3S 技术在城市森林建设中的应用--以太原城郊森林公园建设为例

在城市森林建设管理中充分利用3S技术对空间信息的快速获取、存储、分析优势,可以大大提高城市森林的建设质量与效率。本论文分析了城市森林建设各阶段对3S技术的应用需求,并以太原城郊森林公园的建设管理为例,阐述相关技术路线与应用形式。     

3S技术在城市森林建设中的应用——以太原城郊森林公园建设为例

在城市森林建设管理中充分利用3S技术对空间信息的快速获取、存储、分析优势,可以大大提高城市森林的建设质量与效率。本论文分析了城市森林建设各阶段对3S技术的应用需求,并以太原城郊森林公园的建设管理为例,阐述相关技术路线与应用形式。     

桑托里尼的那场雨

<正>春天将尽的时候,村上春树来到桑托里尼,本想散心,却赶上了爱琴海的雨季。桑托里尼那场清晨的小雨在他心中降了很久,他甚至修改了《挪威的森林》的结尾。事实上,对于干旱的桑托里尼来说,每一场雨水都很珍贵,也很难得,更难得的是村上春树在小说里保留下桑托里尼的春雨。     

我国海岛县旅游竞争力综合评价研究

为科学评价我国海岛县旅游发展状况以及助力海岛高质量发展，文章构建海岛县旅游竞争力评价指标体系，并利用随机森林算法和熵值法对全国海岛县的旅游竞争力进行测算，发现旅游总收入、全年旅游人数、人均GDP、一般公共预算支出以及客运周转量5项指标对海岛县旅游竞争力产生主要影响；深入分析我国海岛县旅游竞争力差异的形成机理，利用反距离权重插值法估计海岛县周边海岛的旅游竞争力，并对提高海岛县旅游竞争力提出建议。     

金属活动态提取法及其在黑龙江大兴安岭森林覆盖区的应用

介绍了金属活动态的理论依据、成晕机制及提取方法,并应用金属活动态提取法在大兴安岭原始森林覆盖区对已知矿进行试验研究,发现在高寒森林覆盖区,利用金的水提取态异常强度低,异常不明显,而金的粘土结合态和铁锰氧化物结合态异常清晰地反映在矿体上方,异常强度居于中等。金的有机质结合态异常值虽然高,但容易受有机质在样品中颗粒大小等因素的影响而使异常出现多个峰值。总之,利用金属活动态提取法在高寒森林覆盖区进行找矿可以快速有效地确定异常,但要注意排除过多有机杂质在提取过程中的影响。     

多尺度特征和马尔可夫随机场模型的电力线场景点云分类法

及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。     

高分二号异轨立体数据的森林高度提取

森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。     

基于流域单元的地质灾害易发性评价——以西藏昌都市为例

作为在山地地区易发的自然灾种,地质灾害每年都给中国造成严重的经济损失。为揭示阐明典型高山峡谷区地质灾害易发性影响因素,文章以昌都市为研究区例,基于区内孕灾环境的差异,对其进行流域划分,同时选取海拔、坡度、地形起伏度等10个指标构建地质灾害易发性评价指标体系,基于随机森林模型对各流域地质灾害易发性空间分布进行研究。结果表明：（1）昌都市地质灾害类型主要以小型灾害为主,大型灾害分布相对较少但危害巨大,险情等级较高,同时,区域内地质灾害的空间分布具有沿河流与道路呈条带状分布的特征;（2）总体来看,各流域地质灾害的影响因素大致相同,但仍具有一定的差异性,金沙江流域受海拔与道路影响较为突出,澜沧江流域受居民点密度影响较为突出,而怒江流域受道路因素影响较为突出;（3）各流域地质灾害易发性空间分布存在差异,金沙江流域低易发面积占比最大,澜沧江与怒江流域均为中易发面积占比最大;三大流域均以高易发所占比最小,但在全流域内均有分布,且主要分布于人类活动较为强烈、岩性较软等区域。     

基于机器学习模型的淮河流域中长期径流预报研究

准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。