回归模型取得了最优的决定系数(落叶松R2=0.66,樟子松R2=0.65)和最低的均方根误差(落叶松RMSE=31.45 t/hm^(2),樟子松RMSE=54.77 t/hm^(2))。相比单个数据源,联合GF-6和Sentinel-2影像构建的多元线性回归模型估测效果得到了显著提升,模型RMSE对于落叶松和樟子松AGB估测分别最大降低了22.9%和11.2%。增加红边波段进行AGB估测能显著提高模型估测精度,三组数据源分别加入红边波段信息后进行建模,模型RMSE得到了显著降低。GF-6拥有800 km观测幅宽和高效的重访周期,可以快速地提供大尺度时间序列数据,在森林地上生物量反演和动态监测方面有着很大潜力。 展开更多

关键词 森林地上生物量 落叶松 樟子松 遥感反演 GF-6 Sentinel-2

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基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究 被引量：20

6

作者 宋亚斌 邢元军 +1 位作者 江腾宇 林辉 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期22-27,33,共7页

【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KN... 【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。 展开更多

关键词 森林蓄积量 KNN方法 距离相关系数 十折交叉验证 Landsat8 OLI

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基于方差优化k最近邻法的森林蓄积量估测 被引量：12

7

作者 蒋馥根 孙华 +2 位作者 ZHAO Feng 林辉 龙江平 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期497-504,共8页

森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于... 森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(k NN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通k NN模型和距离加权k NN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化k NN模型得到最优精度[决定系数(R^2)为0.69,均方根误差(RMSE)为67.6 m^3·hm^-2,相对均方根误差(RRMSE)为32.04%],显著优于其他模型。结果表明,方差优化k NN模型相比其他模型更适用于森林蓄积量遥感估测,森林蓄积量遥感反演空间分布符合实际分布情况,可以满足建立反演模型的需求。同时,由于Planet Labs影像的鲜明特征(即具有高时间分辨率),该数据的时间序列数据对于森林季节变化有丰富的记录,在反演森林蓄积量方面有着很大潜力。 展开更多

关键词 蓄积量 遥感反演 优化k NN PLANET Labs影像

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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

8

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HLS数据的森林蓄积量遥感反演 被引量：6

9

作者 龙依 蒋馥根 +2 位作者 孙华 邱湘龙 顾兴贵 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期620-628,共9页

通过对比陆地卫星8号(Landsat 8)与协同陆地卫星和哨兵2号(HLS)数据在波段信息及森林蓄积量建模效果的差异,探索HLS数据源在森林蓄积量反演中的应用潜力。以内蒙古自治区旺业甸林场为研究区,以Landsat 8和HLS为数据源提取遥感变量,结合... 通过对比陆地卫星8号(Landsat 8)与协同陆地卫星和哨兵2号(HLS)数据在波段信息及森林蓄积量建模效果的差异,探索HLS数据源在森林蓄积量反演中的应用潜力。以内蒙古自治区旺业甸林场为研究区,以Landsat 8和HLS为数据源提取遥感变量,结合森林蓄积量样地实测数据,利用线性逐步回归(LSR)和逐步随机森林(SRF)进行特征变量筛选,分别构建线性和非线性模型开展森林蓄积量反演,并进行精度验证及对比分析。结果表明:HLS影像中的7个波段与Landsat 8影像各对应波段均表现为极显著相关,相关系数绝对值均大于0.7(P<0.01),在波段信息上具有较好的一致性;基于Landsat 8及HLS影像数据构建多元线性回归和随机森林模型,其最优模型决定系数(R^(2))分别为0.55和0.54,均方根误差(RMSE)分别为65.66和68.15 m^(3)·hm^(-2),结果无显著性差异(P>0.05)。利用HLS影像进行森林蓄积量估测,可得到与Landsat 8相似的效果,且HLS数据无需进行繁琐的预处理,能显著提高森林蓄积量估测效率,为大尺度森林蓄积量遥感反演和森林资源监测提供参考。 展开更多

