在全球森林资源可持续经营与精准农业发展的背景下,多光谱无人机(UAV)技术凭借其高效、灵活、低成本的优势,成为人工林碳汇提升、生物多样性保护及营养监测的重要工具,但目前其应用仍面临技术复杂性、数据处理门槛及经济性等挑战。该文...在全球森林资源可持续经营与精准农业发展的背景下,多光谱无人机(UAV)技术凭借其高效、灵活、低成本的优势,成为人工林碳汇提升、生物多样性保护及营养监测的重要工具,但目前其应用仍面临技术复杂性、数据处理门槛及经济性等挑战。该文基于文献计量学方法,整合Web of Science和CNKI核心数据库2010-2025年的245篇文献,运用CiteSpace和VOSviewer构建知识图谱,系统分析了多光谱无人机在人工林领域的研究进展、热点及趋势,为优化多光谱无人机在人工林经营中的应用并把握其未来发展方向提供了理论依据和可视化分析的技术参考。结果表明:国际研究机构中,中国科学院发文量领先,但斯坦福大学等机构论文影响力更优;国内北京林业大学、南京林业大学发文量居前,而西南林业大学和中国林业科学研究院的研究影响力较高(篇均被引≥24)。研究历程分为初始阶段(2010-2016年,年均4篇)和成长阶段(2017-2023年,年均22篇),后期因人工智能与影像技术进步推动应用深化。关键词共现网络揭示核心热点为“无人机遥感”“机器学习”“植被指数”及“叶面积指数”,技术路径集中于光谱特征提取、反演模型构建及多源数据融合。时间轴分析显示,2017年后研究转向深度学习与大数据方法,数据同化与跨学科融合成为新趋势。展开更多
桉树黄化病是一种较特殊的生理性病害,存在一定的突发性和随机性,及时发现并补充养分可大幅减少病害带来的损失。采集桉树黄化叶片、未发病叶片和正常叶片,采用高光谱仪测定不同叶片的光谱特征,基于偏最小二乘法判别分析(Partial Least ...桉树黄化病是一种较特殊的生理性病害,存在一定的突发性和随机性,及时发现并补充养分可大幅减少病害带来的损失。采集桉树黄化叶片、未发病叶片和正常叶片,采用高光谱仪测定不同叶片的光谱特征,基于偏最小二乘法判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)和正交偏最小二乘法判别分析(Orthogonal Partial Least Squares Dis-criminant Analysis,OPLS-DA)方法,分别建立判别分析模型,对比模型判别效果。结果表明,不同叶片光谱反射曲线呈相同趋势,反射率差异明显,差异较大的波段主要为近红外波段800~1260、1400~1720和2000~2400 nm,受病害影响叶片的原始光谱反射率明显高于正常叶片;对数变换可在一定程度上减少光谱数据冗余量,突出差异;两种线性判别分析方法均能识别潜在黄化叶片,Log-OPLS-DA的判别效果更好,模型R2为0.91,RMSE为0.203。高光谱分析技术结合OPLS-DA对桉树黄化叶片具有一定的预测和识别潜力。展开更多
文摘在全球森林资源可持续经营与精准农业发展的背景下,多光谱无人机(UAV)技术凭借其高效、灵活、低成本的优势,成为人工林碳汇提升、生物多样性保护及营养监测的重要工具,但目前其应用仍面临技术复杂性、数据处理门槛及经济性等挑战。该文基于文献计量学方法,整合Web of Science和CNKI核心数据库2010-2025年的245篇文献,运用CiteSpace和VOSviewer构建知识图谱,系统分析了多光谱无人机在人工林领域的研究进展、热点及趋势,为优化多光谱无人机在人工林经营中的应用并把握其未来发展方向提供了理论依据和可视化分析的技术参考。结果表明:国际研究机构中,中国科学院发文量领先,但斯坦福大学等机构论文影响力更优;国内北京林业大学、南京林业大学发文量居前,而西南林业大学和中国林业科学研究院的研究影响力较高(篇均被引≥24)。研究历程分为初始阶段(2010-2016年,年均4篇)和成长阶段(2017-2023年,年均22篇),后期因人工智能与影像技术进步推动应用深化。关键词共现网络揭示核心热点为“无人机遥感”“机器学习”“植被指数”及“叶面积指数”,技术路径集中于光谱特征提取、反演模型构建及多源数据融合。时间轴分析显示,2017年后研究转向深度学习与大数据方法,数据同化与跨学科融合成为新趋势。
