数字林业建设与进展

本文简要介绍了数字林业概念的由来、数字林业建设的体系结构。针对数字林业的体系结构提出建设数字林业主要内容和不同阶段，最后就目前阶段的数字林业建设工作，简要阐明数字林业标准和规范的制定情况。     

树木枝干Delaunay三角网格构建技术

基于点云的树木建模技术是获取树木三维模型的一种重要方法。以三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,将树木枝干点云数据分割成不同的部分,沿树高方向分层。利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线,在相邻等值线间使用三角网生长算法构建Delaunay三角网。合并树木不同部分的Delaunay三角网格,构建出树木枝干的Delaunay三角网模型。通过实例验证,运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点,相邻2条等值线间不会产生边缘交叉问题;构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小,而且模型效果更好。使用射线碰撞检测技术提取模型参数,与实际测量值对比误差在5%以内,满足林业测树要求。     

模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法

【目的】针对叶脉图像存在模糊性和噪声的问题,将模糊逻辑与复合顺序形态学相结合,提出一种叶脉模糊逻辑增强方法,以提高叶脉检测方法的抗噪能力和检测效果。【方法】根据5×5邻域中各像元距中心像元的距离,确定邻域像元权重,提出像元隶属度计算方法,利用三角型隶属函数实现叶脉图像模糊化。结合Sugeno模糊模型,提出模糊逻辑推理规则,增强叶脉图像对比度。构建2个尺度分别为3和5的方形结构元素及4个尺度为5的不同方向的线形结构元素,建立基于4个不同方向卷积差分模板的最佳线形结构元素确定方法,设定多个百分位,提出多结构元多百分位的复合顺序形态学检测算子。以叶脉原图和加噪后的图像为例,进行8种不同检测方法的对比试验,以峰值信噪比定量评定方法优劣。【结果】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可增强原图对比度1.668倍,最大峰值信噪比为52.624 6,相较其他方法噪声得到了更有效的处理,提取的叶脉图像更加清晰、完整、连续。【结论】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可有效提高叶脉检测抗噪能力和检测效果,是一种有效的叶脉检测手段。     

基于实测数据的杉木构筑型研究

20世纪70年代,著名植物学家Halle和Oldeman首次正式提出了树木的构筑型概念并总结出热带木的23种构型模式,同时编制了分析热带树木构筑型的检索表开始了对植物构筑比较系统的研究.     

可视化技术在林业信息化建设中的应用

信息化是做好新形势下林业工作的迫切需要,是现代林业建设的突破口。可视化技术作为是一门新兴的研究技术在林业上的应用越来越广泛。本文从林业信息化建设的角度,介绍了可视化技术在森林资源调查与监测、森林火灾监测以及森林经营管理等方面的应用情况,讨论了可视化技术在林业上的研究和应用方面存在的问题及其发展趋势。     

树木枝干点云数据的等值线提取

通过三维激光扫描技术得到的树木枝干点云数据,不仅数据量大,而且特征复杂,不适合采用传统的方法提取等值线。对此,首先把点云数据中树木的枝和干分为不同的部分,然后建立点云的分层模型,并分析点云在树高方向上的数据量分布。在高精度采样下,将分层点云作为等值线的采样数据,对每层数据中不同部分的树木枝干点云分别采用凸包算法进行连接,建立树木枝干的等值线模型。结果表明:在没有先验等值线知识和建立点云对象模型的条件下,利用迭代的凸包算法可以有效地对树木枝干离散点云数据进行连接,得到的等值线符合一般等值线的特点。最后通过实例验证了方法的适用性。图8表1参11     

我国多功能森林经营的理论探索与对策研究

多功能林业已经成为世界林业发展的主流,开展多功能森林经营是提高我国森林质量和效益的重要途径。探索了多功能森林经营概念,论述了多功能森林经营技术体系,探讨了我国实施多功能森林经营的对策,最后指出:需要树立多功能森林经营理念,强化多功能森林经营技术和制度支撑体系,逐步推动多功能森林经营在我国的实施。     

基于空间信息技术的生态环境建设应用系统软件开发平台

 针对同一领域内功能结构相近的应用系统开发工作建立软件开发平台,正成为软件开发领域内新的热点之一。为避免重复劳动,降低工作成本,提高工作质量,在对生态环境建设领域内,众多以空间信息为基本分析对象的应用系统进行分析比较之后,以多个应用系统之间的复用信息为基础,使用面向对象技术,采取分层构建的方法,建立了一套以应用型GIS系统内核为核心的基于空间信息的生态环境建设应用系统软件开发平台。     

三江源湿地变化驱动因子定量研究

利用1990、1997、2007年3期TM遥感影像数据,2008年调查的652块地面样地数据,1990-2007年各年气象和社会经济数据以及地形图、湿地分布图、植被分布图数据,通过偏相关分析,确定各类湿地变化的主导驱动因子,建立湿地变化驱动模型.结果表明:河流和河滩湿地变化的主要驱动因子是年均温度、年蒸发量、年均相对湿度和年奶产量;湖泊湿地变化的主要驱动因子是年蒸发量、年均相对湿度、年人口数量和年奶产量;沼泽和全部湿地变化的主要驱动因子是年降水量、年人口数量和年人均收入.驱动模型的判定系数校正值R2分别为0.830 1、0.757 2、0.967 5、0.833 3、0.967 9,经F检验,在95％可靠性水平下整个模型的自变量对随机变量的影响是显著的.     

基于决策树的高寒湿地类型遥感分类方法研究

以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM 影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数(NDWI)等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7; 对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%, 6.25%; 0.12%, 3.13%; 6.99%, 25.00%;6.12%, 28.13%, 比监督分类均有明显的提高。证明基于指数的决策树分类方法是高寒区域湿地遥感分类的一种有效手段。