关键词 森林蓄积量 遥感反演 协同陆地卫星和哨兵2号 随机森林

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基于国产高分数据的森林蓄积量反演研究 被引量：5

10

作者 肖越 许晓东 +1 位作者 龙江平 林辉 《林业资源管理》 北大核心 2021年第3期101-107,共7页

以内蒙古旺业甸林场为研究区,结合地面调查,对高分二号遥感数据进行预处理,并提取光谱信息、植被指数及纹理信息等48个遥感因子,采用Pearson相关系数法筛选出8个因子进行建模。采用多元线性回归、多层感知机、K-近邻、支持向量机、随机... 以内蒙古旺业甸林场为研究区,结合地面调查,对高分二号遥感数据进行预处理,并提取光谱信息、植被指数及纹理信息等48个遥感因子,采用Pearson相关系数法筛选出8个因子进行建模。采用多元线性回归、多层感知机、K-近邻、支持向量机、随机森林模型估测森林蓄积量,得到研究区内森林蓄积量反演图。结果表明:1)高分二号影像提取的遥感因子中,基于二阶矩阵的纹理特征均值(Mean)与森林蓄积量的相关性较高;2)随机森林相对于多元线性、多层感知机、K-近邻、支持向量机等方法具有更好的森林蓄积量估测精度,其相对均方根误差(rRMSE)为25.40%;3)研究区内森林蓄积量高的地区主要分布在西部和东南部;森林蓄积量低的地区主要分布在西北部、中部及北部,与实际调查情况一致。国产高分二号影像利用随机森林算法在森林蓄积量反演方面具有一定的潜力。 展开更多

关键词 遥感 高分二号 随机森林 森林蓄积量 空间分布

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基于结构方程模型的杉木林林分结构多样性评价 被引量：4

11

作者 莫永俊 曹小玉 +6 位作者 赵文菲 谢政锠 孙亚萍 袁达 张泽莲 吴树萍 王萌蕾 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期745-756,共12页

综合评价杉木林林分结构多样性,可为提高林分结构多样性和精准制定森林经营措施提供理论依据。以湖南省平江县福寿林场的杉木林为研究对象,利用4株邻近木构建林分空间结构单元,选取表征林分树种组成多样性的全混交度、Simpson多样性指数... 综合评价杉木林林分结构多样性,可为提高林分结构多样性和精准制定森林经营措施提供理论依据。以湖南省平江县福寿林场的杉木林为研究对象,利用4株邻近木构建林分空间结构单元,选取表征林分树种组成多样性的全混交度、Simpson多样性指数与Shannon-Wiener指数,表征林木大小分化多样性的大小变异系数、大小分化度均值指数与交角竞争指数和表征林木空间分布多样性的角尺度、林层指数与空间密度指数等9个指标,构建林分结构多样性评价结构方程模型,并确定各指标权重,对林分结构多样性进行综合评价。结果表明:(1)林分结构多样性评价结构方程模型的卡方自由度比值χ2/df为1.409,介于1—3之间,比较适配指数(CFI)、常规拟合指数(NFI)、增值适配指数(TLI)和拟合优度指数(GFI)的值分别为0.985、0.953、0.978和0.931,均大于0.9,近似误差均方根(RMSEA)为0.048,小于0.05,各指数的拟合效果良好,模型的适配度较好,满足研究的需要;(2)3个内生潜在变量林分树种组成多样性、林木大小分化多样性和林木空间分布多样性的权重分别为0.3518、0.3201和0.3281,对外生潜在变量林分结构多样性的影响大致一样,Shannon-Wiener指数是影响林分树种组成多样性的关键因素,交角竞争指数是影响林木大小分化多样性的关键因素,林层指数是影响林木空间分布多样性的最重要因素;(3)研究区3个龄组杉木林林分结构多样性的综合得分分别为0.3364、0.4396和0.4588,评价等级处于Ⅱ、Ⅲ等级,林分结构多样性较低,未达到理想的状态。评价结果较客观地表征了研究区杉木林林分结构多样性的现状,表明利用结构方程模型来评价林分结构多样性是科学、可行的,可为林分结构多样性评价提供一个全新的思路。 展开更多

关键词 杉木林 林分结构多样性 指标权重 结构方程模型

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基于Sentinel数据的沅陵县针叶林可燃物载量估测研究

12

作者 郑龙兵 郑欢娜 林辉 《绿色科技》 2024年第14期240-246,共7页

森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,... 森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,结合地面调查获取的样地可燃物载量信息,采用前向特征筛选法和4种机器学习模型[多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)、支持向量机回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)]构建了针叶林可燃物载量反演模型,并对研究区内针叶林可燃物载量进行反演。结果表明:①基于Sentinel-1A数据提取的VH极化后向散射系数与针叶林可燃物载量有较高的相关性;②相比于单一数据源,联合Sentinel-1A和Sentinel-2A数据可显著提高针叶林可燃物载量估测精度,最优模型R^(2)分别提高了0.19、0.29,rRMSE分别降低4.66、6.94个百分点,RMSE分别降低了6.13、9.13 t/hm^(2),平均rRMSE分别降低了5.17、5.75个百分点,最优模型为SVR模型,其R^(2)=0.5,rRMSE=27.71,RMSE=36.47 t/hm^(2)。Sentinel-1A数据的加入有利于针叶林可燃物载量估测精度的提升。 展开更多

