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面向森林资源监测方法的人工智能算法
1
作者
韩世钢
《防护林科技》
2025年第5期56-59,72,共5页
森林资源监测是生态保护和可持续林业管理的核心技术手段,通过遥感与人工智能方法获取森林覆盖、树种分布及动态变化信息,可为生态评估、碳汇计算和森林灾害预警提供科学支撑。当前深度学习算法存在特征融合不充分、植被边界与细节特征...
森林资源监测是生态保护和可持续林业管理的核心技术手段,通过遥感与人工智能方法获取森林覆盖、树种分布及动态变化信息,可为生态评估、碳汇计算和森林灾害预警提供科学支撑。当前深度学习算法存在特征融合不充分、植被边界与细节特征提取能力薄弱等问题。为提高森林资源监测的精度,基于改进的U型网络算法,引入嵌入通道注意力模块,设计出一种森林资源监测算法。结果表明:在特征数量为24时,研究提出的改进算法的总体精度表现最佳,为91.6%;同时Kappp系数为0.89。在对个体选择上,该算法对油松(Pinus tabuliformis)、锐齿槲栎(Quercus aliena var.acuteserrata)、华山松(Pinus armandi)、侧柏(Platycladus orientalis)4种样本的分布精度保持在85%~95%。改进的U型网络算法显著提升森林资源监测的准确性与细节识别能力,为森林资源动态监测提供更精准的技术路径。
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关键词
森林资源监测
遥感图像
U-Net
注意力机制
数据融合
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职称材料
基于NDVI动态监测的防护带时空演变及防沙治沙策略
2
作者
蔡子良
薛岗
《防护林科技》
2025年第6期68-70,79,共4页
为揭示靖边县防护带近年植被变化趋势,基于2015-2024年中等分辨率航天成像光谱仪归一化植被指数数据,采用最大值合成、Savitzky-Golay滤波与Sen斜率估计方法,对归一化植被指数时空演变进行监测分析。结果表明:靖边县近十年归一化植被指...
为揭示靖边县防护带近年植被变化趋势,基于2015-2024年中等分辨率航天成像光谱仪归一化植被指数数据,采用最大值合成、Savitzky-Golay滤波与Sen斜率估计方法,对归一化植被指数时空演变进行监测分析。结果表明:靖边县近十年归一化植被指数整体呈显著上升趋势,各样本点间年际变异程度存在差异,空间上表现为“边缘优于腹地、干预强于自然”的典型梯度分布特征。在此基础上,提出“因地制宜、分区治理”的防沙治沙策略,针对边缘封育区、腹地修复区与农林过渡带分别制定差异化管理路径,强化生态系统稳定性。精准施策可有效提升区域防沙治沙成效。
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关键词
NDVI
时空演变
防护带
防沙治沙
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职称材料
题名
面向森林资源监测方法的人工智能算法
1
作者
韩世钢
机构
陕西省
林业
调查
规划
院
(
陕西省
森林资源
监测
中心
)
出处
《防护林科技》
2025年第5期56-59,72,共5页
文摘
森林资源监测是生态保护和可持续林业管理的核心技术手段,通过遥感与人工智能方法获取森林覆盖、树种分布及动态变化信息,可为生态评估、碳汇计算和森林灾害预警提供科学支撑。当前深度学习算法存在特征融合不充分、植被边界与细节特征提取能力薄弱等问题。为提高森林资源监测的精度,基于改进的U型网络算法,引入嵌入通道注意力模块,设计出一种森林资源监测算法。结果表明:在特征数量为24时,研究提出的改进算法的总体精度表现最佳,为91.6%;同时Kappp系数为0.89。在对个体选择上,该算法对油松(Pinus tabuliformis)、锐齿槲栎(Quercus aliena var.acuteserrata)、华山松(Pinus armandi)、侧柏(Platycladus orientalis)4种样本的分布精度保持在85%~95%。改进的U型网络算法显著提升森林资源监测的准确性与细节识别能力,为森林资源动态监测提供更精准的技术路径。
关键词
森林资源监测
遥感图像
U-Net
注意力机制
数据融合
Keywords
forest resource monitoring
remote sensing images
U-Net
attention mechanism
data fusion
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
基于NDVI动态监测的防护带时空演变及防沙治沙策略
2
作者
蔡子良
薛岗
机构
国家
林业
和草原局西北
调查
规划
院
陕西省
林业
调查
规划
院
(
陕西省
森林资源
监测
中心
)
出处
《防护林科技》
2025年第6期68-70,79,共4页
文摘
为揭示靖边县防护带近年植被变化趋势,基于2015-2024年中等分辨率航天成像光谱仪归一化植被指数数据,采用最大值合成、Savitzky-Golay滤波与Sen斜率估计方法,对归一化植被指数时空演变进行监测分析。结果表明:靖边县近十年归一化植被指数整体呈显著上升趋势,各样本点间年际变异程度存在差异,空间上表现为“边缘优于腹地、干预强于自然”的典型梯度分布特征。在此基础上,提出“因地制宜、分区治理”的防沙治沙策略,针对边缘封育区、腹地修复区与农林过渡带分别制定差异化管理路径,强化生态系统稳定性。精准施策可有效提升区域防沙治沙成效。
关键词
NDVI
时空演变
防护带
防沙治沙
Keywords
NDVI
spatiotemporal evolution
shelterbelts
sand control
分类号
S775 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向森林资源监测方法的人工智能算法
韩世钢
《防护林科技》
2025
0
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职称材料
2
基于NDVI动态监测的防护带时空演变及防沙治沙策略
蔡子良
薛岗
《防护林科技》
2025
0
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职称材料
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