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结合遥感林龄因子的亚热带森林蓄积量估算方法 被引量：6
1
作者 周小成 黄婷婷 +4 位作者 李媛 肖祥希 朱洪如 陈芸芝 冯芝淸 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期88-99,共12页
【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县... 【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县为研究示范区,首先,基于1987—2016年时序Landsat影像,采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法监测年度林分更替干扰并估算干扰区林龄;然后,基于GF-1号影像光谱、纹理、地形等特征,采用递归特征消除的随机森林算法(RFE-RF)估算非干扰区林龄;在此基础上,结合GF-1影像光谱、纹理因子和森林资源二类调查小班实测蓄积量数据,采用极端梯度提升算法估算研究区森林蓄积量。对比有无林龄因子的森林蓄积量估算精度,进一步验证遥感林龄因子对提高森林蓄积量估算精度的重要性。【结果】采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法获得的干扰区林分林龄误差仅1~2年,林龄估算精度明显优于传统利用遥感因子估算的林龄精度(误差4~12年)。仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量时,XGBoost模型决定系数(R^(2))为0.59,平均均方根误差(RMSE)为30.72 m^(3)·hm^(-2),相对均方根误差(rRMSE)为16.46%;加入林龄因子后,模型R^(2)提高至0.73,平均RMSE减少至23.73 m^(3)·hm^(-2),rRMSE为13.26%,森林蓄积量估算平均总体精度约提高10.4%,达84.4%。【结论】相比仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量,应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,其估算精度接近森林资源调查相关规定要求,可为大范围亚热带森林资源快速调查评估提供重要技术支持。 展开更多
关键词 森林蓄积量 林龄 时序遥感 递归特征消除的随机森林 极端梯度提升算法
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基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算 被引量：16
2
作者 周小成 何艺 +1 位作者 黄洪宇 许雪琴 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期117-125,共9页
【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取... 【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m^3,实测蓄积为199 m^3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。 展开更多
关键词 针叶林 采伐蓄积量 局域最大值法 无人机遥感 胸径
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基于Mask R-CNN的密集木材检测分割方法 被引量：9
3
作者 杨攀 郑积仕 +4 位作者 冯芝清 丁志刚 李少艺 黄其悦 孔令华 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期135-142,共8页
针对木材检尺中采用人工检尺的方法存在效率低下且检尺主观性较强的问题,提出一种基于掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割模型的木材分割方法,探究实例分割在木材密集堆放场景下对各尺寸木材分割的可行性,以期实现智能检尺,提高... 针对木材检尺中采用人工检尺的方法存在效率低下且检尺主观性较强的问题,提出一种基于掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割模型的木材分割方法,探究实例分割在木材密集堆放场景下对各尺寸木材分割的可行性,以期实现智能检尺,提高检尺效率。应对密集木材检测分割任务,难点在于密集小木材和大木材的检测。本研究在原始Mask R-CNN模型的基础上通过改进优化模型参数,包括多尺度训练、提升样本采样数、提高图片输入尺寸和有效数据增广等技术,进行多组分割对照实验,同时利用OpenCV库对模型输出的木材分割掩码图完成木材轮廓拟合和木材计数,并就实验结果对模型性能进行分割精度、掩码质量和木材真检率等多维度分析。实验结果表明:测试集木材真检率达到97.989%,误检率为0.30%,并且相较基础网络,对小木材和大木材的检测分割能力提升明显,分割精度最佳提升12.9%和5.2%,掩码分割质量最佳提升2.2%。改进后的Mask R-CNN模型对密集场景下的木材分割效果良好,此外算法具有较强的鲁棒性及迁移能力,微调下能适应各种场景下的各尺寸大小密集木材检测分割任务。 展开更多
关键词 密集木材检测 木材分割 Mask R-CNN 木材计数 深度学习
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杉木种子园良种造林幼林期高生长性状比较 被引量：9
4
作者 张锦文 《林业科技开发》 北大核心 2014年第4期90-92,共3页
为了筛选适宜的优良品种造林,利用7个杉木种子园良种开展造林对比试验,进行了32个月试验林的树高生长比较分析。结果表明:试验林平均树高为3.17 m,变异系数为18.41%。不同种子园生产的种批后代在幼林期树高生长性状上有极显著差异。总体... 为了筛选适宜的优良品种造林,利用7个杉木种子园良种开展造林对比试验,进行了32个月试验林的树高生长比较分析。结果表明:试验林平均树高为3.17 m,变异系数为18.41%。不同种子园生产的种批后代在幼林期树高生长性状上有极显著差异。总体上,所有参试的种子园种子培育的苗木均较对照生长迅速,其中,尤溪国有林场杉木第3代种子园良种和光泽华桥国有林场杉木第3代种子园良种后代的平均生长量最高,树高分别超过对照13.85%和12.50%。来源于杉木种子园良种的幼林期林分个体间变异系数较小,林相较整齐。 展开更多
关键词 杉木 幼林 种子园 良种 高生长