关键词 林业遥感 森林可燃物 Sentinel数据 遥感特征 机器学习

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基于结构方程模型分析林分空间结构对草本物种多样性的影响 被引量：31

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作者 曹小玉 李际平 +2 位作者 赵文菲 委霞 庞一凡 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第24期9164-9173,共10页

林分空间结构的改变直接影响林下草本物种的多样性。以针叶纯林、针阔混交林和常绿阔叶林为研究对象,采用结构方程模型研究了林分空间结构对林下草本物种多样性的影响,并探讨了林分水平空间结构,垂直空间结构以及林木竞争态势对林下草... 林分空间结构的改变直接影响林下草本物种的多样性。以针叶纯林、针阔混交林和常绿阔叶林为研究对象,采用结构方程模型研究了林分空间结构对林下草本物种多样性的影响,并探讨了林分水平空间结构,垂直空间结构以及林木竞争态势对林下草本物种多样性的影响的相对重要性。结果表明,林分水平空间结构对林下草本的物种多样性指数和物种均匀性指数均存在极显著的影响(P<0.001),影响系数高达0.96和0.89,对林下草本物种丰富度存在显著影响(P<0.01),影响系数为0.22;林分垂直空间结对林下草本丰富度和物种均匀性指数均存在极显著的影响(P<0.001),影响系数分别为0.86和0.43,对林下草本物种多样性指数存在显著影响(P<0.01),影响系数为0.16;林木竞争指数与林下草本丰富度和物种多样性指数也均存在极显著的影响(P<0.001),但影响系数较小,分别为-0.47和-0.30,而对林下草本物种均匀性指数未达到显著影响作用(P>0.05),影响系数仅为-0.04。整体上看,林分水平空间结构、垂直空间结构和林木竞争态势均对林下草本物种多样性有较强的影响作用,但从影响系数看,林分水平空间结构的影响作用最大,垂直空间结构次之,林木竞争态势的影响作用最小。因此,欲维持或改善林下草本物种多样性,应采取调整林分水平空间结构为主,垂直空间结构调整为辅,并适当降低林木竞争程度的综合经营措施。 展开更多

关键词 林分 空间结构 草本物种多样性 结构方程模型

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旺业甸林场人工林生物量遥感反演研究 被引量：18

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作者 蒋馥根 孙华 +3 位作者 林辉 龙江平 蒋治浩 雷思君 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期88-94,共7页

森林生物量能直接反映森林质量,遥感技术结合地面样地能实现林分或区域范围森林生物量的反演,反演结果对制定森林资源合理利用、生态环境改善等方面的政策具有重要的指导意义。论文以旺业甸林场Landsat 8 OLI影像为数据源,从影像中提取... 森林生物量能直接反映森林质量,遥感技术结合地面样地能实现林分或区域范围森林生物量的反演,反演结果对制定森林资源合理利用、生态环境改善等方面的政策具有重要的指导意义。论文以旺业甸林场Landsat 8 OLI影像为数据源,从影像中提取161个植被指数,对比Pearson相关系数法和随机森林法进行特征变量选择,分别筛选出合适的因子作为模型自变量,结合实地调查数据,建立多元线性逐步回归、地理加权回归、kNN回归和随机森林等4种生物量反演模型,并对模型结果进行精度验证。研究结果表明:1)利用Pearson相关系数法进行特征变量选择要优于随机森林法。2)短波红外光和近红外区间波段组合得到的植被指数与生物量的相关性显著,相关性系数最高的前五个因子为SR627、SR637、SR647、SR64、SR213,分别达到了0.776、0.761、0.730、0.702和0.657;3)4种生物量反演模型中,随机森林模型效果最好,决定系数R2为0.72,RMSE=8.12,EA=76.54%;线性逐步回归模型次之,R2为0.65,RMSE=9.01,EA=72.88%;其次是kNN回归模型,R2为0.59,RMSE=9.75,EA=74.89%;地理加权回归模型效果最差,R2为0.58,RMSE=13.75,EA=53.95%;4)利用随机森林模型对研究区进行生物量反演,反演结果生物量空间分布与实际情况基本一致,反演效果较好。 展开更多

