古尔班通古特沙漠灌木冠幅预测模型

古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠,也是中国固定和半固定沙丘主要分布区,固沙灌木种较多。冠幅不仅是反映固沙灌木可视化的重要参数,也是反映沙漠植被生长情况的重要变量。以3种沙丘（固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘）上主要固沙灌木为研究对象,利用12种基础模型、BP(Backpropagation Neural Network)神经网络和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）机器学习算法建立了基于固沙灌木株高和冠长率的冠幅预测模型,同时将两种机器学习算法拟合结果与基础模型进行比较,最终选出了适合研究区的冠幅预测模型。结果表明：（1）不同沙丘类型和不同灌木种类的最优冠幅预测模型不同,且固定沙丘和半固定沙丘模型优于流动沙丘。3种沙丘类型最优拟合为M2(Quadratic Model)模型;（2）白梭梭（Haloxylon persicum）在半固定沙丘和流动沙丘上拟合的最优模型分别为M2、M7(Gompertz),沙拐枣（Calligonum mongolicum）最优模型为M2,蛇麻黄（Ephedra distachya）和油蒿（Artemisia ordosica）在...     

基于无人机可见光影像的单木胸径估算方法

胸径(Diameter at Breast Height,DBH)是指树木主干离地表面胸高处的直径,根据无人机可见光影像估算单木DBH对林业资产管理与评估具有重要意义。以云南师范大学呈贡校区内的银杏为研究对象,首先,获取其无人机可见光影像,基于摄影测量原理生成数字正射影像图;然后,在此基础上提取银杏单木的冠幅(Crown Width,CW);最后,建立CW与DBH的4个回归模型,通过该模型估算得到DBH值。将实际测量的DBH值与估算值进行精度验证,最终一元二次函数模型R²为0.75,均方根误差为0.012 9 m,平均误差率为3.22%,均小于其他3个模型,具有较高的精度。实验结果表明基于无人机可见光影像可以较为准确地估算单木DBH。     

基于高光谱遥感数据提取森林结构参数的研究

以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型所需的四分量参数,根据背景光照分量与森林植被冠层各参数间的关系,反演得到森林冠层郁闭度及平均冠幅的定量分布图,并利用37个野外实测样本进行结果验证。     

藓类结皮斑块面积与环境因子的关系

古尔班通古特沙漠生物结皮占该沙漠总面积的30%左右,苔藓结皮是其中的优势者,在防风固沙、捕获隐匿降水和水土保持方面发挥着重要的生态作用。自然状态下,该沙漠苔藓结皮多以镶嵌式或纯群状斑块分布,本文从斑块尺度出发,以斑块面积为指标,分析了该沙漠藓类结皮斑块的分布格局和特征。结果表明:（1）在调查的7 372个藓类结皮斑块中,有6 930个斑块的面积在100 cm2以内,占总斑块数目的94%,面积在100 cm2以上的斑块约为442个,占总斑块数的6%。（2）本研究共调查了143 223 cm2苔藓结皮,其中100 cm2以下的小斑块面积约为57 289 cm2,占总调查面积的40%;其次是大小在100~200 cm2的斑块,面积约为32 941 cm2,占总调查面积的23%;大小在200 cm2以上的斑块面积约为50 128 cm2,占总面积的35%。面积较大的斑块主要分布在沙漠东南部,西北部藓类结皮斑块面积较小,这一变化特征与苔藓结皮在区域尺度的优势发育区一致。（3）藓类结皮斑块面积大小与粒径在0.2 mm以下的土壤含量正相关,大粒径的土壤不利于藓类结皮形成较大的斑块。（4）藓类结皮斑块面积与主要灌丛盖度呈微弱负相关,与土壤有机质、全氮、速效钾、可溶性钙含量显著正相关,这与区域尺度的报道一致。     

无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用

无人机（UAV）航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。     

多平台点云数据的单木参数提取精度分析

以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。