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基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法 被引量：3
5
作者 余鸿晖 郑积仕 +4 位作者 张世文 周文刚 孔令华 丁志刚 杨水保 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期135-143,共9页
针对整车原木检测中存在密集小目标难检测、原木被遮挡易被漏检、目标检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法TWD-YOLOv5,来探究目标检测在整车原木场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检... 针对整车原木检测中存在密集小目标难检测、原木被遮挡易被漏检、目标检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法TWD-YOLOv5,来探究目标检测在整车原木场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检尺,提高检尺效率。本研究在原始YOLOv5模型的基础上通过修改模块数量、加入注意力机制和Transformer模块的操作来优化主干网络,结合新的检测尺度与基于Ghost卷积设计特征融合网络,提升网络检测小目标的能力,降低模型复杂度,选用CIoU作为边界框回归的损失函数和DIoU-nms作为边界框筛选算法,提高边框的回归精度和解决物体被遮挡的问题。本研究算法TWD-YOLOv5进行4组试验,从平均精度均值(mAP)、每秒传输帧数、原木真检率多种尺度指标进行评估,同时通过预测框完成对原木根数的计数。试验结果表明,本研究方法的mAP达到0.731,每秒传输帧数为7.33,模型参数降低了40.5%,且测试集原木真检率达到了99.551%,误检率为0.22%。该方法不仅大幅减少了模型复杂度,还保持了较高的检测精度。本研究的模型能对整车原木场景下的原木有良好的检测效果,解决了原木被遮挡的问题,且检测速度快,能做到实时检测,另外该算法有较强的鲁棒性且模型较小,可以满足部署至移动端进行目标检测的轻量化需求。 展开更多
关键词 YOLOv5 目标检测 原木检测 特征融合 轻量化网络 原木计数 遮挡目标
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将乐县种植开发草珊瑚可行性分析 被引量：2
6
作者 蔡清楼 陈玲芳 《现代农业科技》 2010年第20期158-159,共2页
分析了将乐县种植开发草珊瑚的政策背景,指出草珊瑚具有广阔的市场需求,并对将乐县的自然环境进行深入考察,经过可行性分析,推断出将乐县种植开发草珊瑚具有良好的发展前景。
关键词 草珊瑚 可行性分析 福建将乐
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基于深度学习与深度信息的原木材积检测方法 被引量：2
7
作者 郑积仕 张世文 +4 位作者 杨攀 余鸿晖 李少艺 郑俊杰 周文刚 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期135-140,共6页
针对工业现场整车木材摆放深浅不一且上下分层而导致的整车木材材积自动检测困难的问题,采用ZED2双目相机获取木材端面图像以及深度图像,在改进的基于掩模区域卷积神经网络(Mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN... 针对工业现场整车木材摆放深浅不一且上下分层而导致的整车木材材积自动检测困难的问题,采用ZED2双目相机获取木材端面图像以及深度图像,在改进的基于掩模区域卷积神经网络(Mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)实例分割模型完成对木材端面分割的基础上,对木材轮廓进行椭圆拟合,根据木材端面中心坐标以及深度图像获取每根木材的深度信息,利用整车木材上下层深度信息相差较大的特点,解决木材上下分层的问题,同时根据双目视觉视差原理,利用相机参数以及轮廓拟合后椭圆短径端点坐标,测量出木材端面检尺径,将检尺径和检尺长代入原木材积计算公式完成原木材积的检测。实验结果表明,使用本方法计算出的整车原木材积同人工检尺数据对比,材积误差率(偶数)为-1.61%,单根木材检尺径平均绝对误差(偶数)为0.33 cm,符合国家原木检尺要求。最终将模型以及材积计算算法部署于Nvidia Jetson Xavier NX平台,并在PyQt5核心库上设计了操作界面,用户仅需拍摄完整木材端面,即可实现原木材积的计算。利用本研究所提出方法可实现木材整车检尺,解决整车木材材积自动检测困难的问题,可提高木材检尺效率,减轻检尺工作人员的工作负担。 展开更多
关键词 木材整车检尺 深度学习 Mask R-CNN 双目相机 深度信息 轮廓拟合
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马尾松人工林群落生物量研究 被引量：3
8
作者 蔡清楼 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第12期7122-7124,共3页
通过对将乐县5年生马尾松人工林生物量空间分布格局进行研究。结果表明,马尾松人工林生物总量为35.512 t/hm2,其中乔木层、草本层和凋落物层生物量分别为28.608、3.861、3.043 t/hm2,分别占总生物量的80.56%、10.87%及8.57%;乔木层各器... 通过对将乐县5年生马尾松人工林生物量空间分布格局进行研究。结果表明,马尾松人工林生物总量为35.512 t/hm2,其中乔木层、草本层和凋落物层生物量分别为28.608、3.861、3.043 t/hm2,分别占总生物量的80.56%、10.87%及8.57%;乔木层各器官生物量占乔木层总生物量的比例大小依次为:干(40.90%)>枝(25.73%)>根(23.87%)>叶(9.50%);就乔木层地上部分生物量分配格局而言,马尾松枝和叶主要分布在1～3 m区分段,而干则主要分布在0～2 m区分段。 展开更多
关键词 马尾松 生物量 空间分布格局
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谈闽北造林树种的选择 被引量：1
9
作者 廖云华 《现代农业科技》 2009年第20期224-224,238,共2页
针对闽北地区在选择造林树种方面存在的问题,依据闽北地区的自然条件,提出了闽北地区有关造林树种选择的建议,并提供一些可供选择的造林参考树种。
关键词 造林树种 选择 闽北地区
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