关键词 生物量 LANDSAT 8 OLI 地理加权回归 随机森林回归

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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

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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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基于结构方程模型的杉木公益林林分空间结构评价 被引量：8

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作者 赵文菲 曹小玉 +5 位作者 谢政锠 庞一凡 孙亚萍 李际平 莫永俊 袁达 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期76-88,共13页

【目的】综合评价杉木公益林林分空间结构,确定不同龄组林分空间结构现状,为制定精准可行的林分空间结构优化和经营措施提供理论依据。【方法】以湖南省平江县芦头实验林场杉木公益林为研究对象,基于30块样地实测数据,采用4株木法确定... 【目的】综合评价杉木公益林林分空间结构,确定不同龄组林分空间结构现状,为制定精准可行的林分空间结构优化和经营措施提供理论依据。【方法】以湖南省平江县芦头实验林场杉木公益林为研究对象,基于30块样地实测数据,采用4株木法确定林分空间结构单元,选取全混交度、角尺度和空间密度指数作为内生潜变量水平空间结构的观测变量,林层指数、开敞度和交角竞争指数作为内生潜变量垂直空间结构的观测变量,以林分空间结构为外生潜变量,构建林分空间结构评价结构方程模型,模型输出的路径系数通过归一化处理确定各指标权重,在此基础上对林分空间结构进行综合评价。【结果】1)林分空间结构评价结构方程模型的卡方自由度比值(χ^(2)/df)为1.708,介于1~3之间,比较拟合指数(CFI)、非正规化拟合指数(NNFI)和递增拟合指数(IFI)分别为0.944、0.924和0.946,均大于0.90,各拟合指数均符合适配参考值,模型整体适配度良好;2)内生潜变量水平空间结构、垂直空间结构的权重分别为0.5229、0.4771,对外生潜变量林分空间结构的影响大致相同,空间密度指数所占权重最高,是影响林分水平空间结构的关键因素,开敞度和交角竞争指数所占权重相等,是影响林分垂直空间结构的关键因素;3)杉木幼龄林、中龄林和近熟林的综合得分分别为0.3781、0.4526和0.3775,3个龄组的林分空间结构等级处于Ⅱ、Ⅲ等级。总体来看,研究区杉木公益林林分空间结构未达到理想状态,林分空间结构较差,树种混交程度低,接近零度混交至弱度混交状态,林分拥挤程度中等,林木透光条件一般,林层结构单一,但林木间竞争强度较弱,且空间分布格局较好,处于均匀至近似随机分布状态。【结论】林分水平空间结构和垂直空间结构均是影响林分空间结构的关键因素,空间密度指数是影响林分水平空间结构的最重要因素,开敞度和交角竞争指数是影响林分垂直空间结构的最重要因素,为改善研究区整体林分空间结构,应采取多树种补植和单株抚育间伐的综合经营措施。研究区3个龄组杉木生态公益林林分空结构评价结果较客观地反映了林分空间结构现状,采用结构方程模型对林分空间结构进行评价是科学合理的,可为林分空间结构评价提供一个全新的思路。 展开更多

关键词 杉木公益林 林分空间结构 结构方程模型 指标权重

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Landsat8时间序列影像支持下的农田防护林提取方法研究 被引量：6

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作者 雷思君 孙华 +4 位作者 刘华 蒋馥根 陈松 吴童 谢勇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期57-63,共7页

【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提... 【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。 展开更多

关键词 遥感影像分类 甘州区 农田防护林 多时序影像 Landsat8 OLI

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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

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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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基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演 被引量：11

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作者 龙依 蒋馥根 +3 位作者 孙华 王天宏 邹琪 陈川石 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期4933-4945,共13页

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关... 植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R;)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R;为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm^(2),相比其它模型精度上升了13.87%—32.28%,且变量回归参数均存在显著空间非平稳性,能较好反映空间异质性。结合最优GWR模型和植被类型空间分布估算深圳市植被碳储量,得到其碳储量值在1.63—60.95 Mg C/hm^(2)之间,其中高值和低值主要分布于森林和草地区域,与深圳市植被覆盖情况基本一致。GWR模型考虑了变量空间异质性,基于带宽优选的GWR模型一定程度上能获得更合理的碳储量空间分布,能为深圳市植被碳储量遥感估算提供方法与技术参考。 展开更多

关键词 遥感反演 植被碳储量 局部模型 地理加权回归 Landsat 8

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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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